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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.3
- 수록면
- 517 - 527 (11page)
- DOI
- 10.7840/kics.2019.44.3.517
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무선 센서 네트워크에서 효과적인 재원 사용을 위해서 GPS 수신기가 장착되지 않은 저렴한 일반 센서 노드를 사용할 때, 네트워크 관리를 위해 일반 센서 노드의 위치를 정확하게 추정할 필요가 있다. 일반 노드의 위치 추정방법 중 노드 연결 정보만을 이용하는 방법은 연산량이 적고 추가적인 측정 장치가 필요하지 않다는 장점이 있어 다양한 방식의 알고리즘들이 제안되었다. 최근에는 기계 학습 방식 중 하나인 신경망을 이용한 위치 추정 방법에 대한 연구가 진행되었다. 신경망을 이용하는 방법은 GPS 수신기가 장착된 비콘 노드의 위치 정보를 이용해 모델을 학습하는데, 비콘 노드의 개수가 적은 상황에서 일반 노드의 위치 추정 성능이 저하된다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 비콘 노드가 적은 상황에서 일반 노드의 위치 추정 오차를 줄이기 위해 준지도 학습을 적용하는 방법을 제안한다. 모의실험을 통해 비콘 노드가 적은 상황의 무선 센서 네트워크 모델을 정의하고 각 네트워크 모델에서 제안한 방식이 기존의 방식보다 위치 추정 오차가 더 작은 것을 확인한다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 신경망 모델을 이용한 노드의 위치 추정
Ⅲ. 준지도 학습을 이용한 노드의 위치 추정 방법
Ⅳ. 모의실험 환경 및 결과
Ⅴ. 결론
References
참고문헌 (14)
참고문헌 신청
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Q. Shi, C. He, H. Chen, and L. Jiang, “Distributed wireless sensor network localization via sequential greedy optimization algorithm,” IEEE Trans. Signal Process., vol. 58, no. 6, pp. 3328-3340, Mar. 2010.
S.-W. Lee and C.-W. Lee, “Range-free localization based on residual force-vector with kalman filter in wireless sensor networks,” J. KICS, vol. 35, no. 4, pp. 647- 658, Apr. 2010.
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