• 한국통신학회논문지
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• 제38C권1호
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• pp.33-42
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• 2013

본 논문에서는 비등방성 센서 네트워크에서 노드 간 연결 정보만을 이용하여 일반노드의 위치를 찾는 다중 홉 Range-free 측위 알고리즘을 제안한다. 제안하는 측위 알고리즘에서 일반노드는 자신과 앵커노드 쌍이 이루는 최단경로의 측정 홉 수와 기대 홉 수를 비교하여 최단경로의 우회 정도를 측정하고, 우회 정도에 따라 자신으로부터 앵커노드까지의 거리를 추정한다. 일반노드는 이러한 과정을 네트워크의 모든 앵커노드 쌍에 대하여 반복하며, 획득한 거리 정보를 사용하여 위치를 추정한다. 제안하는 알고리즘은 기존의 Range-free 알고리즘에 비해 적은 수의 앵커노드를 필요로 하며, 적은 통신 오버헤드를 갖는다. 마지막으로 성능평가를 위하여 MATLAB 시뮬레이션을 수행하였으며, 기존의 Range-free 측위 알고리즘에 비해 향상된 위치정확도를 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 추계학술발표대회
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• pp.829-832
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• 2010

Wireless Sensor Networks have been proposed for several location-dependent applications. For such systems, the cost and limitations of the hardware on sensing nodes prevent the use of range-based localization schemes that depend on absolute point to point distance estimates. Because coarse accuracy is sufficient for most sensor network applications, solutions in range-free localization are being pursued as a cost-effective alternative to more expensive range-based approaches. In this paper, we proposed a modified DV-Hop (range-free localization) algorithm which reduces node's location error and cumulated distance error by minimizing localization error. Simulation results have verified the high estimation accuracy with our approach which outperforms the classical DV-Hop.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권2호
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• pp.574-592
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• 2016

Range-free localization algorithm computes a normal node's position by estimating the distance to anchors which know their actual position. In recent years, reliable anchor selection research has been gained a lot of attention because this approach improves localization accuracy by selecting the only subset of anchors called reliable anchor. The distance estimation accuracy and the geometric shape formed by anchors are the two important factors which need to be considered when selecting the reliable anchors. In this paper, we study the relationship between a relative position of three anchors and localization error. From this study, under ideal condition, which is with zero localization error, we find two conditions for anchor selection, thereby proposing a novel anchor selection algorithm that selects three anchors matched most closely to the two conditions, and the validities of the conditions are proved using two theorems. By further employing the conditions, we finally propose a novel range-free localization algorithm. Simulation results show that the proposed algorithm shows considerably improved performance as compared to other existing works.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제15권10호
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• pp.1228-1235
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• 2012

본 논문에서는 웨어러블 컴퓨터 시스템을 위한 WUSB over WBAN 프로토콜에서 요구되는 저전력 소모 위치인식기술로서, 거리 정보를 필요로 하지 않는 위치인식알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 위치 인식알고리즘은 웨어러블 컴퓨터의 주변 장치를 구성하는 WUSB over WBAN 프로토콜 기반 센서노드에서 독립적으로 실행되어, range-free 한 방법을 사용하여, 각 센서노드의 위치를 신속하게 추정함으로써 전력소모를 최소화한다.

• 전기전자학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.297-306
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• 2007

A sensor network is composed of a large number of sensor nodes that are densely deployed in a field. Each sensor performs a sensing task for detection specific events. After detecting this event, location information of the sensor node is very important. Range-based scheme of the proposed approaches typically achieve high accuracy on either node-to-node distances or angles, but this scheme have a drawback because all sensor nodes have the special hardware. On the other hand, range-free scheme provides economic advantage because of no needed hardware even if that leads to coarse positioning accuracy. In this paper, we propose a range-free localization algorithm without range information in wireless sensor networks. This is a range-free approach and uses a small number of anchor nodes and known sensor nodes. This paper develops a localization mechanism using the geometry conjecture (perpendicular bisector of a chord). The conjecture states that a perpendicular bisector of a chord passes through the center of the circle.

• 한국통신학회논문지
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• 제37권7B호
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• pp.595-605
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• 2012

DV-Hop 위치 인식 기법은 노드가 균일하게 배치된 등방성 토폴로지에서 제안된 알고리즘이다. 노드 간 거리는 홉 수에 비례해서 증가하는 환경에서 홉 당 평균 거리를 사용해서 노드 간 거리를 추정한다. 하지만, 노드의 배치가 균일하지 않아 노드 간 거리가 홉 수에 비례하여 증가하지 않는 환경에서는 DV-hop 기법의 위치 추정의 정확도는 상당히 저하된다. 본 논문에서는 노드의 배치가 불균일한 비등방성 네트워크에서도 위치 추정의 정확도를 높일 수 있는 알고리즘을 제안한다. 비등방성 네트워크에서는 노드 간 경로의 형태가 곡선인 경우가 많기 때문에 노드 간의 거리 추정을 위해 필요한 홉 당 평균 거리가 홉 수 별로 다르다. 이에 제안하는 알고리즘에서는 앵커노드가 홉 수 별로 홉 당 평균 거리를 구하고, 일반 노드는 이러한 정보를 각 앵커노드로부터 전달받아, 앵커노드와 떨어진 홉 수에 따라 다른 홉 당 거리를 사용해 보다 정확하게 위치를 추정하도록 한다. 또한 시뮬레이션을 통해 DV-Hop 알고리즘과의 성능 비교를 통해 제안하는 알고리즘의 우수성을 보인다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권1호
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• pp.61-80
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• 2018

