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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
성광현 (고려대학교) 송충건 (고려대학교) 유헌창 (고려대학교)
저널정보
한국컴퓨터교육학회 한국컴퓨터교육학회 학술발표대회논문집 한국컴퓨터교육학회 2023년도 동계 학술발표논문집 제27권 제1호
발행연도
2023.1
수록면
359 - 362 (4page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

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사물인터넷(IoT) 기술의 적용 범위는 5G 네트워크의 구축에 따라 점차 확대되고 있으며, IoT 장치에는 수많은 센서가 사용된다. 그중 거리 측정 센서는 여러 분야에 널리 사용되고 있는데, 센서의 방식과 사용 범위가 다양하여 여러가지 원인으로 인해 거리 측정에 오작동이 발생할 수 있다. 본 논문에서는 엣지 컴퓨팅 기반 칼만 필터 기법을 적용하여 거리 측정 센서를 보정하고자 한다. 칼만 필터는 측정 데이터의 잡음을 줄이고 정확도를 향상할 수 있으며 재귀적인 필터로 많은 자원을 필요로 하지 않기 때문에 엣지 노드에 적용하기에 적합하다. 실험을 통해 제안 기법의 성능을 평가한 결과 칼만 필터의 예측 정확도는 76.4%, 잡음 제거율은 72.6%로 거리 측정 센서의 보정에 효과가 있음을 검증하였다.

목차

요약
1. 서론
2. 관련 연구
3. 실험 및 평가
4. 결론
참고문헌

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