GPS 단말기에서의 주기적 위치 측위에 따른 전력소모 최소화 방안연구

배성수 연세대학교 공학대학원 2007 국내석사

This thesis is about the reduction of the power consumption in GPS embedded terminals with periodic position fix to improve the time delay of position determination.When users want to track down the terminal''s location or find out where they are located, the terminal first has to obtain the GPS assisted information from the PDE by connecting to the network, and then the PDE calculates the terminal''s coordinates using the GPS calibration measurements from the terminal. All this process, which includes request of the location measurements and actually computation of the final exact location, takes more than tens of seconds of time delay (delay in provided service) specifically in in-building areas where GPS can not be spotted, where the exact location can not be often measured even if the GPS measuring process has already commenced.Therefore, in order to solve those problems during the wireless terminal is powered on, it needs to be set such that it can be periodically recalibrated by the GPS and those recalibrated values need to be saved in the terminal''s memory so that it can reduce the time delay from the request of location. By using the trace of the information that''s been saved in the terminal''s memory, it can be set so that it''ll be easier to determine whether the wireless terminal has gone into buildings and have the capability of checking if it has gone into a specific building.Likewise, while the terminal is turned on, in order calibrate the location, it needs to continuously work the GPS engine which leads to a rapid decrease in terminal''s idle time. This thesis proposes some solutions regarding these issues - reducing 20 ~ 30% of the battery consumption for GPS visible situation that can occur when the wireless terminal periodically calibrates its location to determine the in-building status, and extending the idle time of the terminal by flexibly using the suggested GPS calibration time method according to wireless terminal''s mobility. 본 논문은 기존 이동통신 단말기에서 Network-Assisted GPS 기반 위치측위방법의 개선에 관한 것이다. 기존에는 이동통신 단말기의 위치를 추적하거나 자신의 위치를 알기 위해서는 Network 접속을 통해서 PDE로부터 GPS 보조정보를 획득하고, GPS 보조 정보를 이용하여 GPS 신호를 측정하고, 측정된 GPS 측위 결과를 Network의 PDE로 전송하여 PDE에서 실제 단말기의 위경도를 계산함으로써 위치측위 요청에서 실제 위치를 제공받는 데까지 수십 초 이상의 시간지연(서비스 제공 시간 지연)이 발생하고, 특히 GPS가 보이지 않는 In-Building 환경에서는 GPS 측위를 수행해도 실제 정확한 위치 측위를 할 수 없었다.이를 개선하기 위해서 이동통신 단말기가 전원이 켜져 있는 동안에는 항상 주기적으로 GPS 측위를 수행하도록 구현하고, 측위 된 위치 값을 단말기 내부 메모리에 저장하여 관리하게 구현함으로써 위치 요청에서부터 제공에 필요한 시간지연을 최소화 하고, 단말기 내부에 저장된 위치 정보의 궤적을 활용하여 이동통신단말기의 In-Building으로 진입 여부를 용이하게 판단하도록 구현 하여 특정 건물로의 진입여부까지 확인할 수 있도록 할 수 있다.이와 같이 단말기가 켜져 있는 동안 주기적인 위치측위를 수행 하기 위해 GPS 엔진을 연속적으로 구동하게 되면 단말기 대기시간이 급격히 감소하게 된다. 특히, 배터리를 사용하는 이동통신 단말기에서 대기시간의 심각한 감소는 이동통신 단말기의 기본 기능인 음성 전화까지도 할 수 없게 되는 수준의 대기시간 감소를 가져올 수 있다. 본 논문에서는 이와 같이 위치 측위요청에서부터 응답까지의 시간단축과 In-Building 환경 진입여부를 판단할 수 있도록 이동통신 단말기가 주기적 위치측위를 수행함으로써 발생하는 배터리 소모량을 최소화하기 위해 GPS 가시환경여부, 이동통신단말기의 이동성에 따라 GPS 측위 시간을 제안된 방법에 따라 유연하게 조정함으로써 대기시간을 최대화 하는 방안을 제안한다.

