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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
강민규 (영남대학교) 임영준 (영남대학교) 허수정 (영남대학교) 박용완 (영남대학교)
저널정보
한국통신학회 한국통신학회논문지 한국통신학회논문지 제44권 제8호
발행연도
2019.8
수록면
1,510 - 1,519 (10page)
DOI
10.7840/kics.2019.44.8.1510

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2019

지구자기장 세기 패턴 기반의 실내 측위 기법
강민규 ,  임영준 ,  허수정 외 1명 한국통신학회논문지 2019.08 학술저널
지구자기장 세기 패턴 기반의 합성곱 신경망을 이용한 실내 측위 기법
강민규 정보통신공학과 2019.01 학위논문
보행자 실내위치 측위를 위한 Convolutional Neural Networks 기반 지구자기장 패턴 매칭
강민규 ,  배나연 ,  이지예 외 1명 한국통신학회 학술대회논문집 2019.01 학술대회자료

초록· 키워드

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실내 측위 기법에 사용되는 핑거프린팅(Fingerprinting) 방식은 데이터베이스 구축 단계와 측위 단계로 구성된다. 데이터베이스 구축 단계는 측위 할 지점마다 데이터를 수집하는 과정이며, 측위 단계는 구축한 데이터베이스의 데이터와 사용자가 수집한 데이터의 유사도를 비교하여 사용자의 위치를 결정한다. 기존 지구자기장 세기 기반의 실내 측위 기법은 데이터베이스와 사용자가 수집한 지구자기장 세기를 비교하여 사용자의 위치를 결정한다. 하지만 스마트폰에 내장된 자력계 센서가 민감하고, 스마트폰 기종마다 서로 다른 자력계 센서가 내장되어있어 동일 지점에서 서로 다른 지구자기장 세기가 수집되는 문제점이 있다. 이러한 문제점은 데이터베이스에 저장된 지구자기장 세기와 사용자가 수집한 지구자기장 세기의 차이가 클수록 측위 정확도가 떨어지며, 스마트폰 기종마다 데이터베이스를 새롭게 구축해야 하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 지구자기장 세기를 패턴화한 MP(Magnetic Pattern)와 합성곱 신경망(Convolutional Neural Networks)을 이용한 측위 기법을 제안한다. 제안 기법의 데이터베이스 구축단계는 측위 할 지점에서 발생할 수 있는 MP를 생성하며, 측위 단계에서는 생성된 MP를 합성곱 신경망에 학습하여 사용자의 위치를 예측한다. 제안하는 기법의 성능을 평가하기 위해 실험 환경이 서로 다른 2개 건물에서 Samsung Galaxy S8과 LG G6를 이용하여 평가했으며, 최대오차 2.6m, 평균 오차 0.577m 성능을 보여준다.
#indoor localization #deep learning #smartphone sensors #magnetic field strength #pattern matching

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 제안 기법
Ⅳ. 실험 결과 및 분석
Ⅴ. 결론
References

참고문헌 (13)

참고문헌 신청
N. Bulusu, J. Heidemann, and D. Estrin, “GPS-less low-cost outdoor localization for very small devices,” IEEE Personal Commun., vol. 7, no. 5, pp. 28-34, Oct. 2000. google schola M. Ali, S. Hur, and Y. Park, “Locali: Calibration-free systematic localization approach for indoor positioning,” Sensors, vol. 17, no. 6, pp. 1213, May 2017. google schola V. Paterna, A. Auge, J. Aspas, and M. Bullones, “A bluetooth low energy indoor positioning system with channel diversity, weighted trilateration and kalman filtering,” Sensors, vol. 17, no. 12, Dec. 2017. google schola H. Xu, Y. Ding, P. Li, R. Wang, and Y. Li, “An RFID indoor positioning algorithm based on Bayesian probability and K-nearest neighbor,” Sensors, vol. 17, no. 8, Aug. 2017. google schola W. Kang and Y. Han, “SmartPDR: Smartphone-based pedestrian dead reckoning for indoor localization,” IEEE Sensors J., vol.15, no. 5, pp. 2906-2916, May 2015. google schola

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