실내 환경에서의 측위를 위한 전파 지문 기반의 병렬 인공신경망 학습 기법

Abstract

실내 측위 분야에서 가장 보편적으로 사용되는 전파 지문 기반의 측위 기법은 데이터 비교 알고리즘이 성능에 가장 큰 영향을 미친다. 본 논문에서는 인공신경망 학습을 통해 전파 지문 측위를 수행하며, 제안한 학습 방법은 기존의 유클리드 거리 비교 기반의 전파 지문 측위 알고리즘에 비해 높은 성능을 보인다. 본 논문에서는 실내 측위에 적합한 학습 구조뿐만 아니라, 데이터 확장 기법도 제안하며, 제안한 데이터 확장 기법은 다양한 측위 기술에 부분적으로 적용이 가능하다. 실험을 통해 제안한 기술이 기존의 유클리드 거리 기반의 측위 기법보다 높은 성능을 보여주는 것을 확인할 수 있다.