무선 센서 네트워크에서 Gaussian Model을 적용한 측위 향상 기법

허병회 한국산업기술대학교 지식기반기술·에너지대학원 2009 국내석사

국 문 요 약 IEEE 802.15.4 무선 센서 네트워크는 물리적 또는 환경적 조건을 모니터링하고 수집하기위해 센서를 사용하는 독자적인 디바이스로 구성된 무선 네트워크 이다. 센서의 종류로는 온도, 조도, 가속도, 압력, 지문, 가스 등 다양한 센서에 발전에 따라 센서 네트워크에 쉽게 접목하여 여러 용도에 사용되고 있다. 최근 센서기술과 정보통신 인프라의 발전으로 환경 모니터링 기술의 하나인 위치추적 기술에 대한 관심이 증가되고 있다. 위치 추적 기술은 기존의 센서 노드들의 위치정보를 이용하는 서비스로써 원하는 센서 노드의 위치를 추적하는 기술을 기반으로 한다. 기존에 설치되어있는 무선 인프라를 그대로 사용 할 수 있고 별도의 추가비용이 들지 않고 쉽게 구현 할 수 있다는 장점이 있기 때문에 위치 추적 기술은 지금까지 계속 연구되어 지고 있으며 충분히 연구할 만한 가치가 있다. 본래 위치추적을 위해 만들어진 하드웨어가 아니기 때문에 별도의 하드웨어 추가 없이 정확한 위치추적을 하기에는 힘든 부분이 있다. 그리고 일반적인 수신신호 세기 RSSI(Received Signal Strength Indication)를 활용한 위치 인식 시스템은 장애물이나 RF의 전파지연 및 멀티패스에 의해 정확한 위치 추적이 어렵다. 따라서 본 논문에서는 RSSI 기반의 위치 추적 시스템이 가지고 있는 이러한 문제를 해결하기 위해 제안하는 Gaussian Filter algorithm을 적용하여 위치 인식 성능을 개선한다. 이에 RSSI 값에 따른 전파 감쇠 특성을 논의한 후, 노드마다 개별 RSSI 값에 따른 확률적 거리 테이블을 작성한다. 생성된 모델을 통해, 센서 노드로부터 추출된 데이터를 본 논문에서 제안한 Gaussian Filter Algorithm을 적용하여 오차개선을 하였다. 성능 평가에서는 몇 가지 시나리오를 가지고 실험 하였다. 첫번째 평가는 Sigma 값에 따른 오차를 실험하였으며, 두번째 실험은 위치 포인트 Case1~4 까지 측정하여 비교 분석하였고, 세번째 실험은 Zigzag로 이동하면서 측정하여 비교 분석하였다. 실험한 결과를 통하여 벽면에 의한 RF 반사나 fading 현상에 때문에 오차율이 더욱 높았던 것을 알 수 있었고, 참조 노드 위치에 따라 정확도가 틀리다는 알 수 있었다. 향후 연구 방향으로는 실내에서 완벽하게 전용되는 RF 신호전파 모델은 없다고 알려져 있기 때문에 좀 더 다양하고 변화가 많은 상황에서의 노이즈를 판별할 수 있는 연구와 현재 구현된 시스템에 적용하여 사용자를 만족 할 수 있는 정확도가 높은 구체적인 연구가 필요하다.

