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NTIS 바로가기한국철도학회 논문집 = Journal of the Korean Society for Railway, v.19 no.5 = no.96, 2016년, pp.585 - 591
김진평 (Korea Railroad Research Institute) , 안태기 (Korea Railroad Research Institute) , 김상훈 (Korea Railroad Research Institute) , 안치형 (Korea Railroad Research Institute)
Recently, indoor location detection has become an important area in the IoT (Internet of Things) environment for various indoor location-based services. In this paper, our proposed method shows that a virtual region can be divided electromagnetically according to specific facilities or services in v...
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핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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실외에서 사용되는 GPS위성의 문제점은 무엇인가? | 위치 기반기술은 실외환경에서 위치를 측정하기 위한 GPS(Global Positioning System) 기술로서 매우 성공적으로 위치측위서비스들 을 생산해냈고 넓은 영역의 서비스에 적용되고 있다[2]. 그러나 실외에서 사용되는 GPS위성은 실내에서는 GPS신호를 수신하지 못하는 이유로 사용이 제한되기 때문에, 실내 위치측위 및 네비게이션 등의 분야에서 활용하기 어려운 고유한 문제점이 있다[3]. 또한, 다양한 IoT서비스에 대한 수요가 증가함에 따라 실내공간에서 사용자 혹은 사물의 위치를 추정하는 실내위치측위 (IPS: Indoor Positioning System) 기술의 중요성이 날로 강조되고 있다[4]. | |
실내위치측위기술이란 무엇인가? | 그러나 실외에서 사용되는 GPS위성은 실내에서는 GPS신호를 수신하지 못하는 이유로 사용이 제한되기 때문에, 실내 위치측위 및 네비게이션 등의 분야에서 활용하기 어려운 고유한 문제점이 있다[3]. 또한, 다양한 IoT서비스에 대한 수요가 증가함에 따라 실내공간에서 사용자 혹은 사물의 위치를 추정하는 실내위치측위 (IPS: Indoor Positioning System) 기술의 중요성이 날로 강조되고 있다[4]. | |
복잡한 실내 환경에서는 사용자가 어느 서비스영역에 위치하는 지를 인식하는 것이 중요한 정보일 수 있기 때문에, 관심받는 기술은 무엇인가? | 또한 사무실, 쇼핑몰 등의 복잡한 실내 환경에서는 사용자가 공간 내의 어느 위치에 정확히 있는가 보다는 어느 서비스영역에 위치하는 지를 인식하는 것이 더욱 중요한 정보일 수 있다[10]. 따라서 객체의 정확한 위치를 측정하기보다 영역기반의 실내위치측위 연구가 최근 관심을 받고 있으나 벽에 의한 영역분리[11] 또는 안테나의 방향성[9]에 의한 영역분리 등이 대부분이며 개방된 공간에서 영역을 분리하는 연구는 미흡한 상태이다. 이에 본 연구는 BLE Beacon의 RSSI를 활용하여 영역을 벽과 같은 구조물에 의해 분리되지 않은 개방된 환경에서 가상의 영역(Zone)을 설정하고 이를 인식하기 위한 Zone인식을 통한 실내 환경의 위치인식시스템을 제안한다. |
Liu, Hui, et al. (2007) Survey of wireless indoor positioning techniques and systems, IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Part C (Applications and Reviews), 37(6), pp. 1067-1080.
Gu, Yanying, Anthony Lo, and Ignas Niemegeers (2009) A survey of indoor positioning systems for wireless personal networks, IEEE Communications surveys & tutorials, 11(1), pp. 13-32.
Mok, Esmond, and Bernard KS Cheung (2013) An improved neural network training algorithm for Wi-Fi fingerprinting positioning, ISPRS International journal of geo-information, 2(3), pp. 854-868.
Zhuang, Yuan, et al. (2016) Smartphone-Based Indoor Localization with Bluetooth Low Energy Beacons, Sensors, 16(5), p. 596.
Koyuncu, Hakan, and Shuang Hua Yang (2010) A survey of indoor positioning and object locating systems, IJCSNS International Journal of Computer Science and Network Security, 10(5), pp. 121-128.
Kriz, Pavel, Filip Maly, and Tomas Kozel (2016) Improving Indoor Localization Using Bluetooth Low Energy Beacons, Mobile Information Systems 2016.
N. Patwari, J.N. Ash, S. Kyperountas, A.O. Hero III, R.L. Moses, and N.S. Correal (2005) Locating the nodes: cooperative localization in wireless sensor networks, IEEE Signal Processing, Magazine, 22(4), pp. 54-69.
X. Li, K. Pahlavan, M. Latva-aho, and M. Ylianttila (2000) Comparison of indoor geolocation methods in DSSS and OFDM wireless LAN systems, Proceedings of the 52nd Vehicular Technology Conference, Boston, pp. 3015-3020,
R. Peng and M.L. Sichitiu (2006) Angle of arrival localization for wireless sensor networks, Proceedings of the 3rd Annual IEEE Communications Society on Sensor and AdHoc Communications and Networks(Secon '06), Reston, pp. 374-382,
Guzman-Quiros, Raul, et al. (2015) Integration of directional antennas in an RSS fingerprinting-based indoor localization system, Sensors, 16(1), p. 4.
Wu, Chenshu, et al. (2013) WILL: Wireless indoor localization without site survey, IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems, 24(4), pp. 839-848.
T.N. Lin, P.C. Lin (2005) Performance comparison of indoor positioning techniques based on location fingerprinting in wireless networks, Proceedings on WIRLES'05, 2, pp. 1469-1574
Hinton, Geoffrey, et al. (2012) Deep neural networks for acoustic modeling in speech recognition: The shared views of four research groups. IEEE Signal Processing Magazine, 29(6), pp. 82-97.
Kjaergaard, Mikkel Baun, Georg Treu, and Claudia Linnhoff-Popien (2007) Zone-based RSS reporting for location fingerprinting, International Conference on Pervasive Computing, Springer Berlin Heidelberg, Pisa, pp. 316-333.
Chauvin, Yves, and David E. Rumelhart. (1995) Backpropagation: theory, architectures, and applications. Psychology Press, London, pp. 23-30.
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