• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권1호
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• pp.87-107
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• 2015

Considering the localization estimation issue in mixed line-of-sight (LOS)/non-LOS(NLOS) environments based on received signal strength (RSS) measurements in wireless sensor networks, a grid-based correlation method based on the relationship between distance and RSS is proposed in this paper. The Maximum-Likelihood (ML) estimator is appended to further improve the localization accuracy. Furthermore, in order to reduce computation load and enhance performance, an improved recursively version with NLOS mitigation is also proposed. The most advantages of the proposed localization algorithm is that, it does not need any prior knowledge of the propagation model parameters and therefore does not need any offline calibration effort to calibrate the model parameters in harsh environments, which makes it more convenient for rapid implementation in practical applications. The simulation and experimental results evidence that the proposed localization algorithm exhibits good localization performance and flexibilities for different devices.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제14권3호
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• pp.641-648
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• 2007

We propose the new sampling method, called modified ranked ordering set sampling (MROSS). Kim and Kim (2003) suggested the sign test using the ranked ordering set sampling (ROSS), and showed that the asymptotic relative efficiency (ARE) of ROSS against RSS for sign test increases as sample size does. We propose the estimator for the population mean using MROSS. The relative precision (RP) of estimator of the population mean using MROSS method with respect to the usual estimator using modified RSS is higher, and when the underlying distribution is skewed, the bias of the proposed estimator is smaller than that of several ranked set sampling estimators.

• Industrial Engineering and Management Systems
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• 제16권1호
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• pp.92-102
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• 2017

In this paper, we consider a typical health care system via the help of Wireless Sensor Network (WSN) for wireless patient tracking. The wireless patient tracking module of this system performs localization out of samples of Received Signal Strength (RSS) variations and tracking through a Particle Filter (PF) for WSN assisted by multiple transmit-power information. We propose a modified PF, Kullback-Leibler Distance (KLD)-resampling PF, to ameliorate the effect of RSS variations by generating a sample set near the high-likelihood region for improving the wireless patient tracking. The key idea of this method is to approximate a discrete distribution with an upper bound error on the KLD for reducing both location error and the number of particles used. To determine this bound error, an optimal algorithm is proposed based on the maximum gap error between the proposal and Sampling Important Resampling (SIR) algorithms. By setting up these values, a number of simulations using the health care system's data sets which contains the real RSSI measurements to evaluate the location error in term of various power levels and density nodes for all methods. Finally, we point out the effect of different power levels vs. different density nodes for the wireless patient tracking.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권1호
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• pp.206-221
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• 2019

Source localization in three-dimensional (3-D) wireless sensor networks (WSNs) is becoming a major research focus. Due to the complicated air-ground environments in 3-D positioning, many of the traditional localization methods, such as received signal strength (RSS) may have relatively poor accuracy performance. Benefit from prior learning mechanisms, fingerprinting-based localization methods are less sensitive to complex conditions and can provide relatively accurate localization performance. However, fingerprinting-based methods require training data at each grid point for constructing the fingerprint database, the overhead of which is very high, particularly for 3-D localization. Also, some of measured data may be unavailable due to the interference of a complicated environment. In this paper, we propose an efficient kernel based 3-D localization algorithm via tensor completion. We first exploit the spatial correlation of the RSS data and demonstrate the low rank property of the RSS data matrix. Based on this, a new training scheme is proposed that uses tensor completion to recover the missing data of the fingerprint database. Finally, we propose a kernel based learning technique in the matching phase to improve the sensitivity and accuracy in the final source position estimation. Simulation results show that our new method can effectively eliminate the impairment caused by incomplete sensing data to improve the localization performance.

