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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 박용완
- 발행연도
- 2019
- 저작권
- 영남대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수24
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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 데 이터와 사용자가 수집한 데이터의 유사도를 비교하여 사용자의 위치를 결정한다. 기존 지구자기장 세기 기반의 실 내 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 지점 에서 서로 다른 지구자기장 세기가 수집되는 문제점이 있다. 이러한 문제점은 데이터베이스에 저장된 지구자기장 세기와 사용자가 수집한 지구자기장 세기의 차이가 클수록 측위 정확도가 떨어지며, 스마트폰 기종마다 데이터베 이스를 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.
목차
Ⅰ. 서 론 10Ⅱ. 기존의 실내 측위 기법 122.1 실내 측위 연구 현황 122.2 지구자기장 기반의 실내 측위 142.2.1 핑거프린팅을 이용한 측위 142.2.1.1 K-NN을 이용한 측위 162.2.1.2 Particle Filter를 이용한 측위 162.2.1.3 순환 신경망(Recurrent Neural Networks)을 이용한 측위 182.2.1.4 Binary Grid를 이용한 측위 192.3 기존 지구자기장 기반 실내 측위 기법의 문제점 20Ⅲ. 제안하는 측위 기법 223.1 지구자기장 세기 분석 223.2 지구자기장 세기 패턴화 293.3 합성곱 신경망을 이용한 실내 측위 33Ⅳ. 실험 결과 및 분석 374.1 실험 환경 374.2 제안하는 실내 측위 모델의 성능 분석 39V. 결 론 45참 고 문 헌 46ABSTRACT 48
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