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초록·키워드
본 논문은 UWB 환경을 가상으로 모사하는 RTLS 시뮬레이터를 제안하고, 거리 보정 알고리즘의 검증 환경으로 활용한다. 생성 데이터에 XGBoost 기반 거리 보정과 2단계 삼변측량을 적용하고, 1차 삼변측량으로 추정한 위치를 보정 모델 입력으로 재사용하여 성능을 높였다. 면적이 4배 차이 나는 두 공간(20×10m, 40×20m)을 셀 단위로 분할하여 학습에 쓰지 않은 위치에서 시드를 달리한 5회 반복 실험으로 평가한 결과, 평균 위치 오차(MAE)는 각각 약 52%, 43%, 95백분위수 오차(p95)는 각각 약 60%, 56% 감소하였고, NLOS 확률 0~50% 전 구간에서 일관되게 개선되었다. 측위 연산 한 사이클도 평균 2.13ms로 실시간 적용이 가능하여, 제안 시뮬레이터가 UWB 거리 보정 알고리즘의 검증과 개선에 효과적인 평가 환경임을 확인하였다.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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