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유비쿼터스 환경에서 실내 공간의 사용자 위치정보는 다양한 응용분야에서 사용자에 특화된 서비스를 제공하는데 필요한 필수적인 정보이기 때문에 매우 중요하다. 기존연구들은 규모가 큰 건물에서의 사용자 위치 예측만 고려하고 있고 실험 대상이 되는 공간에서 고정된 AP가 다수 존재한다고 가정한다. 그러나 일반 가정은 면적이 좁은 공간들로 구성되며 고정된 AP가 소수이고 변화가 유동적인 환경이다. 본 논문에서는 기존 연구들이 AP환경이 비교적 안정적인 큰 건물에서의 사용자 위치 예측에 집중한 것과 달리 , 일반 가정환경에서 와이파이 핑거프린트 방식을 기반으로 하여 공간을 식별하고 사용자의 위치를 Room-level로 예측하는 사용자 공간 예측 시스템을 제안한다. 실제 가정에서 실험을 한 결과 제안하는 시스템이 모든 가정에서 평균 80%이상의 정확도로 사용자가 위치한 공간을 예측함을 알 수 있었다. Key Words : Indoor Localization, Wi-Fi Fingerprint, Topic Modeling, GMM, SmartphoneABSTRACT |
