본 논문은 무선 통신을 이용한 실내 측위의 성능을 개선하기 위해 클라우드 무선접속 네트워크 구조에서 상향링크 신호의 채널 상태 정보를 측위 정보로 사용하는 핑거프린팅 기반의 실내 측위 시스템을 제안한다. 성능 분석을 위해 측위 환경과 조건에 따라 측위 할 수 있는 테스트베드를 구축하여 실험하였으며 측위 결과를 분석하였다. 실내 측위에 대한 연구는 실내위치기반 서비스를 필요로 하는 다양한 산업분야에서 연구되고 있으며, WLAN(Wireless Local Area Network)을 이용한 핑거프린팅 기법 기반의 연구가 대표적이다. WLAN을 이용한 핑거프린팅 기법은 AP(Access Point)로부터 수신된 신호의 RSSI(Received Signal Strength Indication) 및 채널상태정보(Channel State Information, CSI)를 측위 정보로 사용한다. 핑거프린팅 기법 기반의 실내 측위는 측위 공간을 일정간격으로 나누고 간격마다 수신된 신호와 위치 정보를 데이터베이스로 저장한다. 이후 데이터베이스와 측위 대상 수신기에 수신된 신호를 비교하여 측위 대상의 위치를 추정한다.
제안 하는 실내 측위 시스템의 비교 분석을 위해 WLAN 구조에서 RSSI를 측위 정보로 사용하는 핑거프린팅 기법 기반의 실내 측위 시스템을 기존의 실내 측위 시스템으로 분류하였다. 또한, 제안하는 실내 측위 시스템과 기존의 실내 측위 시스템을 동일한 실험 환경과 테스트베드에서 구현하여 측위 성능을 비교 분석 하였다. 클라우드 무선접속 네트워크는 RRH(Remote Radio Head)와 기저대역 신호를 처리하는 BBU(Baseband Unit)가 분리된 구조이다. RRH는 여러 개로 분산 설치되며 BBU에서 RRH들의 기저대역 신호를 통합하여 제어한다. 클라우드 무선접속 네트워크 구조의 실내 측위 시스템과 WLAN 구조의 기존 실내 측위 시스템은 네트워크 구조에서 차이점이 있다. 기존의 실내 측위 시스템은 측위 대상의 수신기가 여러 개의 AP로 부터 RSSI를 수신하여 측위 정보로 사용하는 다운링크 신호를 기반으로 하지만 클라우드 무선접속 네트워크 구조의 제안하는 실내 측위 시스템은 측위 대상의 송신기로부터 분산 된 RRH들이 수신한 CSI를 측위 정보로 사용하는 업링크 신호를 기반으로 한다는 차이점이 있다. 클라우드 무선접속 네트워크는 5G 이동통신에서 통신시스템의 성능 향상과 급격하게 증가하는 데이터 처리량을 해결하기 위해 Small Cell 환경에서 적용가능한 해결책으로 제안되고 있다. 제안하는 실내 측위 시스템의 핑거프린팅 기법은 머신러닝을 적용하였으며 기본적인 머신러닝 알고리즘인 KNN(K-Nearest Neighbors Algorithm)을 사용하였다. KNN은 회귀분석 알고리즘으로 사전 참조 데이터베이스와 측위 대상의 데이터를 분석하는데 사용되며 반복적인 계산을 통해 최적의 k를 찾는 과정이 필요하다. 테스트베드는 클라우드 무선접속 네트워크 구조를 구현하기 위해 SDR(Software defined radio) 플랫폼을 사용하여 구현하였으며 가로 7미터 세로 7미터 높이 2.7미터인 실내 공간에 구축되었다. 또한 성능 비교를 위해 제안하는 실내 측위 시스템과 기존의 실내 측위 시스템을 같은 테스트베드에서 구현하였다. 제안하는 실내 측위 시스템의 RRH 개수에 따른 성능을 비교 분석하기 위해 RRH 개수는 8개와 4개 일 때로 설정하였다. 또한 무선 채널 변화에 의한 실내 측위 성능을 비교 분석하기 위해 테스트베드 공간을 산란체가 최소화된 공간과 산란체가 추가된 공간으로 나누었다. 산란체를 추가한 측위 공간의 송신기와 수신기 사이에는 LOS(Line Of Site)와 NLOS(Non Line Of Site)가 동시에 존재한다. 성능 분석을 위해 측위 오차를 CDF로 나타내었다. 공통된 조건으로 데이터베이스 참조 위치의 간격은 0.5m와 2m이며 KNN에서 K의 개수는 20개로 설정하였다. 세 가지의 비교 대상에 대한 측위 성능의 비교 분석 결과 기존 실내 측위 시스템 대비 제안하는 실내 측위 시스템의 측위 성능이 향상되었으며 RRH 개수가 4개에서 8개로 증가 하였을 때 측위성능이 향상되었다. 하지만 무선 채널 환경에서 산란체가 추가되
어 LOS와 NLOS가 혼재된 무선 채널 환경에서는 측위 성능이 감소하였다.