본 논문에서는 빠르고 효율적인 fingerprinting database 구축을 위한 실내 공간에 대한 RF 신호의 received signal strength (RSS) 분포 모델링 기법을 제안한다. 실내 모든 공간에 대한 RSS database를 제작하는 것은 현장에서의 직접적인 데이터 수집으로 인하여 높은 비용 및 인력 자원을 요구한다. 이를 해결하고자, RF 신호에 대한 path loss 모델을 적용하여 실내 공간에 대한 가상의 RSS 분포를 모델링하고자 한다. 제안 기술은 기둥, 벽, 그리고 문과 같은 장애물 정보가 반영된 digital map을 활용하여, RF 신호원으로부터 실내 각각의 위치까지 a star 알고리즘을 활용하여 RF 신호가 전파될 수 있는 최적 경로를 산출한다. 경로 산출을 위하여, 기둥, 벽, 그리고 문이 존재하는 위치에 대해서는 높은 cost 값이 정의되며, 이외 보 행이 가능한 모든 위치에는 낮은 cost 값이 정의된다. 즉, RF 신호가 전파되는 경로 중, 가장 낮은 전파 cost를 갖는 경로를 선택하며, 해당 경로에 대한 path loss 모델을 적용하여 각 위치 별로 RSS 값을 산출한다. 제안 기술은 전파 cost의 합계에 대한 임계치 설정을 통해 신호 음영 지역에 대한 계산을 줄인다. 제안 기술을 통해 매우 쉽고 빠르게 실내 RSS 패턴을 가상으로 확인할 수 있지만, 수많은 장애물이 존재하는 실내 환경에서 fingerprinting database로 활용하기에는 그 정확도가 떨어진다. 이를 보완하기 위하여, 제안 기술은 극히 일부 영 역에서 실제 측정된 RSS 측정치를 기반으로 주변 영역에 대한 가상의 RSS 패턴을 보정한다. 제안 기술의 성능 검증을 위하여, 홀 및 복도가 포함된 실내 공간에서 9개의 Bluetooth beacon을 설치하여 테스트를 수행하였다. 실제 측정치에 대한 가상의 RSS 분포 오차는 평균 8.1 dBm이다. 일부 구간에서의 수집 데이터를 활용하여 가상의 RSS 분포를 보정했을 때 는 평균 4.9 dBm 오차를 나타내었다. 이러한 결과를 통하여, 제안 기술을 통하여 실내 전체 영역에 걸쳐 높은 측위 정확도 제공을 위한 RF 신호원 배치를 가상으로 확인할 수 있을 뿐 만 아니라, 빠르고 정확하게 fingerprinting database를 구축할 수 있음을 증명하였다.

RF Signal Strength Modeling for Efficient Fingerprinting Database Construction in Indoor Environment

Jung Ho Lee, Taehun Kim, Beomju Shin, Changsu Yu, Hankyeol Kyung, Taikjin Lee*

This paper presents a method to model the received signal strength (RSS) distribution of RF signals indoors for fast and efficient fingerprinting database construction. Building an RSS database for all indoor spaces is costly and labor intensive as data collection must be done directly on site. To solve this problem, we apply a path loss model to the RF signal to model the virtual RSS distribution indoors. The proposed algorithm utilizes a digital map that reflects information about obstacles such as pillars, walls, and doors. Based on this, from the RF signal source to each location in the room, an a-star algorithm is used to calculate the optimal path through which the RF signal can propagate. For path calculation, high cost values are defined for locations where pillars, walls, and doors exist, and low cost values are defined for all other locations where walking is possible. That is, the proposed algorithm selects a path with the lowest propagation cost among paths through which an RF signal is propagated, and calculates the RSS value for each location by applying a path loss model. In particular, the proposed algorithm reduces the calculation of the signal shadow area by setting a threshold for the sum of the propagation costs. It is possible to check the indoor RSS pattern very easily and quickly through the proposed algorithm, but the accuracy is low to be used as a fingerprinting database in an indoor space with many obstacles. To compensate this, the proposed algorithm corrects the virtual RSS pattern for the surrounding area based on the RSS measurements actually measured along the short walking path. To verify the performance of the proposed algorithm, we installed nine Bluetooth beacons and conducted tests in an indoor space including halls and corridors. The virtual RSS distribution error for real measurements averaged 8.1 dBm. An average error of 4.9 dBm was shown after the virtual RSS distribution was corrected by using the collected data in some sections. Through these results, we proved that the proposed algorithm can virtually confirm the arrangement of RF signal sources to provide high localization accuracy over the entire indoor area, as well as quickly and accurately build a fingerprinting database.

Keywords: RF, simulation, fingerprinting, database

Speaker 이정호 한국과학기술연구원