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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
우상우 (범감) 이상헌 (연세대학교) 문철 (한국교통대학교)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제17권 제2호(JKIIT, Vol.17, No.2)
발행연도
2019.2
수록면
71 - 77 (7page)
DOI
10.14801/jkiit.2019.17.2.71

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최근 5G 표준화가 본격화되고 실내위치관련 서비스에 대한 수요가 증가하면서, 실내 측위 기술에 대한 연구가 다양한 산업분야에서 연구되고 있으며, WLAN(Wireless Local Area Network)을 이용한 핑거프린팅 기법기반의 연구가 대표적이다. 본 논문은 UDN(Ultra Dense Network) 환경에서 C-RAN(Cloud Radio Access Network) 구조와 상향링크 CSI(Channel State Information)를 측위 기반정보로 사용하는 실내 측위 기술을 제안한다. 기존의 핑거프린팅 방식에 머신러닝 기술 중 하나인 KNN(K Nearest Neighbor) 기술을 결합하여 측위정확도를 개선하였으며, 성능 분석을 위해 구축된 테스트베드에서 수행된 기존 실내 측위 기술과 제안 기술의 성능 비교 실험을 통해, 제안하는 기술이 측위 정확도를 개선함을 확인하였다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 제안하는 실내 측위 시스템
Ⅲ. 실내 측위 시스템 구현
Ⅳ. 실내 측위 결과 및 성능분석
Ⅴ. 결론
References

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