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실내위치측위를 위한 Wi-Fi 및 BLE 핑거프린팅 성능 기술 분석
서효승 ( Hyo-seung Seo ),이도희 ( Dohee Lee ),이준범 ( Joonbeom Lee ),조주연 ( Juyeon Jo ),손봉기 ( Bong-ki Son ),이재권 ( Jae-kwon Lee ),송제민 ( Je-min Song ),이재호 ( Jaeho Lee ) 한국정보처리학회 2016 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.23 No.1
실내 위치 인식 기술은 여러 기술을 통해 시도되어 왔으며, 대표적인 기술로는 Wi-Fi 기반 위치 인식과 Bluetooth Low Energy 기반의 위치 인식이 있다. 하지만 Bluetooth Low Energy 는 10m 거리 밖에선 오차가 많아지고 정밀도가 낮아지는 특성으로 인해 Wi-Fi 가 보편화되었다. 본 논문에서는 핑거프린팅 기법을 이용하였을 때 Wi-Fi 와 Bluetooth Low Energy 의 위치 인식 기술의 성능 분석을 목적으로 기술되었다.
고해상도 거리영상과 시멘틱 세그먼테이션 기법을 활용한 보행환경 평가
박지영(Jiyoung Park),강영옥(Youngok Kang),김지연(Jiyeon Kim),이지윤(Jiyoon Lee),조주연(Juyeon Jo),이기춘(Kichun Lee),유기현(Kihyun Yoo),이창우(Changwoo Lee),남광우(Kwangwoo Nam) 대한공간정보학회 2022 한국공간정보학회 학술대회 Vol.2022 No.5
보행환경은 개인의 영역이자 공공 공간으로서 시민들의 일상생활에 매우 중요한 요소이다. 보행환경의 중요성이 인지되면서 국가적 차원에서도 보행환경 실태조사를 전국지자체가 5년마다 시행하도록 법으로 규정하는 등 체계적인 조사가 필요한 실정이다. 하지만 보행환경에 대한 실태조사는 일부 지역을 대상으로 현장조사에 의지하는 등 방법론에 있어서는 기존의 한계를 벗어나지 못하고 있다. 본 연구는 고해상도 거리영상과 딥러닝 기술을 활용하여 보행환경을 체계적으로 조사하는 방법론을 개발하고, 이의 가능성을 평가하고자 한다. 이를 위해 거리영상기반의 보행환경 평가 지표를 개발하고, 지표에 따라 자료를 구축한 후 보행환경을 분석하였다. 개발된 지표의 구체성과 가능성을 확인하기 위해 전주시 모든 가로에 대해 30미터 간격의 4방향 영상을 수집한 후 보행환경 평가 지표별 자료를 구축하고, 보행환경 지도를 작성하였다. 본 연구의 결과는 현장 관찰 조사나 설문조사에 기반한 기존 보행환경 연구들의 한계점을 탈피하고 고해상도 거리 영상과 딥러닝 기술을 활용한 도시 연구의 지능화 계기를 마련하고 보행환경 평가 업무를 보다 효율적으로 수행할 수 있는 초석이 될 것으로 기대한다.