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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
박찬욱 (광운대학교) 최용훈 (광운대학교)
저널정보
한국통신학회 한국통신학회논문지 한국통신학회논문지 제43권 제6호
발행연도
2018.6
수록면
979 - 985 (7page)
DOI
10.7840/kics.2018.43.6.979

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2018

실내 환경에서의 측위를 위한 전파 지문 기반의 병렬 인공신경망 학습 기법
박찬욱 ,  최용훈 한국통신학회논문지 2018.06 학술저널
실내 환경에서의 측위를 위한 전파 지문 기반의 병렬 인공신경망 학습 구조
박찬욱 로봇학과 2018.01 학위논문

초록· 키워드

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실내 측위 분야에서 가장 보편적으로 사용되는 전파 지문 기반의 측위 기법은 데이터 비교 알고리즘이 성능에 가장 큰 영향을 미친다. 본 논문에서는 인공신경망 학습을 통해 전파 지문 측위를 수행하며, 제안한 학습 방법은 기존의 유클리드 거리 비교 기반의 전파 지문 측위 알고리즘에 비해 높은 성능을 보인다. 본 논문에서는 실내 측위에 적합한 학습 구조뿐만 아니라, 데이터 확장 기법도 제안하며, 제안한 데이터 확장 기법은 다양한 측위 기술에 부분적으로 적용이 가능하다. 실험을 통해 제안한 기술이 기존의 유클리드 거리 기반의 측위 기법보다 높은 성능을 보여주는 것을 확인할 수 있다.
#Indoor Positioning #LBS(Location-Based Service) #Neural Network #Deep Learning #Data Augmentation

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련연구
Ⅲ. 제안기법
Ⅳ. 실험
Ⅴ. 결론
References

참고문헌 (11)

참고문헌 신청
J. J. Yoo and Y. S. Cho, “Trends in technical development and standardization of indoor location based services,” Electron. and Telecommun. Trends., pp. 51-61, 2014. M. Armstrong and J. Wright, “Mobile call termination” The Economic Journal, Vol. 119, Issue 538, pp. F270-F307, June 2009. S. He and S.-H. G. Chan, “Wi-Fi fingerprintbased indoor positioning: Recent advances and comparisons,” IEEE Commun. Surveys & Tuts., vol. 18, pp. 466-490, 2016. C. Feng, W. S. A. Au, S. Valaee, and Z. Tan, “Received-signal-strength-based indoor positioning using compressive sensing,” IEEE Trans. Mob. Comput., vol. 11, no. 12, pp. 1983-1993, Dec. 2012. S. Shrestha, J. Talvitie, and E. S. Lohan “Deconvolution-based indoor localization with WLAN signals and unknown access point locations,” in Proc. IEEE ICL-GNSS, pp. 1-6, Italy, Jun. 2013.

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