• 한국정보통신학회논문지
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• 제16권8호
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• pp.1779-1788
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• 2012

최근 유비쿼터스라는 시대적 흐름에 따라 실내환경을 고려한 응용서비스들에 대한 요구가 증가 하고 있다. 실내 위치기반 서비스의 경우 가장 많이 사용 되고 있는 방법은 WLAN을 이용한 방법이다. 그러나 WLAN는 환경변화에 많은 영향을 받는다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 UWB를 이용한 연구가 많이 진행 되고 있다. UWB에 관한 연구가 많이 진행 되는 이유는 UWB전파 특성으로 환경변화에 적은 영향을 받기 때문이다. 그래서 본 논문은 UWB기술을 이용한 시스템인 Ubisense 시스템을 이용하여 환경변화에 영향이 적고 정밀도가 높은 값을 추출한 후 위치정보를 더 정확한 값으로 보정하는 위치 보정 알고리즘을 제안한다. 제안하는 위치 보정 알고리즘은 정밀도가 높은 위치 측정 시스템에서 더욱 정확한 위치를 추정하기 위해 환경 데이터베이스를 구축한 후 이를 이용한 알고리즘이다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제8권6호
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• pp.761-767
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• 2005

The personal identification procedure through the fingerprints is divided as the classification process by the type of the fingerprints and the matching process to confirm oneself. Many existing researches for the classification and the matching of the fingerprint depend on the number of the minutiae of the fingerprints and the flow patterns by their direction information. In this paper, we focus on extracting the singular points by using the flow patterns of the direction information from identification. The extracted singular points are utilized as a standard point for the matching process by connecting with the extracted information from the singular point embodied. The orthogonal coordinates which is generated by the axises of the standard point can increase the accuracy of the fingerprints matching because of minimizing the effects on the location changes of the fingerprint images.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2016년도 추계학술발표대회
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• pp.168-171
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• 2016

In recent years, indoor localization in Wi-Fi environment has been researched for its location determining capability. The fingerprint and RF propagation models has been the main approach in determining indoor positioning. With the use of fingerprint, a low-cost, versatile localization system can be achieved without the use of external hardware. However, only a few research have been made on virtual access points (VAPs) among indoor localization models. In this paper, the idea of indoor localization system using fingerprint with the addition of VAP in Wi-Fi environment is discussed. The idea is to virtually add APs in the existing indoor Wi-Fi system, this would mean additional virtually APs in the network. The experiments of the proposed algorithm shows the positive results when 2VAPs are used compared with only APs. A combination of 3APs and 2VAPs had the lowest average error in all 4 scenarios with 3.99 meters.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2018년도 추계학술대회
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• pp.641-642
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• 2018

현재 실내 측위를 위한 기술로 전파 지문 기반의 측위 기술의 성능은 데이터 비교 알고리즘의 선택에 따라 큰 영향을 받는다. 이때 학습 구조에 필요한 데이터 확장 기법에 의해 실내 측위의 정확도가 크게 개선될 수 있다. 본 논문에서는 Wi-Fi 전파 지문을 기반으로 하는 학습 구조를 구성하기 위해 학습 데이터의 구분 및 확장 기술을 통해 실제 측위에 적용할 수 있는 학습 구조의 중요성을 논의한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제18권4호
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• pp.1122-1140
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• 2024

The importance of indoor positioning has grown in numerous application areas such as emergency response, logistics, and industrial automation. In ships, indoor positioning is also needed to provide services to passengers on board. Due to the complex structure and dynamic nature of ship environments, conventional positioning techniques have limitations in providing accurate positions. Compared to other indoor positioning technologies, Bluetooth 5.1-based indoor positioning technology is highly suitable for ship environments. Bluetooth 5.1 attains centimeter-level positioning accuracy by collecting In-phase and Quadrature (IQ) samples from wireless signals. However, distorted IQ samples can lead to significant errors in the final estimated position. Therefore, we propose an indoor positioning method for ships that utilizes a Deep Neural Network (DNN) combined with IQ fingerprint maps to overcome the challenges associated with accurate location detection within the ship. The results indicate that the accuracy of our proposed method can reach up to 97.76%.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권8호
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• pp.1934-1942
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• 2015

