실내 위치결정 방법이 Wi-Fi 위치기반, 지자기 센서 위치기반, Ultra-Wideband 위치기반, 보행자 사각측위(pedestrian dead reckoning) 등으로 발전함에 따라, 위치기반 서비스(LBS) 영역은 실외에서 실내로 확장되고 있다. LBS는 이동하는 객체의 지리적 위치 정보를 활용하여 원하는 서비스를 제공하는 것을 의미한다. 대부분의 Wi-Fi 기반 실내 위치결정 방법은 평균적으로 정확도 1–5 m 범위에서 2차원(2D) 또는 3차원(3D) 좌표를 제공한다. 그러나 많은 실내 LBS 응용은 객실, 복도, 계단 등과 같은 특정 공간을 대상으로 한다. 따라서 실내 공간에서의 좌표로부터 서비스 공간을 결정할 필요가 있다. 본 논문에서는 실내 공간의 한 구획을 단위 공간(unit space)으로 세분화한 지도 매칭 방식인 USMM(Unit Space Map Matching)을 제안하여, 단위 공간에 실내 위치를 할당하는 방법을 제안한다. 지도 매칭(map matching)은 공간 제약을 활용하는 널리 사용되는 국소화 개선(localization improvement) 방법이다. 우리는 센서 신호를 기반으로 한 기존의 실 단위(room-level) 매핑, 특히 수신 신호 세기(received signal strength) 기반 지문(fingerprinting) 방식과 비교하여, 단위 공간들 사이의 위상(topological) 정보와 이동 객체의 확률적 특성을 고려한다. 제안한 방법은 입력 궤적이 단 하나뿐인 경우에도 확률을 계산할 수 있다는 장점이 있다. 마지막으로, 실제 및 합성 환경에서의 광범위한 실험을 통해 제안된 USMM 방법의 정확도와 성능을 분석한다. 실험 결과, 실내 위치결정의 정확도 수준이 낮을 때 우리의 방법은 유의미한 개선을 가져오는 것으로 나타났다. 실험에서 실 단위 위치 정확도는 실제 데이터와 합성 데이터에서 각각 거의 30%와 23% 향상되었다. 결론적으로, USMM 방법은 주어진 위치결정 결과로부터 유효한 실 단위 위치를 보정하는 데 도움이 된다.

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