KR101058296B1 - 모바일 디바이스에 대한 실시간 위치 추적 방법 및 시스템 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 무선 랜 환경에서 무선신호세기를 근거로 단말기의 위치를 실시간으로 추적할 때 컴퓨팅 파워를 줄이고 정확도를 향상시키는 기술에 관한 것이다. 이러한 본 발명은 캘리브레이션 포인트를 선정한 후 각 캘리브레이션 포인트마다 임의의 개수 만큼의 무선신호세기를 액세스포인트로부터 수신하여 그 결과치를 근거로 무선신호세기의 평균값과 표준편차 등 위치 추정에 필요한 데이터를 생성하거나 보간하는 제1과정과; 클라이언트로부터 무선신호세기를 실시간으로 수신하여 그에 따른 위치이력정보를 누적하고, 그 위치이력정보를 이용하여 임의의 개수 만큼의 이전위치를 구한 후 이 이전위치, 평균속도벡터 및 시간을 근거로 해당 클라이언트의 예측위치를 계산하는 제2과정과; 이전위치를 근거로 후보 캘리브레이션 포인트를 지정한 후, 클라이언트로부터 수신한 무선신호세기가 각 후보 캘리브레이션 포인트에서 발생할 확률을 구하기 위해 상기의 예측위치부터 각 후보 캘리브레이션 포인트 간 거리에 따른 가중치를 적용한 베이시안 확률을 구하고, 그 확률을 근거로 클라이언트의 추정위치를 구하는 제3과정과; 상기 추정위치와 상기 예측위치 사이의 거리차를 존 임계치와 비교하여 그 비교 결과에 따라 구한 추정위치를 추정위치로 인정하거나 인정하지 않는 제4과정에 의해 달성된다.

Description

모바일 디바이스에 대한 실시간 위치 추적 방법 및 시스템{REAL-TIME POSITION TRACING METHOD AND SYSTEM FOR MOBILE DEVICE}
본 발명은 무선 랜 환경에서 무선신호세기를 근거로 단말기의 위치를 실시간으로 추적하는 기술에 관한 것으로, 특히 실시간 위치 추적 시스템에서 컴퓨팅 파워를 줄이고 정확도를 향상시킬 수 있도록 한 모바일 디바이스에 대한 실시간 위치 추적 방법 및 시스템에 관한 것이다.
실시간 위치추적 서비스 혹은 시스템(RTLS: Real-Time Locating Service(System))은 실내 위치추적 서비스(IPS: Indoor Positioning Service)라고도 불리는 것으로, 이동통신망 기반의 위치 기반 서비스(LBS: Location-Based Service)와 동일하게 사람 혹은 사물의 위치를 확인하거나 추적하는 서비스이지만, 주로 근거리 및 실내와 같은 제한된 공간에서 위치를 확인하거나 추적하는데 사용된다.
GPS는 LBS에서 주로 사용되는 기법으로 위성신호를 이용하여 위치를 추정하는데 이 방법은 실내 환경에서의 위치를 추정하는데 한계가 있다. 하지만 상기 RTLS는 Wi-Fi(IEEE 802.11b/g/n), Zigbee(IEEE 802.15.4), UWB, 블루투스(Bluetooth), RFID 등과 같은 근거리 통신 기술을 이용하여 실내 환경에서 위치 추정을 가능하게 한다. 또한 Wi-Fi의 경우, 이미 구축되어 있는 인프라를 이용해 바로 사용이 가능하며 위치 추정과 동시에 데이터 통신이 가능하므로 다양한 서비스가 가능하다는 이점이 있다. 위치 기반 서비스(LBS)는 GPS와 RTLS 등 위치 추정 기술을 이용하여 위치 기반한 다양한 서비스를 의미하여, 본 발명에서 제시하는 내용 또한 이러한 LBS를 가능하게 한다.
종래의 실시간 위치추적 시스템에서 무선신호세기(RSSI: Received Signal Strength Indicator)를 이용한 캘리브레이션(calibration) 방식은 각도나 시간과 같은 다른 인자를 이용하여 위치를 추적하는 방식에 비하여 비교적 정확도가 우수하지만, 전체 캘리브레이션 포인트들에 대해 모두 확률 연산을 수행하게 되어 있었다. 따라서, 확률을 기반으로 모든 캘리브레이션 포인트들에 대하여 모바일 디바이스의 위치를 추정할 때 그에 따른 확률을 매번 계산해야 하므로 캘리브레이션 포인트(calibration points)가 많아질수록 연산량이 많아지는 단점이 있었다.
