Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference (한국정보처리학회:학술대회논문집)

  • 2011.11a
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  • Pages.602-605
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  • 2011
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  • 2005-0011(pISSN)
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  • 2671-7298(eISSN)
Korea Information Processing Society (한국정보처리학회)
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Optimized KNN/SVM Algorithm for Efficent Indoor Location

효율적인 실내 측위를 위한 KNN/SVM 알고리즘

  • Kang, Il-Woo (Dept of Information & Electronics Engineering, Mokpo National University) ;
  • Sharma, Ronesh (Dept of Information & Electronics Engineering, Mokpo National University) ;
  • Jeon, Seong-Min (Dept of Information & Electronics Engineering, Mokpo National University) ;
  • Park, Sun (Research Institute of Information Science & Engineering, Mokpo National University) ;
  • Lee, Seong-Ho (Research Institute of Information Science & Engineering, Mokpo National University) ;
  • Na, Young-Hwa (Research Institute of Information Science & Engineering, Mokpo National University) ;
  • Bae, Jinsoo (Dept of Information & Communication Engineering, Sejong University) ;
  • Jung, Min-A (Dept of Computer Engineering, Mokpo National University) ;
  • Lee, Yeonwoo (Dept of Information & Communication Engineering, Mokpo National University) ;
  • Lee, Seong-Ro (Dept of Information & Electronics Engineering, Mokpo National University)
  • 강일우 (목포대학교 정보전자공학과) ;
  • 로네쉬 (목포대학교 정보전자공학과) ;
  • 전성민 (목포대학교 정보전자공학과) ;
  • 박선 (목포대학교 정보산업연구소) ;
  • 이성호 (목포대학교 정보산업연구소) ;
  • 나영화 (목포대학교 정보산업연구소) ;
  • 배진수 (세종대학교 정보통신공학과) ;
  • 정민아 (목포대학교 컴퓨터공학과) ;
  • 이연우 (목포대학교 정보통신공학과) ;
  • 이성로 (목포대학교 정보전자공학과)
  • Published : 2011.11.11
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Abstract

현재 측위에 대한 측정 대상이 점점 작아지면서, 그에 따른 정확도 까지 높아지고 있다. 실내 측위에 관한 기술은 대표적으로 단말기의 수신신호의 세기방식인 RSS(Received Signal Strength), 수신신호의 도달시간 방식 TOA(Time of Arrival), 수신 신호의 도달 시간차 방식 TDOA(Time Difference of Arrival), 수신신호의 입사각 방식인 AOA(Angle of Arrival) 등 여러 가지 기술이 활발히 진행되고 있다. 본 논문은 특수 장비를 사용하지 않고, 무선 네트워크 기반의 실내 측위 중에 정확도가 높은 Fingerprinting 방법을 택하였다. WLAN 기반 실내측위에 가장 많이 사용되는 KNN은 k개의 이웃수와 RP의 수에 따라 민감하다. 본 논문에서는 KNN 성능을 향상 시키기 위해 SVM 이용하여 SNR 데이터를 군집화를 적용한 KNN과 SVM을 혼합한 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 신호잡음비 데이터를 KNN 방법에 적용하여 k개의 RP를 선택한 후 선택된 RP의 신호잡음비를 SVM에 적용하여 k개의 RP를 군집하여 분류한다. 실험 결과 위치 오차가 2m이내에 KNN/SVM 혼합 알고리즘이 KNN 알고리즘보다 성능이 우수하다.

Keywords