The LBS(Location Based Service) technology plays an important role in reducing wastes of time, losses of human lives and economic losses by detecting the user's location in order by suggesting the optimal evacuation route of the users in case of safety accidents. We developed an algorithm to estimate indoor location, movement path and indoor location changes of smart phone users based on the built-in sensors of smartphones and the dead-reckoning algorithm for pedestrians without a connection with smart devices such as Wi-Fi and Bluetooth. Furthermore, seven different indoor movement scenarios were selected to measure the performance of this algorithm and the accuracy of the indoor location estimation was measured by comparing the actual movement route and the algorithm results of the experimenter(pedestrian) who performed the indoor movement. The experimental result showed that this algorithm had an average accuracy of 95.0%.
Recently, interests on positioning system for location-based services have been significantly increased. Many indoor environment systems using fingerprint scheme have been designed to take more accuracy of positioning, but they are inefficient in adapting to change of environments. In this paper, we focus on a client-based positioning system over WLAN for decreasing installation cost and adapting to change of environments. In the proposed system, APs with stable RSSI are selected as base APs independently for each reference point. Experimental results show that proposed system expands service area approximately 20% much than traditional systems using K-NN algorithm and needs only 20% modification process to fingerprint data compare with traditional systems whenever environment conditions are changed.
최근 들어, 실내 공간에서의 활동 영역이 넓어지면서 실내 공간에서의 사용자 위치 측위, 추적, 공간 패턴 분석, 환경 분석 등 다양한 형태의 공간 활용 서비스 기술이 개발, 적용되고 있다. 이러한 실내 공간에서의 서비스 기술을 위해 BLE 기반의 Beacon이 대표적으로 사용되고 있다. 따라서, 본 논문에서는 비콘을 기반으로 실내 위치 측정에 대한 신호를 수집, 분석하여 비콘을 이용한 실내 위치 측정의 효율성을 분석하기 위한 모듈을 설계하였다. 실험 결과, 근거리에서 측정된 데이터의 정확도가 높으며, 실내 공간에서 장애물이 없을수록 위치 데이터가 보다 정확하게 추출되는 것으로 분석되었다.
유비쿼터스(Ubiquitous) 라는 시대적 흐름에 따라 상황(Context)을 고려한 응용 서비스들에 대한 요구가 증가하고 있다. 이러한 서비스들은 대부분 사용자의 현재 위치 정보를 기반으로 하는 위치 기반 서비스(LBS : Location Based Service)의 형태를 띠고 있다. 현재 GPS(Global Positioning System)나 지상파를 이용한 위치 측정 방법이 널리 사용되고 있으며 보다 효율적이고 정확한 위치 측정을 위한 많은 연구들이 진행되고 있다. 최근에는 실외를 대상으로 하는 서비스뿐만 아니라 홈 서비스, 대형 건물 안내 서비스와 같은 실내를 중심으로 하는 서비스가 각광을 받고 있다. 실외 위치 측정 분야의 경우 이미 많은 상용 제품들이 출시되어 사용되고 있지만 상대적으로 실내의 위치를 알아내는 방법에 있어서는 이렇다 할 성과를 내지 못하고 있는 실정이다. 이에 본 논문에서는 현재 널리 쓰이고 있는 무선 통신 방법 중 하나인 무선랜을 이용한 실내 위치 측위 방법을 제안하고자 한다. 지금까지 연구되어져 온 대표적인 두 가지 실내 위치 측위 방법론과 이들에 대한 장단점을 분석하고 실제 구축된 시스템을 사례로 구체적인 시스템 구축 방법 및 실험 결과를 제시하였다 또한 기존 시스템의 위치 정확도를 향상시키고 연산 속도를 개선시키기 위한 몇 가지 새로운 방안을 제시하였다.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제9권4호
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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.
