$\require{mediawiki-texvc}$

연합인증

연합인증 가입 기관의 연구자들은 소속기관의 인증정보(ID와 암호)를 이용해 다른 대학, 연구기관, 서비스 공급자의 다양한 온라인 자원과 연구 데이터를 이용할 수 있습니다.

이는 여행자가 자국에서 발행 받은 여권으로 세계 각국을 자유롭게 여행할 수 있는 것과 같습니다.

연합인증으로 이용이 가능한 서비스는 NTIS, DataON, Edison, Kafe, Webinar 등이 있습니다.

한번의 인증절차만으로 연합인증 가입 서비스에 추가 로그인 없이 이용이 가능합니다.

다만, 연합인증을 위해서는 최초 1회만 인증 절차가 필요합니다. (회원이 아닐 경우 회원 가입이 필요합니다.)

연합인증 절차는 다음과 같습니다.

최초이용시에는
ScienceON에 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 로그인 (본인 확인 또는 회원가입) → 서비스 이용

그 이후에는
ScienceON 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 서비스 이용

연합인증을 활용하시면 KISTI가 제공하는 다양한 서비스를 편리하게 이용하실 수 있습니다.

초록
AI-Helper 아이콘AI-Helper

GPS 신호가 도달하지 않은 환경에서는 실내 위치 추정 기법을 써서 추정 문제를 풀어야 한다. 일반적으로 실내 환경에서 위치를 추정하는 기법은 AOA, TOA, RSS, Fingerprint, TDOA 등이 쓰이고 있다. 그런데 철판에 의해 막힌 공간이 많은 선박의 실내 환경에서 위치 추정은 대체적으로 근거리 추정이기 때문에 TDOA 기법을 쓰는 것이 적합하다. 본 논문에서는 선박의 환경에서 단말기가 있는 위치를 추정하는 문제를 다룬다. 이를 위해 먼저 TDOA을 써서 위치를 추정하는 문제를 구체적으로 살펴보고, 다음으로 선박 환경에 적용하기 위한 알고리즘을 제안한다. 마지막으로는 세가지 관점의 모의실험을 통해 TDOA 기법에 의한 선박 내 위치 추정에 대한 타당성을 검증한다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

An estimation problem in the environment which GPS signals do not reach, should be solved by employing an indoor location estimation scheme. Location estimation schemes for indoor environments generally include the AOA, TOA, RSS, Fingerprint, and TDOA. For a ship environment where there exist many s...

주제어

AI 본문요약
AI-Helper 아이콘 AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • 따라서, 본 논문에서는 GPS 신호가 도달하지 않는 선박 내 공간에서 2차원 상의 위치 추정 문제를 다룬다. 이를 위해 먼저 TDOA 기법에 의한 위치 추정 방법에 대해 심도있게 살펴보고, 다음으로 선박의 환경에서 TDOA 기법을 적용 가능하도록 알고리즘을 제안한다.
  • 이는 선박은 여러 개의 층으로 구성되어 있기 때문에 높이에 대한 기준을 어디로 설정해야 하느냐가 어렵기 때문이다. 따라서, 본 논문에서는 여러 개의 층으로 구성되어 있는 선박에서 단말기가 어느 층에 있는지를 판정하고 난 다음에 단말기가 있는 층에서 단말기의 위치를 추정하는 문제를 다룬다.
  • 본 논문에서는 여러개의 층으로 구성되어 있는 선박의 실내 환경에서 TDOA기법을 적용하여 위치를 추정하는 문제를 다루었다. 먼저 단말기가 있는 층을 결정하는 방법으로는 선박의 중앙 부위에 별도의 AP을 층마다 두고 단말에서 AP로 들어오는 신호의 강도를 비교하여 단말기가 있는 층을 결정하는 방법을 생각하였다.
  • 추정을 다룬다. 선박의 실내 환경에서 단말기의 위치 추정 문제를 생각해보자. 일반적으로 선박은 여러 개의 층으로 건조되어 있고 각 층은 두꺼운 철판으로 막혀있는 공간이 상대적으로 많다는 특징을 갖고 있다.
  • 위치  의 추정 문제를 알아보았다. 절에서는 선박이라는 환경에서 위치를 찾는 실제적인 문제를 고찰해 보자. 여객선을 포함한 대형선박은 일반적으로 여러개의 층으로 구성되어 있다.

