• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 춘계학술대회
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• pp.863-865
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• 2015

기존의 위치 추정 기법인 AOA, TOA, TDOA는 실내 위치 추정 시 Wi-Fi와 Beacon을 이용한 기법보다 실내 사용자의 위치를 추정하기 부적합한 문제를 가지고 있다. 본 논문에서는 실내 위치 추정에 AOA 기법이 부적합한 문제를 해결하기 위해 하나의 AP에 4개의 방향성 안테나가 부착된 단일 AP를 기반으로 AOA 기법을 이용한 위치 추정 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 4개의 안테나에 수신된 각도만을 이용하여 각각의 신호에 대한 직선 방정식을 도출하고, 직선 방정식들 간의 교차점을 구함으로써 사용자의 위치를 추정한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제20권10호
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• pp.1994-2000
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• 2016

개인의 위치를 확인할 수 있는 기술은 위치기반제어, 개인화된 광고 등 다양한 응용분야에서 요구된다. 미아발생 방지나 현장 학습을 위한 지원, 사용자의 위치에 따른 적절한 Push 이벤트 등 그 응용분야는 무궁무진하다. 기존의 많은 연구들이 위치 확인의 정확도에 비중을 두고 연구되어, 별도의 장비를 장착하거나 시설물에 특정 장치를 해야 하는 등의 제약 조건이 있었던 것과 달리 본 논문에서 제안한 알고리즘은 대부분의 사용자가 갖고 있는 스마트폰의 기본 사양만으로 위치 추적을 수행하는 것을 목적으로 하였다. 스마트 폰에 의해 수집 가능한 GPS와 WiFi RSS, 가속도계 센서 데이터를 파티클 필터를 적용하여 센서 융합을 실행하여 위치를 확인하는 알고리즘을 설계 구현하였고, 실험 결과, 사용자의 위치 확인 정확도가 다른 비교 알고리즘에 비해 우수한 성능을 보여, 해당 알고리즘의 실제 환경 사용 가능성을 확인할 수 있었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제39C권5호
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• pp.407-412
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• 2014

최근, 스마트폰의 GPS (Global Positioning System) 및 Wi-Fi를 이용한 위치기반서비스 (Location Based Services : LBS)에 대한 관심과 수요가 국내외에서 증가하고 있다. 위치추정 실험결과, WPAN (Wireless Personal Area Network)에서 실내 위치추정의 경우 고정노드와 이동노드간의 거리 측정 시 빈번하게 많은 오차 값이 발생함을 확인하였다. 본 논문에서는 최대 측정거리 값을 이용하여 이동객체의 위치추정 성능을 향상시킬 수 있는 위치추정 보정 알고리즘 ($LCA_{MMV}$)을 제안하고, 이동노드가 이동하는 상황을 3가지 시나리오로 구성하여 실험을 통해 성능을 분석하였다. 성능분석 결과, 제안한 알고리즘의 평균 위치추정 정확도는 SDS-TWR (Symmetric Double-Sided Two-Way Ranging)과 삼변측량법 보다 시나리오 1-3에서 각각 40.9cm, 77.6cm, 6.3cm 더 정확하게 측정됨을 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제41권10호
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• pp.1197-1209
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• 2016

최근 스마트 기기의 보급 및 활용 증가로 인한 실내 위치 인식 시스템 수요가 급증함에 따라, Wi-Fi 및 BLE(Bluetooth Low Energy) 비콘을 이용한 실내 측위 시스템이 각광받고 있다. 본 논문은 BLE 비콘 기반에 중점을 두고 RSSI 신호를 이용하여 거시적인 삼변 측량 기법을 이용하여 산출한다. 그 결과 값을 근사치 위치에만 Fingerprinting을 적용하여 위치 측위 기본 연산량을 줄임과 동시에 에너지 효율을 증대시킨다. 또한 선정된 Fingerprinting Cell 주위의 AP(Access Point)만을 이용하여 사용자의 단말 위치의 정밀성을 보장하는 정밀 삼변 측량 연산을 수행하여 에너지 효율을 고려한 BLE 핑거프린팅 기반의 정밀 실내 측위 알고리즘을 제안한다. 또한 비교 기술로 실내 측위 시장 내 많이 이용 되는 BLE 및 Wi-Fi 환경 내의 핑거프린팅 기술을 본 논문에 제안한 알고리즘 방식을 기반으로 비교하여 실험 및 결과를 검증하였다.

• Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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• 제12권2호
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• pp.91-100
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• 2023

The existing indoor localization method using Wi-Fi fingerprinting has a high collection cost and relatively low accuracy, thus requiring integrated correction of convergence with other technologies. This paper proposes a new method that significantly reduces collection costs compared to existing methods using Wi-Fi fingerprinting. Furthermore, it does not require labeling of data at collection and can estimate pedestrian travel paths even in large indoor spaces. The proposed pedestrian movement path estimation process is as follows. Data collection is accomplished by setting up a feature area near an indoor space intersection, moving through the set feature areas, and then collecting data without labels. The collected data are processed using Kernel Linear Discriminant Analysis (KLDA) and the valley point of the Euclidean distance value between two data is obtained within the feature space of the data. We build learning data by labeling data corresponding to valley points and some nearby data by feature area numbers, and labeling data between valley points and other valley points as path data between each corresponding feature area. Finally, for testing, data are collected randomly through indoor space, KLDA is applied as previous data to build test data, the K-Nearest Neighbor (K-NN) algorithm is applied, and the path of movement of test data is estimated by applying a correction algorithm to estimate only routes that can be reached from the most recently estimated location. The estimation results verified the accuracy by comparing the true paths in indoor space with those estimated by the proposed method and achieved approximately 90.8% and 81.4% accuracy in two experimental spaces, respectively.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 춘계학술발표대회
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• pp.287-290
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• 2012

