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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 김승구
- 발행연도
- 2019
- 저작권
- 충북대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수10
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IoT 서비스에서 사람 수 추정은 중요한 요소이다. 사람 수 추정을 위한 많은 방법들이 연구되고 사용되어왔다. 일반적으로, 카메라의 이미지와 센서 정보를 이용한 방법들이 연구되고 사용되어왔다. Wi-Fi나 블루투스에 연결되는 스마트폰을 직접 세는 방식도 있다. 본 논문에서는 Wi-Fi CSI와 딥러닝을 사용한 실내 사람 수 추정방법을 제안한다. 실험 대상은 기기를 소지하지 않아도 되며 각각 하나의 Rx AP와 Tx AP를 사용한다. 제안하는 k-binding 데이터 전처리와 1차원 데이터에 사용하는 CNN 모델인 1D-CNN모델을 사용함으로써 성능을 향상 시켰다. 6명까지 추정한 실재 실험의 결과는 64.8%의 낮은 결과를 보였으나 다수의 인원을 클래스로 묶은 결과는 84.5%의 높은 결과를 보였다.
목차
1. 서 론 12. 관련 연구52.1 Wi-Fi AP만을 이용한 사람 수 추정 52.2 딥러닝과 Wi-Fi AP를 이용한 사람 수 추정 63. 배경 지식 73.1 CSI 73.2 DNN 83.3 CNN 144. 문제 정의 164.1 새로운 모델의 필요성 164.2 학습에 적합한 데이터 165. k-binding과 1D-CNN 195.1 데이터 전처리 195.2 제안하는 모델 216. 성능 평가 256.1 실험 환경 256.2 학습 반복 횟수(epochs) 결정 276.3 최종 성능 평가 297. 결 론 34참고문헌 35
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