KR100780217B1 - 위치 인식 방법 - Google Patents

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김기환
양창수
조상도
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Abstract

본 발명은 실내환경에 이동하는 대상에 대한 위치를 인식하는 방법에 관한 것이다. 본 발명은, 복수의 참조지점과 상기 각 참조지점으로부터 복수의 앵커 사이의 거리정보를 데이터베이스에 저장하여 이동객체의 위치를 인식하는데 적용하는 위치 인식 방법에 있어서, 상기 각 참조지점에서 상기 이동객체와 상기 복수의 앵커의 무선통신을 이용하여 상기 참조지점과 상기 복수의 앵커사이의 거리를 측정하고, 상기 참조지점별로 상기 각 앵커에 대해 가시선 신호에 의해 측정된 거리, 비가시선 신호에 의해 측정된 거리 및 상기 앵커와의 무선통신에 주로 사용되는 신호가 가시선 신호인지 비가시선 신호인지 구분하여 상기 데이터베이스에 저장하는 트레이닝 단계; 및 이동객체의 위치 인식 요청이 있는 경우, 상기 요청된 이동객체와 상기 복수의 앵커의 무선통신을 이용하여 상기 요청된 이동객체와 상기 복수의 앵커 사이의 거리를 측정하고, 상기 데이터베이스에 저장된 참조지점에 대한 거리와 비교하여 거리가 소정 범위 내에서 일치하는 참조지점을 선정한 후, 상기 선정된 참조지점을 이용하여 상기 이동객체의 위치를 검출하는 포지셔닝 단계를 포함하는 위치 인식 방법을 제공한다.
위치 인식, 위치 검출, 참조지점(RP), 가시선(LOS), 비가시선(NLOS)

Description

위치 인식 방법{LOCATION DETECTING METHOD}
도 1의 (a) 및 (b)는 통상적인 데이터베이스 상관법의 트레이닝 단계와 포지셔닝 단계를 각각 설명하기 위한 개념도이다.
도 2는 본 발명의 일실시형태에 따른 위치 인식 방법의 트레이닝 단계를 도시한 플로우 차트이다.
도 3은 본 발명의 일실시형태에 따른 위치 인식 방법의 포지셔닝 단계를 도시한 플로우 차트이다.
도 4는 도 3의 포지셔닝 단계 중 위치 인식에 사용되는 참조지점을 선정하는 단계를 도시한 플로우 차트이다.
*도면의 주요부분에 대한 부호의 설명*
A1-Am: 앵커 SOI: 이동객체
DB: 데이터베이스
본 발명은 위치 인식 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 실내 위치 인식 기법으로 활용되는 데이터베이스 상관법을 적용한 위치 인식 시스템에서 가시선(Line Of Sight: LOS) 신호와 비가시선(Non Line Of Sight: NLOS) 신호의 구분을 통해 위치 인식의 정확도를 향상시킬 수 있는 위치 인식 방법에 관한 것이다.
일반적으로 알려진 위치 인식 기술로는 삼각측량 기법 데이터베이스 상관법(Database Correlation Method: DCM) 등이 있으며, 이 중 데이터베이스 상관법은 실내 환경에서 대표적으로 적용되는 위치 인식 기법이다.
통상적으로 상기 데이터베이스 상관법은 참조가 되는 지점(참조지점, Reference Point: RP, 이하 "참조지점"이라 함)에 대한 다양한 정보를 데이터베이스에 유지한 상태에서, 사용자에 의해 관심의 대상이 되는 이동객체(Station Of Interest: SOI)에 대한 위치정보의 요청이 발생하는 경우 데이터베이스에 저장된 참조지점에 대한 정보를 활용하여 이동객체의 위치를 인식하는 기법이다. 이러한 데이터베이스 상관법은 크게 참조지점에 대한 정보를 데이터베이스에 저장하는 단계와 데이터베이스를 활용하여 이동객체에 대한 위치를 인식하는 단계로 이루어질 수 있는데, 전자를 트레이닝 단계(training phase)라 하고 후자를 포지셔닝(positioning phase)라 한다.
도 1의 (a) 및 (b)는 통상적인 데이터베이스 상관법의 트레이닝 단계와 포지셔닝 단계를 각각 설명하기 위한 개념도이다.
먼저 트레이닝 단계를 도시한 도 1의 (a)를 참조하면, 위치 인식의 대상이 되는 이동객체(SOI)가 기설정된 복수의 참조지점에서 각각 복수의 앵커(A1 내지 Am)와 통신을 하면서 해당 참조지점에 대한 위치 정보를 데이터베이스(DB)에 저장한다. 상기 참조지점은 위치 인식 요청이 빈번하게 발생할 것으로 예측되는 지점 또는 이동객체의 이동이 빈번한 지점에 임의로 설정될 수 있다.
