• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2018년도 추계학술대회
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• pp.641-642
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• 2018

현재 실내 측위를 위한 기술로 전파 지문 기반의 측위 기술의 성능은 데이터 비교 알고리즘의 선택에 따라 큰 영향을 받는다. 이때 학습 구조에 필요한 데이터 확장 기법에 의해 실내 측위의 정확도가 크게 개선될 수 있다. 본 논문에서는 Wi-Fi 전파 지문을 기반으로 하는 학습 구조를 구성하기 위해 학습 데이터의 구분 및 확장 기술을 통해 실제 측위에 적용할 수 있는 학습 구조의 중요성을 논의한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2018년도 추계학술대회
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• pp.639-640
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• 2018

현재 실내 측위 분야에서 전파 지문을 이용하여 위치를 확인하는 기술이 광범위하게 사용하고 있다. 이때 성공적인 위치 확인을 위해서는 학습과 테스트에 필요한 데이터의 구성 및 다차원 데이터 구성이 필요하다. 즉 무선 AP, BLE iBeacon, Mobile 단말 등의 다양한 주변 전파 지문의 변화로 발생할 수 있는 환경 변화에 대응할 수 있는 위치 데이터 수집 및 데이터 관리 기술이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 측위에 필요한 전파 지문의 환경 변화에 덜 민감한 다차원 데이터를 구성하고 관리하는 기법을 제안한다.