사용자 이동 패턴 정보를 이용한 인공신경망 기반 실내 위치 추정 방법

전파 신호를 이용한 위치 추정 방법은 3개 이상의 앵커로부터 거리 측정치를 획득하여야 한다. 하지만 일반적인 건물은 좁고 기다란 복도와 모퉁이로 구성되어 있어 3개 이상의 가시 앵커를 확보하기 쉽지 않으며, 이로 인해 멀티 모달 솔루션이 발생하여 사용자의 위치를 추정하기가 어렵다. 이러한 문제를 극복하기 위해 본 논문에서는 인공신경망을 이용하여 위치를 추정하는 방법을 제안한다. 인공신경망을 이용하면 멀티 모달 솔루션이 발생하더라도 축적된 거리 측정치를 기반으로 사용자 이동 패턴 정보를 획득하여 위치를 추정할 수 있다. 해당 방법은...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Published in한국항행학회논문지 Vol. 23; no. 6; pp. 526 - 534
Main Authors 서재희, Jae-hee Seo, 천세범, Sebum Chun, 허문범, Moon-beom Heo
Format Journal Article
LanguageKorean
Published 한국항행학회 31.12.2019
Subjects
Online AccessGet full text
ISSN1226-9026
2288-842X

Cover

Abstract 전파 신호를 이용한 위치 추정 방법은 3개 이상의 앵커로부터 거리 측정치를 획득하여야 한다. 하지만 일반적인 건물은 좁고 기다란 복도와 모퉁이로 구성되어 있어 3개 이상의 가시 앵커를 확보하기 쉽지 않으며, 이로 인해 멀티 모달 솔루션이 발생하여 사용자의 위치를 추정하기가 어렵다. 이러한 문제를 극복하기 위해 본 논문에서는 인공신경망을 이용하여 위치를 추정하는 방법을 제안한다. 인공신경망을 이용하면 멀티 모달 솔루션이 발생하더라도 축적된 거리 측정치를 기반으로 사용자 이동 패턴 정보를 획득하여 위치를 추정할 수 있다. 해당 방법은 추가적인 장비나 센서가 필요치 않으며 오직 앵커 기반의 거리 측정치만으로 위치를 추정할 수 있다. 제안된 방법을 검증하기 위해 건물 내에 충분하지 않은 수의 앵커를 설치하여 멀티 모달 솔루션을 발생시킨 상황에서 위치 추정 테스트를 수행하였다. 그 결과 앵커의 수가 충분치 않은 상황에서도 위치를 추정할 수 있음을 확인하였다. Localization methods using radio signals should obtain range measurements from three or more anchors. However, a typical building consists of narrow, long hallways and corners, making it difficult to secure more than three light of sight anchors. The result is a multi-modal solution that makes it difficult to estimate the user's location. In order to overcome this problem, this paper proposes a method for estimating the location using artificial neural networks. Using the artificial neural network, even if a multi-modal solution occurs, the position can be estimated by acquiring user movement pattern information based on accumulated range measurements. The method does not require any additional equipment or sensors, and only anchor-based range measurements can estimate the user's location. In order to verify the proposed method, location estimation tests were performed in situations where the multi-modal solution occurred by installing an insufficient number of anchors in a building. As a result, it was confirmed that the location can be estimated even when the number of anchors is insufficient.
