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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이선민 (호서대학교) 문남미 (호서대학교)
저널정보
한국방송·미디어공학회 방송공학회논문지 방송공학회논문지 제23권 제1호
발행연도
2018.1
수록면
154 - 161 (8page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2018

핑거프린트와 랜덤포레스트 기반 실내 위치 인식 시스템 설계와 구현
이선민 ,  문남미 방송공학회논문지 2018.01 학술저널

2017

머신러닝기반 랜덤포레스트와 핑거프린트를 이용한 실내 위치 인식 시스템
이선민 컴퓨터공학과 2017.01 학위논문

초록· 키워드

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최근 스마트폰 사용자가 늘어남에 따라 실내 위치인식 서비스에 대한 연구의 중요성이 증가하고 있다. 실내 위치인식에는 주로 WiFi, Bluetooth 등이 연구되고 있으나, 본 연구에서는 대부분의 실내 공간에 설치되어 있고 스마트폰에 WiFi 기능이 탑재되어 있어 접근성이 좋은 WiFi를 사용한다. 본 연구에서는 수집된 WiFi의 수신신호세기를 이용하는 핑거프린트 기술과 다변량 분류법 중 Ensemble learning method인 랜덤포레스트 알고리즘을 사용한다. 핑거프린트의 데이터로는 수신신호세기와 더불어 Mac주소를 사용해 총 4개의 라디오 맵을 만들어 사용하였다. 실험은 제한된 실내공간에서 진행하였고 실험분석을 위해 본 연구에서 제안하는 방법과 유사한 기존의 랜덤포레스트를 사용하는 실내 위치인식 시스템과 비교 분석하였다. 실험 결과 기존의 랜덤포레스트를 사용하는 실내 위치인식 시스템보다 본 연구에서 제안하는 시스템의 위치인식 정확도가 약 5.8% 높고 학습 데이터 개수에 상관없이 위치인식 속도가 일정하게 유지 되며 기존 방식 보다 더 빠름을 입증하였다.
#Random Forest #Fingerprint #실내위치인식 #WiFi

목차

요약
Abstract
I. 서론 및 연구 필요성
II. 시스템 구성
III. 실험
IV. 결론
참고문헌 (References)

참고문헌 (15)

참고문헌 신청
D. Han, and S. Jung, global indoor location recognition and indoor / outdoor integrated navigation system, The Journal of The Korean Institute of Communication Sciences, Vol.32, No.2, pp. 89-97, January 2015. “Status of Wireless Communication Service Statistics,” Ministry of science and ICT, Aug 2017, http://msip.go.kr/SYNAP/skin/doc.html? fn=650ecd0147b4ea3d5adceac21064974f&rs=/SYNAP/sn3hcv/result/ 201801/ J. Im, E. Lee, H. Kim, and K. Kim, “Image Grouping Technology based on Camera Sensors for Efficient Stitching of Multiple Images”, The Journal of Broadcast Engineering, Vol.22, No.6, Nov 2017. J. Kim, G. Jeong, Y. Hwang, P. Park, S. Park, and K. Kim, “Video Similarity Generating Algorithm Improving the Speed of Various Multi-Angle Image Composition”, Summer Conference of the Korean Society of Broad Engineers, Jeju, Korea, pp.399-402. June 2016. S. Park, “Trends in Indoor Location and Service Development,” Electronics and Telecommunications Research Institute, Vol.34, No.4, pp.3-9, April 2017.

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