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신경망 학습을 이용한 RSSI 기반 블루투스 비콘 위치 추론 기법
RSSI Based Bluetooth Beacon Location Reasoning Using Neural Network 원문보기

한국정보처리학회 2018년도 추계학술발표대회, 2018 Oct. 31, 2018년, pp.947 - 948  

옥기수 (전자부품연구원) ,  권동우 (전자부품연구원) ,  지영민 (전자부품연구원) ,  유준재 (전자부품연구원)

초록
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ICT 기술이 발전함에 따라 다양한 분야에서 사물 인터넷을 활용한 서비스들이 구현되고 있다. 그중에서 비콘을 이용한 위치기반서비스(Location-Based Service)는 산업분야에서 활용성이 높다. 스마트 팩토리에서 비콘을 제품이나 박스에 부착하여 통합 물류관리를 시스템을 구축하고, 병원에서는 환자의 상태 혹은 위치를 모니터링하기 위해 비콘을 활용한다. 위치기반서비스를 구현하기에 있어 비콘의 위치를 파악하는 기술이 선행되어야 하고 본 논문에서는 신경망 학습(Neural Network)을 활용하여 RSSI(Received Signal Strength Indication) 기반 비콘의 위치를 추론하는 기법에 대해서 연구한다. 신경망 학습결과 94.89%의 위치 정밀도를 보였다.

AI 본문요약
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문제 정의

  • 하지만 비콘의 가변적인 블루투스 신호 세기로 인해서 정확한 위치를 추론하는 것이 어렵다. 따라서 본 논문에서는 신경망 학습(Neural Network)를 활용하여 RSSI(Received Signal Strength Indication) 기반 비콘의 위치를 추론 기법을 연구한다. 
  • 본 논문에서는 신경망 학습을 통해 비콘의 위치를 추론하는 연구를 실시했다. 학습결과 약 2미터 간격의 비콘의 위치를 94.
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