실내 측위는 일반적으로 Wi-Fi의 Received Signal Strength Indicator (RSSI) 값을 이용하여 라디오 지도를 구축하고, 실시간 RSSI 값과 이 라디오 지도를 비교하는 방식에 의존한다. 그러나 RSSI는 무선 환경에 매우 민감하여, 위치 추정의 정밀도는 실내 구조와 Wi-Fi 자원의 분포에 따라 달라질 수 있다. 따라서 정밀도를 향상시키기 위해서는 다양한 실내 구역의 특성에 맞는 맞춤형 위치 추정 방법을 적용하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 실내 환경 내의 서로 다른 구역별로 최적의 위치 추정 파라미터를 결정하는 방법을 제안한다. 다양한 환경의 실내 공간을 공간적 특징을 고려하여 구역을 나누고, 각 구역에서 최고 의 위치 정밀도를 제공하는 파라미터 값을 도출함으로써, 제안된 방법은 기존 방법에 비해 최대 5.858 m의 개선된 정밀도를 달성함을 보여주고 있다.

Improving Accuracy of Fingerprint-based Indoor Positioning Using Indoor Space Segmentation

Jun-Haeng Lee, Jae-Jun Yoo, Dae-Sub Yoon, Kyong-Ho Kim*

Indoor positioning typically relies on constructing a radio map using Wi-Fi Received Signal Strength Indicator (RSSI) values and comparing real-time RSSI data with this map. However, RSSI is highly sensitive to wireless environmental factors, and the accuracy of positioning estimation can vary depending on the indoor structure and the distribution of Wi-Fi resources. Therefore, to enhance accuracy, it is necessary to apply customized positioning methods tailored to the characteristics of different indoor areas. This paper proposes a method to determine the optimal positioning parameters for each area within an indoor environment. By segmenting indoor spaces based on spatial characteristics and deriving optimal parameter values that provide the highest positioning accuracy in each area, the proposed method demonstrates an improvement in accuracy of up to 5.858 meters compared to existing methods.

Keywords: indoor positioning, Wi-Fi RSSI, indoor space segmentation, positioning parameter

Speaker 이준행 과학기술연합대학원대학교