• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권9호
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• pp.2590-2608
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• 2023

The high-altitude and mobility characteristics of unmanned aerial vehicles (UAVs) have made them a key element of new radio systems, particularly because they can exceed the limits of terrestrial networks. However, at high altitudes, UAVs can be significantly affected by intercell interference at a high line-of-sight probability. To mitigate this drawback, we propose an algorithm that selects the optimal beam to reduce interference and maximize transmission efficiency. The proposed algorithm comprises two steps: constructing a user-location-based fingerprint database according to the user types presented herein and cooperative beam selection. Simulations were conducted using cellular cooperative downlink systems for analyzing the performance of the proposed method, and the signal-to-interference-plus-noise cumulative distribution function and spectral efficiency cumulative distribution function were used as performance analysis indicators. Simulation results showed that the proposed algorithm could reduce the effect of interference and increase the performance of the desired signal. Moreover, the algorithm could efficiently reduce overheads and system cost by reducing the amount of resources required for information exchange.

• 대한안전경영과학회지
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• 제21권4호
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• pp.59-65
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• 2019

The Location Based Service is growing rapidly nowadays due to the universalization of the use for smartphone, therefore the location determination technology has been placed in an important position. This study suggests a method that can provide the estimate of users' location by using PDR method and smartphone geomagnetic sensor data. This method assists the measure of enhancing the accuracy of indoor localization. Moreover, it is to study ways to provide the exact indoor layout for evacuating the workers in emergency such as fires and natural disasters.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제7권3호
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• pp.71-82
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• 2006

본 논문은 실내 환경에서 이동객체의 실시간 추적 알고리즘을 제안한다. 제안하는 시스템은 기존에 사용되던 삼각측량 기법과 DCM(Database Correlation Method) 기법을 통해 각각의 위치 데이터를 생성한 후, 그 중 이동객체와 더 근사한 위치 데이터를 실시간으로 선택한다. 또한 Kalman Filter를 사용하여 선택된 위치 데이터를 보정하여 시스템에 적용하므로 이동 객체의 위치 정확도를 향상시켰다. 기존에 연구된 Kalman Filter는 과거의 정보를 이용하여 현재의 위치를 추정해 내는 시스템의 특성상 안정화 되는 시간까지 불확실한 위치 데이터를 가지게 된다. 하지만 제안하는 위치 추적 시스템은 기존의 Kalman Filter를 그대로 적용하지 않고, 더 효율적인 방안을 제시한 후 적용함으로 더 정확한 위치 추적을 가능케 한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (B)
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• pp.316-318
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• 2006

무선 통신 기술의 발달로 사용자의 이동성이 제공되기 시작하면서 위치기반서비스(LBS: Location Based Service)가 부각되었다. 서비스의 예로 공공안전 서비스, 위치추적 서비스, 항법 서비스, 정보제공 서비스 등 부가가치가 높은 서비스들이 많이 있는데, 이러한 서비스를 개발하려면 필수적으로 사용자의 위치를 파악해야 한다. 옥내 측위 방법으로 여러가지가 실험되고 있는데, Fingerprint 방법이 일반적으로 가장 정확도가 높다. 기존의 Fingerprint 방식에는 K-NN 방법과 Bayesian 방법이 소개되었는데, 결정 트리를 이용한 방법은 효율성이 기존의 K-NN이나 Bayesian 방법보다 뛰어나게 좋음에도 불구하고 적용한 사례가 없다. 그래서 본 논문은 결정 트리를 이용하는 방법을 제안한다. K-NN 및 Bayesian 방법과 제안하는 방법을 비교 분석한 결과와 제안하는 방법의 실험 결과도 보인다.

• 국제학술발표논문집
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• The 3th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.869-875
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• 2009

Safety is a big issue in the construction sites. For safe and secure management, tracking locations of construction resources such as labors, materials, machineries, vehicles and so on is important. The materials, machineries and vehicles could be controlled by computer, whereas the movement of labors does not have fixed pattern. So, the location and movement of labors need to be monitored continuously for safety. In general, Global Positioning System(GPS) is an opt solution to obtain the location information in outside environments. But it cannot be used for indoor locations as it requires a clear Line-Of-Sight(LOS) to satellites Therefore, indoor location monitoring system could be a convenient alternative for environments such as tunnel and indoor building construction sites. This paper presents a case study to investigate feasibility of Wi-Fi based indoor location monitoring system in construction site. The system is developed by using fingerprint map of gathering Received Signal Strength Indication(RSSI) from each Access Point(AP). The signal information is gathered by Radio Frequency Identification (RFID) tags, which are attached on a helmet of labors to track their locations, and is sent to server computer. Experiments were conducted in a shield tunnel construction site at Guangzhou, China. This study consists of three phases as follows: First, we have a tracking test in entrance area of tunnel construction site. This experiment was performed to find the effective geometry of APs installation. The geometry of APs installation was changed for finding effective locations, and the experiment was performed using one and more tags. Second, APs were separated into two groups, and they were connected with LAN cable in tunnel construction site. The purpose of this experiment was to check the validity of group separating strategy. One group was installed around the entrance and the other one was installed inside the tunnel. Finally, we installed the system inner area of tunnel, boring machine area, and checked the performance with varying conditions (the presence of obstacles such as train, worker, and so on). Accuracy of this study was calculated from the data, which was collected at some known points. Experimental results showed that WiFi-based indoor location system has a level of accuracy of a few meters in tunnel construction site. From the results, it is inferred that the location tracking system can track the approximate location of labors in the construction site. It is able to alert the labors when they are closer to dangerous zones like poisonous region or cave-in..