AbstractList 전파 신호를 이용한 위치 추정 방법은 3개 이상의 앵커로부터 거리 측정치를 획득하여야 한다. 하지만 일반적인 건물은 좁고 기다란 복도와 모퉁이로 구성되어 있어 3개 이상의 가시 앵커를 확보하기 쉽지 않으며, 이로 인해 멀티 모달 솔루션이 발생하여 사용자의 위치를 추정하기가 어렵다. 이러한 문제를 극복하기 위해 본 논문에서는 인공신경망을 이용하여 위치를 추정하는 방법을 제안한다. 인공신경망을 이용하면 멀티 모달 솔루션이 발생하더라도 축적된 거리 측정치를 기반으로 사용자 이동 패턴 정보를 획득하여 위치를 추정할 수 있다. 해당 방법은 추가적인 장비나 센서가 필요치 않으며 오직 앵커 기반의 거리 측정치만으로 위치를 추정할 수 있다. 제안된 방법을 검증하기 위해 건물 내에 충분하지 않은 수의 앵커를 설치하여 멀티 모달 솔루션을 발생시킨 상황에서 위치 추정 테스트를 수행하였다. 그 결과 앵커의 수가 충분치 않은 상황에서도 위치를 추정할 수 있음을 확인하였다. Localization methods using radio signals should obtain range measurements from three or more anchors. However, a typical building consists of narrow, long hallways and corners, making it difficult to secure more than three light of sight anchors. The result is a multi-modal solution that makes it difficult to estimate the user's location. In order to overcome this problem, this paper proposes a method for estimating the location using artificial neural networks. Using the artificial neural network, even if a multi-modal solution occurs, the position can be estimated by acquiring user movement pattern information based on accumulated range measurements. The method does not require any additional equipment or sensors, and only anchor-based range measurements can estimate the user's location. In order to verify the proposed method, location estimation tests were performed in situations where the multi-modal solution occurred by installing an insufficient number of anchors in a building. As a result, it was confirmed that the location can be estimated even when the number of anchors is insufficient.
전파 신호를 이용한 위치 추정 방법은 3개 이상의 앵커로부터 거리 측정치를 획득하여야 한다. 하지만 일반적인 건물은 좁고 기다란 복도와 모퉁이로 구성되어 있어 3개 이상의 가시 앵커를 확보하기 쉽지 않으며, 이로 인해 멀티 모달 솔루션이 발생하여 사용자의 위치를 추정하기가 어렵다. 이러한 문제를 극복하기 위해 본 논문에서는 인공신경망을 이용하여 위치를 추정하는 방법을 제안한다. 인공신경망을 이용하면 멀티 모달 솔루션이 발생하더라도 축적된 거리 측정치를 기반으로 사용자 이동 패턴 정보를 획득하여 위치를 추정할 수 있다. 해당 방법은 추가적인 장비나 센서가 필요치 않으며 오직 앵커 기반의 거리 측정치만으로 위치를 추정할 수 있다. 제안된 방법을 검증하기 위해 건물 내에 충분하지 않은 수의 앵커를 설치하여 멀티 모달 솔루션을 발생시킨 상황에서 위치 추정 테스트를 수행하였다. 그 결과 앵커의 수가 충분치 않은 상황에서도 위치를 추정할 수 있음을 확인하였다. Localization methods using radio signals should obtain range measurements from three or more anchors. However, a typical building consists of narrow, long hallways and corners, making it difficult to secure more than three light of sight anchors. The result is a multi-modal solution that makes it difficult to estimate the user's location. In order to overcome this problem, this paper proposes a method for estimating the location using artificial neural networks. Using the artificial neural network, even if a multi-modal solution occurs, the position can be estimated by acquiring user movement pattern information based on accumulated range measurements. The method does not require any additional