KR101154732B1 - 신뢰도 기반의 무선랜 ａｐ를 이용한 무선 디바이스의 실시간 위치 추적 시스템 및 방법 - Google Patents

신뢰도 기반의 무선랜 ａｐ를 이용한 무선 디바이스의 실시간 위치 추적 시스템 및 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은, 신뢰도 기반의 무선랜 AP를 이용한 무선 디바이스의 실시간 위치 추적 시스템 및 방법에 관한 것으로서, 위치를 추적하고자 하는 무선 디바이스의 현재 관측되는 AP의 세기를 측정하여 AP 관측 데이터를 수집하고, 위치, 위치에 대응되는 AP의 목록, 이 AP들의 신호세기, 및 이 AP들의 신뢰도를 포함하는 위치 추정 기반 데이터를 구축하여 저장하고, 위치 추정 기반 데이터와 AP 관측 데이터를 비교하여 무선 디바이스의 위치를 추정한다. 이에 의해, 실내 및 실외에서 끊김 없는 위치 추적 기술을 구현함으로써, 다양한 위치 추적 서비스를 제공할 수 있다.
신뢰도, 위치 추정, 무선 디바이스, 신호 세기, 세그먼트

Description

신뢰도 기반의 무선랜 ＡＰ를 이용한 무선 디바이스의 실시간 위치 추적 시스템 및 방법{Realtime Location Estimating System and Method for Wireless Device Using Wireless LAN Access Point Based on Reliability}
본 발명은 신뢰도 기반의 무선랜 AP를 이용한 무선 디바이스의 실시간 위치 추적 시스템 및 방법에 관한 것으로서, 전반적으로, 실내 및 실외에서 끊김이 없고 신뢰성이 높은 위치 추적 서비스를 제공할 수 있고, 위치 추적을 위한 기반 데이터를 신뢰성 높게 확보할 수 있도록 하는 신뢰도 기반의 무선랜 AP를 이용한 무선 디바이스의 실시간 위치 추적 시스템 및 방법에 관한 것이다.
기존에 주변 AP의 무선랜 신호 세기를 활용한 위치 추적 기술이 널리 알려져 있다. 이러한 무선랜 신호 세기를 활용한 위치 추적 기술이 구현되기 위해서는, 첫 번째는 위치 추적을 위한 데이터를 모으기 위한 스캐닝 과정이 필요하고, 두 번째는 스캐닝한 데이터를 이용해 실제로 사용자의 위치를 추적하는 과정이 필요한다.
종래의 스캐닝 기술에서는 위치추적 전에 이를 위한 기반 데이터를 수집하는 스캐닝 과정을 지속적으로 수행해야 한다. 이러한 스캐닝 작업시에는 GPS 수신이 가능한 디바이스를 휴대하고 다니면서 해당 GPS 좌표 지점에서 어떤 AP들이 있는지에 대한 정보를 데이터베이스에 저장한다. 즉, 위치추적 서비스를 제공하기 위해서는 서비스 프로바이더가 서비스 제공 전에 위치 추적을 하고 싶은 지역을 돌아다니며 스캐닝을 하여 해당 지역의 AP들에 대한 데이터를 모아 데이터베이스를 구성해 놓는다. 혹은 GPS 수신이 가능한 디바이스를 휴대한 사용자들이 위치추적을 하고 싶은 지역을 스캐닝하여 그 데이터를 업로드한다. 또한 특정 지역의 초기 스캐닝을 마친 후에도, 시간이 흐름에 따라 해당 지역의 AP 구성 환경이 변하므로, 예전의 데이터만 이용하면 위치추적의 정확도가 떨어지기 때문에 새로운 AP 구성 환경을 반영하기 위해 반복적인 스캐닝 작업을 해야 한다.
이처럼, 종래 기술의 경우, 서비스 오픈 후에도 같은 지역의 스캐닝 작업을 지속적으로 반복해 주어야 하기 때문에 유지보수 비용이 늘어나게 되며, 위치추적 서비스를 제공하는 지역이 넓어질수록 그 비용은 급격히 증가하게 된다.
본 발명의 목적은, 실내 및 실외에서 끊김이 없고 신뢰성이 높은 위치 추적 서비스를 제공할 수 있도록 하는 신뢰도 기반의 무선랜 AP를 이용한 무선 디바이스의 실시간 위치 추적 시스템 및 방법과 이에 사용되는 위치 추적 기반 데이터를 구축하는 방법과 위치 추정 서버를 제공하는 것이다.
본 발명의 다른 목적은, 위치 추적을 위한 기반 데이터를 신뢰성 높게 확보할 수 있는 신뢰도 기반의 무선랜 AP를 이용한 무선 디바이스의 실시간 위치 추적 시스템 및 방법과 이에 사용되는 위치 추정 기반 데이터를 구축하는 방법과 위치 추정 서버를 제공하는 것이다.
본 발명의 또 다른 목적은, 실내 및 실외에서 끊김이 없고 신뢰성이 높은 위치 추적 서비스를 제공할 수 있고, 위치 추정을 위한 기반 데이터를 신뢰성 높게 확보할 수 있는 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 제공하는 것이다.
본 발명의 또 다른 목적은, 실내 및 실외에서 끊김이 없고 신뢰성이 높은 위치 추적 서비스를 제공할 수 있고, 위치 추정을 위한 기반 데이터를 신뢰성 높게 확보할 수 있는 신뢰도 기반의 무선랜 AP를 이용한 무선 디바이스의 실시간 위치 추적 시스템 및 방법에 사용되는 데이터베이스를 제공하는 것이다.
상기 목적을 달성하기 위해서, 무선랜 AP를 이용한 무선 디바이스의 실시간 위치 추적을 위한 위치 추정 기반 데이터를 구축하는 방법에 있어서, 무선 디바이스에 의해 측정된 AP들의 목록, 및 이들 AP의 신호세기를 포함하는 AP 스캔 데이터를 제공받는 단계; 상기 AP 스캔 데이터를 측정한 위치를 제공받는 단계; 상기 수집된 AP 스캔 데이터 및 상기 위치 중 적어도 하나에 대하여 신뢰도를 계산하는 단계; 및 상기 계산된 신뢰도와, 상기 수집된 AP 스캔 데이터와 위치를 대응시켜서 위치 추정 기반 데이터로서 저장하는 단계;를 포함하는 위치 추정 기반 데이터를 구축하는 방법이 제공된다.
본 위치 추정 기반 데이터를 구축하는 방법은, 상기 계산된 신뢰도가 기 설정된 조건을 충족하지 못하는 경우, 상기 기설정된 조건을 충족하지 못하는 AP 들의 목록을 저장하는 단계;를 더 포함할 수 있다.
본 위치 추정 기반 데이터를 구축하는 방법은, 상기 계산된 신뢰도가 기 설정된 조건을 충족하는 경우에만, 상기 수집된 AP 스캔 데이터를 위치 추정 기반 데이터로서 저장할 수 있다.
상기 위치를 제공받는 단계는, 사용자로부터 위치를 입력받는 단계; GPS로부터 위치를 획득하는 단계; 및 위치 추정 엔진으로부터 위치를 획득하는 단계; 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
본 위치 추정 기반 데이터를 구축하는 방법은, 상기 제공받은 위치들에 대하여 부정확한 데이터를 삭제하거나 스무딩하는 필터링 단계;를 더 포함할 수 있다.
