• Information and Communications Magazine
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• v.32 no.2
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• pp.89-97
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• 2015

최근 실내에서 사용할 수 있는 무선랜 신호의 증가와 스마트폰 사용자의 폭발적 증가로 무선랜 신호를 이용한 스마트폰의 실내 위치인식에 대한 요구가 커지고 있다. 본 고에서는 전 세계 실내 공간을 대상으로 위치정보를 제공하는 글로벌 실내 위치인식 및 실내,외 통합 내비게이션 서비스 실현에 요구되는 제반 환경과 요소 기술을 위치기술 스택이라는 틀을 통해서 소개한다. 아울러 사용자 참여 방식으로 글로벌 실내 위치인식 시스템을 구현하기 위한 KAIST Indoor Locating System(KAILOS)의 주요 구성 요소와 핵심 요소 기술, 그리고 KAILOS상에서 구현된 KAIST 캠퍼스 실내,외 통합 내비게이션 시스템에 대해서도 소개한다.

• Information and Communications Magazine
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• v.34 no.4
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• pp.10-16
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• 2017

본 고에서는 실내위치인식 및 내비게이션 기술 분야 전문 국제학술대회인 IPIN(Indoor Positioning and Indoor Navigation)에서 매년 개최되고 있는 실내위치인식 경진대회에 대한 전반적인 체계, 운영현황에 대해 소개한다. 실내위치인식 기술은 최근 몇 년 사이에 여러 가지 기술적 사회적으로 그 중요성이 높아지고 있으며 이에 부응하여 해를 거듭할수록 경진대회에 대한 관심이 높아지고 있다. 본 고에서는 경진대회가 실제 어떻게 진행되는지 안내하기 위해 2016년 IPIN 경진대회의 결과를 요약 정리하고, 실내위치인식을 위해 어떤 접근방법들이 제안되었는지 살펴본다.

• Information and Communications Magazine
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• v.34 no.4
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• pp.3-9
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• 2017

일과시간의 80% 이상을 실내공간에서 보내고, 무선통화의 70%와 데이터 접속의 80%가 실내로부터 시작되고, 또한 39%의 스마트폰 사용자가 위치기반 서비스를 사용하고 있기 때문에 실내 환경에서 보행자들에 대한 위치기반 서비스가 크게 확대될 것으로 전망하고 있다. 본고에서는 국내외 실내위치인식 기술에 대한 개발 및 서비스 현황 그리고 다양한 방식의 실내위치인식 기술들의 성능을 검증하기 위하여 최근 활발하게 진행되고 있는 실내위치인식 및 항법 경진대회들을 소개한다. 정부는 위치기반 서비스에 대한 국가 기술 경쟁력 확보를 위하여 연구개발에 대한 장기적인 투자뿐만 아니라 정부주도 대형 행사 기간 동안에는 적극적인 시범 서비스를 수행하였다, 본고에서는 2014년 ITU 전권회의 기간 동안 제공한 실내 길안내 서비스 및 2018년 평창올림픽 기간 동안 참가자들에게 제공할 증강현실기반 실내외 끊김 없는 길안내서비스에 대해서 소개한다.

• Journal of Korea Spatial Information System Society
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• v.10 no.2
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• pp.49-62
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• 2008

This paper proposes an indoor location positioning system for the image recognition based LBS. The proposed system is a vision-based location positioning system that is implemented the augmented reality by overlaying the location results with the view of the user. For implementing, the proposed system uses the pattern matching and location model to recognize user location from images taken by a wearable mobile PC with camera. In the proposed system, the system uses the pattern matching and location model for recognizing a personal location in image sequences. The system is estimated user location by the image sequence matching and marker detection methods, and is recognized user location by using the pre-defined location model. To detect marker in image sequences, the proposed system apply to the adaptive thresholding method, and by using the location model to recognize a location, the system can be obtained more accurate and efficient results. Experimental results show that the proposed system has both quality and performance to be used as an indoor location-based services(LBS) for visitors in various environments.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.637-639
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• 2005

영상 정보를 통한 실내 환경의 인식은 지능형 로봇에서 매우 중요한 문제이다. 영상을 통한 실내 환경정보는 로봇의 각도나 위치의 영향으로 불확실해질 수 있으므로 영상 인식 기법은 이러한 불확실함에 강인함을 갖고 있어야 한다. 본 논문에서는 불확실하게 들어오는 실내 환경 정보에서 PCA를 통한 위치 정보와 SIFT를 통한 물체 존재 정보를 추출하고 이를 베이지안 네트워크에 적용하여 장소 및 물체를 인식하는 방법을 제안한다. 실제 실내 환경에서의 실험을 통하여 8곳의 위치 및 20개의 오브젝트를 효과적으로 인식하는 것을 확인할 수 있었으며 위치에 따른 물체의 존재 확률 추론 및 존재 물체에 의한 위치 확률의 수정 등 다양한 방향의 추론도 가능하다.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.23 no.1
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• pp.154-161
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• 2018

