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- 저자 : 조영훈(Yung Hoon Jo) (검색결과 4 건)
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광선 추적법에 의한 초광대역 실내 위치인식의 성능 개선 방법
조영훈,이준용,하동헌,강신후,Jo, Yung-Hoon,Lee, Joon-Yong,Ha, Dong-Heon,Kang, Shin-Hoo 한국통신학회 2006 韓國通信學會論文誌 Vol.31 No.10C
초광대역(UWB) 시스템은 높은 시간분해능으로 인해 복잡한 다중경로 환경에서도 정밀한 위치추적을 가능하게 한다. 그러나 송수신 채널에 존재할 수 있는 장애물로 인해서 정밀한 위치추적 성능이 저하될 수 있다. 첫째로 장애물은 다중경로의 구조를 복잡하게 만들어 직선경로 신호 성분의 도착시간 추정을 어렵게 만든다. 둘째로 전파시간에 초과시간지연을 초래하여 거리추정의 정확도를 저하시킬 수 있다. 본 논문에서는 광선추적법을 사용하여 두번째 원인에 의해 발생하는 거리추정 오차를 줄이는 기법을 소개한다. 이를 위하여 통계적인 접근방식과 지도를 이용한 위치인식기법을 사용하였다. 통계적인 접근방식에서는 매질에 의해서 발생하는 초과시간지연들의 분포를 광선추적법을 사용하여 구하고, 이에 근거하여 오차의 하계를 구하였다. 또한 건물의 도면을 이용한 위치인식 방법에도 광선추적 법을 사용하였으며, 그 성능을 사무실 환경에서 측정된 데이터를 사용하여 검증하였다. The Presence of a line-of-sight(LoS) blockage can degrade the UWB positioning accuracy for two reasons. Firstly, it makes estimation of the time of arrival(ToA) of the direct path signal difficult by complicating the multipath structure of the propagation channel. Secondly, the higher dielectric constant of the LoS blocking material than that of free space introduces excess propagation delay which will bias the range estimation. In this paper, methods based on ray tracing to reduce the ranging error resulting from the second reason are Posed. We take two different approaches; a statistical approach and a map-aided method. In the statistical approach, we establish a conditional distribution of the excess propagation delay caused by LoS blockages using a ray tracing technique. The lo6wer bound of the ranging performance based on this model is estimated. Ine ray tracing method is also used for the map-aided ToA positioning approach. UWB propagation measurement data taken in an office environment is used to examine the performance of this method.
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대용량 경로데이터 분류에 기반한 경험적 최선 경로 추천
이계형(Kye Hyung Lee),조영훈(Yung Hoon Jo),이태호(Tea Ho Lee),박희민(Heemin Park) 한국정보과학회 2015 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.21 No.2
위치를 수집할 수 있는 모바일 기기의 확산에 따라 다양한 위치기반서비스들이 개발되어 사용되고 있다. 본 논문에서는 위치기반서비스가 일반화됨에 따라 수집되고 저장되는 경로 데이터의 양이 기하급수적으로 커지고 결국 빅데이터가 될 것이기 때문에 수집된 대용량 경로데이터에서 최선 경로를 찾아 추천해주는 시스템을 제안한다. 대용량 경로 데이터에서 실제 운행 시간 등의 정보를 바탕으로 기존 내비게이션보다 좋은 경로를 추천할 수 있게 된다. 대용량 경로 데이터 처리를 위해 하둡 맵리듀스를 이용해서 분류하고 분류된 경로를 데이터베이스에 저장하여 사용자의 요청에 빠르게 반응할 수 있도록 하였다. 사용자의 요청에 지도상의 최단 경로가 아닌 수집된 경로 기록을 바탕으로 최선 경로를 찾게 되는 것이다. 구현된 전체 시스템은 1) 실제 경로를 수집하기 위한 안드로이드 응용프로그램, 2) 하둡 맵리듀스를 이용해 수집된 경로를 미리 분류해 놓기 위한 분류 엔진, 3) 사용자의 출발지-도착지 요청에 따라 분류된 경로에서 최선 경로를 찾아 사용자에게 돌려주는 웹서버와 안드로이드 클라이언트 서비스 시스템이다. 실제 운행 실험을 제안한 방법과 시스템이 실효성이 있음을 보인다. This paper presents the implementation of a system that recommends empirical best routes based on classification of large trajectory data. As many location-based services are used, we expect the amount of location and trajectory data to become big data. Then, we believe we can extract the best empirical routes from the large trajectory repositories. Large trajectory data is clustered into similar route groups using Hadoop MapReduce framework. Clustered route groups are stored and managed by a DBMS, and thus it supports rapid response to the end-users’ request. We aim to find the best routes based on collected real data, not the ideal shortest path on maps. We have implemented 1) an Android application that collects trajectories from users, 2) Apache Hadoop MapReduce program that can cluster large trajectory data, 3) a service application to query start-destination from a web server and to display the recommended routes on mobile phones. We validated our approach using real data we collected for five days and have compared the results with commercial navigation systems. Experimental results show that the empirical best route is better than routes recommended by commercial navigation systems.
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