따라서, 본 발명의 목적은 캘리브레이션 포인트마다 무선신호세기를 측정하여 그에 따른 데이터베이스를 구축하고, 이를 기반으로 가중치를 적용한 베이시안 확률적 접근방식에 보정 알고리즘을 적용하여 연산량을 줄이면서 단말기의 위치를 추정하도록 함으로써, 비용 대비 정확한 위치 추정이 가능하도록 하는데 있다.
상기와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명은, 캘리브레이션 포인트를 선정한 후 각 캘리브레이션 포인트마다 임의의 개수 만큼의 무선신호세기를 액세스포인트로부터 수신하여 그 결과치를 근거로 무선신호세기의 평균값과 표준편차 등 위치 추정에 필요한 데이터를 생성하거나 보간하는 제1과정과; 클라이언트로부터 무선신호세기를 실시간으로 수신하여 그에 따른 위치이력정보를 누적하고, 그 위치이력정보를 이용하여 임의의 개수 만큼의 이전위치를 구한 후 이 이전위치, 평균속도벡터 및 시간을 근거로 해당 클라이언트의 예측위치를 계산하는 제2과정과; 이전위치를 근거로 후보 캘리브레이션 포인트를 지정한 후, 클라이언트로부터 수신한 무선신호세기가 각 후보 캘리브레이션 포인트에서 발생할 확률을 구하기 위해 상기의 예측위치부터 각 후보 캘리브레이션 포인트 간 거리에 따른 가중치를 적용한 베이시안 확률을 구하고, 그 확률을 근거로 클라이언트의 추정위치를 구하는 제3과정과; 상기 추정위치와 상기 예측위치 사이의 거리차를 존 임계치와 비교하여 그 비교 결과에 따라 구한 추정위치를 추정위치로 인정하거나 인정하지 않는 제4과정으로 이루어짐을 특징으로 한다.
상기와 같은 목적을 달성하기 위한 또 다른 본 발명은, 클라이언트로부터 송신되는 무선신호세기(RSSI)를 수신하여 이를 위치추정 컴포넌트에 전달하는 무선신호세기 수신 컴포넌트와; 클라이언트에 대한 위치 추정에 앞서 측정 대상 지역 내의 임의의 지점을 선택하여 무선신호세기를 수신하고, 수신된 무선신호세기를 근거로 무선신호세기의 평균값과 표준편차 등 위치 추정에 필요한 데이터를 생성하거나 보간 및 저장하는 역할을 수행하는 캘리브레이션 컴포넌트와; 클라이언트로부터 무선 신호세기를 실시간으로 수신하여 누적한 위치이력정보를 근거로 임의의 개수 만큼의 이전위치를 구한 후 이 이전위치, 평균속도벡터 및 시간을 근거로 해당 클라이언트의 예측위치를 계산한 다음, 이전위치를 근거로 후보 캘리브레이션 포인트를 지정한 후 상기의 예측위치부터 각 후보 캘리브레이션 포인트 간 거리에 따른 가중치를 적용한 베이시안 확률을 구하고, 그 확률을 근거로 클라이언트의 위치를 추정한 후, 그 추정된 위치와 예측위치와의 거리를 존 임계치와 비교하여 추정위치를 인정하거나 인정하지 않는 위치추정 컴포넌트와; 측정 대상 지역 내의 각 클라이언트의 위치이력정보를 누적 관리하여 다음 위치 추정시 필요한 데이터를 제공하는 위치이력정보 컴포넌트로 구성함을 특징으로 한다.
본 발명은 캘리브레이션 포인트마다 무선신호세기를 측정하여 그에 따른 데이터베이스를 구축하고, 이를 기반으로 거리에 따른 가중치를 적용한 베이시안 확률적 접근방식에 보정 알고리즘을 적용하여 단말기의 위치를 추정하도록 함으로써, 컴퓨팅 파워를 줄이면서 비용 대비 정확한 위치 추정이 가능한 효과가 있다.
