무선 채널 환경은 측정 시점마다 가변적이기 때문에 무선 환경에서 측정한 의사(Pseudo) LTE 셀 정보들은 중복성과 비일관성을 동반한다. 중복성과 비일관성이 혼합된 의사 LTE 셀 정 보에 대한 예측으로 본 논문에서는 분류학습 모델 대신에 Skip-Gram 방식의 적용을 제안한다. 주로 언어 분야에서 기존에 적용되었던 Skip-Gram 모델의 특성은 중복성과 비일관성 데이 터의 특성과 동시에 복수개의 예측이 필요한 의사 LTE 셀 정보의 예측 방법으로 적합하다. A 통신 회사의 LTE cid 정보를 가지고 다른 두개의 통신 회사(B, C)의 LTE cids 예측하고자 할 때, (중심단어, 주변단어) 세트는 (A 통신 회사의 LTE cid, B 통신 회사의 LTE cid)와 (A 통신 회사의 cid, C 통신 회사의 cid)}로 각각 구성된다. 즉, 이런 방식으로 각 통신 회사의 LTE cids 정보들을 긴 문장으로 간주하고 슬라이딩 윈도우를 적용하여 (중심단어, 주변단어) 세트 구성한다. 본 논문에서는 의사 LTE 셀 정보의 예측 성능을 Skip-Gram 모델과 SGNS 모델로 분류하여 비교하고, A 통신 회사의 LTE cid 유사도와 유사도에서 도출된 정확도(accuracy)를 결론으로 제시한다.

Prediction Method for Pseudo LTE Cell Information Based on Skip-Gram Model

Shun-Shim Chun, Ju-Il Jeon, Jin Ah Kang, Young-Su Cho*

Since the wireless channel environment is variable at each measurement point, the pseudo LTE cell information measured in the wireless environment is accompanied by redundancy, inconsistency. As a prediction method for pseudo LTE cell information with a mixture of redundancy and inconsistency, this paper proposes to apply the skip-gram method instead of the classification learning model. The characteristics of this skip-gram method, which has been applied mainly in the language field, are suitable as a prediction method for pseudo-LTE cell information that requires multiple predictions simultanesously due to the features of redundancy and inconsistency data. When predicting the LTE cids of two other telecommunications companies (B and C) with the LTE cid of company A, the set (central word, context word) is consisted of (LTE cid of A company, LTE cid of B company) and (LTE cid of A company, LTE cid of C company)}, respectively. In other words, in this way, each communication company's LTE cids information is regarded as a long sentence and a sliding window is applied to construct a set (core word, context word). In this paper, the prediction performance of pseudo-LTE cell is compared with the Skip-Gram model and the SGNS model, and the accuracy derived from the similarity and similarity of LTE cid of A company is presented as a conclusion.

Keywords: Skip-Gram, embedding vector, fingerprinting, positioning

Speaker 전선심 ETRI