With the development of ICT(Information and Communication Technology), the number of smart devices is rapidly increasing. LBS(Location Based Service) applications that provide user's location based service are used in various fields. There is also a growing demand for indoor precision positioning technology to provide seamless services. In this paper, we propose an indoor positioning system that estimates the location of a smartphone user. The proposed algorithm determines whether the received signal is LOS(Line-of-Sight) or NLOS(Non-Line of-Sight) in order to decrease multipath effect by the indoor environment. The proposed positioning algorithm is very simple and requires only the AP(Access Point) coordinates. In addition, it requires only two APs for estimating the location of a smartphone user. The proposed algorithm is a practically applicable technology without any additional hardware and kernel modification in the smartphone. In the experiment results, the reliability of the positioning system was found to be within 0.83 m.
Wi-Fi AP(Access Point)의 기반구조인 OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing)의 동일채널 간섭신호에 대한 취약성과 그 대책의 하나인 OFDM과 스마트안테나의 결합구조가 설명되었다. 높은 효율을 보장하지만 복잡성을 수반하는 FFT(Fast Fourier Transform) 후단 구조 대신 저렴한 구축비용이 장점인 수신신호 분산행렬 기반의 FFT 전단 스마트안테나의 수학적 모델이 전개되었다. 그 BER(Bit Error Rate) 특성을 높이기 위하여 제안된 채널행렬 출력 분산행렬을 기반으로 한 FFT 전단 구조 스마트안테나의 성능 측정을 위한 컴퓨터 모의실험이 수행되었다. 수신신호 분산행렬에 의해 생성된 가중치벡터에 비해 채널행렬 출력에 의한 가중치벡터가 다양한 페이딩 환경 변화에서 우월한 성능을 보임이 증명되었다.
Platycodon grandiflorum is a medicinal herb that is used to treat pulmonary and respiratory allergic disorders. The objective of this study was to investigate the protective effects of ethyl acetate extract of Platycodon grandiflorum (PGEA) against inflammation and to discern the molecular mechanism of PGEA in lipopolysaccharide (LPS)-induced signal pathways in RAW264.7 macrophage cells. PGEA suppressed the generation of nitric oxide (NO) and the expression of inducible NO synthase induced by LPS in RAW264.7 cells, and inhibited the release of pro-inflammatory cytokines induced by LPS in RAW264.7 cells. Western blot analysis showed that PGEA suppressed LPS-induced phosphorylation of p38 and c-Jun N-terminal kinase (JNK) but not extracellular signal-regulated kinase and $I{\kappa}-B{\alpha}$ degradation. Inactivation of JNK and p38 was effectively alleviated by PGEA, which subsequently affected the activation of c-Jun and c-Fos, which are the essential components of the activator protein-1 (AP-1) transcription complex. Taken together, the results indicate PGEA suppress the activation of p38, JNK, and AP-1, thereby inhibiting the generation of NO and pro-inflammatory cytokines, which affect the regulation of inflammation. PGEA may be useful for the treatment of various inflammatory diseases.
Over the past few years, Wi-Fi signal based indoor positioning system (IPS) has been researched extensively because of its low expenses of infrastructure deployment. There are two major aspects of location-related information contained in Wi-Fi signals. One is channel state information (CSI), and one is received signal strength indicator (RSSI). Compared to the RSSI, the CSI has been widely utilized because it is able to reveal fine-grained information related to locations. However, the conventional IPS that employs a single access point (AP) does not exhibit decent performance especially in the environment of non-line-of-sight (NLOS) situations due to the reliability degeneration of signals caused by multipath fading effect. In order to address this problem, in this paper, we propose a novel method that utilizes multiple APs instead of a single AP to enhance the robustness of the IPS. In our proposed method, a hybrid neural network is applied to the CSIs collected from multiple APs. By relying more on the fingerprint constructed by the CSI collected from an AP that is less affected by the NLOS, we find that the performance of the IPS is significantly improved.