다음으로 포지셔닝 단계를 도시한 도 1의 (b)를 참조하면, 사용자에 의해 이동객체(SOI)에 대한 위치 인식 요청이 발생하는 경우, 상기 이동객체(SOI)는 복수의 앵커(A1 내지 Am)와 통신을 하면서 각 앵커와 현재 이동객체(SOI)에 대한 위치정보를 생성하고, 상기 트레이닝 단계에서 데이터베이스(DB)에 저장한 각 참조지점에 대한 위치정보와 생성된 위치정보를 비교하여 소정 범위 내에서 일치하는 참조지점을 선택한 후 이 선택된 참조지점을 기준으로 이동객체의 위치를 산출하여 사용자에게 전달한다.
상기와 같은 종래의 데이터베이스 상관법을 이용한 위치 인식 방법은 주로 실내 환경에서 채용되고 있는데, 실내 환경은 기물의 위치 변경 등에 따라 전파 특성 상 분산, 반사 및 회절 등이 발생하게 되고 이로 인해 무선 신호에는 오차 데이터가 항상 존재할 수 있는 단점이 있다. 즉, 종래의 데이터베이스 상관법을 이용한 위치 인식 방법은, 이동객체에 수신되는 신호가 앵커로부터 직선거리로 수신되는 가시선(Line Of Sight: LOS) 신호인지 분산, 반사 및 회절 등에 의해 직선거리로 수신되지 않는 비가시선(Non Line Of Sight: NLOS) 신호인지 판단하지 않는다. 따 라서, 사용되는 신호가 오차 데이터를 포함할 수 있는 비가시선 신호에 의한 것인 경우 전체적인 위치 인식 시스템의 위치 인식 정확도가 저하되는 문제점이 발생하게 된다.
본 발명은 전술한 종래 기술의 문제점을 해결하기 위해 제안된 것으로, 그 목적은 위치 인식에 사용되는 신호를 가시선 신호와 비가시선 신호로 구분하고, 위치 인식에 상기 비가시선 신호를 이용하게 되는 경우 비가시선 신호에 의한 데이터를 보정함으로써 위치 인식의 정확도를 향상시킬 수 있는 위치 인식 방법에 관한 것이다.
상기 목적을 달성하기 위한 기술적 구성으로서 본 발명은,
복수의 참조지점과 상기 각 참조지점으로부터 복수의 앵커 사이의 거리정보를 데이터베이스에 저장하여 이동객체의 위치를 인식하는데 적용하는 위치 인식 방법에 있어서,
상기 각 참조지점에서 상기 이동객체와 상기 복수의 앵커의 무선통신을 이용하여 상기 참조지점과 상기 복수의 앵커사이의 거리를 측정하고, 상기 참조지점별로 상기 각 앵커에 대해 가시선 신호에 의해 측정된 거리, 비가시선 신호에 의해 측정된 거리 및 상기 앵커와의 무선통신에 주로 사용되는 신호가 가시선 신호인지 비가시선 신호인지 구분하여 상기 데이터베이스에 저장하는 트레이닝 단계; 및
이동객체의 위치 인식 요청이 있는 경우, 상기 요청된 이동객체와 상기 복수의 앵커의 무선통신을 이용하여 상기 요청된 이동객체와 상기 복수의 앵커 사이의 거리를 측정하고, 상기 데이터베이스에 저장된 참조지점에 대한 거리와 비교하여 거리가 소정 범위 내에서 일치하는 참조지점을 선정한 후, 상기 선정된 참조지점을 이용하여 상기 이동객체의 위치를 검출하는 포지셔닝 단계
를 포함하는 위치 인식 방법을 제공한다.
