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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.9
- 수록면
- 149 - 161 (13page)
- DOI
- 10.5573/ieie.2022.59.9.149
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최근 정보통신 및 인공지능 기술의 거듭된 발전은 자율 주행, 디지털 트윈, 가상 현실을 비롯한 다양한 실용 분야 현실화를 가속하고 있으며, 고도의 무선 측위 기술은 이러한 최첨단 기술 연구 및 응용 서비스의 중추적인 역할을 맡고 있다. 기존에는 위성 항법 시스템을 이용한 측위가 주를 이루었지만, 위성 신호가 실외가 아닌 실내, 지하 공간에서 제대로 수신되지 않는 한계를 가지면서 실내 측위 시스템에 대한 관심이 높아졌다. 이로 인해 다양한 측위 기법이 연구되고 있으며, 셀룰러/Wi-Fi 등의 무선 통신을 활용한 측위 기법도 활발히 연구되고 있다. 또한, 최근에는 비약적으로 발전하고 있는 다양한 인공지능 기술들은 무선 측위 기술들의 성능을 향상시킬 뿐 아니라, 기존의 관점에서 해결하지 못하던 문제들을 한계를 해결하고 있다. 본 논문에서는 현재까지 발전해 온 무선 통신 기술에 기반한 무선 측위 기술에 대한 전반적인 내용을 살펴본다. 그리고, 인공지능 기술 중 무선 측위와 융합 가능한 알고리즘에 대한 사례를 알아보고, 이에 관한 이슈 및 새로운 연구 방향에 관해 논한다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 결론
REFERENCES
참고문헌 (40)
참고문헌 신청
K. J. Cha, J. B. Lee and W. H. Lee, "State-of-the-art and future trends of wireless localization," in Proc. of KICS Conf, Jeju, Korea, June 2022.
Y.-J. Jung, M.-H. Jeon, J.-K. Ahn, J.-H. Lee, and C.-H. Oh, “Location estimation algorithm based on AOA using a RSSI difference in indoor environment,” Journal of Advanced Navigation Technology, vol. 19, no. 6, pp. 558–563, 2015.
Z. Li, C. Zhu, Y.-L. Gao, Z.-K. Wang, and J. Wang, “Alphago policy network: A DCNN accelerator on FPGA,” IEEE Access, vol. 8, pp. 203039–203047, 2020.
N. Singh, S. Choe, and R. Punmiya, “Machine learning based indoor localization using Wi-Fi RSSI fingerprints: an overview,” IEEE Access, 2021.
C.-F. Tsai, Y.-F. Hsu, C.-Y. Lin, and W.-Y. Lin, “Intrusion detection by machine learning: A review,” expert systems with applications, vol. 36, no. 10, pp. 11994–12000, 2009.
Y.-J. Jung, M.-H. Jeon, J.-K. Ahn, J.-H. Lee, and C.-H. Oh, “Location estimation algorithm based on AOA using a RSSI difference in indoor environment,” Journal of Advanced Navigation Technology, vol. 19, no. 6, pp. 558–563, 2015.
Z. Li, C. Zhu, Y.-L. Gao, Z.-K. Wang, and J. Wang, “Alphago policy network: A DCNN accelerator on FPGA,” IEEE Access, vol. 8, pp. 203039–203047, 2020.
N. Singh, S. Choe, and R. Punmiya, “Machine learning based indoor localization using Wi-Fi RSSI fingerprints: an overview,” IEEE Access, 2021.
C.-F. Tsai, Y.-F. Hsu, C.-Y. Lin, and W.-Y. Lin, “Intrusion detection by machine learning: A review,” expert systems with applications, vol. 36, no. 10, pp. 11994–12000, 2009.
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