실내 측위 결정을 위한 Fingerprinting Bayesian 알고리즘

이장재; 권장우; 정민아; 이성로

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자료유형: 학술저널

저자정보: 이장재 (목포대학교) 권장우 (경원대학교) 정민아 (목포대학교) 이성로 (목포대학교)

저널정보: 한국통신학회 한국통신학회논문지 한국통신학회논문지 제35권 제6호(네트워크 및 서비스)

발행연도: 2010.6

수록면: 888 - 894 (7page)

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무선 네트워크 기반 실내 측위는 측위를 위한 특수 장비를 필요로 하지 않고, Fingerprinting 방식은 무선 네트워크 기반 측위를 위한 기술 중에서 가장 정확도가 높기 때문에 무선 네트워크 fingerprinting 방식이 가장 적당한 실내 측위 방법이다. Fingerprinting 방식은 준비 단계와 실시간 측위 단계로 구성되고 정확한 위치 측정을 위해 보다 효율적이고 정확해야 한다. 본 논문에서는 Fingerprinting 방식에 대한 베이지안 알고리즘으로 강력한 통계적 학습 이론인 베이지안 학습을 결합한 퍼지 군집화를 이용하여 실내 측위를 결정하는 알고리즘을 제안하였다.

#WLAN #실내측위 #Fingerprinting #Naive Bayesian Classifier #퍼지 군집화

참고문헌 (9)

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1. [학술지(정기간행물)] - T. Roos / 2002 / A Probabilistic Approach to WLAN User Location Estimation / Int. J. Wireless Inform. Network 9

2. [기타자료] - V. Patmanathan / 2006 / Area Localization using WLAN, KTH Electrical Engineering / XR-EE-KT 2006

3. [학술지(정기간행물)] - A. LaMarca / 2005 / Place Lab: Device Positioning using Radio Beacons in The Wild / Pervasive Computing 3468

4. [학술지(정기간행물)] - P. Bahl / 2000 / RADAR: An In-Building RF-based User Location and Tracking System / Proc. IEEE Computer and Communications Societies 2

5. [학술지(정기간행물)] - B. Li / 2005 / A New Method for Yielding a Database of Location Fingerprints in WLAN / IEEE Proceeding 152

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