Full metadata record
DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.author | 경한결 | - |
dc.contributor.author | 신범주 | - |
dc.contributor.author | 이정호 | - |
dc.contributor.author | 유창수 | - |
dc.contributor.author | 김태훈 | - |
dc.contributor.author | 황인준 | - |
dc.contributor.author | 이택진 | - |
dc.date.accessioned | 2024-01-12T03:43:55Z | - |
dc.date.available | 2024-01-12T03:43:55Z | - |
dc.date.created | 2022-04-21 | - |
dc.date.issued | 2021-11-04 | - |
dc.identifier.uri | https://pubs.kist.re.kr/handle/201004/77292 | - |
dc.identifier.uri | http://ipnt.or.kr/2021IPNT/ | - |
dc.description.abstract | 현재 코로나 펜더믹 상황에서 감염병의 확산을 막기 위해, 확진자와 접촉한 사람을 추적하여 2차 확산을 막는 것이 방역에서 중요하다. 그렇지만 현재의 감염 경로 추적 방식은 확진자의 증언에 의존하거나 카드의 사용 및 CCTV를 추적하는 등, 그 정확도가 낮거나 많은 노동을 필요로 하고, 개인정보의 침해 또한 빈번하게 일어난다. 오랜 시간이 걸리고 노동 집약적일 뿐만 아니라 개인의 사생활까지 침해당할 수 있는 기존의 아날로그적인 방역에서 탈피하여, 별도의 추가 장비 없이 개인이 소유하고 있는 스마트폰을 활용하여 빠르고 높은 정확도로 접촉 여부만을 판별할 수 있는 시스템을 본 논문에서 제시한다. 본 추적 기술에서는 스마트폰 주변의 Bluetooth 신호원들을 기록하고 이를 활용하여 접촉자를 추적한다. Bluetooth 신호원을 이용한다는 점은 fingerprinting을 이용한 기존 위치 솔루션과 유사점을 보이나, 위치와 무관하게 접촉을 추적하는 데서 차이점을 보인다. 위치를 찾기 위해 reference data와 비교하는 것이 아닌 두 사용자의 RF pattern을 비교하는 방식을 사용하기 때문에, RF 맵 수집 작업이 필요 없을 뿐만 아니라, 인프라로써 존재하는 것이 아닌 일시적으로 존재하는 신호까지도 수집하여 사용할 수 있다. 수집된 데이터들은 사전 학습된 MultiLayer Perceptron (MLP)을 통해 계산되어 접촉 여부를 판단하게 된다. 본 논문에서 제안한 접촉자 추적 기술의 성능을 확인하기 위하여, 한국과학기술연구원 L1동 2층을 Testbed로 하여, 8명의 지원자에 대해 3시간동안 실험을 하였고, 30초마다 접촉 여부를 판단하여 76.0%의 정밀도, 99.8%의 재현율, 통합 정확도 92.3% 를 보이는 것을 확인하였다. 접촉자를 놓치지 않는 것이 중요한 역학조사에서, 본 논문에서 제안한 추적기술이 Bluetooth 신호 수집을 통해 99.8%의 재현율로 접촉자를 찾아낼 수 있다는 사실을 증명하였다. 또한 효율적인 인력 순환을 위하여, 76.0%의 정밀도로 검사가 필요한 사람에게만 핀포인트 방역이 가능하게 한다. 시간 및 인력이 많이 요구되는 기존 접촉자 추적보다, MLP를 통한 판별을 통하여 접촉한 사람을 놓치지 않고 빠르게 찾아내어 효율적인 방역이 가능함을 증명하였다. | - |
dc.language | Korean | - |
dc.publisher | 항법시스템학회 | - |
dc.title | Bluetooth 신호원을 이용한 Multi Layer Perceptron 기반의 접촉자 추적 기술 개발 | - |
dc.title.alternative | Contact Tracing Technology based on Multi Layer Perceptron using Bluetooth Signal Sources | - |
dc.type | Conference | - |
dc.description.journalClass | 2 | - |
dc.identifier.bibliographicCitation | IPNT2021 | - |
dc.citation.title | IPNT2021 | - |
dc.citation.conferencePlace | KO | - |
dc.citation.conferencePlace | 강릉 | - |
dc.citation.conferenceDate | 2021-11-03 | - |
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