• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2006년도 춘계종합학술대회
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• pp.430-433
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• 2006

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.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제10권6호
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• pp.1119-1123
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• 2006

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.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권1호
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• pp.277-290
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• 2019

The demand for indoor positioning is increasing day by day. However, the widely used positioning methods today cannot satisfy the requirements of the indoor environment in terms of the positioning accuracy and deployment cost. In the existing research domain, the localization algorithm based on three-dimensional space is less accurate, and its robustness is not high. Visible light communication technology (VLC) combines lighting and positioning to reduce the cost of equipment deployment and improve the positioning accuracy. Further, it has become a popular research topic for telecommunication and positioning in the indoor environment. This paper proposes a surface centroid TOA localization algorithm based on the VLC system. The algorithm uses the multiple solutions estimated by the trilateration method to form the intersecting planes of the spheres. Then, it centers the centroid of the surface area as the position of the unknown node. Simulation results show that compared with the traditional TOA positioning algorithm, the average positioning error of the surface centroid TOA algorithm is reduced by 0.3243 cm and the positioning accuracy is improved by 45%. Therefore, the proposed algorithm has better positioning accuracy than the traditional TOA positioning algorithm, and has certain application value.

• Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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• 제11권4호
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• pp.361-368
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• 2022

An indoor navigation system that utilizes long-term evolution (LTE) signals has the benefit of no additional infrastructure installation expenses and low base station database management costs. Among the LTE signal measurements, received signal strength (RSS) is particularly appealing because it can be easily obtained with mobile devices. Propagation channel models can be used to estimate the position of mobile devices with RSS. However, conventional channel models have a shortcoming in that they do not discriminate between line-of-sight (LOS) and non-line-of-sight (NLOS) conditions of the received signal. Accordingly, a previous study has suggested separated LOS and NLOS channel models. However, a method for determining LOS and NLOS conditions was not devised. In this study, a machine learning-based LOS/NLOS classification method using RSS measurements is developed. We suggest several machine-learning features and evaluate various machine-learning algorithms. As an indoor experimental result, up to 87.5% classification accuracy was achieved with an ensemble algorithm. Furthermore, the range estimation accuracy with an average error of 13.54 m was demonstrated, which is a 25.3% improvement over the conventional channel model.

• 한국가시화정보학회지
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• 제20권2호
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• pp.21-27
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• 2022

Air purifiers can be placed where the air cleaning is required, making it easy to manage indoor air quality. The position of the air purifier affects the indoor airflow pattern, resulting in different air cleaning efficiency. Many efforts and strategies have been examined through numerical simulations and experiments to find the proper location of the air purifier, but problems still remain due to the various geometrical indoor spaces and arrangements. Herein, we develop an artificial intelligence model to predict the performance of an air purifier depending on the installation location. To obtain the training data, numerical simulations were performed on the different locations of the air purifiers and airflow patterns. The trained artificial intelligence model predicted the air exchange performance depending on the installation location of the air purifier with a prediction accuracy of 92%.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.180-182
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• 2021

본 논문은 실내 환경에서 사용자를 대상으로 위치기반 서비스를 제공하기 위해 비콘을 이용해 사용자의 위치를 추정하는 방법을 제안한다. 저전력 비콘을 이용하여 위치를 추정하기 위해 비콘이 가지는 RSSI 값에 가우시안 필터를 적용하였고, 필터링한 RSSI 값을 통해 거리변환 함수를 구하여 삼변측량으로 태그 위치를 추정할 수 있게 구성하였다. 다수의 비콘이 설치된 실내 공간에서 3개의 비콘이 일정한 거리를 두고 있는 8곳에 대한 위치 추정 정밀도를 확인하였다. 그 결과 거리오차 0.242 표준편차 ±0.097를 가지는 사용자의 위치 추정이 가능함을 확인할 수 있었다.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제11권4호
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• pp.280-285
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• 2011

