WiFi 실내측위 정확도 향상을 위한 조합기반 데이터 증강기법

초록

WiFi 기반 실내 측위는 주변에 많이 설치되어 있는 WiFi AP들을 사용할 수 있어, 유저의 위치를 끊임없이 찾을 수 있다는 점에서 많은 관심을 받고 있다. 그에 반하여 다양한 장애물에 의해 발생하는 Non Line-of-Sight (NLoS) 신호들로 인하여 성능이 떨어지는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 NLoS를 주어진 분포나 머신러닝을 통해 구분해 내는 것이 아니라 조합기반 데이터 증강기법을 활용하여 다수의 예측치들을 생성하고 이를 비지도학습 기법을 통해 유저의 위치를 추정하는 방법에 대해 제안한다. 실제 실험 결과를 통해 다변 측량 방식과 비교하여 상당한 성능향샹을 가져올 수 있음을 검증하였다.