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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.7
- 수록면
- 879 - 886 (8page)
- DOI
- 10.6109/jkiice.2024.28.7.879
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데이터 품질과 양은 딥러닝 기반 측위 모델의 추정 정확도에 직접적인 영향을 미치지만, 대규모 실내 공간에서의 정밀 측위 데이터 수집은 많은 시간과 비용이 소모된다. 본 논문에서는 다방향 비콘을 사용하여 실내 차량 측위 서비스를 위한 딥러닝 기반 측위 모델을 구축하고, 새로운 데이터 수집 기법의 가능성을 분석한다. 이를 위하여 비콘별 다양한 딥러닝 기반 모델을 학습시키고, 개별 모델이 상이한 비콘에 적용 가능한지를 분석하기 위하여 방향 그래프를 정의한다. 성능 분석을 위하여 대규모 실내 주차 공간 내 다수의 다방향 비콘을 설치하여 정밀 측위 학습 데이터를 수집하였다. 이를 활용하여 다양한 비콘별 딥러닝 모델을 구축하였으며, 해당 모델이 높은 추정 정확도를 보장하는 것을 확인하였다. 또한, 방향 그래프 분석을 통하여 비콘별 딥러닝 측위 모델이 다른 비콘에도 적용될 수 있어 추가적인 학습 데이터 수집 비용을 최소화할 수 있음을 확인하였다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 문제 정의
Ⅳ. 딥러닝 기반 측위 모델
Ⅴ. 성능 평가
Ⅵ. 결론
REFERENCES
참고문헌 (16)
참고문헌 신청
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