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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 조성윤
- 발행연도
- 2022
- 저작권
- 경일대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수3
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긴급구조 응급상황에서 요구조자의 위치정보는 성공적인 구조 활동을 위해 매우 중요한 정보이며, 특히 위치정보의 정확도는 효율적인 구조 활동을 가능하게 하는 핵심적인 역할을 담당한다. 그러나 GPS(Global Positioning System)/GNSS(Global Navigation Satellite System) 음영지역을 포함한 도심지역에서는 요구조자의 위치정보를 정확하게 추정하기에는 어려움이 있다. 따라서 본 논문에서는 LTE(Long Term Evolution)의 RSRP(Reference Signal Received Power) 정보를 이용하여 Fingerprinting 기법을 기반으로 LTE 단말기의 위치를 추정하기 위한 측위용 Fingerprint DB 생성을 목적으로 한다. 이를 위해 무선신호 획득 장치를 탑재한 차량을 통해 GPS 위치기반 신호정보를 획득하고 이를 기반으로 DB를 생성한다. 이 때 신호를 획득하지 못한 지역에 대해서는 수집된 데이터를 기반으로 미수집 지역에서의 신호정보를 추정하여 DB를 업데이트하는 과정이 필요하다. 이를 위해 일반적으로 공간보간법(Spatial Interpolation)을 활용하여 신호 미수집 지역에서 수신 가능한 신호를 추정하여 DB를 생성할 수 있다. 그러나 신호를 획득하지 못한 영역이 넓거나 신호의 노이즈가 큰 경우에는 공간보간법만으로 정확한 DB를 생성하기에 어려움이 있다. 이 문제를 해결하기 위해 신호전파 모델링을 통해 DB를 생성하는 방안이 연구되고 있다. 그러나 방향에 따른 건물 분포가 다른 도심지역에서는 거리에 대한 상관관계만을 가지는 신호전파 모델(Signal Propagation Model)만으로는 정확한 전파감쇄 특성을 모델에 반영할 수 없게 된다. 이 문제들을 토대로 본 연구에서는 거리와 방향정보를 함께 반영한 DNN(Deep Neural Network) 모델 기반 신호전파 모델링 기법을 제안한다. 제안된 기법의 성능은 서울특별시 서초구 지역에서 수집된 측정 데이터를 기반으로 검증한다. 그 결과 DNN 모델 기반으로 수행되는 신호전파 모델링 기법이 기존의 신호전파 모델 기반으로 생성된 DB보다 성능이 향상됨을 확인할 수 있었다.
Fingerprinting 측위 단계에서는 W-KNN(Weighted-K Nearest Neighbors) Correlation 방법에 따른 측위 성능을 비교분석한 후 이를 활용하여 측정치 기반으로 생성된 DB와 DNN 모델 기반으로 업데이트된 DB의 측위 성능을 비교분석하였다. 이를 위해 동일한 환경에서 획득된 측위용 데이터를 사용하여 검증하였다. 그 결과 DNN 모델 기반으로 업데이트된 DB를 사용한 측위 성능이 DB 업데이트 전의 측위 결과보다 평균 위치 오차는 37.05m, 측위 오차 50m 이내의 성공률은 7.6% 이상으로 성능이 향상됨을 확인할 수 있었다.
Fingerprinting 측위 단계에서는 W-KNN(Weighted-K Nearest Neighbors) Correlation 방법에 따른 측위 성능을 비교분석한 후 이를 활용하여 측정치 기반으로 생성된 DB와 DNN 모델 기반으로 업데이트된 DB의 측위 성능을 비교분석하였다. 이를 위해 동일한 환경에서 획득된 측위용 데이터를 사용하여 검증하였다. 그 결과 DNN 모델 기반으로 업데이트된 DB를 사용한 측위 성능이 DB 업데이트 전의 측위 결과보다 평균 위치 오차는 37.05m, 측위 오차 50m 이내의 성공률은 7.6% 이상으로 성능이 향상됨을 확인할 수 있었다.
목차
Ⅰ. 서 론 11. 연구 배경 및 필요성 12. 연구 내용 23. 논문 구성 4Ⅱ. 무선 측위 기술 51. 긴급구조용 측위시스템 52. 위성항법시스템 73. 무선통신망/이동통신망 기반 측위 기술 9Ⅲ. DNN 기반 신호전파 모델링 및 Fingerprint DB 생성 기법 201. 공간보간법 기반 Fingerprint DB 생성 212. 신호전파 모델 기반 DB 생성 기법 243. DNN 모델 기반 DB 생성 기법 26Ⅳ. 실험 결과 및 분석 321. 실험 환경 및 데이터 322. DB 생성 기법에 따른 결과 비교 333. W-KNN Correlation 방법에 따른 측위 성능 비교 424. DB 생성 기법에 따른 측위 성능 비교 52Ⅴ. 결론 59참고문헌 61(Abstract) 64
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