본 논문에서는 multi-head attention을 적용하여UWB CIR 데이터를 LOS 환경과 NLOS 환경으로분류하는 방법을 소개한다. 100ms 간격으로 샘플링된 1016개의 UWB CIR값을 100개의 간격으로 나누어 LSTM-CNN 알고리즘과 multi-head attention 알고리즘의 분류 시간 및 정확도 등 성능을 비교한 결과multi-head attention 알고리즘을 적용한 모델이94.41%의 LOS/NLOS 환경 분류 정확도를 보이며, LSTM-CNN 모델보다 더 좋은 성능을 나타냈다.
