본 논문에서는 외적요인에 따른 RSS 특성을 분석하고, RSS를 이용한 효율적인 실시간 실외 위치 추적 알고리즘과 그에 기반 한 시스템을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 지정된 공간 내에서의 위치별 신호 세기를 DB화하여 칼만 필터 이론을 적용한 예측을 통한 정확한 좌표를 선별하는 방법을 적용하여 위치 추적의 정확도를 높였다. 제안된 알고리듬의 검증을 위한 하드웨어 장치로는 802.15.4(ZigBee) 네트워크 환경에서 위치 정보를 전송하기 위해 태그(Tag), AP(Access Point), 데이터 수집기(Data Receiver) 등으로 구현하였다. 각각의 하드웨어는 Texas Instrument(TI)사의 MSP430 마이크로프로세서와 CC2420 무선통신 칩을 사용하여 구현되었다. 또한 태그 위치를 2차원 평면상에 나타내기 위한 실시간 위치 추적 프로그램을 구현하였다. 제안된 알고리즘에 기반 한 실시간 위치추적 시스템을 구축하여 태그의 위치를 추적한 결과 외적요인에 비교적 안정한 RSS 값을 갖는 실외 환경에서는 19.12cm의 평균 거리 오차와 5.31cm의 표준편차를 갖는 실시간 위치 추적 시스템의 효율성과 정확성이 나타남을 확인 할 수 있었다. 한편, 외적요인에 의해 불안정한 RSS 값을 갖는 실내 환경에서는 제안한 알고리즘과 그에 기반 한 시스템이 정확한 실시간 위치 추적에 다소 어려움이 있음을 확인 할 수 있었다.
본 논문에서는 무선 센서 노드의 실내 위치 추적 시스템을 제안한다. 위치 추정에 사용하는 센서 값으로 RF 인터페이스의 수신 신호 강도 (RSSI)를 사용한다. 이동 노드를 부착한 사용자와 실내에 고정된 다수의 고정 노드의 신호 강도를 수신하여 사용자의 위치를 결정한다. 제안한 시스템은 측정에 의한 2.4GHz log-normal path loss 모델의 수신강도와 유클리드 거리 계산 방법과 신호 강도를 결합한다. 실험결과를 통해서 1.3m 이내의 오차로 위치를 추정함을 확인하였다.
본 논문에서는 태그를 기반으로 사물의 위치를 추적하고 공유하는 시스템을 소개하고자 한다. 태그 위치 추적 앱을 통해 사물의 위치 정보를 받은 후, 태그의 위치를 다수의 사용자와 공유하여 공유사용자들도 사물의 위치를 실시간으로 확인한다. 기존의 태그 기반 위치 추적 시스템에서 제공하지 않았던 공유 기능을 추가하여 사물의 위치를 다수의 사용자가 관리 감독할 수 있는 시스템을 제안한다. GPS 모듈과 블루투스를 아두이노 시스템에 연결하여 태그를 장착한 사물의 위치 정보를 획득하고 안드로이드 앱을 통하여 이를 실시간으로 추적 공유한다. 태그는 사물의 위치를 GPS와 블루투스를 통해 교신 한다. 태그의 위치는 phpMyadmin DB에 저장하고 위도 경도 좌표를 개발되어진 안드로이드 앱 상의 지도에 표시한다. 제안 시스템은 다수의 사용자에게 공유된 사물 태그의 위치를 추적하고 공유함으로써 분실 방지 및 공용 물품 관리에 유용하게 이용될 수 있다.
RFID 기술은 물리 개체에 부착된 태그의 정보를 무선으로 인식하여 처리 할 수 있는 유비쿼터스 컴퓨팅의 가장 핵심이 되는 기술이라고 할 수 있으며, RFID 시스템에서 무엇보다 중요한 것은 개체의 위치 추적이 중요하다. 이러한 위치 추적 및 서비스는 EPCglobal network에서 제안되고 있지만, 이 시스템을 위한 특별한 장비과 시스템이 필요하며, 다른 시스템과 호환성 등의 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 개선하고자 인터넷 표준 프로토콜인 SIP를 사용하였으며, 병원환경을 대상으로 응급환자 발생시, 담당 의사의 위치를 파악하는 시나리오를 통해 확인하였다.
Lee, Jae Gu;Kim, Jin;Lee, Seon Woo;Ko, Young Woong
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권2호
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pp.1162-1179
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2017
In this paper, we propose indoor location tracking method using RSSI(Received Signal Strength Indicator) value received from BLE(Bluetooth Low Energy) beacon. Due to the influence of various external environmental factors, it is very difficult to improve the accuracy in indoor location tracking. In order to solve this problem, we propose a novel method of reducing the noise generated in the external environment by using a double Gaussian filter. In addition, the value of the RSSI signal generated in the BLE beacon is different for each device. In this study, we propose a method to allocate additional weights in order to compensate the intensity of signal generated in each device. This makes it possible to improve the accuracy of indoor location tracking using beacons. The experiment results show that the proposed method effectively decrease the RSSI deviation and increase location accuracy. In order to verify the usefulness of this study, we compared the Kalman filter algorithm which is widely used in signal processing. We further performed additional experiments for application area for indoor location service and find that the proposed scheme is useful for BLE-based indoor location service.
