Wi-Fi와 스마트폰의 보급으로 인해 Wi-Fi 등을 이용한 실내 위치기반 서비스는 갈수록 그 중요성과 효용성이 증가되고 있다. Wi-Fi 기반 실내위치인식에서 사용되는 대표적인 알고리즘인 Fingerprint 방법은 실내의 각 참조위치(Reference Point) 별 무선통신 인프라의 수신신호세기(Received Signal Strength Indicator, RSSI)를 미리 획득한 후, 사용자가 위치기반 서비스를 이용하는 시점에서 수신된 신호의 세기를 비교하여 가장 유사한 위치를 현재위치로 추정하는 방법이다. 이 때, 현재 수신신호의 세기를 기 구축된 DB와 비교하기 위해서 사용되는 대표적인 매칭방법으로는 NN(Nearest Neighbor), kNN(k Nearest Neighbor), wkNN(weighted kNN), Jaccard similarity coefficient, Maximum Likelihood Estimation 등이 있다. 본 논문에서는 다양하게 제안되어 있는 참조위치 매칭 알고리즘을 실제 사무실 환경에서 얻을 수 있는 위치추정 정확도를 통해 그 성능을 분석한다.

Keywords: Wi-Fi fingerprint localization, reference point matching method, performance analysis