• 정보처리학회논문지D
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• 제19D권3호
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• pp.237-246
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• 2012

글로벌 포지셔닝 시스템(GPS)의 기술이 점점 발전하고 있으나, 그 정확성은 건물의 내부나 지하도로에서의 위치인식이 아닌, 실외에서의 위치인식에서만 적합하다. 건물의 내부나 지하도로에 대한 위치 인식의 응용분야에 대하여, 글로벌 포지셔닝 시스템은 빌딩의 내부나 지하도로에서 정확한 위치인식을 요구 받을 경우, 건축구조물들로 인하여 정확성을 달성할 수 없다. 왜냐하면 사람이 필요로 하는 공간은 건물의 내부나 지하도로에서 수 평방미터에 불과한 매우 작은 공간이기 때문이다. 위치추정에 기반을 둔 수신신호강도(RSS)는 거의 모든 건물과 지하도로에서 수신이 가능한 무선 근거리통신망, IEEE 802.11, WiFi 전파신호 위치추정을 이용한 방안으로서, 특별히, 매우 좋은 선택이 될 수 있다. 이와 같은 위치추정시스템들의 근본적인 필요성은 특정 위치에서 수신신호 강도를 이용하여 통신기지국으로부터 모바일장치에 이르는 위치의 평가를 가능하도록 하는 것이다. 이와 같은 과정에서 발생하는 다중 경로 페이딩 현상들은 위치추정에서 불확실성의 원인으로서, 수신신호강도를 예측하기 어렵게 만든다. 이와 같은 문제들을 해결하기 위하여, 신경망과 푸시-풀 평가 방법의 결합은 건물의 내부나 지하도로에서 모바일장치들을 이용하여 위치의 결정을 학습하고, 결정할 수 있도록 적용된다.

• 한국항공우주학회지
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• 제34권4호
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• pp.25-32
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• 2006

현대의 고성능 전투기는 공력성능 및 조종성능의 향상을 위하여 대부분 세로축 방향으로 항공기를 불안정하게 설계하는 정안정성 완화(Relaxed Static Stability) 개념을 채택하고 있다. 비행제어법칙의 설계 작업은 불안정하게 설계된 항공기에 안정성(Stability)을 부여하고, 주어진 비행임무에 대하여 만족스런 조종성능(Controllability)을 발휘할 수 있도록 비행성능을 조작하는 일련의 과정이다. 항공기의 세로축 운동은 장주기 및 단주기 운동이라는 2개의 감쇠진동 모드가 중첩되어 있다고 간주한다. 전투기에서 세로축 제어법칙설계는 장주기 모드가 설계대상으로 고려되지 않으며, 미 군사규격인 MIL-F-8785C에 정의되어 있는 단주기 모드(Short Period Mode)의 요구조건을 이용하여 주파수와 감쇠비를 최적화한다. 이 때, 제어법칙이 포함된 고차시스템을 저차 등가시스템으로 등가 시켜 판별한다. 현재까지 항공기의 단주기 운동 특성에 관한 연구는 활발하게 진행되어 왔으나, 장주기 운동 특성에 관한 연구는 그렇지 못하였다. 본 논문에서는 T-50 훈련기의 장주기 모드 운동 특성을 분석하기 위해 선형 및 비선형해석을 수행하였으며, 받음각제한기 및 자동 피치자세각 트림 명령이 세로축 운동에 미치는 영향성을 분석하였다.

• 한국항공우주학회지
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• 제34권6호
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• pp.83-91
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• 2006

현대의 고성능 전투기는 공력성능 및 조종성능의 향상을 위하여 대부분 세로축 방향으로 항공기를 불안정하게 설계하는 정안정성 완화 개념을 채택하고 있다. 비행제어법칙의 설계 작업은 불안정하게 설계된 항공기에 안정성을 부여하고, 주어진 비행임무에 대하여 만족스런 조종성능을 발휘할 수 있도록 비행성능을 조작하는 일련의 과정이다. 세로축 무게중심은 무장형상, 연료상태 및 착륙장치의 위치에 영향을 받으며 항공기 안정성에 많은 영향을 미친다. 따라서 무게중심의 이동은 세로축 안정도 여유에 영향을 미친다. 본 논문에서는 운용 시에 발생 가능한 최대 후방 무게중심에 대해 항공기 안정성을 해석하였고, 비행시험을 통해 최종적으로 검증하였다. 선형해석 항목은 세로축 단주기 모드 특성 및 안정도 여유에 관하여 행하였으며, 비선형 해석 항목은 단주기 모드를 해석하기 위해 세로축 가진 입력에 대한 항공기 응답특성을 분석하였다. 또한, 최대 후방 무게중심에서 수행된 고받음각 비행시험 자료를 제시함으로써 T-50 고등훈련기의 비행 안정성을 제시하였다.