equipment or sensors, and only anchor-based range measurements can estimate the user's location. In order to verify the proposed method, location estimation tests were performed in situations where the multi-modal solution occurred by installing an insufficient number of anchors in a building. As a result, it was confirmed that the location can be estimated even when the number of anchors is insufficient. KCI Citation Count: 0
Localization methods using radio signals should obtain range measurements from three or more anchors. However, a typical building consists of narrow, long hallways and corners, making it difficult to secure more than three light of sight anchors. The result is a multi-modal solution that makes it difficult to estimate the user's location. In order to overcome this problem, this paper proposes a method for estimating the location using artificial neural networks. Using the artificial neural network, even if a multi-modal solution occurs, the position can be estimated by acquiring user movement pattern information based on accumulated range measurements. The method does not require any additional equipment or sensors, and only anchor-based range measurements can estimate the user's location. In order to verify the proposed method, location estimation tests were performed in situations where the multi-modal solution occurred by installing an insufficient number of anchors in a building. As a result, it was confirmed that the location can be estimated even when the number of anchors is insufficient. 전파 신호를 이용한 위치 추정 방법은 3개 이상의 앵커로부터 거리 측정치를 획득하여야 한다. 하지만 일반적인 건물은 좁고 기다란 복도와 모퉁이로 구성되어 있어 3개 이상의 가시 앵커를 확보하기 쉽지 않으며, 이로 인해 멀티 모달 솔루션이 발생하여 사용자의 위치를 추정하기가 어렵다. 이러한 문제를 극복하기 위해 본 논문에서는 인공신경망을 이용하여 위치를 추정하는 방법을 제안한다. 인공신경망을 이용하면 멀티 모달 솔루션이 발생하더라도 축적된 거리 측정치를 기반으로 사용자 이동 패턴 정보를 획득하여 위치를 추정할 수 있다. 해당 방법은 추가적인 장비나 센서가 필요치 않으며 오직 앵커 기반의 거리 측정치만으로 위치를 추정할 수 있다. 제안된 방법을 검증하기 위해 건물 내에 충분하지 않은 수의 앵커를 설치하여 멀티 모달 솔루션을 발생시킨 상황에서 위치 추정 테스트를 수행하였다. 그 결과 앵커의 수가 충분치 않은 상황에서도 위치를 추정할 수 있음을 확인하였다.
Author 천세범
Sebum Chun
서재희
Jae-hee Seo
허문범
Moon-beom Heo
Author_xml – sequence: 1
  fullname: 서재희
– sequence: 2
  fullname: Jae-hee Seo
– sequence: 3
  fullname: 천세범
– sequence: 4
  fullname: Sebum Chun
– sequence: 5
  fullname: 허문범
– sequence: 6
  fullname: Moon-beom Heo
BackLink https://www.kci.go.kr/kciportal/ci/sereArticleSearch/ciSereArtiView.kci?sereArticleSearchBean.artiId=ART002549716$$DAccess content in National Research Foundation of Korea (NRF)
BookMark eNo9jE1LAkEAhpcoyMxf0GUvHToszOfu7FGkD0sQwkOnhll3N5a1NdwuXcWbQR0SKjQ8FCV0ELUwqD_kjP-hKaPT-8HzvmvGclJPgiUjgxBjFiPoaNnIQIRsywXIXjVyaRp5AGFMbEBZxjhWzVd1P1AP16bqTeTVnTm_fJm3Jqbqd-R4Ip8-f3pNzDtd7aaz8Ztq92ejL_ncM2fToRzemqr9KJt60W2pD53eb_TWlMOBHHXWjZVQ1NIg96dZo7KzXSnsWaXybrGQL1kxI8yi2MOuCAlFHvQ8BFxBIBQgDIAfMAodARwa2H4VEr8qoHbQJxAwnyLHhcTzcNbYWtwmjZDH1YjXRfSrJ3UeN3j-sFLkNgU2okyzmws2jtLziCd-WuP7-YMyAtCFENoQYMdhRHMb_1zKzxrRqWhccOxghgHF34h4hNY
