IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제1권2호
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pp.106-116
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2012
The huge success of location-aware applications has called for the rapid development of an alternative positioning system to the global positioning system (GPS) for indoor localization based on existing technologies, such as 802.11 wireless networks. This paper proposes the Wireless MAC Processor Positioning System (WMPS), which is a localization system running on off-the-shelf 802.11 Access Points and based on the time-of-flight ranging of users' standard terminals. This paper proves through extensive experiments that the propagation delays can be measured with the accuracy required by indoor applications despite the different noise components that can affect the result: latencies of the hardware transreceivers, multipath, ACK jitters and timer quantization. Key to this solution is the choice of the Wireless MAC Processor architecture, which enables a straightforward implementation of the ranging subsystem directly inside the commercial cards without affecting the basic DCF channel access algorithm. In addition to the proposed measurement framework, this study developed a simple and effective localization algorithm that can work without requiring any preliminary calibration or device characterization. Finally, the architecture allows the measurement methodology to be adjusted as a function of the network load or propagation environments at the run time, without requiring any firmware update.
본 논문에서는 환자가 실내 측위 기술과 스마트폰을 이용하여 대형 병원의 내부에서 진료 동선을 스스로 찾아갈 수 있도록 하는데 도움을 주는 네비게이션 모델을 제안한다. 정보기술의 비약적인 발전과 함께 실내 측위 기술을 결합한 스마트폰의 위치기반 어플리케이션들이 각광 받게 되었다. 또한, 실내 측위와 관련된 응용 서비스도 새로이 창출되어 점차 이에 대한 관심과 그 정확성을 높이기 위한 연구들이 활발하게 이루어지고 있다. 기존의 실내측위 기법들 중 가장 보편적인 것은 Wi-Fi 신호를 이용 하는 삼각측량 기법으로 초기 구축비용이 저렴하며 서비스 제공 가능 범위가 넓어 본 논문에서 다루고자 하는 장소인 병원의 특성에 알맞다. 따라서 본 모델은 Wi-Fi를 이용하여 사용자의 정확한 위치를 추정하고 진료 프로세스에 따라 경로를 안내를 해주는 네비게이션 서비스를 제공한다. 이를 통하여 환자에게는 진료를 위한 효율적인 동선을 제공함과 동시에 대형 병원에서는 인적, 물적 낭비를 줄이는데 도움이 되고자 한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권5호
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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.
무선인터넷과 이동통신 기술의 발달 및 스마트폰의 급속한 확산으로 인해 사용자의 현재 및 과거의 위치 정보를 사용하여 다양한 부가정보를 제공하는 위치기반 서비스에 대한 관심이 급증하고 있다. 위치기반 서비스의 본격적인 활성화를 위해서는 정확한 측위가 기본이 된다. GPS (Global Positioning System)와 WPS (Wi-Fi Positioing System)가 상용화 되면서 측위 기술에 일대 혁신을 가져왔으나 실내환경에서 많은 제약을 가졌고 스마트폰에 일반적으로 설치되는 관성센서 (IMU: Inertia Motion Unit)를 사용한 네비게이션 (Navigation)기술을 실내 환경에서 응용하는 시도도 일정부분 성과를 거두었다. LED 조명을 이용한 실내 측위는 LED 조명으로부터 특정 신호를 수신하여 해석을 하는 Li-Fi (Light Fidelity) 통신의 부가 서비스의 한 형태로 조명 받았으나, LED 조명으로부터 신호를 수신하기 위한 수신기를 갖추어야 하는 실제적인 문제가 있다. 본 논문에서는 부가 장비 없이 스마트폰의 이미지 센서만을 이용하여 LED 조명으로부터 신호를 수신하여 해석하는 방식을 제시하고 이를 실내 측위에 이용하는 응용 서비스 기술을 제안한다.
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.
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.