바람직하게, 상기 트레이닝 단계는, 상기 각 참조지점에 이동객체를 위치시켜 상기 이동객체와 상기 복수의 앵커 사이의 무선통신을 통해 상기 각 참조지점과 상기 복수의 앵커 사이의 거리를 복수회 측정하는 단계; 상기 각 참조지점별로 각 앵커에 대해 가시선 신호에 의해 측정된 거리, 비가시선 신호에 의해 측정된 거리 및 상기 앵커와의 무선통신에 주로 사용되는 신호가 가시선 신호인지 비가시선 신호인지에 대한 정보를 상기 데이터베이스에 저장하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 트레이닝 단계 중, 상기 판단하는 단계는, 상기 각 참조지점에 위치한 이동객체와 상기 복수의 앵커 사이의 거리를 복수회 측정하여 측정된 거리의 평균 및 표준편차를 각각 구하는 단계; 상기 앵커에 대한 거리 중, 상기 표준편차보다 소정 임계치 이상 상기 평균으로부터 벗어난 거리가 상기 평균보다 큰 값이 존재하는 경우, 상기 평균보다 큰 값의 거리의 평균을 비가시선 신호에 의한 거리로 결정하고, 나머지 신호의 평균을 가시선 신호에 의한 거리로 결정하며, 해당 앵커에 대 한 거리는 주로 가시선 신호에 의한 것으로 결정하는 단계; 상기 앵커에 대한 거리 중, 상기 표준편차보다 소정 임계치 이상 상기 평균으로부터 벗어난 거리가 상기 평균보다 작은 값이 존재하는 경우, 상기 평균보다 작은 값의 거리의 평균을 가시선 신호에 의한 거리로 결정하고, 나머지 신호의 평균을 비가시선 신호에 의한 거리로 결정하며, 해당 앵커에 대한 거리는 주로 비가시선 신호에 의한 것으로 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 일실시형태에서, 상기 트레이닝 단계는, 상기 참조지점과 앵커의 좌표를 입력하고, 상기 참조지점과 앵커의 실제 직선거리를 계산하는 단계를 더 포함할 수 있다. 이 실시형태에서 상기 판단하는 단계는, 상기 각 참조지점에 위치한 이동객체와 상기 복수의 앵커 사이에 측정된 거리와 상기 실제 직선거리와 비교하는 단계; 상기 측정된 거리와 상기 직선거리의 차이가 소정 임계치보다 작은 경우 해당 거리의 평균을 가시선 신호에 의한 거리로 결정하고, 소정 임계치보다 큰 경우 해당 거리의 평균을 비가시선 신호에 의한 거리로 결정하는 단계; 상기 측정된 거리 중 가시선 신호에 의한 것이 비가시선 신호에 의한 것 보다 많을 경우 해당 앵커에 대한 거리는 주로 가시선 신호에 의한 것으로 결정하고, 상기 측정된 거리 중 비가시선 신호에 의한 것이 가시선 신호에 의한 것 보다 많을 경우 해당 앵커에 대한 거리는 주로 비가시선 신호에 의한 것으로 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
바람직하게, 상기 포지셔닝 단계는, 이동객체에 대한 위치 인식 요청을 수신 하는 단계; 상기 요청된 이동객체와 상기 복수의 앵커 사이의 무선통신을 통해 상기 요청된 이동객체와 상기 복수의 앵커 사이의 거리를 측정하고, 상기 요청된 이동객체와 상기 복수의 앵커 사이에 측정된 거리와 상기 데이터베이스에 저장된 상기 각 참조지점별로 각 앵커에 대해 상기 측정된 거리를 비교하여 각 앵커에 대한 거리가 소정 범위에서 일치하는 참조지점을 선정하는 단계; 및 상기 선정된 참조지점에 대해 상기 데이터베이스에 저장된 각 앵커에 대한 거리 및 해당 앵커의 거리 측정에 주로 사용된 신호가 가시선 신호인지 비가시선 신호인지에 따라 상기 요청된 이동객체와 상기 각 앵커에 사이의 거리를 결정하고, 상기 요청된 이동객체의 위치를 검출하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 포지셔닝 단계 중, 상기 참조지점을 선정하는 단계는, 상기 요청된 이동객체와 상기 복수의 앵커 사이의 무선통신을 통해 상기 요청된 이동객체와 상기 복수의 앵커 사이의 거리를 측정하고, 상기 요청된 이동객체와 상기 복수의 앵커 사이에 측정된 거리와 상기 데이터베이스에 저장된 상기 각 참조지점별로 각 앵커에 대해 상기 측정된 거리를 비교하는 단계; 상기 비교 결과, 상기 참조지점과 각 앵커에 대한 거리가 상기 요청된 이동객체와 각 앵커 사이에 측정된 거리와 소정범위 내에서 3개 이상 일치하는 참조지점을 후보군으로 선정하는 단계; 및 상기 후보군으로 선정된 참조지점 중 비가시선 신호를 주로 사용하여 통신하는 앵커의 수가 가장 적은 참조지점을 상기 요청된 이동객체의 위치 인식에 사용되는 참조지점으로 선정하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 상기 포지셔닝 단계 중, 이동객체의 위치를 검출하는 단계는, 상기 선 정된 참조지점과 비가시선 신호로 통신하는 앵커가 존재하지 않는 경우에는, 상기 이동객체와 상기 앵커 사이에 측정된 거리를 그대로 위치 검출에 이용할 수 있으며, 상기 선정된 참조지점과 비가시선 신호로 통신하는 앵커가 존재하는 경우에는, 해당 앵커와 상기 이동객체 사이에 측정된 거리를, 상기 선정된 참조지점과 해당 앵커 사이의 가시선 신호에 의한 거리와 비가시선 신호에 의한 거리의 비에 따라 보정하여 위치 검출에 이용할 수 있다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 다양한 실시형태에 대한 구성 및 작용을 더욱 상세하게 설명한다. 그러나, 본 발명의 실시형태는 여러 가지 다른 형태로 변형될 수 있으며, 본 발명의 범위가 이하 설명되는 실시형태로 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 실시형태는 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 본 발명을 더욱 완전하게 설명하기 위해서 제공되는 것이다.
