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학술저널
저자정보
Haotian Chen (Kunsan National University) Hyunjun Jung (Kunsan National University) Sukhoon Lee (Kunsan National University) Byung-Won On (Kunsan National University) Dongwon Jeong (Kunsan National University)
저널정보
한국정보통신학회 한국정보통신학회논문지 한국정보통신학회논문지 제26권 제1호
발행연도
2022.1
수록면
7 - 14 (8page)

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2022

Improved Sensor Filtering Method for Sensor Registry System
Haotian Chen ,  Hyunjun Jung ,  Sukhoon Lee 외 2명 한국정보통신학회논문지 2022.01 학술저널

2021

LSTM-based Model for Effective Sensor Filtering in Sensor Registry System
Haotian Chen ,  Hyunjun Jung ,  Sukhoon Lee 외 2명 한국정보통신학회 종합학술대회 논문집 2021.10 학술대회자료

초록· 키워드

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센서 레지스트리 시스템(Sensor Registry System, SRS)은 이기종 센서 네트워크에서 의미적 상호운용성 유지를 위해 개발되었다. SRS는 위치 정보를 기반으로 주변 센서와 모바일 기기와의 연결 여부를 확인하며, 연결이 되었을 때 센서의 메타데이터를 제공한다. 성공적으로 연결되는 주위의 센서를 식별하는 과정을 센서 필터링이라고 정의한다. 이러한 센서 필터링의 성능 개선이 SRS 연구의 핵심 주제 중 하나이다. 실제 상황에서, GPS에서 제공된 잘못된 위치 정보로 인해 센서 필터링이 실패하는 경우가 발생한다. 따라서 이 논문에서는 지리적 임베딩과 뉴럴 네트워크 기반 경로 예측을 이용한 새로운 센서 필터링 방법을 제안하고 몬테카를로 접근방법을 통해 서비스 제공률을 평가한다. 실증 연구에서, 제안 방법이 위치 정보 이상 문제를 개선하고 SRS 센서 필터링에 효과적인 모델임을 보였다.
#지리 임베딩 #뉴럴 네트워크 #경로 예측 #센서 필터링 #센서 레지스트리 시스템 #Geographical embedding #Neural network #Path prediction #Sensor filtering #Sensor registry system

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Methodology
Ⅲ. Experiment and Evaluation
Ⅳ. Conclusion
REFERENCES

참고문헌 (9)

참고문헌 신청
D. Jeong, “Framework for seamless interpretation of semantics in heterogeneous ubiquitous sensor networks,” International Journal of Software Engineering and Its Applications, vol. 6, no. 3, pp. 9-16, Jul. 2012. google schola S. Lee, D. Jeong, D. Baik, and D. Kim, “Path Prediction Method for Effective Sensor Filtering in Sensor Registry System,” International Journal of Distributed Sensor Networks, vol. 11, no. 7, Jun. 2015. google schola H. Jung, D. Jeong, S. Lee, B. On, and D. Baik, “A Network Coverage Information-Based Sensor Registry System for IoT Environments,” Sensors, vol. 16, no. 8, Jul. 2016. google schola H. Jung, D. Jeong, and S. Lee, “Development of Sensor Registry System-Based Predictive Information Service Using a Grid,” Sensors, vol. 18, no. 11, Oct. 2018. google schola A. Crivellari and E. Beinat, “From Motion Activity to Geo-Embeddings: Generating and Exploring Vector Representations of Locations, Traces and Visitors through Large-Scale Mobility Data,” ISPRS International Journal of Geo-Information, vol. 8, no. 3, Mar. 2019. google schola

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