최근 실내 위치 측위를 위해 WiFi, Bluetooth 등 무선 신호를 사용하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 실내 위치 측위 기술에는 크게 삼각측량법, 핑거프린팅 기법, Cell-ID 기법 등이 있다. 삼각측량법의 경우 범위 넓은 지역에서 대략적인 위치를 찾는데 정확하다는 장점이 있지만, 실내의 좁은 공간의 경우에서는 물리적 장애물, 신호의 간섭 등의 요인에 의해 오차가 높은 단점이 있다. 핑거프린팅 기법은 실제 환경에서의 ...
최근 실내 위치 측위를 위해 WiFi, Bluetooth 등 무선 신호를 사용하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 실내 위치 측위 기술에는 크게 삼각측량법, 핑거프린팅 기법, Cell-ID 기법 등이 있다. 삼각측량법의 경우 범위 넓은 지역에서 대략적인 위치를 찾는데 정확하다는 장점이 있지만, 실내의 좁은 공간의 경우에서는 물리적 장애물, 신호의 간섭 등의 요인에 의해 오차가 높은 단점이 있다. 핑거프린팅 기법은 실제 환경에서의 참조 위치를 지정 및 참조 위치를 기반으로 측위하기 때문에 삼각측량보다 외부 요인에 의한 오차는 낮지만, 지정된 셀 크기 안에서의 정확한 위치를 찾기 힘든 단점이 있다. 이에 따라 본 논문에서는 무선 신호를 이용한 효율적인 실내 위치 측위를 위해 향상된 핑거프린팅 기법 방식을 제안한다. 이를 위해, 핑거프린팅 기법 기반으로 측위 할 공간을 일정한 크기의 셀로 분할하여 사용자가 위치한 셀을 우선적으로 찾게 된다. 이때, 정확도를 높이고자 K-NN알고리즘과 연속 측위 시 오차를 낮추고자 Moving average 필터를 사용한다. 같은 환경에서 삼각측량법, 핑거프린팅 기법, 제안하는 방식의 실내 위치 측위 결과를 비교하여 성능을 분석한다. 실험 결과 제안하는 기법의 정확도 86%로, 핑거프린팅 기법 72.58%, 삼각측량법 45.63%의 정확도보다 우수한 정확도를 확인할 수 있다. 키워드: 실내 위치 측위, 무선 신호, 삼각측량법, 핑거프린팅 기법, Cell-ID, K-NN 알고리즘, Moving average 필터.
최근 실내 위치 측위를 위해 WiFi, Bluetooth 등 무선 신호를 사용하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 실내 위치 측위 기술에는 크게 삼각측량법, 핑거프린팅 기법, Cell-ID 기법 등이 있다. 삼각측량법의 경우 범위 넓은 지역에서 대략적인 위치를 찾는데 정확하다는 장점이 있지만, 실내의 좁은 공간의 경우에서는 물리적 장애물, 신호의 간섭 등의 요인에 의해 오차가 높은 단점이 있다. 핑거프린팅 기법은 실제 환경에서의 참조 위치를 지정 및 참조 위치를 기반으로 측위하기 때문에 삼각측량보다 외부 요인에 의한 오차는 낮지만, 지정된 셀 크기 안에서의 정확한 위치를 찾기 힘든 단점이 있다. 이에 따라 본 논문에서는 무선 신호를 이용한 효율적인 실내 위치 측위를 위해 향상된 핑거프린팅 기법 방식을 제안한다. 이를 위해, 핑거프린팅 기법 기반으로 측위 할 공간을 일정한 크기의 셀로 분할하여 사용자가 위치한 셀을 우선적으로 찾게 된다. 이때, 정확도를 높이고자 K-NN알고리즘과 연속 측위 시 오차를 낮추고자 Moving average 필터를 사용한다. 같은 환경에서 삼각측량법, 핑거프린팅 기법, 제안하는 방식의 실내 위치 측위 결과를 비교하여 성능을 분석한다. 실험 결과 제안하는 기법의 정확도 86%로, 핑거프린팅 기법 72.58%, 삼각측량법 45.63%의 정확도보다 우수한 정확도를 확인할 수 있다. 키워드: 실내 위치 측위, 무선 신호, 삼각측량법, 핑거프린팅 기법, Cell-ID, K-NN 알고리즘, Moving average 필터.
Recently, many studies using wireless signal, such as WiFi and Bluetooth, has been proceeded. There are three types of indoor positioning system - which are Triangulation method, Fingerprinting technique and Cell-ID technique. Triangulation method has advantages in finding locations in wide environm...
Recently, many studies using wireless signal, such as WiFi and Bluetooth, has been proceeded. There are three types of indoor positioning system - which are Triangulation method, Fingerprinting technique and Cell-ID technique. Triangulation method has advantages in finding locations in wide environment, but common errors are found in narrow indoor environment due to physical obstacles and signal interfere. Fingerprinting technique results less error because it determines position based on reference in actual environment, but it has disadvantage in determining precise position in selected cell size. Therefore, this study recommend Improved Fingerprinting using wireless signals to determine precise indoor position. Determining space is evenly divided based on Fingerprinting technique and the cell which user belongs will be determined by priority. To raise accuracy, K-NN algorithm and Moving average filter is used. The performance of Triangulation method, Fingerprinting technique, and the amalgamation technique is analyzed under same situation. Experimental results show that the accuracy of the propsed method is 86%, which is better than the accuracy of Fingerprinting method 72.58%, and Triangluation method 45.63%. Keyword: Indoor positioning system, Wireless signals, Triangulation, Fingerprinting technique, Cell-ID, K-NN algorithm, Moving average filter.
Recently, many studies using wireless signal, such as WiFi and Bluetooth, has been proceeded. There are three types of indoor positioning system - which are Triangulation method, Fingerprinting technique and Cell-ID technique. Triangulation method has advantages in finding locations in wide environment, but common errors are found in narrow indoor environment due to physical obstacles and signal interfere. Fingerprinting technique results less error because it determines position based on reference in actual environment, but it has disadvantage in determining precise position in selected cell size. Therefore, this study recommend Improved Fingerprinting using wireless signals to determine precise indoor position. Determining space is evenly divided based on Fingerprinting technique and the cell which user belongs will be determined by priority. To raise accuracy, K-NN algorithm and Moving average filter is used. The performance of Triangulation method, Fingerprinting technique, and the amalgamation technique is analyzed under same situation. Experimental results show that the accuracy of the propsed method is 86%, which is better than the accuracy of Fingerprinting method 72.58%, and Triangluation method 45.63%. Keyword: Indoor positioning system, Wireless signals, Triangulation, Fingerprinting technique, Cell-ID, K-NN algorithm, Moving average filter.
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