Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference (한국정보처리학회:학술대회논문집)
- 2015.10a
- /
- Pages.1205-1207
- /
- 2015
- /
- 2005-0011(pISSN)
- /
- 2671-7298(eISSN)
DOI QR Code
KNN / ANN Hybrid algorithm Using indoor positioning Method
KNN/ANN Hybrid 알고리즘을 활용한 실내위치 측위 기법
-
Kim, Beom-mu
(Dept of Electronics Engineering, Mokpo National University)
;
- Thapa, Prakash (Dept of Electronics Engineering, Mokpo National University) ;
- Paudel, Prebesh (Dept of Electronics Engineering, Mokpo National University) ;
-
Jeong, Min-A
(Dept of Computer Engineering, Mok-po University)
;
-
Lee, Seong-Ro
(Dept of Electronics Engineering, Mokpo National University)
-
김범무
(목포대학교 전자공학과)
;
- 쁘러카스 타바 (목포대학교 전자공학과) ;
- 쁘러베쉬 퍼우델 (목포대학교 전자공학과) ;
-
정민아
(목포대학교 컴퓨터공학과)
;
-
이성로
(목포대학교 전자공학과)
- Published : 2015.10.28
Abstract
Fingerprinting 방식에서 KNN은 WLAN 기반 실내 측위에 가장 많이 적용되고 있지만 KNN의 성능은 k개의 이웃 수와 RP의 수에 따라 민감하다. 논문에서는 KNN 성능을 향상시키기 위해 ANN 군집화를 적용한 KNN과 ANN을 혼합한 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 신호잡음비 데이터를 KNN 방법에 적용하여 k개의 RP을 선택한 후 선택된 RP의 신호잡음비를 ANN에 적용하여 k개의 RP를 군집하여 분류한다. 실험 결과에서는 위치 오차가 2m 이내에서 KNN/ANN 알고리즘이 KNN 알고리즘보다 성능이 우수하다.
Keywords