Radio map construction, which is constructing signal patterns at each specific point in an area, is a prerequisite job for Wi-Fi Fingerprint-based Indoor Positioning System(IPS). However, radio map construction is known as a major drawback of Wi-Fi fingerprint-based IPS, because it requires manual calibration efforts to collect location labeled fingerprints. Several methods have been developed to reduce manual calibration efforts, but they require some amount of labeled fingerprints for initializing the learning process. Therefore, it still requires manual calibration efforts. Also, it can not achieve high accuracy, when the target space becomes large and complicated. In this research, we propose a radio map construction system using crowdsourced data that does not use manual collection data to reduce radio map construction cost. In order to obviate the need for manual calibration efforts, the system uses location-unlabeled fingerprints collected by numerous users' smartphones through implicit crowdsourcing. Only a small amount of fingerprints, which are Wi-Fi fingerprints labeled with the room where they have been collected, are key information for constructing an initial radio map. The system finds optimal placements of many location-unlabeled fingerprints by pattern recognition algorithm and improves quality of radio map. Experiments carried out in a large size indoor shopping mall revealed that the proposed method could successfully build a precise Wi-Fi radio map without manual calibration efforts to collect labeled samples.
Wi-Fi 핑거프린트 기반의 실내 위치 시스템을 구축하기 위해선 특정 지점에서 수집한 Wi-Fi 신호 패턴과 해당 수집 지점을 기록한 신호 지도 구축이 선행되어야 한다. 그 때문에 신호 지도 구축은 노동집약적이라는 큰 단점을 가지고 있다. 그래서 그동안 신호 지도 구축 비용을 줄이기 위해 다양한 방법이 제안되었으나 여전히 수집 지점을 아는 신호 수집이 필수적으로 선행되어야 해 신호 지도 구축 비용을 크게 줄이지 못하거나 공간이 커지면 높은 정확도를 보이지 못해 문제가 되었다. 본 논문은 수동 수집데이터를 사용하지 않는 크라우드소싱 기반의 정밀한 신호 지도 구축 시스템을 제안한다. 이 시스템은 신호 지도 구축을 위해 비명시적 크라우드소싱을 통해 수많은 사용자의 단말로부터 수집된 위치가 지정되지 않은 신호들을 사용한다. 그리고 수집된 방의 위치가 기록된 소량의 Wi-Fi 신호를 실내 구조와 수집된 신호 데이터 간의 관계를 이용해 가공하여 정밀한 초기 신호 지도를 구축한다. 또한 패턴 매칭 알고리즘을 통해 수집된 신호 데이터의 최적의 배치를 찾아 초기 신호 지도를 강화 시킨다. 제안한 시스템의 성능을 검증하기 위해 대형 쇼핑몰에서 실험을 진행했으며 크라우드소싱 데이터만으로도 정확한 Wi-Fi 신호 지도를 구축할 수 있다는 것을 확인하였다.