예를 들어, 실시간으로 다수의 클라이언트의 위치 추적 시 모든 캘리브레이션 포인트를 사용하지 않고 일부의 캘리브레이션 포인트, 예를 들어, 총 연산에 사용된 4,404,960 개의 캘리브레이션 포인트 중 1,609,612 개의 캘리브레이션 포인트만 사용함으로써 36%의 포인트만으로도 클라이언트의 위치를 추적할 수 있게 되어 그만큼 컴퓨팅 파워가 감소되는 효과가 있다.
또한, 보간을 통해 무선신호세기에 대한 수집비용을 절감할 수 있도록 함으로 써, LBS를 구축함에 있어 저비용으로 위치추정시스템을 구현할 수 있는 효과가 있다.
또한, 무선 랜을 이용하여 위치추정을 할 경우 위치추정과 동시에 데이터 통신이 가능하므로 보다 다양한 서비스 제공이 가능하게 되고 실외뿐만 아니라 실내에서도 위치추정이 가능하게 되는 효과가 있다.
이하, 첨부한 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 상세히 설명하면 다음과 같다.
본 발명에 의한 모바일 디바이스 실시간 위치 추적 시스템은 도 1에 도시한 바와 같이 크게, 무선신호세기 수신 컴포넌트(1), 캘리브레이션 컴포넌트(2), 위치추정 컴포넌트(3), 위치이력정보 컴포넌트(4)로 구성한다.
본 발명은 무선신호세기를 이용하는 방법 중 캘리브레이션(Calibration) 방식을 이용한다. 후술할 캘리브레이션 포인트(Calibration Point)란 캘리브레이션(Calibration)을 행하는 지점을 말하고, 캘리브레이션이란 위치 측정 지역 내에 무선신호세기를 임의의 지점마다 미리 측정하여 측정 기준치로 사용하는 것을 말한다.
무선신호세기 수신 컴포넌트(1)는 클라이언트로부터 송신되는 무선신호세기(RSSI)를 수신하여 이를 위치추정 컴포넌트(3)에 전달한다. 여기서, 클라이언트란 노트북 컴퓨터, 개인휴대정보단말기(PDA), PMP(PMP: Portable Multimedia Player), 스마트 폰 등의 모바일 디바이스와 능동형 태그 등 무선신호세기를 송신 할 수 있는 각종 단말기를 의미한다.
캘리브레이션 컴포넌트(2)는 클라이언트에 대한 위치 추정을 하기 전 사전 프로세스를 수행하는 것으로, 측정 대상 지역 내의 임의의 지점을 선택하여 무선신호세기를 수집하고, 그 수집된 무선신호세기 데이터를 가공, 보간 및 저장하는 역할을 수행한다.
위치추정 컴포넌트(3)는 상기 무선신호세기 수신 컴포넌트(1)로부터 전달받은 무선신호세기를 바탕으로 클라이언트의 위치를 추정한다.
위치이력정보 컴포넌트(4)는 측정 대상 지역 내의 각 클라이언트의 위치이력정보를 누적 관리하여 다음 위치 추정시 필요한 데이터를 제공한다.
상기 도 1에서와 같은 실시간 위치 추적 시스템에서의 클라이언트에 대한 위치 추정과정을 도 2의 신호 흐름도와 도 3 및 도 4의 설명도를 참조하여 상세히 설명하면 다음과 같다.
먼저, 위치 추정을 수행하기 전 상기 캘리브레이션 컴포넌트(2)는 캘리브레이션 포인트를 선정한 후, 클라이언트가 각 캘리브레이션 포인트마다 액세스포인트(AP)로부터 임의의 개수 만큼의 무선신호세기를 수신하여 상기 무선신호세기 수신 컴포넌트(1)를 통해 수집하고, 그 수집된 무선신호세기를 근거로 무선신호세기의 평균값과 표준편차 등 위치 추정에 필요한 데이터를 가공한다.(S1)
그런데, 캘리브레이션 지역이 매우 넓을 경우에는 그 지역 내의 모든 캘리브레이션 포인트마다 무선신호세기를 측정하는 것이 현실적으로 어려우므로 보간(interpolation)을 이용하도록 하였다.(S2)
여기서, 보간이란 어떤 간격을 갖는 두 개 이상의 값에 대한 함수를 알고 있는 경우, 그 사이 임의의 x에 대한 함수값 f(x)를 추정하는 것을 말한다.
