본 논문에서는 비행 시뮬레이터와 VR분야에서 사용될 수 있는 가속도 센서와 진동 센서를 적용한 와이파이 기반의 조이스틱을 제안한다. 비행시뮬레이터는 ICT 및 SW 응용분야에 속하는 기술로 항공기의 환경을 재현하는 시뮬레이션 환경을 제공한다. 비행시뮬레이터의 일반적인 조종 장치는 고정식으로 특정 장치에 부착되어 사용되어 사용자의 활동 영역의 한계성을 가진다. 본 논문에서는 자유로운 공간 활용성을 위하여 3차원 공간 조종 장치를 구현하였다. 또한, 제안하는 조종 장치는 기존 VR장비의 컨트롤러에 비해 정확하고 정교한 조종을 위하여 3축 센싱과 정보를 표시하는 디스플레이 및 와이파이 통신을 위한 보드를 설계하고 유니티 기반의 가상 환경을 구현하여 적용 가능성을 확인하였다. 구현된 장치는 통신 인터페이스를 통해 조종 장치가 정상적으로 동작하는 것을 확인하였으며, 게임 내 센싱 값과 구현된 보드에서 측정한 센싱 값이 일치하는 것을 확인하였다. 연구의 결과물은 비행시뮬레이터 외에도 VR 및 다양한 메타버스 관련 콘텐츠에 활용될 수 있을 것이다.
The existing indoor localization method using Wi-Fi fingerprinting has a high collection cost and relatively low accuracy, thus requiring integrated correction of convergence with other technologies. This paper proposes a new method that significantly reduces collection costs compared to existing methods using Wi-Fi fingerprinting. Furthermore, it does not require labeling of data at collection and can estimate pedestrian travel paths even in large indoor spaces. The proposed pedestrian movement path estimation process is as follows. Data collection is accomplished by setting up a feature area near an indoor space intersection, moving through the set feature areas, and then collecting data without labels. The collected data are processed using Kernel Linear Discriminant Analysis (KLDA) and the valley point of the Euclidean distance value between two data is obtained within the feature space of the data. We build learning data by labeling data corresponding to valley points and some nearby data by feature area numbers, and labeling data between valley points and other valley points as path data between each corresponding feature area. Finally, for testing, data are collected randomly through indoor space, KLDA is applied as previous data to build test data, the K-Nearest Neighbor (K-NN) algorithm is applied, and the path of movement of test data is estimated by applying a correction algorithm to estimate only routes that can be reached from the most recently estimated location. The estimation results verified the accuracy by comparing the true paths in indoor space with those estimated by the proposed method and achieved approximately 90.8% and 81.4% accuracy in two experimental spaces, respectively.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권5호
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pp.172-178
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2023
In this paper, performance of autoencoder based OFDM communication systems is compared with IEEE 802.11a Wireless Lan System (Wi-Fi). The proposed autoencoder based OFDM system is composed of the following steps. First, one sub-carrier's transmitter - channel - receiver system is created by autoencoder. Then learning process of the one sub-carrier autoencoder generates constellation map. Secondly, using the plural sub-carrier autoencoder systems, parallel bundle is configured with inserting IFFT and FFT before and after the channel to configure OFDM system. Finally, the receiver part of the OFDM communication system was updated by re-learning process for adapting channel condition such as multipath channel. For performance comparison, IEEE802.11a and the proposed autoencoder based OFDM system are compared. For channel estimation, Wi-Fi uses initial long preamble to measure channel condition. but Autoencoder needs re-learning process to create an equalizer which compensate a distortion caused by the transmission channel. Therefore, this autoencoder based system has basic advantage to the Wi-Fi system. For the comparison of the system, additive random noise and 2-wave and 4-wave multipaths are assumed in the transmission path with no inter-symbol interference. A simulation was performed to compare the conventional type and the autoencoder. As a result of the simulation, the autoencoder properly generated automatic constellations with QPSK, 16QAM, and 64QAM. In the previous simulation, the received data was relearned, thus the performance was poor, but the performance improved by making the initial value of reception a random number. A function equivalent to an equalizer for multipath channels has been realized in OFDM systems. As a future task, there is not include error correction at this time, we plan to make further improvements by incorporating error correction in the future.
본 논문은 U-City (Ubiquitous City)의 무선망을 구축하는데 있어 WLAN 기반의 무선망과 WiBro 기반의 무선망을 고려하고 각 방식을 통해 구축할 경우 소요되는 비용과 얻을 수 있는 편익을 분석하여 경제적 효율성이 높은 무선망 방식을 선정하는 방법론을 제시하였다. 비용 분석을 위한 기초 데이터 획득을 위해 셀 설계 및 커버리지 분석을 수행하였으며, WiFi와 WiBro의 기술적 특정을 바탕으로 편익 분석을 수행하였다. 비용-편익 분석 결과 WiBro 무선망의 손익분기점이 WiFi 무선망에 비해 1.75년 빨리 도달하며, NPV(Net Present Value)도 114억원 가량 큰 것으로 나타나 경제적으로 효율적인 무선망 방식으로 분석되었다.
