A study of Establishment on Radiomap that Utilizes the Mobile device Indoor Positioning DB based on Wi-Fi

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Wi-Fi 기반 모바일 디바이스 실내측위 DB를 활용한 라디오맵 구축에 관한 연구

A study of Establishment on Radiomap that Utilizes the Mobile device Indoor Positioning DB based on Wi-Fi

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정인훈*ㆍ김종문**ㆍ최윤수***ㆍ김상봉****ㆍ이 윤*****

Jeong, In HunㆍKim, Chong MunㆍChoi, Yun SooㆍKim, Sang BongㆍLee, Yun

要旨

우리나라의 인구밀도는 2013년 기준, 1㎢ 당 505명으로 도시국가를 제외하면 세계에서 3번째로 매우 높으며, 도심 인구집중현상이 뚜렷하게 나타나고 있다. 이러한 수요를 충족시키기 위한 건축물의 대형화와 복합화 그리고 지하 철 및 지하공간과의 연계화 경향이 심화되고 있으며, 이와 같은 현상으로 국민생활의 안전과 복지 증진을 위해 실 내공간정보 DB와 더불어 정확한 실내측위DB 구축이 매우 필요한 상황이다. 본 연구에서는 사당역과 인천국제공 항을 대상으로 모바일디바이스를 활용하여 실내 AP원시데이터를 수집하고 이를 통해 수집된 성과의 확인・보완・

분석과정을 거쳐 Wi-Fi AP 위치 DB 및 RadioMap DB를 구축하였다. 또한 구축된 DB의 측위 성능 평가를 위해 인천공항 A동 지상 3층에서 10개 사당역 A동 지하 1층에서 9개의 지점을 선정하여 추정위치를 산출하여 추정위 치 대비 참위치와의 거리, 즉 측위오차를 활용해 평가실험을 실시하였다. 그 결과, 전체 지점에 대한 평균과 표준 편차가 인천공항은 평균 17.81m, 표준편차 17.79m, 사당역은 평균 22.64m, 표준편차 23.74m의 결과값을 얻을 수 있었다. 여기서 사당역의 경우 실외로 통하는 출입구에 인접한 지점은 가시 AP의 개수가 다른 지점 대비 크게 부 족하여 측위성능이 떨어지는 것으로 해당지점을 제외한 데이터들을 종합적으로 검토하여보았을 때 구축된 DB를 활용한 측위 시 사용자의 위치가 근접한 지점으로 매핑되고 있는 것을 확인할 수 있었다. 이는 구축된 DB가 해당 지역의 Wi-Fi AP 위치 및 전파패턴 정보를 올바르게 담고 있다는 것을 의미하며 이를 토대로 한 실내공간정보 서 비스가 가능할 것으로 판단된다.

핵심용어 : 실내공간정보, 실내측위, 라디오맵, 실내 AP, 위치 핑거프린트

Abstract

As of 2013, Korean population density is 505 persons per 1㎢ and is ranked 3rd place in the most densely populated countries exception of city-states. It shows clearly the population is concentrated in the city area. To fulfil this urban concentration population demand, the enlargement and complexation of buildings, subway and other underground spaces connection tendency has been intensified, and it is need to construct the indoor spatial information DB as well as the accurate indoor surveying DB to promote people's safety and social welfare. In this study, Sadang station and Incheon National Airport were aimed for the construction of Wi-Fi AP location DB and RadioMap DB by collecting the indoor AP raw datas by using mobile device and those collected results were ran through the process of verification, supplementation, and analyzation. To evaluate the performance of constructed DB, 10 points in Incheon Airport- 3rd flr in block A, and 9 points in Sadang station-B1 were selected and calculated the estimated points and ran evaluation experiment using survey positioning error, which is distance Received: 2014.07.21, revised: 2014.09.12, accepted: 2014.0.22

* 정회원ㆍ서울시립대학교 공간정보공학과 박사수료(Member, Ph.d. Candidate, Dept. of Geoinformatics, University of Seoul, [email protected])