무선 네트워크 환경에서 균등 위치 기반 AP 선택 기법을 사용한 핑거프린트 실내 위치 측위

김해성 아주대학교 2017 국내석사

오늘날 RSSI 기반의 핑거프린트 위치추정 기술은 실내 위치 기반 서비스 ( Indoor Location Based Service)에 널리 사용되고 있다. 핑거프린트 위치추정 기술은 보편적으로 위치 추정 정확도를 높이기 위해 발견 되는 최대한 많은 수의 AP들을 사용하는 것을 원칙으로 해 왔다. 하지만 WLAN이 보편화 됨에 따라 한 건물내에서도 많은 수의 AP들이 존재하게 되었으며 현재 ICT(Information and Communication Techonologies)의 끊임없는 성장과 사물인터넷(IoT : Internet of Things) 시대의 도래등의 이유로 AP들의 밀도는 점점 더 높아질 전망이다. 이러한 AP들의 급격한 수 증가는 핑거프린트 위치추정서비스에서 데이터베이스를 구축 하고 위치추정서비스를 할 때 시공간복잡성을 급격히 높인다. 따라서 위치추정에 도움이 될 AP들을 선택하고 이들을 저장하는 기술이 필요하게 되었다. 본 논문에서는 균등한 위치 기반 마스크 AP 선택 기법을 제안한다. 이 방법은 AP들의 위치에 패턴을 사용하여 필요 없는 AP들을 가리고 균등한 위치의 AP들만은 선택하여 위치추정에 사용하는 방법이다. 제 1장을 서론으로 시작하여 제 2장 관련연구에서는 RSSI 기반 거리 추정의 기본적인 개념과 핑거프린트 위치추정 방법에 대해 설명한다. 또한 참고문헌[1]에서 제시한 핑거프린트 특징 벡터 개념에 대해 설명하고 이를 바탕으로 코사인 유사성 방법을 통한 위치 추정을 설명할 것이다. 그리고 이 논문의 가장 핵심적인 개념이 된 참고문헌[2]에서 제시하는 AP들을 가리고 공간적으로 균등한 AP들을 선택하는 방법에 대해 설명할 것이다. 제 3장에서는 핑거프린팅 실내 위치 추정을 위한 균등 위치 기반 마스크 접근점 선택 기법에 대해 설명한다. 제 4장에서는 시뮬레이션을 통해 제안된 방법의 처리 시간 , 데이터베이스 용량, 거리 정확성을 기법을 적용하기 전의 방법과 비교하여 성능을 비교한다. 마지막 제 5장에서는 결론을 내린다.

