• 한국통신학회논문지
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• 제37권8C호
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• pp.731-740
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• 2012

최근 실내 위치인식 서비스를 제공하기 위해 효율적이면서도 정밀한 실내 위치인식 시스템에 대한 요구가 증가하고 있다. 이러한 요구를 만족하기 위해 본 연구팀은 센서네트워크 기반의 위치인식 방법인 BLIDx(Bidirectional Location ID exchange) 프로토콜을 제안하였다. 하지만 BLIDx 프로토콜은 동시에 수많은 이동노드에 대해 신속한 위치인식을 할 수 있으나 셀 기반 위치인식을 사용하기 때문에 위치 정밀도가 낮은 단점이 있었다. 본 논문은 이러한 단점을 보완하기 위해 WLAN의 fingerprinting 방법을 변형한 fingerprint 중첩 방법을 제안하고, 제안한 방법을 사용한 위치인식 시스템을 설계 및 구현하였다. 성능평가 결과 제안된 위치인식 방법은 기존 fingerprinting 방법보다 정확도 및 오차 견고성이 높게 나타났다. 이러한 방법을 통해 BLIDx의 낮은 위치 정밀도를 개선하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.456-457
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• 2021

최근, 실내 위치 기반 서비스를 보다 정확하게 제공하기 위해서 Wi-Fi 핑거프린트와 딥러닝을 이용한 기술이 연구되고 있다. 딥러닝 모델 중에서 과거의 정보를 기억할 수 있는 RNN 모델은 실내측위에서 연속된 움직임을 기억할 수 있어 측위 오차를 줄일 수 있다. 실내 측위에서 RNN 모델을 사용하는 경우 수집된 학습 데이터가 연속적인 순차 데이터이어야 한다. 그러나 특정 위치 정보를 판단하기 위해 수집된 Wi-Fi 핑거프린트 데이터는 특정 위치에 대한 RSSI만 기록되었기 때문에 RNN 모델의 학습 데이터로 사용이 불가능하다. 본 논문은 Wi-Fi 핑거프린트 데이터를 기반으로 RNN 모델의 순차적인 입력 데이터의 생성을 위한 영역 클러스터링 방법에 대해 제안한다.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제7권2호
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• pp.85-93
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• 2012

In this paper, we proposed Wireless LAN (WLAN) localization method that enhances database construction based on weighting factor and analyse the characteristic of the WLAN received signals. The weighting factor plays a key role as it determines the importance of Received Signal Strength Indication (RSSI) value from number of received signals (frequency). The fingerprint method is the most widely used method in WLAN-based positioning methods because it has high location accuracy compare to other indoor positioning methods. The fingerprint method has different location accuracies which depend on training phase and positioning phase. In training phase, intensity of RSSI is measured under the various. Conventional systems adapt average of RSSI samples in a database construction, which is not quite accurate due to variety of RSSI samples. In this paper, we analyse WLAN RSSI characteristic from anechoic chamber test, and analyze the causes of various distributions of RSSI and its influence on location accuracy in indoor environments. In addition, we proposed enhanced weighting factor algorithm for accurate database construction and compare location accuracy of proposed algorithm with conventional algorithm by computer simulations and tests.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제14권2호
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• pp.435-447
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• 2018

Fingerprint-based biometric identification is one of the most interesting automatic systems for identifying individuals. Owing to the poor sensing environment and poor quality of skin, biometrics remains a challenging problem. The main contribution of this paper is to propose a new approach to recognizing a person's fingerprint using the fingerprint's local characteristics. The proposed approach introduces the barycenter notion applied to triangles formed by the Delaunay triangulation once the extraction of minutiae is achieved. This ensures the exact location of similar triangles generated by the Delaunay triangulation in the recognition process. The results of an experiment conducted on a challenging public database (i.e., FVC2004) show significant improvement with regard to fingerprint identification compared to simple Delaunay triangulation, and the obtained results are very encouraging.

• 방송공학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.154-161
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• 2018

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.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.173-182
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• 2012