** 교신저자ㆍ정회원ㆍ서울시립대학교 공간정보공학과 박사수료(Corresponding author, Member, Ph.d. Candidate, Dept. of Geoinformatics, University of Seoul, [email protected])

*** 정회원ㆍ서울시립대학교 공간정보공학과 교수(Member, Professor, Dept. of Geoinformatics, University of Seoul, [email protected])

**** 중앙항업 이사(Director, Chung-Ang aerosurvey CO.,LTD., [email protected])

***** 서울시립대학교 공간정보공학과 박사수료, 지오투정보기술(Ph.d. Candidate, Dept. of Geoinformatics, University of Seoul

& GEOTWO CO.,LTD, [email protected])

57 Vol.22 No.3 September 2014 pp.57-69

연구논문

ISSN: 2287-6693(Online) http://dx.doi.org/10.7319/kogsis.2014.22.3.057

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between real position and the estimated position. The result shows that Incheon international airport’s average and standard deviation was separately 17.81m, 17.79m and Sadang station’s average and standard deviation was separately 22.64m, 23.74m. In Sadang station's case, the areas near the exit has low performance of surveying position due to fewer visible AP points than other areas. As total datas were examined except those position, it was verified that the user’s location was mapping close position in surveying positioning by using constructed DB. It means that constructed DB contains correct Wi-Fi AP locations and radio wave patterns in object region, so it is considered that the indoor spatial information service based on constructed DB would be available.

Keywords : Indoor Spatial information, Indoor Positioning, Radiomap, Indoor AP, Location fingerprint

1. 서 론

우리나라의 인구밀도는 2013년 기준, 1㎢ 당 500명 으로 도시국가를 제외하면 방글라데시, 대만에 이어 세 계에서 3번째로 매우 높은 수준이다.(국토포털 2013) 또한, 도시지역 인구비율이 91.58%로 도심인구집중현 상이 매우 뚜렷하며(국토교통부 2013년 도시계획현황 통계 조사), 도심지에서는 이러한 수요를 충족시키기 위한 건축물의 대형화와 복합화 그리고 지하철 및 지하 공간과의 연계화 경향이 심화되고 있다.

이러한 경향과 함께 공간정보의 대상역시 과거에는 도로 등 실외공간을 대상으로 도시개발 및 단순 길찾기 에 활용되던 지식기반정보에서 사람중심의 생활공간대 상으로 국민 생활, 안전, 복지서비스의 위치기반 정보 로 실내공간정보로 확대되고 있다.

이와 같은 현상으로 국민생활의 안전과 복지 증진을 위해 실내공간정보DB와 더불어 정확한 실내측위 DB 구축이 매우 필요한 상황이다.

이러한 시점에서 실내측위 DB의 구축 및 활용은 다음과 같은 두 가지 중요한 의미를 가진다.

첫째, 일반국민・장애인・노약자 등의 복지 증진을 위하여 효율적인 실내공간 재난대응으로 사회안전망을 강화할 수 있다.

Figure 1. Change of Spatial information

둘째, 실내측위 등 위치기반서비스 기술을 융・복합 하여 재난방재, 사회안전, 장애인 복지 분야의 공공 서 비스 개발이 가능하다.

이와 같은 두 가지 중요한 의미 이외에도 시설물관리 분야, 군사․테러업무분야, LBS 및 실내내비게이션 APP 개발을 통한 산업 활성화 분야 그리고 국가행사 지원과 같은 다양한 분야에서 활용이 가능하다.

따라서 본 논문에서는 모바일 디바이스를 활용하여 Wi-Fi AP 위치 DB를 구축한 후 라디오맵 DB를 구축 하는 방법을 제시하였으며, 이렇게 구축된 라디오맵에 대한 정확도 평가를 실시하였다.

