• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2006년도 International Symposium on GPS/GNSS Vol.2
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• pp.83-88
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• 2006

Many applications in the area of location-based services and personal navigation require nowadays the location determination of a user not only in outdoor environment but also indoor. To locate a person or object in a building, systems that use either infrared, ultrasonic or radio signals, and visible light for optical tracking have been developed. The use of WiFi for location determination has the advantage that no transmitters or receivers have to be installed in the building like in the case of infrared and ultrasonic based location systems. WiFi positioning technology adopts IEEE802.11x standard, by observing the radio signals from access points installed inside a building. These access points can be found nowadays in our daily environment, e.g. in many office buildings, public spaces and in urban areas. The principle of operation of location determination using WiFi signals is based on the measurement of the signal strengths to the surrounding available access points at a mobile terminal (e.g. PDA, notebook PC). An estimate of the location of the terminal is then obtained on the basis of these measurements and a signal propagation model inside the building. The signal propagation model can be obtained using simulations or with prior calibration measurements at known locations in an offline phase. The most common location determination approach is based on signal propagation patterns, namely WiFi fingerprinting. In this paper the underlying technology is briefly reviewed followed by an investigation of two WiFi positioning systems. Testing of the system is performed in two localization test beds, one at the Vienna University of Technology and the second at the Hong Kong Polytechnic University. First test showed that the trajectory of a moving user could be obtained with a standard deviation of about ${\pm}$ 3 m.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제6권3호
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• pp.794-814
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• 2012

We propose a novel method for improving Wi-Fi positioning accuracy while reducing the energy consumption of mobile devices. Our method presents three contributions. First, we jointly and intelligently select the optimal subset of access points for positioning via maximum mutual information criterion. Second, we further propose local discriminant embedding algorithm for nonlinear discriminative feature extraction, a process that cannot be effectively handled by existing linear techniques. Third, to reduce complexity and make input signal space more compact, we incorporate clustering analysis to localize the positioning model. Experiments in realistic environments demonstrate that the proposed method can lower energy consumption while achieving higher accuracy compared with previous methods. The improvement can be attributed to the capability of our method to extract the most discriminative features for positioning as well as require smaller computation cost and shorter sensing time.

• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제15권2호
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• pp.51-65
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• 2008

The purpose of this paper is introducing WiFi based EKF(Extended Kalman Filter) method for indoor positioning. The advantages of our EKF method include: 1) Any special equipment dedicated for positioning is not required. 2) implementation of EKF does not require off-line phase of fingerprinting methods. 3) The EKF effectively minimizes squared deviation of the trilateration method. In order to experimentally prove the advantages of our method, we implemented indoor positioning systems making use of the K-NN(K Nearest Neighbors), Bayesian, decision tree, trilateration, and our EKF methods. Our experimental results show that the average-errors of K-NN, Bayesian and decision tree methods are all close to 2.4 meters whereas the average errors of trilateration and EKF are 4.07 meters and 3.528 meters, respectively. That is, the accuracy of our EKF is a bit inferior to those of fingerprinting methods. Even so, our EKF is accurate enough to be used for practical indoor LBS systems. Moreover, our EKF is easier to implement than fingerprinting methods because it does not require off-line phase.

• Spatial Information Research
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• 제23권3호
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• pp.1-10
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• 2015

최근 다양한 센서들의 성능 개선으로 실내측위가 가능해졌다. 하지만 Wi-Fi 라디오 맵을 이용한 실내 측위나 가속도 센서와 디지털 캠퍼스를 이용한 실내 측위는 아직 상당한 오차를 가지고 있어 지금까지의 연구는 실내 측위의 정확성을 높이는 측위 기술에 대해 많이 진행되었다. 하지만 좌표단위가 아닌 방 단위의 정확성을 가진 실내 맵 매칭이 가능하다면 Wi-Fi 라디오 맵, 가속도 센서 기반의 현재 실내측위기술로도 실내 서비스가 가능하다. 이에 본 연구는 방 단위의 정확성을 가지는 실내 맵 매칭을 위해, 실내 네트워크 맵 매칭에 대해 정의하고, 이를 수행하며 생기는 이슈들에 대해 살펴보고, 이를 해결하기 위해 은닉 마르코프 모델을 사용한 방안에 대해 제시한다.

• 전기전자학회논문지
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• 제26권1호
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• pp.67-76
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• 2022

In this paper, we propose a new algorithm to improve the accuracy of the Wi-Fi access point (AP) positioning technique. The proposed algorithm based on evaluating the trustworthiness of the signal strength quality of each measurement node is superior to other existing AP positioning algorithms, such as the centroid, weighted centroid, multilateration, and radio distance ratio methods, owing to advantages such as reduction of distance errors during positioning, reduction of complexity, and ease of implementation. To validate the performance of the proposed algorithm, we conducted experiments in a complex indoor environment with multiple walls and obstacles, multiple office rooms, corridors, and lobby, and measured the corresponding AP signal strength value at several specific points based on their coordinates. Using the proposed algorithm, we can obtain more accurate positioning results of the APs for use in research or industrial applications, such as finding rogue APs, creating radio maps, or estimating the radio frequency propagation properties in an area.

• Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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• 제12권4호
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• pp.399-408
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• 2023

In this paper, we propose a solution that enables continuous indoor/outdoor positioning of smartphone users through the integration of Pedestrian Dead Reckoning (PDR) and GPS/WiFi signals. Considering that accurate step detection affects the accuracy of PDR, we propose a Deep Neural Network (DNN)-based technology to distinguish between walking and non-walking signals such as walking in place. Furthermore, in order to integrate PDR with GPS and WiFi signals, a technique is used to select a proper measurement by distinguishing between indoor/outdoor environments based on GPS Dilution of Precision (DOP) information. In addition, we propose a technology to adaptively change the measurement error covariance matrix by detecting measurement outliers that mainly occur in the indoor/outdoor transition section through a residual-based χ² test. It is verified through experiments on a testbed that these technologies significantly improve the performance of PDR and PDR/GPS/WiFi fingerprinting-based integrated pedestrian navigation.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.21-29
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• 2016

실내 측위 시스템에서 위치를 판단하기 위해 주로 Wi-Fi를 사용해왔다. BLE의 개발과 함께 실내 측위에 사용되는 신호에 대한 관심이 바뀌었다. BLE는 Wi-Fi와 비교했을 때 손 쉬운 설치, 적은 전력 소모량, 적은 신호 간섭, 설정 값 변경가능(송출 세기, 송출 주기 등)과 같은 장점을 가진다. 이러한 점들은 실내 측위 시스템에 효율성과 정확성 개선을 불러올 수 있다. 최근 실내 측위 시스템에서는 이러한 장점들로 인해 Wi-Fi 대신 BLE를 채택하여 측위를 수행하고 있다. BLE를 사용한 실내 측위가 늘어남에 따라 실내 측위 결과의 정확도를 높이기 위해 BLE 기반 실내 측위의 측정 오차 요인에 대한 연구되어져야 한다. 본 연구에서는 몇 가지 실험 시나리오를 설정하고 기술적, 환경적 요소의 변화에 따라 실내 측위 결과에 어떤 영향이 있는지 관찰한다. 최대수신신호세기를 사용하여 측위를 수행한 경우 실시간으로 수신한 신호를 그대로 사용했을 때 보다 적은 평균 오차를 보였다. 이는 연속적으로 수신한 신호에 평균 및 표준편차를 적용한 실험에서도 같은 결과를 보였다. 비콘의 송출주기에 변화를 주는 실험에서는 송출 주기가 짧을수록 측위 정확도가 높아진다는 결과를 관찰 할 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권1호
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• pp.70-75
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• 2022

위치를 정확하게 측정하는 것은 다양한 서비스를 제공하는 데 필요하다. 실내 측위를 위한 데이터는 스마트 폰의 앱을 통해 WiFi 장치로부터 RSSI 값을 측정한다. 이렇게 측정된 데이터는 기계학습의 원시 데이터가 된다. 특징 데이터는 측정된 RSSI 값이고, 레이블은 측정한 위치에 대한 공간의 이름으로 한다. 이를 위한 기계학습 기법은 분류에 효율적인 기법을 적용하여 WiFi 신호만으로 정확한 위치를 예측하는 기법을 연구하고자 한다. 앙상블은 하나의 모델보다 다양한 모델을 통하여 더 정확한 예측값을 구하는 기법으로, bagging과 boosting이 있다. 이 중 Boosting은 샘플링한 데이터를 바탕으로 모델링한 결과를 통해 모델의 가중치를 조정하는 기법으로, 다양한 알고리즘이 있다. 본 연구는 위 기법 중 XGboost를 이용하고, 다른 앙상블 기법과 이용한 수행결과를 바탕으로 성능을 평가한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권11호
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• pp.2411-2418
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• 2011

산재한 무선 네트워크를 활용하는 WPS(WiFi Positioning System) 측위시스템의 대표적 실내 측위 기법은 핑거프린트이다. Radio map 으로 구성된 AP의 정보와 수집된 AP의 정보 차이를 계산하여 측위를 수행한다. 즉, 저장된 정보와 오차가 가장 적은 위치를 판단하는 연산이다. 그러나 기존의 실내 핑거프린트와 radio map 방식을 실외에 사용할 경우 측위 성능 저하와 비용의 증가 등의 문제점이 발생한다. 본 논문에서는 기존 WPS 측위 시스템의 특징에 대하여 설명하고 기존 핑거프린트 연산의 문제점에 대하여 언급한다. 또한 이를 해결하기 위한 실외 환경의 특징을 적용한 Radio map 구축과 WPS_WS(WiFi Positioning System_Weak Signal) 기법에 대하여 설계 및 구현 결과를 설명한다. 그리고 기존 시스템과 제안한 WPS_WS의 성능을 테스트를 통해 비교하여 이에 대한 결과를 제시한다.

• 한국항행학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.564-573
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• 2015

위치 정보를 제공하는 대표적인 측위 기술은 GPS다. 이 기술은 밀도가 높은 도심이나 숲, 그리고 실내와 같은 음영지역에서는 동작하지 않는 단점이 있다. 본 논문은 실내의 AP로 부터의 Wi-Fi 신호의 세기를 이용하여 보다 정확한 단말의 위치를 추정하게 해주는 실내 측위 하이브리드 알고리즘을 제안한다. 사용자의 위치를 결정하기 위해 건물 구조, 사람, 거리 등 다양한 환경에서 측정한 RSSI (received signal strength indicator) 값을 이용하여 측정 환경에 맞는 가장 적절한 경로손실모델을 수립한다. 이러한 경로 손실 모델에서 구해진 경로손실지수를 환경에 따라 변화시켜, AP로 부터 얻은 측정값을 이용하여 REKF (robust extended kalman filter)와 PF (particle filter) 알고리즘을 사용하여 단말기의 위치를 추정하게 된다. 보다 더 정확한 위치 추정을 위해 하나의 측위 방식만을 사용하지 않고, 실험을 통하여 구해진 임계값에 따라 어떠한 측위방식을 사용할 것인지를 결정한다. 제안한 하이브리드 알고리즘을 이용하여 실험한 결과 기존의 단일 측위 방식 보다 평균 17% 성능이 향상 되는 것을 볼 수 있었다.