최근, 정보통신기술의 발달로 위치 정보 서비스가 점차 확대되고 있으며, 실내외 위치를 추출하기 위해 RSSI가 많이 활용되고 있다. RSSI를 이용한 실내외 위치추정법은 전파경로 및 간섭, 주변의 무선기기 장치 등의 영향을 받아 정확도가 떨어진다. 이러한 문제점을 개선하기 위해 전파 환경을 고려한 거리 추정법이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 전파 환경을 고려하기 거리 추정 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 확률적 특성을 가진 RBF 신경망과 전파 환경이 반영된 RSSI 입력과 출력을 학습하여 거리를 추정하도록 한 것이다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해 BLE 비컨 송신기와 수신기를 이용하여 최대 55[m] 범위 내의 수신기의 위치를 추정하는 성능을 기존의 평균 필터, 칼만 필터 등과 비교평가 하였다. 그 결과 제안된 방법의 거리 추정정확도가 6.7배로 높은 결과를 보였다. 이 성능평가의 결과와 같이 본 연구의 방법을 위치 서비스에 적용한다면 더 정확한 위치추정이 가능할 것으로 사료된다.
Location-Based Service(LBS) is a service that provides a variety of convenience in life using location information that can be obtained by mobile communication network or satellite signal. In order to provide LBS precisely and efficiently, we have to need technologies such as location determination technology, platform technology and server technology first. In this study, we studied on how we can reduce the error on location determination of objects such people and things. Fingerprint location determination method was applied to this study because it can be used at current wireless communication infrastructure and less influenced by a variety of noisy environment than other location determination methods. We used the time of arrival(ToA) method in fingerprint location determination method. In order to confirm the performance of suggested method, we developed location determination test program with LAbVIEW 2010 and performed the test. According to indoor test results, the suggested method reduced the distance error by 24%, 34% and 19% respectively at indoor environment compared with deterministic kWNN and Rice Gaussian fingerprint methods.
본 논문에서는 이동 클라우딩 환경에서 LBS(Location Based Services)를 지원하는 핸드오프 기법을 제안한다. 이동 클라우딩 컴퓨팅은 핸드오프 지연과 함께 재인증 지연이 발생한다. 단말이 새로운 AP에 도착하면 클라우드 서버로부터 다시 인증을 받는 절차가 필요하다. 하지만 위치정보를 이동 단말의 재인증에 사용하면 인증에 따른 지연시간을 감축시킬 수 있다. 이를 위해 제안하는 기법은 위성신호를 받지 못하는 실내에서 사용할 수 없는 GPS기반 기술을 보완할 수 있는 WiFi 기반의 위치정보 서버에 AP의 위치정보를 구축하고 핸드오프 수행 시에 위치정보를 수집하도록 하였다. 또한 핸드오프 시에 위치정보 요청을 분리하여 처리하도록 하여 핸드오프지연 시간의 증가 없이 LBS 처리를 가능하도록 하였다. 성능 분석은 핸드오프 지연시간과 위치정보 처리시간과 이에 따라 발생하는 데이터의 양을 기존의 클라우드 환경에서의 핸드오프 기법과 비교 분석하였다. 제안한 기법은 핸드오프 시에 위치정보 서버를 통해 위치정보를 수신하도록 하여 LBS 처리에 따른 지연시간이 낮았으며 핸드오프 수행시간이 증가하지 않는 것을 확인하였다.
The location-based service is one of the most powerful services in the mobile area. The location-based service provides information service for moving user's location information and information service using wire / wireless communication. In this paper, we propose a model for personalized recommendation system which includes location information and personalized recommendation system for location-based service. For this service system, we consider mobile clients that have a limited resource and low bandwidth. Because it is difficult to input the words at mobile device, we must deliberate it when we design the interface of system. We design and implement the personalized recommendation system for location-based services(advertisement, discount news, and event information) that support user's needs and location information. As a result, it can be used to design the other location-based service systems related to user's location information in mobile environment. In this case, we need to establish formal definition of moving objects and their temporal pattern.
Location management schemes dealing with location information of moving terminals play an important role in the personal communications systems (PCS). Since the location management involves heavy signaling traffics to update the location information, reducing the location update cost becomes a critical research issue. This paper proposes a location management scheme which reduces the location update cost by employing the hierarchical structure in PCS environment. The paper also develops analytical models to evaluate the performance of the proposed scheme. The results obtained from the performance evaluation shows that the proposed scheme outperforms the conventional schemes in terms of the location update rates. Also, the difference in the performance becomes larger as the size of the location area (LA) becomes smaller and as the residual time of the mobile user becomes smaller.
This study proposes a robust range-only beacon mapping method for registering the locations of range-only beacons automatically. The proposed method deals with the multipath propagation of signals from range-only beacons using the range-only measurement association (RoMA) and an unscented Kalman filter (UKF). The RoMA initially predicts the candidate positions of a range-only beacon. The location of the range-only beacon is then updated using the UKF. With the proposed method, the locations of range-only beacons are accurately estimated in a multipath environment. The proposed method also provides the location uncertainty of each range-only beacon. Simulation results using the model for multipath propagation and experimental results in a real indoor environment verify the performance of the proposed method.
This paper develops a risk index based on an indicator of risk assessment in terms of coastal activity location and accident type. The risk index is derived from a formula which adds the consequence of failure to a vulnerability value, then subtracts the mitigation value. Specifically, the consequence of failure is the number of casualties in coastal activity locations. An indicator of vulnerability refers to coastal environment elements and social elements. A pointer of mitigation includes managerial and organizational elements that indicate the capabilities of coastal activities. A risk rating of coastal activity location is found from a risk matrix consisting of the accident location and type. The purpose of this study is to prevent accidents at coastal activity locations by allowing the Coastal police guard to monitor effectively and inform visitors of potential risks.
The purpose of this study is to suggest the reference materials in the selection of location of elementary school at the planning of building site development by analyzing the environment of architecture in the district of building site development. The method of investigation adapted the site investigation and drawing analysis of the elementary school, after collecting materials of the district of building site development within Busan city, under the object of investigation including 17 elementary schools within 15 districts of building site development and the object of investigation.
Recently many firms operate a cross-docking center in addition to run a distribution center to reduce logistics costs and maintain or enhance logistics service. However, it is true that many firms just operate their cross-docking centers as they are without any change, in spite of that the location of the cross-docking center should be changed and operated when the location of distribution center is changed and moved. This study presents the method that re-selects the location of the cross-docking center when the existing distribution center is changed. Describing the operation environment to apply the cross-docking system and the selection criteria of the cross-docking center under the environment of changeable logistics network, we define the simulation model which can analyze and select the location of the cross-docking center applied to a logistics field. The simulation model presents experiential algorithm selecting the location with the data of the demand point such as volume, transportation costs, and delivery distance.
본 논문에서는 위치 기반 서비스로서의 U-Learning에 적용할 수 있는 구성 및 온톨리지 이론을 정의하였다. 또한 본 논문에서는 위치 기반 서비스로서의 U-Learning에 대한 확실한 비전을 제공하고자 하였다. 상황 인식을 적용한 전형적인 U-Learning을 소개하였으며, 핵심 아이디어 및 기술적 개념을 포함한 학습 환경 구조도 소개하였다. 고급 정보통신 기술의 원리를 적용하여, 위치 기반 서비스로서의 U-Learning을 위한 인공지능 기반 상황 인식 개념도 정리하였다. 본 논문에서 언급하는 위치 기반 서스비로서의 U-Learning 및 하위 개념들은 새로운 패러다임을 제공할 것이며, 학습 환경 구조에 포함된 하위 요소들도 모두 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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