As an extension of Visible Light Communication, Optical Camera Communications (OCC) will be a promising service for smart devices. Especially in line of sight marketing service and indoor localization application, by using camera which exists in smart devices, small amount of data (url link) can be broadcasted or find direction from the illumination system. This paper introduces the operation of wireless communications technology that transmits optical information from optical light source to camera, called Optical Camera Communications.
무선센서네트워크는 컴퓨텅 기술능력과 무선 통신 능력을 지닌 센서 노드들을 이용하여 자율적으로 네트워크를 형성하고 상호간에 정보를 전달한다. 최근 무선센서네트워크 기술이 유비쿼터스 사회의 핵심 기술로 부각되면서 넓은 범위의 지역에서 센싱된 데이터를 활용하는 부분에 많은 연구가 진행되고 있다. 이러한 센서네트워크에서 확장성을 고려하기 위하여 위치기반의 라우팅 기법이 사용된다. 실제위치를 이용한 방법은 GPS를 사용하여 노드의 위치를 파악한다. 그러나 이 방법은 센서노드의 프로세서 및 메모리의 용량을 초과하고, 실내에서 사용할 수 없다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 가상좌표(Virtual coordinates) 개념을 이용하여 특정 비콘노드로 부터의 홉수를 계산하여 센서노드의 위치를 계산하고, Greedy 방식의 라우팅을 통하여 실제 위치를 이용한 방법과 비교한다.
Non-line-of-sight (NLOS) error is the most common and also a major source of errors in wireless location system. A novel weighting factor (NWF) method is presented in this paper, based on the RSS(Received Signal Strength) measurements, path loss model and Circular Disk of Scatterers Model (CDSM). The proposed positioning method effectively weighted the TOA distance measurements for each Base Station (BS). Simulation results show that the proposed method efficiently weighted the distance measurements and achieve higher localization accuracy than that of Linear Line of Position (LLOP) and Believable Factor Algorithm (BFA).
무선센서 네트워크에서 위치인식 기법을 거리정보기반 위치인식방식과 거리정보에 기반하지 않는 위치인식 방식으로 분류 된다. 무선센서 네트워크에서 거리정보기반 위치인식기법에서 거리를 측정하는 과정에서의 오차로 인해 정확한 위치데이터를 얻기가 어렵다. 본 논문에서는 거리정보기반 위치인식 방식의 대표적인 기술들과 위치계산방법을 소개하고, 위치계산방식의 삼변측량 알고리즘을 다양한 측면에서 체계적이고 실증적인 분석을 통해 비교평가 하였다.
본 논문에서는 최근 필요성이 증가하고 있는 센서 네트워크에서의 위치인식 기법을 제안한다. 기존의 위치인식 기법들이 정확한 좌표 값을 측정하고자 하는데 반해 제안 기법은 지역 단위의 위치인식을 기반으로 실제 응용 단계에서 의미 있는 정보를 직접적으로 구할 수 있다. 또한 거리정보에 독립적인 방법을 사용하여 추가적인 장비의 필요 없이 기존의 WLAN, WPAN과 같은 저가의 표준 장비만을 사용하여 구현할 수 있다. 본 논문의 기법은 큰 규모로 배포되어 있는 센서 네트워크 환경에서 뛰어난 성능을 보일 수 있으며, 셀이나 공간단위의 위치인식이 필요한 응용 서비스에 적합하다.
무선센서네트워크에서 사용되는 많은 응용 프로그램들은 센서노드들의 위치 정보를 필요로 한다. 센서가 획득한 데이터에 대한 지형적인 위치를 결정함으로써 그 데이터에 대한 가치가 중요해질 수도 그렇지 않을 수도 있기 때문이다. Geographic routing 등 기존의 많은 기법들이 센서노드에 위치를 알 수 있는 부가장치가 장착되어 있다는 것을 가정하여 추가적인 비용이 발생하지만 이는 저가의 센서노드들에 적합하지 않거나, 센서노드들간의 연결 정보만을 이용하기 때문에 위치 측정의 정확도가 떨어지는 등의 문제점이 있다. 본 논문은 GPS같은 부가장치를 사용하지 않고 위치를 측정하는 Range-free 방식 중 높은 정확도를 보이는 MDS와 비교하여 더욱 높은 정확도를 보이는 클러스터 기반 MDS 기법을 제안한다. 이 기법은 MDS가 홀이 존재하는 토폴로지에는 정확도가 떨어지는 점에 착안하여 연구된 내용으로 실제 센서네트워크 토폴로지에는 홀이 많이 존재하므로 이러한 환경에서 더욱 높은 정확도를 보이고 있다.
