• 한국정보통신학회논문지
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• 제14권11호
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• pp.2463-2470
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• 2010

실시간으로 특정 대상의 위치를 추적하는 것은 특히 u-헬스 서비스에 있어서는 이용자가 자율적인 통제가 어려운 상황에 처할 수 있음에 따라 중요하게 요구되는 사항이다. 지금까지 위치를 인식하는 대표적 방법으로 삼각측량법이 제시되어 왔는데, 이는 세 개의 고정된 기준점에 의하여 대상노드와의 거리를 측량하여 위치를 추정하는 방법이다. 그러나 특히 u-헬스 서비스에서 이용자는 위치인식을 위한 기준 수신장치로부터 멀어지거나 또는 수신장치의 장애, 고장, 부재 등과 같은 통신 도달성이 결여된 여건에 처할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 특수한 여건이나 상황에 적용 가능한 위치인식 방안과 이를 실시간으로 추적할 수 있는 방법을 연구하여 제시한다.

• 대한토목학회논문집
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• 제7권4호
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• pp.133-138
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• 1987

평면 삼변망의 조정에 적용되는 정밀방법은 대개 최소제곱법이 적용된다. 이미 알고 있는 방법으로써 관측 방정식이나 조건 방정식은 예외 없이 모두 비선형이다. 조건 방정식에서 보정을 위한 계수식은 매우 길고 복잡하다. 본 논문에서는 조건 방정식이 선형이고 보정계수가 매우 간단하게 계산되고 검산되어 질 수 있는 새로운 기법을 제시하였다. 본 연구에서 택한 방법에서는 삼변망의 관측거리는 잉여관측값을 갖는 형태의 것으로 간주하였다. 만약 이 잉여관측변이 관측오차를 갖는다면 완전한 망을 이루기 위해서는 기준선 방향의 영향이 다른 변의 길이에 변화를 가져오게 된다. 이 변화를 최소일의 원리를 적용하므로서 해석할 수 있었다. 이 방법에 의하여 망조정을 분석한 결과 폐합비가 약 1/145,000으로 매우 양호하여 평면 삼변망의 해석에 유용하게 이용될 수 있음을 입증하였다.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제9권5호
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• pp.545-550
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• 2011

Trilateration is a typical method to locate an object, which requires inherently at least three prerecognized reference points. In some cases, owing to out of reachability to communication facilities the target node cannot be reachable always to three base stations. This paper presents a predictive method, which can identify the location of a moving target node in real time even though the target node could not get in touch with all three base stations. The method is based on the PIDcontrolled Moving Objects Spatio-Temporal Model Algorithm. Simulation results verify that this method can predict the moving direction of a moving target, and then combine with its past position information to judge accurately the location.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제10권4호
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• pp.349-358
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• 2012

Over a wireless sensor network (WSN), accurate localization of sensor nodes is an important factor in enhancing the association between location information and sensory data. There are many research works on the development of a localization algorithm over three-dimensional (3D) space. Recently, the complexity-reduced 3D trilateration localization approach (COLA), simplifying the 3D computational overhead to 2D trilateration, was proposed. The method provides proper accuracy of location, but it has a high computational cost. Considering practical applications over resource constrained devices, it is necessary to strike a balance between accuracy and computational cost. In this paper, we present a novel 3D localization method based on the received signal strength indicator (RSSI) values of four anchor nodes, which are deployed in the initial setup process. This method provides accurate location estimation results with a reduced computational cost and a smaller number of anchor nodes.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제5권10호
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• pp.373-378
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• 2016

실내 위치 측위 관련 IPS(Indoor Positioning System)의 기술이 계속적인 연구 및 개발이 진행되고 있으며, 이에 따른 핑거프린팅 및 삼변 측량 기술이 지속적으로 연구되어 왔다. 하지만 이와 같은 기술은 AP(Access Point)를 이용하여 측위하기 때문에 광범위 측위에 있어 불안전한 RSSI 값의 측정으로 인한 측위 정밀도가 신용적이지 않다. 본 논문에서는 이와 같은 광범위 내 정밀 측위 문제점을 개선하고자 기존의 핑거프린팅 기법의 Cell 구성이 아닌 Sector 개념을 도입하였다. 각 Sector는 서로 간에 관여를 하지 않고 해당 Sector 내에서만 핑거프린팅 기법을 수행하여 효울 및 정밀성을 고려한 시스템을 제안하며, 기존의 핑거프린팅과 비교하여 효율성을 수학적 기법으로 입증하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제17권5호
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• pp.160-172
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• 2018

