• Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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• 제11권4호
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• pp.369-379
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• 2022

In weighted k-nearest neighbor (WkNN)-based Fingerprinting positioning step, a process of comparing the requested positioning signal with signal information for each reference point stored in the fingerprint DB is performed. At this time, the higher the number of matched base station identifiers, the higher the possibility that the terminal exists in the corresponding location, and in fact, an additional weight is added to the location in proportion to the number of matching base stations. On the other hand, if the matching number of base stations is small, the selected candidate reference point has high dependence on the similarity value of the signal. But one problem arises here. The positioning signal can be compared with the repeater signal in the signal information stored on the DB, and the corresponding reference point can be selected as a candidate location. The selected reference point is likely to be an outlier, and if a certain weight is applied to the corresponding location, the error of the estimated location information increases. In order to solve this problem, this paper proposes a WkNN technique including an outlier removal function. To this end, it is first determined whether the repeater signal is included in the DB information of the matched base station. If the reference point for the repeater signal is selected as the candidate position, the reference position corresponding to the outlier is removed based on the clustering technique. The performance of the proposed technique is verified through data acquired in Seocho 1 and 2 dongs in Seoul.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권7호
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• pp.898-903
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• 2020

본 논문에서는 핑거프린트를 기반으로 실내에 있는 물류의 위치와 재고를 파악하는 실내 물류 위치추적 시스템을 제안한다. 또한 이를 통해 실제 물류 센터 환경 인프라를 구축하고 물류 관리 시스템을 설계 및 구현하였다. 제안하는 시스템은 위치 단말기를 통해 신호 세기를 수집하고 신호지도를 제작하여 물품의 위치를 파악한다. 위치 단말기는 UHF RFID 리더기와 무선 랜카드로 이루어져 있으며 주변 RFID 신호와 무선 AP의 신호를 읽어 웹서버로 전송한다. 웹서버는 위치 단말기로부터 받아온 신호를 가공하여 데이터베이스에 저장하고 사용자는 해당 데이터를 이용하여 신호지도를 제작한다. 제안하는 시스템은 기존 핑거프린팅 방식에 UHF RFID 결합하여 다수의 객체를 조회하는 환경에서 성능을 개선하였다.

• 전기학회논문지
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• 제56권8호
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• pp.1511-1513
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• 2007

A new reference point location method using the cosine component is proposed, where an edge map is defined and used to find the reference point. Because all processes used in the proposed method are performed at the block level, less processing time is required. Experimental results show that the proposed method can effectively detect the reference point with higher speed and accuracy for all types of fingerprints.

• 한국통신학회논문지
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• 제37권7B호
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• pp.586-594
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• 2012

무선인터넷과 이동통신 기술의 발달 및 스마트폰의 급속한 확산으로 인해 사용자의 현재 및 과거의 위치 정보를 사용하여 다양한 부가정보를 제공하는 위치기반 서비스에 대한 관심이 급증하고 있다. 위치기반 서비스의 본격적인 활성화를 위해서는 정확한 측위가 기본이 된다. 본 논문에서는 Access Point의 위치를 확률적으로 추정하여 AP 분포 지도를 구성하여 이를 위치 추정에 사용하는 기법을 제공한다. 특히 전파지문 기반의 Wi-Fi Positioning Ssystem이 발전할수록 데이터 필터링, 측위 알고리즘과 같은 기술적 기법의 향상에 주목을 하여야 보다 차별적인 품질의 측위 결과를 얻어낼 수 있는데 본 논문에서는 Access Point 위치의 확률 분포를 구하여 이를 측위에 적용하는 방식을 제안하여 기존의 방식과 비교하여 평균과 편차폭 모두 상당한 향상을 가져왔음을 보인다. 또한 본 연구는 전파지문 패턴의 수집에 있어 서울 지역의 실제 데이터를 활용하였고 이를 대규모로 적용할 수 있는 기반을 구성했다는 면에서도 충분한 의미를 지닌다.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제10권3호
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• pp.269-275
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• 2012

In this paper, we proposed a novel location estimation algorithm based on the concept of space-time signature matching in a moving target environment. In contrast to previous fingerprint-based approaches that rely on received signal strength (RSS) information only, the proposed algorithm uses angle, delay, and RSS information from the received signal to form a signature, which in turn is utilized for location estimation. We evaluated the performance of the proposed algorithm in terms of the average probability of error and the average error distance as a function of target movement. Simulation results confirmed the effectiveness of the proposed algorithm for location estimation even in moving target environment.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제21권12호
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• pp.2365-2370
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• 2017

본 논문에서는 체험형 VR 환경을 고려한 동작 및 위치 인식 기법을 제안한다. 동작 인식은 신체부위에 복수개의 AHRS 디바이스를 부착하고 이를 기준으로 좌표계를 정의한다. 각각의 AHRS 디바이스로부터 측정되는 9축 움직임 정보를 기반으로 사용자의 동작을 인식하고 신체 분절 간의 관절각을 추출하여 동작을 보정한다. 위치인식은 AHRS 디바이스의 관성센서를 통해 보행 정보를 추출하여 상대위치를 인식하고 BLE Fingerprint를 이용하여 누적오차를 보정한다. 제안하는 동작 및 위치인식 기법의 구현을 위해 AHRS기반의 위치인식과 관절각 추출 실험을 진행하였다. 위치 인식 실험의 평균 오차는 0.25m, 관절 각 추출 실험에서 관절 각 평균 오차는 $3.2^{\circ}$로 나타났다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.264-266
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• 2022

