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Low-Cost GPS Correction Using Deep Learning

딥러닝을 통한 저성능 GPS 보정

  • Sang-Won Back (School of Electronic and Electrical Engineering, Sung-Kyun-Kwan University) ;
  • Young-Soo Do (School of Electronic and Electrical Engineering, Sung-Kyun-Kwan University) ;
  • Jae-Wook Jeon (School of Electronic and Electrical Engineering, Sung-Kyun-Kwan University)
  • 백상원 (성균관대학교 정보통신대학) ;
  • 도영수 (성균관대학교 정보통신대학) ;
  • 전재욱 (성균관대학교 정보통신대학)
  • Published : 2023.11.02

Abstract

현대사회에서 중요하게 사용되는 GPS 정보를 활용하는데 있어, 고성능 GPS 수신기를 사용하는데 있어 비용적인 문제가 발생한다. 경제성을 개선하여 더 다양한 분야에서 GPS 정보를 활용하기 위해 딥러닝을 통해 정밀한 GPS 정보를 얻고자 한다. 본 논문에서는 다수의 저성능 GPS 를 학습시켜 딥러닝 모델을 구현하고 성능을 평가한다. 제안한 모델을 사용할 경우, 저성능 GPS 만으로도 고성능 GPS 와 오차미터가 1m 까지 줄어드는 효과를 얻을 수 있다.

Keywords

Acknowledgement

이 논문은 정부(교육부-산업통상자원부)의 재원으로 한국산업기술진흥원의 지원을 받아 수행된 연구임(P0022098, 2023 년 미래형자동차 기술융합 혁신인재양성사업)