GPS 신호가 도달하지 않는 실내 환경에서 위치를 추정하는 연구는 지금까지 많이 이루어져 왔다. 또한 추정 기법도 여러 가지 기법들이 제안되었다. 본 논문에서는 다층 구조의 선박에서 위치를 추정하는 문제를 심도있게 고찰하였고 K-최근접 이웃 알고리즘 기반 Fingerprint 기법에 의한 위치 추정 방법에 대해 알아보았다. Fingerprint 기법을 쓰기 위해 39개의 RP에서 각각 N=100회의 수신신호를 측정함으로써 신뢰성 있는 DB를 구축하였고 이를 토대로 임의의 위치에 있는 단말기의 위치를 추정하는 모의실험을 하였다. 모의실험을 통해 Fingerprint 기법에 의한 위치 추정 성능은 아주 우수함을 알 수 있었다.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제13권3호
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pp.59-74
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2006
According to developing Wireless Communication, not only a location based service at the outside but also a location based service at the inside was more increased socially. This paper proposes the efficient algorithm to locate a transfer object in frequent change of indoor environment using indoor location tracking system we develop ourself. Proposing algorithm in this paper can locate a transfer object using the Fingerprint, one of the Location Tracking techniques which are used in general to minimize error data between Location Tracking System and Fingerprint, using this way that corrects location data as KF apply to result data can improve accuracy of a transfer object. At last we are going to compare and analyze existing typical triangulation with proposed Indoor location tracking system to demonstrate algorithm efficiency for proposed Indoor location tracking system.
본 논문에서는 위치기반서비스의 핵심기능을 담당하는 측위기술 중 주변의 다양한 잡음환경에서도 다른 측위기술에 비해 비교적 측위오차를 줄일 수 있는 Fingerprint 기법을 적용하여 객체의 위치를 결정하는 방법을 제시하였다. 특히, Fingerprint 기법을 활용함에 있어서 결정적 측위방법이 아닌 확률적 측위방법을 사용하였고, 기존의 연구들에서 제시된 확률적 측위방법에서 인접 RP(Reference Point)들과의 영향성까지 고려한 측위방법을 제시한 것이 본 연구의 특징이다. 비주얼베이직 6.0으로 측위 프로그램을 구현하였고, 실내 외 연속측위의 선행연구로서 실내 측위 테스트를 통해 기존의 결정적 방법, 확률적 방법, 그리고 본 연구에서 제안하는 방법의 측위 정확성을 평가하였다. 테스트 결과, 결정적 측위 방법 및 기존의 확률적 측위방법과 비교하여 각각 평균 15%와 7% 측위 오차가 감소하였다.
Location-Based Service(LBS) is a service that provides a variety of convenience in life using location information that can be obtained by mobile communication network or satellite signal. In order to provide LBS precisely and efficiently, we need the location determination technology, platform technology and server technology. In this study, we studied on how we can reduce the error on location determination of objects such people and things. Fingerprint location determination method was applied to this study because it can be used at current wireless communication infrastructure and less influenced by a variety of noisy environment than other location determination methods. We converted the probability value to logarithmic scale value because using the sum of k probability values is not suitable to be applied to weight determination. In order to confirm the performance of suggested method, we developed location determination test program with Visual Basic 6.0 and performed the test. According to indoor and outdoor test results, the suggested stochastic method reduced the distance error by 17%, 18% and 9% respectively at indoor environment and 25%, 11% and 4% at outdoor environment compared with deterministic NN, kNN and kWNN fingerprint methods.
본 논문에서는 핑거프린트(fingerprint)기법과 전파 예측 모델을 결합한 무선랜 기반 실내 위치추정 기법을 제안한다. 실내에 설치된 무선랜 AP(access point)는 공용 AP와 사설 AP로 구분되고, 설치 위치가 고정된 공용 AP의 경우 핑거프린트 방식을 적용하기 용이하지만 사설 AP의 경우 위치가 임의로 변경될 수 있으므로 핑거프린트 방식을 적용하기 힘들다. 제안된 방식에서는 공용 AP로부터 수신된 신호에 핑거프린트 방식을 적용하고, 사설 AP로부터 수신된 신호에 전파 예측 모델을 적용하여 공용 AP와 사설 AP를 모두 이용함으로써 위치 추정 정확도를 높인다. 무선랜 환경에서의 데이터 실측과 모의실험을 통해 기존 실내 위치 추정 방식과 제안된 방식의 성능을 비교한다.
현재 상용화 되어 있는 위치 추정 시스템은 높은 정확도로 다양한 서비스에 폭넓게 사용되고 있다. 그러나 위치추정 시스템은 실내에서 완벽하게 설치하지 않을 경우 위치 추정 정확도가 매우 좋지 않은 경향을 보인다. 본 논문에서는 Location Fingerprint 기법을 활용하여 완벽하게 설치되지 않은 위치 추정 시스템으로부터 얻은 위치 정보를 보정하여 객체의 위치 정확도를 향상시켜 설치비용을 최소화할 수 있는 실내 위치 추정 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서는 실내 환경에서 우수한 위치 정밀도를 제공하는 UWB 기반의 Ubisense 시스템을 활용하였다. 결론적으로, 본 논문에서는 위치 추정 시스템에서 측정한 객체의 위치 정보를 보정함으로써 위치 정확도를 향상시킬 수 있었다.
Recently, interests on positioning system for location-based services have been significantly increased. Many indoor environment systems using fingerprint scheme have been designed to take more accuracy of positioning, but they are inefficient in adapting to change of environments. In this paper, we focus on a client-based positioning system over WLAN for decreasing installation cost and adapting to change of environments. In the proposed system, APs with stable RSSI are selected as base APs independently for each reference point. Experimental results show that proposed system expands service area approximately 20% much than traditional systems using K-NN algorithm and needs only 20% modification process to fingerprint data compare with traditional systems whenever environment conditions are changed.
Location-Based Service(LBS) is a service that provides a variety of convenience in life using location information that can be obtained by mobile communication network or satellite signal. In order to provide LBS precisely and efficiently, we have to need technologies such as location determination technology, platform technology and server technology first. In this study, we studied on how we can reduce the error on location determination of objects such people and things. Fingerprint location determination method was applied to this study because it can be used at current wireless communication infrastructure and less influenced by a variety of noisy environment than other location determination methods. We used the time of arrival(ToA) method in fingerprint location determination method. In order to confirm the performance of suggested method, we developed location determination test program with LAbVIEW 2010 and performed the test. According to indoor test results, the suggested method reduced the distance error by 24%, 34% and 19% respectively at indoor environment compared with deterministic kWNN and Rice Gaussian fingerprint methods.
This paper deals with the construction of system for correct location determination of fixed tag. We adapted to construct the above method. Also we adapted the several filtering method. This system was constructed through using of several filtering methods to decrease the location determination error and fingerprint method which is composed of training phase and positioning phase. We constructed this system using Labview 2010 and MS-SQL 2000 as database. This system results in less location determination error than least square method, triangulation positioning method, and other fingerprint methods.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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