본 위치 추정 기반 데이터를 구축하는 방법은, 상기 기설정된 조건을 충족하지 못하는 AP 들의 목록을 참조하여, 상기 제공받은 AP 스캔 데이터에서 부정확한 데이터를 삭제하는 단계;를 더 포함할 수 있다.
본 위치 추정 기반 데이터를 구축하는 방법은, 영역을 복수의 세그먼트로 분할하는 단계; 및 상기 위치 추정 기반 데이터를, 상기 복수의 세그먼트 중 어느 하나의 세그먼트에 할당하여 저장하는 단계;를 더 포함할 수 있다.
본 위치 추정 기반 데이터를 구축하는 방법은, 새롭게 제공받는 AP 스캔 데이터로 기 저장된 상기 위치 추정 기반 데이터를 업데이트 할 때, 상기 복수의 세그먼트 중에서, 상기 새롭게 제공받는 AP 스캔 데이터를 할당할 세그먼트를 결정하는 단계; 및 상기 결정된 세그먼트에 상기 새롭게 제공받는 AP 스캔 데이터를 할당하는 단계;를 포함할 수 있다.
상기 새롭게 제공받는 AP 스캔 데이터를 할당할 세그먼트를 결정하는 단계는, 상기 복수의 세그먼트들 중에서, 상기 새롭게 제공받는 AP 스캔 데이터에 포함된 AP 목록을 모두 포함하는 세그먼트를 선별할 수 있다.
상기 새롭게 제공받는 AP 스캔 데이터를 할당할 세그먼트를 결정하는 단계는, 상기 복수의 세그먼트들 중에서, 상기 새롭게 제공받는 AP 스캔 데이터에 포함된 AP 목록 중 기설정된 신뢰도를 충족하는 AP를 포함하는 세그먼트를 선별할 수 있다.
상기 새롭게 제공받는 AP 스캔 데이터를 할당할 세그먼트를 결정하는 단계는, 상기 복수의 세그먼트들 중에서, 상기 새롭게 제공받는 AP 스캔 데이터를 측정한 위치가 포함된 세그먼트를 선별할 수 있다.
상기 신뢰도를 계산하는 단계는, 상기 AP 스캔 데이터에 포함된 AP의 신호세 기, 상기 AP 스캔 데이터가 상기 위치에서 관측된 횟수, 상기 AP 스캔 데이터의 관찰 시간, 상기 AP 스캔 데이터에 포함된 AP의 분포 범위, 및 상기 AP 스캔 데이터의 수집 방식 중 적어도 어느 하나 이상을 고려하여 계산할 수 있다.
또한, 상기 목적은, 무선랜 AP를 이용한 무선 디바이스의 실시간 위치 추적 방법에 있어서, 위치를 추정하고자 하는 무선 디바이스에 의해서 측정된 AP(이하, '제1AP'라고 함)의 목록, 및 제1AP들의 신호세기를 포함하는 AP 관측 데이터를 제공받는 단계; 상기 제 1 항 내지 제9항 중 어느 하나의 방법에 따라서, 위치, 위치에 대응되는 AP(이하, '제2 AP'라고 함)의 목록, 상기 제2AP들의 신호세기, 및 상기 제2 AP들의 신뢰도를 포함하는 위치 추정 기반 데이터를 구축하는 단계; 및 상기 구축된 위치 추정 기반 데이터와 상기 AP 관측 데이터를 비교하여 상기 무선 디바이스의 위치를 추정하는 단계;를 포함하는 무선랜 AP를 이용한 무선 디바이스의 실시간 위치 추적 방법에 의해 달성될 수 있다.
본 무선랜 AP를 이용한 무선 디바이스의 실시간 위치 추적 방법은, 상기 제공받는 AP 관측 데이터에서, 기 저장된 AP 삭제 목록을 참조하여 불명확한 AP들을 필터링하는 단계;를 더 포함할 수 있다.
또한, 상기 목적은 무선랜 AP를 이용한 무선 디바이스의 실시간 위치 추적을 위한 위치 추정 기반 데이터를 구축하는 위치 추정 서버에 있어서, 무선 디바이스에 의해 측정된 AP들의 목록, 및 이들 AP의 신호세기를 포함하는 AP 스캔 데이터와, 상기 AP 스캔 데이터를 측정한 위치를 제공받는 AP 관측 데이터 수신기; 상기 수집된 AP 스캔 데이터 및 상기 위치 중 적어도 하나에 대하여 신뢰도를 계산 하는 위치 추정 기반 데이터 신뢰도 계산 엔진; 및 상기 계산된 신뢰도와, 상기 수집된 AP 스캔 데이터와 위치를 대응시켜서 위치 추정 기반 데이터를 구축하는 위치 데이터 구축 엔진;을 포함하는 위치 추정 서버에 의해 달성될 수 있다.
본 위치 추정 서버는, 데이터 베이스를 더 포함하며, 상기 위치 데이터 구축 엔진은, 상기 계산된 신뢰도가 기 설정된 조건을 충족하지 못하는 경우, 상기 기설정된 조건을 충족하지 못하는 AP 들의 목록을 상기 데이터 베이스에 저장할 수 있다.
상기 위치 데이터 구축 엔진은, 상기 계산된 신뢰도가 기 설정된 조건을 충족하는 경우에만, 상기 수집된 AP 스캔 데이터를 위치 추정 기반 데이터로서 저장할 수 있다.
상기 위치 추정 기반 데이터 신뢰도 계산 엔진은, 상기 AP 스캔 데이터에 포함된 AP의 신호세기, 상기 AP 스캔 데이터가 상기 위치에서 관측된 횟수, 상기 AP 스캔 데이터의 관찰 시간, 상기 AP 스캔 데이터에 포함된 AP의 분포 범위, 및 상기 AP 스캔 데이터의 수집 방식 중 적어도 어느 하나 이상을 고려하여 계산할 수 있다.
또한 상기 목적을 달성하기 위해서, 무선랜 AP를 이용한 무선 디바이스의 실시간 위치 추적 시스템에 있어서, 위치를 추정할 현재의 위치에서 AP(이하, '제1AP'라고 함)를 측정하고, 의 목록, 및 제1AP들의 신호세기를 포함하는 AP 관측 데이터를 수집하는 무선 디바이스; 및 위치, 위치에 대응되는 AP(이하, '제2 AP'라고 함)의 목록, 상기 제2AP들의 신호세기, 및 상기 제2 AP들의 신뢰도를 포함하는 위치 추정 기반 데이터를 구축하여 저장하는 위치 추정 서버;를 포함하며, 상기 무선 디바이스 또는 상기 위치 추정 서버는, 상기 구축된 위치 추정 기반 데이터와 상기 AP 관측 데이터를 비교하여 상기 무선 디바이스의 위치를 추정하는 것을 특징으로 하는 신뢰도 기반의 무선랜 AP를 이용한 무선 디바이스의 실시간 위치 추적 시스템이 제공된다.
