• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 추계학술대회
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• pp.661-663
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• 2014

대형 건물에 설치된 조명의 경우, 야간 통행자를 위해 인체 감지센서나 재실 감지센서를 이용하여 통행자가 존재할 때 조명기구를 점등하고 통행자가 없을 시 자동적으로 조명기구를 소등하여 불필요한 전력 소모를 줄인다. 하지만 부적절한 센서 위치로 인한 오작동의 문제가 있으며, 통로의 경우 통행자 통과 후에도 장시간 조명기구가 점등되어 효율적으로 전력 소비를 감소시키지 못한다. 본 논문에서는 실내 위치 측위 기술 중 하나인 fingerprinting 기법을 이용, 통행자의 위치를 추정하여 조명기구를 제어하는 방안을 제안한다. 1개 통로를 대상으로 한 실험 결과 통행자 이탈 후 조명이 점등되어 있는 시간이 기존방식에 비해 약 7분정도 감소하는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 춘계학술대회
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• pp.861-863
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• 2014

실내 위치 기반 서비스를 위한 대표적인 위치 추정 시스템으로 fingerprinting 기법이 존재하지만 fingerprinting map을 구축하는 시간이 오래 걸리는 문제가 있으며, 이러한 문제를 해결하기 위해 유사한 공간에서 WAP(wireless access point)의 수신신호가 항상 유사하다는 것을 증명해야한다. 본 논문에서는 WAP의 수신신호 데이터를 이용한 fingerprinting map을 구성할 수 있는 방안을 제안한다. 이를 위해 같은 공간에서 WAP의 위치를 변경하며 그에 따른 거리 대 RSSI 변화 추이를 확인하였으며, 유사한 공간의 다른 지점에서 수집한 RSSI가 유사하게 변화는 것을 확인하였다.

• 대한건축학회논문집:구조계
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• 제33권12호
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• pp.91-98
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• 2017

In this study, the effect of window installation position in the residential building with the external insulation was numerically investigated in terms of insulation performance and heating/cooling energy consumption. For different window positions, 2-D heat transfer simulation was conducted to deduce the linear thermal transmittance, which was inputted to the dynamic energy simulation in order to analyze heating/cooling energy consumption. Simulation results showed that the linear thermal transmittance ranges from 0.05 W/mK to 0.7 W/mK, and is reduced as the window is installed near the external finish line. Indoor surface temperature and TDR analysis showed that the condensation risk is the lowest when the window is installed at the middle of the insulation and wall structure. It was also found that the window installation near the external finish can reduce the annual heating/cooling energy consumption by 12~16%, compared with the window installation near the interior finish. Although the window installation near the external finish can achieve the lowest heating/cooling energy consumption, it might lead to increased condensation risks unless additional insulation is applied. Thus, it can be concluded that the window should be installed near the insulation-wall structure junction, in consideration of the overall performance including energy consumption, condensation prevention and constructability.

• Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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• 제11권3호
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• pp.217-227
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• 2022

In order to provide a location-based services regardless of indoor or outdoor space, it is important to provide position information of the terminal regardless of location. Among the wireless/mobile communication resources used for this purpose, Long Term Evolution (LTE) signal is a representative infrastructure that can overcome spatial limitations, but the positioning method based on the location of the base station has a disadvantage in that the accuracy is low. Therefore, a fingerprinting technique, which is a pattern recognition technology, has been widely used. The simplest yet widely applied algorithm among Fingerprint positioning technologies is k-Nearest Neighbors (kNN). However, in the kNN algorithm, it is difficult to find the optimal K value with the lowest positioning error for each location to be estimated, so it is generally fixed to an appropriate K value and used. Since the optimal K value cannot be applied to each estimated location, therefore, there is a problem in that the accuracy of the overall estimated location information is lowered. Considering this problem, this paper proposes a technique for adaptively varying the K value by using a Convolutional Neural Network (CNN) model among Artificial Neural Network (ANN) techniques. First, by using the signal information of the measured values obtained in the service area, an image is created according to the Physical Cell Identity (PCI) and Band combination, and an answer label for supervised learning is created. Then, the structure of the CNN is modeled to classify K values through the image information of the measurements. The performance of the proposed technique is verified based on actual data measured in the testbed. As a result, it can be seen that the proposed technique improves the positioning performance compared to using a fixed K value.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.601-608
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• 2023