상기 제2단계(S2)는 반드시 수행하는 단계가 아니라 선택적으로 수행하는 단계이며, 캘리브레이션 작업을 보다 효율적으로 수행하기 위하여 상기 무선신호세기를 직접 측정하는 대신 상기 보간이라는 수학적 접근 방식으로 구하는 단계이다.
예를 들어, 지점 A,B에 대한 무선신호세기을 알고 있고, 이를 근거로 지점 C의 무선신호세기를 구하기 위해 보간을 이용하는 경우 이 보간에 대한 수학식은 아래의 [수학식1]로 표현된다. 여기서, SAi,SBi,SCi는 각각 지점 A,B,C에 대한 무선신호세기를 나타내고, d1은 C와 A 사이의 거리를, d2는 C와 B 사이의 거리를 나타낸다.
Figure 112008064246767-pat00001
상기 보간법을 적용하는 경우 캘리브레이션 포인트에 대한 무선신호세기를 실제 측정하는 것에 비하여 정확도는 8∼9% 감소하지만 비용을 6.3배 줄일 수 있으므로 비용 대비 아주 효율적인 측정방법이라 할 수 있다.
이후, 실시간 위치 추적 시스템은 클라이언트로부터 무선신호세기를 실시간으로 수신한다.(S3)
이어서, 상기 실시간 위치 추적 시스템은 각 클라이언트의 위치이력정보를 누적하여 위치이력정보 컴포넌트(4)에 저장한다. 그리고, 도 3에서와 같이, 상기 저장 된 위치이력정보를 이용하여 임의의 개수 만큼의 이전위치(P02)를 구한 후 이 이전위치(P02), 평균속도벡터 및 시간을 근거로 해당 클라이언트의 예측위치(P01)를 계산한다.(S4)
도 4에서 상기 예측위치(P01)는 최종적으로 구하고자 하는 추정위치(P03)의 예측 범위를 파악하기 위한 것으로, 이 예측위치(P01) 자체가 추정위치(P03)는 아님을 명시한다. 상기 평균속도벡터를 X,Y 좌표에 따라 Vx,Vy라 하고, 예측위치를 Xpredict,Ypredict, 이전위치를 Xprevious,Yprevious라고 할 때 예측위치 Xpredict,Ypredict는 아래의 [수학식2]로 표현된다.
Figure 112008064246767-pat00002
이후, 위치추정 컴포넌트(3)는 모든 캘리브레이션 포인트에 대해 매번 베이시안 확률을 계산하는데 따른 컴퓨팅 파워를 줄이기 위하여, 후보 캘리브레이션 포인트(Candidate Calibration Points)를 선정한다.(S5)
상기 후보 캘리브레이션 포인트는 도 3에서, 이전위치(P02)로부터 후보 임계치(Candidate Threshold) 이내에 속한 캘리브레이션 포인트('○'로 표기)를 의미하는 것으로, 전체의 캘리브레이션 포인트 중에서 일부가 이 후보 캘리브레이션 포인트로 선택되는 것을 알 수 있다. 이와 같이 후보 캘리브레이션 포인트를 선택하는 이유는 추정위치가 나타날 것으로 예상되는 영역을 미리 제한함으로써 연산 대상을 줄이기 위함이다. 실시간 위치 추적에 중요한 요소는 실시간성이기 때문에 연산량을 줄이는 것은 중요한 성능 요소가 된다. 상기 후보 임계치는 실내 환경에 따라 조정되는 값이며 본 발명을 위한 실험 데이터에서는 수 미터(예: 8M)로 설정하는 것이 바람직하다.
이어서, 위치추정 컴포넌트(3)는 상기 후보 캘리브레이션 포인트마다 거리에 따른 가중치를 적용한 베이시안 확률을 적용하여 클라이언트로부터 수신한 무선신호세기가 각 후보 캘리브레이션 포인트에서 발생할 확률을 구한다.(S6)
상기 베이시안 확률은 아래의 [수학식3]으로 표현되는데, 이 [수학식3]은 우도(likelihood)와 사전 확률을 구하는 것으로 계산된다.