가설 설정

  • 단말기가 (, ) 좌표에 있다고 가정하고 는 (,), 는 (, ), 는 (, )에 위치하고 있다고 하자. 단말기로부터 송신된 신호가 에도 달하는 시간은 이고, 에 도달하는 시간은 , 에 도달하는 시간은 인데 이는 세 개의 AP로부터 측정된다.
  • 18번의 실험을 수행한 결과 위치추정 오차가 상당히 작음을 알 수 있었다. 본 연구는 선박이라는 환경에서 각 층의 위치 추정을 평면상의 추정 문제로 가정하고 다루었는데 실제로 선박의 각 층은 공간적 접근을 해야 한다. 따라서 향후 연구는 3차원 공간에서 위치 추정에 관한 문제를 다루어져야 한다고 생각한다.
본문요약 정보가 도움이 되었나요?

참고문헌 (13)

  1. J. J. Lee, J. W. Kwon, M. A Jung, S. R. Lee, “Fingerprinting Bayesian Algorithm for Indoor Location Determination,” The Journal of Korea Information and Communications Society, Vol.35, No. 6, pp.888-894. 2010.06. 

  2. J. J. Lee, M. A Jung, S. R. Lee, I. H. Song, “KNN/ANN Hybrid Location Determination Algorithm for Indoor Location Base Service,” The Journal of Institute Of Electronics And Information Engineers, Vol. 48, No.2, pp.109-115. 2011.03. 

  3. J. J. Lee, L. H. Song, J. H. Kim, S. R. Lee, “Optimized KNN/IFCM Algorithm for Efficient Indoor Location,” The Journal of Institute Of Electronics And Information Engineers, Vol. 48, No.2, pp.125-133. 2011.03. 

  4. J. J. Lee, M. A Jung, S. R. Lee, “KNN/PFCM Hybrid Algorithm for Indoor Location Determination in WLAN,” The Journal of Institute Of Electronics And Information Engineers, Vol. 47, No.6, pp.146-153. 2010.11. 

  5. H. G. Jo, S. Y. Jeong, S. J. Kang, “Enhanced Accurate Indoor Localization System Using RSSI Fingerprint Overlapping Method in Sensor Network,” The Journal of Korea Information and Communications Society, Vol.37C, No.08, pp.731-740. 2012.08. 

  6. T. Kim, S. Tak, “Modeling and Performance Evaluation of AP Deployment Schemes for Indoor Location-Awareness,” Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering, Vol.17, No.4, pp.847-856, 2013.03. 

  7. J. Y. Cha, Y. B. Kong, J. W. Choi, J. H. Ko, Y. G. Kwon, "IEEE 802.15.4a based Localization Algorithm for Location Accuracy Enhancement in the NLOS Environment," Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering, Vol.16, No.8, pp.1789-1798. 2012.05 

  8. S. Son, H. Choi, H. Cho, Y. Baek, "Location Information Reliability-Based Precision Locating System Using NLOS Condition Estimation," The Journal of Korea Information and Communications Society, Vol.38C, No.01, pp.97-108. 2013.01. 

  9. S. Wooo, H. Jeon, H. Park, “A Study on NLOS Error Solution Method in Indoor Location Estimate,” Korea Computer Congress Vol. 33, No. 1(D), pp.178-180, 2006. 

  10. Y. Lim, J. Park, and S. Ahn, “A Geometric Approach for the Indoor Localization System,” Journal of The Institue of Electronics Engineers Vol.45, Part.TC No.12, 2008. 12, pp. 1058-1065 

  11. D. Ahn, R. Ha, “Indoor Localization Methodology Based on Smart Phone in Home Environment,” The Journal of Korea Information and Communications Society '14-04 Vol.39C No.04, pp. 315-325. 

  12. Cong, L. and W. Zhuang, "Non-line-of-sight error mitigation in TDOA mobile location," IEEE Global Telecommunications Conference, volume: 1, pp. 680-684. 2001. 

  13. B. Kim, M. A. Jeong, S. R. Lee, “Location Estimation Method Employing Fingerprinting Scheme based on K-Nearest Neighbor Algorithm under WLAN Environment of Ship,” Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering, Vol. 18, No. 10 : 2530~2536 Oct. 2014. 

저자의 다른 논문 :

LOADING...

관련 콘텐츠

오픈액세스(OA) 유형

GOLD

오픈액세스 학술지에 출판된 논문

저작권 관리 안내
섹션별 컨텐츠 바로가기

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

AI-Helper 아이콘
AI-Helper
안녕하세요, AI-Helper입니다. 좌측 "선택된 텍스트"에서 텍스트를 선택하여 요약, 번역, 용어설명을 실행하세요.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.

선택된 텍스트

맨위로