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건물 평면도 및 송신기 위치와 수신기 위치를 입력받는 단계;상기 건물 평면도에서 상기 송신기 위치 및 상기 수신기 위치를 기초로 픽셀추출영역을 생성하는 단계;상기 픽셀 추출 영역에서 기 정의된 개수에 해당하는 픽셀을 추출하는 단계; 및추출한 픽셀로 이루어진 학습 이미지를 생성하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 실내 경로 손실 모델링을 위한 CNN의 학습 데이터 생성 방법
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제 1항에 있어서, 상기 픽셀추출영역을 생성하는 단계는,상기 송신기 위치와 상기 수신기 위치 사이를 연결하는 선분과, 상기 선분의 길이에 일정 비율을 곱한 높이로 이루어진 사각형 영역을 상기 픽셀추출영역으로 파악하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 실내 경로 손실 모델링을 위한 CNN의 학습 데이터 생성 방법
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제 1항에 있어서, 상기 픽셀을 추출하는 단계는, 상기 송신기 위치와 상기 수신기 위치 사이를 연결하는 선분에 수직하고 기 정의된 가로 방향의 픽셀 개수에 해당하는 복수 개의 수직선분을 상기 픽셀추출영역에 일정 간격으로 생성하는 단계; 및기 정의된 세로 방향의 픽셀 개수에 해당하는 픽셀을 상기 복수 개의 수직선분에서 일정 간격으로 추출하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 실내 경로 손실 모델링을 위한 CNN의 학습 데이터 생성 방법
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건물 평면도 및 송신기 위치와 수신기 위치를 입력받는 데이터입력부;상기 송신기 위치, 상기 수신기 위치, 및 상기 송신기 위치와 상기 수신기 위치 사이의 거리를 기초로 상기 건물 평면도 내 픽셀 추출 영역을 파악하고, 기 정의된 가로 및 세로 픽셀 개수만큼 상기 픽셀 추출 영역에서 픽셀을 추출하는 픽셀추출부; 및추출한 픽셀로 이루어진 학습 이미지를 생성하는 이미지생성부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 실내 경로 손실 모델링을 위한 CNN의 학습 데이터 생성 장치
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제 5항에 있어서, 상기 픽셀추출부는,상기 송신기 위치와 상기 수신기 위치 사이의 길이에 일정 비율을 곱한 길이를 가지며 상기 송신기 위치와 상기 수신기 위치 사이를 연결하는 선분에 수직하고 일정 간격으로 상기 선분에 배열된 복수 개의 수직선분을 파악하고, 상기 복수 개의 수직선분에서 일정 간격으로 픽셀을 추출하는 것을 특징으로 하는 실내 경로 손실 모델을 위한 CNN의 학습 데이터 생성 장치
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건물 평면도에서 송신기 위치와 수신기 위치 사이에 존재하는 영역에서 추출한 픽셀로 이루어진 학습 이미지를 생성하는 단계; 및송신기와 수신기 사이의 신호세기와 상기 학습 이미지를 이용하여 송신기 위치와 수신기 위치에 따른 실내 경로 손실에 대한 컨볼루션 신경만을 훈련시키는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 CCN을 이용한 실내 경로 손실 모델링 방법
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제 6항에 있어서, 상기 학습 이미지를 생성하는 단계는,건물 평면도 및 송신기 위치와 수신기 위치를 입력받는 단계;상기 건물 평면도에서 상기 송신기 위치 및 상기 수신기 위치를 기초로 픽셀추출영역을 생성하는 단계;상기 픽셀 추출 영역에서 기 정의된 개수에 해당하는 픽셀을 추출하는 단계; 및추출한 픽셀로 이루어진 학습 이미지를 생성하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 CNN을 이용한 실내 경로 손실 모델링 방법
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제 6항에 있어서,상기 컨볼루션 신경망은, 송신기와 수신기 사이의 거리를 포함하는 1×1의 모양의 1-거리 텐서를 포함하는 것을 특징으로 하는 CNN을 이용한 실내 경로 손실 모델링 방법
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제 6항에 있어서,상기 컨볼루션 신경망은, 인접한 두 개의 컨볼루션 계층 사이에 풀링 없이 직접 연결되는 구조를 포함하는 것을 특징으로 하는 CNN을 이용한 실내 경로 손실 모델링 방법
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건물 평면도에서 송신기 위치와 수신기 위치 사이에 존재하는 영역에서 추출한 픽셀로 이루어진 학습 이미지를 생성하는 학습데이터생성부; 및송신기와 수신기 사이의 신호세기와 상기 학습 이미지를 이용하여 송신기 위치와 수신기 위치에 따른 실내 경로 손실에 대한 컨볼루션 신경만을 훈련시키는 훈련부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 CCN을 이용한 실내 경로 손실 모델링 장치
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제 1항 또는 제 6항에 기재된 방법을 수행하기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체
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