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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.11
- 수록면
- 1,908 - 1,919 (12page)
- DOI
- 10.7840/kics.2021.46.11.1908
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실내에서 스마트폰 사용자의 위치를 추적하기 위해 이동 변화량을 센서 기반으로 계산하는 보행자 관성항법(Pedestrian Dead Reckoning; PDR)에서, 사용자 보폭 추정 문제, 보행 경로에 따른 센서 드리프트 문제 등을 해결하여 측위 정확도를 향상하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 기존 보행자 관성항법에서 발생하는 문제를 해결하기 위해, 사용자가 건물 외부에서 스마트폰을 가지고 걸을 때 얻을 수 있는 가속계, 지자기, 자이로스코프의 센서값을 전처리하여 입력 데이터로 하고, 걸음마다 기록된 GPS 위성 신호로 계산된 위치 변화량을 출력 데이터로 구성해 심층 신경망을 지도 학습시켜, 실외 뿐 아니라 실내에서도 스마트폰 사용자의 보행 중 이동 변화량을 예측하는 딥러닝 기반의 PDR 기법을 제안한다. Android OS 기반 삼성전자의 Galaxy S8 스마트폰에서 앱을 구축하고, 딥러닝 프레임는 스마트폰에 이식이 쉬운 Google사의 TensorFlow를 사용하여, 제안하는 딥러닝 기반 PDR 기법의 측위 성능을 확인하였다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 센서 기반 PDR 측위 기법
Ⅲ. PDR 기반 측위 오차 요소 및 해결 방안
Ⅳ. 제안하는 DL-PDR 기법
Ⅴ. 실험 결과
Ⅵ. 결론
References
참고문헌 (23)
참고문헌 신청
J. W. Kim, H. J. Jang, D. H. Hwang, and C. Park, “A step, stride and heading determination for the pedestrian navigation system,” J. Global Positioning Syst., vol. 3, no. 1-2, pp. 273-279, 2004.
H. Weinberg, “Using the ADXL202 in pedometer and personal navigation applications,” Analog Devices Appl., Note AN-602, 2002.
J. Scarlet, “Enhancing the performance of pedometers using a single accelerometer,” Analog Devices Appl., Note AN-900, 2005.
L. Pei, D. Liu, D. Zou, R. L. F. Choy, Y. Chen, and Z. He, “Optimal heading estimation based multidimensional particle filter for pedestrian indoor positioning,” IEEE Access, vol. 6, pp. 49705-49720, Sep. 2018.
F. Zampella, M. Khider, P. Robertson, and A. Jimenez, “Unscented Kalman filter and magnetic angular rate update (MARU) for an improved pedestrian dead-reckoning,” in Proc. IEEE/ION PLANS 2012, pp. 129-139, Myrtle Beach, USA, Apr. 2012.
H. Weinberg, “Using the ADXL202 in pedometer and personal navigation applications,” Analog Devices Appl., Note AN-602, 2002.
J. Scarlet, “Enhancing the performance of pedometers using a single accelerometer,” Analog Devices Appl., Note AN-900, 2005.
L. Pei, D. Liu, D. Zou, R. L. F. Choy, Y. Chen, and Z. He, “Optimal heading estimation based multidimensional particle filter for pedestrian indoor positioning,” IEEE Access, vol. 6, pp. 49705-49720, Sep. 2018.
F. Zampella, M. Khider, P. Robertson, and A. Jimenez, “Unscented Kalman filter and magnetic angular rate update (MARU) for an improved pedestrian dead-reckoning,” in Proc. IEEE/ION PLANS 2012, pp. 129-139, Myrtle Beach, USA, Apr. 2012.
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