전파 지문 기반의 실내 경로 생성 기술에 RNN 모델을 적용하기 위해서는 데이터 세트가 연속적이고 순차적이어야 한다. 그러나 Wi-Fi 전파 지문 데이터는 수집 시점의 특정 위치에 대한 특징 정보로서 연속성이 보장되지 않기 때문에 RNN 데이터로는 부적합하다. 따라서 순차적 위치의 연속성 정보를 부여해야한다. 이를 위해서는 신호 데이터를 기반으로 각 지역의 구분을 통해 클러스터링이 가능하다. 이때 클러스터 간의 연속성 정보에는 전파 신호의 한계로 이해 실제 이동이 가능한지의 정보를 담지 못한다. 따라서 인접 클러스터간의 이동이 가능한지에 대한 연관성 정보가 필요하다. 본 논문에서는 딥러닝 네트워크인 순환신경망(RNN) 모델을 사용해 이동 중인 객체의 경로 예측을 위한 기술로서 실내 환경에서 경로 생성을 위해 연속적인 위치 정보를 생성하여 객체의 경로 예측 시 발생할 수 있는 오류를 낮추고 예측 경로상의 이동이 불가능한 잘못된 경로 예측을 회피할 수 있는 향상된 이동 경로 생성을 위한 클러스터링 상호간의 연관성을 부여하는 기법을 제안한다.

• 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.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.355-357
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• 2022

본 논문에서는 딥러닝 네트워크인 순환신경망(RNN) 모델을 사용해 이동 중인 객체의 이동 경로의 예측을 위한 포지셔닝 기술로서 실내 환경에서 지역 경로 내의 이동 중인 차량의 경로 예측에 연속적인 위치 정보를 이용하여 현재 위치 결정의 오류를 낮출 수 있는 이동 경로 생성 기법을 제안한다. GPS 정보를 사용할 수 없는 실내 환경의 경우 RNN 모델을 적용하기 위해서는 데이터 세트가 연속적이고 순차적이어야 한다. 그러나 Wi-Fi 전파 지문 데이터는 수집 시점의 특정 위치에 대한 특징 정보로서 연속성이 보장되지 않기 때문에 RNN 데이터로 사용할 수 없다. 따라서 RNN 모델에 필요한 순차적 위치의 연속성을 부여하여 실내 환경의 지역 경로를 이동하는 차량의 이동 경로 생성 기법을 제안한다.

• 한국GIS학회:학술대회논문집
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• 한국GIS학회 2008년도 공동춘계학술대회
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• pp.286-292
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• 2008

RTLS 시스템은 이동 객체에 RTLS 태그를 부착한 후 태그에서 발산되는 신호를 이용하여 실시간으로 위치를 파악하는 시스템으로 최근 항만 물류 및 자산 관리 분야에서 객체의 실시간 위치를 파악하기 위해 활용되고 있다. RTLS 시스템은 태그의 위치를 측정하기 위해 삼각 측량 법이나, Proximity matching법을 사용한다. 삼각 측량법은 3개 이상의 리더에서 수신된 신호 세기나 신호의 도달 시간을 이용하여 삼각측량 방식으로 위치를 결정하는 알고리즘으로, 전파의 난반사나 장애물등에 민감하며, Proximity matching법은 위치 샘플링 값에 대한 근접성을 이용한 통계 정보를 바탕으로 하여 위치를 결정하는 알고리즘으로 위치 정확도를 높일 수 있으나, 샘플링 데이터 개수에 따라 정확도가 크게 변화하는 문제가 있다. 본 논문에서는 이러한 위치 정보의 오차를 줄이기 위하여, Fingerprint 방식의 확률 모델에 TDOA 방식에서 사용되는 요소들을 혼합하여 확률에 의한 불확실성을 줄이고 더 높은 정확도의 위치 정보를 전달하는 위치 보정 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 2단계 위치 보정 기법은 먼저, Fingerprint 데이터 셋으로부터 현재 측정된 위치의 신호정보를 이용한 확률 모델을 적용하여 단 하나의 후보자를 결정한다. 둘째, 측정된 정보와 후보자 위치 정보를 기반으로 TDOA에서 사용하는 기하학적 위치 결정 방법을 변형한 알고리즘을 이용해 측정된 위치를 보정함으로써, TDOA 방식이나, Fingerprint 방식 둘 중 하나만 사용하는 것보다 향상된 위치의 정확도를 제공한다. 그리고 본 논문에서는 제안한 위치 보정 기법을 위한 위치 보정 모듈을 설계하였으며, RTLS 미들웨어에 이를 반영하여 구현하였다.