The Location Based Service is growing rapidly nowadays due to the universalization of the use for smartphone, and therefore the location determination technology has been placed in a very important position. This study suggests an algorithm that can provide the estimate of users' location by using smartphone sensors. And in doing so we will propose a methodology for the creation and update of indoor map through the more accurate position estimation using smartphone sensors such as acceleration sensor, gyroscope sensor, geomagnetic sensor and rotation sensor.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제7권2호
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pp.202-215
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2013
The generalization trend of smartphones has brought many smartphone games into daily lives. These games are mainly dependent on the interactions on the display of the phone using finger touches. On the other hand, functions for detecting the positions and actions of the phones such as gyro-sensors have been rapidly developed over the former orientation sensors and acceleration sensors. Though it has become technologically possible to detect the users' motion via the smartphone devices and to use the phone device directly as the game device, it is hard to find the actualized cases. This paper proposes a new paradigm that includes basic frameworks and algorithms for the games combining the motion tracking and mutual communications on the smartphones and presents the details of its implementation and results.
GPS 위치정보는 위성의 개수에 따라 정확도가 달라지며 주위에 고층빌딩이 있거나 숲이 우거져 있는 경우 정확도가 떨어지거나 수신율이 저하되는 단점이 있다. 본 논문은 스마트폰에서 GPS위치 정보와 스마트폰의 센서 정보를 통합하여 GPS 음영지역에서 위치정보를 개선시킬 수 있는 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 스마트폰에서 구현하여 성능 평가하였다.
In this paper, we propose a method which implements warning to drivers through real-time analysis of risky and unexpected driver and vehicle behavior using only a smartphone without using data from digital tachograph and vehicle internal sensors. We performed the evaluation of our system that demonstrates the effectiveness and usefulness of our method for risky and unexpected driver and vehicle behavior using three information such as vehicle speed, azimuth and GPS data which are acquired from a smartphone sensors. We confirmed the results and developed the smartphone application for validate and conducted simulation using actual driving data. This novel functionality of the smartphone application enhances drivers' situational awareness, increasing safety and effectiveness of driving.
By interacting with external wireless sensors, smartphones can gather high-fidelity data on the surrounding environment to develop various environment-aware, personalized applications. In this work we introduce the sensor virtualization module (SVM), which virtualizes external sensors so that smartphone applications can easily utilize a large number of external sensing resources. Implemented on the Android platform, our SVM simplifies the management of external sensors by abstracting them as virtual sensors to provide the capability of resolving conflicting data requests from multiple applications and also allowing sensor data fusion for data from different sensors to create new customized sensors elements. We envision our SVM to open the possibilities of designing novel personalized smartphone applications.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권1호
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pp.248-268
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2018
The performance of smartphone applications are usually constrained in user interactions due to resource limitation and it promises great opportunities to improve the performance by exploring the smartphone built-in and embedded sensing techniques. However, heterogeneity in techniques, semantic gap between sensor data and usable context, and complexity of contextual situations keep the techniques from seamless integration. Relevant studies mainly focus on feasibility demonstration of emerging sensing techniques, which rarely address both general architectures and comprehensive technical solutions. Based on a proposed functional model, this investigation provides a general architecture to deal with the dynamic context for context-aware automation and decision support. In order to take advantage of the built-in sensors to improve the performance of mobile applications, an ontology-based method is employed for context modelling, linguistic variables are used for heterogeneous context presentation, and semantic distance-based rule matching is employed to customise functions to the contextual situations. A case study on mobile application authentication is conducted with smartphone built-in hardware modules. The results demonstrate the feasibility of the proposed solutions and their effectiveness in improving operational efficiency.
스마트 폰의 일반화로 인해 스마트폰 게임이 많이 출시되고 있지만, 주로 터치 기능을 이용하여 화면 상의 상호작용을 통한 게임이 주류를 이루고 있다. 한편 기존의 가속도센서, 방향센서 외에 자이로센서 등 단말기의 위치와 동작을 인식하는 기능은 나날이 발전하고 있다. 따라서 사용자의 동작을 단말을 통해 인식하여 사용자 단말을 게임도구로 사용하는 게임의 개발이 기술적으로 가능해지고 있으나, 아직 구체화된 사례는 발견되지 않고 있다. 본 논문에서는 단말기의 동작 인식과 단말기간 상호 통신을 결합한 새로운 형태의 게임의 기본 틀과 알고리즘을 제시하고, 그 구현 내용과 결과를 제시한다.
$O_2$-deficiency related accidents occur every year and the most effective way to prevent them is to measure $O_2$ concentration in air with a properly-calibrated $O_2$ monitoring device before entering low-$O_2$ areas. An electro-chemical sensor, Texas Instrument gas platform, and iPhone are used to construct a smartphone-based $O_2$ monitoring device. The smartphone based $O_2$ measuring approach offers advantages of small size, accessibility, internet-connectivity, and programmability in comparison to conventional $O_2$ measuring devices. Multiple gas sensors can be conveniently interfaced to single smartphone, allowing for creating a network of gas sensors distributed across workplaces and remote monitoring via existing mobile communication network. To check proper function of the $O_2$ monitoring device the sensor was exposed to shallow and deep human breaths. The readings decreased immediately after being exposed to exhalation and recovered during inhalation to a calibrated level of 20.9%. When readings decreased below a preset warning value of 19.5%, a low $O_2$ warning was successfully activated on the smartphone.
스마트폰에 내장된 각종 센서를 통해 획득할 수 있는 정보는 사용자의 움직임, 상황 등을 파악하고 분석하는데 유용하게 활용될 수 있다. 본 논문에서는 스마트폰의 가속도 센서와 자이로스코프 센서에서 얻은 정보를 분석하여 'I', 'S', 'Z' 모션을 인식하는 두 가지 규칙기반 시스템을 제안한다. 먼저, 각 모션에 대한 가속도 및 각속도의 특성을 분석한다. 이를 기반으로 두 가지 종류의 규칙기반 모션 인식 시스템을 제안하고 이를 안드로이드 앱으로 구현하여 각 모션에 대한 성능을 비교한다. 두 가지 규칙기반시스템은 각 모션에 대해서 90% 이상의 인식률을 보이며 앙상블을 이용한 규칙기반 시스템은 다른 시스템보다 향상된 성능을 보인다.
The performance of Global Navigation Satellite System (GNSS) chipset and Inertial Measurement Unit (IMU) sensors embedded in smartphones for location-based services (LBS) is limited due to the economic reasons for their mass production. Therefore, it is necessary to efficiently process the output data of the smartphone's embedded sensors in order to derive the optimum navigation values and, as a previous step, output performance of smartphone embedded sensors needs to be verified. This paper analyzes the navigation performance of such devices by processing the raw measurements data output from smartphones. For this, up-to-dated versions of smartphones provided by Samsung (Galaxy s10e) and Xiaomi (Mi 8) are used in the test experiment to compare their performances and characteristics. The GNSS and IMU data are extracted and saved by using an open market application software (Geo++ RINEX Logger & Mobile MATLAB), and then analyzed in post-processing manner. For GNSS chipset, data is extracted from static environments and verified the position, Carrier-to-Noise (C/N0), Radio Frequency Interference (RFI) performance. For IMU sensor, the validity of navigation and various location-based-services is predicted by extracting, storing and analyzing data in static and dynamic environments.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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