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기계학습 기반의 실내 측위 성능 향상을 위한 학습 데이터 전처리 기법Learning data preprocessing technique for improving indoor positioning performance based on machine learning

Other Titles
Learning data preprocessing technique for improving indoor positioning performance based on machine learning
Authors
김대진황치곤윤창표
Issue Date
Nov-2020
Publisher
한국정보통신학회
Keywords
Machine Learning; Indoor Positioning; Wi-Fi Fingerprint; Random Forest; 기계학습; 실내 측위; 전파 지문; 랜덤 포레스트
Citation
한국정보통신학회논문지, v.24, no.11, pp 1528 - 1533
Pages
6
Indexed
KCI
Journal Title
한국정보통신학회논문지
Volume
24
Number
11
Start Page
1528
End Page
1533
URI
https://scholarworks.dongguk.edu/handle/sw.dongguk/5942
DOI
10.6109/jkiice.2020.24.11.1528
ISSN
2234-4772
2288-4165
Abstract
최근 Wi-Fi 전파 지문을 이용한 실내 위치 인식 기술이 다양한 산업 분야 및 공공 서비스에서 적용되어 운영되고 있다. 기계학습 기술의 관심과 함께 단말 주변의 무선 신호 데이터를 사용한 기계학습 기반의 위치 인식 기술이 빠르게 발전하고 있다. 이때 기계학습에 필요한 무선 신호 데이터의 수집 과정에서 왜곡되거나 학습에 적합하지 않은 데이터가 포함되어 위치 인식의 정확도가 낮아지는 결과가 발생한다. 또한 특정 위치에서 수집된 데이터를 기반의 위치 인식을 수행하는 경우 학습에 포함되지 않은 주변 위치에서의 위치 인식에 문제가 발생한다. 본 논문에서는 수집된 학습 데이터의 전처리 과정을 통해 향상된 위치 인식 결과를 얻기 위한 학습 데이터 전처리 기법을 제안한다.
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