최근 인터넷을 기반으로 사물을 연결하여 사람과 사물 간의 정보 소통을 가능하게 하는 지능형 서비스로서 사물 인터넷 서비스(IoT)에 대한 관심이 증가하고 있다. 특히 스마트 기기의 발전과 더불어 실내 위치 기반 서비스에 대한 수요는 급격히 증가하고 있다. 실내 위치 정보 측정을 위해 BLE(Bluetooth Low Energy) 기술의 iBeacon이 제공하는 RSSI 신호를 이용하여 비콘과 단말의 거리 정보를 연산하여 단말의 위치를 측위하게 된다. 그러나 RSSI 신호를 이용 한다는 점에서 신호 간섭과 날씨 등의 영향으로 인해 실내 위치 정보를 얻기가 어렵다는 문 점을 갖는다. 본 논문에서는 iBeacon의 신호 정보로 부터 신뢰성 높은 거리 정보를 얻기 위한 연산을 수행하여 신뢰할 수 있는 실내 위치 정보를 제공하는 시스템을 제안한다.
유비쿼터스(Ubiquitous) 라는 시대적 흐름에 따라 상황(Context)을 고려한 응용 서비스들에 대한 요구가 증가하고 있다. 이러한 서비스들은 대부분 사용자의 현재 위치 정보를 기반으로 하는 위치 기반 서비스(LBS : Location Based Service)의 형태를 띠고 있다. 현재 GPS(Global Positioning System)나 지상파를 이용한 위치 측정 방법이 널리 사용되고 있으며 보다 효율적이고 정확한 위치 측정을 위한 많은 연구들이 진행되고 있다. 최근에는 실외를 대상으로 하는 서비스뿐만 아니라 홈 서비스, 대형 건물 안내 서비스와 같은 실내를 중심으로 하는 서비스가 각광을 받고 있다. 실외 위치 측정 분야의 경우 이미 많은 상용 제품들이 출시되어 사용되고 있지만 상대적으로 실내의 위치를 알아내는 방법에 있어서는 이렇다 할 성과를 내지 못하고 있는 실정이다. 이에 본 논문에서는 현재 널리 쓰이고 있는 무선 통신 방법 중 하나인 무선랜을 이용한 실내 위치 측위 방법을 제안하고자 한다. 지금까지 연구되어져 온 대표적인 두 가지 실내 위치 측위 방법론과 이들에 대한 장단점을 분석하고 실제 구축된 시스템을 사례로 구체적인 시스템 구축 방법 및 실험 결과를 제시하였다 또한 기존 시스템의 위치 정확도를 향상시키고 연산 속도를 개선시키기 위한 몇 가지 새로운 방안을 제시하였다.
Location-Based Service(LBS) is a service that provides a variety of convenience in life using location information that can be obtained by mobile communication network or satellite signal. In order to provide LBS precisely and efficiently, we have to need technologies such as location determination technology, platform technology and server technology first. In this study, we studied on how we can reduce the error on location determination of objects such people and things. Fingerprint location determination method was applied to this study because it can be used at current wireless communication infrastructure and less influenced by a variety of noisy environment than other location determination methods. We used the time of arrival(ToA) method in fingerprint location determination method. In order to confirm the performance of suggested method, we developed location determination test program with LAbVIEW 2010 and performed the test. According to indoor test results, the suggested method reduced the distance error by 24%, 34% and 19% respectively at indoor environment compared with deterministic kWNN and Rice Gaussian fingerprint methods.
Recently, interests on positioning system for location-based services have been significantly increased. Many indoor environment systems using fingerprint scheme have been designed to take more accuracy of positioning, but they are inefficient in adapting to change of environments. In this paper, we focus on a client-based positioning system over WLAN for decreasing installation cost and adapting to change of environments. In the proposed system, APs with stable RSSI are selected as base APs independently for each reference point. Experimental results show that proposed system expands service area approximately 20% much than traditional systems using K-NN algorithm and needs only 20% modification process to fingerprint data compare with traditional systems whenever environment conditions are changed.
