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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.12
- 수록면
- 1,624 - 1,630 (7page)
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세계적으로 스마트 디바이스 보급률이 증가하면서 운동 체크 등과 관련된 서비스들이 주목받고 있다. 그러나 기존 운동량 측정 서비스의 경우 고도 정보를 사용하지 않거나, GPS 고도 오차를 보정하지 않은 알고리즘을 사용하기 때문에 제공되는 운동거리 등이 정확하지 않다는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 기존의 문제점을 개선하기 위해 Kalman-filter를 기반으로 GPS와 기압고도계 센서 융합 알고리즘을 통해 고도 값 정확도 향상 및 좌표평면 사이 거리 계산을 통해 Kalman-filter 기반 사용자 운동거리 측정 알고리즘을 설계 및 구현하였다. 설계한 알고리즘을 기존 알고리즘들과 비교한 결과, 기존 알고리즘에 비해 평균 약 2.17%의 정확도가 향상된 것을 확인하였다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. Kalman-filter 기반 사용자 운동거리 측정 알고리즘 설계
Ⅳ. 테스트 및 평가
Ⅴ. 결론
References
참고문헌 (11)
참고문헌 신청
김현수 / 2018 / 칼만 필터를 이용한 온라인 센서 교정 모니터링에 대한 연구 / 대한기계학회논문집 A 42(4):301~309
이금분 / 2015 / 공분산 행렬과 칼만 필터를 결합한 고속 이동 물체 추적 방법 / 한국정보통신학회논문지 19(6):1477~1484
정주호 / 2019 / Localization of Mobile Users with the Improved Kalman Filter Algorithm using Smart Traffic Lights in Self-driving Environments / 한국컴퓨터정보학회논문지 24(5):67~72
박영식 / 2017 / 잡음 공분산 추정 방식을 적용한 칼만필터 기반 지면밀착 접근표적 추적기법 / 한국전자파학회 논문지 28(10):810~818
G. S. Park / 2017 / A Study on the Localization Algorithm of Moving Object Based on Kalman Filter in Indoor Wi-Fi Environment / Proceeding of Symposium of the Korean Institute of Communications and Information Sciences :411~412
이금분 / 2015 / 공분산 행렬과 칼만 필터를 결합한 고속 이동 물체 추적 방법 / 한국정보통신학회논문지 19(6):1477~1484
정주호 / 2019 / Localization of Mobile Users with the Improved Kalman Filter Algorithm using Smart Traffic Lights in Self-driving Environments / 한국컴퓨터정보학회논문지 24(5):67~72
박영식 / 2017 / 잡음 공분산 추정 방식을 적용한 칼만필터 기반 지면밀착 접근표적 추적기법 / 한국전자파학회 논문지 28(10):810~818
G. S. Park / 2017 / A Study on the Localization Algorithm of Moving Object Based on Kalman Filter in Indoor Wi-Fi Environment / Proceeding of Symposium of the Korean Institute of Communications and Information Sciences :411~412
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