Figure 112008064246767-pat00003
여기서,
Figure 112008064246767-pat00004
는 캘리브레이션 포인트에서 관측된 무선신호세기의 값이고,
Figure 112008064246767-pat00005
는 캘리브레이션 포인트의 위치를 나타내고,
Figure 112008064246767-pat00006
는
Figure 112008064246767-pat00007
가 발생하였을 때
Figure 112008064246767-pat00008
가 발생할 확률로 베이시안 확률이다. 그리고,
Figure 112008064246767-pat00009
는
Figure 112008064246767-pat00010
가 발생하였을 때
Figure 112008064246767-pat00011
가 발생할 확률로 우도를 의미한다.
Figure 112008064246767-pat00012
는
Figure 112008064246767-pat00013
가 발생할 확률로 사전확률을 의미한다.
클라이언트가 임의의 시간마다 무선신호세기를 송신하면, 상기 제1단계(S1)에서 구한 무선신호세기의 평균값과 표준편차를 이용하여 그 무선신호세기가 각 후보 캘리브레이션 포인트에서 발생할 확률을 가우스 분포(Gaussian Distribution)로 구하 게 되는데, 이 결과치가 상기 우도이다.
그리고, 상기 사전확률은 상기 예측위치(P01)와 각 후보 캘리브레이션 포인트와의 거리차를 거리에 대한 가중치를 갖는 확률로 환산된 확률이다. 다시 말해서, 상기 사전확률은 상기 예측위치(P01)로부터 거리가 멀어지면 작아지고 가까워지면 커지는 성질을 갖는 확률이다.
예를 들어, 거리차를 일정 간격마다 몇 개가 존재하는지 히스토 함수를 이용하여 구한다. 즉, 거리간격을 1M라고 했을 때 거리차가 0M부터 1M 범위를 갖는 값이 몇 개인지, 거리차가 1M부터 2M 사이가 몇 개인지를 최대 거리차까지 구한다. 상기 거리간격은 실내 환경의 넓이에 따라 조정이 가능하다. 여기서, 거리간격이란 히스토 함수의 각 계급의 계급간격을 의미한다.
상기의 히스토 함수 결과에 대해 0M부터 각각의 간격마다 누적값을 구하고, 그 누적값의 최대치로 각각의 누적값을 나누면 확률을 구할 수 있다. 구하고자 하는 가중치 확률값은 거리가 멀어질수록 작아져야 하므로 1에서 상기 각각의 확률을 빼면 사전확률을 구할 수 있다.
앞에서 구한 우도와 사전확률을 베이시안 확률 공식에 적용하면 각 포인트마다 클라이언트가 송신한 무선신호세기가 발생할 확률을 구할 수 있다. 여기서, 확률은 전체 캘리브레이션 포인트에 대한 확률이 아니라, 후보 임계치 내의 후보 캘리브레이션 포인트 만큼의 포인트들에 대한 확률이다. 이 포인트들 중에서 가장 확률이 높은 임의의 개수만큼의 포인트를 선정하여 클라이언트의 추정위치를 구한다. 본 실시예에서는 3개의 포인트를 기준으로 실험하였다. 이와 같은 경우 캘리브레이션 포인트 중에서 확률이 가장 높은 포인트 3개를 P1,P2,P3라 하고, 각 지점에서 무선신호세기가 발생할 확률을 L1,L2,L3라고 하면 추정위치(L)는 아래의 [수학식4]으로 표현된다.
Figure 112008064246767-pat00014
이후, 상기 제6단계(S6)에서 구한 추정위치의 거리차를 존 임계치(Zone Threshold)와 비교하여 그 비교 결과에 따라 구한 추정위치를 추정위치로 인정하거나 인정하지 않는다. 예를 들어, 도 4에서 만약 추정위치(P03)와 예측위치(P01) 사이의 거리차가 상기 존 임계치보다 작으면 구한 추정위치를 추정위치로 인정하지만 큰 경우에는 제6단계(S6)로 복귀한 후 후보 캘리브레이션 포인트가 아닌 전체 캘리브레이션 포인트를 대상으로 가장 확률이 높은 임의의 개수의 포인트를 구하여 추정위치를 다시 구한다.(S7)
이와 같이 존 임계치를 설정하는 이유는 연산량을 줄이기 위해 후보 임계치를 이용하여 캘리브레이션 포인트 개수를 제한하였으나, 이로 인해 클라이언트의 추정 위치와 예측 위치 사이의 거리가 존 임계치를 넘어갈 경우, 오차범위가 커질 가능성이 높은 추정 위치라고 판단하여 전체 캘리브레이션 포인트를 사용한 위치 추정을 통해 오차를 줄이기 위함이다.
