• Àüü
  • ÀüÀÚ/Àü±â
  • Åë½Å
  • ÄÄÇ»ÅÍ
´Ý±â

»çÀÌÆ®¸Ê

Loading..

Please wait....

¿µ¹® ³í¹®Áö

Ȩ Ȩ > ¿¬±¸¹®Çå > ¿µ¹® ³í¹®Áö > TIIS (Çѱ¹ÀÎÅͳÝÁ¤º¸ÇÐȸ)

TIIS (Çѱ¹ÀÎÅͳÝÁ¤º¸ÇÐȸ)

Current Result Document : 5 / 5 ÀÌÀü°Ç ÀÌÀü°Ç

ÇѱÛÁ¦¸ñ(Korean Title) Enhancing Location Estimation and Reducing Computation using Adaptive Zone Based K-NNSS Algorithm
¿µ¹®Á¦¸ñ(English Title) Enhancing Location Estimation and Reducing Computation using Adaptive Zone Based K-NNSS Algorithm
ÀúÀÚ(Author) Sung-Hak Song   Chang-Hoon Lee   Ju-Hyun Park   Kyo-Jun Koo   Jong-Kook Kim   Jong-Sun Park  
¿ø¹®¼ö·Ïó(Citation) VOL 03 NO. 01 PP. 0119 ~ 0133 (2009. 02)
Çѱ۳»¿ë
(Korean Abstract)
¿µ¹®³»¿ë
(English Abstract)
The purpose of this research is to accurately estimate the location of a device using the received signal strength indicator (RSSI) of IEEE 802.11 WLAN for location tracking in indoor environments. For the location estimation method, we adopted the calibration model. By applying the Adaptive Zone Based K-NNSS (AZ-NNSS) algorithm, which considers the velocity of devices, this paper presents a 9% improvement of accuracy compared to the existing K-NNSS-based research, with 37% of the K-NNSS computation load. The accuracy is further enhanced by using a Kalman filter; the improvement was about 24%. This research also shows the level of accuracy that can be achieved by replacing a subset of the calibration data with values computed by a numerical equation, and suggests a reasonable number of calibration points. In addition, we use both the mean error distance (MED) and hit ratio to evaluate the accuracy of location estimation, while avoiding a biased comparison.
Å°¿öµå(Keyword) K-NNSS   location-based-Service   location estimation   location tracking   WLAN  
ÆÄÀÏ÷ºÎ PDF ´Ù¿î·Îµå