• 경영과학
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• 제29권3호
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• pp.1-11
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• 2012

This paper considers a localization problem in time difference of arrival (TDOA)-based radio frequency identification (RFID) systems. To estimate the position of a target tag, this paper suggests three localization algorithms that use benchmark tags. The benchmark tags are the same type as the target tag, but either the locations or distance of the benchmark tags are known. Two algorithms use the benchmarks for auxiliary information to improve the estimation accuracy of the other localization algorithms such as least squared estimator (LSE). The other one utilizes the benchmarks as essential tags to estimate the location. Numerical tests show that the localization accuracy can be improved by using benchmark tags especially when an algorithm using the LSE is applied to the localization problem. Furthermore, this paper shows that our benchmark algorithm is valuable when the measurement noise is large.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2005년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.1034-1039
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• 2005

SALM(Simultaneous localization and mapping) and AI(Artificial intelligence) have been active research areas in robotics for two decades. In particular, localization is one of the most important tasks in mobile robot research. Until now expensive sensors such as a laser sensor have been used for mobile robot localization. Currently, the proliferation of RFID technology is advancing rapidly, while RFID reader devices, antennas and tags are becoming increasingly smaller and cheaper. So, in this paper, the smart floor using passive RFID tags is proposed and, passive RFID tags are mainly used for identifying location of the mobile robot in the smart floor. We discuss a number of challenges related to this approach, such as tag distribution (density and structure), typing and clustering. In the smart floor using RFID tags, the localization error results from the sensing area of the RFID reader, because the reader just knows whether the tag is in the sensing range of the sensor and, until now, there is no study to estimate the heading of mobile robot using RFID tags. So, in this paper, two algorithms are suggested to. The Markov localization method is used to reduce the location(X,Y) error and the Kalman Filter method is used to estimate the heading($\theta$) of mobile robot. The algorithms which are based on Markov localization require high computing power, so we suggest fast Markov localization algorithm. Finally we applied these algorithms our personal robot CMR-P3. And we show the possibility of our probability approach using the cheap sensors such as odometers and RFID tags for mobile robot localization in the smart floor

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2005년도 ICCAS
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• pp.1797-1801
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• 2005

SLAM(Simultaneous localization and mapping) and AI(Artificial intelligence) have been active research areas in robotics for two decades. In particular, localization is one of the most important issues in mobile robot research. Until now expensive sensors like a laser sensor have been used for the mobile robot's localization. Currently, as the RFID reader devices like antennas and RFID tags become increasingly smaller and cheaper, the proliferation of RFID technology is advancing rapidly. So, in this paper, the smart floor using passive RFID tags is proposed and, passive RFID tags are mainly used to identify the mobile robot's location on the smart floor. We discuss a number of challenges related to this approach, such as RFID tag distribution (density and structure), typing and clustering. In the smart floor using RFID tags, because the reader just can senses whether a RFID tag is in its sensing area, the localization error occurs as much as the sensing area of the RFID reader. And, until now, there is no study to estimate the pose of mobile robot using RFID tags. So, in this paper, two algorithms are suggested to. We use the Markov localization algorithm to reduce the location(X,Y) error and the Kalman Filter algorithm to estimate the pose(q) of a mobile robot. We applied these algorithms in our experiment with our personal robot CMR-P3. And we show the possibility of our probability approach using the cheap sensors like odometers and RFID tags for the mobile robot's localization on the smart floor.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제36권3호
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• pp.198-214
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• 2009

RFID 태그의 시공간 이력정보는 리더에 의해 수집된 선분인 태그간격으로 모델링될 수 있으며, 태그 식별자(TID), 위치 식별자(LID), 시간(TIME)을 축으로 하는 3차원 도메인에서 색인될 수 있다. 도메인 공간에서 태그간격의 분포는 태그 위치추적 질의의 성능을 결정짓는 주요 요소이며 이는 각 도메인 좌표의 정렬에 따라 달라진다. 특히, 시간에 따라 변경되는 태그의 위치 이력을 검색하는 태그 위치추적 질의는 위치정보를 제공하는 LID가 도메인에서 정렬되는 순서에 따라 성능이 달라진다. 따라서, 색인에 저장된 태그간격의 검색 성능 향상을 위해서는 최적의 LID 순서를 결정하는 것이 필요하다. 이를 위하여 이 논문에서는 LID 간의 새로운 순서화 기준으로써 적용하기 위한 LID 근접성을 정의하고, 질의 시 함께 접근되는 태그간격을 색인에서 근접 저장하기 위한 LID 근접성 함수를 제안한다. 또한, 이를 기반으로 이미 부여된 LID의 재순서 기법을 제안한다. 성능 평가 결과 이 논문에서 제안한 LID 재순서 기법을 색인에 적용했을 때 기존의 LID 부여방식보다 월등한 질의 성능 향상을 보여주고 있다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제12궈1호
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• pp.9-14
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• 2006

This paper presents methods of robot localization using recent radio frequency identification technology. If the absolute position and orientation of a tag are given in an indoor environment where RFID tags are installed, a robot can estimate its location using the relationship of the identified tag and the robot in a relative coordinate. To derive this relationship, we propose three estimation techniques using a model of a RFID reader, the direction of identification and the detection range. In this algorithm, a suitable estimation method is selected out of the three proposed techniques depending on the situations and trajectory of robot in the detection range. Simulation and experimental results show that the proposed methods can provide good performance for localization.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2005년도 추계종합학술대회
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• pp.459-462
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• 2005