The paper presents research for the established experiment environment of multi vehicle robot, localization algorithm that is based on vehicle control, and path tracking. The established experiment environment consists of ultrasonic positioning system, vehicle robot, server and wireless module. Ultrasonic positioning system measures positioning for using ultrasonic sensor and generates many errors because of the influence of environment such as a reflection of wall. For a solution of this fact, localization algorithm is proposed to determine a location using vehicle kinematics and selection of a reliable location data. And path tracking algorithm is proposed to apply localization algorithm and LOS, finally, that algorithms are verified via simulation and experimental
글로벌 해운물류에서 계속적으로 이동하는 화물의 위치 정보를 추적하고 관리하는 것은 물류주체에게 중요한 일이다. 화물에 부착된 태그의 GPS 좌표 흐름을 분석하면 물류거점을 기반으로 한 화물의 위치정보를 쉽게 추적할 수 있다. 즉, 태그와 물류거점간의 동적인 위치변화를 이용하여 거점 단위의 위치 이동을 추적할 수 있다. 본 논문에서는 전세계 물류거점을 대상으로 이러한 거점 단위 위치추적 알고리즘의 정확성과 오동작을 측정하기 위해 시뮬레이션 시스템을 개발하였다. 실제 태그를 제작하여 실험하기에는 많은 제약이 따르기 때문에 실제 태그와 유사하게 동작하는 태그 에뮬레이터를 개발하여 가상 태그를 생성한다. 실제 태그와 같은 통신 프로토콜을 이용하여 위치추적 시스템에 데이터를 전송함으로써 위치추적 시스템이 잘 동작함을 보인다.
기존의 실내 침입 탐지 및 대상 객체의 이동 경로 추정은 객체가 수신 장치를 갖고 있어야 하는 문제점과 단일 셀(약 $100cm{\times}100cm$)의 공간 내에 객체의 수와 이동 범위를 파악할 수 없는 문제가 지적되어 왔다. 이러한 방법을 해결하기 위해 보편적으로 사용되는 기술인 CCTV를 이용한 방법은 환경적인 변수로 인하여 상당히 제한적일 뿐만 아니라 음영 지역에서(e.g., 상황인식 시스템이 설치되지 않은 곳, 광량이 현저히 낮아 환경의 상황을 파악할 수 없을 경우) 서비스를 받을 수 없다. 이에 본 논문은 센서 네트워크(Sensor Network) 시스템 기반의 객체 탐지 및 대응의 범위 확대가 가능함과 동시에 대상 객체의 이동경로 추적을 능동적으로 대응할 수 있는 실내 보안감시 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 가상의 시나리오에 기반을 두어 구현되었으며, 기존 시설에서 발생할 수 있는 환경적인 단점인 신호의 단절 및 사물의 위치 추정에 대한 손실을 보완하며, 위급한 상황 및 객체에 대한 행동 패턴의 신속한 분석이 가능케 되어, 비상시 사고 예방 및 발생된 상황에 대한 유연한 대처가 가능하리라 사료된다.
This paper describes a location tracking system to guide landing process of an Unmanned Helicopter(UMH) exploiting MIT Cricket nodes. For automatic landing of a UMH, a precise positioning system is indispensable. However, GPS(Global Positioning System) is inadequate for tracking the three dimensional position of a UMH because of large positioning errors. The Cricket systems use Time-Difference-of-Arrival(TDoA) method with ultrasonic and RF(Radio Frequency) signals to measure distances. They operate in passive mode in that a listener attached to a moving device receives distance signals from several beacons located at fixed points on ground. Inevitably, this passive type of implementation causes large disturbances in measuring distances between beacons and the listener due to wind blow from propeller and turbulence of UMH body. To cope with this problem, we proposed active type of implementation for positioning a UMH. In this implementation, a beacon is set up at UMH body and four listeners are located at ground area at least where the UMH will land. A pair of Ultrasonic and RF signals from the beacon arrives at several listeners to calculate the position of the UMH. The distance signals among listeners are synchronized with a counter value appended to each distance signals from the beacon.
Deep Learning has become the most important technology in the field of artificial intelligence machine learning, with its high performance overwhelming existing methods in various applications. In this paper, an interactive window service based on object recognition technology is proposed. The main goal is to implement an object recognition technology using this deep learning technology to remove the existing eye tracking technology, which requires users to wear eye tracking devices themselves, and to implement an eye tracking technology that uses only usual cameras to track users' eye. We design an interactive system based on efficient eye detection and pupil tracking method that can verify the user's eye movement. To estimate the view-direction of user's eye, we initialize to make the reference (origin) coordinate. Then the view direction is estimated from the extracted eye pupils from the origin coordinate. Also, we propose a blink detection technique based on the eye apply ratio (EAR). With the extracted view direction and eye action, we provide some augmented information of interest without the existing complex and expensive eye-tracking systems with various service topics and situations. For verification, the user guiding service is implemented as a proto-type model with the school map to inform the location information of the desired location or building.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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