The Location Based Service is growing rapidly nowadays due to the universalization of the use for smartphone, and therefore the location determination technology has been placed in a very important position. This study suggests an algorithm that can provide the estimate of users' location by using smartphone sensors. And in doing so we will propose a methodology for the creation and update of indoor map through the more accurate position estimation using smartphone sensors such as acceleration sensor, gyroscope sensor, geomagnetic sensor and rotation sensor.
최근 실내 위치기반서비스를 위한 다양한 측위 기술의 발전으로 실내에서도 사용자의 위치측정이 가능해짐에 따라 다양한 형태의 실내 위치기반 서비스가 개발되고 있다. 이에 쇼핑몰이나 백화점 등의 대규모 상업 공간 같은 복잡한 실내 공간에서 사용자에게 가장 적합한 위치나 매장을 추천하는 개인화된 POI 추천 시스템의 개발이 필요하게 되었다. POI 추천을 위해서는 사용자의 이동성과 대규모 상업공간의 공간성을 고려한 사용자 관심지점 탐사 기법의 연구가 필요하다. 이에 본 논문에서는 실내 위치기반 서비스의 POI 추천 시스템의 구현과 사용자들의 이동 데이터로부터 다양한 관심지점을 고려하기 위해 사용자가 일정 시간 동안 머무른 지점을 Stay point라 정의하고 실내공간에서 Stay point를 탐색하는 알고리즘을 제안하였다. 또한 제안된 알고리즘을 이용하여 탐색한 Stay point로부터 방문패턴을 탐사하여 POI 추천 시스템을 구현하였다. 구현된 시스템은 사용자의 모든 이동 로그를 이용한 패턴탐사보다 데이터양을 획기적으로 줄임으로써 빠른 패턴탐사와 메모리 사용량을 줄일 수 있었다.
본 논문에서는 실내 위치 추적의 오차를 개선하기 위해 AP (access point)의 RSSI (received signal strength indication)가 미약한 지점에서 위치 정보의 정확성을 높일 수 있도록 스마트폰 센서를 이용하여 사용자의 보행정보를 검출하여 실내 위치 추적 오차를 개선할 수 있는 실내 위치 추적 시스템을 제안한다. 가속도 센서는 사용자의 보행 중 활동을 감지하고 이를 이용하여 보폭과 이동 거리를 검출할 수 있고, 방향 센서는 디지털 나침반으로써 활용되어 사용자의 이동 방향을 검출한다. 실험을 통해 센서를 이용한 보행 정보 검출 결과 걸음 수와 이동방향 검출에 대해 정확도를 높였다. 따라서 추가적인 장비와 비용 없이 센서와 RSSI를 활용하여 사용자의 이동 방향과 거리를 추정하고 기존 실내 위치 추적 시스템에서 오차를 보정할 수 있는 가능성을 확인하였다.
The 3th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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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..
최근, 비콘을 이용한 실내 위치 추정 기술 및 이를 활용한 실내 위치 기반 서비스가 다양한 장소에서 각 장소 특성에 맞추어 제공되고 있다. 그러나 대학에서의 위치 기반 서비스에 대한 연구는 아직 부족하다. 본 연구에서는 비콘을 이용한 실내 위치 추정을 기반으로 '대학' 특성에 맞춰진 위치 기반의 스마트 학교 및 수업 안내 시스템을 설계, 구현하였다. 학교에 적용한 기존 연구들이 주로 출석 확인을 위주로 한 것에 비해 본 연구는 실내 공간에 적용될 수 있는 위치 기반 서비스로 학교 캠퍼스와 수업을 안내하는 기능을 대학교라는 특성에 맞추어 제공했다는 점에서 그 의의가 있다. 향후 이 시스템은 비콘의 정확도가 개선됨에 따라 보다 정교한 서비스를 제공할 수 있을 것이다.