위성항법장치(GPS)를 이용한 위치 추정 방법은 자동차의 내비게이션 시스템을 비롯한 다양한 분야에서 응용되고 있다. 하지만 GPS 신호는 실내에서 측정이 어려우므로 건물이나 공장과 같은 실내에서 특정 물체의 위치를 파악하기에는 어려움이 많다. 본 연구에서는 이러한 한계점을 극복하기 위하여 공장 내에서의 물자관리를 위해 저전력 블루투스(BLE) 기반의 객체 위치 추정하는 시스템을 제안한다. 객체위치 추정 시스템은 블루투스 신호 발생기, 수신기, 그리고 데이터베이스 서버로 이루어져 있으며 물자에는 BLE를 기반으로 하는 신호 발생기를 부착하고, 공장 내부에 수신기를 적절하게 배치하여 구성하였다. 또한 본 연구에서 기존의 삼변 측량법의 오차를 감소시키기 위해 4개의 수신기를 사용하는 4축 측량알고리즘인 "대각측량"을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 기존 삼변측량대비 우수한 성능을 보였으며 공장에 시스템을 설치하여 실험을 수행함으로써 본 연구에서 제안하는 시스템과 알고리즘의 실효성을 증명하였다.

• Journal of Ubiquitous Convergence Technology
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• 제2권2호
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• pp.78-87
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• 2008

Received signal strength indicator (RSSI) is used as one of the ranging techniques to locate dynamic sensor nodes in wireless sensor network. Before it can be used for position estimation, RSSI values must be converted to distances using path loss model. These distances among sensor nodes are combined using trilateration method to find position. This paper presents an idea which attempts to integrate both path loss model and trilateration as one algorithm without going through RSSI-distance conversion. This means it is not simply formulas combination but a whole new model was developed. Several advantages were found after integration: it is able to reduce processing load, and ensure that all values do not exceed the maximum range of 16-bit signed or unsigned numbers due to antilog operation in path loss model. The results also show that this method is able to reduce estimation error while inaccurate environmental parameters are used for RSSI-distance conversion.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제18권8호
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• pp.725-730
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• 2012

In this paper, we propose the localization algorithm for the cooperative behavior of the swarm robots based on WSN (Wireless Sensor Network). The proposed method is as follows: First, we measure positions of the L-bot (Leader robot) and F-bots (Follower robots) by using the APIT (Approximate Point In Triangle) and the RSSI (Received Signal Strength Indication). Second, we measure relative positions of the F-bots against the pre-measured position of the L-bot by using trilateration. Then, to revise a position error caused by noise of the wireless signal, we use the particle filter. Finally, we show the effectiveness and feasibility of the proposed method though some simulations.

• 한국통신학회논문지
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• 제39C권1호
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• pp.9-16
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• 2014

본 논문에서는 이동객체의 위치인식 정확도 향상을 위하여 최소자승법을 적용한 이동객체 위치인식 보정 알고리즘을 제안하고, 성능을 분석하였다. 제안한 보정 알고리즘은 일정한 속도로 이동 중인 이동객체의 거리 값들을 TMVS (TWR Minimum Value Selection) 기법으로 측정 한 후, 이 값들을 사용하여 삼변측량법으로 이동객체의 위치를 측정하고, 최소자승법을 적용하여 위치인식 값을 보정한다. 실험결과, 시나리오 1 및 2에서 제안하는 보정알고리즘을 적용한 위치인식의 성능은 기존의 삼변측량법을 적16용한 위치인식의 성능에 비해 위치인식 정확도가 시나리오별 각각 58.84%, 40.28% 개선됨을 확인하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.19-28
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• 2011

최근 유비쿼터스 컴퓨팅과 관련된 기술에 대한 관심이 증대되면서, 사용자의 다양한 요구를 만족하기 위하여 이동객체 인식과 위치 추적에 관련된 연구가 필요하다. 위치 기반 서비스에서 최근 진행 중인 가장 중요한 논의 중 하나는 실내 환경에서 위치 인식 서비스를 제공하는 것이다. 본 논문은 실내 환경에서 이동객체의 위치를 효과적으로 추정하는데 도움을 주는 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘에는 기존에 연구된 삼각측량법과 전통적인 전경 분석측량법을 개선한 환경 적응형 전경 분석측량법을 조합하였다. 본 연구에서 제안하는 실내 위치 추정 알고리즘은 가시 환경에 있는 앵커가 충분한 경우에는 삼각측량법을 활용하고, 그 외의 상황에서는 환경 적응형 전경 분석측량법을 활용한다. 결론적으로 제안하는 알고리즘은 이동객체의 위치 추정 정확도를 향상할 수 있었고, 알고리즘의 복잡도를 낮출 수 있었다.