무선 센서 네트워크를 이용한 지원 벡터 회귀법 기반 미확인 물체 위치 추정

Abstract

본 논문은 센서 네트워크를 이용하여 사람의 위치를 추정하기 위한 방법으로 지원 벡터 회귀법을 제안한다. 기존의 지원 벡터 회귀법을 이용한 추정 기법은 데이터의 양이 많아짐에 따라 실시간 게산 수행이 느려지며 에너지 효율이 높지 않은 단점을 갖고 잇다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 이 논문은 실험공간에 뿌려진 모든 센서 노드 중에서, 미확인 물체의 위치에 따라 비교적 좋은 정보를 가지고 잇는 센서 노드들로 소그룹을 형성하는 방법을 제시한다. 각 그룹 내의 노드들로부터 얻어진 데이터를 사용하여 지원 벡터 회귀 알고리듬을 수행하여, 결과로써 사람의 위치 추정에 적용 한다. PIR(Passive InfraRed)과 RSSI(Received signal Strength Indicator) 센서 두 종류를 사용한 실험 결과로부터 제안된 알고리즘이 기존의 지원 벡터 회귀 알고리듬보다 계산 수행과 에어니 효율 관점에서 더 좋은 성능을 보임을 검증하였다.