실내 측위를 위한 기법으로 Fingerprinting, 삼변 측량을 이용한 실내 위치 측위 방법, Wi-Fi / Bluetooth 등 장비로 얻은 정보를 활용하여 사용자의 실내 위치를 특정 하는 것이 일반적이고 대표적인 방법이다. 하지만 이러한 방법들은 실내 공간이 다수의 장비(AP, Beacon)를 설치할 수 있을 만큼의 장소가 마련되어야 한다. 본 논문에서는 폭이 좁은 건물 등 기존 방식을 적용할 수 없는 건물 구조에서 GPS 신호와 비콘 으로부터 전달된 신호를 동시에 이용하여 건물 내 사용자의 위치를 표현할 수 있는 기법을 제안한다. 또한 최단 경로 탐색을 위해 가장 대표적이고 효율적인 최단 경로 탐색 알고리즘 중의 하나인 다익스트라 알고리즘(Dijkstra Algorithm)를 적용하여 최단 경로 탐색 시스템을 설계 구현했다. 제안된 기법은 향후 건물 구조 특성을 고려한 사용자 실내 위치 측정 방법 중 하나로 고려될 수 있을 것이다.
무선인터넷과 이동통신 기술의 발달 및 스마트폰의 급속한 확산으로 인해 사용자의 현재 및 과거의 위치 정보를 사용하여 다양한 부가정보를 제공하는 위치기반 서비스에 대한 관심이 급증하고 있다. 위치기반 서비스의 본격적인 활성화를 위해서는 정확한 측위가 기본이 된다. 본 논문에서는 Access Point의 위치를 확률적으로 추정하여 AP 분포 지도를 구성하여 이를 위치 추정에 사용하는 기법을 제공한다. 특히 전파지문 기반의 Wi-Fi Positioning Ssystem이 발전할수록 데이터 필터링, 측위 알고리즘과 같은 기술적 기법의 향상에 주목을 하여야 보다 차별적인 품질의 측위 결과를 얻어낼 수 있는데 본 논문에서는 Access Point 위치의 확률 분포를 구하여 이를 측위에 적용하는 방식을 제안하여 기존의 방식과 비교하여 평균과 편차폭 모두 상당한 향상을 가져왔음을 보인다. 또한 본 연구는 전파지문 패턴의 수집에 있어 서울 지역의 실제 데이터를 활용하였고 이를 대규모로 적용할 수 있는 기반을 구성했다는 면에서도 충분한 의미를 지닌다.
최근 실내 측위의 기술이 발달함에 따라 기지국 측위, 와이파이 측위 및 블루투스 비콘 측위 기술이 건물 및 지하공간에 도입되어 운용되고 있다. 이는 시스템과 서비스를 제공하는 공급자 중심의 측위로 사용자의 동선기반에서 사용자가 직접 측위하는 방식인 렌티큘러 측위 기술을 도입하여, 사용자 중심의 초고정밀 측위가 가능한 기술을 소개한다. 렌티큘러 스티커를 활용한 커버리지 구현 방안 연구를 통해 렌티큘러 측위 기술의 가장 중요한 부분 중 하나인 렌티큘러 스티커의 커버리지 구현 방안에 대해 살펴보고, 사용자 관점의 짧은 측위 시간의 결과 값을 제시하고자 한다.
전파 지문 기반의 실내 경로 생성 기술에 RNN 모델을 적용하기 위해서는 데이터 세트가 연속적이고 순차적이어야 한다. 그러나 Wi-Fi 전파 지문 데이터는 수집 시점의 특정 위치에 대한 특징 정보로서 연속성이 보장되지 않기 때문에 RNN 데이터로는 부적합하다. 따라서 순차적 위치의 연속성 정보를 부여해야한다. 이를 위해서는 신호 데이터를 기반으로 각 지역의 구분을 통해 클러스터링이 가능하다. 이때 클러스터 간의 연속성 정보에는 전파 신호의 한계로 이해 실제 이동이 가능한지의 정보를 담지 못한다. 따라서 인접 클러스터간의 이동이 가능한지에 대한 연관성 정보가 필요하다. 본 논문에서는 딥러닝 네트워크인 순환신경망(RNN) 모델을 사용해 이동 중인 객체의 경로 예측을 위한 기술로서 실내 환경에서 경로 생성을 위해 연속적인 위치 정보를 생성하여 객체의 경로 예측 시 발생할 수 있는 오류를 낮추고 예측 경로상의 이동이 불가능한 잘못된 경로 예측을 회피할 수 있는 향상된 이동 경로 생성을 위한 클러스터링 상호간의 연관성을 부여하는 기법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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