복잡한 실내 환경에서 위치기반 통합관제를 위한 실시간 초정밀 위치추적시스템 설계 및 구현

이동근 충북대학교 2020 국내박사

LBS는 스마트폰의 핵심 플랫폼으로서 위치정보에 소셜네트워크 서비스(SNS), M2M (Marketplace to Marketplace), AR(Augmented Reality), 이용자 정보 및 콘텐츠를 결합함으로써 서비스가 다양화 되고 고도화 되고 있다. 또한 LBS는 새로운 서비스의 요구에 따라 실외 위치 기반 서비스뿐만 아니라 실내 위치 기반 서비스의 요구가 점점 증가하고 있다. 실내 측위기술은 건물 내부와 같이 GPS 기반의 위치 추적이 어려운 환경에서 대상물의 위치를 추적하는 기술로서 근거리 무선통신을 이용하여 측위 대상물의 위치를 검출하며 무선랜 근거리 통신(Wi-Fi), 근거리 전파식별(RFID), UWB(Ultra Wide Band), 적외선방식, 지자기 시스템 등을 이용하는 RTLS(Real Time Location System)가 이에 해당된다. 사물인터넷, 빅데이터, 인공지능으로 대표되는 4차 산업혁명 시대를 맞아 실내 환경은 더욱 복잡해지고 고도화 되어가고 있다. 그러나 기존 실내 측위기법들은 이러한 복잡한 환경에서는 Multipath propagation 현상으로 인해 측위기술이 잘 작동하지 않는 문제점이 있다. 또한 산업체의 경우 저가격 고품질의 위치데이터를 사용하고 싶어하나, 현장에 필요한 고정밀의 위치데이터를 얻기 위해서는 현재 측위기술은 고가의 AP, Tag 디바이스 등 추가 통신인프라 도입비용이 필요하며, 다양한 현장특성에 무관하게 균일한 품질의 위치정보를 얻을 수 있는 대표적인 실내 측위기술의 표준은 아직은 없는 실정이다. 따라서 본 논문에서는 다양하고 복잡한 실내 환경에서도 빠르게 이동하는 사람이나 사물에 대한 위치정보를 효과적이고 정밀하게 파악 할 수 있는 서로 다른 특성을 지닌 RF와 초음파 신호의 도달 차이를 브로드캐스팅 통신기술과 고도의 필터링 기법을 적용하여 TDoA기반의 실시간 초정밀 실내위치추적시스템을 설계하고 구현한다. 그리고 구현된 실시간 초정밀 위치측위 시스템을 기반으로 각 앱에서 수집된 위치좌표를 Web통신을 이용하여 관제 서버에 저장하고 이를 관제 클라이언트로 전송하여 실시간으로 움직이는 사람이나 사물들의 동선파악과 이동 동향을 빅데이터로 분석할 수 있도록 통합관제시스템을 최종 구현한다. 마지막으로, 구현된 실내위치추적시스템의 성능지표를 확인하기 위하여 Positioning 정밀도, 위치 인식 성공률, 멀티센서 최대 액세스 거리, MAP·UX 랜더링 속도, 통합관제 네트워크 전송속도 등 성능과 환경에 영향을 미치는 주요항목을 시험·분석해 보고 연구 결과가 고정밀 위치 데이터를 기반으로 하는 실시간 통합관제시스템을 구현하기 위한 성능지표를 만족하는지 평가한다. As a key platform for Smartphones, LBS is diversifying and upgrading its services by combining Social Network Services(SNS), M2M(Marketplace to Marketplace), AR(Augmented Reality), user information and content in location information. In addition, LBS is increasingly the needs for indoor location-based services as well as outdoor location-based services with the needs of the new services. Indoor positioning technology is a technology that tracks the location of objects in a GPS-based environment, such as inside a building, and includes RTLS(Real Time Location System), which uses Near field communication to detect the location of the objects and uses WLAN(Wi-Fi), near field propagation identification(RFID), UWB(Ultra Wide Band), infrared method, geomagnetic system, etc. In the era of the 4th Industrial Revolution, represented by the Internet of Things, Big Data, and Artificial Intelligence, the indoor environment is becoming more complex and sophisticated. However, the existing indoor positioning techniques have a problem that the positioning technique does not work well due to the multipath propagation phenomenon in such a complicated environment. In addition, the industry wants to use low-cost, high-quality location data, but the current positioning technology requires the cost of introducing additional communication infrastructure such as expensive AP and Tag devices in order to obtain the high-precision location data necessary for the field. Also, there is no standard indoor positioning technology that can obtain location information of uniform quality regardless of various field characteristics. Therefore, in this dissertation, real-time high precision indoor location tracking system based on TDoA is designed and implemented by applying broadcast communication technology and high filtering techniques to reach differences between RF and ultrasonic signals with different characteristics that can effectively and accurately identify location information about people or objects moving quickly even in diverse and complex indoor environments. Based on the real-time, high precise positioning system implemented, the integrated control system is finally implemented so that the movement trends and the track identification of people or objects in real time could be analyzed through big data by storing the location coordinates collected by each app to the control server using Web communication and transmitting them to the control client. Finally, the main items affecting the performance and environment were tested and analyzed to check the performance indicators of the implemented indoor location tracking system, including positioning accuracy, location recognition success rate, Multi-sensor maximum access distance, MAP·UX rendering speed, and integrated control network transmission speed, and it evaluates whether the research results satisfy the performance index for real-time integrated control system based on high precision location data.

A Study of Indoor Localization System using Reliable Deep Learning based Scene Recognition

