• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.215-221
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• 2010

This paper introduces development of location estimation and navigation system of mobile robots using USN and LEGO Mindstorms NXT. Developed system includes location estimation, location and navigation information display and navigation control parts. It used ZigBee based USN which was built with CC2431 chip to locate blind node and implemented fuzzy model to improve ability of calculation of distances from reference nodes and location of mobile robots. This paper proposed combination method of location estimation using USN and encoder which is built in motors of mobile robots. Experimental results showed proposed method is superior to the method which used USN only in location estimation and navigating robots. Developed system can locate current position of mobile robots and monitor information from sensor nodes like temperature, humidity and send control signal to mobile robot to move.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제11권2호
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• pp.182-196
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• 2008

센서 네트워크를 이용한 위치 추정은 많은 연구가 되어왔다. 실내 혹은 실외에서 위치추정 방식의 차이를 고려한 방법이 연구되고 있다. 실외의 위치 추정에서 RSSI(Received Signal Strength Indication) 값을 통하여 단일 시간 동안 일정하게 한 분포를 가지기 때문에 추론이 가능하지만, 실내는 다중경로와 간섭이 실외보다 높고, 그 밖에 다른 변수로 인해 추론하기가 어렵다. 논문에서는 이동평균과 K-means 알고리즘을 통해 다중경로와 간섭으로 변화된 RSSI 정보를 보정하고, 단일 시간 동안 수신된 수신신호의 집단에서 신뢰성을 가진 RSSI의 값에 대한 추론을 제안한다. 또한 위치추정에서 보정노드를 이용하여 네트워크에 속한 고정 노드에 가중치를 두는 방법을 제안하고, 네트워크 재설정을 통해 기존의 방식을 시스템 상에서 새롭게 구현하여 위치인지에 대한 효율성을 비교 평가한다.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제7권4호
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• pp.61-69
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• 2004

This paper presents a new analytical method for estimating the location of a target using directional data. Based on a nonlinear programming (NLP) problem formulated for the line method, which is a well known algorithm for two-dimensional location estimation, we present a method to find an optimal solution for the problem. Then we present a two-stage method for better location estimation based on the NLP problem. In addition, another two-stage method is presented for location estimation problems in which different types of observers are used to obtain directional data based on the analysis of the maximum likelihood estimate of the target location. The performance of the suggested method is evaluated through simulation experiments, and results show that the two-stage method is computationally efficient and highly accurate.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2009년도 춘계학술대회
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• pp.737-740
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• 2009

본 논문에서는 기존 RTLS(Real Time Location Service)시스템의 이동개체에 대한 위치추정오차를 개선하기 위하여, 이동개체속도가 증감되는 각각의 구간을 구분하여 속도가 증감된 만큼 전송신호의 주기를 적응적으로 증감시키는 방법을 제안하였다. 보다 정확한 위치추정 값을 얻기 위하여, AercoScout사의 RTLS 시스템을 이용한 Hybrid(TDOA and RSSI) 방식에 의해 각각 측정된 좌표 값과, 계산에 의해 추정된 좌표 값을 최소자승법(Least Square Method)에 대입하여 실제 이동개체의 위치좌표 값과 비교하는 방법을 취하였다. 실제 제안된 방법에 의해 실험을 해본 결과, 이동개체의 실제 위치의 위치추정오차가 개선됨을 알 수가 있었다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제31권5호
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• pp.479-491
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• 2004

이동 객체의 위치 정보는 차량 추적, 디지털 전장, 위치 기반 서비스, 텔레메틱스 등에 적용되며, 일정한 시간의 주기마다 측정된 위치 좌표가 시스템에 저장된다. 이 때 시스템에 저장되지 않은 질의 시점에서의 위치 정보를 추정하기 위해 선형 함수가 주로 사용된다. 그러나 선형 함수를 사용한 위치 추정에는 오차가 발생되므로, 위치 표현의 부정확성을 보완하기 위한 방법이 필요하다. 이 논문에서는 선형위치 추정 함수의 오차를 감소시키기 위해 3차 스플라인 보간법의 적용을 제안한다. 먼저 2차원 공간에서 이동하는 객체의 위치 정보를 정의한다. 다음으로 3차 스플라인 보간법을 제안한 데이타 모델의 위치 추정에 적용하고, 위치 추정 연산 알고리즘을 기술한다. 마지막으로 제안한 위치 추정 연산 모델의 정확성을 실험한다. 실험 결과, 이 논문에서 제안한 위치 추정 연산은 적은 량의 위치 정보를 사용함에도 불구하고, 선형 함수를 사용한 경우보다 더 정확한 결과를 나타내었다. 제안 방법은 이동 객체의 위치 정보 관리를 위한 데이타 저장공간 및 통신비용을 감소시키는 장점을 가진다.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제6권3호
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• pp.495-508
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• 2005

