위치 기반 서비스가 증가함에 따라 WLAN 접속점 (Access Point)의 물리적 위치에 대한 지식은 점차적으로 중요시 되고 있다. 본 논문은 신경망접근법을 이용한 무선 접속점 새로운 측위 기법을 제안한다. GPS 위치 정보와 RSSI를 이용한 정확한 AP를 측위하기 위한 기초적인 이론과 Property를 유도한다. 이러한 이론 및 Property을 기반으로 정밀 AP 측위를 위해 신경망 모델에 적용시킨다. 제안된 AP 측위 방법에 대해 효율성을 검증하기 위한 시뮬레이션을 수행하였고 이를 성능 분석하였다. 시뮬레이션 결과는 제안 방법이 매우 낮은 오류 확률로 AP 측위 할 수 있음을 보여준다.
Knowledge of the physical locations of access point of WLAN is becoming increasingly important with the rise of location-based services. In this article, we propose a new AP localization method using neural network approach. Basic theory and properties are derived for precise outdoor AP localization using GPS location information and RSSI. Rules for neural network model are derived and simulation has finally been done to demonstrate the efficiency of the proposed method. The simulation results show that the proposed method can result in AP localization with very. low error probability.