2. 실내측위DB 구축실험 및 보완

2.1 구축절차

본 연구에서 실시한 실내측위 DB의 구축과정은 다 음 그림과 같이 라이다 측량기반 2D Map 데이터 구축 한 후, 실내 AP 수집 어플리케이션을 사용한 실내 AP 원시데이터 수집하여 이를 통해 수집된 성과의 확인․보 안․분석과정을 거쳐 실내측위 DB를 구축하였다.

Figure 2. Constructing process of Indoor positioning DB

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item contents

<title> facility name

<foldername> saved folder name of 2D Map (English)

<address> facility address

<gid> identification code Table 1. Constructing list of Basic information

(Each facilities has Unique code)

<worker> structure worker

<workdate> structure workdate

<Geo_BasePoint_

x> Basepoint of facilities referenced GRS80 coordinate system (starting

point is lower left corner)

<Geo_BasePoint_

y>

<Acc_threshold> Set the G-sensor sensitivity of collect device

<gatheringdate> Gathering date

<floor> Floor distinguish of 2D Map

<name> Floor distinguish Code

<wall>

<base>

<poi>

<path>

Floor construct file name

<lat> coordinates of longitude and latitude coordinate system and bearing value (In this project, process the position

setting of 2D Map to applicate WGS84 coordinate system)

<lon>

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>

<foldername>cityhall</foldername>

<Geo_BasePoint_x>197642.911912</Geo_BasePoint_x>

<Geo_BasePoint_y>551431.408097</Geo_BasePoint_y>

<Acc_threshold>1.0</Acc_threshold>

<space>

<floor>

</floor>

<floor>

2.2 라이다 측량 기반 2D Map 데이터 구축 라이다 측량 성과인 포인트 클라우드 데이터에서 시 설물의 바닥, 벽, POI 등의 구조화 데이터를 생성하여 2D indoor Map을 구축하고 구축된 2D 공간정보의 구 조화 편집을 실시한다.

구축된 2D indoor Map에 대해 실내 내비게이션 항 법을 위한 경로 데이터를 구축하고, 이것은 Wi-Fi 정보 수집하기 위한 수집 경로를 구축하여 수집 어플리케이 션에 탑재한다.

수집대상 시설에 대한 2D Map의 기본정보는 Table 1과 같이 시설물 주소, ID, 작업자, 작업일, 기준좌표, 층정보 등 기본정보 들로 구성되며, 실제 파일은 Fig.

5와 같이 XML파일로 저장·관리된다.

Figure 3. 2D indoor Map

Figure 4. Set the route of AP

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</floor>

<floor>

</floor>

<floor>

</floor>

</space>

Figure 5. Basic information

2.3 실내 AP 수집 어플리케이션을 사용한 원시데 이터 수집

본 연구에서는 Wi-Fi AP 수집 어플리케이션을 사용 하여 원시데이터를 수집하였으며, 수집장비는 Android V4.1(Jelly Bean)이상이 탑재된 스마트폰과 태블릿 디 바이스를 사용하였다.

수집 디바이스의 Wi-Fi 스캔 설정은 2.4Ghz 전용으 로 하며, 수집자는 수집 경로의 위치를 확인하고 해당 경로의 시작과 끝점에 대해 명확하게 파악한다. 또한

Figure 6. AP gathering application

Wi-Fi 신호에 간섭을 발생시킬 수 있는 상황을 적극 적으로 차단하여야 한다. 또한, 수집자는 기존 수집경 로 외 계단, 엘리베이터, 에스컬레이터 등의 이동 수단 앞과 화장실 등 공공성이 높은 시설물 입구에서 ‘지점 수집’을 통해 수집 성과를 향상시킨다.

2.4 수집 자료의 처리·분석을 통한 측위DB구축 수집전용프로그램을 통해 수집된 Wi-Fi 인프라 정보 는 무선통신을 통하여 수집서버로 전송되어 수집서버 시스템에서 수집데이터의 정제·처리·분석 프로세스를 통해서 Wi-Fi 신호의 특성을 분석하여 Wi-Fi AP 위치 DB와 RadioMap DB를 동시에 자동 구축한다.

