International Journal of Advanced Culture Technology
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v.9
no.4
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pp.302-306
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2021
Indoor localization is one of the basic elements of Location-Based Service, such as indoor navigation, location-based precision marketing, spatial recognition of robotics, augmented reality, and mixed reality. We propose a Voxel Labeling-based visual positioning system using object simultaneous localization and mapping (SLAM). Our method is a method of determining a location through single image 3D cuboid object detection and object SLAM for indoor navigation, then mapping to create an indoor map, addressing it with voxels, and matching with a defined space. First, high-quality cuboids are created from sampling 2D bounding boxes and vanishing points for single image object detection. And after jointly optimizing the poses of cameras, objects, and points, it is a Visual Positioning System (VPS) through matching with the pose information of the object in the voxel database. Our method provided the spatial information needed to the user with improved location accuracy and direction estimation.
Shimming, active and/or passive, is indispensable for most MR (magnetic resonance) magnets where homogeneous magnetic fields are required within target spaces. Generally, shimming consists of two steps, field mapping and correcting of fields, and they are recursively repeated until the target field homogeneity is reached. Thus, accuracy of the field mapping is crucial for fast and efficient shimming of MR magnets. For an accurate shimming, a "magnetic" center, which is a mathematical origin for harmonic analysis, must be carefully defined, Although the magnetic center is in general identical to the physical center of a magnet, it is not rare that both centers are different particularly in HTS (high temperature superconducting) magnets of which harmonic field errors, especially high orders, are significantly dependent on a location of the magnetic center. This paper presents a new algorithm, based on a field mapping theory with harmonic analysis, to define the best magnetic center of an MR magnet in terms of minimization of pre-shimming field errors. And the proposed algorithm is tested with simulation under gaussian noise environment.
In the area of mobile communication, Location Based Services (LBS) using the location of mobile terminal to provide their services are rapidly spreading as communication network and terminal evolves. Despite the LBS are highly demanded in high speed internet area, the services are very rare due to the difficulty locating terminals. In this paper, we propose the method to locate terminals in real time and describe its implementation system. The proposed system is designed to collect the information in real time for more than a terminal connecting internet. And, the system shows high performancecollecting and generating location information through simulation tests.
This study proposes a robust range-only beacon mapping method for registering the locations of range-only beacons automatically. The proposed method deals with the multipath propagation of signals from range-only beacons using the range-only measurement association (RoMA) and an unscented Kalman filter (UKF). The RoMA initially predicts the candidate positions of a range-only beacon. The location of the range-only beacon is then updated using the UKF. With the proposed method, the locations of range-only beacons are accurately estimated in a multipath environment. The proposed method also provides the location uncertainty of each range-only beacon. Simulation results using the model for multipath propagation and experimental results in a real indoor environment verify the performance of the proposed method.
Hundreds of millions of new posts and information are being uploaded and propagated everyday on Online Social Networks(OSN) like Twitter, Facebook, or Instagram. This paper proposes and implements a GPS-location based SNS data mapping, analysis, and visualization system, called Smart SNS Map, which collects SNS data from Twitter and Instagram using hundreds of PlanetLab nodes distributed across the globe. Like no other previous systems, our system uniquely supports a variety of functions, including GPS-location based mapping of collected tweets and Instagram photos, keyword-based tweet or photo searching, real-time heat-map visualization of tweets and instagram photos, sentiment analysis, word cloud visualization, etc. Overall, a system like this, admittedly still in a prototype phase though, is expected to serve a role as a sort of social weather station sooner or later, which will help people understand what are happening around the SNS users, systems, society, and how they feel about them, as well as how they change over time and/or space.
A location-aware system, which is capable to detect a user's whereabout in a region and provide real-time location information in outdoor environment is designed and fabricated, specifically using the GPS (global positioning system) as key technology in view of its stability and high precision in outdoor environment. Experiment is conducted to test this application in campus-based environment. Once GPS receiver detects specific location which is tagged with GPS coordinates, the system provides information relevant to that context and user can operate and react accordingly. Besides, this location-aware system is able to provide user with the route in order to get to a desired place by detecting the direction that the user is moving towards from his/her initial location. The mapping data is transferred via wireless LAN to PDA carried by the user as well as to the back-end system on real-time basis. The test result is analyzed and discussed to validate the effectiveness of using GPS in implementing this system and indicates future works that could be made to improve this prototype to be implemented in other applications, such as theme park, tourist attraction spot or recreational park.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.7
no.2
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pp.391-399
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2012
This paper proposes a particle filter approach for SLAM(Simultaneous Localization and Mapping) of a mobile robot. The SLAM denotes estimation of both the robot location and map while the robot navigates in an unknown environment without map. The proposed method estimates robot location simultaneously with the locations of the ultrasonic beacons which constitute landmarks for navigation. The particle filter method represents the locations of the robot and landmarks in probabilistic manner by the distribution of particles. The method takes care of the uncertainty of the landmarks' location as well as that of the robot motion. Therefore, the locations of the landmarks are updated including uncertainty at every sampling time. Performance of the proposed method is verified through simulation and experiments. The method yields practically useful mapping information even if the range data from the landmarks include random noise. Also, it provides more accurate and robust estimation of the robot location than the usual least squares methods or dead-reckoning method.
The railway system is an interface industry that can be safely operated by organically operating the lines, vehicles, controls, etc. Various data are generated in the operation and maintenance activities of the railway system. These data are utilized in cooperation with safety and maintenance activities in each field, but amount of data is insufficient for data analysis of safety management due to relevant data being produced without any synchronous criteria such as time or space. In particular, reference data such as location and time of failure data for each field are set to different criteria according to the work characteristics in each field. So, it is not easy to analyze data integrally based on location and time. Therefore, mapping of reference data can be required for integrated analysis of data defined in different formats. By selecting data mapping tools and verifying the results of safety relevant data with the same criteria, the purpose of this paper is to enable integrated analysis of railway safety management data occurring in different fields based on location and time.
Kim, Taejin;Park, Jiwon;Lee, Byoungmin;Bae, Kangmin;Yoon, Sebeen;Kim, Taehoon
Proceedings of the Korean Institute of Building Construction Conference
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2022.11a
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pp.47-48
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2022
The positioning technology that measures the position of a person or object is a key technology to deal with the location of the real coordinate system or converge the real and virtual worlds, such as digital twins, augmented reality, virtual reality, and autonomous driving. In estimating the location of a person or object at an indoor construction site, there are restrictions that it is impossible to receive location information from the outside, the communication infrastructure is insufficient, and it is difficult to install additional devices. Therefore, this study tested the direct sparse odometry algorithm, one of the visual Simultaneous Localization and Mapping (vSLAM) that estimate the current location and surrounding map using only image information, at an indoor construction site and analyzed its applicability as an indoor positioning technology. As a result, it was found that it is possible to properly estimate the surrounding map and the current location even in the indoor construction site, which has relatively few feature points. The results of this study can be used as reference data for researchers related to indoor positioning technology for construction sites in the future.
Proceedings of the Korean Institute of Building Construction Conference
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2020.06a
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pp.163-164
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2020
When measuring fine dust at a large-scale site such as complex construction, the change in the value of fine dust measurement is large due to the influence of the time, location, wind speed, wind direction, and humidity. This study aims to find out the results of measuring fine dust in an actual construction site and inferring the changes.
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