본 발명의 위치 인식 방법은 크게 트레이닝 단계(training phase)와 포지셔닝 단계(positioning phase)로 이루어진다. 상기 트레이닝 단계는 위치 인식 시스템이 운용되는 환경에서 위치 인식을 위한 기반 조건을 마련하기 위한 단계이고, 포지셔닝 단계는 상기 트레이닝 단계가 완료된 상태에서 실제 원하는 이동객체에 대한 위치 인식을 실행하는 단계이다.
구체적으로, 본 발명의 트레이닝 단계는, 기설정된 참조지점에서 이동객체와 복수의 앵커의 무선통신을 이용하여 상기 참조지점과 상기 복수의 앵커사이의 거리 를 측정하고, 상기 참조지점별로 상기 각 앵커에 대해 가시선 신호에 의해 측정된 거리, 비가시선 신호에 의해 측정된 거리 및 상기 앵커와의 무선통신에 주로 사용되는 신호가 가시선 신호인지 비가시선 신호인지 구분하여 상기 데이터베이스에 저장하는 단계이다.
도 2를 참조하여, 상기 트레이닝 단계를 더욱 상세하게 설명한다.
먼저, 트레이닝 단계가 시작되면 기설정된 복수의 참조지점(RP)과 복수의 앵커 각각에 대한 좌표를 산출하여 데이터베이스에 저장한다(S21). 상기 참조지점은 사용자에 의해 임의로 설정될 수 있으며, 위치 인식 요청이 빈번하게 발생할 것으로 예측되는 지점 또는 이동객체의 이동이 빈번한 지점에 설정되는 것이 바람직하다. 상기 앵커도 전체 위치 인식 시스템이 적용되는 범위를 고려하여 사용자에 의해 그 수와 위치가 적절하게 결정될 수 있다. 상기 참조지점과 앵커는 사용자에 의해 위치가 결정되므로, 각 참조지점에서 각 앵커에 대한 실제 직선거리가 산출될 수 있다. 즉, 복수의 참조지점과 복수의 앵커 각각에 대한 좌표를 산출하여 데이터베이스에 저장하는 단계(S21)는 각 참조지점에서 각 앵커에 대한 실제의 직선거리를 결정하여 데이터베이스에 저장하는 단계이다.
다음으로, 위치 인식에 사용되는 무선통신을 이용하여 상기 참조지점과 앵커 사이의 거리를 측정한다(S22). 이를 위해, 기 설정된 참조지점에 위치 인식의 대상이 되는 이동객체를 위치시키고, 이 이동객체와 상기 복수의 앵커 사이에 무선통신 을 실행하여 거리를 측정한다. 통상적으로 이동객체와 앵커 사이에 이루어지는 무선통신 방식으로는 IEEE 802.15.4a 표준에 따른 통신 방식이 대표적으로 사용될 수 있으며, 기타 주지의 다양한 통신방식이 적용될 수 있다. 본 발명은 주로 장애물이 많고 전파환경이 자주 변경될 수 있는 실내에서 구현되는 것이므로, 이 무선통신에 의한 거리 측정은 복수회 실시되어 다수의 거리 정보를 취득하는 것이 바람직하다.
다음으로, 이전 단계(S22)에서 측정된 거리가 가시선 신호에 의한 거리인지 비가시선 신호에 의한 거리인지 판단한다(S23). 가시선(Line Of Sight: LOS) 신호란 참조지점에 위치한 이동객체와 앵커 사이에 무선통신이 직접 직선거리에서 이루어진 경우의 신호를 의미하며, 비가시선(Non Line Of Sight: NLOS) 신호한 반사, 회절, 분산 등에 의해 이동객체와 앵커 사이의 직선 경로가 아닌 경로로 전달된 신호를 의미한다. 즉, 가시선 신호에 의해 측정된 거리는 실제 거리와 거의 오차가 없으나(이동객체 자체가 갖는 오차범위 이내), 비가시선 신호에 의해 측정된 거리는 직선 경로 이외의 다른 경로를 통해 전달되므로 실제 직선거리보다 더 큰 값의 거리가 측정된다.
상기 가시선/비가시선 신호에 의한 거리를 판별하는 방법에는 크게 두가지가 사용될 수 있다. 첫째로, 복수회 측정된 거리의 평균과 표준편차를 이용하는 방법이 있으며, 둘째로 각 측정된 거리와 단계(S21)에서 산출된 실제 직선거리를 비교하는 방법이다.
