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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김진산 (인하대학교) 노영태 (인하대학교)
저널정보
한국통신학회 한국통신학회논문지 한국통신학회논문지 제47권 제2호
발행연도
2022.2
수록면
291 - 299 (9page)
DOI
10.7840/kics.2022.47.2.291

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스마트폰을 포함한 모바일 컴퓨팅 기술의 많은 발전으로 인해, 우리는 일상생활에서 많은 편리함을 누리고 있다. 특히, 위치 기반 서비스를 통해, 우리는 위치에 따라 적절한 광고를 받거나, 주변의 위험한 상황에 대한 경고메시지를 받을 수 있다. 이러한 서비스는 대부분 GPS 센서에 의존하고 있다. GPS 센서는 다른 센서에 비해 배터리 소모량이 많으며, 실내 진입 시 사용자의 정확한 위치를 특정하기 힘들다. 본 논문에서는 스마트워치의 압력센서와 스마트폰의 가시 위성 수를 이용한 건물 단위 위치 추적 방법을 제안한다. 스마트워치의 압력 센서 데이터를 수집해 이를 기계학습 모델에 학습시켜 출입문 통과 이벤트를 97.7%의 정확도로 탐지한다. 제안된 접근 방식은 사용자가 출입문을 통과했다고 판단한 경우, 스마트폰 GPS 센서 데이터 내 가시 위성 개수의 추이를 확인해 실내 진입 여부를 확정한다. 이후 마지막 GPS 좌표를 지도상에 고정해 사용자가 진입한 건물을 표시하고, GPS 센서를 비활성화하여 배터리 소모를 줄인다. 비활성화된 GPS 센서는 사용자가 실내를 벗어난 이후 재활성화된다. 제안된 방법은 평균 92.2%의 정확도로 사용자의 실내/외 상황을 탐지한다.

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련연구
Ⅲ. 건물 단위 위치 추적 시스템
Ⅳ. 평가
Ⅴ. 고찰 및 향후 연구 방향
Ⅵ. 결론
References

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