| Multi-signal Bigdata |
| 스마트폰에서 수신 가능한 복합신호를 실시간으로 빅데이터화, 실내에서 수신될 수 있는 신호는 이미지와 같이 수십 가지로 모두 측위에 사용 가능 |
| Generating Sensor Map |
| 스마트폰에서 실내외 구분없이 밤하늘의 별처럼 많은 센서들을 수신 받아서 위치정보와 매핑한 후 센서/좌표/인덱스 영역으로 구분, 학습 가능한 딥러닝용 센서맵을 실시간 생성 |
| Deep Learning PNN (수평측위) 1.74m 수평정확도 |
| 딥러닝용 센서맵은 실내 곳곳에 유사한 형태로 존재 유사한 센서맵들을 별자리 알고리즘 적용된 PNN 딥러닝 기법으로 센서맵 간 유사도를 구분하여 실시간 위치 결정 일반적인 딥러닝 기술인 CNN으로는 구현이 불가능함 |
| Deep Learning PNN (수직측위) 99.2% 수직정확도 |
| 상대기압맵(relative pressure map) 기반 정밀 수직측위 기압이 실시간으로 변화하는 것을 보정하기 위한 EM (Expectation-maximization 기대값 최대화) algorithm기반 최적화 기법 개발 실제 기압의 실시간 갱신-지속가능한(sustainable) 수직정밀도 보장 |
