본 기술은 “실내 위치 측정 방법과 이를 수행하기 위한 장치 및 시스템”에 관한 기술로서, 실내 공간에 설치된 무선 AP 및 IoT 센서의 기본 정보를 획득해 등록하고, IoT 센서가 측정한 무선 AP의 RSSI를 기반으로 실내의 경로 손실 상수(PLC) 및 벽 감쇠 계수(WAF)를 산출한 뒤, 산출된 파라미터를 기반으로 무선 AP의 RSSI 맵을 생성하여 실내 위치 측정 정확도를 향상시키는 기술이다.
해결해야하는 문제점
기존 GPS는 실내 환경에서 위성 신호 약화 및 다중경로 영향으로 신뢰성이 저하되어 실내 위치 기반 서비스 구현에 한계가 존재하는 상황이다. 또한 Wi-Fi 핑거프린팅은 특정 지점의 RSSI 데이터베이스를 기반으로 위치를 추정하나, 실내 환경은 단기간에도 변화가 발생하여 데이터베이스를 능동적으로 업데이트하지 않으면 위치 정확도가 저하되는 문제점이 존재하는 상황이다.
해결방안
본 기술은 실내 환경에 무선 AP 이외에 Wi-Fi 모듈을 포함한 IoT 센서를 추가 배치하여, IoT 센서가 주기적으로 주변 무선 AP의 RSSI를 스캔하고 이를 맵 생성 장치로 전송하도록 구성하는 방식이다. 이때 무선 AP의 기본 정보(예: MAC, 위치, 1m RSSI)와 IoT 센서의 기본 정보(예: MAC, 위치, RSSI 교정 변수)를 등록하고, RSSI 교정 변수를 이용해 센서 보정을 수행하는 방식이다 이후 IoT 센서가 측정한 RSSI를 기반으로 경로 손실 상수(PLC) 및 벽 감쇠 계수(WAF)를 산출하며, 해당 산출은 비용 함수에 PSO(Particle Swarm Optimization) 알고리즘을 적용하여 수행하는 방식이다. 다음으로 산출된 파라미터를 기반으로 실내 픽셀 맵의 각 셀에서 무선 AP의 RSSI 맵을 생성하고, 모든 신호 소스의 경로 손실 맵 중 최소 경로 손실 맵을 선택하는 절차를 포함하여 RSSI 추정 정확도를 높이는 방식이다. 마지막으로 선택된 무선 AP들의 새로운 무선 맵을 이용해 Wi-Fi 핑거프린팅 데이터베이스를 생성하여 위치 결정을 수행하는 방식이다.
적용분야 및 장점
본 기술은 병원·공항·쇼핑몰 등 복잡한 실내 환경에서 실내 위치 기반 서비스를 구현하기 위한 실내 측위 시스템에 적용 가능하다. 무선 AP 이외에 IoT 센서를 추가하여 동적으로 온라인 무선 맵(Online Radio Map)을 생성함으로써 실내의 단기적인 환경 변화에 대처하여 Wi-Fi 신호에 대한 무선 맵을 주기적으로 갱신하고, 보다 정확한 실내 위치 측정이 가능해지는 점이 장점이다.
개발단계 및 TRL
특허 문서에 무선 AP 및 IoT 센서 등록, IoT 센서 RSSI 기반 PLC/WAF 산출(PSO 기반), RSSI 맵 생성(최소 경로 손실 맵 선택 포함), Wi-Fi 핑거프린팅 데이터베이스 생성, 그리고 시스템 구성(IoT 센서 기반 RSSI 스캔 및 맵 생성 장치 연동)이 구체적으로 제시된 단계이다 다만 공보 내에서 현장 실증 기반 정량 성능지표·대규모 운영 데이터는 별도로 확인되지 않아, TRL 3~4 수준(알고리즘/시스템 설계 확립 및 프로토타입 구현·검증 단계)으로 정리하는 구성이 적절하다.
◆ 기술 설명
◆ 기술이전 조건
◆ 자료