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[기술 블로그] 로플랫 SDK 개발 이야기
두줄요약
매장별 Wi-Fi 신호와 모바일 센서를 활용한 로플랫 SDK의 위치 인식 방식을 소개했습니다. 저전력 알고리즘과 층 단위 정확도, 풍부한 위치 메타데이터의 활용성을 설명합니다.
구조와 흐름
- 매장별 고유 ID와 신호 세기를 수집한 Wi-Fi 데이터 기반의 실내외 방문 매장 인식
- 거리·장애물에 따른 신호 감쇠와 감지 신호 패턴 비교를 통한 방문·인근 매장 판별
- 층별 Wi-Fi 정보 기반의 매장 및 쇼핑몰 층 단위 위치 구분
성능/운영 포인트
- 기기 움직임이 일정 수준일 때만 위치 인식을 시도하는 저전력 알고리즘
- Wi-Fi 신호 패턴 변화가 적은 동일 환경 체류 시 상세 위치 확인 생략
- 자체 테스트 기준 12시간 사용 시 Android 약 0.3~0.4%, iOS 1% 미만 배터리 사용량
선택 이유
- GPS만으로 어려운 매장·층 단위의 세밀한 위치 인식
- 위경도 외 주소, 지점명, 상권, 매장 출입 여부를 포함한 위치 메타데이터
- 특정 브랜드·매장 방문자 대상 캠페인 메시지 등 이벤트 활용 기반
주의할 점
- 스마트폰 소지 방식, 이동 속도, 실제 행동 패턴을 고려한 범용 알고리즘 검증 필요
- OS 센서·메타데이터, 프로세스 및 애플리케이션 생명 주기, 플랫폼 제약 이해 필요