상기 무선 디바이스는, 상기 수집한 AP 관측 데이터에서, 기 저장된 AP 삭제 목록을 참조하여 불명확한 AP들을 필터링할 수 있다.
상기 위치 추정 서버는, 영역을 복수의 세그먼트로 분할하고, 상기 위치 추정 기반 데이터를, 상기 복수의 세그먼트 중 어느 하나의 세그먼트에 할당하여 저장할 수 있다.
또한, 상기 목적은, 상술한 방법들을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 의하여 달성될 수 있다.
또한 상기 목적은, 무선랜 AP를 이용한 무선 디바이스의 실시간 위치를 추적하기 위해서 사용되는 데이터 베이스로서, 위치; 상기 위치에 대응되는 AP 들의 목록; 상기 AP 들의 목록에 포함된 AP들의 신호 세기; 및 상기 AP 들의 목록에 포함된 AP들의 신뢰도;를 가지는 위치 추정 기반 데이터 서브 셋들을 적어도 둘 이상 저장하며, 외부로부터 AP 목록 및 AP 신호의 세기로 이루어진 검색어를 입력받은 경우, 상기 위치 추정 기반 데이터 서브 셋들 중에서 상기 검색어에 기초하여 소정의 기준을 만족하는 위치 추정 기반 데이터 셋을 선택하고, 선택한 위치 추정 기반 데이터 서브 셋에 포함된 위치에 대한 정보를 제공하는 데이터베이스에 의해 달성 될 수 있다.
본 발명에서는 GPS, 사용자 입력, 위치 추적 알고리즘을 이용하여 입력된 무선 디바이스의 위치와, 무선 디바이스에서 수신한 AP 신호를 이용하여 데이터베이스를 구축하고, 이 데이터베이스를 이용하여 무선 디바이스의 위치를 실시간으로 파악할 수 있도록 한다. 따라서, GPS 추적이 이루어지지 않는 실내는 물론 실외에서도 끊김 없는 위치 추적 기술을 제공할 수 있으므로, 사용자에게 끊김없는 위치기반 서비스를 제공할 수 있다. 여기서, 위치기반 서비스 중 위치추적 서비스로는 보안 및 출입 관리, 미아찾기, 자산관리 등을 들 수 있고, 위치관련 정보서비스로는 위치기반 맞춤 콘텐츠 제공 서비스, 위치 주변 안내 서비스 등을 들 수 있다.
무선 디바이스에서 수집되는 DB 구축용 AP 관측 데이터를 사용하여 위치 추정 기반 데이터를 구축함으로써, 별도의 전용 위치수집 장비가 필요치 아니하여 초기비용 및 유지보수 비용을 절감할 수 있다.
위치 추정 기반 데이터를 세그먼트 단위로 분할하여 저장 및 관리함으로써, 신규의 DB 구축용 AP 관측 데이터가 추가될 때, 불필요한 위치 추정 기반 데이터의 생성을 줄일 수 있고, 데이터의 구축이 용이하다. 또한, 무선 디바이스에 위치 추정 기반 데이터를 제공할 때, 세그먼트 단위로 다운로드할 수 있으므로, 무선 디바이스와 위치 추정 서버 간의 통신량을 감소시키는 한편, 불필요하게 과도한 저장 공간을 사용하는 것을 방지할 수 있다. 디바이스측 위치 추정 엔진 또는 서버측 위치 추정 엔진에서 위치 추정시 일정한 개수의 세그먼트와, 해당 세그먼트 내의 위치 추정 기반 데이터만을 검색하므로, 시스템의 성능을 일정 수준으로 유지할 수 있다.
또한, 관측 되는 AP 데이터들을 필터링하고, 신뢰성을 포함한 위치 추정 기반 데이터를 구축함으로써, 위치 추정의 정확도를 지속적으로 일정 수준이상 유지할 수 있게 된다.
이하, 도면을 참조하여 본 발명을 상세히 설명하도록 한다. 아래의 특정 실시 예들을 기술하는데 있어서, 여러 가지의 특정적인 내용들은 발명을 더 구체적으로 설명하고 이해를 돕기 위해 작성되었다. 하지만 본 발명을 이해할 수 있을 정도로 이 분야의 지식을 갖고 있는 독자는 이러한 여러 가지의 특정적인 내용들이 없어도 사용될 수 있다는 것을 인지할 수 있다. 어떤 경우에는, 발명을 기술하는 데 있어서 흔히 알려졌으면서 발명과 크게 관련 없는 부분들은 본 발명을 설명하는데 있어 별 이유 없이 혼돈이 오는 것을 막기 위해 기술하지 않음을 미리 언급해 둔다.
용어의 정의
본원 명세서에서 사용할 주요 용어를 아래와 같이 정의한다.
"위치 추정 기반 데이터"는 무선 디바이스나 위치 추정 서버에서 위치를 추정할 때 직접적으로 사용하는 데이터로서, 후술할 복수의 "위치 추정 기반 데이터 서브 셋"으로 이루어진다.
"위치 추정 기반 데이터"는 후술할 "DB 구축용 AP 관측 데이터"로부터 생성 된 "통계용 데이터"를 의미하거나, 또는, "DB 구축용 AP 관측 데이터"로부터 생성된 "통계용 데이터"에 대하여 신뢰도가 낮은 데이터를 제거하고 난 후의 신뢰도가 반영된 "통계용 데이터"를 의미하기도 한다. 본원 명세서에서, "위치 추정 기반 데이터"란 용어는, 특별히 구별할 실익이 없는 한, "통계용 데이터"와 신뢰도가 반영된 "통계용 데이터"를 모두 포괄하는 의미로 사용된다.
"위치 추정 기반 데이터 서브 셋"은 (위치, AP 목록, AP의 신호의 세기)를 포함하도록 구성되거나, 또는 (위치, AP 목록, AP의 신호의 세기, 신뢰도)를 포함하도록 구성된다.
"DB 구축용 AP 관측 데이터"는 위치 추정 기반 데이터를 생성하기 위해서 사용되는 데이터로서, (소정의 위치, 소정의 위치에서 측정된 AP들의 신호의 세기, 및 소정의 위치에서 측정된 AP들의 식별정보(예: MAC 어드레스))를 포함하도록 구성된다.
"AP 관측 데이터"는 무선 디바이스의 위치 추정을 위해서 무선 디바이스에서 수집된 데이터를 의미하며, AP의 신호 세기와 MAC 어드레스를 포함하도록 구성된다.
"세그먼트"는 소정의 기준에 따라 분할된 영역을 의미한다.
도 1은 본 발명에 따른 실시간 위치 추적 시스템의 구성도이고, 도 2는 도 1의 무선 디바이스의 구성 블럭도이고, 도 3은 도 1의 위치 추정 서버의 구성 블럭도이다.
본 무선랜 AP를 이용한 무선 디바이스(1)의 실시간 위치 추적 시스템은, 무선 디바이스(1)와 위치 추정 서버(100)를 포함한다.
무선 디바이스(1)는, 무선랜 AP로부터 신호를 수신하여 DB 구축용 AP 관측 데이터 또는 AP 관측 데이터를 수집한다.
