• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제18권5호
• /
• pp.1317-1340
• /
• 2024

With the rapid development of information technology, people's demands on precise indoor positioning are increasing. Wireless sensor network, as the most commonly used indoor positioning sensor, performs a vital part for precise indoor positioning. However, in indoor positioning, obstacles and other uncontrollable factors make the localization precision not very accurate. Ultra-wide band (UWB) can achieve high precision centimeter-level positioning capability. Inertial navigation system (INS), which is a totally independent system of guidance, has high positioning accuracy. The combination of UWB and INS can not only decrease the impact of non-line-of-sight (NLOS) on localization, but also solve the accumulated error problem of inertial navigation system. In the paper, a fused UWB and INS positioning method is presented. The UWB data is firstly clustered using the Fuzzy C-means (FCM). And the Z hypothesis testing is proposed to determine whether there is a NLOS distance on a link where a beacon node is located. If there is, then the beacon node is removed, and conversely used to localize the mobile node using Least Squares localization. When the number of remaining beacon nodes is less than three, a robust extended Kalman filter with M-estimation would be utilized for localizing mobile nodes. The UWB is merged with the INS data by using the extended Kalman filter to acquire the final location estimate. Simulation and experimental results indicate that the proposed method has superior localization precision in comparison with the current algorithms.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
• /
• 제11권1호
• /
• pp.27-38
• /
• 2019

Sensors collect information for Internet of Things (IoT)-based services. However, indoor construction sites have a poor communication environment and many interfering elements that make it difficult to collect sensor information. In this study, a network was constructed between a Bluetooth Low Energy (BLE)-based IoT device based on a serverless IoT framework and a router. This experimental environment was applied to large- and small-scale indoor construction sites. Experiments were performed to test the communication performance of BLE-based IoT devices and routers at indoor construction sites. An analysis of the received signal strength indication (RSSI) graph patterns collected from the communication between the BLE-based IoT devices and routers for different testbed site situation revealed areas with good communication performance and poor communication performance due to interfering factors. The results confirmed that structural components of the building as well as the materials, equipment, and temporary facilities used in indoor construction interfere with the communication performance. Construction project managers will require improved technical knowledge of IoT, such as optimizing the router placement and matching communication between the router and workers, to improve the communication performance for large-scale indoor construction.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2017년도 춘계학술대회
• /
• pp.652-655
• /
• 2017

해양 정보통신 기술 발달로 해상에서도 다양한 통신 서비스 요구가 증대됨에 따라 해상 멀티대역 네트워크개념이 도입되고, 이를 위해 이기종 망 간에 최적의 네트워크를 선택하여 통신대역을 전환하는 멀티대역 네트워크 선택기(MNSS) 시스템이 소개되었다. 본 논문에서는 해상멀티대역 네트워크를 위해 개발된 MNSS 시스템의 MNSS 서버, 네트워크 인터페이스, 사용자 응용프로그램을 구현하고, 실내 실험환경 구축을 통해 각 통신대역의 가용상태 갱신, 통신대역 전환, 최적통신대역에서의 데이터통신 기능들을 검증한다.

• International Journal of Air-Conditioning and Refrigeration
• /
• 제15권3호
• /
• pp.137-146
• /
• 2007

CFD simulation is a very useful tool to predict the concentration of contaminant generated from the building materials in a single room. However, there is a limitation on analyzing air movement and contaminant concentration in a multi-room when the door of each room is closed. In this study, network based simulation was coupled with contaminant simulation for the multi-room condition, using an network simulation tool 'ESP-r'. The coupled simulation was first validated with experimental measurements which performed to define the characteristics of the analyzed space prior to the simulation, and indoor air flow and contaminant concentration between rooms were then analyzed when the door of each room was open and closed in the case of natural and forced ventilation.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
• /
• 제어로봇시스템학회 1996년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); 포항공과대학교, 포항; 24-26 Oct. 1996
• /
• pp.306-309
• /
• 1996

This paper presents a method of landmark recognition in indoor environments using a neural-network for an autonomous mobile robot. In order to adapt to image deformation of a landmark resulted from variations of view-points and distances, a multi-labeled template matching(MLTM) method and a dynamic area search method(DASM) are proposed. The MLTM is. used for matching an image template with deformed real images and the DASM is proposed to detect correct feature points among incorrect feature points. Finally a feed-forward neural-network using back-propagation algorithm is adopted for recognizing the landmark.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국해양정보통신학회 2010년도 추계학술대회
• /
• pp.389-392
• /
• 2010

특수한 작업장이외의 주택실내나 일반 사무실 등에서의 공기오염 문제는 인간이 주거시설에 거주한 이례로 계속되어온 문제로서 그 대책이 시급하다. 쉽게 외부의 신선한 공기와 충분한 양의 환기로서 해결이 가능하나 사람이 계속해서 관리해 주기에는 불편한 상황이다. 네트워크상에서 센서 네트워크를 이용한다면 쉽게 관리 및 제어가 가능하다. 유비쿼터스 센서 네트워크는 부착된 태그와 센서로부터 사물 및 환경 정보를 감지, 저장, 가공, 전달하여 인간 생활에 폭넓게 활용되며, 환경오염에 대해서도 사람이 직접 측정 및 모니터링 하기 힘든 지역에 설치되어 활용되고 있다. 다른 네트워크에 비해 초소형, 저전력, 저비용으로 쉽게 구성 가능하기 때문에 꾸준히 연구되어지고 있으며 환경과 IT의 전략적 융합을 통한 그린 IT의 네트워크 접목 또한 중요한 연구분야로 조명되고 있다. 본 논문에서는 네트워크 기반하에 실내 공기질 관리를 구성하고 관리 및 제어하여 활용 방안에 대하여 제시한다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
• /
• 제22권2호
• /
• pp.101-106
• /
• 2016