전자의 방법은, 먼저 상기 각 참조지점에 위치한 이동객체와 상기 복수의 앵 커 사이의 거리를 복수회 측정하여 측정된 거리의 평균 및 표준편차를 각각 구한다. 이어, 상기 복수회 측정된 거리 중, 상기 표준편차보다 소정 임계치 이상 상기 평균으로부터 벗어난 거리를 검출한다. 이 검출된 거리가 상기 평균보다 큰 값인 경우에, 이를 비가시선 신호에 의해 측정된 거리로 판단하고 그 평균을 구하여 해당 앵커에 대한 비가시선 신호에 의해 측정된 거리로 결정한다. 나머지 신호는 가시선 신호에 의해 측정된 거리로 판단하고 그 평균을 구하여 해당 앵커에 대한 가시선 신호에 의해 측정된 거리로 결정한다. 이 경우는 가시선 신호에 의해 측정된 신호가 도미넌트(dominant)한 경우이므로 해당 앵커가 주로 수신하는 신호는 가시선 신호로 결정한다. 한편, 상기 표준편차보다 소정 임계치 이상 상기 평균으로부터 벗어난 거리가 상기 평균보다 작은 값인 경우에, 이를 가시선 신호에 의해 측정된 거리로 판단하고 그 평균을 구하여 해당 앵커에 대한 가시선 신호에 의해 측정된 거리로 결정한다. 나머지 신호는 비가시선 신호에 의해 측정된 거리로 판단하고 그 평균을 구하여 해당 앵커에 대한 비가시선 신호에 의해 측정된 거리로 결정한다. 이 경우는 비가시선 신호에 의해 측정된 신호가 도미넌트한 경우이므로 해당 앵커가 주로 수신하는 신호는 비가시선 신호로 결정한다. 이와 같은 가시선/비가시선 신호 판단은 비가시선 신호에 의해 측정된 거리가 항상 가시선 신호에 의해 측정된 거리보다 크다는 점을 이용한 것이다.
또한, 무선통신에 의해 측정된 거리와 실제 직선거리를 비교하는 방법은, 상기 각 참조지점에 위치한 이동객체와 상기 복수의 앵커 사이에 측정된 거리와 상기 실제 직선거리와 비교하여 상기 측정된 거리와 상기 직선거리의 차이가 소정 임계 치(통신장치인 이동객체 자체의 허용오차) 보다 작은 경우 해당 거리의 평균을 가시선 신호에 의한 거리로 결정하고, 소정 임계치보다 큰 경우 해당 거리의 평균을 비가시선 신호에 의한 거리로 결정하는 방법이다. 이 경우, 상기 측정된 거리 중 가시선 신호에 의한 것이 비가시선 신호에 의한 것 보다 많을 경우 해당 앵커에 대한 거리는 주로 가시선 신호에 의한 것으로 결정하고, 상기 측정된 거리 중 비가시선 신호에 의한 것이 가시선 신호에 의한 것 보다 많을 경우 해당 앵커에 대한 거리는 주로 비가시선 신호에 의한 것으로 결정하게 된다.
다음으로, 무선통신을 통해 측정된 거리가 가시선 신호에 의한 거리인지 비가시선 신호에 의한 거리인지 판단하는 단계(S23)에서 결정된 가시선 신호에 의한 거리, 비가시선 신호에 의한 거리 및 각 앵커에서 수신하는 신호가 주로 가시선 신호인지 비가시선 신호인지에 대한 정보가 각 참조지점별로 데이터베이스에 저장된다. 데이터베이스에 저장되는 각 참조지점별 데이터는 하기 표 1과 같을 수 있다.
참조지점 번호: 01
앵커번호 01 02 03 04 05
LOS 거리 10 20 30 47 55
NLOS 거리 60 120 90 150 170
실제직선거리 7 17 27 43 51
플래그 LOS LOS NLOS NLOS LOS
상기 표 1은 데이터베이스에 저장되는 하나의 참조지점에 대한 데이터만 일례로써 나타낸 것이다. 표 1은 01번 참조지점에 대해 각 앵커에 대한 가시선(LOS) 신호에 의한 거리 및 비가시선(NLOS) 신호에 의한 거리를 포함하고 있으며 플래그 란에는 해당 앵커와의 통신에서 주로 사용되는 신호가 가시선 신호인지 비가시선 신호인지에 대한 정보가 기재되어 있다. 예를 들어, 01번 참조지점에서는 01번 앵커와 가시선 신호에 의한 거리가 10이고, 비가시선 신호에 의한 거리가 60이고, 통신에 주로 사용되는 신호가 가시선(LOS) 신호라는 것을 의미한다. 또한, 01번 참조지점에에서는 03번 앵커와 가시선 신호에 의한 거리가 30 이고, 비가시선 경로에 의한 거리가 90이고 통신에 주로 사용되는 신호가 비가시선 신호(NLOS)라는 것을 의미한다. 각 참조지점 별로 기재된 앵커에 대한 거리 정보는 적어도 4개 이상의 앵커에 대해 기재되는 것이 바람직하다. 상기 표 1과 같은 거리 정보를 각 참조지점별로 데이터베이스에 저장함으로써 트레이닝 단계는 종료된다.
