WiFi fingerprinting methods are widely used in indoor positioning field, but it requires time and efforts to collect fingerprints. Crowdsourcing techniques have been actively studied to reduce the collection cost, but it still needs user's explicit involvement such as installing and operating an application. In this paper, we propose a network fingerprinting method without the explicit involvement. it collects unlabeled fingerprints including received signal strength(RSS) of probe request message(PRqM) by multiple APs. After collecting the fingerprints, we perform latent semantic analysis(LSA), singular vector decomposition(SVD) and location optimization to construct radio map. The proposed method achieved 2.93m accuracy of radio map and 3.72m accuracy of positioning.
WiFi 핑거프린팅 기법은 높은 안정성과 정확도로 인하여 실내 측위 분야에서 많이 사용되는 기법이지만 본 기법은 핑거프린트를 모으는데 비용이 크다는 단점이 있다. 핑거프린트를 모으는 데에 소요되는 비용을 줄이고자 크라우드소싱 기법이 활발히 연구되어 왔지만, 여전히 측위를 하려고 하는 사람의 모바일 기기에 어플리케이션이 사전에 설치되어 있어야 한다는 점과, 사람의 직.간접적인 개입이 필요하다는 단점이 존재한다. 본 논문에서는 네트워크 핑거프린팅 기법을 통해 사람의 어떠한 개입 없이 측위를 하는 방법을 제안한다. 본 방법은 사전에 배치되어있는 AP에서 Probe Request Message(PRqM)의 수신 신호 세기(RSS)를 포함한 핑거프린트를 실시간으로 수집한다. 수집된 핑거프린트의 위치 레이블을 알기 위하여 latent semantic analysis(LSA), singular value decomposition(SVD)과 위치 최적화 방법을 적용하고, 알아낸 위치 레이블을 통하여 라디오맵을 구축한다. 본 논문에서 제안한 방법으로 통하여 구축된 라디오맵의 정확도는 2.93m이며, 해당 라디오맵을 이용한 kNN 측위 정확도는 3.72m을 얻었다.