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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)
  • 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