보니라빙히사 동명대학교 대학원 2021 국내박사

실내 측위가술은 삼각측량법 (Triangulation), ToA (Time of Arrival), AoA (Angle of Arrival), 핑거프린팅 (Fingerprinting)과 같은 기법을 사 용하여 스마트폰 등 모바일 기기에서사용자에게 정확한 위치정보를 제공 한다. 이러한 기법에서 RSSI (Received Signal Strength Indicator)는 무 선 신호의 거리 정보를 결정하는 핵심 매개 변수이다. 아울러 VAP (Virtual Access Point)를 이용한 실내 위치측위의 성능개선 연구가 수행 되었으며, 이 연구는 기존 AP(Access Point)의 RSSI 값만 사용하는 것 에 비해 오류 거리를 더 줄이는 있음을 효과적임을 입증하였다. Wi-Fi를 사용한 실내 위치측위의 큰 문제점 하나는 건물 내부 넓은 영역에서의 불안정한 무선 신호이다. 일부 건물의 경우, 공간을 분리하는 파티션 (Partition)으로 인하여 신호 경로손실 (Path Loss)이 발생하는 점이다. 이 경우, RSSI만 사용하여 실내 위치측위를 하면 특정 파티션 을 식별하기가 어렵기 때문에 이를 해결하기 위해서는 파티셔닝 (Partitioning) 또는 세그먼테이션 (Segmentation) 알고리즘이 필요하다. 그런데 학교 건물은 교실 또는 실험실을 구분하는 칸막이를 설치하는 예를 볼 수 있듯이 칸막이는 공간의 사용목적에 따라 구분하는 용도로 사용된다. 이러한 특징은 장면 인식 (Scene Recognition)을 실내 위치측 위에 적용하기에 매우 유용하다는 점을 의미한다. 따라서 최근 컴퓨터 비전 기술의 발달에 따라 이미지 인식과 실내 위치측위 기술을 결합하여 위치측위 성능을 향상시키는 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 논문에서 제안한 딥러닝 기반 장면인식을 이용한 실내 위치측위시 스템은 주어진 환경에 적합한 장면인식 알고리즘 (Scene Recognition Algorithm), 공간 분류기반 실내 위치측위 알고리즘 (Space Classification based Indoor Localization Algorithm, SCILA), 그리고 제 안한 두 가지 알고리즘을 연결하는 매핑 알고리즘 (Mapping Algorithm) 으로 구성되는데, 이 알고리즘 (모듈)들은 정확한 공간 위치뿐만 아니라 사용자가 어떤 장면에 있는지 식별 할 수 있다. 실험 결과, 제안한 시스템은 첫째, 주어진 실내 환경을 평균 92.54% 인식 할 수 있음을 확인하였다. 그리고 제안한 시스템의 평균 오류거리 (Error Distance)는 1.31m로 기존 RSSI를 사용한 핑거프린팅의 평균 오 류거리인 8.15m에 비해 약 6.2배 더 정확함을 확인하였다. 이 성능결과 의 주된 요인은 제안 시스템이 실내공간의 각 장면에 대해 분류된 클러 스터 (Cluster)를 적정하게 선택한다는 점이다. 둘째, 클러스터링/비 클러 스터링 핑거프린트 맵을 모두 결합한 환경에서 제안한 SCILA의 오류 거리 성능은 1.75m으로 기존 핑거프린팅의 평균 오류거리인 6.90m에 비 해 약 3.90배 더 정확함을 확인하였다. 주어진 실험환경에서의 제안한 시스템의 전반적인 성능은 양호한 것 으로 확인되었지만 향후, 모든 실내 환경에서 적용 할 수 있으려면 더 많은 실험과 학습이 필요하다. Indoor positioning is performed using techniques such as triangulation, time of arrival (ToA), angle of arrival (AoA), and Fingerprinting to provide accurate location information to users from mobile devices such as smartphones. In this technique, received signal strength indicator (RSSI) is a key parameter for determining distance information of a radio signal. In addition, a study on improving the performance of indoor positioning using virtual access point (VAP) was conducted, and this study proved that it is effective to further reduce the error distance compared to using only the RSSI value of the existing access point (AP). One of the major problems of indoor positioning using Wi-Fi is the unstable wireless signal in a large area inside the building. In some buildings, signal path loss occurs due to the partition separating the space. In this case, since it is difficult to identify a specific partition when indoor positioning is performed using only RSSI, a partitioning or segmentation algorithm is required to solve this problem. However, as can be seen in the example of installing partitions that divide classrooms or laboratories in school buildings, partitions are used for classifying purposes according to the purpose of use of the space. This feature means that it is very useful to apply scene recognition to indoor positioning. Accordingly, with the recent development of computer vision technology, researches on improving positioning performance by combining image recognition and indoor positioning technologies are being actively conducted. The proposed system in this paper consists of a scene recognition algorithm suitable for a given environment, a space classification based indoor localization algorithm (SCILA), and a mapping algorithm that connects these algorithms (modules) can identify not only the exact spatial location but also what scene the user is in. As a result of the experiment, first, it was confirmed that the proposed system can recognize an average of 92.54% of a given indoor environment. In addition, it was confirmed that the average error distance of the proposed system is 1.31m, which is about 6.2 times more accurate than 8.15m, which is the average error distance of fingerprinting using RSSI. The main factor of this performance result is that the proposed system appropriately selects the classified cluster for each scene in the indoor space. Second, it was confirmed that the proposed SCILA's error distance performance was 1.75m in an environment in which both clustering/non-clustering fingerprint maps were combined, which is about 3.90 times more accurate than the 6.90m average error distance of conventional fingerprinting. The overall performance of the proposed system in a given experimental environment was confirmed to be good, but more experiments and learning are needed to be applicable in all indoor environments in the future.