ContentType Journal Article
DBID HZB
Q5X
JDI
ACYCR
DEWEY 629.045
DatabaseName Korea Information Science Society (KISS)
Korean Studies Information Service System (KISS) B-Type
KoreaScience
Korean Citation Index
DatabaseTitleList


DeliveryMethod fulltext_linktorsrc
Discipline Applied Sciences
Engineering
DocumentTitleAlternate 사용자 이동 패턴 정보를 이용한 인공신경망 기반 실내 위치 추정 방법
ANN based Indoor Localization Method using the Movement Pattern of Indoor User
EISSN 2288-842X
EndPage 534
ExternalDocumentID oai_kci_go_kr_ARTI_6506258
JAKO201911161037784
3738305
GroupedDBID ALMA_UNASSIGNED_HOLDINGS
HZB
Q5X
.UV
JDI
ACYCR
M~E
ID FETCH-LOGICAL-k848-53b39af452b1bb209a411a0fe0de8517a075e6dc14dca1e6d1d4108d527914bb3
ISSN 1226-9026
IngestDate Fri Nov 17 19:20:47 EST 2023
Fri Dec 22 12:04:06 EST 2023
Fri Apr 25 03:24:04 EDT 2025
IsOpenAccess true
IsPeerReviewed false
IsScholarly true
Issue 6
Keywords Anchor
Radio signal
Range measurement
Artificial neural network
Indoor localization
Language Korean
LinkModel OpenURL
MergedId FETCHMERGED-LOGICAL-k848-53b39af452b1bb209a411a0fe0de8517a075e6dc14dca1e6d1d4108d527914bb3
Notes THE KOREA NAVIGATION INSTITUTE
KISTI1.1003/JNL.JAKO201911161037784
OpenAccessLink http://click.ndsl.kr/servlet/LinkingDetailView?cn=JAKO201911161037784&dbt=JAKO&org_code=O481&site_code=SS1481&service_code=01
PageCount 9
ParticipantIDs nrf_kci_oai_kci_go_kr_ARTI_6506258
kisti_ndsl_JAKO201911161037784
kiss_primary_3738305
PublicationCentury 2000
PublicationDate 20191231
PublicationDateYYYYMMDD 2019-12-31
PublicationDate_xml – month: 12
  year: 2019
  text: 20191231
  day: 31
PublicationDecade 2010
PublicationTitle 한국항행학회논문지
PublicationTitleAlternate 한국항행학회논문지
PublicationYear 2019
Publisher 한국항행학회
Publisher_xml – name: 한국항행학회
SSID ssib023346058
ssib044738254
ssib001151964
ssib022231880
ssib053377556
ssib008451602
Score 2.1062713
Snippet 전파 신호를 이용한 위치 추정 방법은 3개 이상의 앵커로부터 거리 측정치를 획득하여야 한다. 하지만 일반적인 건물은 좁고 기다란 복도와 모퉁이로 구성되어 있어 3개...
Localization methods using radio signals should obtain range measurements from three or more anchors. However, a typical building consists of narrow, long...
SourceID nrf
kisti
kiss
SourceType Open Website
Open Access Repository
Publisher
StartPage 526
SubjectTerms Anchor
Artificial neural network
Indoor localization
Radio signal
Range measurement
항공우주공학
Title 사용자 이동 패턴 정보를 이용한 인공신경망 기반 실내 위치 추정 방법
URI https://kiss.kstudy.com/ExternalLink/Ar?key=3738305
http://click.ndsl.kr/servlet/LinkingDetailView?cn=JAKO201911161037784&dbt=JAKO&org_code=O481&site_code=SS1481&service_code=01
https://www.kci.go.kr/kciportal/ci/sereArticleSearch/ciSereArtiView.kci?sereArticleSearchBean.artiId=ART002549716
Volume 23
hasFullText 1