위치 추정 서버(100)는 위치 추정 기반 데이터를 구성하여 저장하며, 상기 AP 관측 데이터와 위치 추정 기반 데이터를 비교하여, 무선 디바이스(1)의 위치를 추정할 수 있다.
본 무선 디바이스(1)는, AP 관측 데이터 수집기(40), AP 관측 데이터 필터기(60), 로컬 데이터베이스(45), 디바이스측 위치 추정 엔진(20), 디바이스측 데이터 동기화 처리기(50), 사용자 인터페이스(10), GPS 수신기(35), 및 Wi-Fi 수신기(30)를 포함한다. 한편, 본 실시예에서는, GPS 수신기(35)를 포함하는 것으로 설명하였으나, GPS 수신기(35)를 포함하지 않도록 본원 발명을 구성하는 것이 가능하며 상술한 본원 발명의 일부의 또는 전부의 목적들을 달성할 수 있다.
AP 관측 데이터 수집기(40)는, DB 구축용 AP 관측 데이터 및/또는 AP 관측 데이터를 수집할 수 있고, AP 관측 데이터 필터기(60)는, AP 관측 데이터 수집기(40)가 수집한 데이터들 중에서 불명확한 데이터들을 제거하고, AP 신호의 세기를 스무딩하는 동작을 수행한다.
이하에서, DB 구축용 AP 관측 데이터와 AP 관측 데이터에 대하여 상세히 설명한다.
i) DB 구축용 AP 관측 데이터 수집
무선 디바이스(1)에 의해 수집되는 DB 구축용 AP 관측 데이터는 위치 추정 서버(100)로 전송되어 위치 추정 기반 데이터로서 생성된다.
AP 관측 데이터 수집기(40)는, 무선랜 AP로부터 수신한 신호의 신호 세기, 무선 디바이스(1)의 현재의 위치 정보, 및 수신가능한 무선랜 AP의 MAC 어드레스를 수집하여 DB 구축용 AP 관측 데이터를 생성한다. DB 구축용 AP 관측 데이터에는 관측 시간도 같이 포함될 수 있으며, 이러한 관측 시간은 신뢰도를 계산할 때 사용될 수 있다.
AP 관측 데이터 수집기(40)는, Wi-Fi 수신기(30)로부터 AP의 신호 세기와 MAC 어드레스를 제공받고, GPS 수신기(35), 사용자 인터페이스(10), 디바이스측 위치 추정 엔진(20) 중 적어도 하나로부터 무선 디바이스(1)의 위치 정보를 제공받는다.
Wi-Fi 수신기(30)는, 사용자에 의해 DB 구축용 AP 관측 데이터의 수집이 요청되면, 무선랜 AP의 신호를 스캔하여 AP 신호들을 수신하고, 수신된 무선랜 AP 신호들의 신호 세기를 측정한다. 그리고 Wi-Fi 수신기(30)는 신호가 수신된 무선랜 AP의 MAC 어드레스를 식별하여, 상기 AP들의 MAC 어드레스(이하, 'AP 목록')와 AP의 신호들의 세기를 AP 관측 데이터 수집기(40)로 전달한다.
GPS 수신기(35)는, 복수의 위성으로부터 위성신호를 수신받아 무선 디바이스(1)의 위치를 측정한다. GPS 수신기(35)는, 무선 디바이스(1)가 실외에 위치하는 경우, 무선 디바이스(1)의 위치를 측정하기 위해 사용될 수 있으며, 측정된 무선 디바이스(1)의 위치 정보를 AP 관측 데이터 수집기(40)로 전달한다.
사용자 인터페이스(10)는, 무선 디바이스(1)의 사용자로부터 무선 디바이스(1)의 위치를 직접 입력받기 위해 사용될 수 있다. 일반적으로 무선 디바이스(1)가 건물 내에 위치하는 경우, GPS 수신기(35)를 이용하여 무선 디바이스(1)의 위치 정보를 파악하기는 곤란하다. 따라서, 무선 디바이스(1)가 건물 내에 위치하는 경우 사용자는 사용자 인터페이스(10)를 이용하여 무선 디바이스(1)의 위치를 직접 입력할 수 있다. 이처럼, 사용자 인터페이스(10)를 통해 입력된 무선 디바이스(1)의 위치 정보는 AP 관측 데이터 수집기(40)로 전달된다.
또한, 디바이스측 위치 추정 엔진(20)은 무선 디바이스(1)의 위치를 추정하여 AP 관측 데이터 수집기(40)로 전달한다. 한편, GPS 수신기가 없는 경우에도 위치 정보를 수집할 수 있도록 구성한 것이나, GPS 수신기가 있는 경우라도, 디바이스측 위치 추정 엔진(20)을 이용하여 위치를 수집하는 것을 배제하는 것은 아니다.
디바이스측 위치 추정 엔진(20)은, Wi-Fi 수신기(30)로부터 제공받은 AP의 신호 세기 및 AP 목록과, 위치 추정 기반 데이터를 이용하여 위치를 추정한다. 디바이스측 위치 추정 엔진(20)에서의 무선 디바이스(1)의 위치를 추정하는 과정은 추후 상세히 후술하기로 한다.
AP 관측 데이터 필터기(60)는 관측 데이터 수집기(40)로부터 수집한 데이터들을 전달받고, 전달받은 데이터들에서 불명확한 데이터들을 제거할 수 있다. 이처럼, 불명확한 데이터들이 제거된 후의 수집 데이터들을 로컬 데이터베이스에 저장한다. 본원 명세서에서는, 이처럼 AP 관측 데이터 필터기(60)에 의해서 필터링 되기 전의 'DB 구축용 AP 관측 데이터'와 필터링 된 후의 'DB 구축용 AP 관측 데이 터'들을, 특별히 구별할 필요가 있는 경우를 제외하고는,, 'DB 구축용 AP 관측 데이터'라고 포괄하여 부르기로 한다.
DB 구축용 AP 관측 데이터는, AP의 신호 세기, 무선 디바이스(1)의 위치, 및 AP 목록을 포함한다. 또한, DB 구축용 AP 관측 데이터는, AP의 신호 세기를 측정할 때의 시간을 더 포함할 수 있으며, 이는 후술할 신뢰도를 계산하는데 활용된다.
본 발명의 일 실시예에 따른 AP 관측 데이터 필터기(60)는, 적어도 다음 중 어느 하나 이상의 동작을 수행할 수 있다.
a. 수집된 무선랜 신호들을 필터링
b. GPS 수신기(35)에 의해 수신된 위치 정보를 필터링
c. 위치 추정 엔진에 의해 추정된 위치 정보를 필터링
d. 사용자에 의해 입력된 위치 정보를 필터링
e. 필터링된 무선랜 신호들을 스무딩
한편, AP 관측 데이터 필터기(60)가 필터링하는 대상은 "DB 구축용 AP 관측 데이터"와, "AP 관측 데이터"를 모두 포함할 수 있다. 즉, AP 관측 데이터 필터기(60)는, DB 구축용 AP 관측 데이터에 대하여 필터링을 하며, 또한, 무선 디바이스(1)의 위치를 추정하기 위해서 수집된 AP 관측 데이터에 대하여도 필터링할 수 있다. 한편, AP 관측 데이터 필터기(60)는 필터링시 AP 신호세기를 스무딩하는 동작도 수행할 수 있다
본 발명의 일 실시예에 따른 AP 관측 데이터 필터기(60)는 무선랜 신호 필터(61), GPS 수신 오차정보 필터(63), 위치 추정 오차정보 필터(65), 및/또는 사용자 입력 오차정보 필터(67)를 포함한다.