상기 포지셔닝 단계는, 이동객체의 위치 인식 요청이 있는 경우, 상기 요청된 이동객체와 상기 복수의 앵커의 무선통신을 이용하여 상기 요청된 이동객체와 상기 복수의 앵커 사이의 거리를 측정하고, 상기 데이터베이스에 저장된 참조지점에 대한 거리와 비교하여 거리가 소정 범위 내에서 일치하는 참조지점을 선정한 후, 상기 선정된 참조지점을 이용하여 상기 이동객체의 위치를 검출하는 단계이다.
도 3을 참조하여 본 발명의 트레이닝 단계를 더욱 상세하게 설명한다. 도 3은 본 발명의 일실시형태에 따른 위치 인식 방법의 포지셔닝 단계를 도시한 플로우 차트이다.
먼저, 이동객체에 대한 위치 인식 요청이 발생하면 위치 인식 시스템에서 이를 수신하여 이동객체에 대한 위치 인식을 위한 포지셔닝 단계가 시작된다(S31).
이어, 위치 인식이 요청된 이동객체와 상기 복수의 앵커 사이의 무선통신을 통해 상기 요청된 이동객체와 상기 복수의 앵커 사이의 거리를 측정하고, 상기 요청된 이동객체와 상기 복수의 앵커 사이에 측정된 거리와 상기 데이터베이스에 저장된 상기 각 참조지점별로 각 앵커에 대해 상기 측정된 거리를 비교하여 각 앵커에 대한 거리가 소정 범위에서 일치하는 참조지점을 선정한다(S32). 이 참조지점을 선정하는 단계는 도 4에 더욱 구체적으로 도시된다.
도 4는 도 3의 포지셔닝 단계 중 위치 인식에 사용되는 참조지점을 선정하는 단계를 도시한 플로우 차트이다.
도 4를 참조하면, 상기 참조지점을 선정하는 단계(도 3의 S32)는, 상기 위치 인식이 요청된 이동객체와 상기 복수의 앵커 사이의 무선통신을 통해 상기 요청된 이동객체와 상기 복수의 앵커 사이의 거리를 측정하고, 이 측정된 거리와 상기 데이터베이스에 저장된 상기 각 참조지점별로 각 앵커에 대해 상기 측정된 거리를 비교한다(S321). 즉, 위치 인식이 요청된 이동 객체와 각 앵커 사이에 측정된 거리와 데이터베이스에 참조지점별로 저장된 참조지점과 각 앵커와의 거리를 비교한다.
이어, 상기 참조지점과 각 앵커에 대한 거리가 상기 요청된 이동객체와 각 앵커 사이에 측정된 거리와 소정범위 내에서 3개 이상 일치하는 참조지점을 후보군으로 선정한다(S322). 즉, 위치 인식이 요청된 이동 객체와 각 앵커 사이에 측정된 거리와 유사한 각 앵커와의 거리를 3개 이상 갖는 참조지점을 후보군으로 선정한다.
이어, 상기 후보군으로 선정된 참조지점 중 비가시선 신호를 주로 사용하여 통신하는 앵커의 수가 가장 적은 참조지점을 상기 요청된 이동객체의 위치 인식에 사용되는 참조지점으로 선정한다(S323). 즉, 상기 표 1에 저장된 것과 같이, 유사한 거리값을 갖는 것으로 판단된 앵커에서 측정된 거리가 주로 비가시선 신호에 의한 것이 많은 참조지점은 배제하고, 주로 가시선 신호에 의한 거리를 갖는 참조지점을 선정한다. 예를 들어, 상기 참조지점과 각 앵커에 대한 거리와 소정 범위 내에서 일치하는 앵커와의 거리가 세 개 이상인 세 개의 참조지점(01번, 02번, 03번이라 함)이 후보군으로 선정되었다고 하면, 01번 참조지점은 유사한 거리를 갖는 세 개의 앵커와의 거리가 모두 가시선 신호에 의한 것이고, 02번 참조지점은 두 개의 앵커와의 거리가 가시선 신호에 의한 것이고 하나의 앵커와의 거리가 비가시선 신호에 의한 것이며, 03번 참조지점은 하나의 앵커와의 거리가 가시선 신호에 의한 것이고 두 개의 앵커와의 거리가 비가시선 신호에 의한 것인 경우, 01번 참조지점을 거리 인식을 위한 참조지점으로 선정한다.
