KNN 알고리즘을 활용한 초음파 센서 간 간섭 제거 기법
Interference Elimination Method of Ultrasonic Sensors Using K-Nearest Neighbor Algorithm
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초록
본 논문에서는 k-최근접 이웃 (KNN) 알고리즘을 이용하여 초음파 센서 간 간섭을 줄이고 정확한 거리값을 예측하는 기법을 제안한다. 기존 기법에서는 이전 측정값과 현재 측정값을 비교하여 그 차이가 한계값을 벗어나면 간섭 신호로 인식하고 배제하지만 부정확한 예측이 자주 발생한다. KNN 알고리즘은 다수의 초음파 센서에서 입력되는 측정값을 분류하여 정확도 높은 예측이 가능하다. 간섭이 잘 발생하는 환경을 만들기 위해 다수의 동종 초음파 센서로 간섭 신호를 발생시킨 상태에서 거리 측정 실험을 진행하였고,간섭으로 인해 발생하는 오류를 KNN 알고리즘을 통해 크게 줄일 수 있음을 확인하였다. 또한 기존 보팅 기법과 제안하는 기법의결과를 비교하여 제안하는 기법의 성능이 우수한 것을 확인하였다.
Abstract
This paper introduces an interference elimination method using k-nearest neighbor (KNN) algorithm for precisedistance estimation by reducing interference between ultrasonic sensors. Conventional methods compare currentdistance measurement result with previous distance measurement results. If the difference exceeds somethresholds, conventional methods recognize them as interference and exclude them, but they often suffer fromimprecise distance prediction. KNN algorithm classifies input values measured by multiple ultrasonic sensors andpredicts high accuracy outputs. Experiments of distance measurements are conducted where interferencefrequently occurs by multiple ultrasound sensors of same type, and the results show that KNN algorithmsignificantly reduce distance prediction errors. Also the results show that the prediction performance of KNNalgorithm is superior to conventional voting methods.
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