GPS 신호가 도달하지 않은 환경에서는 실내 위치 추정 기법을 써서 추정 문제를 풀어야 한다. 일반적으로 실내 환경에서 위치를 추정하는 기법은 AOA, TOA, RSS, Fingerprint, TDOA 등이 쓰이고 있다. 그런데 철판에 의해 막힌 공간이 많은 선박의 실내 환경에서 위치 추정은 대체적으로 근거리 추정이기 때문에 TDOA 기법을 쓰는 것이 적합하다. 본 논문에서는 선박의 환경에서 단말기가 있는 위치를 추정하는 문제를 다룬다. 이를 위해 먼저 TDOA을 써서 위치를 추정하는 문제를 구체적으로 살펴보고, 다음으로 선박 환경에 적용하기 위한 알고리즘을 제안한다. 마지막으로는 세가지 관점의 모의실험을 통해 TDOA 기법에 의한 선박 내 위치 추정에 대한 타당성을 검증한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제22권7호
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• pp.63-74
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• 2017

Recently in the area of ICT, the M2M and IoT are in the spotlight as a cutting edge technology with the help of advancement of internet. Among those fields, the smart home is the closest area to our daily lives. Smart home has the purpose to lead a user more convenient living in the house with WLAN (Wireless Local Area Network) or other short-range communication environments using automated appliances. With an arrival of the age of IoT, this can be described as one axis of a variety of applications as for the M2H (Machine to Home) field in M2M. In this paper, we propose a novel technique for estimating the location of a terminal that freely move within a specified area using the RSSI (Received Signal Strength Indication) in the WLAN environment. In order to perform the location estimation, the Fingerprint and KNN methods are utilized and the LMS with the gradient descent method and the proposed algorithm are also used through the error correction functions for locating the real-time position of a moving user who is keeping a smart terminal. From the estimated location, the nearest fixed devices which are general electric appliances were supposed to work appropriately for self-operating of virtual smart home. Through the experiments, connection and operation success rate, and the performance results are analyzed, presenting the verification results.

• Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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• 제10권1호
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• pp.55-66
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• 2021

In this paper, we propose a signal propagation modeling technique for generating a positioning fingerprint DB based on Long Term Evolution (LTE) signals. When a DB is created based on the location-based signal information collected in an urban area, gaps in the DB due to uncollected areas occur. The spatial interpolation method for filling the gaps has limitations. In addition, the existing gap filling technique through signal propagation modeling does not reflect the signal attenuation characteristics according to directions occurring in urban areas by considering only the signal attenuation characteristics according to distance. To solve this problem, this paper proposes a Deep Neural Network (DNN)-based signal propagation functionalization technique that considers distance and direction together. To verify the performance of this technique, an experiment was conducted in Seocho-gu, Seoul. Based on the acquired signals, signal propagation characteristics were modeled for each method, and Root Mean Squared Errors (RMSE) was calculated using the verification data to perform comparative analysis. As a result, it was shown that the proposed technique is improved by about 4.284 dBm compared to the existing signal propagation model. Through this, it can be confirmed that the DNN-based signal propagation model proposed in this paper is excellent in performance, and it is expected that the positioning performance will be improved based on the fingerprint DB generated through it.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제14권8호
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• pp.760-766
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• 2008

This paper proposes an efficient location technique to find an indoor location under the IEEE 802.11 wireless local area networks. The proposed method is based on the range measurements obtained from a simple radio frequency propagation model. Thus, unlike the radio frequency fingerprint correlation method, it does not suffer from the computational burden during the real-time location service period and can quickly reply the location requests of many users at the same time. To increase the location accuracy in spite of the frequent non-line-of-sight error occurrences, the proposed method calibrates the distortion of the non-line-of-sight error by a simple measurement surveying procedure that does not require the surveyor's manual interaction. Experimental results show the capability of the proposed method.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제2권4호
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• pp.35-39
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• 2016

본 논문은 사물인터넷 (Internet of Things: IoT) 기반의 실내 위치 추정 기법에 관한 논문이다. 현재 전 세계적으로 사물의 위치를 추정하는 방법은 GPS와 WiFi를 활용한 방법이 많이 사용되고 있다. 그러나 GPS는 실내에서 수신이 힘들고, 전파 교란에 영향을 받는 단점이 있다. WiFi를 활용한 위치 추정은 사용자가 주위의 WiFi를 스캔하여 수집한 정보를 WiFi 데이터베이스 (DB) 서버에 전송하여 fingerprint 방식으로 위치를 추정하므로, DB 서버가 필요한 단점이 있다. 사물과 사물이 통신하는 사물인터넷이 급속도로 증가하고 있다. 이러한 사물인터넷을 이용하여 실내 위치를 추정하는 기법을 제안한다. 제안된 기법은 GPS 좌표 등의 자신의 위치 정보를 가지고 있는 기기와 통신하는 다른 기기가 RSSI를 통해 위치를 추정한다. 사물인터넷을 통해 자신의 위치를 추정하는 기기가 많으면 위치 추정 정확도를 높일 수 있다. 제안된 기법은 GPS와 WiFi DB 서버의 도움 없이 위치 추정을 할 수 있다.