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와이파이 핑거프린트 기반 데이터 수집 방법 및 가공 연구
Wi-Fi Fingerprint-based Data Collection Method and Processing Research 원문보기

한국정보통신학회 2019년도 춘계학술대회, 2019 May 23, 2019년, pp.319 - 322  

김성현 (경기과학기술대학교) ,  윤창표 (경기과학기술대학교)

초록
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실내 환경에서 사용자의 위치를 측위하는 다양한 기법들이 있다. 그중 와이파이 핑거프린트 기법은 데이터 수집 단계와 측위 단계로 구분된다. 데이터 수집 단계에서는 해당 위치 주변의 모든 와이파이 신호를 수집하여 리스트 형태로 관리한다. 수집된 데이터가 많을수록 실내측위 정확도가 향상된다. 기존 고품질 데이터 수집 및 관리 방법은 많은 시간과 비용이 소모되고, 기계학습에 필요한 데이터를 추출해 생성할 때 많은 연산이 필요하다. 따라서 한정된 자원 안에서 많은 데이터를 수집 및 관리할 수 있는 방법을 연구한다. 본 논문은 효율적인 데이터 수집 기법과 기계학습에 필요한 학습 데이터 관리 및 생성 기법을 제안한다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

There are many techniques for locating users in an indoor spot. Among them, WiFi fingerprinting technique which is widely used is phased into a data collection step and a positioning step. In the data collection step, all surrounding Wi-Fi signals are collected and managed as a list. The more data c...

AI 본문요약
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* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • 본 논문은 다수의 스마트폰으로 수집한 와이파이 신호 데이터들을 관리하고 인공신경망의 학습데이터 조건에 맞춰 데이터를 구성할 수 있는 데이터 관리 서버 구현을 제안한다. 데이터 수집 단계에서 다수의 스마트폰으로 서로 다른 위치에 대한 RSSI를 동시에 수집할 수 있어 수집에 소요되는 시간을 단축할 수 있다.
  • 본 논문은 한정된 자원 안에서 많은 데이터 수집을 위해 다중 스마트폰을 활용한 인공신경망학습 데이터 관리 시스템 구현 방법을 제안한다. 학습 데이터는 측위 환경과 동일한 수집 환경으로 무선 와이파이 신호 데이터를 수집하기 위해 스마트폰 애플리케이션을 활용한 데이터 수집이 이뤄진다 [3].
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