Recently, with the development of service robots and the concept of ubiquitous, the position estimation of mobile objects has received great interest. Some of the localization schemes are introduced, which provide the relative location of the moving objects subjected to accumulated errors. To implement a real time localization system, a new absolute position estimation method for a mobile robot in indoor environment is proposed. Design and implementation of the localization system comes from the usage of active beacon systems (based upon RFID technology). The active beacon system is composed of an RFID receiver and an ultra-sonic transmitter. The RFID receiver gets the synchronization signal from the mobile robot and the ultra-sonic transmitter sends out the traveling signal to be used for measuring the distance. Position of a mobile robot in a three dimensional space can be calculated basically from the distance information from three beacons and the absolute position information of the beacons themselves. In some case, the mobile robot can acquire the ultrasonic signals from only one or two beacons, due to the obstacles located along the moving path. In this paper, a position estimation scheme using fewer than three sensors is developed. Also, the extended Kalman filter algorithm is applied for the improvement of position estimation accuracy of the mobile robot.

• 대한전기학회논문지
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• 제45권2호
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• pp.310-318
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• 1996

It is very important for a mobile robot to estimate its current position With precise information about the current position, the mobile robot can do path-planning or environmental map building successfully. In this paper, a position estimation method using one color image is presented. The mobile robot(K2A) takes an image of a corridor and searches for the door and pillar, which are the given landmarks. The color information is used to distinguish the landmarks. In order to represent the presence of the landmarks, Image Mode is defined. This method adopts Kullback information distance. If a landmark is detected, with the color information, the mobile robot identifies the vertical line of the landmark and its crossing point and an experimental navigation is performed.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제48권3호
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• pp.60-67
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• 2011

가시광 무선 통신은 반도체로 제조된 LED (light emitted diode)의 발광을 제어하여 데이터를 송신하고, 수광 소자인 PD (photo diode)를 통하여 데이터를 수신하는 차세대 무선통신 기술이다. 가시광 무선 통신 시스템의 전송 능력은 LED의 발광 세기, PD의 수신 감도, 송수신기 간의 거리 및 송수신기가 이루는 수신각에 의해 결정된다. 특히, 수신기의 수직적 및 수평적 이동에 따라 송수신기가 거리와 수신각의 변화가 발생하고, 이러한 변화는 수신기의 수신 감도에 영향을 주어 시스템의 전송 능력이 저하될 수 있다. 이에 본 논문에서는 실내 가시광 무선 통신 시스템에서 LED AP (access point)의 통신 영역 내 수신 광도에 따른 위치별 수신 광도 특성화 곡선과 주기적으로 측정된 단말기의 수신 광도 변화를 비교하는 특징을 가진 단말기의 위치와 수신각 추정 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘에 대한 성능 분석을 위해 모의실험을 수행하였고, 그 결과 수신 광도 정보를 이용한 위치 및 수신각 추정이 가시광 무선통신 시스템의 성능을 향상 시킬 수 있음을 확인하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제17권5호
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• pp.48-54
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• 2018

4차 산업시대와 함께 스마트 팩토리가 대두되고 있으며, 다품종 소량생산 시대를 맞이하여 무인 운반차는 작업공간에서 물건을 운반하고 정리하는 무인 운반차의 활용도가 빠르게 증대하고 있다. 기존의 무인 운반차는 실내 위치인식 및 이동을 위해 유도선 방식, 위치기반 방식을 사용하여 자신의 위치를 검출하였고 이러한 방법은 초기 고비용 및 유지/관리 보수의 단점이 있었다. 본 논문에서는 단점을 해결하고자 물류창고의 White LED 마커를 이용하여 위치 데이터와 White LED 마커 인식 이미지 데이터를 활용하여 칼만 필터를 통해 무인 운반차의 직전경로를 예측함에 하는 방안에 대해 검증하였다. 이를 통해 격자구조에서 대부분을 차지하는 직선 이동에 대한 신뢰성을 확보하였다. 또한 추가적인 위치 센서에 대한 의존도 또한 줄일 수 있을 것이라 예상된다.