최근 유비쿼터스 컴퓨팅 시대로 진입하면서 센서 네트워크에 대한 관심이 증대되고 있다. 그 중에서 위치인식을 이용한 다양한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 논문에서는 주파수의 회절 및 반사, 감쇄 현상을 최소화 하기 위해 모바일 노드가 속해 있는 클러스터부터 수신된 RSSI 값을 사용하여 위치 정보를 추출한다. 또한 가까운 라우터 노드에 더 높은 가중치를 주어 수신한 라우터노드들의 무게 중심을 노드의 위치로 판단하는 방법을 통하여 위치 정보를 추출하는 방법을 제안한다.
언제 어디서나 사람이나 사물과 같은 객체의 위치를 인식하고 이를 기반으로 유용한 서비스를 제공하는 유비쿼터스 위치기반 서비스가 중요한 응용 서비스로 대두되고 있다. 그러나 현재 무선 센서네트워크를 구성하는 노드들의 위치는 매우 유용한 정보로서 수많은 서비스에서 사용될 수 있기 때문에 다양한 형태의 위치인식 알고리즘이 고안되었다. 이러한 위치인식 알고리즘에는 Gradient, MLE[1], MDS[2], dwMDS[3]등이 있다. 본 논문에서는 기존의 알고리즘에 대해 간략히 설명하고, 기존 알고리즘성능을 개선하기 위한 두 가지 방법을 제안한다. 그리고 제안한 방법의 성능을 증명하기 위해 시뮬레이션 모듈을 구현하고 시뮬레이션 결과를 바탕으로 각 위치인식 알고리즘의 성능을 비교 평가한다.
맵 합병 알고리즘은 최근에 활발히 연구되고 있는 위치 추정 알고리즘의 한 유형이다. 본 논문에서는 두 개의 인접한 지역 맵을 합병하는 새로운 기법을 제안한다. 이 기법은 기존의 기법에 비해서 보다 많은 거리 정보를 활용함으로써 보다 정확한 맵 합병을 가능하게 한다. 우리가 제안한 합병 기법에 기초한 앵커프리 위치 추정 알고리즘을 제시하고 모의실험을 통하여 기존의 기법에 비하여 성능의 향상을 달성함을 입증하였다.
Precast concrete (PC) members are currently being employed for general construction or partial replacement to reduce construction period. As assembly work in PC construction requires connecting PC members accurately, measuring the 6-DOF (degree of freedom) relative displacement is essential. Multiple planar markers and camera-based displacement measurement systems can monitor the 6-DOF relative displacement of PC members. Conventional methods, such as direct linear transformation (DLT) for homography estimation, which are applied to calculate the 6-DOF relative displacement between the camera and marker, have several major problems. One of the problems is that when the marker is partially hidden, the DLT method cannot be applied to calculate the 6-DOF relative displacement. In addition, when the images of markers are blurred, error increases with the DLT method which is employed for its estimation. To solve these problems, a hybrid method, which combines the advantages of the DLT and MCL (Monte Carlo localization) methods, is proposed. The method evaluates the 6-DOF relative displacement more accurately compared to when either the DLT or MCL is used alone. Each subsystem captures an image of a marker and extracts its subpixel coordinates, and then the data are transferred to a main system via a wireless communication network. In the main system, the data from each subsystem are used for 3D visualization. Thereafter, the real-time movements of the PC members are displayed on a tablet PC. To prove the feasibility, the hybrid method is compared with the DLT method and MCL in real experiments.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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