최근 스마트 폰의 발전으로 위치 정보의 활용도가 높아지고 있다. 기존에 측위 시스템은 GPS를 이용한 위치 측위를 하였다. 하지만 실내는 GPS 신호를 사용할 수 없으며, GPS 사용할 경우 위치 부정확의 문제점이 발생된다. 실내에서의 측위 문제를 해결하기 위하여 실내를 기반으로 하는 위치 측위 기법이 연구되었다. 실내를 기반으로 하는 많은 측위 기법으로는 RFID, UWB, WLAN 등의 다양한 기법이 존재한다. 하지만 WLAN를 이용한 위치 측위기법이 실생활에 활용하기 가장 접합하다. WLAN을 이용한 실내 측위 기법은 크게 2가지로 나뉘는데 첫째는 삼각 측량 기법이고, 둘째는 핑거프린트 기법이다. 그중 핑거 프린트 기법이 정확도가 높기 때문에 많이 쓰인다. 하지만 핑거 프린트 기법을 사용하기 위해서 구축하는 시간이나 구축을 위한 자원 소모가 많은 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위한 실내 환경에서 WLAN 기반의 가상의 핑거 프린트 구축 기법을 제안한다. 제안된 기법은 기존의 실내 환경을 셀 환경으로 구분하였으며, 각각의 셀 안의 핑거 프린트 위치 점을 가상의 그리드 맵으로 나타내었다. 그리고 가상의 위치점에 예측된 가상의 시그널 값을 넣어줌으로써 빠르게 핑거프린트 시스템을 구축한다. 또한 이렇게 구축된 시그널 값들은 실측위 값과는 다른 값을 가질수 있기 때문에 이러한 문제를 해결하기 위한 Splite-tree를 이용한 보정 기법을 제안한다. 보정 기법을 통하여 짧은 시간 동안 정확도가 향상됨을 보인다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 추계학술발표대회
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• pp.201-202
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• 2009

유비쿼터스 환경에서 위치추적 서비스를 구현하기 위해서는 위치 정보 및 이를 기반으로 한 주변의 상황에 대한 정보와 최적화된 위치 서비스 제공이 필요하다. 본 연구에서는 ToA방식과 Fingerprint방식의 사용되는 요소들을 결합하여 위치측정 데이터의 보정을 위한 RTLS의 기법을 연구한다.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제7권5호
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• pp.789-796
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• 2012

Fingerprinting is a widely used positioning technology for received signal strength (RSS) based wireless local area network (WLAN) positioning system. Though spatial RSS variation is the key factor of the positioning technology, temporal RSS variation needs to be considered for more accuracy. To deal with the spatial and temporal RSS characteristics within a unified framework, this paper proposes an extended signal propagation mode (ESPM) and a fingerprint generation method. The proposed spatiotemporal fingerprint generation method consists of two algorithms running in parallel; Kalman filtering at several measurement-sampling locations and Kriging to generate location fingerprints at dense reference locations. The two different algorithms are connected by the extended signal propagation model which describes the spatial and temporal measurement characteristics in one frame. An experiment demonstrates that the proposed method provides an improved positioning accuracy.

• Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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• 제9권3호
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• pp.157-167
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• 2020

Fingerprinting method is useful when estimating the location of a requestor based on LTE signals in an urban area. To do this, it is necessary to acquire location-based signals everywhere in the service area for fingerprint DB generation in advance. However, there may be signal uncollected area within a wide service area, which may cause a problem that the positioning accuracy of the requestor is low. In order to solve this problem, in this paper, signal propagation modeling is performed based on the obtained measurements, and based on this model, the signal information in the non-acquisition region is estimated. To this end, techniques for modeling signal propagation according to a method using measurements are proposed. The performance of the proposed techniques is verified based on the measurements obtained on a test bed selected as Seocho-gu, Seoul. As a result, it can be seen that signal propagation modeling performed based on multidivision segmented measurements has the most performance improvement.

• 대한안전경영과학회:학술대회논문집
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• 대한안전경영과학회 2012년 춘계학술대회
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• pp.175-180
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• 2012

최근 GPS와 Wi-Fi가 내장된 스마트폰의 보급으로 이를 이용한 위치기반 서비스(Location-based Service)가 발전하고 있다. 하지만 위치기반 서비스들의 오차 범위는 3~4m 내외로 크기 때문에 사용자들은 더 정확한 위치를 제공하기를 바라고 있다. 본 논문에서 위치기반 서비스의 핵심기능을 담당하는 측위기술 중 흔히 사용되고 있는 삼각측량법을 활용하여 핑거프린트 방법의 측위오차를 줄일 수 있는 방안을 연구하였고 프로그램으로 구현한 후 테스트를 실시하였다. 프로그램은 Labview2010으로 구현하였고, 각각의 알고리즘을 모듈화하여 필터링 적용 전 후 및 개선효과를 비교하기 쉽도록 구성하였다. 실내 테스트는 인하대학교의 강의실에서 실시하였고 실외 테스트는 인하대학교 운동장에서 실시하였다. 테스트 결과 실내의 경우 본 논문에서 제시하는 필터링 방법을 적용하기 전의 오차가 1.02미터에서 0.83미터로 감소하였고 실외에서는 0.74미터에서 0.54미터로 오차가 감소하였다.