본 논문에서 구현하고자 하는 유비쿼터스 컴퓨팅 응용에 필요한 위치 인식 시스템의 주 요소는 블루투스 프로토콜 스택(BlueZ)에서 제공하는 RSSI(Received Signal Strength Indicator) 값을 측정하는 블루투스 AP, 측정된 RSSI 값을 위치 인식 서버에 전달하기 위한 무선 AP 공유기 그리고, 받은 데이터로 위치 값을 측정하는 위치 인식 서버 및 Context Broker(고 수준의 상황 정보를 추론하는 서버 역할)로 이루어져있다. 전체적인 동작 시스템은 위치 값을 측정하고자 하는 이동 매제(마스터)를 중심으로 최대 여덟 개까지 네트워크가 가능한 블루투스 AP(슬레이브)장치로 구성된 피코넷(Piconet) 영역에서 삼각측량 필요에 적절한 세 개의 블루투스 AP를 RSSI값을 이용하여 분류 한 후 이동 매체의 위치를 측정한다. 그 결과로 나온 데이터는 피코넷 영역에서 가장 가까운 무선 AP 공유기를 거쳐서 위치 값을 측정하는 위치 인식 서버에 전달한 후, 그 결과 값으로 Context Broker에서 상황 정보를 추론해서 Community Manager에서 유비쿼터스 컴퓨팅 응용에 맞게 서비스를 구현한다. 또한, 위와 같은 시스템 내부 구조 된 데이터처리는 리눅스 운영체제 내에서 디바이스 드라이버와 사용자 프로그램으로 구현된다.
본 연구에서는 8족 금속 원소인 osmium을 중심금속으로 4가지의 착물을 합성하였다. 합성한 착물은 ${[Os(bpy)}_2{(ap-im)Cl]}^{+/2+}$, ${[Os(dme-bpy)}_2{(ap-im)Cl]}^{+/2+}$, ${[Os(dmo-bpy)}_2{(ap-im)Cl]}^{+/2+}$, ${[Os(dcl-bpy)}_2{(ap-im)Cl]}^{+/2+}$이다. 합성된 착물을 순환전압전류법을 포함한 다양한 전기화학분석방법을 이용하여 전기적 성질을 조사하여 작용기에 따른 전위의 변화를 다음의 전위구간에서 $E_p$:$-0.06\;V{\sim}0.313\;V$ vs. Ag/AgCl 확인하였다. 합성한 화합물을 전기적 흡착방법으로 고정된 금나노입자(gold nano-particles)를 전극 위에 자기조립방식으로 고정화를 시켰다. 당과 당 분해효소(Glucose Oxidase, GOx)에 의한 촉매반응의 전류를 확인하였고, glucose농도에 따른 변화하는 전류의 양도 확인하였다. 마지막으로 고정된 4가지의 osmium complex는 서로 다른 전위로 인하여 촉매전류의 양이 달라지는 것을 알 수 있었고, 이로 인해 redox complex의 전위가 촉매반응에 미치는 영향을 확인 할 수 있었다.
본 논문에서는 핑거프린트를 기반으로 실내에 있는 물류의 위치와 재고를 파악하는 실내 물류 위치추적 시스템을 제안한다. 또한 이를 통해 실제 물류 센터 환경 인프라를 구축하고 물류 관리 시스템을 설계 및 구현하였다. 제안하는 시스템은 위치 단말기를 통해 신호 세기를 수집하고 신호지도를 제작하여 물품의 위치를 파악한다. 위치 단말기는 UHF RFID 리더기와 무선 랜카드로 이루어져 있으며 주변 RFID 신호와 무선 AP의 신호를 읽어 웹서버로 전송한다. 웹서버는 위치 단말기로부터 받아온 신호를 가공하여 데이터베이스에 저장하고 사용자는 해당 데이터를 이용하여 신호지도를 제작한다. 제안하는 시스템은 기존 핑거프린팅 방식에 UHF RFID 결합하여 다수의 객체를 조회하는 환경에서 성능을 개선하였다.
