Nowadays, mobile robots have been used to search for uncontrolled radioactive source in indoor environments to avoid radiation exposure for technicians. However, in the indoor environments, especially in the presence of obstacles, how to make the robots with limited sensing capabilities automatically search for the radioactive source remains a major challenge. Also, the source search efficiency of robots needs to be further improved to meet practical scenarios such as limited exploration time. This paper proposes an automatic source search strategy, abbreviated as ACA: the location of source is estimated by a convolutional neural network (CNN), and the path is planned by the A-star algorithm. First, the search area is represented as an occupancy grid map. Then, the radiation dose distribution of the radioactive source in the occupancy grid map is obtained by Monte Carlo (MC) method simulation, and multiple sets of radiation data are collected through the eight neighborhood self-avoiding random walk (ENSAW) algorithm as the radiation data set. Further, the radiation data set is fed into the designed CNN architecture to train the network model in advance. When the searcher enters the search area where the radioactive source exists, the location of source is estimated by the network model and the search path is planned by the A-star algorithm, and this process is iterated continuously until the searcher reaches the location of radioactive source. The experimental results show that the average number of radiometric measurements and the average number of moving steps of the ACA algorithm are only 2.1% and 33.2% of those of the gradient search (GS) algorithm in the indoor environment without obstacles. In the indoor environment shielded by concrete walls, the GS algorithm fails to search for the source, while the ACA algorithm successfully searches for the source with fewer moving steps and sparse radiometric data.
This study aimed at developing integrated logic for controlling heating device and openings of the double skin facade buildings. Two major logics were developed-rule-based control logic and artificial neural network based control logic. The rule based logic represented the widely applied conventional method while the artificial neural network based logic meant the optimal method. Applying the optimal method, the predictive and adaptive controls were feasible for supplying the advanced thermal indoor environment. Comparative performance tests were conducted using the numerical computer simulation tools such as MATLAB (Matrix Laboratory) and TRNSYS (Transient Systems Simulation). Analysis on the test results in the test module revealed that the artificial neural network-based control logics provided more comfortable and stable temperature conditions based on the optimal control of the heating device and opening conditions of the double skin facades. However, the amount of heat supply to the indoor space by the optimal method was increased for the better thermal conditioning. The number of on/off moments of the heating device, on the other hand, was significantly reduced. Therefore, the optimal logic is expected to beneficial to create more comfortable thermal environment and to potentially prevent system degradation.
인도어 무선 통신 시스템에서 무선 네트워크의 신뢰성 보장을 위하여, 갑작스런 네트워크 결함 문제의 발생을 신속하게 해결해야 한다. 본 논문에서는, 사용자들에게 끊김없는 연결성 제공을 위하여 적응적 자원관리 (ARM: Adaptive Resource Management) 기법을 제안한다. 시스템 용량 및 사용자 공평성을 동시에 고려하여, ARM 기법에서는 적응적으로 힐링 서브채널 세트를 결정하고, non-convex 최적화 문제를 기반으로 서브채널과 파워를 반복적으로 할당한다. 시뮬레이션을 통하여 평균 셀 용량과 사용자 공평성 관점에서 제안하는 기법의 우수성을 증명한다.
최근 유비쿼터스 관련 연구가 활발히 이루어지고 있으며 이를 활용한 응용분야들이 확대되고 있다. 대표적인 응용분야로는 GPS를 이용한 실외측위기술을 기반으로 발전한 위치기반서비스(LBS)가 있으며, 현재 많은 서비스들이 상용화 되어 있다. 최근 들어서는 대규모 실내공간과 실내에서의 사고의 증가와 함께 실내 공간을 대상으로 하는 서비스에 대한 관심이 증가하고 있으며 관련된 연구들이 진행되고 있다. 실내 공간 응용기술의 핵심은 3차원 실내 공간데이터의 모델링 기법과 이와 연동 가능한 센서기술이다. 하지만 아직은 실내위치기반서비스를 위한 측위기술 및 공간데이터에 대한 표준과 활용방안이 미비한 상태이다. 본 연구에서는 실내 위치기반서비스에서 사용 가능한 간단한 3차원 실내 공간 데이터 모델의 구축방법과 이를 활용할 수 있는 방법론을 제시하고자 한다. 본 연구에서 제시하는 모델은 2차원 기반의 multi-layered 구조를 가지며, 2차원 및 3차원으로 가시화가 가능하도록 하였다. 또한 제시한 3차원 실내 공간 모델의 실내 기반 서비스로의 적용을 테스트하기 위하여 CA(cellular automata)기반의 대피 시뮬레이터와 대피 경로 안내 시스템 그리고 실내센서(카메라)와의 연동 등 몇 가지 응용분야에 대한 테스트를 수행하였다.
