Abstract
Various techniques for indoor positioning using a smart phone have been studied. Among them, the positioning technology using the acceleration sensor and the gyro sensor built in the smartphone is widely used in conjunction with the WiFi fingerprint technology. The location tracking technology using sensors has been used for a long time, but the performance environment of the smartphone is poor and the user is moving with the smartphone in a certain posture. Therefore, in order to improve the accuracy of location tracking in a smartphone environment, it is necessary to study and develop appropriate algorithms in a mobile environment. In this paper, we analyze the performances of frequency analysis method, maximum sum of minimum acceleration method and adaptive threshold method, which are the user's moving step count detection algorithms, and determine the most accurate method.
스마트폰을 이용한 실내에서의 위치 기술이 다양하게 연구되고 있다. 그 중 스마트폰에 내장된 가속도 센서와 자이로 센서를 이용한 위치 추적 기술은 WiFi fingerprint 기술 등과 함께 연동되어 많이 사용되고 있다. 센서를 이용한 위치 추적 기술은 오래 전부터 사용되어 왔으나, 스마트폰의 경우 센서의 성능이 좋지 않고 사용자가 스마트폰을 일정한 자세로 들고 이동하는 등 사용 환경이 특이하다. 따라서 스마트폰 환경에서 위치 추적의 정확도를 높이기 위해서는 고유의 환경에서 적절한 알고리즘을 연구 개발해야 한다. 본 논문에서는 사용자의 이동 걸음 수 검출 알고리즘인 주파수 분석 방식, 최대 최소 가속도의 합 방식 및 적응형 임계값 방식에 대한 다양한 실험 환경에서의 성능을 분석하고, 가장 정확한 방식을 선정한다.