위치 정보를 제공하는 대표적인 측위 기술은 GPS다. 이 기술은 밀도가 높은 도심이나 숲, 그리고 실내와 같은 음영지역에서는 동작하지 않는 단점이 있다. 본 논문은 실내의 AP로 부터의 Wi-Fi 신호의 세기를 이용하여 보다 정확한 단말의 위치를 추정하게 해주는 실내 측위 하이브리드 알고리즘을 제안한다. 사용자의 위치를 결정하기 위해 건물 구조, 사람, 거리 등 다양한 환경에서 측정한 RSSI (received signal strength indicator) 값을 이용하여 측정 환경에 맞는 가장 적절한 경로손실모델을 수립한다. 이러한 경로 손실 모델에서 구해진 경로손실지수를 환경에 따라 변화시켜, AP로 부터 얻은 측정값을 이용하여 REKF (robust extended kalman filter)와 PF (particle filter) 알고리즘을 사용하여 단말기의 위치를 추정하게 된다. 보다 더 정확한 위치 추정을 위해 하나의 측위 방식만을 사용하지 않고, 실험을 통하여 구해진 임계값에 따라 어떠한 측위방식을 사용할 것인지를 결정한다. 제안한 하이브리드 알고리즘을 이용하여 실험한 결과 기존의 단일 측위 방식 보다 평균 17% 성능이 향상 되는 것을 볼 수 있었다.
Wi-Fi Round-trip timing (RTT) based location estimation technology estimates the distance between the user and the AP based on the transmission and reception time of the signal. This is because reception instability and signal distortion are greater than that of a Received Signal Strength Indicator (RSSI) based fingerprint in an indoor NLOS environment, resulting in a large position error due to multipath fading. To solve this problem, in this paper, we propose an end-to-end based WiFi Trilateration Net (WTN) that combines neural network-based RTT correction and trilateral positioning network, respectively. The proposed WTN is composed of an RNN-based correction network to improve the RTT distance accuracy and a neural network-based trilateral positioning network for real-time positioning implemented in an end-to-end structure. The proposed network improves learning efficiency by changing the trilateral positioning algorithm, which cannot be learned through differentiation due to mathematical operations, to a neural network. In addition, in order to increase the stability of the TOA based RTT, a correction network is applied in the scanning step to collect reliable distance estimation values from each RTT AP.
오늘날, 사용자들은 스마트 폰, 태블릿 등의 장치를 사용하여 항상 인터넷 서비스를 즐길 수 있다. 이러한 일을 일어날 수 있도록 하는 기술 중 하나가 Wifi이다. 그러나 휴대용 무선기기 사용자 들은 속도가 느려지거나 연결이 안정적이지 않다고 자주 생각하게 된다. 반면에, 유대용 무선기기 사용자들은 사용 가능한 여러 개의 다른 무선 Wifi Access Point (액세스 포인트) 가 종종 존재 하는 것을 본다. 본 논문에서는 여러 Wifi 액세스 포인트 중 가장 좋은 Wifi 액세스 포인트로 연결을 주기적으로 변경하는 WiSMax라는 애플리케이션을 제안한다. WiSMax는 AP스캐닝을 통하여 기기 주변 AP의 메타정보를 비교하며 AP의 세기 값을 계산하여 실시간 세기의 변화를 보여주며 T주기마다 가장 적합한 AP를 n개 추천한다. 추천된 AP들 중 가장 좋은 신호의 AP를 추천하여 연결하는 방식으로 진행된다. 실험 결과 WiSMax는 기존 AP연결 알고리즘에 비해 평균 대략 15% 가량 다운로드가 빠르며, 신호의 세기 역시 평균 5dBm 높아 사용자에게 고속 인터넷 연결을 제공하는 것을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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