With the popularization of smartphones, the needs for location information, especially indoors, are rapidly growing these days. Location-based weather forecasting service and advertisement are well-known services that require user`s current location information. There are many techniques and approaches to provide indoor positioning information indoors. Among the techniques, the Wi-Fi based positioning technique has been widely used, and fingerprint-based localization is preferred because of its advantage in accuracy. However, the accuracy of localization gradually degrades as the Wi-Fi environment changes. In order to prevent a positioning system from the degrading, a radio map, which holds the Wi-Fi environment information, should be updated occasionally to reflect the Wi-Fi environment changes in the radio map. Recalibration is commonly used to update a radio map, but it usually requires a lot of time and effort. In this paper, we develop a method that can update a radio map automatically by using feedback data from numerous users. Various sensed data have been used to estimate collected locations of the fingerprints more accurately. To ensure correct updating of the radio map, we developed an optimization algorithm and a filtering method to handle erroneous data. An experiment was conducted to test the developed method at KAIST campus in Daejeon, Korea. Compared with having no update, the method showed an improvement in the accuracy of localization and achieved accuracy comparable to manual calibration in spite of using user feedback data. This indicates that our method can greatly contribute to reducing the radio map calibration efforts with only a minor sacrificing in positioning accuracy.
스마트폰의 대중화에 인해 위치 정보에 대한 요구가 빠르게 증가하고 있다. 위치기반의 날씨, 광고 등의 잘 알려진 서비스는 사용자의 현재 위치 정보를 필요로 한다. 실내에서 사용자의 위치를 제공하기 위해서 많은 기술이 존재한다. 이러한 기술 중에서도 와이파이 기반의 위치 인식 기술이 가장 널리 사용된다. 특히, 정확도 측면에서 이점이 있는 와이파이 기반의 신호지문 방식 기술이 더욱 선호되어 사용된다. 하지만 와이파이 기반의 신호지문 방식의 정확도는 와이파이 환경이 변할 때마다 점차 낮아지게 되는 문제가 있다. 위치인식 시스템의 정확도 하락을 막기 위해서는 와이파이 신호 정보를 담고 있는 라디오맵을 와이파이 환경의 변화에 맞춰 시간이 지남에 따라 최신의 신호 정보로 업데이트해줘야 한다. 신호 정보를 재수집 하는 방식이 가장 일반적으로 라디오맵을 업데이트하는 데 사용되지만 많은 시간 및 노력이 필요로 한다. 이 논문에서는 많은 사용자로부터 피드백되는 데이터를 사용해서 라디오맵을 자동으로 업데이트하는 방법에 대해 제안한다. 이를 위해 스마트폰 안에 탑재된 다양한 센서 데이터를 사용해서 사용자 와이파이 신호정보의 위치를 더욱 정확히 예측한다. 또한, 라디오맵을 정확히 업데이트하기 위해 최적화 알고리즘과 에러 데이터를 처리할 수 있는 필터링 방법을 제안한다. 제안한 방법의 검증을 위해 카이스트 캠퍼스의 N1 건물 7층에서 실험을 진행하였다. 라디오맵을 업데이트를 하지 않은 경우와 비교해서 제안하는 방법이 정확도 측면에서의 향상을 보였다. 그리고 사용자의 피드백 데이터를 사용했음에도 사람이 일일이 신호 정보를 재수집한 방식과 비교할 만한 정확도를 보였다. 이런 결과를 종합해 봤을 때, 제안하는 방법이 사람이 일일이 신호 정보를 재수집하는 방식에 비해 위치인식 정확도에서 약간의 하락을 보이지만 라디오맵의 신호정보를 업데이트하는 데에 드는 노력을 크게 줄일 수 있는 것을 알 수 있다.
