Location-Based Service (LBS) has become one of big issues in this year. By the worldwide proliferation of smart phones, many location-based services are spread out all over the platforms. They support several services using location information estimated from various sensors on smart phone. Naturally, location estimation is the most essential to the success of LBSs. WLAN (IEEE 802.11) based Positioning Systems (WPS) are the most suitable technology for LBSs, compared with other technologies. WLAN-based positioning systems have many advantages in terms of coverage and costs. And WPS can estimate location within small error distance without distinction between indoor and outdoor. Most of researches on WLAN based positioning system are focus on proposing new classifier to improve positioning accuracy or effective fingerprint data generation. WPSs which are proposed in previous work didn’t consider some constraints of mobile devices which are actually used and some environmental conditions in WPSs. Mobile devices like smart phone don’t have enough memory for carrying all fingerprints data in large-scale environment, such as department store, huge shopping mall. And, when we develop real-time localization system using existing WPS, it is hard to guarantee acceptable response time on mobile devices which have low computation power. Thus, we have to consider two constrains, resource consumption and response time, to realize real-time localization system. In this thesis, we propose two fingerprint indexing methods for large-scale radiomap. Our methods effectively reduce search space and computation time compared with clustering methods. As the result applied to COEX, our methods are 6 times faster than others with similar accuracy of non-indexing case which is searching all fingerprints.
사용자의 위치 정보를 이용한 위치기반서비스는 올해의 큰 이슈 중 하나였다. 다양한 센서들을 내장한 스마트폰이 보급됨에 따라 다양한 위치기반서비스들이 등장할 수 있었다. 위치기반서비스에서 가장 중요한 것은 서비스를 이용하는 사용자의 정확한 위치를 알아내는 것이다. 이에 따라, GPS, 휴대폰 기지국 기반의 위치 측위 등 다양한 방식이 제안되어 왔지만, 이 중에서 현재 가장 적절한 기술은 WLAN을 기반으로 한 위치 측위 방식인 WPS일 것이다. WPS는 기존에 설치된 무선 AP를 사용하기 때문에 추가적인 시설이 필요 없다는 점과 실내, 외 모두 사용이 가능하다는 점, 그리고 다른 기술에 비해 정확도가 높다는 점에 큰 장점이 있다. 이에 따라 지난 10년간 WPS에 대한 많은 연구들이 있어왔다. 그러한 연구들 중 대부분의 연구들은 정확도적인 측면과 데이터를 만드는 방법에 대한 측면에서 집중하고 있었다. 이러한 연구들은 사용자가 WPS를 받는 사용자 디바이스나 서비스를 제공받는 장소적인 고려가 되어 있지 않았었다. 실제 사용자가 서비스를 받는 장소는 백화점이나 대형 쇼핑몰 같은 커다란 공간일 경우가 많고, 사용자는 디바이스는 PC나 노트북과 같은 일반적인 컴퓨터가 아닌 스마트폰과 같은 작은 모바일 디바이스일 가능성이 크다. 이런 환경에서 WPS를 이용하려면, 더 많은 데이터를 컴퓨터에 비해 성능도 더 떨어지고 자원도 더 부족한 스마트폰에서 원활한 WPS가 제공될 수 있어야 한다. 즉, 기존의 논문들에서 제시하고 있는 정확도, 데이터 생성적인 문제뿐만 아니라, 스마트폰이 가진 한정된 자원 안에서 빠른 위치 판정을 위한 고려가 필요하다. 본 논문에서는 대규모 라디오맵을 위한 2가지 핑거프린트 인덱싱 기법을 제안한다. 본 기법은 효과적으로 효과적으로 Search space를 줄여 위치 판정에 걸리는 계산시간을 줄여준다. 코엑스에서 진행된 결과에 따르면, 정확도는 인덱싱을 쓰지 않을 때와 비슷하면서 기존에 제안된 클러스터링 기반의 방법에 비해 6배 빠른 결과를 내는 것으로 나타났다.
