Mobility 정보를 활용한 GNN 기반의 위치측위 기법

초록

본 논문은 사용자의 Mobility정보를 Graph로 표현하여 이를 GNN기반으로 측위를 수행하는 Graph CDA 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 Self-supervised learning loss 를 활용하여 성능을 향상시켰으며, 기존 딥러닝 기법이 훈련할 수 없는 Zero-shot 상황에서도 위치측위 에러가 기존 기법 대비 33.7% 가량 오류가 줄어들었다.