상기 존 임계치 또한 환경에 따라 적합한 값으로 설정하게 되며, 본 발명의 실시예에서는 5M로 설정하였다.
상기와 같은 일련의 과정을 통해 클라이언트에 대한 추정위치를 구한 후 무선신호세기에 포함된 노이즈를 제거하기 위해 칼만 필터 등 필터 알고리즘을 적용하여 오차를 줄이는 과정을 수행한다.(S8)
본 발명의 다른 실시예로써, 상기와 같은 무선신호세기를 이용하여 실시간 위치 추적을 하는 시스템으로, 캘리브레이션 컴포넌트(2)가 캘리브레이션 포인트마다 무선신호세기를 측정하고, 무선신호세기 수신 컴포넌트(1)가 실시간으로 무선신호세기를 수신하고, 위치추정 컴포넌트(3)가 후보 캘리브레이션 포인트와 베이시안 확률을 이용하여 클라이언트의 위치를 추정하고 그 위치추정 정보를 위치이력정보 컴포넌트(4)에 누적하여 관리하는 실시간 위치 추적 시스템에 있어서, 본 시스템을 서비스 푸쉬 시스템과 연결하여 클라이언트가 특정 지역으로 진입하거나 그 지역으로부터 진출하는 것을 파악하면서, 현재 클라이언트의 상황에 적당한 특정 컨텐츠나 서비스를 제공한다.
본 발명의 또 다른 실시예로써, 상기 실시간 위치 추적 시스템에 있어서, 실외 환경뿐만 아니라 실내 환경에서 클라이언트가 목적지 정보를 입력하면 상기와 같은 과정을 통해 획득한 클라이언트의 위치추정 결과를 근거로 클라이언트를 목적지까지 안내해 주면서 클라이언트의 현재 위치를 실시간으로 알려주는 서비스를 제공한다.
본 발명의 또 다른 실시예로써, 상기 실시간 위치 추적 시스템에 있어서, 상기와 같은 과정을 통해 클라이언트의 위치를 실시간으로 추정하여 결과치를 저장하는 서버와 연결하고, 클라이언트의 이동 방향 및 패턴을 분석하여 각 클라이언트가 어 느 지역을 자주 가는지, 특정 지역 출몰 후 어느 지역을 방문하는지 등의 정보를 추론하여 그에 상응되는 마케팅 정보를 제공한다.
이상에서 본 발명의 바람직한 실시예에 대하여 상세히 설명하였지만, 본 발명의 권리범위가 이에 한정되는 것이 아니라 다음의 청구범위에서 정의하는 본 발명의 기본 개념을 바탕으로 보다 다양한 실시예로 구현될 수 있으며, 이러한 실시예들 또한 본 발명의 권리범위에 속하는 것이다.
도 1은 본 발명의 모바일 디바이스에 대한 실시간 위치 추적 시스템의 블록도.
도 2는 본 발명에 의한 모바일 디바이스에 대한 실시간 위치 추적 방법의 제어 흐름도.
도 3은 본 발명에서 클라이언트의 후보 캘리브레이션 및 예측위치를 구하는 것을 나타낸 설명도.
도 4는 본 발명에서 클라이언트의 추정위치를 구하는 것을 나타낸 설명도.
