• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.199-205
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• 2015

많은 사용자가 항상 휴대하는 스마트폰을 대상으로 실내에서의 위치 인식을 위한 기술 개발이 매우 활발하다. 특히 음향 신호를 이용한 TDOA 방식의 위치 측정 시스템도 많이 연구되고 있는데, 이 방식은 스마트폰의 스피커와 음향 신호를 수신하기 위한 위치 측정 장치에 설치된 마이크들 사이의 거리를 측정하고 관련 쌍곡선 수식을 계산하여 스마트폰의 위치를 추정하는 것이다. 그러나 스피커와 각 마이크 사이의 거리를 측정하는 것에 항상 오차가 있고, 게다가 위치 측정 장치에 설치된 음향 센서인 마이크의 설치 위치 오차에 따라서 위치 측정 오차가 매우 크게 발생한다. 본 논문에서는 3차원 TDOA 위치 측정 시스템에서 음향 센서의 위치 오차에 따른 위치 측정 오차가 PDOP 시뮬레이션과 실험으로 분석되었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.627-633
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• 2007

이 논문은 선적 및 하역 작업을 위해 겐추리 크레인으로 들어오는 컨테이너 트레일러의 위치 추적 시스템에 대하여 기술한다. 위치 추적 시스템은 트레일러가 겐추리 크레인에 접근하였을 때 트레일러의 정지 지점을 운전자에게 알려준다. 위치 측정 센서는 RF 신호와 초음파 방식을 채택한 크리켓 mote 모듈을 사용하였다. 실시간 전송을 위해 위치 측정 주기를 단축하였으며 삼각측량 방법에 따른 3 차원 위치 계산식과 환경적 요인에 의한 거리 측정 오류 감소 방법을 제시하였다. 측정된 위치는 블루투스 통신을 통해 주기적으로 운전자 앞의 PDA (Personal Digital Assistant)에 전송된다. 실내외 테스트 결과 위치 오류는 3 cm 이내로 개선되었으며 위치 측정 표시 주기는 평균 0.5초였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.141-146
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• 2018

최근에 위치 인식 기술이 많은 관심을 받고 있다. 특히 실내에서 주변 환경에 영향을 받지 않고 사람이나 사물의 위치를 파악하고, 유용한 서비스를 제공하는 기술이 대두되고 있다. 기존에 물체나 사람의 위치를 인식하는 방법으로 보편적으로 GPS기술을 많이 사용하였다. GPS는 매우 효율적으로 위치를 감지하지만 실내에서의 위치를 파악하기는 어렵기 때문에 실내에서 위치 인식을 위한 방법으로 RFID의 사용이 대두되었다. RFID는 무선주파수를 이용하여 태그가 부착된 사물 또는 사람의 위치정보를 파악하는 기술이다. 본 논문에서는 RFID 시스템을 구성하고 태그를 이용하여 위치를 측정했다. 이때 실제위치와 측정된 위치간의 오차가 발생한다. 본 논문에서는 오차를 줄이기 위해 측정된 위치 데이터와 실제 위치 데이터를 이용하여 신경망을 훈련하였다. 이때 측정된 태그의 개수가 일정하지 않아 신경망을 훈련시키기 위한 입력값으로 적합하지 않으므로 무게중심 입력과 중앙값 입력으로 변환하여 입력하여 신경망을 훈련시켰다. 그 결과 신경망에 의한 위치 오차가 줄어든 것을 확인하였다. 또한 훈련시킨 개수를 50, 100, 200, 300개로 실험하여 데이터입력 개수와 오차의 상관관계를 확인하고, 신경망을 이용하여 훈련시켰을 때 무게중심 입력과 중앙값 입력을 사용했을 때의 오차를 비교하였다. 그 결과 훈련시킨 데이터 개수가 많을수록 오차가 줄어들고, 무게중심 입력보다 중앙값 입력을 사용했을 때 오차가 줄어드는 것을 확인하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제14권12호
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• pp.6420-6426
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• 2013

실내에서 자동 감시 시스템의 상업적 활용을 위하여 이동 로봇의 자기 위치 추정 능력과 더불어 주변 환경 인지 능력 향상의 필요성이 대두되고 있으며, 기존 이동 로봇의 위치 추정 및 주변 물체 인식 방법은 일반적으로 로봇 자체의 다종 센서들을 적극 활용하고 있다. 그러나 로봇의 센서만으로 이동 로봇의 실내에서 자기 위치 추정 문제 해결에 어려움이 있기에 본 논문에서는 건물에 이미 설치되어 구동되고 있는 CCTV 영상과 마커를 활용한 이동 로봇의 효과적이고 향상된 자기 위치 추정 기법을 제안하고자 한다. 보다 구체적으로 설명하면 먼저 마커 인식을 수행하는데 이는 입력 영상에서 물체 혹은 이동 로봇을 사각형으로 인지하고 이들의 꼭지점을 확인한 후 마커의 특징점을 찾아내고 이후 찾아낸 특징점에 대하여 실제 마커와 영상 관계식을 이용하여 좌표변환을 수행하고 이를 기반으로 이동 로봇의 자기 위치 추정을 수행한다. 특히, 로봇 및 장애물 등의 정보를 CCTV를 기준으로 절대 좌표값으로 환산하기에 본 연구 결과는 실내에서 로봇의 자기 위치 추정에 매우 유용하게 활용할 수 있을 것으로 사료되고 제안한 이동 로봇의 자기 위치 추정 기법을 검증하기 위해 실 로봇 시스템을 기반으로 동작 실험을 실시하였다.

