Passive fingerprinting is a technique that collects the signal from a smartphone emitted from one location with a signal collection device called a Wi-Fi monitor, constructs a fingerprint with the received signal strengths of the collected signal, and uses it as a feature representing the user's location. Since the smartphone does not collect signals actively, the smartphone's sensor data cannot be used, so only the received signal strength emitted from the smartphone can be used for indoor positioning. However, since the signal strength is susceptible to fluctuations, inferring the user's walking path with only the received signal strength makes it challenging to construct a radiomap, an essential element for positioning. Besides, since the radiomap constructed by the passive fingerprinting method may cause a missing value problem and a shadow area problem due to a signal collection device, the radiomap's quality can be poor. In this paper, we proposed a method of constructing a passive fingerprinting radiomap using an adjacency matrix representing the WiFi monitor's deployment and an active fingerprinting radiomap. The proposed method reduces radiomap construction cost by filtering outlier monitors in the WiFi monitor sequence, indicating the user's path. Moreover, it solves the missing value problem and shadow area problem by combining the active fingerprinting radiomap with the passive fingerprinting method's radiomap.
패시브 핑거프린팅은 한 위치에서 방출되는 스마트폰의 신호를 와이파이 모니터라는 신호 수집 기기로 수집하고, 수집된 신호의 수신 신호 세기들로 핑거프린트를 만들어, 이를 사용자의 위치를 나타내는 특징으로 활용하는 기법이다. 스마트폰에서 신호를 수집하지 않으므로 스마트폰의 센서 데이터를 활용할 수 없어 오직 스마트폰에서 발산되는 수신 신호 세기만 실내 측위에 활용할 수 있다. 하지만, 신호 세기는 변동하기 쉬워 수신 신호 세기만으로 사용자의 도보 경로를 유추하는 것은 측위 필수요소인 라디오맵 구축을 어렵게 한다. 또한 이전의 패시브 핑거프린팅 방법으로 구축된 라디오맵은 신호 수집 기기에 의한 missing value 문제와 음영 지역 문제가 발생할 수 있어 라디오맵의 질이 좋지 않을 수 있다. 따라서 본 논문에서는 와이파이 모니터의 배치 상태를 표현한 인접 행렬을 통해 아웃라이어 RSS들을 필터링하여 라디오맵 구축 비용을 절감하고, 패시브 핑거프린팅 방법으로 만들어진 라디오맵에 액티브 핑거프린팅 방법을 결합하여 missing value 문제와 음영 지역 문제를 해결한다.
