Journal of Satellite, Information and Communications
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v.9
no.3
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pp.70-73
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2014
In this paper, we measure and analyze strength of Beacon signal in Picocell environment by using the frequency of WiFi of ISM band. It is displaying the value what measured by using a beacon signal measurement smartphone app in using AP area, on Google maps using the PC application. the data measured by using mapped GPS signal and RSSI of beacon signal, and convert this data to Position coordinates for Google map in PC. when use this system, we can understand and analyze changes of radio signal through location where installed AP.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.16
no.4
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pp.1-7
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2020
Over the past few years, Wi-Fi signal based indoor positioning system (IPS) has been researched extensively because of its low expenses of infrastructure deployment. There are two major aspects of location-related information contained in Wi-Fi signals. One is channel state information (CSI), and one is received signal strength indicator (RSSI). Compared to the RSSI, the CSI has been widely utilized because it is able to reveal fine-grained information related to locations. However, the conventional IPS that employs a single access point (AP) does not exhibit decent performance especially in the environment of non-line-of-sight (NLOS) situations due to the reliability degeneration of signals caused by multipath fading effect. In order to address this problem, in this paper, we propose a novel method that utilizes multiple APs instead of a single AP to enhance the robustness of the IPS. In our proposed method, a hybrid neural network is applied to the CSIs collected from multiple APs. By relying more on the fingerprint constructed by the CSI collected from an AP that is less affected by the NLOS, we find that the performance of the IPS is significantly improved.
The Internet of Things (IoT) has recently been showered with much attention worldwide. Various kinds of devices, communicating with each other in the IoT, demand multiple communication technologies to coexist. In this environment, mobile devices may utilize the vertical handover between different wireless radio interfaces such as Wi-Fi and Bluetooth, for efficient data transfer. In this paper, an IoT broker is implemented to support the vertical handover, which can also support and manage heterogeneous devices and communication interfaces. The handover is activated based on RSSI, Link Quality values, and real time traffic. The experimental results show that the proposed handover system substantially improves QoS in Bluetooth and reduces power consumption in mobile devices as compared with a system using only Wi-Fi.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.38C
no.6
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pp.531-539
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2013
Fingerprinting technique uses the radio signal strength measured reference locations is typically used, although there are many Wi-Fi based location tracking techniques. However, it needs numerous reference locations for precision and accuracy. This paper the analyzes problems of previous techniques and proposes a fingerprinting system using reliability based on a signal strength map. The system collects the signal strength data from a number of reference locations designated by the developer. And then it generates path-loss models to one of the access points for each reference location. These models calculate the predicted signal strength and reliability for a lattice. To evaluate proposed method and system performance, We perform experiments in a $20m{\times}22m$ real indoor environment installed access points. According to the result, the proposed system reduced distance error than RADAR. Comparing the existing system, it reduced about 1.74m.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.22
no.3
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pp.117-123
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2022
Unlike the satellite-based outdoor positioning system, the indoor positioning system utilizes various wireless technologies such as BLE, Wi-Fi, and UWB. BLE-based beacon technology can measure the user's location by periodically broadcasting predefined device ID and location information and using RSSI from the receiving device. Existing BLE-based indoor positioning system studies have many studies comparing the error between the user's actual location and the estimated location at a single point. In this paper, we propose a technique to evaluate the positioning accuracy according to the movement path or area by applying the entropy analysis model. In addition, simulation results show that calculated entropy results for different paths can be compared to assess which path is more accurate.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.17
no.1
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pp.25-30
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2024
Smart City, a key application area of the AIoT (Artificial Intelligence of Things), provides various services in safety, security, and healthcare sectors through location tracking and location-based services. an IPS (Indoor Positioning System) is required to implement location-based services, and wireless communication technologies such as WiFi, UWB (Ultra-wideband), and BLE (Bluetooth Low Energy) are being applied. BLE, which enables data transmission and reception with low power consumption, can be applied to various IoT devices such as sensors and beacons at a low cost, making it one of the most suitable wireless communication technologies for indoor positioning. BLE utilizes the RSSI (Received Signal Strength Indicator) to estimate the distance, but due to the influence of multipath fading, which causes variations in signal strength, it results in an error of several meters. In this paper, we conducted research on a path loss model that can be applied to BLE IPS for proximity services, and confirmed that optimizing the free space propagation loss coefficient can reduce the distance error between the Tx and Rx devices.