본 논문에서는 두개의 브랜치 라인을 갖는 와이파이 이동통신용 이중 대역 모노폴 안테나를 설계 및 제작하였다. 제안된 안테나는 평면형 모노폴 설계를 기본으로 두 개의 브랜치 방사 선로를 구성함으로서 이중대역 특성을 갖도록 설계하였다. 제안된 안테나의 접지면 크기는 전형적인 셀룰라 ㅋ폰의 접지면에 적합하게 설계하여 이동통신용 단말기의 PCB와 호환될 수 있도록 하였다. 제안된 안테나는 최적화된 파라메타을 얻기 위해 상용 툴(CST)을 사용하여 시뮬레이션 하였으며 얻어진 최적화된 수치를 이용하여 제안된 안테나를 제작하였다. 제작된 안테나는 와이파이 이동통신의 동작하는 상위 주파수 대역과 하위 주파수 대역에서 반사손실, 이득, 방사패턴의 특성을 측정하였다.
In this paper, we proposed indoor positioning system with improved accuracy. The proposed indoor location measurement system is based pedestrian location measurement method that use the embedded sensor of smartphone. So, we do not need wireless external resources, such as GPS or WiFi signals. The conventional methods measure indoor location by generating a movement route of pedestrian by step and direction recognition. In this paper, to correct the direction sensor error, we use the common feature of the normal indoor floor map that the indoor path is lattice-structured. And we quantize moving directions depending on the direction of indoor path. In addition, we propose moving direction measuring method using geomagnetic sensor and gyro sensor to improve the accuracy. Also, the proposed step detection method uses angle and accelerometer sensors. The proposed step detection method is not affected by the posture of the smartphone. Direction errors caused by direction sensor error is corrected due to proposed moving direction measuring method. The proposed location error correction method corrects location error caused by step detection error without the need for external wireless signal resources.
With the development of ICT(Information and Communication Technology), the number of smart devices is rapidly increasing. LBS(Location Based Service) applications that provide user's location based service are used in various fields. There is also a growing demand for indoor precision positioning technology to provide seamless services. In this paper, we propose an indoor positioning system that estimates the location of a smartphone user. The proposed algorithm determines whether the received signal is LOS(Line-of-Sight) or NLOS(Non-Line of-Sight) in order to decrease multipath effect by the indoor environment. The proposed positioning algorithm is very simple and requires only the AP(Access Point) coordinates. In addition, it requires only two APs for estimating the location of a smartphone user. The proposed algorithm is a practically applicable technology without any additional hardware and kernel modification in the smartphone. In the experiment results, the reliability of the positioning system was found to be within 0.83 m.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제7권11호
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pp.2657-2675
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2013
A novel neighbor selection-based fingerprinting algorithm using matrix correlation (MC) for Wi-Fi localization is presented in this paper. Compared with classic fingerprinting algorithms that usually employ a single received signal strength (RSS) sample, the presented algorithm uses multiple on-line RSS samples in the form of a matrix and measures correlations between the on-line RSS matrix and RSS matrices in the radio-map. The algorithm makes efficient use of on-line RSS information and considers RSS variations of reference points (RPs) for localization, so it offers more accurate localization results than classic neighbor selection-based algorithms. Based on the MC algorithm, an error estimation method using artificial neural network is also presented to fuse available information that includes RSS samples and localization results computed by the MC algorithm and model the nonlinear relationship between the available information and localization errors. In the on-line phase, localization errors are estimated and then used to correct the localization results to reduce negative influences caused by a static radio-map and RP distribution. Experimental results demonstrate that the MC algorithm outperforms the other neighbor selection-based algorithms and the error estimation method can reduce the mean of localization errors by nearly half.
Wi-Fi AP(Access Point)의 기반구조인 OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing)의 동일채널 간섭신호에 대한 취약성과 그 대책의 하나인 OFDM과 스마트안테나의 결합구조가 설명되었다. 높은 효율을 보장하지만 복잡성을 수반하는 FFT(Fast Fourier Transform) 후단 구조 대신 저렴한 구축비용이 장점인 수신신호 분산행렬 기반의 FFT 전단 스마트안테나의 수학적 모델이 전개되었다. 그 BER(Bit Error Rate) 특성을 높이기 위하여 제안된 채널행렬 출력 분산행렬을 기반으로 한 FFT 전단 구조 스마트안테나의 성능 측정을 위한 컴퓨터 모의실험이 수행되었다. 수신신호 분산행렬에 의해 생성된 가중치벡터에 비해 채널행렬 출력에 의한 가중치벡터가 다양한 페이딩 환경 변화에서 우월한 성능을 보임이 증명되었다.
드론은 원격 조종 또는 자동 조종을 통해 임무를 수행하는데 이때 무선통신 기술이 사용된다. 최근 무선통신 기술을 사용하여 드론을 악용하는 사례가 증가함에 따라 드론 RF 신호 탐지의 중요성이 증대되고 있다. 본 논문은 ISM(Industry Science Medical) 대역에서 Wi-Fi, Bluetooth 및 전용 드론 통신 방법을 고려한 시뮬레이션을 통해 효율적인 드론 RF 탐지 방식을 제안하였다. 일반 단말기와 드론 신호가 혼재한 환경을 구성한 뒤 드론 움직임에 따른 RF 특성을 이용하여 일반 단말기와 드론 신호를 구별하였다. 제안한 드론 RF 탐지 기법은 WRMD(Windowed RSSI Moving Detection) 연산과 Doppler Frequency 식별 방법이다. 시뮬레이션 환경은 2가지 신호와 4가지 신호가 혼재하는 환경으로 구성하였고 제안한 드론 RF 탐지 기법을 적용하여 드론 탐지율을 통해 성능을 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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