(1) Wi-Fi AP 위치 DB 구축

Wi-Fi AP 전용 수집앱이 설치된 수집장치를 이용하 여 수집된 Wi-Fi AP 수집정보는 수집단말정보, 수집 지점, AP Mac Address, SSID, RSSI, 주파수대역 등이 수집된다. 수집정보는 수집된 위치와 Wi-Fi 신호특성 을 분석하고, 지도를 이용하여 Wi-Fi 후보지점을 추출 한다. 마지막으로 Wi-Fi 신호의 전파감쇄모델 대비하

Figure 7. Construct procedure of Wi-Fi AP location DB

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여 해당 층과 수평위치(x, y좌표)를 추정하여 Wi-Fi AP 위치DB를 구축한다. (Fig. 7)

(2) RadioMap DB 구축

수집된 Wi-Fi 인프라정보를 가지고 RadioMap DB 를 구축하기 위해서는 Fig. 8과 같이 첫째, 수집장소와 수집 시간대의 기준에 따라 데이터를 필터링하고, 두 번째로 Wi-Fi AP의 수집구역을 사전에 정의된 크기의 격자형태로 셀을 분할하여 세 번째로 격자별로 Wi-Fi AP 전파신호에 대한 평균 신호 패턴을 저장하여 각 셀 별로 Wi-Fi AP 전파신호의 Radio Map을 구축한다.

구축된 Wi-Fi AP 위치와 Radio Map DB는 실내에 서 현 위치를 파악하기 위한 측위알고리즘의 기본 데이 터로 사용된다. WCL(Weighted Centroid Localization) 측위 알고리즘은 가장 널리 사용되는 측위알고리즘으 로 비교적 적은 연산으로 빠른 측위를 가능케 하는 Wi-Fi기반 측위 알고리즘으로 Fig. 9와 같이 Wi-Fi AP 좌표에 사용자와 AP 사이의 거리 정보를 담고 있는 가 중치 값을 곱하여 사용자의 위치를 추정하는 알고리즘 이다.

Finger Print 측위방식은 확률론적 모델링에 의한 위 치추정방법으로 노이즈 및 주위 환경 정보를 위치추적 을 위한 정보로 활용하는 방식이다. 측위를 위한 공간 에서 다수의 샘플 포인트를 설정하고 설정된 샘플 포인

Figure 8. Construct procedure of RadioMap DB

Figure 9. Method of Indoor Positioning (WCL)

Figure 10. Method of Indoor positioning(FP)

트에서 수신되는 전파의 특성 값을 데이터베이스화하 여 저장한 다음 측위를 수행할 때는 Fig. 10와 같이 AP 들로부터 수신된 전파의 특성을 데이터베이스 검색을 통해 최적의 위치값을 추출해 냄으로써 단말의 위치정 보를 제공한다.

본 연구에서는 측위알고리즘은 1단계로 WCL방식으 로 대략의 위치 추정하고, 2단계로 Finger Print 방식으 로 위치를 추정함으로써 위치추정의 정확도와 속도를 보장한다.

2.5 수집 성과의 확인 및 보완

수집 성과의 확인 및 보완 단계에서는 수집 서버로 전송된 개별 수집자의 원시데이터를 취합하여 수집성 과를 검토하게 된다. 검토 후, 수집이 누락된 경로와 지 점에 대해 재 수집을 실시하고 경로수집 데이터에서 스

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Figure 11. Select the target to complement gathering

Incheon international Airport district A the 3rd floor gathering spot(section) 캔지점간의 거리가 ‘2m’를 넘어가는 구간에 대해서는

보완 수집을 실시하였다.(Fig. 11)

마지막으로 특정 AP의 신호 세기 분포 검토를 통해 수집성과를 검증하였다.