inHoldings 1
isFullTextHit
isPrint
ispartofPNX 한국항행학회논문지, 2019, 23(6), , pp.526-534
journalDatabaseRights – providerCode: PRVHPJ
  databaseName: ROAD: Directory of Open Access Scholarly Resources
  customDbUrl:
  eissn: 2288-842X
  dateEnd: 99991231
  omitProxy: true
  ssIdentifier: ssib044738254
  issn: 1226-9026
  databaseCode: M~E
  dateStart: 19970101
  isFulltext: true
  titleUrlDefault: https://road.issn.org
  providerName: ISSN International Centre
link http://utb.summon.serialssolutions.com/2.0.0/link/0/eLvHCXMwnR1NT9VAcAOc9OAHaMQP0hj39FLTj227e2z7HkGMehATTjb9NOSZhwG8ePBAuGGiB0nUgOGgURIPBNBgon-Ilv_gzPbjPQiJyqVvOm92dnam7cxsu7OE3LK5EyeMh2psZ7bKRKTDc5BFcMdnYRRbUWSEOKF_77499YhNz1qzQ8NHVpcsRbfjFyeuKzmNVQEHdsVVsv9h2YYpIAAG-8IRLAzHf7Ix7fiUG9T1ERAudYUEOlRoLQm1qcdox6N8kgrI_jttyn3qcgkw-E9SuRoVFlJ5ZkXuWtTzBzk03NtIKvr_AStXtrOkLB4yQ4xBvbbk5ABZS6I49TTZC3THWzV5KZ5RyyJ8FAwAT9RUnk0Fa-RsVSxQGA_7KTfPrOPrRkLZpUXddoWpAJvyZhQl4KJKUAYcsxTZl8PyUXbevMyR8jLJWGoYdd5GFfRrV0phjYoE1ctrEVmfBNoAWz7Q0TGSh-Xk9XSYqlNpOjgpo4u69GPjRyCqVYVmVFW-Jc4w4PLlTO4e3zifcrF1dZMNehKrblueVTO-R-qFH_PjzdeV0-7dBygUuDEbl4E6nA2TYXiw45etLzv9aBmivcGX7hw3be5XgzNM88hLc8YcE-cT6nNIFBzHkvsjN8OFwAbynkXI9DD9mYOArbeQDQRsMxfIuSrTUtzytrlIhrrzo-R8lXUplU9bHCVnB0pyjpHHxfK34sNW8fGNUmzs5a_fK4evvh6u7CnF5lq-u5d__oV4oDhcWwdo_2D3e7G6ebDzO_-yoRzsb-fb75Ri9VO-DC3WV4qfcPbjLbRV8u2tfGftEpmZ7Mz4U2q1B4na5YyrlhmZIsyYZUQ6PLc0ETJdD7Us1ZIUchUnhIg7tZNYZ0kc6gDpCdM1nliGI3QWReZlMtKb76VXiJI5nEMsnJk8tBgT4NxDU09jM7PtNEtsY5yMoeqCZ2WVmQBLjoHNxsmEVGXQSxafBieYdpzcBB0H3XguwFLx-PtkPuguBJAQ3wkgAbMNi1_9G5dr5Ez_Or5ORpYWnqc3INxeiibkRfMHLe6w1w
linkProvider ISSN International Centre
openUrl ctx_ver=Z39.88-2004&ctx_enc=info%3Aofi%2Fenc%3AUTF-8&rfr_id=info%3Asid%2Fsummon.serialssolutions.com&rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&rft.genre=article&rft.atitle=%EC%82%AC%EC%9A%A9%EC%9E%90+%EC%9D%B4%EB%8F%99+%ED%8C%A8%ED%84%B4+%EC%A0%95%EB%B3%B4%EB%A5%BC+%EC%9D%B4%EC%9A%A9%ED%95%9C+%EC%9D%B8%EA%B3%B5%EC%8B%A0%EA%B2%BD%EB%A7%9D+%EA%B8%B0%EB%B0%98+%EC%8B%A4%EB%82%B4+%EC%9C%84%EC%B9%98+%EC%B6%94%EC%A0%95+%EB%B0%A9%EB%B2%95&rft.jtitle=%ED%95%9C%EA%B5%AD%ED%95%AD%ED%96%89%ED%95%99%ED%9A%8C%EB%85%BC%EB%AC%B8%EC%A7%80&rft.au=%EC%84%9C%EC%9E%AC%ED%9D%AC&rft.au=%EC%B2%9C%EC%84%B8%EB%B2%94&rft.au=%ED%97%88%EB%AC%B8%EB%B2%94&rft.au=Seo%2C+Jae-Hee&rft.date=2019-12-31&rft.issn=1226-9026&rft.eissn=2288-842X&rft.volume=23&rft.issue=6&rft.spage=526&rft.epage=534&rft.externalDBID=n%2Fa&rft.externalDocID=JAKO201911161037784
thumbnail_l http://covers-cdn.summon.serialssolutions.com/index.aspx?isbn=/lc.gif&issn=1226-9026&client=summon
thumbnail_m http://covers-cdn.summon.serialssolutions.com/index.aspx?isbn=/mc.gif&issn=1226-9026&client=summon
thumbnail_s http://covers-cdn.summon.serialssolutions.com/index.aspx?isbn=/sc.gif&issn=1226-9026&client=summon