셀룰러 시스템을 기반으로 하는 펨토셀 네트워크는 실내 환경에서 대용량 데이터 전송을 위한 기술로 주목 받고 있다. 본 연구에서는 다수의 펨토 기지국을 배치하여 서비스를 제공하는 실내 환경에서 커버리지 문제와 데이터 전송 부하 문제를 동시에 고려하는 기지국의 파워 조절 분산 방법을 제안한다. 사용자의 데이터 사용량은 시간과 장소에 따라 지속적으로 변화하기 때문에 기지국의 데이터 전송 부하를 효과적으로 분배하는 동적 파워 조절 방법이 요구된다. 또한, 대규모 시설에 설치되어 있는 펨토셀 네트워크 시스템을 효율적으로 운영하기 위해서는 기지국의 파워 조절을 위한 분산 알고리즘이 필요하다. 본 논문에서는 기지국 사이의 데이터 전송 부하를 효과적으로 분배하는 분산 알고리즘을 제시한다. 또한, 일부 기지국에서 발행한 장애를 대응하는 방법과 새로운 기지국을 추가하는 방법을 제시한다. 모의 실험을 통해서 제안한 알고리즘의 성능을 시험하였다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제22권11호
• /
• pp.1442-1447
• /
• 2018

RFID를 이용한 실내 위치 인식 시스템은 실내의 위치를 예측하는 방식이기 때문에 장애물 등 주변 환경에 의해 오차가 발생한다. 본 논문에서는 역전파 신경망을 이용하여 오차를 줄이고자 한다. 신경망은 층간의 가중치를 조정하고 훈련시켜 리더를 보유한 물체의 실제위치와 실험을 통해 예상되는 위치간의 오차를 줄인다. 본 논문에서는 중앙값을 사용한 방법과 방사 형태를 사용한 방법을 신경망의 입력으로 사용하는 구성을 제안하였다. 두 가지 방법 중 장애물이 있는 환경에서 어떤 방법이 실제 위치를 인식하는 데에 더 효율적인지 확인하고 오차를 줄이고자 한다. 그 결과 중앙값을 이용한 방법이 오차가 더 적었으며, 데이터 개수가 많을수록 오차가 더 줄어드는 것을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제24권4호
• /
• pp.494-500
• /
• 2020

본 논문에서는 초광대역 (Ultra-wideband, UWB) 시스템에서 실내 위치 측위를 위한 새로운 거리 추정 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 딥러닝 기법 중 하나인 순환 신경망 (RNN)을 기반으로 한다. 순환신경망은 시계열 신호를 처리하는데 유용한데 UWB 신호 역시 시계열 데이터로 볼 수 있기 때문에 순환신경망을 사용한다. 구체적으로, UWB 신호가 IEEE 802.15.4a 실내 채널모델을 통과하고 수신된 신호에서 순환신경망 회귀를 통해 송신기와 수신기 사이의 거리를 추정하도록 학습한다. 이렇게 학습된 순환신경망 모델의 성능은 새로운 수신신호를 이용하여 검증하며 기존의 임계값 기반의 거리 추정 기법과도 비교한다. 성능지표로는 제곱근 평균추정에러 (root mean square error, RMSE)를 사용한다. 컴퓨터 모의실험 결과에 따르면 제안하는 거리 추정 기법은 수신신호의 신호 대 잡음비 (signal to noise ratio, SNR) 및 송수신기 사이의 거리와 상관없이 기존 기법보다 항상 월등히 우수한 성능을 보인다.

• 한국전자통신학회논문지
• /
• 제17권4호
• /
• pp.687-694
• /
• 2022

본 논문에서는 Visual 동시적 위치추정 및 지도작성(SLAM : Simultaneous Localization and Mapping)기술을 응용하여 실내에서 생성된 SLAM 맵을 기반으로 지정된 목적지에 물건을 배달하는 자율주행 차량 플랫폼을 제안하였다. 실내에서 SLAM 맵을 생성하기 위해 소형 자율주행 차량 플랫폼의 상단에 SLAM 맵 생성을 위한 심도 카메라를 설치하고 SLAM 맵 속에서의 정확한 위치추정을 하기 위해 추적 카메라를 장착하여 구현하였다. 또한, 목적지의 표찰을 인식하기 위해 합성곱 신경망(CNN : Convolutional neural network)을 사용하여 목적지에 정확하게 도착할 수 있도록 주행 알고리즘을 적용하여 설계하였다. 실내 배송 자율주행 차량을 실제로 제작하였고 SLAM 맵의 정확도 확인과 CNN을 통한 목적지 표찰 인식 실험을 수행하였다. 결과적으로 표찰 인식의 성공률을 향상시켜 구현한 실내 배송용 자율주행 차량의 활용 적합성 여부를 확인하였다.