무선랜 신호 필터는 Wi-Fi 수신기에 의해 수집된 무선 신호들에 대하여 필터링 동작을 수행하고, GPS 수신 오차정보 필터는, GPS 수신기(35)를 통해서 수집된 위치 데이터에 대하여 필터링 동작을 수행한다.
위치 추정 오차정보 필터는 위치 추정 엔진을 통해서 추정된 위치에 대하여 필터링 동작을 수행하고, 사용자 입력 오차정보 필터는 사용자로부터 입력받은 위치에 대하여 필터링 동작을 수행한다.
후술하겠지만, 본 발명의 일 실시예에 따른 위치 추정 서버(100)는, DB 구축용 AP 관측 데이터들 중 신뢰도가 낮아서 제거하는 AP들에 대한 목록(이하, 'AP 삭제 목록')을 별도로 유지 관리할 수 있다. 무선랜 신호 필터(61)는, 그러한 AP 삭제 목록을 이용하여, Wi-Fi 수신기에 의해 수집된 무선 신호들을 대상으로 AP들을 필터링할 수 있다.
GPS 수신 오차정보 필터(63)는 기 설정된 임계치보다 적은 GPS 위성 값은 제거한다.
위치 추정 오차정보 필터(65)는 위치 추정 엔진을 통해 추정된 위치 중 불확실한 데이터를 제거한다. 위치 추정 오차정보 필터는, 예를 들면, 위치 추정 엔진이 추정한 위치가, 물리적으로 불가능한 위치인 경우(예를 들면, 갑자기 서울에서 인천으로 변경되는 경우), 그러한 위치를 제거한다.
사용자 입력 오차정보 필터(67)는 사용자가 지금 현재 있는 지점이 아닌 다 른 지점을 실수로 잘못 입력하는 경우 그러한 데이터를 제거하는 필터이다.
상술한 바와 같이 필터링 되고 난 후의 데이터들은 로컬 데이터베이스(45)에 저장된 후, 위치 추정 서버(100)로 업 로드된다.
DB 구축용 AP 관측 데이터에 포함되는 AP의 신호 세기, 디바이스(1)의 위치, 및 AP의 MAC 어드레스 정보들은 아래 <표 1>과 같이 상호 관련되어 있다.
관찰 위치 AP 식별정보(MAC 어드레스) 신호의 세기(RSSI)
P1: (127,37) AP(a): 00:99:1a:22:b3:35 -80
AP(b): 00:63:1a:22:b5:b3 -65
AP(c): 00:00:1a:22:b3:35 -79
P2: (127. 38) AP(b): 00:63:1a:22:b5:b3 -70
AP(c): 00:00:1a:22:b3:35 -85
P3: (127,39) AP(b): 00:63:1a:22:b5:b3 -70
AP(c): 00:00:1a:22:b3:35 -75
AP(d): 00:00:1a:22:b3:37 -80
AP(e): 00:00:1a:22:b3:38 -85
P4: (127,40) AP(c): 00:00:1a:22:b3:35 -65
AP(d): 00:00:1a:22:b3:37 -70
AP(e): 00:00:1a:22:b3:38 -80
AP(f): 00:00:1a:22:b3:39 -75
<표 1>을 참조하면, P1 위치에서 신호가 수신되는 AP 목록은 AP(a), AP(b), AP(c)이고 이들 각각의 신호 세기는 -80, -65, -79이다. P2 위치에서 신호가 수신되는 AP 목록은 AP(b), AP(c)이고 이들 각각의 신호 세기는 -70, -85이다. 나머지 P3와 P4에 대하여도 같은 방식으로 이해할 수 있다. 이처럼, DB 구축용 AP 관측 데이터는 각 위치마다 신호의 수신이 가능한 AP 목록과 신호의 세기를 포함하고 있다.
ii) AP 관측 데이터 수집
AP 관측 데이터는, 미리 구축된 위치 추정 기반 데이터와 비교되며, 무선 디바이스(1)의 위치를 판단하는 자료로서 사용된다. AP 관측 데이터 수집기(40)는, 무선랜 AP로부터 수신한 신호의 신호 세기, 및 AP 목록을 AP 관측 데이터로서 생성한다.
다음의 <표 2>는 AP 관측 데이터를 예시적으로 나타낸 것이다.
AP 식별정보(MAC 어드레스) 신호의 세기(RSSI)
AP(b): 00:63:1a:22:b5:b3 -70
AP(c): 00:00:1a:22:b3:35 -75
AP(d): 00:00:1a:22:b3:37 -80
AP(e): 00:00:1a:22:b3:38 -85
<표 2>를 참조하면, 무선 디바이스의 현재 위치에서 신호를 수신할 수 있는 AP 목록과, 신호의 세기를 나타낸다. 즉, AP 목록은 AP(b), AP(c), AP(d), 및 AP(e)이고, 이들 AP의 신호의 세기는 각각 -70, -75, -80, -85이다.
AP 관측 데이터 수집기(40)는, Wi-Fi 수신기(30)로부터 AP의 신호 세기와 MAC 어드레스를 제공받는다.
Wi-Fi 수신기(30)는, AP 관측 데이터의 수집이 요청되면, 무선랜 AP의 신호를 스캔하여 신호를 수신하고, 수신된 무선랜 AP 신호의 신호 세기를 측정한다. 그리고 Wi-Fi 수신기(30)는 신호가 수신된 무선랜 AP의 MAC 어드레스를 식별하여 측정된 신호 세기와 AP의 MAC 어드레스를 AP 관측 데이터 수집기(40)로 전달한다.
그러면 AP 관측 데이터 수집기(40)는, AP의 신호 세기와 AP의 MAC 어드레스를 포함하는 AP 관측 데이터를 생성하고, 생성된 AP 관측 데이터를 AP 관측 데이터 필터기(60)로 전달한다.
AP 관측 데이터 필터기(60)는, AP 관측 데이터 수집기(40)로부터 전달 받은 AP 관측 데이터 중에서, AP 삭제 목록에 포함된 AP들은 제거한 후에, AP 로컬 데이터베이스(45)에 저장한다. 한편, 본원 발명의 일 실시예에 따르면, AP 관측 데이터 필터기(60)는 AP 신호세기를 스무딩하는 동작을 수행함으로써 차후의 위치 추정을 보다 정확하게 수행할 수 있도록 한다. '스무딩'은 관측된 AP의 신호가 항상 정확하지만은 않으므로 히스토리를 적용하여 관측된 AP 데이터의 RSSI 신호 세기를 보정하는 것이다.
예를 들어, 위치 P(10, 10)에서 AP 7의 시간별 히스토리를 감안한 스무딩 결과는 다음과 같다.
