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Integration of Indoor Location-based Services to an University Environment
Barbaros Özdemir
Art der Arbeit
Masterarbeit
Universität
Universität Wien
Fakultät
Fakultät für Informatik
Studiumsbezeichnung bzw. Universitätlehrgang (ULG)
Masterstudium Wirtschaftsinformatik
Betreuer*in
Stefanie Rinderle-Ma
DOI
10.25365/thesis.42796
URN
urn:nbn:at:at-ubw:1-28693.73877.251354-5
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(Print-Exemplar eventuell in Bibliothek verfügbar)
Abstracts
Abstract
(Deutsch)
Ortsbasierte Dienste ermöglichen die Verbesserung von Prozessen, indem sie die Benutzer mit Orts- und Ereignisinformationen in deren unmittelbaren Nähe unterstützen. Außerdem werden sie als ein Sensor zum Wahrnehmen von Ort-Zeit Daten von Benutzern verwendet. Letzteres ermöglicht die Anwendung von Datenanalyseverfahren, um Korrelationen im Benutzerverhalten aufzudecken.
Die Ortung von Benutzern ist Voraussetzung für die Funktion Ortsbasierter Dienste. Die Methoden und die benötigte Korrektheit der Ortung variiert basierend auf den Spezifikationen der eingesetzten Dienste. Die Dienste, die für die Outdoor-Ortung gedacht sind, nutzen Methoden, die im Indoorbereich eine schlechtere Leistung erbringen. Weiterhin erfordern Outdoor Ortsbasierte Dienste im Vergleich zu Indoor Ortsbasierten Diensten eine niedrigere Ortungsgenauigkeit. Da Indoor-Ortung verschiedene Anforderungen im Sinne der verwendeten Technologien als Outdoor-Ortung hat, existiert dafür zurzeit keine universale Lösung.
Diese Studie enthält das Design und die Implementierung eines experimentellen Systems mit Open-Source Produkten. Sie umfasst sowohl die Entwicklung eines Indoor-Ortungs-Algorithmus als auch die Implementierung Indoor Ortsbasierter Dienste und Analysefunktionen. Die Implementierung des Algorithmus besteht aus einem Simulationsprogramm, einer Mobile und einer serverbasierten Anwendung. Die Verwaltung der Dienste erfolgt über eine Webseite, welche die Aufgaben und Funktionalitäten einer Administrationsschnittstelle realisiert.
Die vorgeschlagene Indoor Ortungsmethode ist ein Wireless Local Area Network Fingerprinting Algorithmus basierend auf die empfangene Signalstärke. Sie ist so entworfen, dass sie sich an unterschiedliche Umgebungen dynamisch anpassen kann. Sie bietet desweiteren eine Selbstwartungsfunktion, welche die Notwendigkeit manueller Eingriffe zur Korrektur der Ortung nach Start des Einsatzes begrenzt.
Das vorgeschlagene System hat eine modulare Architektur. Dadurch kann es theoretisch so erweitert werden, dass es eine unbegrenzte Anzahl von Indoor Orten beinhalten und diese mit maßgeschneiderten Indoor Ortsbasierten Diensten unterstützen kann.
Abstract
(Englisch)
Location-based services enable improvements in processes not only as a tool providing assistance for users by extending their knowledge on areal information and ongoing activities close-by their whereabouts but also as a sensor collecting spatiotemporal data on users to allow application of big data analytics which uncovers correlations in users' behavior in different circumstances.
The positioning of users is critical for location-based services to function properly. The techniques and the required accuracy of positioning varies depending on specifications of the deployed service. I.e. services designed for outdoor usage may leverage positioning techniques which do not perform as well indoors. Furthermore outdoor location-based services may require lower level of precision compared to services designed for indoor usage. As indoor positioning has different requirements in terms of technology unlike outdoor positioning there is no ubiquitous solution which can be utilized.
This study embodies the design and implementation of an experimental system which contains both the development of an indoor positioning algorithm and the implementation of indoor location-based services and analytics tools by using open-source technologies. The algorithm implementation consists of a simulation program, a mobile device- and a server-side application. The management of services occurs on a website through an Administration Panel.
The proposed indoor positioning technique is a Wireless Local Area Network (i.e. WiFi) Fingerprinting algorithm based on Received Signal Strength and is designed to dynamically adapt itself to different environments. It also provides a self maintenance feature to limit the requirement of interventions for correction of positioning errors after deployment.
As the proposed system has a modular architecture it can theoretically be extended to cover an unlimited number of indoor locations for positioning and to supply them with customized indoor location-based services.
Schlagwörter
Schlagwörter
(Englisch)
Indoor Positioning Indoor Location-based Services WLAN WiFi Fingerprinting
Schlagwörter
(Deutsch)
Indoor Ortung Indoor Ortsbasierte Dienste WLAN WiFi Fingerprinting
Autor*innen
Barbaros Özdemir
Haupttitel (Englisch)
Integration of Indoor Location-based Services to an University Environment
Paralleltitel (Deutsch)
Integration von Indoor Ortsbasierten Diensten in eine Universitätsumgebung
Publikationsjahr
2016
Umfangsangabe
xiv, 81 Seiten : Illustrationen
Sprache
Englisch
Beurteiler*in
Stefanie Rinderle-Ma
AC Nummer
AC13266973
Utheses ID
37884
Studienkennzahl
UA | 066 | 926 | |