3. 실내측위 DB 품질 검증

수집된 Wi-Fi 신호데이터를 이용하여 단말 위치인식 에 활용하기 위해서는 수집데이터를 가공하여 위치 DB

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Incheon international Airport district B the 1st basement gathering spot

Sa-dang station district A the 1st basement gathering spot

Figure 12. Gathering spots about Incheon international Airport and Sa-dang station 및 Radiomap DB로 생성해야 한다. 본 논문에서는 인

천공항과 사당역을 대상으로 실내측위 DB 품질의 검 증 실험 및 분석을 실시하였다.

3.1 수집데이터의 분석

수집된 Wi-Fi 신호데이터를 가공하는 첫 단계는 수

집된 지점을 분석하는 단계이다. 기본적으로 수집지점 은 측위 시에 사용자에게 서비스할 지점을 위주로 생성 되며, 위의 Fig. 12는 인천공항의 각 건물/층 별 생성된 수집지점을 나타낸다. 분석된 수집지점을 기준으로 Wi-Fi AP의 위치를 추정하고 RadiomapDB의 참조위 치를 추정한다.

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Incheon international Airport district A 3th floor(section) (MAC address : 1209B464141A, SSID: T wifi zone)

Sa-dang station district A the 1st basement (MACaddress: 0007890F238E, SSID: ollehWiFi)

Figure 13. Analyzing gathered AP 3.2 Wi-Fi 수신신호세기의 분석

Wi-Fi AP의 위치는 각 수집지점에서 수신된 신호의 세기를 토대로 추정하는데, 각 AP별로 추정된 기준거 리에서의 수신신호감도(Po, 단위:dBm) 값과 신호감쇄 계수(α)를 미루어 확률적으로 AP가 존재할 가능성이 가장 높은 곳으로 계산한다.

다음 Fig. 13은 인천공항 A동 3층과 사당역 A동 지

하 1층에 설치된 AP로부터 수신된 신호세기를 레벨별 로 다른 색을 갖도록 수집지점 상에 표시하고, 이를 토 대로 추정된 AP의 위치를 나타낸 그림이다.

인천공항에 설치되어 있는 Wi-Fi AP는 높이 설치되 어 있는데 비해 별다른 지형지물의 방해를 받지 않아 신호의 도달거리나 패턴이 일반적인 실내 환경과 다름 을 알 수 있다. 반면, 사당역 환경은 Wi-Fi 신호가 지형

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Sa-dang district A the 1st basement

Figure 15. Estimate result of Sa-dang station Wi-Fi AP location Incheon international Airport district A the 3rd floor(section) Figure 14. Estimate result of Incheon national Airport Wi-Fi AP location 지물에 영향을 받아 도달거리가 비교적 짧은 것을 알

수 있었다.

3.3 Wi-Fi 위치 추정결과

Fig. 14과 Fig. 15는 인천공항 A지역 3층 일부 및 사 당역 지하 1층에서 수신된 모든 Wi-Fi 신호를 분석하 여 각 건물/층 별 최종 추정된 Wi-Fi AP 위치의 결과 이다.

4. 라디오맵 DB의 구축 결과

Wi-Fi AP의 위치DB 구축과는 별개로 보다 정밀한 위치인식이 가능하도록 참조위치 별 라디오맵 DB를 구축하였다.(Fig. 16)

이는 수집지점을 일정간격으로 나누고 편차가 심한 Wi-Fi 수신신호 레벨을 정제하는 과정의 결 과를 토대로 작성된다.

다음 그림은 각 건물/층 별 최종적으로 정제되어

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Construct result of Incheon international Airport district A 1st basement radiomap

Construct result of Sa-dang station district A 1st basement radiomap(section) Figure 16. Construct result of Incheon international Airport and Sa-dang station radiomap 구축된 라디오맵 DB를 참조위치 별 포함하는 Wi-

Fi AP를 기준으로 나타낸 것이다.