모바일 로봇은 다양한 환경에서 임무를 수행하기 때문에 산업 분야에서 크게 활용되고 있다. 모바일 로봇이 작업을 수행하기 위해서는 경로를 생성하고 장애물을 탐지하기 때문에 실시간으로 로봇의 정확한 위치를 파악하는 것은 중요하다. 특히, 실내 환경에서 자율주행하는 모바일 로봇은 주어진 일을 정해진 영역에서 수행할 때, 보다 정밀한 측위 성능이 요구된다. 모바일 로봇은 무선통신 환경에서 송수신 데이터의 손실이 빈번히 발생하며, 데이터 손실 발생 시 예측 기술을 통해 로봇 스스로 자신의 위치를 파악하여 임무 수행을 이어 나가야 한다. 본 논문에서는 모바일 로봇의 위치 추정 정확도를 향상시키고, 데이터 손실 문제를 해결하고자 확장 칼만 필터 기반의 알고리즘을 제안한다. 삼변측량은 해당 순간에만 측정한 값을 사용하여 측위 성능이 부정확한 반면, 제안한 알고리즘은 데이터 손실 환경에서 예측 측정값의 잔차를 이용하기 때문에 모바일 로봇의 정밀한 위치 추정이 가능하다. 제안한 알고리즘의 우수한 성능 검증을 위하여 데이터 손실이 없는 환경과 데이터 손실 환경에서 모바일 로봇의 시뮬레이션을 수행하였다.

• Computers and Concrete
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• 제33권5호
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• pp.535-544
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• 2024

In the rapidly advancing landscape of computer vision (CV) technology, there is a burgeoning interest in its integration with the construction industry. Camera calibration is the process of deriving intrinsic and extrinsic parameters that affect when the coordinates of the 3D real world are projected onto the 2D plane, where the intrinsic parameters are internal factors of the camera, and extrinsic parameters are external factors such as the position and rotation of the camera. Camera pose estimation or extrinsic calibration, which estimates extrinsic parameters, is essential information for CV application at construction since it can be used for indoor navigation of construction robots and field monitoring by restoring depth information. Traditionally, camera pose estimation methods for cameras relied on target objects such as markers or patterns. However, these methods, which are marker- or pattern-based, are often time-consuming due to the requirement of installing a target object for estimation. As a solution to this challenge, this study introduces a novel framework that facilitates camera pose estimation using standardized materials found commonly in construction sites, such as concrete forms. The proposed framework obtains 3D real-world coordinates by referring to construction materials with certain specifications, extracts the 2D coordinates of the corresponding image plane through keypoint detection, and derives the camera's coordinate through the perspective-n-point (PnP) method which derives the extrinsic parameters by matching 3D and 2D coordinate pairs. This framework presents a substantial advancement as it streamlines the extrinsic calibration process, thereby potentially enhancing the efficiency of CV technology application and data collection at construction sites. This approach holds promise for expediting and optimizing various construction-related tasks by automating and simplifying the calibration procedure.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.2123-2130
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• 2015

본 실내에서 활용되고 있는 자동 감시 로봇이나 로봇 청소기 등의 경우 누군가에 의해 옮겨지거나 혹은 예상치 못한 물체와의 충돌 등으로 이동 로봇의 방향이나 계획됐던 경로에서 이탈하였을 경우 원래 계획했던 경로로 다시 진입해야 하며 이에 대한 이동 로봇의 강인한 자기 위치 추정 능력이 필요하며, 이는 기존 이동 로봇의 납치 문제 해결과도 연관된다. 본 연구에서는 이동 로봇의 경우 실내에서만 동작하며, 저가의 로봇을 활용하고자 한다. 따라서 본 논문에서는 실내에 설치되어 있는 CCTV 등 외부 영상 정보 획득 장치를 활용하여 환경 영상을 획득하고 이를 절대 공간 좌표로 변환한 동시에 이동 로봇의 마커 인식을 활용함으로써 실내에서 이동 로봇의 자기 위치 추정과 납치 문제 해결하고자 하였으며, 실제 로봇 시스템을 활용하고자 포텐셜 필드 방법을 구현하였다. 이와 같이 실제 이동 로봇 시스템에 본 연구에서 제안한 방법을 구현하여 관련 실험을 진행하였고 결과를 검증하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제19권1호
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• pp.94-106
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• 2020