Representation of various types of information in an interactive virtual reality environment on mobile devices had been an attractive and valuable research in this new era. Our main focus is presenting spatial indoor location sensing information in 3D perception in mind to replace the traditional 2D floor map using handheld PDA. Designation of 3D virtual reality by Virtual Reality Modeling Language (VRML) demonstrates its powerful ability in providing lots of useful positioning information for PDA user in real-time situation. Furthermore, by interpolating portal culling algorithm would reduce the 3D graphics rendering time on low power processing PDA significantly. By fully utilizing the CC2420 chipbased sensor nodes, wireless sensor network was established to locate user position based on Received Signal Strength Indication (RSSI) signals. Implementation of RSSI-based indoor tracking method is low-cost solution. However, due to signal diffraction, shadowing and multipath fading, high accuracy of sensing information is unable to obtain even though with sophisticated indoor estimation methods. Therefore, low complexity and flexible accuracy refinement algorithm was proposed to obtain high precision indoor sensing information. User indoor position is updated synchronously in virtual reality to real physical world. Moreover, assignment of magnetic compass could provide dynamic orientation information of user current viewpoint in real-time.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권8호
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pp.3657-3682
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2018
This paper presents a Bluetooth and pedestrian dead reckoning (PDR)-based indoor fusion localization approach (BtPDR) using smartphones. A Bluetooth and PDR-based indoor fusion localization approach can localize the initial position of a smartphone with the received signal strength (RSS) of Bluetooth. While a smartphone is moving, BtPDR can track its position by fusing the localization results of PDR and Bluetooth RSS. In addition, BtPDR can adaptively modify the parameters of PDR. The contributions of BtPDR include: a Bluetooth RSS-based Probabilistic Voting (BRPV) localization mechanism, a probabilistic voting-based Bluetooth RSS and PDR fusion method, and a heuristic search approach for reducing the complexity of BRPV. The experiment results in a real scene show that the average positioning error is < 2m, which is considered adequate for indoor location-based service applications. Moreover, compared to the traditional PDR method, BtPDR improves the location accuracy by 42.6%, on average. Compared to state-of-the-art Wireless Local Area Network (WLAN) fingerprint + PDR-based fusion indoor localization approaches, BtPDR has better positioning accuracy and does not need the same offline workload as a fingerprint algorithm.
Although various studies about indoor positioning systems, such as beacon and Wifi, have been conducting for indoor positioning of workers at construction sites, these systems have limitations in terms of accuracy or economics. To overcome these limitations, geomagnetic field sequence-based indoor positioning technology can be a good alternative. However, it is necessary to correct the geomagnetic field near the construction material stocking area since the geomagnetic field can be distorted near construction materials such as rebars. Therefore, this study conducted an experiment for identifying correction range of geomagnetic field near the construction material stocking area. It was analyzed that the geomagnetic field should be corrected up to 60cm in the horizontal direction from the stocking point if the height of stocking area for rebars is 40cm or more. This study can be used for important reference for development of geomagnetic field sequence-based indoor positioning technology suitable for construction sites.
In this paper, we proposed a method of improving the location estimation error existing in RTLS (Real Time Location Service) system for the individual mobility. As ubiquitous age comes, interest for indoor location tracking system is getting more increased. However, existing indoor location tracking system does not correspond actively to frequent changes in indoor environment, and there is a problem that correct location measurement of moving object is difficult due to NLOS (non-line-of-sight) property of indoor environment. Purpose of this paper is to propose an environment accommodation location tracking system that improves the location precision of moving object and grasps location of the object effectively, which is essential an element effectively to provide service and satisfy various users' request.
무선 근거리 통신망 환경의 측위 전략은 정확도는 떨어지지만 측위를 위한 특수 장비가 필요 없다는 점에서 매력이 있다. 본 논문은 무선 근거리 통신망 환경에서 옥내 이동 물체의 제적을 의사 결정 트리기법을 이용한 측위 방법으로 측정하고, 측정치가 실제 궤적과 다르지 않음을 통계적으로 검정함으로써 이렇게 얻은 궤적을 실제 응용 시스템 개발에 사용하여도 좋다는 이론적 근거를 제공한다.
무선 네트워크 기반 실내 측위는 측위를 위한 특수 장비를 필요로 하지 않고, Fingerprinting 방식은 무선 네트워크 기반 측위를 위한 기술 중에서 가장 정확도가 높기 때문에 무선 네트워크 fingerprinting 방식이 가장 적당한 실내 측위 방법이다. Fingerprinting 방식은 준비 단계와 실시간 측위 단계로 구성되고 정확한 위치 측정을 위해 보다 효율적이고 정확해야 한다. 본 논문에서는 Fingerprinting 방식에 대한 베이지안 알고리즘으로 강력한 통계적 학습 이론인 베이지안 학습을 결합한 퍼지 군집화를 이용하여 실내 측위를 결정하는 알고리즘을 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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