이러한 측위 성능 평가를 위하여 인천공항 A동 지상 3층에서 10개 사당역 A동 지하 1층에서 9개의 지점을 선정하여 1-2분 정도 신호를 수집하였고 이

를 분석·처리하여 추정위치를 산출하였다. 측위 성 능은 이렇게 계산된 추정 위치 대비 참위치와의 거 리, 즉 측위오차를 활용해 평가실험을 실시하였다.

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Positioning test point at Incheon international Airport district A 3rd floor

Positioning test point at Sa-dang station district A 1st basement

Figure 17. Positioning test points

Positioning result at Incheon international Airport No.1 spot

Positioning error at Incheon international Airport No.1 spot CDF

Positioning result at Incheon international Airport No.10 spot

Positioning error at Incheon international Airport No.10 spot CDF

Positioning result at Sa-dang station No.1 spot Positioning error at Sa-dang station No.1 spot CDF

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Positioning result at Sa-dang station No.9 spot Positioning error at Sa-dang station No.9 spot CDF Figure 18. Estimate result of Incheon national Airport Wi-Fi AP

5. 측위성능 평가 실험

생성된 DB의 성능검증을 위해 인천공항과 사당역 두 지역에서의 Wi-Fi Fingerprint를 이용한 위치인식을 수행하여 생성된 DB를 활용하였을 때 사용자의 위치 가 정상적으로 인식되는지 확인하였다.

이와 같은 측위 결과를 종합하여 각 지점에 대한 평 균과 표준편차를 계산하여 아래 표와 같은 결과를 얻을 수 있었다. 전체 지점에 대한 평균과 표준편차를 계산 해 보면 인천공항은 평균 17.81m, 표준편차 17.79m, 사당역은 평균 22.64m, 표준편차 23.74m의 결과 값이 구해진다. 여기서 사당역의 경우 1,3,7,9번 지점과 같이

location Spot No. Average(m) standard deviation(m)

Incheon international

Airport

1 10.89 2.78

2 10.96 19.63

3 26.84 9.21

4 18.76 15.38

5 8.96 11.45

6 26.10 21.47

7 8.47 15.42

8 14.48 11.85

9 23.08 10.18

10 24.49 11.39

Sa-dang station

1 60.17 11.35

2 3.45 1.21

3 63.68 17.96

4 8.63 1.25

5 5.51 1.52

6 7.54 1.84

7 13.51 2.71

8 13.61 4.32

9 5.89 11.68

Table 2. Average and standard deviation of positioning result

실외로 통하는 출입구에 인접한 지점은 가시 AP의 개 수가 다른 지점 대비 크게 부족하여 측위성능이 떨어지 는 것으로, 해당지점을 제외한 데이터를 활용하여 평균 과 표준편차를 계산해 보면 각각 7.96m, 5.8m의 값을 얻을 수 있었다.

이는 2011년 광저우의 MTR 건설 현장에 AP 및 서 버컴퓨터로 구성된 시스템 등 실험환경을 구축한 후 현 장노동자들의 안전모에 부착된 active RFID와 RFID tag를 사용하여 AP로부터의 신호강도와 ID를 수집, 현 장노동자들의 위치를 파악한 사례연구[9]와 비교하여 오차가 약 2m 정도(5m 이내) 높게 나타났으나, 본 연 구가 실험을 위해 인위적으로 구축되지 않은 우리가 실 제 생활하는 환경에서 모바일 디바이스(스마트 폰)을 통한 사용자 위치 인식의 결과인 점을 감안할 때 의미 있는 결과로 판단된다.

6. 결 론

본 연구에서는 향후 수요가 급증할 것으로 예상되는 실내공간정보 서비스를 위한 실내측위DB에 대해 사당 역 및 인천국제공항을 대상으로 모바일 디바이스를 활 용하여 실내 AP 원시데이터를 수집하고 이를 통해 수 집된 성과의 확인・보완・분석을 거쳐 Wi-Fi AP 위치 DB 및 RadioMap DB를 구축하였다. 이렇게 구축된 DB의 측위성능 평가를 위해 인천공항 A동 지상 3층에 서 10개 사당역 A동 지하 1층에서 9개의 지점을 선정 하여 추정위치를 산출하여 추정위치 대비 참위치와의 거리, 즉 측위오차를 활용해 평가실험을 실시하였다.

