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다측면 기계학습을 사용한 스마트 이동 객체의 위치 보정 기법
권용훈(Yonghun Kwon),정인범(Inbum Jung) 한국정보과학회 2020 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.26 No.7
사물인터넷 환경에서 위치 기반 서비스를 위한 기술 중에서 블루투스 비콘은 활발하게 연구되고 있는 기술이다. 비콘에서 발산되는 신호 중 RSSI 값을 이용하여 실내에서 이동 중인 스마트 객체와 사물 간의 거리측정을 유도할 수 있다. 그러나 RSSI는 신호의 반사와 회절과 같은 현상에 의해 영향을 받아 정확도가 높지 않은 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 다측면 기계학습 알고리즘들을 사용하여 RSSI를 사용한 거리측정의 정확도를 높이는 연구를 진행하였다. 저주파 통과 필터와 파라미터 학습 그리고 역전파 학습을 순차적으로 진행하여 거리를 측정하였다. 제안된 다측면 기계학습 방식의 성능 평가를 위해 실험의 각 단계에서 유도된 거리와 실제 거리 간의 오차를 바탕으로 정확도를 평가하였다. 실험 결과 제안된 거리측정 방식은 제한된 거리 범위 내에서 실측값에 근접한 거리 값을 유도함을 보이므로, 사물인터넷 망에서 위치 인식 서비스 응용프로그램에 기여할 수 있음을 보였다. Bluetooth technology has been widely used for location awareness services in IoT network environments. RSSI emitted from a beacon can be utilized to measure the distance between smart mobile objects that are moving indoors. However, reflection and diffraction phenomena that affect RSSI often result in inaccurate distance measurements. In this paper, multilateral machine learning algorithms are applied to enhance the accuracy of distance measurements based on RSSI. First, a low-pass filter is used to correct estimates that overshoot among the measured RSSI data. Second, a parameter control leaning method is used and the distance translation equation is supplied with corrected RSSI data. Although this equation can predict distance from the strength of the RSSI signal it can generate errors when it comes to the range of the distances estimated. To reduce these range of distance errors, a back propagation neural network algorithm is applied. For performance evaluation, we compare the actual distance values with the estimated distance values that come from each stage during the multilateral machine learning. The estimated values were found to be close to the actual distances within the limited scope of distances tested, as such, we believe this technology can contribute to location awareness service applications in IoT networks.
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라이다 기반 실내 자율주행 차량에서 신경망 학습을 사용한 성능평가
권용훈 ( Yonghun Kwon ),정인범 ( Inbum Jung ) 한국정보처리학회 2023 정보처리학회논문지. 컴퓨터 및 통신시스템 Vol.12 No.3
Data processing through the cloud causes many problems, such as latency and increased communication costs in the communication process. Therefore, many researchers study edge computing in the IoT, and autonomous driving is a representative application. In indoor self-driving, unlike outdoor, GPS and traffic information cannot be used, so the surrounding environment must be recognized using sensors. An efficient autonomous driving system is required because it is a mobile environment with resource constraints. This paper proposes a machine-learning method using neural networks for autonomous driving in an indoor environment. The neural network model predicts the most appropriate driving command for the current location based on the distance data measured by the LiDAR sensor. We designed six learning models to evaluate according to the number of input data of the proposed neural networks. In addition, we made an autonomous vehicle based on Raspberry Pi for driving and learning and an indoor driving track produced for collecting data and evaluation. Finally, we compared six neural network models in terms of accuracy, response time, and battery consumption, and the effect of the number of input data on performance was confirmed.
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이정민 ( Jeongmin Lee ),권용훈 ( Yonghun Kwon ),박성환 ( Sunghwan Park ),정인범 ( Inbum Jung ) 한국정보처리학회 2021 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.28 No.2
최근 발표된 정책으로 공공시설과 민간건물의 제로에너지 전환이 진행되고 있다. 본 논문에서는 제로에너지 기술인 패시브 기술에 사물인터넷을 적용하여 스마트 주택에 쾌적한 내부 환경 조성과 효율적인 에너지 운영을 도울 수 있는 패시브하우스 아키텍처를 제안한다. 패시브하우스의 모의 구현을 통하여 관리 시스템 운영에 필요한 기술을 제안하며, 패시브하우스의 모니터링 시스템을 제안하므로 사용자에게 편의성을 제공한다.
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