***도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명***
1 : 무선신호세기 수신 컴포넌트 2 : 캘리브레이션 컴포넌트
3 : 위치추정 컴포넌트 4 : 위치이력정보 컴포넌트

Claims (12)

  1. 모바일 디바이스에 대하여 실시간으로 위치를 추적하기 위한 실시간 위치 추적 시스템에서의 실시간 위치 추적 방법에 있어서,
    상기 실시간 위치 추적 시스템은 캘리브레이션 포인트를 선정한 후 각 캘리브레이션 포인트마다 미리 정해진 개수 만큼의 무선신호세기를 액세스포인트로부터 수신하여 그 결과치를 근거로 무선신호세기의 평균값과 표준편차 등 위치 추정에 필요한 데이터를 생성하거나 보간하는 제1과정과;
    상기 실시간 위치 추적 시스템은 클라이언트로부터 무선신호세기를 실시간으로 수신하여 그에 따른 위치이력정보를 누적하고, 그 위치이력정보를 이용하여 미리 정해진 개수 만큼의 이전위치를 구한 후 이 이전위치, 평균속도벡터 및 시간을 근거로 해당 클라이언트의 예측위치를 계산하는 제2과정과;
    상기 실시간 위치 추적 시스템은 상기 이전위치를 근거로 후보 캘리브레이션 포인트를 지정한 후, 클라이언트로부터 수신한 무선신호세기가 각 후보 캘리브레이션 포인트에서 발생할 확률을 구하기 위해 상기의 예측위치로부터 각 후보 캘리브레이션 포인트 간 거리에 따른 가중치를 적용한 베이시안 확률을 구하고, 그 확률을 근거로 클라이언트의 추정위치를 구하는 제3과정과;
    상기 실시간 위치 추적 시스템은 상기 추정위치의 거리차를 존 임계치와 비교하여 상기 추정위치와 예측위치 사이의 거리차가 상기 존 임계치보다 작으면 구한 추정위치를 추정위치로 인정하고, 큰 경우에는 상기 제3과정으로 복귀한 후 후보 캘리브레이션 포인트가 아닌 전체 캘리브레이션 포인트를 대상으로 가장 확률이 높은 임의의 개수의 포인트를 구하여 추정위치를 다시 구하는 제4과정으로 이루어지는 것을 특징으로 하는 모바일 디바이스에 대한 실시간 위치 추적 방법.
  2. 제1항에 있어서, 제1과정의 보간은 캘리브레이션 지역이 미리 정해진 기준치 이상의 넓이인 경우에 수행되며, 지점 A,B에 대한 무선신호세기를 알고 있고 이를 근거로 지점 C의 무선신호세기를 하기의 [수학식]으로 구하는 것임을 특징으로 하는 모바일 디바이스에 대한 실시간 위치 추적 방법.
    Figure 112010063095569-pat00015
    여기서, SAi,SBi,SCi: 각각 지점 A,B,C에 대한 무선신호세기, d1: C와 A 사이의 거리, d2: C와 B 사이의 거리.
  3. 제1항에 있어서, 상기 평균속도벡터를 X,Y 좌표에 따라 Vx,Vy라 하고, 상기 예측위치를 Xpredict,Ypredict, 이전위치를 Xprevious,Yprevious라고 할 때 그 예측위치 Xpredict,Ypredict는 아래의 [수학식]으로 구하는 것을 특징으로 하는 모바일 디바이스에 대한 실시간 위치 추적 방법.
    Figure 112008064246767-pat00016
  4. 제1항에 있어서, 후보 캘리브레이션 포인트는 상기 이전위치로부터 후보 임계치 이내에 속한 캘리브레이션 포인트인 것을 특징으로 하는 모바일 디바이스에 대한 실시간 위치 추적 방법.
  5. 제1항에 있어서, 베이시안 확률은 아래의 [수학식]을 이용하여 구하되, 여기서 우도는 무선신호세기의 평균값과 표준편차를 이용하여 그 무선신호세기가 각 후보 캘리브레이션 포인트에서 발생할 확률을 가우스 분포로 구한 결과치이고, 사전확률은 예측위치와 각 후보 캘리브레이션 포인트와의 거리차를 거리에 대한 가중치를 갖는 확률로 환산된 확률로서 그 예측위치로부터 거리가 멀어지면 작아지고 가까워지면 커지는 성질을 갖는 확률인 것을 특징으로 하는 모바일 디바이스에 대한 실시간 위치 추적 방법.
    Figure 112008064246767-pat00017
    여기서,
    Figure 112008064246767-pat00018
    : 캘리브레이션 포인트에서 관측된 무선신호세기의 값,
    Figure 112008064246767-pat00019
    : 캘리브레이션 포인트의 위치,
    Figure 112008064246767-pat00020
    :
    Figure 112008064246767-pat00021
    가 발생하였을 때
    Figure 112008064246767-pat00022
    가 발생할 확률로 베이시안 확률,
    Figure 112008064246767-pat00023
    :
    Figure 112008064246767-pat00024
    가 발생하였을 때
    Figure 112008064246767-pat00025
    가 발생할 확률로 우도,
    Figure 112008064246767-pat00026
    :
    Figure 112008064246767-pat00027
    가 발생할 사전확률.
