KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.9
no.5
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pp.1881-1903
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2015
With the fast-developing of mobile terminals, positioning techniques based on fingerprinting method draws attention from many researchers even world famous companies. To conquer some shortcomings of the existing fingerprinting systems and further improve its performance, we propose a radio map building and updating technique, which is able to customize the spatial and temporal dependency of radio maps. The method includes indoor propagation and penetration modeling and the analysis of human traffic. Based on the combination of Ray-Tracing Algorithm, Finite-Different Time-Domain and Rough Set Theory, the approach of indoor propagation modeling accurately represents the spatial dependency of the radio map. In terms of temporal dependency, we specifically study the factor of moving people in the interest area. With measurement and statistics, the factor of human traffic is introduced as the temporal updating component. We improve our existing indoor positioning system with the proposed building and updating method, and compare the localization accuracy. The results show that the enhanced system can conquer the influence caused by moving people, and maintain the confidence probability stable during week, which enhance the actual availability and robustness of fingerprinting-based indoor positioning system.
Focusing on the rapid market penetration of smart phones, the importance of LBS (Location Based Service) is drastically increased. However, traditional GPS method has critical weakness caused by limited availability, such as indoor environment. WPS is newly attractive method as a widely applicable positioning method. In WPS, RSSI (Received Signal Strength Indication) data of all Wi-Fi APs (Access Point) are measured and stored into a huge database. The stored RSSI data in database make single radio fingerprint map. By the radio fingerprint map, we can estimate the actual position of target point. The essential factor of radio fingerprint database is data integrity of RSSI. Because of millions of APs in urban area, RSSI measurement data are seriously contaminated. Therefore, we present the unified filtering method for RSSI measurement data. As the results of filtering, we can show the effectiveness of suggested method in practical positioning system of mobile operator.
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.
The technology to locate an individual has enabled various services, its utilization has increased. There were constraints such as the use of separate expensive equipment or the installation of specific devices on a facility, with most of the location technology studies focusing on the accuracy of location verification. These constraints can result in accuracy within a few tens of centimeters, but they are not technology that can be applied to a user's location in real-time in daily life. Therefore, this paper aims to track the locations of smartphones only using the basic components of smartphones. Based on smartphone sensor data, localization accuracy that can be used for verification of the users' locations is aimed at. Accelerometers, Wifi radio maps, and GPS sensor information are utilized to implement it. In forging the radio map, signal maps were built at each vertex based on the graph data structure This approach reduces traditional map-building efforts at the offline phase. Accelerometer data were made to determine the user's moving status, and the collected sensor data were fused using particle filters. Experiments have shown that the average user's location error is about 3.7 meters, which makes it reasonable for providing location-based services in everyday life.
Jeong, In Hun;Kim, Chong Mun;Choi, Yun Soo;Kim, Sang Bong;Lee, Yun
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.22
no.3
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pp.57-69
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2014
As of 2013, Korean population density is 505 persons per $1km^2$ and is ranked 3rd place in the most densely populated countries exception of city-states. It shows clearly the population is concentrated in the city area. To fulfil this urban concentration population demand, the enlargement and complexation of buildings, subway and other underground spaces connection tendency has been intensified, and it is need to construct the indoor spatial information DB as well as the accurate indoor surveying DB to promote people's safety and social welfare. In this study, Sadang station and Incheon National Airport were aimed for the construction of Wi-Fi AP location DB and RadioMap DB by collecting the indoor AP raw datas by using mobile device and those collected results were ran through the process of verification, supplementation, and analyzation. To evaluate the performance of constructed DB, 10 points in Incheon Airport- 3rd flr in block A, and 9 points in Sadang station-B1 were selected and calculated the estimated points and ran evaluation experiment using survey positioning error, which is distance between real position and the estimated position. The result shows that Incheon international airport's average and standard deviation was separately 17.81m, 17.79m and Sadang station's average and standard deviation was separately 22.64m, 23.74m. In Sadang station's case, the areas near the exit has low performance of surveying position due to fewer visible AP points than other areas. As total datas were examined except those position, it was verified that the user's location was mapping close position in surveying positioning by using constructed DB. It means that constructed DB contains correct Wi-Fi AP locations and radio wave patterns in object region, so it is considered that the indoor spatial information service based on constructed DB would be available.
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.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.37
no.7B
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pp.586-594
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2012
The drastic growth of mobile communication and spreading of smart phone make the significant attention on Location Based Service. The one of most important things for vitalization of LBS is the accurate estimating position for mobile object. Focusing on AP's probabilistic position estimation, we develop an AP distribution map and new pattern matching algorithm for position estimation. The developed approaches can strengthen the advantages of Radio fingerprint based Wi-Fi Positioning System, especiall on the algorithms and data handling. Compared on the existing approaches of fingerprint pattern matching algorithm, we achieve the comparable higher performance on both of average error of estimation and deviation of errors. Furthermore all fingerprint data have been harvested from the actual measurement of radio fingerprint of Seoul, Kangnam area. This can approve the practical usefulness of proposed methodology.
Unlike GPS, which is an outdoor positioning technology that is universally and uniformly used all over the world, various technologies are still being developed in the field of indoor positioning technology. In order to acquire accurate indoor location information, a standard of representative indoor positioning technology is required. Recently, indoor positioning technology is expanding into the Real Time Location Service (RTLS) area based on high-precision location data. Accordingly, a new type of indoor positioning technology is being proposed. Thanks to the development of artificial intelligence, artificial intelligence-based indoor positioning technology using wireless signal data of a smartphone is rapidly developing. At this time, in the process of collecting data necessary for artificial intelligence learning, data that is distorted or inappropriate for learning may be included, resulting in lower indoor positioning accuracy. In this study, we propose a data preprocessing technology for artificial intelligence learning to obtain improved indoor positioning results through the refinement process of the collected data.
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..
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.10
no.4
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pp.1611-1629
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2016
Recently, deploying WiFi access points (APs) for facilitating indoor localization has attracted increasing attention. However, most existing mechanisms in this aspect are typically simulation based and further they did not consider how to jointly utilize pre-existing APs in target environment and newly deployed APs for achieving high localization performance. In this paper, we propose a measurement-based AP deployment mechanism (MAPD) for placing APs in target indoor environment for assisting fingerprint based indoor localization. In the mechanism design, MAPD takes full consideration of pre-existing APs to assist the selection of good candidate positions for deploying new APs. For this purpose, we first choose a number of candidate positions with low location accuracy on a radio map calibrated using the pre-existing APs and then use over-deployment and on-site measurement to determine the actual positions for AP deployment. MAPD uses minimal mean location error and progressive greedy search for actual AP position selection. Experimental results demonstrate that MAPD can largely reduce the localization error as compared with existing work.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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