도 3을 다시 참조하면, 상기와 같이 위치 인식에 사용될 참조지점이 선정된 후, 상기 선정된 참조지점에 대해 상기 데이터베이스에 저장된 각 앵커에 대한 거리 및 해당 앵커의 거리 측정에 주로 사용된 신호가 가시선 신호인지 비가시선 신호인지에 따라 상기 요청된 이동객체와 상기 각 앵커에 사이의 거리를 결정하고, 상기 요청된 이동객체의 위치를 검출한다(S33). 상기 단계(S33)에서, 상기 선정된 참조지점과 비가시선 신호로 통신하는 앵커가 존재하지 않는 경우에는, 상기 이동객체와 상기 앵커 사이에 측정된 거리를 그대로 위치 검출에 이용한다. 한편, 상기 선정된 참조지점과 비가시선 신호로 통신하는 앵커가 존재하는 경우, 해당 앵커와 상기 이동객체 사이에 측정된 거리를, 상기 선정된 참조지점과 해당 앵커 사이의 가시선 신호에 의한 거리와 비가시선 신호에 의한 거리의 비에 따라 보정하여 위치 검출에 이용한다. 예를 들어, 위치 인식에 사용되는 것으로 선정된 참조지점이 표 1에 기재된 것과 같이 01번 참조지점이고 03번 앵커와의 거리를 이용하여야 한다고 가정한다. 상기 03번 앵커는 01번 참조지점과 가시선 신호에 의한 거리가 30, 비가시선 신호에 의한 거리가 90이므로 양 거리의 비가 1:3이다. 이 경우, 위치 인식이 요청된 이동객체와 03번 앵커와의 거리가 120라고 하면, 상기 03번 앵커의 가시선 신호에 의한 거리와 비가시선 신호에 의한 거리의 비인 1:3을 이용하여 상기 위치 인식이 요청된 이동객체와 03번 앵커와의 거리를 40으로 보정한다. 따라서, 가시선 신호에 의한 거리로 보정된 거리를 위치 인식에 사용할 수 있게 됨으로써 더욱 정확한 위치 인식이 이루어질 수 있게 된다.
이상에서 설명한 바와 같이, 본 발명에 따르면, 위치 인식 방법의 트레이닝 단계에서 참조지점과 앵커에 대한 거리 정보를 가시선 신호에 의한 거리, 비가시선 신호에 의한 거리 및 해당 앵커와 통신에 주로 사용되는 신호가 가시선 신호인지 비가시선 신호에 의한 것인지를 데이터베이스에 저장하고, 포지셔닝 단계에서 거리 인식을 위한 참조지점을 선정할 때 다수의 가시선 신호에 의한 거리를 갖는 참조지점을 선정하고 이에 더하여 비가시선 신호에 의한 거리를 가시선 신호에 의한 거리로 보정함으로써, 전파환경이 수시로 변할 수 있는 실내환경에서 이동객체의 위치를 더욱 정확하게 인식할 수 있는 효과가 있다.

Claims (8)

  1. 복수의 참조지점과 상기 각 참조지점으로부터 복수의 앵커 사이의 거리정보를 데이터베이스에 저장하여 이동객체의 위치를 인식하는데 적용하는 위치 인식 방법에 있어서,
    상기 각 참조지점에 이동객체를 위치시켜 상기 이동객체와 상기 복수의 앵커 사이의 무선통신을 통해 상기 각 참조지점과 상기 복수의 앵커 사이의 거리를 복수회 측정하는 단계, 상기 측정된 거리가 가시선 신호에 의한 거리인지 비가시선 신호에 의한 거리인지 판단하는 단계 및 상기 각 참조지점별로 각 앵커에 대해 가시선 신호에 의해 측정된 거리, 비가시선 신호에 의해 측정된 거리 및 상기 앵커와의 무선통신에 주로 사용되는 신호가 가시선 신호인지 비가시선 신호인지에 대한 정보를 상기 데이터베이스에 저장하는 단계를 포함하는 트레이닝 단계; 및
    이동객체에 대한 위치 인식 요청을 수신하는 단계, 상기 요청된 이동객체와 상기 복수의 앵커 사이의 무선통신을 통해 상기 요청된 이동객체와 상기 복수의 앵커 사이의 거리를 측정하고, 상기 요청된 이동객체와 상기 복수의 앵커 사이에 측정된 거리와 상기 데이터베이스에 저장된 상기 각 참조지점별로 각 앵커에 대해 상기 측정된 거리를 비교하여 각 앵커에 대한 거리가 소정 범위에서 일치하는 참조지점을 선정하는 단계, 및 상기 선정된 참조지점에 대해 상기 데이터베이스에 저장된 각 앵커에 대한 거리 및 해당 앵커의 거리 측정에 주로 사용된 신호가 가시선 신호인지 비가시선 신호인지에 따라 상기 요청된 이동객체와 상기 각 앵커에 사이의 거리를 결정하고, 상기 요청된 이동객체의 위치를 검출하는 단계를 포함하는 포지셔닝 단계
    를 포함하는 위치 인식 방법.