Location-Based Service(LBS) is a service that provides a variety of convenience in life using location information that can be obtained by mobile communication network or satellite signal. In order to provide LBS precisely and efficiently, we have to need technologies such as location determination technology, platform technology and server technology first. In this study, we studied on how we can reduce the error on location determination of objects such people and things. Fingerprint location determination method was applied to this study because it can be used at current wireless communication infrastructure and less influenced by a variety of noisy environment than other location determination methods. We used the time of arrival(ToA) method in fingerprint location determination method. In order to confirm the performance of suggested method, we developed location determination test program with LAbVIEW 2010 and performed the test. According to indoor test results, the suggested method reduced the distance error by 24%, 34% and 19% respectively at indoor environment compared with deterministic kWNN and Rice Gaussian fingerprint methods.
유비쿼터스 컴퓨팅 시대로 진입하면서 사물의 위치 정보를 기반으로 다양한 응용이 개발되고 있다. 무선 센서 네트워크는 저전력, 저가, 배치의 용이성 등이 주된 특징으로서 실내 위치 인식 시스템에 적합하다. 크리켓과 같은 실내 위치 인식 시스템에서는 노드간의 거리를 인식하기 위해서 초음파 신호와, 라디오 신호를 주기적으로 전송한다. 하지만 배치되는 센서 노드의 수가 증가할수록 신호간의 간섭 및 충돌 횟수가 증가하여 위치 인식 시스템의 정확도가 저하된다. 본 논문에서는 On-demand 비콘 관리 기법을 제안하여 리스너와 물리적으로 근접한 비콘 노드가 비콘 신호를 전송하여 간섭 및 충돌 현상을 최소화 시키고, 초음파 신호의 특성으로 인한 오차율을 감소시키는 알고리즘을 제안한다.
Increasing size and complexity of indoor structures have led to much more complication in the spatial cognition and situational awareness. Contrary to outdoor environments, occupants have limited information regarding the indoor space syntax in terms of architectural and semantic information as well as how they interact with their surroundings. The availability of such information could give conveniences to both users and managers in various aspects. In order to visualize the exact location of rooms and utilities in 3D, many studies and projects have utilized BIM models because of its promising value of representing building components. In fact, the application of BIM provides definitive spatial indoor data and creates services for indoor space management and navigation. Therefore, this paper aims to provide an overview of practices on BIM-based indoor spatial information implementation and location-based services. It is expected that enabling of technologies, data-rich content and accessibility of information products will accelerate the growth of the spatially-related markets in various fields.
최근 인터넷을 기반으로 사물을 연결하여 사람과 사물 간의 정보 소통을 가능하게 하는 지능형 서비스로서 사물 인터넷 서비스(IoT)에 대한 관심이 증가하고 있다. 특히 스마트 기기의 발전과 더불어 실내 위치 기반 서비스에 대한 수요는 급격히 증가하고 있다. 실내 위치 정보 측정을 위해 BLE(Bluetooth Low Energy) 기술의 iBeacon이 제공하는 RSSI 신호를 이용하여 비콘과 단말의 거리 정보를 연산하여 단말의 위치를 측위하게 된다. 그러나 RSSI 신호를 이용 한다는 점에서 신호 간섭과 날씨 등의 영향으로 인해 실내 위치 정보를 얻기가 어렵다는 문 점을 갖는다. 본 논문에서는 iBeacon의 신호 정보로 부터 신뢰성 높은 거리 정보를 얻기 위한 연산을 수행하여 신뢰할 수 있는 실내 위치 정보를 제공하는 시스템을 제안한다.
본 논문은 실내환경에서 로봇의 센싱영역을 벗어난 곳에 위치하는 사용자에게 접근하여 배달서비스를 제공하기 위해 로봇의 최적 위치를 추정하는 방법을 제안한다. 먼저, 사용자의 위치를 추정하기 위해 비콘-태그 모듈정보에 삼변측량법을 적용하여 실내환경에서 위치를 추정하였고, 사용자 추정위치로부터 최적의 로봇 이동목표(Goal)를 설정하기 위해 보로노이 그래프(GVG)의 생성 노드정보를 기반으로 사용자 위치, 장애물, 이동경로 정보의 연산을 통해 최종 위치를 추정하였다. 실제 로봇플랫폼의 목적지 이동을 통해 해당 서비스로봇의 위치정밀도를 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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