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초록·키워드
자동차 자율 주행 기술과 스마트 교통 시스템의 빠른 발전으로 차량 위치 추정과 내비게이션의 정확도가 중요한 문제로 떠오르고 있다. 전통적인 GPS 내비게이션 시스템은 지하 주차장, 터널 등 신호가 제한된 환경에서는 정상적으로 작동하지 않아 그 적용에 한계가 있다. 따라서 스마트폰 센서 데이터를 이용한 위치 추정 및 내비게이션 기술이 중요한 연구 분야로 자리 잡고 있다. 본 논문은 스마트폰의 관성 센서 데이터를 기반으로 딥러닝 모델을 활용하여 차량 속도를 추정하고, 이를 바탕으로 주행 경로를 생성하는 방법을 제안하였다. 특히, GPS 신호가 제한적인 환경에서 이 방법의 가능성을 검증하였으며, LSTM(Long Short-Term Memory)를 활용하여 고정밀 속도 예측을 달성하였다. 연구 결과, 일부 경우에서 정확도가 낮을 수 있으나, 본 방법은 GPS 신호가 제한된 환경(예: 지하 주차장)에서 기존 GPS 시스템을 대체할 가능성을 제시하였다.
본문·목차
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