As the number of smartphone users increases, research on indoor location recognition service is necessary. Access to indoor locations is predominantly WiFi, Bluetooth, etc., but in most quarters, WiFi is equipped with WiFi functionality, which uses WiFi features to provide WiFi functionality. The study uses the random forest algorithm, which employs the fingerprint index of the acquired WiFi and the use of the multI-value classification method, which employs the receiver signal strength of the acquired WiFi. As the data of the fingerprint, a total of 4 radio maps using the Mac address together with the received signal strength were used. The experiment was conducted in a limited indoor space and compared to an indoor location recognition system using an existing random forest, similar to the method proposed in this study for experimental analysis. Experiments have shown that the system's positioning accuracy as suggested by this study is approximately 5.8 % higher than that of a conventional indoor location recognition system using a random forest, and that its location recognition speed is consistent and faster than that of a study.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.35 no.7B
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• pp.1058-1065
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• 2010

In the recent, the importance of ubiquitous-related technique is increased as many companies and researchers make an effort to create a new service model using ubiquitous computing and network technologies. Especially, the research of indoor location recognition has gained a lot of interest because it is a critical component for supporting ubiquitous services. Nevertheless, the simulation tool for indoor location recognition hardly has studied compared to their importance. In this paper, we propose a Ptolemy-based simulator over UWB channel that provides short-range and high-bandwidth communication. Finally, we conduct experiments using the proposed simulator and analyze the performance of various location recognition algorithms.

• Aerospace Engineering and Technology
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• v.12 no.1
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• pp.128-136
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• 2013

Recently, the localization recognition system research has been studied using various sensors according to increased interest in autonomous navigation flight. In case of indoor environment which cannot support GPS information, we have to look for another way to recognize current position. The Image-based localization recognition system has been interested although there are lots of way to know current pose. In this paper, we explain the localization recognition system based on mark and implementation of autonomous navigation flight. In order to apply to real environment which cannot support marks, localization based on real-time 3D map building is discussed.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.05a
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• pp.597-599
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• 2018

최근 IOT(Internet of Things)환경에서 위치기반 서비스를 제공하기 위해 실내 위치인식 연구가 활발히 진행되고 있으며 실내 위치인식 기술은 주로 WiFi, 블루투스, RFID 등으로 구현되고 있다. 본 논문은 Arduino를 이용해 WiFi 측정 및 통신이 가능한 Smart Watch를 제작하였다. 실내위치 측위를 위해 WiFi Fingerprinting기법 Radiomap을 구축한 다음 Arduino Smart Watch에서 측정한 AP신호 값을 Radiomap과 비교하여 실내위치 측정 및 데이터 수집하였다. 향후 수집된 다수의 사용자 데이터를 군집도 분석하거나 실내공간에서의 IOT(Internet of Things)분야에 활용 가능 할 것으로 예상된다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2008.06a
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• pp.775-776
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• 2008

본 논문은 WLAN 환경에서 웨이블릿과 신경망을 사용한 실내 위치인식 방법을 제안한다. 제안한 방법의 기본적인 아이디어는 경제적이면서 효율적인 방법으로써 실내에 설치된 무선 AP들로부터 수신된 신호들의 수신세기로부터 비교적 정확하게 위치를 추정하는 연구이다. 일반적으로 무선 신호는 주위 환경 및 건물 구조적 요인에 의해 수신세기가 더해지거나 감해지는 현상이 발생함으로써 수신된 각 신호세기로부터 신호 잡음과 오류에 강인하고 시간과 주파수 도메인의 정보 표현이 가능하며 각 신호세기들간의 구별성을 갖는 특징값 획득이 필요하다. 제안 방법에서는 웨이블릿 변환을 이용하여 수신된 신호로부터 중복 데이터와 잡음에 민감하게 반응하지 않는 특징값을 획득하고, 수신신호 전역 및 지역적 특징의 표현이 가능한 신경망을 사용하여 실내위치인식 방법은 제안한다. 실험 결과 실내위치 인식률이 94 % 이상 제시하였다.