GPS 수신이 어려운 실내 환경에서 이동 단말기 사용자나 로봇의 위치를 추정하기 위해 WiFi 신호 강도를 이용하는 연구가 최근 들어 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 WiFi 신호의 불안정성과 불확실성에 효과적이고 이동 단말기에서 계산 성능을 고려하여 가우시안 프로세서를 변형한 방법을 적용하여, 실내 연속 공간에서 이동 중인 스마트폰 사용자의 실시간 위치를 추정하는 방법을 제안한다. 실험을 통해 제안한 방법의 성능을 분석해보고, 성능 개선을 위한 확장 방안을 제시한다.

• ETRI Journal
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• 제41권6호
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• pp.782-796
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• 2019

This paper presents a hierarchical framework for managing the sampling distribution of a particle filter (PF) that estimates the global positions of mobile robots in a large-scale area. The key concept is to gradually improve the accuracy of the global localization by fusing sensor information with different characteristics. The sensor observations are the received signal strength indications (RSSIs) of Wi-Fi devices as network facilities and the range of a laser scanner. First, the RSSI data used for determining certain global areas within which the robot is located are represented as RSSI bins. In addition, the results of the RSSI bins contain the uncertainty of localization, which is utilized for calculating the optimal sampling size of the PF to cover the regions of the RSSI bins. The range data are then used to estimate the precise position of the robot in the regions of the RSSI bins using the core process of the PF. The experimental results demonstrate superior performance compared with other approaches in terms of the success rate of the global localization and the amount of computation for managing the optimal sampling size.

• 한국통신학회논문지
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• 제39C권4호
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• pp.315-325
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• 2014

유비쿼터스 환경에서 실내 공간의 사용자 위치정보는 다양한 응용분야에서 사용자에 특화된 서비스를 제공하는데 필요한 필수적인 정보이기 때문에 매우 중요하다. 기존연구들은 규모가 큰 건물에서의 사용자 위치 예측만 고려하고 있고 실험 대상이 되는 공간에서 고정된 AP가 다수 존재한다고 가정한다. 그러나 일반 가정은 면적이 좁은 공간들로 구성되며 고정된 AP가 소수이고 변화가 유동적인 환경이다. 본 논문에서는 기존 연구들이 AP환경이 비교적 안정적인 큰 건물에서의 사용자 위치 예측에 집중한 것과 달리, 일반 가정환경에서 와이파이 핑거프린트 방식을 기반으로 하여 공간을 식별하고 사용자의 위치를 Room-level로 예측하는 사용자 공간 예측 시스템을 제안한다. 실제 가정에서 실험을 한 결과 제안하는 시스템이 모든 가정에서 평균 80%이상의 정확도로 사용자가 위치한 공간을 예측함을 알 수 있었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제40권10호
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• pp.2068-2079
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• 2015

최근 유연근무제에 대한 관심이 높아지고 있고, 일부 중앙부처와 대기업 등에서 유연근무제를 시행하고 있다. 유연근무제의 도입으로 근무자는 편의를 얻을 수 있게 되었으나, 관리자가 근무자의 근무시간을 관리하는 비용이 증가하게 되었다. 본 논문에서는 근무자의 근무시간을 관리하는 비용을 줄이고 효율적으로 관리할 수 있는 방법을 제시한다. 스마트폰과 Wi-Fi 지문을 통한 실내 위치 추적 기법을 이용하여 근무자의 위치를 정확히 파악하고, 근무자가 지정된 근무지에 위치하고 있는 시간을 근무시간으로 기록한다. 기존의 근태관리 시스템은 대부분 출퇴근 기록 장치가 필요하며, 근무자의 출퇴근 처리를 통해 출퇴근 시간을 기록한다. 본 시스템은 출퇴근 기록 장치가 필요 없고 근무자가 출퇴근을 처리할 필요 없이 자동으로 근무시간을 기록한다. 그리고 기존의 근태관리 시스템은 출퇴근 시간만 기록하였지만 본 시스템은 출퇴근 시간과 근무자가 지정된 근무지에서 근무한 시간을 기록한다. 본 시스템이 기록한 근무자의 근무시간을 이용하여 근무자의 다양한 근무형태에 따라 효율적인 근태관리를 할 수 있다. 실험을 통해 본 시스템이 근무자의 근무시간을 파악하여 평균 98.7%의 정확성을 보여주었다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권10호
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• pp.4766-4786
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• 2016

Looking for missing companions who are out of touch in public places might suffer a long and painful process. With the help of mobile crowdsourcing, the missing person's location may be reported in a short time. In this paper, we propose MissingFound, an assistant system that applies mobile crowdsourcing for finding missing companions. Discovering valuable users who have chances to see the missing person is the most important task of MissingFound but also a big challenge with the requirements of saving battery and protecting users' location privacy. A customized metric is designed to measure the probability of seeing, according to users' movement traces represented by WiFi RSSI fingerprints. Since WiFi RSSI fingerprints provide no knowledge of users' physical locations, the computation of probability is too complex for practical use. By parallelizing the original sequential algorithms under MapReduce framework, the selecting process can be accomplished within a few minutes for 10 thousand users with records of several days. Experimental evaluation with 23 volunteers shows that MissingFound can select out the potential witnesses in reality and achieves a high accuracy (76.75% on average). We believe that MissingFound can help not only find missing companions, but other public services (e.g., controlling communicable diseases).