본 논문에서는 위치 측위의 정확도를 높일 수 있는 방안으로 KNN(K-Nearest Neighbor)과 Local Map Classification 및 Bayes Filter를 융합한 기법을 제안한다. 먼저 이 기법은 Local Map Classification이 실제 지도...
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2021
Korean
Positioning ; KNN ; K-Mean ; Bayes Filter ; Mobile Robot ; 위치 측위 ; 베이지안 필터 ; 모바일 로봇
KCI등재
학술저널
29-35(7쪽)
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다운로드국문 초록 (Abstract)
본 논문에서는 위치 측위의 정확도를 높일 수 있는 방안으로 KNN(K-Nearest Neighbor)과 Local Map Classification 및 Bayes Filter를 융합한 기법을 제안한다. 먼저 이 기법은 Local Map Classification이 실제 지도...
본 논문에서는 위치 측위의 정확도를 높일 수 있는 방안으로 KNN(K-Nearest Neighbor)과 Local Map Classification 및 Bayes Filter를 융합한 기법을 제안한다. 먼저 이 기법은 Local Map Classification이 실제 지도를 여러 개의 Cluster로 나누고, 다음으로 KNN으로 Cluster들을 분류한다. 그리고 Bayes Filter가 획득한 각 Cluster의 확률을 통하여 Posterior Probability을 계산한다. 이 Posterior Probability으로 로봇이 위치한 Cluster를 검색한다. 성능 평가를 위하여 KNN과 Local Map Classification 및 Bayes Filter을 적용하여서 얻은 위치 측위의 결과를 분석하였다. 분석 결과로 RSSI 신호가 변하더라도 위치 정보는 한 Cluster에 고정되면서 위치 측위의 정확도가 높아진다는 사실을 확인하였다.
다국어 초록 (Multilingual Abstract)
In this paper, we propose a method that combines KNN(K-Nearest Neighbor), Local Map Classification and Bayes Filter as a way to increase the accuracy of location positioning. First, in this technique, Local Map Classification divides the actual map in...
In this paper, we propose a method that combines KNN(K-Nearest Neighbor), Local Map Classification and Bayes Filter as a way to increase the accuracy of location positioning. First, in this technique, Local Map Classification divides the actual map into several clusters, and then classifies the clusters by KNN. And posterior probability is calculated through the probability of each cluster acquired by Bayes Filter. With this posterior probability, the cluster where the robot is located is searched. For performance evaluation, the results of location positioning obtained by applying KNN, Local Map Classification, and Bayes Filter were analyzed. As a result of the analysis, it was confirmed that even if the RSSI signal changes, the location information is fixed to one cluster, and the accuracy of location positioning increases.
목차 (Table of Contents)
참고문헌 (Reference)
1 김양수, "블루투스 기반 실내 위치 추적 기술 분석 과 RSS와 거리간의 관계에 대한 실험" 한국컴퓨터정보학회 21 (21): 55-62, 2016
2 Jörg Lücke, "k-means as a variational EM approximation of Gaussian mixture models" Elsevier BV 125 : 349-356, 2019
3 Sun, Y., "WiFi signal strength-based robot indoor localization" 250-256, 2014
4 Wu, R. H, "Study of characteristics of RSSI signal" 1-3, 2008
5 Thrun, S., "Probabilistic robotics" The MIT Press 26-36, 2005
6 Markom, M. A, "Improved KNN Scan Matching for Local Map Classification in Mobile Robot Localisation Application" 557 (557): 012019-, 2019
7 Markom, M. A, "Improved KNN Scan Matching for Local Map Classification in Mobile Robot Localisation Application" 557 (557): 012019-, 2019
8 Zachiotis, G. A, "A survey on the application trends of home service robotics" 1999-2006, 2018
1 김양수, "블루투스 기반 실내 위치 추적 기술 분석 과 RSS와 거리간의 관계에 대한 실험" 한국컴퓨터정보학회 21 (21): 55-62, 2016
2 Jörg Lücke, "k-means as a variational EM approximation of Gaussian mixture models" Elsevier BV 125 : 349-356, 2019
3 Sun, Y., "WiFi signal strength-based robot indoor localization" 250-256, 2014
4 Wu, R. H, "Study of characteristics of RSSI signal" 1-3, 2008
5 Thrun, S., "Probabilistic robotics" The MIT Press 26-36, 2005
6 Markom, M. A, "Improved KNN Scan Matching for Local Map Classification in Mobile Robot Localisation Application" 557 (557): 012019-, 2019
7 Markom, M. A, "Improved KNN Scan Matching for Local Map Classification in Mobile Robot Localisation Application" 557 (557): 012019-, 2019
8 Zachiotis, G. A, "A survey on the application trends of home service robotics" 1999-2006, 2018
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A Design and Implementation of Bus Information Notification Application
학술지 이력
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
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2026 | 평가예정 | 재인증평가 신청대상 (재인증) | |
2020-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (재인증) | |
2017-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (계속평가) | |
2013-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | |
2010-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | |
2007-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | |
2006-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | |
2004-07-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) |
학술지 인용정보
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 0.44 | 0.44 | 0.44 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.43 | 0.38 | 0.58 | 0.15 |