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논문 기본 정보

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학술대회자료
저자정보
Seunggyu Byeon (Silla University)
저널정보
한국정보통신학회 INTERNATIONAL CONFERENCE ON FUTURE INFORMATION & COMMUNICATION ENGINEERING 2022 INTERNATIONAL CONFERENCE ON FUTURE INFORMATION & COMMUNICATION ENGINEERING Vo.13 No.1
발행연도
2022.1
수록면
320 - 323 (4page)

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Accurate indoor positioning with wireless signal has been a great challenge for decades. A variety of techniques proposed to advance the positioning accuracy by means of the convergence of existing technologies. Signal fingerprint is the most common approach for building environments due to its significantly low device cost over the other techniques. In this study, we propose fuzzy logic-based indoor position learning technique using fuzzy c-means clustering and fuzzy decision tree for smartphone environment. Among the available signals from smartphone, we mainly use raw RNSS signals from satellite and Wi-Fi beacon signals from telecommunication providers as feature to develop the learning model. Position learning consists of two elements; building fuzzy decision tree and classify fuzzy and less-fuzzy data. Firstly, it builds Fuzzy Decision Tree based on the preceding FCM clustering result. Next, it recursively repeats the process on its subtrees until they are not classified as more than one class. The method has a great generality owing to the following two reasons; it can exploit all the available wireless signals for smartphone, and it differently establishes the learning structure depending on the data.
#Fuzzy Decision Tree #Indoor Positioning #Localization #Signal Fingerprint

목차

Abstract
I. INTRODUCTION
II. SYSTEM MODEL AND METHODS
III. RESULTS
IV. DISCUSSION AND CONCLUSIONS
REFERENCES

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