• 전자공학회논문지
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• 제49권9호
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• pp.362-369
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• 2012

최근에 능동소나 분야에서 분산센서망을 이용하여 표적을 탐지하는 연구가 많이 이루어지고 있다. Zhou 등은 표적의 탐지만 가능한 간단한 구조의 센서들로 구성된 분산센서망에서 라인피팅(line fitting)을 이용하여 표적의 위치를 추정하는 기법을 제안하였다. 이 기법은 ML(Maximum Likelihood) 기법에 비해 3가지 장점을 가지고 있다. 첫째는, 음파전달 모델에 대한 파라미터들을 추정할 필요가 없으며, 둘째는 연산량이 적다. 셋째는 분산센서망에서 센서들이 표적을 탐지했다는 정보만 이용하기 때문에 데이터처리 센터는 적은 량의 데이터만 수집하여도 된다. 그러나 이 기법은 표적의 위치 추정오차가 크다는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 Zhou의 기법이 가지는 큰 위치 추정오차를 줄이기 위하여 Zhou가 제안한 표적위치 추정기법을 수정하였다. 본 논문에서 제안한 수정된 표적위치 추정기법은 Zhou의 기법보다 40.7%의 위치 추정오차가 감소하는 성능향상을 보였다.

• Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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• 제10권1호
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• pp.49-54
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• 2021

Indoor positioning system becomes of increasing interests due to the demands for accurate indoor location information where Global Navigation Satellite System signal does not approach. Wi-Fi access points (APs) built in many construction in advance helps developing a Wi-Fi Received Signal Strength Indicator (RSSI) based indoor localization. This localization method first collects pairs of position and RSSI measurement set, which is called fingerprint database, and then estimates a user's position when given a query measurement set by comparing the fingerprint database. The challenge arises from nonlinearity and noise on Wi-Fi RSSI measurements and complexity of handling a large amount of the fingerprint data. In this paper, machine learning techniques have been applied to implement Wi-Fi based localization. However, most of existing indoor localizations focus on single position estimation. The main contribution of this paper is to develop multi-target localization by using deep neural, which is beneficial when a massive crowd requests positioning service. This paper evaluates the proposed multilocalization based on deep learning from a multi-story building, and analyses its learning effect as increasing number of target positions.

• 한국통신학회논문지
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• 제41권6호
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• pp.640-651
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• 2016

본 논문은 실내 환경에서 정확도를 고려한 효과적인 도래시간 기반 무선 측위 방법을 제안하였다. 위치 측위의 목적은 타겟의 위치를 추정하는 것이다. 실내 환경에서 타겟의 정확한 위치를 추정하는 것은 다양한 오류들 때문에 어렵다. 무선 측위의 정확성은 비가시성 오류에 큰 영향을 받는다. 도래시간 기반 측위는 수신기와 3개 이상의 송신기 들 사이에서 거리 값을 이용하여 위치를 추정한다. 그러나 송신기와 수신기의 위치에 따라 장애물들로 인해 각각의 비가시성 오류도 다르다. 수신기의 위치를 정확하게 추정하기 위해서는 최적화된 위치 측위 방법이 필요하다. 본 논문은 무선 센서 네트워크에서 정확도를 높이기 위한 효과적인 측위 방법을 제안한다. 측위 시스템의 정밀도를 높이기 위해 거리 측정 단계에서의 거리 값을 보정하는 방법과 비가시성 환경에서 발생하는 오차들을 최소화시켜 효율적으로 송신기들을 선택하는 알고리즘을 제안하여 성능을 향상시켰다. 제안한 방법의 성능 평가는 다양한 오차들이 존재하는 실제 환경에서의 실험들로 인해 제시되었고, 실험적인 결과들은 기존의 방법과 제안된 방법을 가진 측위 절차의 추정 오차 결과들의 비교를 통해 측위 시스템의 정확도가 향상된 것을 증명하였다.