• 한국통신학회논문지
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• 제31권5A호
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• pp.526-536
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• 2006

유비쿼터스 시대가 도래함에 따라 사회적으로 실내 위치 추적 시스템에 대한 관심이 증가되었다. 하지만 기존 실내 위치 추적 시스템은 실내 환경의 빈번한 변화에 능동적으로 대응하지 못하고, 실내 환경의 NLOS 특성으로 인하여 이동 객체의 정확한 위치 측정이 어려운 문제점이 있다. 본 연구의 목적은 앞으로 유비쿼터스 시대가 도래함에 따라 다양한 사용자의 요구를 만족시키기 위한 서비스를 제공하는데 필수 요소인 실내 이동 객체의 위치를 효과적으로 파악하고, 이동 객체의 위치 정확도를 향상시킨 환경 적응형 위치 추적 시스템을 제안한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.129-134
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• 2018

실내에서의 위치를 추정하기 위한 기술 연구가 활발하게 진행되고 있다. 특히 추가적인 기반 시설을 필요로 하지 않는 WiFi fingerprint 방식은 경제성이 높아서 부분적으로 실용화되고 있다. 사전에 여러 지점에서 측정된 무선랜 수신 신호의 세기 정보와 추후에 특정 지점에서 측정된 세기 정보를 비교하여 유사한 지점을 해당 지점으로 추정하는 KNN 방식은 간단하지만 성능이 좋다. 그러나 기존의 KNN 방식은 평균하는 후보 위치들의 개수 K가 일정하므로, 특정 지점에 따라 위치 추정 오차가 최적화되지 못하는 문제가 있다. 본 논문에서는 특정 지점마다 K 값을 적응적으로 변화시키는 KNN 방식에서 평균 범위를 설정하는 알고리즘을 제안하고 실험 데이터에 적용하여 그 성능을 평가하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제38C권6호
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• pp.531-539
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• 2013

Wi-Fi 기반 위치 추적 기술은 다양한 방법들이 제시되어 있으나 일반적으로 지정한 참조위치에서 측정한 신호세기 정보를 활용하는 핑거프린트 기법을 주로 이용한다. 그러나 핑거프린트 기법이 높은 해상도와 정밀도를 가지기 위해서는 다수의 참조위치를 필요로 하지만, 다수의 정보를 위해서는 많은 비용의 소모가 발생한다. 본 논문에서는 서비스 지역을 격자로 구분하고 가상의 참조위치를 바탕으로 신호 세기 모델을 만들어서 격자의 신호 세기정보를 예측하고 신뢰도를 부여하여 핑거프린트 맵을 생성한다. 이렇게 생성된 맵은, 위치 추정을 위해 입력된 신호 세기 리스트와 비교하여 추정하고자 하는 대상이 어떠한 격자에 있는지 비교하는데 사용한다. 제안하는 기법과 시스템의 성능을 평가하기 위해 $20m{\times}22m$의 실내 환경에서 기존의 핑거프린트 기법(RADAR)과 비교한 결과 제안하는 시스템을 이용할 때 위치 측정 에러가 감소하는 결과를 확인하였다. 그리고 실험 결과 기존의 방법에 비해 1.74미터의 에러가 감소한 것을 확인했다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.490-491
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• 2021

최근 실내 환경에서 정확한 위치 기반 서비스의 제공을 위해 Wi-Fi 핑거프린트와 딥러닝을 이용한 기술이 연구되고 있다. 이때 학습 데이터의 구성은 매우 중요하며 학습에 필요한 충분한 데이터의 수집은 필수적이다. 그러나 측위가 필요한 영역 내에서 무선 신호 데이터의 수집을 위한 특정 지점의 수는 무한하며 이러한 데이터를 모두 수집하는 것은 불가능하다. 따라서 부족한 학습 데이터를 보충할 수 있는 방법이 필요하다. 본 연구에서는 부족하게 수집된 위치 데이터를 기반으로 학습에 필요한 충분한 수의 위치 데이터의 구성 방법을 제안한다.

• ETRI Journal
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• 제40권4호
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• pp.531-536
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• 2018

The weighted K-nearest neighbor (WKNN) algorithm is used to reduce positioning accuracy, as it uses a fixed number of neighbors to estimate the position. In this paper, we propose a dynamic threshold location algorithm (DH-KNN) to improve positioning accuracy. The proposed algorithm is designed based on a dynamic threshold to determine the number of neighbors and filter out singular reference points (RPs). We compare its performance with the WKNN and Enhanced K-Nearest Neighbor (EKNN) algorithms in test spaces of networks with dimensions of $20m{\times}20m$, $30m{\times}30m$, $40m{\times}40m$ and $50m{\times}50m$. Simulation results show that the maximum position accuracy of DH-KNN improves by 31.1%, and its maximum position error decreases by 23.5%. The results demonstrate that our proposed method achieves better performance than other well-known algorithms.