International conference on construction engineering and project management
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2009.05a
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pp.869-875
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2009
Safety is a big issue in the construction sites. For safe and secure management, tracking locations of construction resources such as labors, materials, machineries, vehicles and so on is important. The materials, machineries and vehicles could be controlled by computer, whereas the movement of labors does not have fixed pattern. So, the location and movement of labors need to be monitored continuously for safety. In general, Global Positioning System(GPS) is an opt solution to obtain the location information in outside environments. But it cannot be used for indoor locations as it requires a clear Line-Of-Sight(LOS) to satellites Therefore, indoor location monitoring system could be a convenient alternative for environments such as tunnel and indoor building construction sites. This paper presents a case study to investigate feasibility of Wi-Fi based indoor location monitoring system in construction site. The system is developed by using fingerprint map of gathering Received Signal Strength Indication(RSSI) from each Access Point(AP). The signal information is gathered by Radio Frequency Identification (RFID) tags, which are attached on a helmet of labors to track their locations, and is sent to server computer. Experiments were conducted in a shield tunnel construction site at Guangzhou, China. This study consists of three phases as follows: First, we have a tracking test in entrance area of tunnel construction site. This experiment was performed to find the effective geometry of APs installation. The geometry of APs installation was changed for finding effective locations, and the experiment was performed using one and more tags. Second, APs were separated into two groups, and they were connected with LAN cable in tunnel construction site. The purpose of this experiment was to check the validity of group separating strategy. One group was installed around the entrance and the other one was installed inside the tunnel. Finally, we installed the system inner area of tunnel, boring machine area, and checked the performance with varying conditions (the presence of obstacles such as train, worker, and so on). Accuracy of this study was calculated from the data, which was collected at some known points. Experimental results showed that WiFi-based indoor location system has a level of accuracy of a few meters in tunnel construction site. From the results, it is inferred that the location tracking system can track the approximate location of labors in the construction site. It is able to alert the labors when they are closer to dangerous zones like poisonous region or cave-in..
Journal of information and communication convergence engineering
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v.18
no.3
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pp.183-187
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2020
The general Wi-Fi network connection structure is that a number of IoT (Internet of Things) sensor nodes are directly connected to one AP (Access Point) node. In this structure, the range of the network that can be established within the specified specifications such as the range of signal strength (RSSI) to which the AP node can connect and the maximum connection capacity is limited. To overcome these limitations, multiple middleware bridge technologies for dynamic scalability and load balancing were studied. However, these network expansion technologies have difficulties in terms of the rules and conditions of AP nodes installed during the initial network deployment phase In this paper, an intelligent edge computing IoT device is developed for constructing an intelligent autonomous cluster edge computing network and applying it to real-time road danger context aware and notification system through an intelligent risk situation recognition algorithm.
In this paper, in order to improve the error is utilized to location tracking the smart sensor detects a walking information user, RSSI is to provide an indoor position tracking system that is capable of correcting an error in terms weak. The acceleration sensor is able to detect the activity in the user walking and detects the number of step and the moving distance using the same. The Direction sensor is utilized as a digital compass, to detect the moving direction of the user. As a result of detecting the walking information using the sensor, it can be showed that this proposed indoor positioning system has a high degree of accuracy for the number of steps and the movement direction. Therefore, this paper shows that the proposed technique can correct the error of the location information to be problem in the conventional indoor location system which uses the only Wi-Fi APs by estimating the user's movement direction and distance using the sensors in smartphone without an additional equipment and cost.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2013.10a
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pp.851-853
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2013
Recently, location-based service as the developed continuously, interest in positioning technology is increasing. As the most famous indoor positioning technology, WPS is a positioning technology using WiFi, which can complement the limits of the indoor positioning to have a GPS. In this paper, to provide a system for monitoring the position of the inside of the user based on the position information that using the RSSI signal of the wireless AP based WPS technology, they grip the location information of the mobile nodes in the indoor. If using the method proposed, it is expected to be applied to various services it is possible to apply the WPS, this is because it is possible to estimate in real time the location distribution of mobile nodes in the indoor.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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