• 인지과학
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• 제15권3호
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• pp.15-24
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• 2004

추적 눈 운동 동안에 순간적으로 노출되는 표적의 위치는 표적 주위에 참조자극이 존재하지 않을 때에 일반적으로 눈 운동 방향으로 왜곡되어 지각된다. 본 연구는 안정적이고 정적인 참조자극이 존재하는 경우에 순간적으로 노출되는 표적의 참조자극에 대한 상대적인 위치가 얼마나 정확하게 지각되는지를 검증하였다. 참조자극에 대한 표적의 상대적인 위치가 왜곡되게 지각되었으며 상대적인 위치 지각 왜곡의 양상이 참조자극과 표적의 상대적인 위치에 따라서 체계적으로 변화하였다. 동일한 실험결과가 추적 눈 운동의 방향이 상이하거나 참조자극과 표적의 다양한 물리적인 거리 조건에서도 일관되게 관찰되었다. 본 연구의 실험결과가 위치지각에 관하여 제안된 기존의 이론에 의해 어떻게 설명될 수 있는지를 논의하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.1291-1298
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• 2023

작전지역의 감시/경계에 활용되는 감시정찰 센서 네트워크에서 배치되는 지진동센서의 위치 정보와 탐지 신호 세기를 활용하여 표적의 위치를 산출하는 방법을 제안한다. 중계기에서 단말기로부터 수신받은 각 지진동센서들의 위치 정보와 센서로부터 수신된 탐지 신호 세기를 이용하여 표적 위치를 산출한다. 표적 측위 시 동적으로 오프셋을 제하는 방식을 통해 환경적 요인에 의한 성능 편차를 줄였다. 실제 표적 위치와 산출된 표적 위치의 차이를 통해 성능을 비교 검증하였다. 오차 평균 3.62m까지 감소하여 가중 중심 측위 방법보다 최대 62% 향상된 결과를 얻었다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권7호
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• pp.3480-3500
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• 2017

Accurate locating for the mobile target remains a challenge in various applications of wireless sensor networks (WSNs). Unfortunately, most of the typical localization algorithms perform well only in the WSN with densely distributed sensor nodes. The non-localizable problem is prone to happening when a target moves into the WSN with sparsely distributed sensor nodes. To solve this problem, we propose a collaborative and predictive localization algorithm (CPLA). The Gaussian mixture model (GMM) is introduced to predict the posterior trajectory for a mobile target by training its prior trajectory. In addition, the collaborative and predictive schemes are designed to solve the non-localizable problems in the two-anchor nodes locating, one-anchor node locating and non-anchor node locating situations. Simulation results prove that the CPLA exhibits higher localization accuracy than other tested predictive localization algorithms either in the WSN with sparsely distributed sensor nodes or in the WSN with densely distributed sensor nodes.

• 경영과학
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• 제29권3호
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• pp.1-11
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• 2012

This paper considers a localization problem in time difference of arrival (TDOA)-based radio frequency identification (RFID) systems. To estimate the position of a target tag, this paper suggests three localization algorithms that use benchmark tags. The benchmark tags are the same type as the target tag, but either the locations or distance of the benchmark tags are known. Two algorithms use the benchmarks for auxiliary information to improve the estimation accuracy of the other localization algorithms such as least squared estimator (LSE). The other one utilizes the benchmarks as essential tags to estimate the location. Numerical tests show that the localization accuracy can be improved by using benchmark tags especially when an algorithm using the LSE is applied to the localization problem. Furthermore, this paper shows that our benchmark algorithm is valuable when the measurement noise is large.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제7권1호
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• pp.3-7
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• 1996

