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Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2008 가을 학술발표논문집 제35권 제2호(C)
발행연도
2008.10
수록면
311 - 315 (5page)

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은닉마코프모델(hidden Markov model)은 일종의 오토마타로서 모델을 구성하는 상태들간의 전이가 특정한 확률 값을 통하여 이루어진다. 이 모델은 시계열 데이터에 잘 적용될 수 있으며, 음성인식 등에 성공적으로 사용되어 왔다. 본 논문에서는 AP(Access Point)의 신호 값을 이용한 실내 위치추정 문제에 은닉마코표모델을 적용하였다. 이 문제는 AP의 수가 많고 데이터가 희박하고 잡음이 많은 것이 특징인데, 이를 해결하기 위해 다수의 AP신호 값을 가지는 관측확률분포(observation symbol probability distribution)를 가우시안 분포(Gaussian distribution)로 가정하여 나이브 베이즈(naive Bayes) 형태의 은닉마코프모델을 사용하였다. 또한 위치정보가 알려진 일부 데이터를 학습 시 적용하였고, 장소에 상관없이 같은 AP끼리는 가우시안 분포의 문산(σ²)이 같다고 가정하여 문제에 적용하였다. 그 결과 AP끼리 분산을 공유할 때가 그렇지 않을 때보다 향상된 정확도를 보여주었다.

목차

요약
1. 서론
2. 은닉마코프모델(hidden Markov model)
3. 실내 위치추정 문제
4. 실내 위치 추정을 위한 은닉마코프모델
5. 실험 결과
6. 결론
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