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2023-11-02 10:40-11:00 [E2-1] 신변보호측위 특별세션
공공 크라우드 소싱 기반 RF 패턴매칭 데이터베이스 생성 및 갱신 기술 조영수*, 이정호, 전주일, 한경수, 박정기, 이형철, 오길환 만약 요구 위치정확도 수준으로 수집위치와 주변에 설치된 RF 인프라의 수신 패턴(예: 기지국, Wi-Fi, BLE 등)들을 함께 저장할 수 있다면, RF 패턴매칭 측위기술은 실내외 불특정 환경에서 별도 측위용 인프라 설치 없이 타 측위기술(GPS, MBS, UWB 등) 대비 높은 측위 가용도와 정확도를 제공할 수 있다. 하지만 가장 큰 단점으로 광역 환경에서 차량 기반 전문가 수집을 진행하는 경우 초 기에 많은 수집 시간과 비용이 소요되고, 주변에 설치된 RF 인프라의 이동 및 추가/삭제를 반영하기 위한 정기적인 추가 수집이 요구되는 점이다. 본 논문에서는 광역 환경에서 고비용의 전문가 수집 대신에 특정 지역을 관할하는 공공기관 차량을 활용한 저비용 크라우드 소싱을 통해 긴급구조용 측위 요구사항을 만족할 수 있는 측위용 데이터베이스 생성 및 갱신 가능 여부를 분석하고자 한다. 상기 공공 크라우드 소싱 수집데이터를 활용하여, 첫째로 전문가 수집 데이터 대비 공공기관 차량을 활용한 수집 데이터의 차별성을 분석하고자 한다. 둘째로 광역시 내 최대한 균일 간격의 다수 측위 지점에서 수집데이터(전문가 수집 단독, 공공 크라우스 소싱 단독)별로 생성된 RF 패턴매칭 데이터베이스의 측위 성능을 비교하고자 한다. 마지막으로 전문가 수집 단독으로 RF 패턴매 칭 데이터베이스를 초기 생성한 뒤 공공 크라우드 소싱 데이터를 추가로 갱신 시 측위 성능의 개선 여부를 검증하였다. Public Crowd Sourcing Based RF Pattern Matching Database Generation and Update Technology Young-Su Cho*, Jung-Ho Lee, JeongJu-Il Jeon, Kyeong-Soo Han, Jeong-gi Park, Hyoung chul Lee, Gil hwan Oh
If it is possible to store the reception patterns (e.g. base station, Wi-Fi, BLE, etc.) of the collection location and nearby RF infrastructure at the required location accuracy level, the RF pattern
matching positioning technology can provide higher positioning availability and accuracy compared to other positioning technologies (GPS, MBS, UWB, etc.) without installing a separate positioning
infrastructure in an indoor or outdoor unspecified environment. However, the biggest drawback is that when vehicle-based expert collection is performed in a wide area environment, it takes a lot of
time and cost to collect initially. Also, additional collections are required on a regular basis to reflect movements and additions/deletions of the installed RF infrastructure around the perimeter. In this
paper, we analyze whether it is possible to generate and update a positioning database that can satisfy the positioning requirements for emergency rescue through low-cost crowd sourcing using
public agency vehicles that have jurisdiction over a specific area instead of collecting expensive experts in a wide area environment. Using the public crowd-sourced collected data, first, we will
analyze the difference between the data collected by experts and the data collected using vehicles of public agency. Second, we compare the positioning performance of the RF pattern matching
database generated for each collected data (expert collection only, public crowd sourcing only) at multiple positioning test points within a uniform interval as much as possible in a metropolitan city.
Finally, after the initial creation of the RF pattern matching database by the expert collection alone, it was verified whether the positioning performance was improved when the public crowdsourced
data was additionally updated.
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