In this paper, we propose a method for a mobile robot to estimate a specific location of a service provision target using a beacon-tag for the purpose of providing location-based services (LBS) to users in an indoor environment. To estimate the location, the irregular characteristics and error factors of the received signal strength indicator (RSSI) generated from the beacon are analyzed, and the distance conversion function is derived from the RSSI data extracted by applying a Gaussian filter. Then, the distance data converted from the plurality of beacons estimates an indoor location through a triangulation technique. After that, the improvement in the location estimation is analyzed by applying the temporal confidence reasoning technique. The possibility of providing a LBS of a mobile robot was confirmed through a location estimation experiment for a plurality of designated locations in an indoor environment.
Indoor localization is getting more and more importance with the increasing demand for location based service. Location based service necessarily requires the information about customers' locations to provide them the right service according to their changing locations. To satisfy that requirement, GPS is used to achieve outdoor localization. However, there is no leading technology to achieve indoor localization. Indoor localization through UWB wave and TDOA algorithm is considered as the most accurate method until now. In implementing that method, configuration of base stations that serve as control points affects the localization accuracy. Thus, this paper discusses about optimal configuration of base stations. The variation in localization accuracy according to spatial relationship between an object and base stations Is mentioned through SEP also.
본 논문에서는 기존 RTLS(Real Time Location Service)시스템의 이동개체에 대한 위치추정오차를 개선하기 위하여, 이동개체속도가 증감되는 각각의 구간을 구분하여 속도가 증감된 만큼 전송신호의 주기를 적응적으로 증감시키는 방법을 제안하였다. 보다 정확한 위치추정 값을 얻기 위하여, AercoScout사의 RTLS 시스템을 이용한 Hybrid(TDOA and RSSI) 방식에 의해 각각 측정된 좌표 값과, 계산에 의해 추정된 좌표 값을 최소자승법(Least Square Method)에 대입하여 실제 이동개체의 위치좌표 값과 비교하는 방법을 취하였다. 실제 제안된 방법에 의해 실험을 해본 결과, 이동개체의 실제 위치의 위치추정오차가 개선됨을 알 수가 있었다.
In this paper, we propose the CRM service model for analyzing and managing location based data collected by Wi-Fi and BLE. As mobile devices became personalized, enterprises became interested in individual location, and location based mobile marketing started to stand on spotlight. Location based proximity marketing is developing along with contactless data transmission technology, and payment system that uses NFC, Beacon that utilizes BLE, as well as advertisement via Wi-Fi are being serviced. We suggest the model that mobile devices can be detected and identified by MAC address with the need of being connected to Wi-FI or Bluetooth interface. MAC addresses are not associated with any specific user account or mobile phone number. The idea is to be able to measure the amount of people which are present in a certain point at a specific time, allowing the study of the evolution of data analysis and offers effective information for decision-makings.
LBS(Location Based Service)와 GIS(Geographic Information System)는 사용자의 위치 정보를 이용하여 지리정보를 제공하는 시스템으로서 점차 다양한 플랫폼에서 서비스 가능하게 되었다. 그러나 PDA와 같은 이동 컴퓨팅 환경은 일반적인 컴퓨팅 환경에 비해 기능적인 측면에서 심각한 제약사항이 존재하기 때문에 다양한 정보를 제공하기 위한 GIS 시스템을 개발하는데 어려움이 있다. 본 논문에서는 이동 환경에 적합하도록 수치지도 경량화 기법과 웹 연동이 가능한 수치지도 포맷을 제안한다. 제안된 수치지도 생성결과 지도의 용량은 기존 지도보다 약 $99.34\%$ 축약되었다.
Qabajeh, Mohammad M.;Adballa, Aisha H.;Khalifa, Othman O.;Qabajeh, Liana K.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제6권6호
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pp.1586-1605
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2012
With the prevalence of multimedia applications and the potential commercial usage of Mobile Ad hoc Networks (MANETs) in group communications, Quality of Service (QoS) support became a key requirement. Recently, some researchers studied QoS multicast issues in MANETs. Most of the existing QoS multicast routing protocols are designed with flat topology and small networks in mind. In this paper, we investigate the scalability problem of these routing protocols. In particular, a Position-Based QoS Multicast Routing Protocol (PBQMRP) has been developed. PBQMRP builds a source multicast tree guided by the geographic information of the mobile nodes, which helps in achieving more efficient multicast delivery. This protocol depends on the location information of the multicast members which is obtained using a location service algorithm. A virtual backbone structure has been proposed to perform this location service with minimum overhead and this structure is utilized to provide efficient packet transmissions in a dynamic mobile Ad hoc network environment. The performance of PBQMRP is evaluated by performing both quantitative analysis and extensive simulations. The results show that the used virtual clustering is very useful in improving scalability and outperforms other clustering schemes. Compared to On-Demand Multicast Routing Protocol (ODMRP), PBQMRP achieves competing packet delivery ratio and significantly lower control overhead.
