도 2 b 를 참조 하 면 , 본원 의 일 실시 예 에 따른 인공 신경망 의 구조 는 Input Layer , Hidden Layer , Output Layer 를 포함 하 도록 설계 될 수 있 다 . 각각 의 Layer 에 는 활성 화 함수 가 적용 된다 . Input Layer 는 비 콘 의 신호 감도 ( TxPower ) 와 수신 신호 세기 ( RSSI ) 가 해당 된다 . Output Layer 는 예측 된 거리 데이터 ( Distance ) 이 다 . Hidden Layer 는 4 - 3 구조 로 설계 되 며 , 각각 에 tanh - sigmoid 함수 를 사용 한다 . Input Layer 에 보정 데이터 의 수신 강도 ( TxPower ) 와 수신 신호 세기 ( RSSI ) 가 입력 되 면 , Hidden Layer 를 거쳐 Output Layer 를 통해 거리 가 예측 되 며 , 기계 학습 엔진 을 통해 거리 별 모델 이 생성 된다 . 기계 학습 엔진 은 구글 에서 개발 한 tensorflow 등 이 사용 될 수 있 다 .