Location-Based Service(LBS) is a service that provides a variety of convenience in life using location information that can be obtained by mobile communication network or satellite signal. In order to provide LBS precisely and efficiently, we need the location determination technology, platform technology and server technology. In this study, we studied on how we can reduce the error on location determination of objects such people and things. Fingerprint location determination method was applied to this study because it can be used at current wireless communication infrastructure and less influenced by a variety of noisy environment than other location determination methods. We converted the probability value to logarithmic scale value because using the sum of k probability values is not suitable to be applied to weight determination. In order to confirm the performance of suggested method, we developed location determination test program with Visual Basic 6.0 and performed the test. According to indoor and outdoor test results, the suggested stochastic method reduced the distance error by 17%, 18% and 9% respectively at indoor environment and 25%, 11% and 4% at outdoor environment compared with deterministic NN, kNN and kWNN fingerprint methods.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제9권4호
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pp.302-306
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2021
Indoor localization is one of the basic elements of Location-Based Service, such as indoor navigation, location-based precision marketing, spatial recognition of robotics, augmented reality, and mixed reality. We propose a Voxel Labeling-based visual positioning system using object simultaneous localization and mapping (SLAM). Our method is a method of determining a location through single image 3D cuboid object detection and object SLAM for indoor navigation, then mapping to create an indoor map, addressing it with voxels, and matching with a defined space. First, high-quality cuboids are created from sampling 2D bounding boxes and vanishing points for single image object detection. And after jointly optimizing the poses of cameras, objects, and points, it is a Visual Positioning System (VPS) through matching with the pose information of the object in the voxel database. Our method provided the spatial information needed to the user with improved location accuracy and direction estimation.
Rendering maps is an essential feature of the user interface component of a location based service (LBS) system. However, a developer may not too much worry about implementing the rendering maps part of his or her system because there are quite a few publicly available libraries that provide all kinds of functions of manipulating maps. Google Maps, Yahoo Map, Naver Map, Daum Map, and so on are example sites that provide those libraries. Rendering drawings is to indoor LBS as rendering maps is to LBS. However, there is no such thing as Google Maps that provides libraries for rendering drawings. This paper introduces a few web services and a library that is useful in developing user interfaces of indoor LBS systems.
유비쿼터스 헬스케어용 초음파와 RF 기술을 이용한 무선센서네트워크 기반의 실내 위치 추적 시스템을 구현하고 테스트하였다. 개발된 실내 위치인식 시스템은 헬스케어를 위한 홈네트워크 장치의 하나로서 노인이나 만성질환자의 이동성과 활동성을 측정하는데 주안점을 두어 개발되었다. 천장에 설치된 비컨들은 RF 신호를 사용하여 위치정보를 listener에게 전송하게 되며, listener는 삼각측량법을 사용하여 3개의 비컨들로부터 얻어진 좌표 값을 계산하여 실내에서의 사람이나 물체의 위치 측정 뿐만아니라 환자의 활동성측정이 가능하도록 개발되었다. 본 연구에서는 위치에 대한 보안이 가능하도록 수동형식의 위치인식 시스템을 구현하고 비용절감을 위해 센서노드 사이의 연결이 무선으로 되도록 ad-hoc 알고리즘을 개발하였다.
유비 쿼터스 헬스케어용 초음파와 RF 기술을 이용한 무선센서네트워크 기반의 실내 위치 추적 시스템을 구현하고 테스트하였다. 개발된 실내 위치인식 시스템은 헬스케어를 위한 홈네트워크 장치의 하나로서 노인이나 만성질환자의 이동성과 활동성을 측정하는데 주안점을 두어 개발되었다. 천장에 설치된 비컨들은 RF신호를 사용하여 위치 정보를 listener에게 전송하게 되며, listener는 삼각측량법을 사용하여 3개의 비컨들로부터 얻어진 좌표 값을 계산하여 실내에서의 사람이나 물체의 위치 측정뿐만 아니라 환자의 활동성측정이 가능하도록 개발되었다. 본 연구에서는 위치에 대한 보안이 가능하도록 수동형식의 위치인식시스템을 구현하고 비용절감을 위해 센서노드 사이의 연결이 무선으로 되도록 ad-hoc 알고리즘을 사용하였다.
Increasing size and complexity of indoor structures have led to much more complication in the spatial cognition and situational awareness. Contrary to outdoor environments, occupants have limited information regarding the indoor space syntax in terms of architectural and semantic information as well as how they interact with their surroundings. The availability of such information could give conveniences to both users and managers in various aspects. In order to visualize the exact location of rooms and utilities in 3D, many studies and projects have utilized BIM models because of its promising value of representing building components. In fact, the application of BIM provides definitive spatial indoor data and creates services for indoor space management and navigation. Therefore, this paper aims to provide an overview of practices on BIM-based indoor spatial information implementation and location-based services. It is expected that enabling of technologies, data-rich content and accessibility of information products will accelerate the growth of the spatially-related markets in various fields.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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