Wi-Fi 또는 BLE 비콘 기반의 fingerprinting 기술은 별도의 인프라 설치 없이 스마트폰만으로 사용할 수 있다는 점에서 실내 위치 인식 분야에서 널리 활용되고 있다. 이러한 기술은 시스템 구축 비용이 낮 고, 다양한 환경에 쉽게 적용할 수 있다는 장점을 가진다. 그러나 RSSI는 환경 변화와 노이즈에 민감하여 위치 추정의 정확도에 한계가 있다. 이러한 한계를 보완하기 위해, 누적된 RSSI 시퀀스로부터 공간 적 패 턴을 구성하고 이를 비교하는 Surface Correlation(SC) 기법이 제안된 바 있다. SC는 DR/PDR 기반 궤적과 누적된 RSSI 시퀀스를 정렬하여 공간상의 신호 패턴을 생성하고, 이들 간의 유사도를 비교함으 로써 최대 오차를 바운드하며 비교적 안정적인 결과를 제공한다. 본 논문은 SC 기법의 기본 개념을 정리하고, 이를 실내 보행자, 지하주차장 차량, 실내 휠 기반 로봇 등 다양한 이동체에 적용한 사례를 소개 한다. 또한, SC의 성능 향상을 위한 RSSI의 방향성 문제, reference pint의 해상도 설정, radio map 생성 방식에 대해 구체적으로 논의한다.

Applications and Future Directions of Surface Correlation-Based Indoor Localization

Beomju Shin*, Taikjin Lee

Fingerprinting-based indoor localization using Wi-Fi or BLE beacons has gained widespread adoption due to its ability to operate without requiring additional infrastructure, relying solely on smartphones. This approach offers low system deployment cost and high adaptability across various environments. However, RSSI signals are inherently unstable and susceptible to environmental noise, limiting positioning accuracy. To address these challenges, the Surface Correlation (SC) technique was proposed, which constructs spatial signal patterns by aligning accumulated RSSI sequences with trajectories generated from DR or PDR methods. SC compares these spatial patterns to estimate location while bounding the maximum positioning error, thereby yielding relatively stable results. This paper outlines the fundamental concept of SC and presents its applications to various types of moving agents, including indoor pedestrians, vehicles in underground parking lots, and wheeled robots operating indoors. Furthermore, we discuss key technical issues related to improving SC performance, such as RSSI directionality, resolution of reference points, and strategies for constructing radio maps.

Keywords: indoor localization, surface correlation, smartphone, fingerprinting, RSSI

Speaker 신범주* 한림대학교