정위적 방사선수술을 시행하기 위하여 CT, MR, 그리고 digital angiography 의 표적 위치결정의 정확도를 평가하였다. 특정한 지점의 위치가 이미 알려져 있는 (정밀도 : 0.lmm 이내) geometrical phantom 을 CT 혹은 MR로 scan 하였다. Scan 간격은 3mm 이었으며 FOV (Field of View)는 CT의 경우 35cm, MR 의 경우 28cm 이었다. 얻어진 영상은 GE format 의 형태로 TCP/IP를 이용하여 치료계획 컴퓨터로 전달되었다. 각 영상을 컴퓨터로 분석하여 얻은 측정된 좌표값을 이미 알고 있는 값과 비교하였다. Digital angiography 의 경우, 좌표값을 결정하기 위하여 anterior-posterior 방향과 lateral 방향의 film을 얻었으며 이 film은 film scanner를 이용하여 치료계획 컴퓨터로 전달되었다. CT 영상의 위치결정 오차는 1.2$\pm$0.5 mm이었으며 MR의 경우에는 coronal 및 sagittal 영상에 대하여 각각 평균 1.7$\pm$0.4mm, 2.1$\pm$0.7mm의 오차가 있었다. 반면에 Axial 영상의 경우에는 오차가 평균 4.7$\pm$ 0.9mm이었다. Digital angiography 의 위치결정 오차는 0.9$\pm$0.4mm이었다. CT, MR, 그리고 Angiography 등과 같은 진단장비를 이용하여 표적의 위치 및 형태를 정의하는데 있어서의 정확도는 진단 영상의 분해능 및 distortion 과 밀접한 관련을 가지고 있다. CT의 경우, 위치결정 오차는 주로 영상의 slice 간격에 따른 분해능에 의존하며 MR 영상의 경우에는 영상자체의 분해능과 더불어 head frame에 의한 distortion이 크게 작용하였다. 반면에 Digital angiography의 경우에는 fiducial marker의 distortion으로 인한 오차가 가장 크게 영향을 주었다. 본 연구의 결과는 치료계획시 PTV(Planning Target Volume)를 결정할 때 반드시 고려되어야 한다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제28권10호
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• pp.819-824
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• 2017

본 논문은 distributed Multi-input Multi-output(MIMO) 레이다 시스템에서 다수의 송 수신기 조합으로부터 얻어진 Time of Arrival(ToA) 정보들을 이용하여 표적의 위치를 추정하는 기법을 제안한다. 제안된 기법은 테일러 선형 근사를 반복적으로 수행함으로써 임의의 초기 값으로부터 표적의 위치를 추정한다. 시뮬레이션 결과는 제안된 알고리즘이 기존 표적 위치 추정 기법들보다 더 향상된, 더 나아가 Cramer-Rao Lower Bound(CRLB)에 도달하는 평균제곱오차(MSE) 성능을 가지는 것을 보여준다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제16C권5호
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• pp.645-652
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• 2009

모바일 환경에서 사용자의 위치를 기반으로 각종 정보나 서비스를 제공하는 위치 기반 서비스는 향후 정보 통신 산업의 핵심 응용으로 예상되고 있다. 위치 기반 서비스의 요소 기술로는 위치 측위 기술, 플랫폼 기술, 응용 서비스를 들 수 있다. 위치 측위 기술은 전송된 무선 신호를 측정 및 가공함으로써 측위 대상 단말기의 위치를 예측하는 기술이다. 본 논문에서는 IEEE 802.15.4 기반 환경에서 실내 측위 시스템 구축을 위한 적응력있는 위치 측위 기법을 제안한다. 제안 기법은 RSS(Received Signal Strength)를 이용한 삼각법 측위 시스템에서 위치 측위 정확도를 극대화할 수 있는 최적의 기준 AP를 선택하는 기법과 단말기 주변 전파 환경의 변화에 적응력있게 대처할 수 있는 단말기와 기준 AP사이의 거리 예측 기법으로 구성된다. 실내 측위 시스템을 실제로 구축함으로써 측위 정확도 측면에서의 제안 기법 성능을 검증하였다.