  6. 제5항에 있어서, 사전 확률은 거리차를 일정 간격마다 몇 개가 존재하는지 히스토 함수를 이용하여 구한 후, 각각의 간격마다 누적값을 구하고, 그 누적값의 최대 치로 각각의 누적값을 나누고, 그 결과치를 1에서 빼내어 구해지는 것을 특징으로 하는 모바일 디바이스에 대한 실시간 위치 추적 방법.
  7. 제1항에 있어서, 제3과정은
    우도와 사전확률을 베이시안 확률 공식에 적용하여 후보 임계치 내의 후보 캘리브레이션 포인트를 대상으로 무선신호세기가 발생할 확률을 구하는 단계와;
    상기 포인트들 중에서 가장 확률이 높은 임의의 개수만큼의 포인트를 선정하여 클라이언트의 추정위치를 구하는 단계를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 모바일 디바이스에 대한 실시간 위치 추적 방법.
  8. 제7항에 있어서, 캘리브레이션 포인트 중에서 확률이 가장 높은 포인트 3개를 P1,P2,P3라 하고, 각 지점에서 무선신호세기가 발생할 확률을 L1,L2,L3라할 때 상기 클라이언트의 추정위치(L)는 아래의 [수학식]으로 구하는 것을 특징으로 하는 모바일 디바이스에 대한 실시간 위치 추적 방법.
    Figure 112008064246767-pat00028
  9. 삭제
  10. 제1항에 있어서, 제4과정에서 클라이언트에 대한 추정위치를 구한 후 무선신호세기에 포함된 노이즈를 제거하기 위한 칼만 필터등 보정 알고리즘을 적용하여 오차를 보정하는 과정을 더 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 모바일 디바이스에 대한 실시간 위치 추적 방법.
  11. 클라이언트로부터 송신되는 무선신호세기(RSSI)를 수신하여 이를 위치추정 컴포넌트에 전달하는 무선신호세기 수신 컴포넌트와;
    클라이언트에 대한 위치 추정에 앞서 측정 대상 지역 내의 미리 정해진 지점을 선택하여 무선신호세기를 직접 수신하여 그 결과치를 근거로 무선신호세기의 평균값과 표준편차 등 위치 추정에 필요한 데이터를 생성하거나 보간 및 저장하는 역할을 수행하는 캘리브레이션 컴포넌트와;
    클라이언트로부터 무선신호세기를 실시간으로 수신하여 누적한 위치이력정보를 근거로 미리 정해진 개수 만큼의 이전위치를 구하고, 이 이전위치, 평균속도벡터 및 시간을 근거로 해당 클라이언트의 예측위치를 계산한 다음, 이전위치로부터 후보 캘리브레이션 포인트를 선정한 후, 클라이언트로부터 수신한 무선신호세기가 각 후보 캘리브레이션 포인트에서 발생할 확률을 구하고, 그 확률을 근거로 클라이언트의 위치를 추정한 후, 상기 추정위치의 거리차를 존 임계치와 비교하여 상기 추정위치와 예측위치 사이의 거리차가 상기 존 임계치보다 작으면 구한 추정위치를 추정위치로 인정하고, 큰 경우에는 후보 캘리브레이션 포인트가 아닌 전체 캘리브레이션 포인트를 대상으로 가장 확률이 높은 임의의 개수의 포인트를 구하여 추정위치를 다시 구하는 위치추정 컴포넌트와;
    측정 대상 지역 내의 각 클라이언트의 위치이력정보를 누적 관리하여 다음 위치 추정시 필요한 데이터를 제공하는 위치이력정보 컴포넌트를 포함하여 구성한 것을 특징으로 하는 모바일 디바이스에 대한 실시간 위치 추적 시스템.
  12. 제11항에 있어서, 클라이언트가 특정 지역으로 진입하거나 그 지역으로부터 진출하는 것을 파악하면서, 현재 클라이언트의 상황에 적당한 특정 컨텐츠나 서비스를 제공하는 서비스 푸쉬 시스템을 더 포함하여 구성된 것을 특징으로 하는 모바일 디바이스에 대한 실시간 위치 추적 시스템.
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