이동체는 시간에 따라 위치나 모양이 연속적으로 변하는 시공간 데이터이다. 이동체의 위치 좌표는 정기적으로 측정되어 응용 시스템에 저장된다. 시스템에 저장되지 않은 질의 시점의 위치 정보를 추정하기 위해 선형 함수가 주로 이용되었다. 그러나 선형 함수에 의한 위치 추정은 추정 오차를 발생시키므로 위치 표현의 불확실성을 개선하기 위한 새로운 방법이 요구된다. 이 논문에서는 선형 함수에 의한 위치 추정 오차를 감소시키기 위해 3차 스플라인 보간법을 적용한 방법을 제시한다. 첫째, 2차원 공간에서 이동체의 위치 정보를 정의한다. 둘째, 제안한 데이터 모델의 위치 추정을 위해 3차 스플라인 보간법을 적용하고 알고리즘을 기술한다. 마지막으로, 제안한 추정 연산모델의 정확성을 실험하였다. 실험 결과 선형 함수에 의한 방법보다 더 정확한 결과를 나타내었다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.378-384
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• 2015

Indoor localization is becoming one of the most important technologies for smart mobile applications with different requirements from conventional outdoor location estimation algorithms. Fingerprinting location estimation techniques based on neural networks have gained increasing attention from academia due to their good generalization properties. In this paper, we propose a novel location estimation algorithm based on an ensemble of multiple neural networks. The neural network ensemble has drawn much attention in various areas where one neural network fails to resolve and classify the given data due to its' inaccuracy, incompleteness, and ambiguity. To the best of our knowledge, this work is the first to enhance the location estimation accuracy in indoor wireless environments based on a neural network ensemble using fingerprinting training data. To evaluate the effectiveness of our proposed location estimation method, we conduct the numerical experiments using the TGn channel model that was developed by the 802.11n task group for evaluating high capacity WLAN technologies in indoor environments with multiple transmit and multiple receive antennas. The numerical results show that the proposed method based on the NNE technique outperforms the conventional methods and achieves very accurate estimation results even in environments with a low number of APs.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.265-271
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• 2023

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.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권10호
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• pp.2530-2536
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• 2014

GPS 신호가 도달하지 않는 실내 환경에서 위치를 추정하는 연구는 지금까지 많이 이루어져 왔다. 또한 추정 기법도 여러 가지 기법들이 제안되었다. 본 논문에서는 다층 구조의 선박에서 위치를 추정하는 문제를 심도있게 고찰하였고 K-최근접 이웃 알고리즘 기반 Fingerprint 기법에 의한 위치 추정 방법에 대해 알아보았다. Fingerprint 기법을 쓰기 위해 39개의 RP에서 각각 N=100회의 수신신호를 측정함으로써 신뢰성 있는 DB를 구축하였고 이를 토대로 임의의 위치에 있는 단말기의 위치를 추정하는 모의실험을 하였다. 모의실험을 통해 Fingerprint 기법에 의한 위치 추정 성능은 아주 우수함을 알 수 있었다.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.195-200
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• 2021

In this paper, we propose a method for a mobile robot to estimate a specific location of a service provision target using a beacon-tag for the purpose of providing location-based services (LBS) to users in an indoor environment. To estimate the location, the irregular characteristics and error factors of the received signal strength indicator (RSSI) generated from the beacon are analyzed, and the distance conversion function is derived from the RSSI data extracted by applying a Gaussian filter. Then, the distance data converted from the plurality of beacons estimates an indoor location through a triangulation technique. After that, the improvement in the location estimation is analyzed by applying the temporal confidence reasoning technique. The possibility of providing a LBS of a mobile robot was confirmed through a location estimation experiment for a plurality of designated locations in an indoor environment.