다중 DB를 활용한 WiFi 핑거프린팅 기반 적응적 실내 측위 방식
Adaptive Indoor Positioning System based on Multiple DB for WiFi Fingerprinting
- 주제(키워드) 측위 , WiFi , Fingerprint , Multiple , DB , Adaptive , IPS
- 발행기관 아주대학교
- 지도교수 임재성
- 발행년도 2015
- 학위수여년월 2015. 2
- 학위명 석사
- 학과 및 전공 정보통신대학원 정보통신
- 실제URI http://www.dcollection.net/handler/ajou/000000018958
- 본문언어 한국어
- 저작권 아주대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
초록/요약
최근 스마트폰 보급에 따라 차량 네비게이션, 쇼핑몰, 미아 찾기 등에 활용되는 LBS 시장이 확장되고 있다. 현재 LBS를 위한 측위 기법에는 크게 실내와 실외로 구분할 수 있는데, 실외에서는 GPS 위성의 사용이 보편화 되어 있다. 그러나, 실내에서는 GPS 위성과 스마트 디바이스의 LoS를 보장받기 힘들기 때문에, 정확한 위치 추정에는 제한이 된다. 그래서 실내에서는 GPS 위성 이외에 WiFi, 블루투스, 지그비 등 다른 측위 기법들을 활용해야 한다. 본 논문에서는 다양한 기법들 중 대부분의 공공장소에 기 구축되어 있고, 추가 디바이스의 구입이 필요하지 않는 WiFi 핑거프린팅 기법을 선정하였다. 그러나, WiFi 핑거프린팅 기법은 주변 환경의 변화에 민감하다는 단점이 있다. 다른 논문들은 이를 보완하기 위해서 삼각측량법, DR, 랜드마크 발신기 등을 활용하였으나, 디바이스에 내장되어 있는 센서의 비신뢰성과 디바이스의 추가 구입 등의 한계점이 있었다. 그래서 본 논문에서는 다중 DB를 구축하고, 위치 추정을 할 때에 AP별로 상황을 판단하여 이미 구축되어 있는 DB 중에 최적의 DB를 선택하는 적응적 실내 측위 방식을 제안한다. 또한, 상황에 따라서 DB를 다르게 적용하는 만큼 정확한 상황 판단이 중요한데, 이를 위해 시간대, AP에 접속한 Mac Address 수, 감지 시스템의 적용에 대해 살펴보았다. 그리고 본 논문의 실험을 통해서 제안하는 다중 DB는 기존의 단일 DB인 DB1과 DB2와 비교하여서 위치 추정을 할 때, 어떠한 경우에서도 참조 위치를 정확하게 찾고, 측위 해상도 또한 가장 정밀한 것을 확인할 수 있었다.
more초록/요약
Recently, according to the Smart Phone propagate, LBS Industry has been expanding such as, vehicle navigation, shopping mall, search for a missing children, etc. Currently, Positioning Method for LBS can be largely categorized as Indoor LBS and Outdoor LBS, and using GPS Satellite is generalized in Outdoor area. However, accurate positioning is limited in indoors area, because it is difficult to guarantee line of sight between GPS Satellite and Smart Phone. Therefore, except GPS Satellite, We should use other Positioning Technique; WiFi, Bluetooth, Zigbee, etc. In this thesis, WiFi Fingerprinting of diverse Positioning Techniques was selected. Because most of WiFi Access Point already has been constructed in almost public places, we don’t have to buy additional devices. But, WiFi Fingerprinting have a demerit that is sensitive to surrounding environment. Even though Triangulation Method, DR, Land Mark Transmitter, etc was used in other thesis to fix the demerit, there are some limitations; unreliability device's sensor and charge to buy additional device. Also, the reason why DB should be differently applied according to the case is that it is important to accurately decide cases for this, we examined each time slot, the number of Mac address access to AP, Sensor System. Moreover, through experiments of this thesis, proposed Multiple DB are compared with existing single DB1 and DB2 when positioning, device can accurately search for Reference Position in any case and it can be confirmed that Positioning Resolution is the most accurate.
more목차
제 1 장. 서 론
제 1 절. 연구 배경
제 2 절. 연구 범위
제 2 장. 기존 실내 측위 기법 분석
제 1 절. 실내 측위 기법
제 2 절. WiFi 핑거프린팅
제 3 절. 기존 보완 기법의 특징 및 한계점
제 3 장. WiFi 핑거프린팅 기법 특성 분석
제 1 절. 디바이스 위치에 따른 RSSI 분석
제 2 절. 문의 종류에 따른 RSSI 분석
제 3 절. 유동인원 별 RSSI 분석
제 4 장. 다중 DB를 활용한 WiFi 핑거프린팅 기반 적응적 실내 측위 방식 제안
제 1 절. 다중 DB 구축 제안
제 2 절. 위치 추정 방법 제안
제 3 절. 상황 판단 방법 제안
제 5 장. 실험 및 결과 분석
제 1 절. 실험 환경
제 2 절. 실험 및 결과
제 6 장. 결 론
참고 문헌
Abstract
