스트리밍 등 고용량 데이터를 활용한 서비스 증가에 따른 모바일 네트워크의 트래픽 분산 필요성 증대 및 민간 및 공공건물 내 사용자 편의성 증대를 위한 무선 네트워크 환경 구축 강화 추세 등을 고려할 때, 근거리 무선통신 인프라인 Wi-Fi는 현재 뿐만 아니라 향후에도 전세계적으로 지속적으로 확대 보급될 것으로 전망된다. Wi-Fi 기반 실내측위 기술은 측정값 종류(예: Mac address, RSSI, RTT, AoA 등) 및 적용 알고리즘(예: Cell-ID, Multilateration, Fingerprinting, Kalman/Particle Filtering 등)에 따라 다양하게 분류될 수 있으나, 계산 주체에 따라서는 크게 단말 기반 측위 방법과 서버 기반 측위 방법으로 분류될 수 있다. 상용 단말 관점에서, 단말 기반 측위 방법은 모바일 운영체제(예: Android 등) 내 표준 API를 활용하여 Wi-Fi 및 센서정보를 손쉽게 취득하고 이를 기반으로 App 내 복합측위 알고리즘 구현이 용이한 장점이 있다. 하지만 별도의 App이 설치된 단말만 측위가 가능하다는 점에서 서비스 가용도가 제한되는 단점이 있다. 이를 극복하기 위해, 본 논문에서는 별도의 App 설치 없이 Wi-Fi 통신 중인 임의의 단말들의 실내 위치를 계산하기 위한 실내측위 프로토타입 개념 및 설계/구현 결과물을 소개하고 측위성능을 평가한다. 구체적으로 범용 라즈베리 파이를 이용한 Wi-Fi 2.4GHz 패킷 모니터링용 AP를 제작한 뒤, 이를 활용하여 일반적인 사무실 실내환경 내에서 서버 기반 Fingerprinting 알고리즘으로 위치정확도 성능을 분석하였다. 또한 단말 기반 Fingerprinting 알고리즘과 성능 비교를 통해 시스템 구성 차이가 성능에 미치는 영향을 파악하고자 하였다. 요약하자면, Sniffing 기능을 포함한 Wi-Fi 모니터링 AP 기반 실내측위 시스템은 별도의 설치 비용이 요구되지만 해당 인프라가 설치된 영역 내 불특정 다수 사용자의 위치 및 이를 활용한 차별화된 위치 기반 분석서비스(예: 밀집도, 방문 빈도 등) 및 인증서비스 등을 제공할 수 있다는 측면에서 본 논문을 통한 해당 측위 기술의 기능 및 성능 검증은 시사점이 크다고 판단된다.

Keywords: Wi-Fi, sniffing, server, fingerprinting

Speaker Young-Su Cho*