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세션 II: MR-IoT융합 인공지능 기술

재난 환경에서 UWB 측위를 위한 설명 가능한 인공지능 기반 CNN 경량화 알고리즘
A Lightweight CNN Algorithm based on Explainable AI for UWB Localization in Disaster Environments

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  • 발행기관
    한국차세대컴퓨팅학회 바로가기
  • 간행물
    한국차세대컴퓨팅학회 학술대회 바로가기
  • 통권
    2021 한국차세대컴퓨팅학회 춘계학술대회 (2021.05)바로가기
  • 페이지
    pp.30-33
  • 저자
    Jiwoong Park, Young-Bae Ko
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A409320

원문정보

초록

한국어
본 논문은 재난 환경에 적합한 경량화된 UWB 측위에 대한 연구를 소개한다. UWB는 디바이스간 정 밀한 거리 측정 기능을 제공하여 고정밀 측위에 활용된다. 하지만 재난 환경과 같이 무선 채널이 복잡 한 경우, UWB 측위 성능이 급격히 하락하는 문제가 발생한다. 최근 UWB 신호에 딥러닝 기술을 이용 하여 성능 하락 문제를 해결하는 연구들이 제안된다. 하지만 딥러닝 기술은 고성능 컴퓨팅 자원을 요 구하여 자원 제약이 있는 재난 상황에서 활용되기 어렵다. 본 논문에서는 XAI 기술을 적용하여 딥러 닝 기술의 높은 정확도를 유지하면서 동시에 연산 복잡도를 낮추기 위한 XLNet을 제안한다.

목차

Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. XLNet (eXplainable Lightweight Network)
3.1. CNN 기반 고정밀 측위
3.2. SHAP을 이용한 CNN 경량화
4. 실험
4.1. 실험 설정
4.2. 실험 결과
5. Conclusions
Acknowledgement
References

키워드

UWB Localization XAI Disaster Environment Deep Learningv

저자

  • Jiwoong Park [ Department of AI Convergence Network Ajou University Suwon, South Korea ]
  • Young-Bae Ko [ Department of AI Convergence Network Ajou University Suwon, South Korea ] Corresponding Author

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    한국차세대컴퓨팅학회 [Korean Institute of Next Generation Computing]
  • 설립연도
    2005
  • 분야
    공학>컴퓨터학
  • 소개
    본 학회는 차세대 PC 및 그 관련분야의 학술활동을 통하여 차세대 PC의 학문 및 기술발전을 도모하고 산업발전 및 국제협력 증진을 목적으로 한다.

간행물

  • 간행물명
    한국차세대컴퓨팅학회 학술대회
  • 간기
    반년간
  • 수록기간
    2021~2025
  • 십진분류
    KDC 566 DDC 004

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