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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 저널정보
- 한국정보통신학회 INTERNATIONAL CONFERENCE ON FUTURE INFORMATION & COMMUNICATION ENGINEERING 2023 INTERNATIONAL CONFERENCE ON FUTURE INFORMATION & COMMUNICATION ENGINEERING Vo.14 No.1
- 발행연도
- 2023.1
- 수록면
- 354 - 357 (4page)
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Recently, a path setting technique for predicting a moving path in an indoor environment using Wi-Fi fingerprints and deep learning has been studied. At this time, in order to use the RNN model, information having continuity in individual signal information collected from a specific location is required. To this and, it is necessary to configure data having sequential information by dividing signal data areas and providing correlation information.
In this paper, cluster data of Wi-Fi signal data is composed of multiple clusters, correlation information between adjacent clusters is analyzed using GIoU, and an improved movement path setting and prediction method is proposed.
In this paper, cluster data of Wi-Fi signal data is composed of multiple clusters, correlation information between adjacent clusters is analyzed using GIoU, and an improved movement path setting and prediction method is proposed.
목차
Abstract
Ⅰ. INTRODUCTION
Ⅱ. RELATED RESEARCH
Ⅲ. SYSTEM MODEL AND METHODS
Ⅳ. DISCUSSION AND CONCLUSIONS
REFERENCES
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