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dc.contributor.author남해운-
dc.date.accessioned2024-08-23T04:58:46Z-
dc.date.available2024-08-23T04:58:46Z-
dc.date.issued2022-06-
dc.identifier.citation2022년도 한국통신학회 하계종합학술발표회 논문집, page. 1756-1757en_US
dc.identifier.issn2383-8302en_US
dc.identifier.urihttps://www.dbpia.co.kr/journal/articleDetail?nodeId=NODE11108470en_US
dc.identifier.urihttps://repository.hanyang.ac.kr/handle/20.500.11754/191811-
dc.description.abstract본 논문은 positioning과 navigation을 위해 사용되는 Visual Odometry의 최신 기술인 RTAB-Map, DeepVO, MagicVO를 분석하였으며 전통적 방법과 딥러닝 모델을 비교하였다. 또한 전통적 기법과 딥러닝 기법의 장단점을 분석해보았다. 전통적 기법은 임베디드 환경에서 연산 최적화가 우수하지만 feature extraction에 큰 의존성을 보이는 반면, 딥러닝을 사용한 방법은 robust 하지만 하드웨어, 실시간성 등 환경에 대한 제한이 있다.en_US
dc.description.sponsorship이 논문은 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 수행된 연구임 (No. 2022R1A2C1011862)en_US
dc.languagekoen_US
dc.publisher한국통신학회en_US
dc.relation.ispartofseries;1756-1757-
dc.title영상 기반 위치 추정 기술에 대한 비교 및 분석en_US
dc.title.alternativeComparison and analysis of image-based localization technologyen_US
dc.typeArticleen_US
dc.relation.page1756-1757-
dc.contributor.googleauthor임도유-
dc.contributor.googleauthor남해운-
dc.sector.campusE-
dc.sector.daehakCOLLEGE OF ENGINEERING SCIENCES[E]-
dc.sector.departmentSCHOOL OF ELECTRICAL ENGINEERING-
dc.identifier.pidhnam-
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COLLEGE OF ENGINEERING SCIENCES[E](공학대학) > ELECTRICAL ENGINEERING(전자공학부) > Articles
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