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저자정보
노지우 (전북대학교 소프트웨어공학과) 김태영 (전북대학교 소프트웨어공학과) 김순태 (전북대학교 소프트웨어공학과) 이정휴 (전북대학교 소프트웨어공학과) 유희경 (강원대학교 컴퓨터공학과) 강윤구 (유저인사이트)
저널정보
한국인터넷방송통신학회 한국인터넷방송통신학회 논문지 한국인터넷방송통신학회 논문지 제18권 제5호
발행연도
2018.1
수록면
147 - 153 (7page)

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저전력 블루투스(BLE; Bluetooth Low Energy) 기술을 사용한 비콘은 실외에서만 위치 측위가 가능한 GPS(Global Positioning System)와 달리 실내에서도 위치 파악이 가능하다. 비콘을 사용한 실내 거리 측정에는 RSSI(Received Signal Strength Indication)값이 핵심 요소인데 그에 반해 RSSI값은 여러 환경요소로부터 영향을 받기 때문에 예측된 거리와 실제 거리의 오차가 크게 나타난다. 이러한 이슈를 다루기 위해 비콘을 사용한 ANN(Artificial Neural Network)기반 적응형 거리 측정을 제안한다. 먼저 RSSI의 잡음을 줄이기 위해 확장 칼만 필터와 신호 안정화 필터를 사용한 전처리 과정을 거친다. 그리고 각각 특정 학습 데이터 셋을 가진 다층 ANN들은 학습을 거치게 된다. 결과에서는 평균오차 0.67m를 보여주고, 0.78의 precision을 보여준다.
#Artificial Neural Networks #Adaptive Distance Measurement #Beacons #Extended Kalman Filter

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Chouchang Yang / 2015 / WiFi-based indoor positioning / IEEE Communications Magazine 2015 53(3):150~157 google schola 강형서 / 2011 / 무선 센서 네트워크에서 수신신호세기와 전력손실지수 추정을 활용하는 비콘 노드 기반의 위치 추정 기법 / 한국인터넷방송통신학회 논문지 11(1):15~21 dbpia 송영호 / 2010 / 휴대폰과 블루투스 기반의 LBS를 위한 블루투스 AP 용량 시뮬레이션 / 한국인터넷방송통신학회 논문지 10(5):187~192 dbpia

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