최근 언제 어디서나 사람과 사물 같은 객체의 위치를 인식하고, 이를 기반으로 유용한 서비스를 제공하는 LBS(Location Based Service)가 대두되고 있다. LBS를 제공하기 위해 Cricket, Ubisense 등의 많은 연구가 진행되고 있지만, 이들은 노드들로만 구성된 네트워크를 이용하기 때문에 위치추적과 같은 복잡한 연산을 수행하는데 적합하지 않다. 본 연구는 위치 인식이 가능하고, 계산 능력이 높은 게이트웨이 노드를 구현하여 복잡한 연산을 가능하게 하였다.
본 논문은 국내 무료 마을 관광지와 공영관광지의 차이를 두고 새롭게 정의하여 마을 주민과 관광객의 갈등을 해결할 수 있는 방향을 찾고 무료 관광지의 부족한 안내 및 고지 서비스를 실감미디어로 보강하고 추가적인 킬링 콘텐츠와 어트랙션을 실행 가능한지를 다룬 논문이다. 위치기반서비스로 실시간 도슨트 서비스와 긴급 상황에 대한 대처가 가능하며 스마트 글라스로 실감미디어를 한 층 더 업그레이드가 가능하다는 것을 한성백제박물관의 실제 사례를 통해 기대할 수 있다는 점 또한 검토하였다. 해당 논문을 통해 우리나라 관광산업이 발전하고 마을 관광 또한 발정하여 지역 경제에 보탬이 되었으면 한다.
LBS(Location Based Service)를 위한 대표적인 수단으로 GPS가 많이 사용된다. 그러나 GPS는 야외 및 개방된 공간에서만 이용이 가능하다. 또한, 저전력을 기반으로 한 무선 센서네트워크에서의 활용은 비효율적이다. 본 논문에서는 실내 환경에서 위치 측위를 위하여 기존 시스템들과는 다른 접근 방법을 이용하여 위치를 측위 한다. 무선 센서네트워크에서 대표적으로 사용하는 IEEE 802.15.4를 기반으로 K-NN (K-Nearest Neighbor) 알고리즘에 중간값(Intermediate Value)을 적용하여, 더 세밀하게 위치를 측위 할 수 있는 시스템을 제안한다. K-NN의 경우 측정된 위치의 정교성은 셈플링의 개수에 비례한다. 그러나 센서네트워크에서 셈플링 개수를 무수히 늘리는 것은 비효율적이다. 본 논문에서는 셈플링값에 중간값을 적용하여 셈플링을 줄이는 알고리즘을 제안한다. 그리고 제안한 알고리즘을 구현하고 이를 실험하여 기존의 K-NN 기반의 위치 추정보다 약 두 배의 정밀도를 얻을 수 있음을 증명한다.
본 연구는 서비스 로봇이 물건배달 서비스를 수행하기 위해 인식된 물체의 위치기반 정보로부터 최적의 작업 목적지를 추정하기 위한 방법론을 제안한다. 위치 추정 프로세스는 격자지도에 일반화된 보로노이 그래프를 적용하여 노드와 링크로 구성되는 초기 위상학 지도 작성, RGB-D센서를 이용하여 물체의 인식과 위치정보 추출, 장애물의 형상 및 거리정보를 수집한 후 ,무게중심법과 세선화를 병행하는 하이브리드 기법을 적용하여 서비스 로봇이 물건잡기 작업을 수행할 수 있는 최적의 이동위치를 추정하게 된다. 그런 다음, 노드 위치선정 규칙에 따라 추정된 위치와 기존 노드의 기하학적 거리비교를 통해 로봇의 작업 목적지에 대한 최적의 노드정보를 갱신하게 된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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