그 결과, 사당역의 1,3,7,9번 지점과 같이 출입구에 인 접하여 AP 설치개수가 다른 지점들과 비교하여 부족한 지점에서 오차가 크게 나타나는 것을 알 수 있었다. 이 러한 문제는 출입구 부분에 추가적인 AP를 설치 할 경 우 해결이 가능할 것으로 판단되며 위의 데이터들을 종

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합적으로 검토하여 본 결과, 구축된 DB를 활용한 측 위 시 사용자의 위치가 근접한 지점으로 매핑 되고 있 는 것을 확인 할 수 있었고, 구축된 DB가 해당 지역의 Wi-Fi AP 위치 및 전파패턴 정보를 올바르게 담고 있 다는 것을 알 수 있었다.

따라서, 향후 사당역과 같은 지하철 역사와 같은 환 경에서 사용자 실내 내비게이션 등의 실내공간정보 서 비스를 실시하고자 할 경우에는 지하철 출입구와 같은 가시 AP 개수 부족지역에 추자적인 AP를 설치하여 정 확한 측위성능을 확보하는 방법 등을 통해 Wi-Fi 기반 의 모바일 디바이스로 구축된 실내측위DB를 활용한 실내공간정보 서비스의 제공이 가능할 것으로 판단된 다.

감사의 글

본 논문은 국토교통부 2013 실내공간정보 구축 및 활용서비스 개발사업의 연구결과를 기반으로 보완․작성 되었습니다.

References

1. Go, J., Jeong, I., Shin, H., Choi, Y. and Cho, S., 2013, A study on the construction of indoor spatial information using a terrestrial LiDAR, Journal of Korea Spatial Information Society Vol.21, No.3, pp.

89-101.

2. Hong, S., Jung, J., Kim, S., Hong, S. and Heo, J., 2013, Semi-automatic method for constructing 2D and 3D Indoor GIS Maps base on point clouds from terrestrial LiDAR, Journal of the Korean Society for Geospatial Information System, Vol.21 No.2, pp.99-105.

3. Ji, M., Jo, Y., Park, S. and Im, D., 2011, The trend of technical development for indoor positioning based on Wi-Fi, Information and Communications Magazine, Vol.28, No.7, pp. 52-58.

4. Kitasuka, T., Nakanishi, T. and Fukuda, A., 2003, Wireless LAN based indoor positioning system WiPS and its simulation, IEEE 2003, pp. 272- 275.

5. Lee, S., Kim, W., Choi, Y. and Kwon, D., 2013, Technical and service trend of global IT companies for smart phone location-based service, 2013 Electronics and Telecommunications Trends, ETRI, VoL.28, No. 6, pp.100-106.

6. Lui, H., Darabi, H., Banerjee, P. and Lui, J., 2007, Survey of wireless indoor positioning techniques and systems, IEEE TRANSACTIONS ON SYSTEMS, MAN, AND CYBERNETICS—PART C: APPLICATIONS AND REVIEWS, VOL. 37, NO. 6, pp.1067-1080.

7. Ministry of Land, Infrastructure and Transport, 2013, Development of service and construction for indoor spatial information, pp.149-209.

8. Randell, C. and Muller, H., 2001, Low cost indoor positioning system, Ubiquitous Computing, 2001 Springer, LNCS 2201, pp. 42-48.

9. Woo, S., Jeong, S., Mok, E., Xia, L., Choi, C., Pyeon, M. and Heo, J., 2011, Application of WiFi-based indoor positioning system for labor tracking at construction sites: A case study in Guangzhou MTR, Automation in Construction, Vol.

20, pp. 3-13.