화력 발전기 보일러 내부 작업자 측위, 비계 건전성 및 유해가스 모니터링 시스템 설계

윤찬녕 서울과학기술대학교 대학원 2020 국내석사

화력 발전기는 일반적으로 증기를 발생시키는 보일러, 회전력을 전기로 바꾸는 발전기로 나뉜다. 이중 보일러를 정비하기 위해 오버홀(Overhaul)기간을 정하여 계획정비를 진행한다. 이 기간에 작업자는 보일러 내부에 건설 비계를 설치하여 보일러 내부의 문제점을 파악하여 수리를 진행한다. 보일러 내부는 외부와 단절되어 사고 위험에 취약하므로 사고 위험을 예방하기 위한 작업자의 안전을 모니터링 할 수 있는 시스템 구축이 필요하다. 본 연구는 화력 발전기 보일러 내부 밀폐공간에서 작업하는 작업자의 사고예방 및 상황 인지를 위한 안전 모니터링 시스템 개발에 필요한 구성 장치들을 설계 및 제작하여 장치들의 성능을 평가하였다. 추후 설계된 부품을 바탕으로 내부 밀폐공간에서 작업하는 작업자 안전 모니터링 시스템을 개발할 예정이다. 본 연구에서 개발한 부품은 다음 3가지이다. 첫째, 보일러 내부 비계의 전체적인 변위 및 비계의 움직임 등을 측정하여 전반적인 비계의 건전성 평가가 가능한 구성 장치를 설계 및 개발하여 현장 성능평가를 진행하였다. 둘째, 밀폐된 보일러 내부의 유해가스 측정을 무선 IoT기술을 이용하여 실시간으로 측정이 가능하도록 통합 유해가스 측정 장치를 설계 및 개발하여 현장 성능평가를 진행하였다. 셋째, 작업자의 위치를 측정하기 위해 위치 측정 장치를 개발하고 보행자 추측 항법(PDR)과 기압센서를 이용한 정밀고도측위기술 적용하여 3차원 측위를 구현 할 수 있도록 하였다. 본 연구를 통해 개발된 시스템 구성 장치의 성능평가 결과 만족한 결과를 얻었으며 추후 통합 안전 모니터링 시스템 구성에 적용할 예정이다. Thermal power plant are generally divided into boilers that generate steam and generators that convert rotational power into electricity. In order to repair the boiler, an overhaul period is set and planned maintenance is carried out. During this period, the worker installs a construction scaffold inside the boiler to identify the problems inside the boiler and repair it. Since the inside of the boiler is disconnected from the outside, it is vulnerable to accident risk, and it is necessary to establish a system that can monitor worker safety to prevent accident risk. This study evaluated the performance of the devices by designing and manufacturing the components necessary for the development of a safety monitoring system for accident prevention and situation awareness of workers working in the enclosed space of the thermal power generator boiler. We will develop a safety monitoring system that works in the enclosed space based on the designed parts later. Parts developed in this study are three things as follows: First, it is a component device capable of evaluating the overall scaffold integrity by measuring the overall displacement of the scaffold inside the boiler and the movement of the scaffold. This device was designed and developed for on-site performance evaluation. Second, an integrated hazardous gas measurement device to measure the harmful gas inside the sealed boiler in real time using wireless IoT technology was designed and developed. Its performance was evaluated. Third, a location measuring device was developed to measure the position of the worker. 3D positioning was implemented to the device by applying a high-precision positioning technique using a pedestrian guessing navigation (PDR) and an air pressure sensor. The performance evaluation of the device developed through this study provided satisfactory results and will be applied to the construction of an integrated safety monitoring system in the future.