본 논문에서는 2.45GHz대역 RTLS에서 다중 태그 환경하의 고정밀 위치추정 알고리즘을 연구하였다. 태그의 송신시간 정보가 필요 없는 TDOA 기법을 적용하여 LOS 환경, 300m ${\times}$ 300m, 이차원 평면상의 위치를 추정하였다. 본 논문에서 태그는 임의의 지점에 위치해 있으며, 리더간의 위치가 등간격인 3~8개의 리더를 이용하여 평균 추정오차 거리를 산출하였다. 그 결과 송신횟수가 1회인 경우, 평균 추정오차 거리는 리더 4개일 때 3.12m, 리더 8개일 때 1.47m 발생하였으며, 동일한 지점의 태그로부터 송신된 신호의 누적횟수가 3${\sim}$4회 일 때, 최소의 오차범위를 보였다. 이 때 태그의 오차 범위는 가용리더의 개수에 관계없이 3m 이내의 RTLS 규격 오차범위에 만족함을 확인했다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권9호
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• pp.476-484
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• 2019

RFID 요킹증명은 한 쌍의 태그가 동시에 스캔 되었는지를 증명한다. 단일 리더에 의해 동시에 스캔 된 태그들은 서로 인접해 있기 때문에, 요킹증명은 태그가 부착된 객체들의 물리적 인접성을 검사해야 하는 응용에서 사용된다. 현재까지 제안된 대부분의 요킹증명 기법들은 인접한 태그에 관한 사전정보가 필수적이다. 만약 인접한 태그에 관한 정보를 수집하는 과정에서 오류가 발생하면, 이후의 증명들은 모두 검증에 실패하게 된다. 그러나 현재까지 인접한 태그에 관한 정보를 얻기 위한 구체적인 방법을 제시한 연구는 아직 없다. 이 연구에서 나는 요킹증명 기법을 위한 인접태그 정보 획득 기법인 TPIA을 제안한다. 제안기법은 스캐닝영역 결정과 스캐닝영역 검증의 두 단계로 구성된다. 스캐닝영역 결정 단계에서는 태그들의 위치와 전송범위를 고려하여 태그들을 스캔할 영역의 크기와 위치를 결정하며, 스캐닝영역 검증 단계에서는 고정된 위치의 참조태그를 사용하여 태그 스캐닝이 스캐닝영역 안에서 수행되었는지 여부를 검증한다. 나는 분석에서 제안하는 스캐닝영역이 정상적인 인접태그 정보의 획득을 보장하며, 스캐닝영역 검증이 스캐닝영역의 변형과 이탈을 감지하는 것을 보인다.

• 대한안전경영과학회지
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• 제14권1호
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• pp.217-224
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• 2012

Location-Based Services(LBS) is a service that provide location information by using communication network or satellite signal. In order to provide LBS precisely and efficiently, we studied how we can reduce the error on location determination of objects such people and things. We focus on using the least square method and triangulation positioning method to improves the accuracy of the existing location determination method. Above two methods is useful if the distance between the AP and the tags can be find. Though there are a variety of ways to find the distance between the AP and tags, least squares and triangulation positioning method are wildely used. In this thesis, positioning method is composed of preprocessing and calculation of location coordinate and detail of methodology in each stage is explained. The distance between tag and AP is adjusted in the preprocessing stage then we utilize least square method and triangulation positioning method to calculate tag coordinate. In order to confirm the performance of suggested method, we developed the test program for location determination with Labview2010. According to test result, triangulation positioning method showed up loss error than least square method by 38% and also error reduction was obtained through adjustment process and filtering process. It is necessary to study how to reduce error by using additional filtering method and sensor addition in the future and also how to improve the accuracy of location determination at the boundary location between indoor and outdoor and mobile tag.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권9호
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• pp.1971-1978
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• 2011

기존의 RFID (Radio Frequency Identification) 기반 냉동창고 시스템에서는 cold room 입구에 RFID 리더기를 설치하여 물품이 인식될 때 단지 그곳에 적재되는 것으로 인식하였다. 그러나 이러한 방법으로는 다양한 상황에서 물품의 적재위치 인식에 오류가 발생하게 된다. 냉동창고에서는 물품 보관을 하는 cold room의 안팎 온도차이로 인해 물품의 적재위치 오류는 물품의 변질을 가져오게 하므로 실시간 정확한 위치를 파악하는 것은 매우 중요하다. 본 논문에서는 2대의 RFID 리더기가 설치된 지게차와 천정태그를 이용하여 냉동창고 관리시스템에서 물품의 적재위치 오류를 해결하기 위한 방안을 제시한다. 지게차에 설치된 2개의 RFID 리더기는 각각 천장에 부착된 태그로부터 위치데이터와 지게차에 적재된 물품데이터를 획득한다. 2개의 리더기로부터 수집된 데이터를 분석하여 물품의 입/출고 상황정보와 물품의 이동경로정보를 실시간으로 모니터링 할 수 있다. 이를 통해 냉동창고의 물품보관에 대한 효율성을 높일 수 있게 한다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2005년도 ICCAS
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• pp.1606-1611
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• 2005

The goal of this paper is to develop a self localization of mobile robot using UHF RFID landmark. We present landmark, a location sensing archetype system that uses UHF Radio Frequency Identification (UHF RFID) technology for locating objects inside buildings. The major advantage of landmark is that it improves the overall accuracy of locating objects by utilizing the concept of reference tags. Based on experimental analysis, we demonstrate that passive UHF RFID is a viable and cost-effective candidate for indoor location sensing. We conduct a series of experiments to evaluate performance of the positioning of the landmark System. In the standard setup, we place RF Reader which has two antennas and 25 tags in our lab. This research uses the assumption-based coordinates (ABC) algorithm[3] for determining the localization of robot. Also, we show how Radio Frequency Identification (UHF RFID) can be used in robot-assisted indoor navigation for the visually impaired. The experiments illustrate that passive UHF RFID tags can act as reliable landmark that trigger local navigation behaviors to achieve global navigation objectives.