Numerous attempts have been made to estimate position in an indoor space where a GPS signal is not available or contains errors. To date, the use of a radio map, which collects the received signal strength indicator (RSSI) of Wi-Fi in advance, is the least expensive and easiest method. However, to construct such a radio map, it is necessary to visit the site and collect signals. This work is not only labor intensive but also requires periodic updates due to changes in the Wi-Fi environment. Hence, the original purpose of using radio maps to reduce costs has not yet been fully satisfied. This paper proposes a practical method for constructing Wi-Fi radio maps in a large shopping mall environment. In the first step, the initial radio map is constructed based on a small number of reference data from the mobile payment system. In the second step, the path of the crowd-sourced fingerprint sequence is estimated and labeled to improve the radio map. The crowd-sourced fingerprints was collected from commercial location service that is actually being used.
GPS신호가 닿지 않거나 많은 오차를 수반하는 실내에서의 위치를 추정하기 위해, 다양한 접근들이 계속 되어 왔다. 현재까지는 Wi-Fi의 신호세기를 미리 수집한 라디오맵을 사용하는 방법이 가장 저렴하고 쉬운 방식으로 사용되고 있다. 하지만 이러한 라디오맵을 구축하는일은 노동집약적이며, 이후 신호변동으로 인한 주기적 업데이트 또한 필요하다. 따라서 구축비용을 줄이기 위한 당초의 목적을 아직 충분히 만족시키지 못하고 있다. 본 논문은 대형 쇼핑몰 환경에서 라디오맵 생성에 대한 실제적인 방법을 제시한다. 첫번째 단계에서는, 주소기반으로 라벨링 된 소수의 레퍼런스 데이터를 기반으로 초기 라디오맵을 구축한다. 두번째 단계에서는 라디오맵 개선을 위해, 크라우드 소싱 데이터의 경로를 추정하여 라벨링한다. 이때 크라우드 소싱 데이터는 본 연구팀에서 운영중인 상용 위치서비스로부터 수집한 데이터를 사용하였다.
