초록
Dempster-Shafe 증거이론은 다중센서 데이터융합을 위한 좋은 계산방법을 제공해준다. 이때 기본확률배정 함수가 절대적으로 필요하다. 본 논문에서는 신호를 평가하여 기본확률배정함수를 계산하고 결정하는 방법을 제안한다. 센서들이 보내온 신호를 구간별로 변화율을 평가하고 이 평가를 기초로 기본확률배정함수를 정하도록 한다. 센서들이 감지하여 보고한 신호들은 상황발생 요인과 관련 있는데, 시간간격에 따라서 변화하는 신호값의 추이를 평가하였다. 센서가 감지한 신호의 변화는 상황구성 및 병화와 밀접한 관련이 있으므로 신호값의 변화를 평가하는 것은 상황추론에 도움이 되는 것이었다. 이것을 기본확률배정함수 결정에 포함함으로써 사전정보가 없는 경우에 대해서도 상황추론이 가능할 수 있음을 보였다.
Dempster-Shafer Evidence Theory is available for multi-sensor data fusion. Basic Probability Assignment is essential for multi-sensor data fusion using Dempster-Shafer Theory. In this paper, we proposed a novel method of BPA calculation with signal assessment. We took notice of the signal that reported from the sensor mote at the time slot. We assessed the variation rate of the reported signal from the terminal. The trend of variation implies significant component of the context. We calculated the variation rate of signal for reveal the relation of the variation and the context. We could reach context inference with BPA that calculated with the variation rate of signal.