• 한국측량학회지
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• 제36권5호
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• pp.395-401
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• 2018

Recently, most of mobile devices are equipped with GNSS (Global Navigation Satellite System). When the GNSS signal is available, it is easy to obtain position information. However, GNSS is not suitable solution for indoor localization, since the signals are normally not reachable inside buildings. A wide varieties of technology have been developed as a solution for indoor localization such as Wi-Fi, beacons, and inertial sensor. With the increased sensor combinations in mobile devices, mobile devices also became feasible to provide a solution, which based on PDR (Pedestrian Dead Reckoning) method. In this study, we utilized the combination of three sensors equipped in mobile devices including accelerometer, digital compass, and gyroscope and applied three representative PDR methods. The proposed methods are done in three stages; step detection, step length estimation, and heading determination and the final indoor localization result was evaluated with terrestrial LiDAR (Light Detection And Ranging) data obtained in the same test site. By using terrestrial LiDAR data as reference ground truth for PDR in two differently designed experiments, the inaccuracy of PDR methods that could not be found by existing evaluation method could be revealed. The firstexperiment included extreme direction change and combined with similar pace size. Second experiment included smooth direction change and irregular step length. In using existing evaluation method which only checks traveled distance, The results of two experiments showed the mean percentage error of traveled distance estimation resulted from three different algorithms ranging from 0.028 % to 2.825% in the first experiment and 0.035% to 2.282% in second experiment, which makes it to be seen accurately estimated. However, by using the evaluation method utilizing terrestrial LiDAR data, the performance of PDR methods emerged to be inaccurate. In the firstexperiment, the RMSEs (Root Mean Square Errors) of x direction and y direction were 0.48 m and 0.41 m with combination of the best available algorithm. However, the RMSEs of x direction and y direction were 1.29 m and 3.13 m in the second experiment. The new evaluation result reveals that the PDR methods were not effective enough to find out exact pedestrian position information opposed to the result from existing evaluation method.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2008년도 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.91-92
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• 2008

Localization and its applications are very important area of the mobile robot technology. Especially, accurate localization is needed when we move the mobile robot to the goal position. In indoor cases, Global Positioning System(GPS) is not suitable but Radio Frequency Identification(RFID) technology can provide position data to the robot. A proposed algorithm in this paper uses not only odometry data but also RFID data to improve estimation of true position of the robot with the particle filtering.

• Journal of Communications and Networks
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• 제16권3호
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• pp.305-310
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• 2014

Optimal position of access point (AP) is important for multi-gigabit wireless transmission in terahertz (THz) wireless local area network (WLAN)-type applications, where there exist the THz characteristic multiple clusters in channel propagation. By considering the multiple clusters in THz indoor communications, this paper investigates the optimal AP position when two APs are issued for increasing the system capacity. Numerical results reveal that the central position of each AP within each half service region, which offers the shortest cumulated path length for line-of-sight paths, is optimal to achieve the maximal system capacity.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1986년도 한국자동제어학술회의논문집; 한국과학기술대학, 충남; 17-18 Oct. 1986
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• pp.393-396
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• 1986

A Sun-Position Sensor using four phototransistors and shadow band device has been designed, and a Sun-Tracking System which tracks varying positions of the sun in elevation and azimuth axes has been built and its performance has been analyzed on the basis of indoor experiments and computer simulations. Two permanent-magnetic Step Motors (1.8.deg./step) for the main actuators and a CRC-800A kit with the Z-80CPU for the main controller have been selected to construct the Sun-Tracking System. It has been shown that the Sun-Position Sensor has about 0.5.deg. resolution and 25msec is required for the response of a single step input to reach its steady state.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능시스템학회 2008년도 춘계학술대회 학술발표회 논문집
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• pp.396-399
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• 2008

Kalman Filter is an efficient recursive filter that estimates the state of a dynamic system from a series of incomplete and noisy measurement. The filter is very powerful in the field of autonomous and assisted navigation. In this paper, we carry out comparative stduy to validate the performance of the application of Kalman Filter. We will build personal localization system based on Cricket mote, our system can present the real-time position of person when the man with PDA moves around. The proposed system is composed of cricket sensor networks, PDA and host computer. There is one listener attached to the PDA. The PDA will get the distance data from the listener synchronously. It will calculate the position of the person in the coordinate of the Cricket system with the trilateration method. Furthermore, it sends the real-time position information to the host computer by Bluetooth. The host computer will use Kalman Filter to process data and get the final estimated track of the person.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2018년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.73-74
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• 2018

This paper presents the incorporation of still-alive access points (SAPs) and helper access points (HAPs) that can be utilized as anchor nodes for position estimation of a First Responders (FRs) for rapidly deployable Emergency Communication Systems (ECS) in disaster recovery. In addition, the localization environment has is formulated and initially examines the use of a distributed Gauss-Newton algorithm (GNA) as optimization technizue. A simulation has been conducted and compared with the commonly used trilateration approach in position estimation.