시간 t1 t2 t3 t4 t5 t6
신호세기(스무딩전) -70 -75 -70 -90 -75 -70
신호세기(스무딩후) -70 -75 -70 -75 -75 -70
즉, P(10, 10)의 지점에서, AP 7은 항상 -70 정도의 신호세기로 관측이 되는데, 네트웍이 불안전하거나 장애물이 발생하는 경우 -90 정도의 신호세기가 관측될 수 있다. 이러한 경우, AP 관측 데이터 필터기(60)는 시간별 히스토리를 감안하여 적절한 값으로 스무딩하는 동작을 수행한다.
본원 명세서에서는, 이처럼 AP 관측 데이터 필터기(60)에 의해서 필터링 되기 전의 'AP 관측 데이터'와 필터링 된 후의 'AP 관측 데이터'들을, 특별히 구별할 필요가 있는 경우를 제외하고는, 'AP 관측 데이터'라고 포괄하여 부르기로 한다.
로컬 데이터베이스(45)는, DB 구축용 AP 관측 데이터, AP 관측 데이터, 및/또는 위치 추정 서버(100)로부터 제공된 위치 추정 기반 데이터를 저장할 수 있다.
본 실시예에서, DB 구축용 AP 관측 데이터, AP 관측 데이터, 위치 추정 기반 데이터가 모두 로컬 데이터베이스(45)에 저장되는 것으로 설명하였지만, 이는 예시적인 것으로서 이들은 각각 별도로 마련된 데이터베이스에 저장되는 구성도 가능하다.
아래의 < 표 3>은 위치 추정 기반 데이터를 예시적으로 나타낸 것이다.
관찰 위치 AP 식별정보(MAC 어드레스) 신뢰도 신호의 세기(RSSI)
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P1: (127,37)

 AP(a): 00:99:1a:22:b3:35 84% -80
AP(b): 00:63:1a:22:b5:b3 75% -65
AP(c): 00:00:1a:22:b3:35 80% -79
P2:(127. 38)
 AP(b): 00:63:1a:22:b5:b3 70% -70
AP(c): 00:00:1a:22:b3:35 83% -85
P3: (127,39)


 AP(b): 00:63:1a:22:b5:b3 72% -70
AP(c): 00:00:1a:22:b3:35 73% -75
AP(d): 00:00:1a:22:b3:37 84% -80
AP(e): 00:00:1a:22:b3:38 86% -85
P4: (127,40)


 AP(c): 00:00:1a:22:b3:35 70% -65
AP(d): 00:00:1a:22:b3:37 71% -70
AP(e): 00:00:1a:22:b3:38 84% -80
AP(f): 00:00:1a:22:b3:39 76% -75
P5: (127,41)


 AP(d): 00:00:1a:22:b3:37 77% -75
AP(e): 00:00:1a:22:b3:38 80% -80
AP(f): 00:00:1a:22:b3:39 74% -75
AP(g): 00:00:1a:22:b3:40 69% -70
P6: (127,42)

 AP(e): 00:00:1a:22:b3:38 76% -80
AP(f): 00:00:1a:22:b3:39 83% -85
AP(g): 00:00:1a:22:b3:40 68% -70
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<표 3>을 참조하면, 위치 추정 기반 데이터는 (위치, AP 목록, AP 목록에 포함된 AP들에 대한 신호의 세기, 신뢰도)를 포함하도록 구성되어 있다.
하나의 위치 추정 기반 데이터로서 P2의 예를 들면, 위치가 (127. 38)이고, AP 목록은 AP(b)와 AP(c)이며, 이들의 신호의 세기는 각각 -70, -85이고, 신뢰도는 각각 70%, 83%이다. 또 다른 하나의 위치 추정 기반 데이터로서 P4의 예를 들면, 위치가 (127,40) 이고, AP 목록은 AP(c), AP(d), AP(e), 및 AP(f)이며, 이들의 신호의 세기는 각각 -65, -70, -80, -75이고, 신뢰도는 각각 70%, 71%, 84%, 76% 이다.
'위치 추정 기반 데이터 서브 셋'은 상술한 것처럼, 위치 추정 기반 데이터 P1, P2, ...P6, ... 각각을 지칭하는 용어이다.
상술한 <표 3>을 참조하면, 위치 추정 기반 데이터 서브 셋이 총 6개가 명시적으로 표시되어 있다. 다음의 <표 4>는 하나의 '위치 추정 기반 데이터 서브 셋'을 예로 나타낸 것이다.
P1: (127,37) AP(a): 00:99:1a:22:b3:35 90% -80
AP(b): 00:63:1a:22:b5:b3 75% -65
AP(c): 00:00:1a:22:b3:35 80% -79
위치 추정 기반 데이터에 포함된 신뢰도는 데이터의 정확도를 반영하는 것으로, 위치 추정을 할때, 신뢰도가 높은 AP 목록만을 비교함으로써, 보다 정확한 위치 추정을 할 수 있다.
디바이스측 데이터 동기화 처리기(50)는, 위치 추정 서버(100)에 저장되는 위치 추정 기반 데이터와 로컬 데이터베이스(45)에 저장된 위치 추정 기반 데이터의 버전을 비교하여 양 데이터를 동기화한다. 본 발명의 일 실시예에 따르면, 디바이스측 데이터 동기화 처리기(50)는 처음에 동작될 때, 서버에 동기화 요청을 하여 세그먼트를 최신으로 업데이트한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 디바이스측 데이터 동기화 처리기(50)는, AP 관측 데이터 업로더(51), 위치 추정 기반 데이터 다운로더(53), 버전 체커(55)를 포함한다.
AP 관측 데이터 업로더(51)는, 로컬 데이터베이스(45)에 저장된 DB 구축용 AP 관측 데이터, 및 AP 관측 데이터를 위치 추정 서버(100)로 업 로드할 수 있다. 업로드의 시기는 미리 설정된 옵션에 따른다. 예를 들어, AP 관측 데이터 업로더(51)는, AP 관측 데이터의 수집이 완료되면 로컬 데이터베이스(45)에 저장된 AP 관측 데이터를 일시에 위치 추정 서버(100)로 업로드하거나, 또는 사용자의 요청이 있는 경우에 AP 관측 데이터를 위치 추정 서버(100)로 업로드할 수도 있다.
위치 추정 기반 데이터 다운로더(53)는, 위치 추정 서버(100)로부터 위치 추정 기반 데이터를 다운로드 받는다.
본 발명의 일 실시예에 따르면 위치 추정 기반 데이터 다운로더(53)는, 위치 추정 기반 데이터 전체를 다운로드 받거나, 또는 소정의 세그먼트에 속한 위치 추정 기반 데이터만을 다운로드 받을 수 있다.
버전 체커(55)는, 위치 추정 서버(100)에 저장된 위치 추정 기반 데이터가 로컬 데이터베이스(45)에 저장된 위치 추정 기반 데이터보다 최신 버전인지 여부를 판단한다. 버전 체커(55)는, 위치 추정 서버(100)의 버전 관리부(145)로 위치 추정 기반 데이터의 버전을 요청하면, 버전 관리부(145)는 서버측 데이터베이스(120)에 저장된 위치 추정 기반 데이터의 버전을 제공한다.
