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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.3
- 수록면
- 456 - 462 (7page)
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본 논문에서는 세계협정시(UTC)를 결정하기 위해 GPS 위성에서 전송된 코드 신호에서 추출한 측정 데이터를 기반으로 한 정밀시각비교 기법에 딥러닝 모델인 LSTM을 적용하여 시각 오프셋을 예측하는 방법을 소개한다. 이를 위해 우선, 하루 단위로 GPS 위성으로부터 수신된 코드 신호에서 시각 정보를 추출하고 하루 단위의 시각 오프셋을 하나의 시계열 데이터로 구축하는 과정을 소개한다. 구축된 시각 오프셋 시계열 데이터에 대해 딥러닝 모델을 적용하는데, 순환신경망 중 하나인 LSTM을 적용하여 GPS의 시각 오프셋 예측을 수행하였다. 본 연구를 통해 GNSS 기반 정밀 시각비교분야에서 딥러닝을 적용한 시각 오프셋 예측의 가능성을 확인하였다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 딥러닝 기반 GPS 시각오프셋 예측
Ⅳ. 딥러닝 기반 시각 오프셋 예측 결과
Ⅴ. 결론
References
참고문헌 (8)
참고문헌 신청
Y. K. Lee, S. H. Yang, H. S. Lee, J. K. Lee, and S. W. Hwang, “Outlier Detection Method for Time Synchronization,” Journal of Positioning, Navigation, and Timing, vol. 9, no. 4, pp. 397-403, Dec. 2020.
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G. M. Lee, Artificial Ingelligence, Sangneung Pub, ch. 5, pp. 254-385, 2019.
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