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실내 측위 시스템은 다양한 기술을 활용하여 연구되고 있다. 하지만 활용되는 기술에 따라 측정되는 위치정보의 오차가 매우 크거나 전력 소모 등의 문제로 서비스 제공이 원활히 이루어지지 못하고 있다. 본 논문에서는 실내 측위에 활용 가능한 저전력 기술인 Bluetooth Low Energy beacon을 활용한 기존의 실내 측위 시스템에서 오차를 줄이기 위해 XGBoost 라이브러리의 XGBRegressor 모델을 사용한 기계학습 활용을 제안하고, 이를 구현하여 성능 분석한 결과를 제시한다.

목차

요약
1. 서론
2. 관련연구
2.1. 거리 측정
2.2. 칼만 필터
2.3. 삼변측량 기법
3. 실험방법
3.1. 데이터셋
3.2. 실험환경
4. 실험결과
5. 결론
Acknowledgement
참고문헌

저자

• 임정현 [ 정보통신공학과 아주대학교 정보통신대학원 ]
• CHEN HAICHUAN [ AI 융합네트워크학과 아주대학교 일반대학원 ]
• 노병희 [ AI융합네트워크학과 아주대학교 일반대학원 ] 교신저자

참고문헌