한편, 위치 추정 서버(100)와 로컬 데이터베이스(45)에 저장된 위치 추정 기반 데이터가 각각 세그먼트별로 분할되어 저장된 경우, 버전 체커(55)는, 세그먼트 목록과 버전 정보를 버전 관리부(145)로 요청하고, 버전 관리부(145)는 서버측 데이터베이스(120)에 저장된 세그먼트 목록과 버젼을 제공한다.
버전 체커(55)는, 위치 추정 서버(100)로부터 제공된 위치 추정 기반 데이터의 세그먼트 목록 및 버전 정보와, 로컬 데이터베이스(45)에 저장된 위치 추정 기반 데이터의 세그먼트 목록 및 버전 정보를 비교한다. 이후, 버전 체커(55)는 업데이트할 세그먼트 목록을 파악하고, 업데이트할 세그먼트의 목록을 위치 추정 기반 데이터 다운로더(53)로 제공한다.
위치 추정 기반 데이터 다운로더(53)는 업데이트할 세그먼트 목록에 포함된 위치 추정 기반 데이터를 위치 추정 서버(100)로 요청하며, 위치 추정 서버(100)로부터 전송받은 위치 추정 기반 데이터로, 기존에 로컬 데이터베이스 저장되던 위치 추정 기반 데이터를 업데이트한다.
이와 같이, 무선 디바이스(1)의 로컬 데이터베이스(45)에는 최신 버전의 위치 추정 기반 데이터가 업데이트될 수 있으므로, 위치 추정 서버(100)와 통신이 단절된 상황에서도 무선 디바이스(1)의 위치를 정확하게 추정할 수 있다. 또한, 세그먼트 별로 위치 추정 데이터를 업데이트 할 수 있으므로, 무선 디바이스(1)와 서버(100)의 동작에 과부하가 걸리지 않도록 할 수 있다.
디바이스측 위치 추정 엔진(20)은, AP 관측 데이터와, 로컬 데이터 베이스에 저장된 위치 추정 기반 데이터를 비교함으로써, 무선 디바이스(1)의 위치를 추정할 수 있다.
후술하겠지만, 디바이스측 위치 추정엔진(20)에 의해 추정된 위치는 DB 구축용 AP 관측 데이터로서 활용될 수 있다. 예를 들면, 디바이스측 위치 추정 엔진(20)은, AP 관측 데이터와 위치 추정 기반 데이터를 비교하여 위치를 추정하고, 추정한 위치를 위치 기반 어플리케이션으로 전달하는 한편, 추정한 위치를 AP 관측 데이터 수집기(40)로도 전달한다. 여기서, AP 관측 데이터 수집기(40)는 디바이스측 위치 추정엔진(20)으로부터 전달받은 위치와 상기 AP 관측 데이터를 이용하여 DB 구축용 AP 관측 데이터를 구성한다. 물론, 데이터의 정확성을 확보하기 위해서, AP 관측 데이터 필터는 상기 위치 추정엔진(20)에 의해 추정된 위치를 필터링을 할 수 있으며, 이렇게 필터링된 위치가 상기 DB 구축용 AP 관측 데이터로서 구성된다.
본원 발명에서는 이처럼, 무선 디바이스의 위치를 추정하면서, 동시에 그러한 추정된 위치를 이용하여 위치 추정 기반 데이터를 구성할 수 있으므로, 별도의 지속적인 스캐닝 작업을 할 필요가 없게 된다.
무선 디바이스(1)의 위치 추정은, 무선 디바이스(1)에서 수행될 수도 있고, 위치 추정 서버(100)에서 수행될 수도 있다. 무선 디바이스(1) 측에서 위치를 추정하는 경우, 디바이스측 위치 추정 엔진(20)은, 로컬 데이터베이스(45)에 저장된 위치 추정 기반 데이터를 이용하여 무선 디바이스(1)의 위치를 추정한다.
이를 위해, 디바이스측 위치 추정 엔진(20)은, 위치 판단 주체 결정부(21), 위치 추정 엔진부(23), 위치 추정 요청부(25)를 구비한다.
위치 판단 주체 결정부(21)는, 미리 설정된 조건에 따라 무선 디바이스(1)의 위치를 무선 디바이스(1)와 위치 추정 서버(100) 중 어느 곳에서 판단할 것인지 여부를 결정한다.
위치 판단 주체 결정부(21)에 설정된 조건은, 사용자에 의해 설정될 수도 있고, 무선 디바이스(1)의 설계자에 의해 설정될 수도 있다. 사용자나 설계자는 무선 디바이스(1)와 위치 추정 서버(100) 중 하나를 무선 디바이스(1)의 위치를 추정하는 위치 판단 주체로 설정할 수 있다. 또한 위치 추정 서버(100)와의 통신이 가능한 경우에는 위치 추정 서버(100)를 디바이스의 위치 판단 주체로 결정하도록 설정하고, 위치 추정 서버(100)와의 통신이 불가능한 경우에만 무선 디바이스(1)를 위치 판단 주체로 결정하도록 설정할 수 있다.
이외에도 사용자 또는 설계자의 설정에 따라 다양한 조건이 설정될 수 있으며, 위치 판단 주체 결정부(21)는 설정된 조건에 따라 실시간으로 위치 판단 주체를 결정할 수 있다.
위치 추정 엔진부(23)는, 위치 판단 주체 결정부(21)에서 무선 디바이스(1)의 위치를 무선 디바이스(1)에서 추정하는 것으로 결정하면, 로컬 데이터베이스(45)에 저장된 위치 추정 기반 데이터를 이용하여 위치를 추정한다.
무선 디바이스(1)의 위치 추정 엔진부(23)는, AP 관측 데이터 수집기(40)에 의해서 수집된 AP 관측 데이터(또는 AP 관측 데이터 필터기(60)에 의해서 필터링된 AP 관측 데이터)와 로컬 데이터베이스(45)에 저장된 위치 추정 기반 데이터를 비교하여 소정의 기준을 만족하는 위치 추정 기반 데이터를 선택함으로써 무선 디바이스의 위치를 추정할 수 있다.
여기서, 위치 추정 엔진부(23)는, AP 관측 데이터에 포함된 AP 신호들을 위치 추정 기반 데이터와 비교하기 전에 소정의 알고리즘을 사용하여 보정할 수 있다.
상술한 소정의 기준은, 예를 들면, 본원 발명의 실시자에 의해 다양하게 설정될 수 있다.
첫째, AP 목록과 AP 세기가 100% 일치하는 경우
둘째, 신뢰도가 80% 이상인 AP 들이 서로 일치하고, AP 세기는 ±0.05% 이내 차이가 있는 경우
셋째, 신뢰도가 85% 이상인 AP 들이 서로 일치하고, AP의 세기가 ±0.05% 이내 차이가 있는 경우
이상 설명한 기준들은 예시적인 것이므로, 이들 조건에 본원 발명이 한정되는 것은 아니며, 이와 다른 조건을 기준으로 설정하는 것도 가능하다.
예를 들어, AP 관측 데이터는 <표 2>의 데이터이고, 위치 추적 기반 데이터는 <표 3>의 데이터라고 하고, 신뢰도가 70% 이상인 AP 들만을 대상으로 하면, 무선 디바이스의 위치는 'P3' 가 된다.