  2. 삭제
  3. 제1항에 있어서, 상기 판단하는 단계는,
    상기 각 참조지점에 위치한 이동객체와 상기 복수의 앵커 사이의 거리를 복수회 측정하여 측정된 거리의 평균 및 표준편차를 각각 구하는 단계;
    상기 앵커에 대한 거리 중, 상기 표준편차보다 소정 임계치 이상 상기 평균으로부터 벗어난 거리가 상기 평균보다 큰 값이 존재하는 경우, 상기 평균보다 큰 값의 거리의 평균을 비가시선 신호에 의한 거리로 결정하고, 나머지 신호의 평균을 가시선 신호에 의한 거리로 결정하며, 해당 앵커에 대한 거리는 주로 가시선 신호에 의한 것으로 결정하는 단계;
    상기 앵커에 대한 거리 중, 상기 표준편차보다 소정 임계치 이상 상기 평균으로부터 벗어난 거리가 상기 평균보다 작은 값이 존재하는 경우, 상기 평균보다 작은 값의 거리의 평균을 가시선 신호에 의한 거리로 결정하고, 나머지 신호의 평균을 비가시선 신호에 의한 거리로 결정하며, 해당 앵커에 대한 거리는 주로 비가시선 신호에 의한 것으로 결정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 위치 인식 방법.
  4. 제1항에 있어서, 상기 트레이닝 단계는,
    상기 참조지점과 앵커의 좌표를 입력하고, 상기 참조지점과 앵커의 실제 직선거리를 계산하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 위치 인식 방법.
  5. 제4항에 있어서, 상기 판단하는 단계는,
    상기 각 참조지점에 위치한 이동객체와 상기 복수의 앵커 사이에 측정된 거리와 상기 실제 직선거리와 비교하는 단계;
    상기 측정된 거리와 상기 직선거리의 차이가 소정 임계치보다 작은 경우 해당 거리의 평균을 가시선 신호에 의한 거리로 결정하고, 소정 임계치보다 큰 경우 해당 거리의 평균을 비가시선 신호에 의한 거리로 결정하는 단계;
    상기 측정된 거리 중 가시선 신호에 의한 것이 비가시선 신호에 의한 것 보다 많을 경우 해당 앵커에 대한 거리는 주로 가시선 신호에 의한 것으로 결정하고, 상기 측정된 거리 중 비가시선 신호에 의한 것이 가시선 신호에 의한 것 보다 많을 경우 해당 앵커에 대한 거리는 주로 비가시선 신호에 의한 것으로 결정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 위치 인식 방법.
  6. 삭제
  7. 제1항에 있어서, 상기 참조지점을 선정하는 단계는,
    상기 요청된 이동객체와 상기 복수의 앵커 사이의 무선통신을 통해 상기 요청된 이동객체와 상기 복수의 앵커 사이의 거리를 측정하고, 상기 요청된 이동객체와 상기 복수의 앵커 사이에 측정된 거리와 상기 데이터베이스에 저장된 상기 각 참조지점별로 각 앵커에 대해 상기 측정된 거리를 비교하는 단계;
    상기 비교 결과, 상기 참조지점과 각 앵커에 대한 거리가 상기 요청된 이동객체와 각 앵커 사이에 측정된 거리와 소정범위 내에서 3개 이상 일치하는 참조지점을 후보군으로 선정하는 단계; 및
    상기 후보군으로 선정된 참조지점 중 비가시선 신호를 주로 사용하여 통신하는 앵커의 수가 가장 적은 참조지점을 상기 요청된 이동객체의 위치 인식에 사용되는 참조지점으로 선정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 위치 인식 방법.
  8. 제1항에 있어서, 이동객체의 위치를 검출하는 단계는,
    상기 선정된 참조지점과 비가시선 신호로 통신하는 앵커가 존재하지 않는 경우, 상기 이동객체와 상기 앵커 사이에 측정된 거리를 그대로 위치 검출에 이용하는 단계; 및
    상기 선정된 참조지점과 비가시선 신호로 통신하는 앵커가 존재하는 경우, 해당 앵커와 상기 이동객체 사이에 측정된 거리를, 상기 선정된 참조지점과 해당 앵커 사이의 가시선 신호에 의한 거리와 비가시선 신호에 의한 거리의 비에 따라 보정하여 위치 검출에 이용하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 위치 인식 방법.
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