무선 네트워크 환경에서 균등 위치 기반 AP 선택 기법을 사용한 핑거프린트 실내 위치 측위
Fingerprint-based Indoor Localization using a Uniformly Positioned Access Point Selection Algorithm in WLAN
- 주제(키워드) 위치측위 , 무선네트워크 , RSSO.WiFi
- 발행기관 아주대학교
- 지도교수 김기형
- 발행년도 2017
- 학위수여년월 2017. 2
- 학위명 석사
- 학과 및 전공 일반대학원 컴퓨터공학과
- 실제URI http://www.dcollection.net/handler/ajou/000000024911
- 본문언어 한국어
- 저작권 아주대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
초록/요약
오늘날 RSSI 기반의 핑거프린트 위치추정 기술은 실내 위치 기반 서비스 ( Indoor Location Based Service)에 널리 사용되고 있다. 핑거프린트 위치추정 기술은 보편적으로 위치 추정 정확도를 높이기 위해 발견 되는 최대한 많은 수의 AP들을 사용하는 것을 원칙으로 해 왔다. 하지만 WLAN이 보편화 됨에 따라 한 건물내에서도 많은 수의 AP들이 존재하게 되었으며 현재 ICT(Information and Communication Techonologies)의 끊임없는 성장과 사물인터넷(IoT : Internet of Things) 시대의 도래등의 이유로 AP들의 밀도는 점점 더 높아질 전망이다. 이러한 AP들의 급격한 수 증가는 핑거프린트 위치추정서비스에서 데이터베이스를 구축 하고 위치추정서비스를 할 때 시공간복잡성을 급격히 높인다. 따라서 위치추정에 도움이 될 AP들을 선택하고 이들을 저장하는 기술이 필요하게 되었다. 본 논문에서는 균등한 위치 기반 마스크 AP 선택 기법을 제안한다. 이 방법은 AP들의 위치에 패턴을 사용하여 필요 없는 AP들을 가리고 균등한 위치의 AP들만은 선택하여 위치추정에 사용하는 방법이다. 제 1장을 서론으로 시작하여 제 2장 관련연구에서는 RSSI 기반 거리 추정의 기본적인 개념과 핑거프린트 위치추정 방법에 대해 설명한다. 또한 참고문헌[1]에서 제시한 핑거프린트 특징 벡터 개념에 대해 설명하고 이를 바탕으로 코사인 유사성 방법을 통한 위치 추정을 설명할 것이다. 그리고 이 논문의 가장 핵심적인 개념이 된 참고문헌[2]에서 제시하는 AP들을 가리고 공간적으로 균등한 AP들을 선택하는 방법에 대해 설명할 것이다. 제 3장에서는 핑거프린팅 실내 위치 추정을 위한 균등 위치 기반 마스크 접근점 선택 기법에 대해 설명한다. 제 4장에서는 시뮬레이션을 통해 제안된 방법의 처리 시간 , 데이터베이스 용량, 거리 정확성을 기법을 적용하기 전의 방법과 비교하여 성능을 비교한다. 마지막 제 5장에서는 결론을 내린다.
more목차
제 1 장 서 론 1
제 2 장 관련연구 3
2.1 RSSI 기반의 위치 추정 3
2.2 핑거프린팅 위치 추정 기법 6
2.3 RSSI 핑거프린트 특징 벡터 8
2.4 그리드 기반의 직선 최소 사각형 자기 위치 추정 방법 11
2.5 핑거프린트 데이터베이스 최적화 방안 15
제 3 장 균등 위치 기반 AP 선택 기법 17
제 4 장 RSSI 핑거프린트 특징 벡터 데이터베이스 17
4.1 단계 1, AP들의 위치 정보를 사용한 그리드 맵 구성 18
4.2 단계 2, RSSI 정보 수집 및 사전 데이터베이스 구성 21
4.3 단계 3, 사전 위치 정보를 기반으로 AP 선택 작업 수행 23
4.4 단계 4, AP들의 위치 정보를 사용한 그리드 맵 구성 28
제 5 장 모바일 디바이스의 위치 추정 30
5.1 단계 1, 유사성 분석 작업을 위한 사전 작업 31
5.2 단계 2, Vector Cosine 비교를 통한 위치 추정 32
5.3 단계 3, 다중 측정 처리 33
제 6 장 성능평가 35
6.1 실험환경 35
6.2 위치 추정 결과 36
6.3 수행시간 비교 38
6.4 핑거프린트 특징 벡터 데이터베이스 용량 비교 40
제 7 장 결 론 43
참고문헌 (Reference) 44