근래의 위치 측위 방법으로 GPS(Global Positioning System) 위성정보를 활용하는 전파항법 방식을 많이 사용하고 있다. GPS 활용범위가 넓어지고 다양한 측위 정보를 기반으로 하는 분야가 생기면서 보다 높은 정확도를 얻기 위한 새로운 방법들이 요구되고 있다. 자율주행차의 경우 IMU(Inertial Measurement Unit)를 사용한 항법 시스템인 INS(Inertial Navigation System)와 차량 내부 센서를 이용한 DR(Dead Reckoning) 알고리즘을 사용하여 GPS의 정확도 저하나 음영지역에서의 위치 측정방법으로 사용하고 있다. 그러나 이러한 측위 방법은 대형화되는 빌딩 지역, 터널, 지하 주차장 등 다양한 음영지역과 시간이 지남에 따라 오차가 계속 증가하는 누적 기반 위치추정 방법의 한계로 인해 많은 문제 요소가 있다. 본 논문은 GPS 음영지역에서 차량의 위치 측위를 위해, 대중적 무선 통신인 WLAN을 이용한 Fingerprint 기법을 4개의 Anchor 형태로 AP(Access Point)와 지향성 안테나를 위치하여 넓은 지하 주차공간에서 효율적인 측위 방법을 제시하고 시간이 지남에 따라 주차된 차량이 이동하는 환경에서도 변화가 없는 위치 측위 결과를 입증하였다.

• 한국가스학회지
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• 제25권3호
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• pp.46-52
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• 2021

본 연구는 스마트폰 Wi-Fi AP를 이용한 건축물내 구조대상자 위치정보 수집을 통해서 사고 현장대응에 활용할 수 있는 방안을 제안하고 그 효용성에 대해 분석하였다. 8개 건축물 지점에서 평균 30회 이상 Wi-Fi AP 네이밍 위치 확인 및 전파세기를 측정하도록 위치 측위 서버에 요청하고, 수신된 측위 결과 좌표값을 분석하는 방식으로 위치정보의 정확도와 오차범위를 확인하였다. 기존 기지국 기반 위치 오차값 263m에 대비해 최대 93% 이상 범위를 축소할 수 있었고, 8개 지점의 최소·최대 오차값은 4.137m ~ 14.037m, 평균오차는 9.525m로 확인되었다. 위치정보 유무에 따라 인명구조에 소요되는 시간을 3가지 상황에 대해 비교한 결과, 화재진압 및 인명구조에 소요되는 측정시간 결과는 위치정보가 정확하게 소방대원에게 제공되었을 경우 구조활동에 소요되는 시간이 10분 50초로 나타났으나, 위치정보가 전혀 없는 경우 45분 이상 소요되었다. 스마트폰 Wi-Fi AP을 이용하여 건축물 내 구조대상자 위치정보를 정확하게 구조대원에게 제공함을 통해, 사고 현장에서 탐색에 소요되는 시간을 단축시킴으로써, 인명구조 및 골든타임 확보에 제안 시스템이 효과적인 것으로 분석되었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권5호
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• pp.1-9
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• 2022

사람이나 사물 등의 위치를 알아낼 수 있는 측위기술은 사람의 유동량 측정, 보안, 인원 구조 등 다양한 환경에서 요구되고 사용될 수 있다. 측위를 위해 카메라와 같은 시각 센서기술을 사용하기도 하지만 이는 빛, 온도 등 주변 환경에 민감하며 사생활 노출 문제가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 앞서 말한 문제들이 없는 초광대역 (UWB, ultra wideband) 레이더 기술과 머신러닝을 이용하여 벽 뒤 다른 실내공간에 있는 점유자의 수와 위치를 인식하는 연구를 수행하였다. 네 가지 상황 (강의실 내 몇 명이 있는지, 28가지의 위치를 정하고 어느 위치에 있는지, 28가지의 위치 중 한 위치에서 더 세부적인 16가지 위치 중 어느 위치에 있는지, 두 명이 동시에 있는 상황에서 어느 위치에 있는지)에 대해 극단적 랜덤 트리 등 네 가지 알고리즘 별로 모델을 생성하고 그 결과를 비교하였다. 전체적으로 네 가지 알고리즘 모두 좋은 결과를 보여주었으며 머신러닝을 이용해 위치인식 및 위치측정이 가능함을 검증하였다. 또한 oneM2M 표준 플랫폼을 활용하여 서비스 확장 가능성을 고려하였으며 이 기술을 여러 분야에서 활용한다면 더욱 많은 서비스나 제품을 창출할 수 있을 것으로 기대한다.