실내 위치인식 기술은 유비쿼터스 구현의 기반이 되는 중요기술요소 중 하나이다. 특히 병원의 환자 관리, 실버타운의 노인관리, 스마트 홈의 구현을 위해서는 실외의 광역범위보다는 실내에서의 사용자 위치인식에 대한 기술이 필요하다. 본 논문에서는 무선랜기기 및 통신기술을 이용한 실내 위치 인식 시스템의 설계 구현에 관해 기술한다. 사용자 위치인식을 위한 기반기술로 무선랜의 전파신호강도(Received Signal Strength Indication, RSSI)를 이용한 삼변측량 기법을 이용하였다. 구현될 시스템은 무선랜기기와 지형 맵핑서버, Access Point(AP)로 구성되며, 시스템의 개발 및 실제 환경에서의 테스트를 통하여 실생활 응용에 대한 가능성을 확인할 수 있었다.
In this study, it is the study of foreign tourism content information providing utilizing mobile indoor location information services. In particular, we compared the Web App used in Osaka, Japan. Widespread use of smartphones in the world increases, it is changed to free travel of individuals from group travel. Tourists cultural complex shopping mall is able to travel in a room is increasing. By utilizing the services of the guidance location based on the room, it is possible to easily obtain the discount coupon information, tourism content. Also, it is possible to grasp the movement path and disaster relief information. Osaka Japanese tourists increased after the earthquake in Tokyo. So we compare the difference in Osaka web and applications. If improving the indoor location information service method of domestic if it would help foreign tourists attract. In addition, it will give a big impact if there is a fusion of the Internet of things.
최근, 스마트 기기의 발전과 더불어 스마트 단말을 이용한 지능형 실내 위치 인식 서비스에 대한 관심이 증대되고 있다. 이때 실내 위치 측위 기술로서 BLE(Bluetooth Low Energy) 기술이 관심을 받고 있다. 그러나 방대한 위치 정보를 수신하는 스마트 단말에서 수집된 위치 정보의 신뢰성을 확인할 수 있는 방법은 없다. 이는 신호 간섭 등의 이유로 실내 위치 정보의 신뢰성가 떨어지기 때문이다. 본 논문에서는 iBeacon의 위치 정보로 부터 신뢰성 있는 위치 정보를 얻기 위해 수집된 빅 데이터의 관리 기법을 제안한다.
최근 스마트폰 사용자가 늘어남에 따라 실내 위치인식 서비스에 대한 연구의 중요성이 증가하고 있다. 실내 위치인식에는 주로 WiFi, Bluetooth 등이 연구되고 있으나, 본 연구에서는 대부분의 실내 공간에 설치되어 있고 스마트폰에 WiFi 기능이 탑재되어 있어 접근성이 좋은 WiFi를 사용한다. 본 연구에서는 수집된 WiFi의 수신신호세기를 이용하는 핑거프린트 기술과 다변량 분류법 중 Ensemble learning method인 랜덤포레스트 알고리즘을 사용한다. 핑거프린트의 데이터로는 수신신호세기와 더불어 Mac주소를 사용해 총 4개의 라디오 맵을 만들어 사용하였다. 실험은 제한된 실내공간에서 진행하였고 실험분석을 위해 본 연구에서 제안하는 방법과 유사한 기존의 랜덤포레스트를 사용하는 실내 위치인식 시스템과 비교 분석하였다. 실험 결과 기존의 랜덤포레스트를 사용하는 실내 위치인식 시스템보다 본 연구에서 제안하는 시스템의 위치인식 정확도가 약 5.8% 높고 학습 데이터 개수에 상관없이 위치인식 속도가 일정하게 유지 되며 기존 방식 보다 더 빠름을 입증하였다.
본 논문에서는 이동통신망을 이용한 실내 위치 측정의 정밀도를 높이기 위해 실내를 소정의 개수의 섹터로 분할하는 섹터 분할 방법 및 섹터 분할 장치 및 위치측정을 이용한 서비스에 대해 소개해 보고자 한다. 또한, 본 논문에서는 이동통신망을 이용한 WPS(WiFi Positioning System)의 기본적인 기술요소 및 품질요소 등을 살펴보고자 한다. 실내 위치 측정을 위해 실내를 섹터 분할 하는 장치는 여러 단계를 포함한다. 예를 들면, 섹터수의 입력단계, 섹터화를 계산하는 단계, 좌표를 저장하는 단계 등으로 구성된다. 또한, 개선안을 도출하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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