도메인 적응 뉴럴 네트워크를 사용하는 효율적인 블루투스 RSSI 핑거프린팅 실내 측위 시스템 구축

Q: 이 논문에서 정의한 도메인 적응이란 무엇인가?

학습 데이터와 테스트 데이터 사이에 존재하는 분포 차이로 인해 발생하는 성능 저하 문제를 최소화하기 위한 뉴럴 네트워크 학습 방법론이다. 이를 통해 서로 다른 환경에서 수집된 RSSI 데이터 간의 간극을 줄여 실내 위치 측위의 정확도를 높이는 역할을 수행한다.

Q: 도메인 적응 뉴럴 네트워크가 블루투스 RSSI 기반 실내 측위에 미치는 영향은 무엇인가?

연구 결과, 도메인 적응 뉴럴 네트워크를 적용하면 기존 방식보다 위치 측위 오차가 감소하며 특히 DANN 모델이 가장 우수한 성능을 보였다. 따라서 테스트 환경에 따라 기존 데이터 양의 4분의 1만으로도 단순 모델보다 더 낮은 오차를 달성하여 구축 비용을 절감할 수 있다.

박지훈; 김진유; 서영주

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 박지훈 (포항공과대학교) 김진유 (포항공과대학교) 서영주 (포항공과대학교)

저널정보: 한국통신학회 한국통신학회 학술대회논문집 2021년도 한국통신학회 동계종합학술발표회 논문집

발행연도: 2021.2

수록면: 183 - 184 (2page)

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일반적으로 RSSI 핑거프린팅 기반 실내 위치 측위 시스템을 구축 시, 송신기의 배치와 레퍼런스 포인트가 비슷하더라도 이전에 다른 환경에서 수집한 데이터로 구축한 위치 측위 시스템은 상당한 성능 저하를 겪는다. 그래서 새로운 실내 환경에서 최적의 성능을 얻기 위해서는 상당한 비용이 소모되는 핑거프린팅 과정을 다시 반복해야 한다. 본 논문은 이 한계점을 해결하기 위해서, 이전에 다른 환경에서 수집했던 RSSI 핑거프린팅 데이터를 사용해 ... 전체 초록 보기

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