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전국적 위치 시스템은 위치 기반 서비스의 중요성을 보여주지만, 위성와 수신기 간의 가시선 부족으로 인해 실내에서는 사용할 수 없습니다. 실내 위치 시스템이 필요하여 실내 위치 기반 서비스를 제공할 수 있습니다. 무선 LAN 핑거프린트는 저비용과 높은 정확성 덕분에 실내 위치 시스템을 위한 가장 좋은 선택 중 하나지만, 많은 단점이 있습니다: 라디오 맵을 만드는 데 시간이 많이 소요되고, 환경 변화에 따라 라디오 맵은 오래된 정보가 될 수 있으며, 각각의 모바일 기기가 수신 신호 강도(RSS)를 다르게 읽고, 접근 포인트와 모바일 기기 간의 시야 내 사람의 존재가 RSS에 영향을 미칩니다. 이 연구는 동적 라디오 맵 생성기, RSS 확실성 기술 및 사람이 존재하는 효과 통합을 기반으로 하는 새로운 적응형 실내 위치 시스템 모델(DIPS)을 제안합니다. 여기서 '동적'은 사람과 장치의 이질성으로 인한 효과를 의미합니다. DIPS는 층 및 방 위치 추적에 대해 각각 98% 및 92%의 정확도를 달성하며, 포인트 위치 추적 오류는 1.2m입니다. RSS확실성은 서로 다른 모바일 장치에 대해 층 및 방 위치의 정확도를 각각 11% 및 9% 향상시켰습니다. 그런 다음 사람의 존재 효과를 고려하여 오류가 0.2m 감소합니다. 다른 연구와 비교했을 때 DIPS는 추가 장치 없이 더 나은 위치 추적 성능을 달성합니다.
Alshami et al. (Fri,)가 이 질문을 연구했습니다.