Location information of individual nodes is important in the implementation of necessary network functions. While extensive studies focus on localization techniques in 2D space, few approaches have been proposed for 3D positioning, which brings the location closer to the reality with more complex calculation consumptions for high accuracy. In this paper, an effective range-free localization scheme is proposed for 3D space localization, and the sensitivity of parameters is evaluated. Firstly, we present an improved algorithm (MDV-Hop), that the average distance per hop of the anchor nodes is calculated by root-mean-square error (RMSE), and is dynamically corrected in groups with the weighted RMSE based on group hops. For more improvement in accuracy, we expand particle swarm optimization (PSO) of intelligent optimization algorithms to MDV-Hop localization algorithm, called PMDV-hop, in which the parameters (inertia weight and trust coefficient) in PSO are calculated dynamically. Secondly, the effect of various localization parameters affecting the PMDV-hop performance is also present. The simulation results show that PMDV-hop performs better in positioning accuracy with limited energy.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제11권4호
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• pp.223-228
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• 2011

In this paper, a novel range-free localization algorithm for anisotropic networks is proposed. In the proposed method, the characteristics of the given network are considered and each sensor node estimates the relation between the hop counts and the geographical distances. Unlike most of the previous localization algorithms, the proposed method performs well not only in the isotropic network but also in the anisotropic networks. The proposed method is applied to both isotropic and anisotropic network topologies and the simulation results demonstrate that the method exhibits excellent and robust performances.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권8호
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• pp.2627-2647
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• 2022

The easy scalability and low cost of range-free localization algorithms have led to their wide attention and application in node localization of wireless sensor networks. However, the existing range-free localization algorithms still have problems, such as large cumulative errors and poor localization performance. To solve these problems, an incremental strategy-based residual regression network is proposed for node localization in wireless sensor networks. The algorithm predicts the coordinates of the nodes to be solved by building a deep learning model and fine-tunes the prediction results by regression based on the intersection of the communication range between the predicted and real coordinates and the loss function, which improves the localization performance of the algorithm. Moreover, a correction scheme is proposed to correct the augmented data in the incremental strategy, which reduces the cumulative error generated during the algorithm localization. The analysis through simulation experiments demonstrates that our proposed algorithm has strong robustness and has obvious advantages in localization performance compared with other algorithms.

• 전자공학회논문지CI
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• 제48권2호
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• pp.106-116
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• 2011

USN(Ubiquitous Sensor Network) 환경은 언제, 어디서나 정보를 이용할 수 있게 한다. 이러한 환경의 기반이 되는 기술은 타겟의 정확한 위치설정을 전제로 한다. 특히 ITS(Intelligent Transportation Systems)는 USN 기술을 적용함으로써 쉽게 구축 될 수 있다. 위치측정은 Range-based 방식과 Range-free 방식으로 나눌 수 있다. Range-based 방식은 전파의 불규칙하고 추가 장비가 필요로 센서네트워크기반 위치측정에 적합하지 않은 것으로 알려져 있다. 반면에 Range-free 방식은 능동적인 통신을 수단으로 위치를 측정하므로 자원제약적인 센서네트워크에서는 적합한 것으로 알려져 있다. 그러나 Range-free 방식은 일반적으로 정확성이 부족하며, 특히 밀집도가 낮은 환경에서는 정확성이 매우 낮다. 따라서 이 두 기법은 장단점을 가지고 있다. 그러므로 두 기법을 혼합하여 위치추적의 정확성을 개선할 수 있는 새로운 기법이 요구된다. 본 논문은 Range-free 방식을 개선할 수 있도록 추가 장비가 요구되지 않은 RSSI(Received Signal Strength Indication) 신호 값을 분류하고 주변노드의 위치와 통신범위 및 세기정보를 최대한 활용하여 이동차량을 보다 정확하게 추적할 수 있는 Range-hybrid 기반의 위치추적기법을 제시한다. 추가적으로 예측기법을 활용하여 위치추적의 정확성을 획기적으로 개선할 수 있는 방안을 제시한다. 그리고 시뮬레이션 결과, 제안된 기법이 기존 위치추적 알고리즘 보다 교통 환경에서 위치추적의 정확도가 우수함을 증명하였다.