UWB를 이용한 NLOS상태의 위치측위 오차개선을 위한 연구

손준혁 인하대학교 대학원 2020 국내석사

실외의 활동보다 실내에서의 생활이 늘어남에 따라 비가시성을 가진 실내에서의 위치추정이 매우 중요하다. 하지만 GPS라는 흔히 사용되는 대표적인 기술은 실외에서는 사용이 가능하지만 실내인 환경에서는 사용에 제약을 받는다. 본 논문에서는 현재 각광받고 있는 실내 위치 측정을 위해 UWB를 이용하여 비가시성(NLOS: NonLine of sight)환경에서의 정확도 개선 연구를 수행한다. 이와 같은 연구 목적을 수행하기 위하여 NLOS환경에서 실험 장치를 구성하여 TWR기술을 이용하여 데이터를 수집한 후 최소제곱법을 이용하여 정확도 개선 하고자 한다. 더불어 존재하는 오차를 최소화하기 위해서 RANSAC의 기술을 사용하여 시뮬레이션을 이용해 오차개선을 확인한다. It is important to estimate the location of indoors with invisibility as human activities in indoors increases rather than those in outdoors. However, the commonly used representative technology of GPS can be used outdoors but becomes less proper in indoor environment. Therefore, in this paper, we study the accuracy improvement in the non-line of sight (NLOS) environment using UWB to measure indoor position. In order to accomplish this purpose, we first collect the data using TWR technology and then improve the accuracy by using the least square root. In order to minimize existing errors, however, we use RANSAC's technology to verify the error improvement using simulation.

LED 가로등의 색도를 이용한 자율주행 차량용 차로 위치측위에 관한 연구

정재훈 부경대학교 대학원 2017 국내석사

Recently, many studies on autonomous vehicles are under way. Location recognition and positioning system for cars are one of the very essential parts in unmanned vehicles. These systems are on the basis of GNSS(Global Navigation Satellite System), using GPS (Global Positioning System)and it calculates location of the receiver using triangulation according to the moment when the satellite signal reaches to the receiver on the surface of the earth by using satellite network moving around the space orbit to measure the position. About seven-meter margin of measurement error occurs, resulting from various error factors. In addition, a margin of error of DGNSS(Differential GNSS) is merely about two meters, compared to GNSS by revising errors on a satellite clock, the ionosphere, the and the track, using Master Station on the ground, but accurate measurement is difficult to make in urban multi-path environment as GNSS is. As part of the improvement, researches are in progress to enhance accuracy of the position, fusing INS, Vision, Radar, Terrestrial Magnetism Sensor, Wi-Fi, etc. INS-GPSis one of the most typical sensor fusion positioning system, having problems with sharp occurrence of measurement errors in accordance with time. Plus, its performance is degraded in GPS interfering spots due to its high dependence on GPS. In short, sensor fusion positioning technique continues to be studied with many unsettled matters.[1-13] To supplement problems with the current positioning system of vehicles, this paper suggests a positioning technique on the road by analyzing chromaticity coordinate, judging from color temperature of LED street lights and tunnels which are one of infrastructures on the roadway. The positioning technique developed in this paper is expected to be applicable when it is difficult to recognize lanes on account of their poor conditions and in GPS interfering spots by examining LED lights with different color temperatures on the respective roads for positioning locations on the road. Many research bodies are studying on the positioning system and it is considered to improve the performance as the technique covered on this paper applies to the conditions. This paper consists of five chapters. Chapter 2 describes a chromaticity-related theory of LED lights to help understand the context of the research. Chapter 3 outlines the system structure for measuring chromaticity of LED lights. Chapter 4 gives a description of designing fuzzy controller and the experiment result. Chapter 5 suggests future research direction and the conclusion on positioning on the road using chromaticity of LED lights, based on the experiment result.

GPS를 이용한 이동 물체 위치 결정 방법에 관한 연구

최철용 서울시립대학교 1998 국내석사

(An) Improved Tdoa Positioning Method Using Pattern Matching In CDMA Networks

DilshodAkbarov 영남대학교 대학원 2007 국내석사