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기계학습 기반의 실내 측위 성능 향상을 위한 학습 데이터 전처리 기법
Learning data preprocessing technique for improving indoor positioning performance based on machine learning
- 김대진;
- 황치곤;
- 윤창표
초록
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.
키워드
Machine Learning; Indoor Positioning; Wi-Fi Fingerprint; Random Forest; 기계학습; 실내 측위; 전파 지문; 랜덤 포레스트
- 제목
- 기계학습 기반의 실내 측위 성능 향상을 위한 학습 데이터 전처리 기법
- 제목 (타언어)
- Learning data preprocessing technique for improving indoor positioning performance based on machine learning
- 저자
- 김대진; 황치곤; 윤창표
- 발행일
- 2020-11
- 저널명
- 한국정보통신학회논문지
- 권
- 24
- 호
- 11
- 페이지
- 1528 ~ 1533
- 언어
- KOR
- 출판사
- 한국정보통신학회
- 발행국가
- 대한민국
- 분량
- 6 페이지
- ISSN
- E 2288-4165
P 2234-4772