• 한국항공우주학회지
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• 제33권8호
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• pp.50-55
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• 2005

현대의 고성능 전투기는 공력성능 및 조종성능의 향상을 위하여 대부분 세로축 방향으로 항공기를 불안정하게 설계하는 정안정성 완화(Relaxed Static Stability) 개념을 채택하고 있다. 비행제어법칙의 설계 작업은 이러한 불안정하게 설계된 항공기가 주어진 비행임무에 대하여 만족스런 안정성과 조종성능을 발휘할 수 있도록 비행성능을 조작하는 일련의 과정이다. 전투기의 조종성능은 공대공 전투(Air-to-Air Fighting)와 공대지 전투(Air-to-Ground Fighting)로 분류할 수 있다. 공대공 전투 시에는 전체포착(Gross Acquisition) 및 정밀추적(Fine Tracking)성능을 동시에 만족해야 한다. T-50 비행시험 결과, 공대공 추적에서 전체포착성능은 만족하지만, 정밀추적성능은 만족하지 못하였다. 본 논문에서는 정밀추적성능의 향상을 위해 새로운 개념의 세로축 제어법칙 적용에 관한 연구 방향을 제시하였다. HQS 조종사 시뮬레이션 및 비행시험 결과, 본 제어법칙을 적용하였을 때 전체포착성능의 저하 없이 정밀추적성능을 개선시킬 수 있었다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제15권1호
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• pp.129-136
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• 2014

Wi-Fi fingerprinting 시스템은 실내에서 사용되는 위치 측위 방법이며 AP(Access Point)에서 발생하는 RSS(Received Signal Strength)에 의존한다. AP로부터의 RSS는 벽, 장애물 그리고 사람에 의한 간섭과 다중경로 페이딩 효과에 의하여 변할 수 있기 때문에 Wi-Fi fingerprinting 시스템은 낮은 측위 정확도를 갖는다. 또한, Wi-Fi 신호는 벽을 통과하기 때문에 기존의 시스템은 사용자가 현재 위치해 있는 층을 구분하기 어렵다. 이러한 단점을 극복하기 위하여 본 논문은 정확한 실내 측위를 위한 LED fingerprinting 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 LED로부터 발생하는 LED-ID와 LED의 광 파워를 사용한다. 본 시스템의 Training 단계에서는 각 장소에 해당하는 Fingerprinting을 데이터베이스에 기록한다. Serving 단계에서는 K-NN(K-Nearest Neighbor) 알고리즘을 적용하여 기존의 데이터와 새롭게 수신되는 사용자의 데이터를 비교한다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 CDF(Cumulative Distribution Function) 형태로 본 시스템의 성능을 나타내었고, 시뮬레이션 결과로부터 제안된 시스템은 평균 측위 정확도보다 8.6% 높은 정확도를 얻을 수 있다.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제22권2호
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• pp.50-55
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• 2023

Due to the unavailability of global positioning system (GPS) indoors, various indoor pedestrian positioning methods have been designed to estimate the position of the user using received signal strength (RSS) measurements from radio beacons, such as wireless fidelity (WiFi) access points and Bluetooth low energy (BLE) beacons. In indoor environments, radio-frequency (RF) signals are unpredictable and change over space and time because of multipath associated with reflection and refraction, shadow fading caused by obstacles, and interference among different devices using the same frequencies. Therefore, the outliers in the positional information obtained from the indoor positioning method based on RSS measurements occur often. For this reason, the performance of the positioning method can be degraded by the characteristics of the RF signal. To resolve this issue, a map-matching (MM) algorithm based on maximum probability (MP) estimation is applied to the indoor positioning method in this study. The MM algorithm locates the aberrant position of the user estimated by the positioning method within the limits of the adjacent pedestrian passages. Empirical experiments show that the positioning method can achieve higher positioning accuracy by leveraging the MM algorithm.