• 전체
  • 전자/전기
  • 통신
  • 컴퓨터
닫기

사이트맵

Loading..

Please wait....

국내 논문지

홈 홈 > 연구문헌 > 국내 논문지 > 한국통신학회 논문지 (The Journal of Korea Information and Communications Society)

한국통신학회 논문지 (The Journal of Korea Information and Communications Society)

Current Result Document : 4,204 / 4,205

한글제목(Korean Title) 실내 환경에서의 측위를 위한 전파 지문 기반의 병렬 인공신경망 학습 기법
영문제목(English Title) Parallel Artificial Neural Network Learning Scheme Based on Radio Frequency Fingerprint for Indoor Localization
저자(Author) 박찬욱   최용훈   Chan-Uk Park   Yong-Hoon Choi                    
원문수록처(Citation) VOL 43 NO. 06 PP. 0979 ~ 0985 (2018. 06)
한글내용
(Korean Abstract)
실내 측위 분야에서 가장 보편적으로 사용되는 전파 지문 기반의 측위 기법은 데이터 비교 알고리즘이 성능에 가장 큰 영향을 미친다. 본 논문에서는 인공신경망 학습을 통해 전파 지문 측위를 수행하며, 제안한 학습 방법은 기존의 유클리드 거리 비교 기반의 전파 지문 측위 알고리즘에 비해 높은 성능을 보인다. 본 논문에서는 실내 측위에 적합한 학습 구조뿐만 아니라, 데이터 확장 기법도 제안하며, 제안한 데이터 확장 기법은 다양한 측위 기술에 부분적으로 적용이 가능하다. 실험을 통해 제안한 기술이 기존의 유클리드 거리 기반의 측위 기법보다 높은 성능을 보여주는 것을 확인할 수 있다.
영문내용
(English Abstract)
The positioning technique based on radio wave fingerprint, which is most commonly used in the indoor positioning field, is most affected by the data comparison algorithm. In this paper, we perform radio wave fingerprint positioning through artificial neural network learning, and the proposed method shows higher performance than the existing Euclidean distance comparison based radio fingerprint positioning algorithm. In this paper, we propose a data extension method as well as a learning structure suitable for indoor positioning, and the proposed data extension method can be partially applied to various positioning techniques. Experimental results show that the proposed technique shows higher performance than the conventional Euclidean distance based positioning method.
키워드(Keyword) Indoor Positioning   LBS(Location-Based Service)   Neural Network   Deep Learning   Data Augmentation                 
파일첨부 PDF 다운로드