선택한 단어 수는 입니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
선택한 단어 수는 30입니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
문제 정의
- 본 논문에서는 Dempster-Shafer의 증거이론에 입각하여 이기종 센서들의 측정 이벤트들을 융합할 때 센서별 기본확률배정함수에 가중치를 부여하는 방안을 제안한다. 그동안의 다중센서 데이터 융합 연구에서 Dempster-Shafer의 증거이론에 기반한 융합처리 시 융합하고자 하는 대상의 기본확률배정함수값들에 대해 가중치를 부여하지 않고 계산하였다.
- 본 논문에서는 Dempster-Shafer증거이론을 이용하여 이질적인 이벤트 정보들을 융합 처리할 때에 융합 대상인 센서별 상황 데이터에 대하여 가중치를 부여하여야 함을 살펴보았다. 이때 센서별 이벤트 발생 빈도에 따라 가중치를 부여하는 방법을 도입하여 융합 대상인 센서별 상황데이터에 가중치를 부여한 후 융합 처리를 실시하였다.
- 센서들은 센서의 역할에 따라 실제 상황을 파악하는데 대한 기여도가 차이가 있으므로 다중센서 데이터 융합에서 센서의 종류에 따라 가중치를 차등적으로 부여할 필요성이 있다. 본 논문의 목표는 Dempster-Shafer의 증거이론에 기초한 다중센서 데이터 융합을 함에 있어서 센서별 이벤트 값의 기본확률배정함수에 가중치를 부여하는 방안을 모색하고 이를 다중센서 데이터 융합에 반영하는데 있다.
- c. 습도센서는 대기 중 습도를 측정하며 습도가 일정 값 이하일 경우 보고한다.
- a. 온도센서는 온도변화폭이 일정범위를 넘을 경우 보고한다.
가설 설정
- 무선센서네트워크 시스템은 실제 상황에 최대한 근접하게 상황 추론할 수 있어야 한다. 그동안 Dempster-Shafer 증거이론을 이용하여 다중센서 데이터 융합 처리를 함에 있어서 융합할 대상 값들은 동일한 가중치를 갖는 것으로 가정하여 계산했다. 실세계의 상황추론을 위한 다중센서 데이터 융합에 있어서 융합대상 값들에 대한 가중치를 부여해야 한다.
- 즉, 첫 번째 위치 주변에 온도센서 100개, 조도센서 100개, 습도 센서가 100개 산포되어 있다. 두 번째 위치 주변에도 온도, 조도, 습도 센서가 각각 100개씩 산포되어 있다고 가정한다.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.