3 장에서 구현한 Wi-Fi RDF 매칭 기법과, 기존 Wi-Fi Fingerprint 매칭 기법의 성능을 서로 비교하였다. 먼저 후보의 개수 및 후보에 패널티를 부여하는 거리 기준을 바꿔가면서 적정한
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후보의 개수 및 패널티 기준을 찾는 실험을 하였다. 패널티 거리 기준을 3m 단위로 바꾼 것은, 이웃한 Grid의 중점 사이의 거리가 2.5m 또는 약 3.5m로, 이것의 중간 정도인 3m로 맞춘 것이다.
단위: m 고려한 후보의 개수 (Baseline)
경로 1 2 3 4 5 기존_FP
1 3.66 2.96 4.72 3.95 5.02 3.53
2 3.27 3.26 2.94 5.79 6.60 5.40
3 3.86 4.78 3.45 2.96 3.70 4.57
4 5.48 5.57 6.07 7.41 7.30 8.08
5 4.31 5.56 5.21 4.96 5.74 4.90
6 2.76 3.75 5.47 6.36 6.47 3.44
7 3.58 3.64 3.77 5.63 5.63 5.16
평균
오차 3.85 4.22 4.52 5.29 5.78 5.01
표 1. 후보 패널티 부여 기준이 6m일 때의 측위 오차 비교
단위: m 고려한 후보의 개수 (Baseline)
경로 1 2 3 4 5 기존_FP
1 3.66 2.73 2.73 2.67 2.67 3.53
2 3.27 3.48 3.48 4.14 4.14 5.40
3 3.86 4.08 3.28 3.32 3.32 4.57
4 5.48 5.23 5.23 5.23 5.16 8.08
5 4.31 4.80 4.28 3.69 3.69 4.90
6 2.76 2.76 2.76 2.76 2.76 3.44
7 3.58 3.31 3.31 3.31 3.31 5.16
평균
오차 3.85 3.77 3.58 3.59 3.58 5.01
표 2. 후보 패널티 부여 기준이 9m일 때의 측위 오차 비교
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먼저 현재 추정 위치의 후보가 직전 추정 위치와 떨어진 거리가 6m 이상일 때 패널티를 부여하는 경우는 <표 1>에 나와있듯이 기존 매칭 방식과 성능 차이가 별로 나지 않는 것으로 나타났다.
이전 측위에서 오차가 어느 정도 누적된 상황에서, 실제로는 해당 후보 위치가 이전보다 더욱 정확하게 사용자 위치를 반영할 수 있는데도 불구하고 패널티에 의해 최종적으로 선정되지 못하여 오차를 바로잡지 못하는 일에서 비롯된 것으로 보여진다.
<표 2>에 따르면, 패널티 부여 기준을 9m로 조금 완화했을 때는 6m에 비해서 RDF 매칭의 성능이 어느 정도 향상된 것으로
나타났다. 너무 보수적이어서 이전 측위의 오차를 바로잡기 어려웠던 6m 기준에 비해서, 가끔씩 측위가 어긋나는 불안정성이 좀더 높지만 바로잡는 상황이 더 많이 일어나서 종합적으로 성능에 이득을 봤다고 할 수 있다.
단위: m 고려한 후보의 개수 (Baseline)
경로 1 2 3 4 5 기존_FP
1 3.66 2.73 2.68 2.67 2.67 3.53
2 3.27 3.31 3.31 3.31 3.93 5.40
3 3.86 3.93 3.89 4.03 4.03 4.57
4 5.48 5.33 5.33 5.33 5.33 8.08
5 4.31 3.80 3.44 3.44 3.44 4.90
6 2.76 2.76 2.76 2.76 2.76 3.44
7 3.58 3.31 3.77 5.63 5.63 5.16
평균
오차 3.85 3.60 3.53 3.55 3.64 5.01
표 3. 후보 패널티 부여 기준이 12m일 때의 측위 오차 비교
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단위: m 고려한 후보의 개수 (Baseline)
경로 1 2 3 4 5 기존_FP
1 3.66 2.73 2.68 2.67 2.67 3.53
2 3.27 3.31 3.31 3.31 4.05 5.40
3 3.86 3.68 3.68 3.85 3.85 4.57
4 5.48 5.33 5.33 5.33 5.33 8.08
5 4.31 3.80 3.44 3.44 3.44 4.90
6 2.76 2.76 2.76 2.76 2.76 3.44
7 3.58 3.31 3.31 3.31 3.31 5.16
평균
오차 3.85 3.56 3.50 3.52 3.63 5.01
표 4. 후보 패널티 부여 기준이 15m일 때의 측위 오차 비교
<표 3>과 <표 4>에서 패널티 부여 기준을 좀더 완화했을 때 9m에 비해서 근소하게 향상이 더 이루어진 것으로 확인할 수 있다.
실험을 통해서 검증한 결과, 직전 추정 위치와의 거리에 따른 패널티 부여 기준은 12~15m, 후보의 개수는 3개로 잡는 것이 가장 적합하다고 할 수 있다.
그 다음은 각 Grid의 RDF에서 매칭에 사용되는 AP의 개수를 50, 60, 70, 80, 90, 100, 모든 AP(평균 약 110개)로 바꿔가면서
적정한 AP의 개수를 찾는 실험을 하였다. <표 5>와 <표 6>에 따르면 매칭에 실제로 사용하는 AP의 개수는 각 Grid에서 감지되었던 AP의 절반 정도로 잡는 것이 가장 적합하다고 할 수 있다.
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단위: m 매칭에 사용된 AP 의 개수 (Baseline)
경로 50 60 70 80 90 100 all old_FP
1 3.36 2.68 2.28 2.74 2.91 3.02 3.93 3.53 2 2.86 3.31 3.49 4.23 4.24 4.49 5.05 5.4 3 4.38 4.04 4.29 4.64 3.89 4.13 4.31 4.57 4 5.48 5.33 5.53 6.66 5.97 5.9 7.03 8.08 5 3.04 3.44 4.53 4.73 3.74 3.52 5.24 4.9 6 3.28 2.76 4.15 4.41 3.82 4.55 4.58 3.44 7 3.71 3.31 3.08 3.24 3.69 3.81 4.97 5.16 평균 오차 3.73 3.55 3.91 4.38 4.04 4.2 5.02 5.01 표 5. 후보 패널티 부여 기준이 12m일 때의 측위 오차 비교
단위: m 매칭에 사용된 AP 의 개수 (Baseline)
경로 50 60 70 80 90 100 all old_FP
1 3.36 2.68 2.28 2.74 2.91 3.02 3.93 3.53 2 2.86 3.31 3.49 4.23 4.24 4.49 5.05 5.4 3 4.17 3.68 3.64 4.64 3.89 4.13 4.31 4.57 4 5.66 5.33 6.17 6.98 5.53 5.9 6.65 8.08 5 3.04 3.44 4.53 4.73 3.74 3.52 5.24 4.9 6 2.78 2.76 4.69 4.41 3.83 4.99 4.58 3.44 7 3.71 3.31 3.08 3.24 3.69 3.81 4.97 5.16 평균 오차 3.65 3.5 3.98 4.42 3.98 4.27 4.96 5.01 표 6. 후보 패널티 부여 기준이 15m일 때의 측위 오차 비교