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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
최린 (고려대학교)
저널정보
한국통신학회 한국통신학회지(정보와통신) 한국통신학회지 (정보와통신) 제37권 제12호
발행연도
2020.11
수록면
51 - 58 (8page)

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본고에서는 딥러닝의 순환신경망 (Recurrent Neural Networks) 기술을 사용하여 실내 지구자기장의 분포 패턴을 기계 학습함으로써 스마트폰의 자기장 센서값을 입력으로 실내의 위치를 추정하는 새로운 실내 측위 기술을 소개한다. 지구자기장 기반의 실내 측위 기술은 지구자기장이라는 자연 신호를 사용하기 때문에 전파 기반 기술에 대비하여 AP나 비콘과 같은 신호 발생장치의 설치를 위한 전기 공사나 배터리 문제가 없으므로 훨씬 경제적이고 이른 시간에 실내 측위 시스템을 구축할 수 있는 장점이 있다. 현재 고려대학교 내에서 가장 규모가 큰 건물인 SK미래관, 안암병원 등에서 테스트베드를 구축하였고 현재의 측위 오차는 KOLAS 인증 시험성적서 기준으로 73cm이다.

목차

요약
Ⅰ. 서론
II. 딥러닝 기반 지자기 측위 기술
III. 3차원 자기장 벡터 보정 기술
IV. 공인 시험 및 인증
V. 결론
참고문헌

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