한편, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 위치 추적 기반 데이터가 아래의 <표 5>와 같이 세그먼트별로 할당될 수 있다. 세그먼트에 대한 상세한 내용은 후술하기로 하고, 위치 추적 기반 데이터가 세그먼트로 할당된 경우를 가정하여, 무선 디바이스의 위치를 결정하는 방법을 설명한다.
위치 추정 엔진부(23)는, 무선 디바이스의 위치를 추정함에 있어서 먼저, 로컬 데이터베이스(45)에 저장된 위치 추적 기반 데이터의 세그먼트별 AP 목록과, AP 관측 데이터의 AP 목록을 비교하고, AP 목록끼리 동일하거나 소정 개수 이상 동일한 세그먼트를 선별한다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 위치 추정 엔진부(23)는, 위치 추적 기반 데이터의 세그먼트별 AP 목록에서 신뢰도가 소정 기준 값 이상인 AP들만을 비교의 대상으로 선택할 수 있다. 예를 들면, 80% 이상인 AP 들만을 대상으로 비교할 수 있다. 이후, 선별한 세그먼트내에 있는 위치 추정 기반 데이터들, 구체적으로는, 위치 추정 기반 데이터 서브 셋들과 AP 관측 데이터를 비교하여, AP 목록과 신호의 세기가 서로 동일하거나 소정 기준을 만족하는 위치 추정 기반 데이터 서브 셋을 선택한다. 최종적으로, 위치 추정 엔진부(23)는 선택한 '위치 추정 기반 데이터 서브 셋에 포함된 위치'를 무선 디바이스의 위치로서 추정한다.
위치 추정 요청부(25)는, 위치 판단 주체 결정부(21)에 의해 결정된 위치 판단 주체가 위치 추정 서버(100)인 경우, 위치 추정 서버(100)로 무선 디바이스(1)의 위치 추정을 요청한다.
한편, 이러한 무선 디바이스(1)는, 무선 디바이스(1)의 위치를 표시하기 위한 위치 표시 애플리케이션을 더 포함할 수 있다. 위치 표시 애플리케이션에 의해 무선 디바이스(1)의 사용자 인터페이스에 지도가 표시되고, 무선 디바이스(1)의 위치 추정 엔진 또는 위치 추정 서버(100)에서 추정한 무선 디바이스(1)의 위치가 지도 위에 표시될 수 있다.
위치 추정 서버(100)는, 무선 디바이스(1)의 위치 추정을 위한 위치 추정 기반 데이터를 데이터베이스(120)로 구축하여 저장하며, 구축된 데이터베이스(120)에 저장된 위치 추정 기반 데이터와 무선 디바이스(1)로부터 제공된 AP 관측 데이터를 비교하여 무선 디바이스(1)의 위치를 추정한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 위치 추정 서버(100)는, 위치 데이터 구축 엔진(130), 서버측 데이터베이스(120), 서버측 위치 추정 엔진(110), 서버측 데이터 동기화 처리기(140), 위치 추정 기반 데이터 신뢰도 계산 엔진(150)을 포함한다.
위치 데이터 구축 엔진(130)은, 무선 디바이스(1)에서 생성된 DB 구축용 AP 관측 데이터를 이용하여 위치 추정 기반 데이터를 생성한다.
위치 추정 기반 데이터 신뢰도 계산 엔진(150)(이하, '신뢰도 계산 엔진(150))은 DB 구축용 AP 관측 데이터 각각에 대하여 신뢰도를 계산하며, 위치 데이터 구축 엔진(130)은 신뢰도가 기 설정된 기준치보다 떨어지는 데이터는 제거하고 신뢰도를 만족하는 DB 구축용 AP 관측 데이터만을 위치 추정 기반 데이터로서 생성한다.
위치 추정 기반 데이터는 상술한 바와 같이 신뢰도를 포함하며, AP 마다 신뢰도가 대응된다.
구체적으로, 위치 데이터 구축 엔진(130)은 무선 디바이스(1)에서 전송해준 DB 구축용 AP 관측 데이터로부터 통계용 데이터를 생성한다. 신뢰도 계산 엔진(150)은 상기 통계용 데이터로부터 AP 관측 데이터 각각에 대하여 신뢰도를 계산한다. 이후, 위치 데이터 구축 엔진(130)은 신뢰도가 기 설정된 기준치보다 낮은 데이터는 삭제하고 난 후의 통계용 데이터를 위치 추정 기반 데이터로서 저장한다.
서버 측 데이터베이스(120)는, 위치 데이터 구축 엔진(130)에서 생성되는 위치 추정 기반 데이터를 저장할 수 있다. 한편, 서버측 데이터베이스(120)는, 실시간으로 무선 디바이스(1)로부터 제공되는 AP 관측 데이터도 저장할 수 있다. 물론, AP 관측 데이터는 별도로 마련되는 데이터베이스(미 도시)에 저장될 수도 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 서버 측 데이터베이스(120)에 저장되는 위치 추정 기반 데이터는 i) 세그먼트 별로 할당되어 저장되거나, ii) 세그먼트 별로 할당되지 않고 전체로서 저장되거나, 또는 iii) 세그먼트 별로 할당되어 저장됨과 동시에 세그먼트별로 할당되지 않은 형태로도 저장된다.
서버측 위치 추정 엔진(110)은, 무선 디바이스(1)에서 실시간으로 제공되는 AP 관측 데이터와, 서버측 데이터베이스(120)에 저장된 위치 추정 기반 데이터를 비교하여 무선 디바이스(1)의 위치를 추정한다.
서버측 데이터 동기화 처리기(140)는, AP 관측 데이터를 무선 디바이스로부터 수신한다. 또한, 서버측 데이터 동기화 처리기(140)는, 위치 추정 기반 데이터를 무선 디바이스로 전송한다.
신뢰도 계산 엔진(150)은 DB 구축용 AP 관측 데이터 각각에 대하여 신뢰도를 계산한다. 신뢰도를 결정하는 요소들로는 RSSI 신호의 세기, 사용자의 수, 검출된 시간, 해당 AP의 분포 등이 포함될 수 있고, 이런 요소들 외에 다른 적절한 요소들도 신뢰도 계산에 추가될 수 있다.
이하에서는, 상술한 구성요소들에 대하여 순차적으로 상세히 설명하기로 한다.
위치 데이터 구축 엔진(130)
본 발명의 일 실시예에 따른 위치 데이터 구축 엔진(130)은, 업데이트 확인부(131), 데이터 구축 엔진부(133), 세그먼트 구획부(135)를 포함한다.
업데이트 확인부(131)는, 서버측 데이터베이스(120)의 업데이트 여부를 지속적으로 검사하여 서버측 데이터베이스(120)에 가장 최근에 업데이트된 DB 구축용 AP 관측 데이터가 저장되었는지 여부를 확인한다.
데이터 구축 엔진부(133)는, 업데이트 확인부(131)에서 신규의 DB 구축용 AP 관측 데이터가 서버측 데이터베이스(120)에 저장되었다고 판단하면, AP 관측 데이터의 오류 정정 작업과 같은 '사전 정리' 작업을 수행한다. AP 관측 데이터의 사전 정리란, 오류 입력값 등을 제거하는 등의 작업을 말한다.
데이터 구축 엔진부(133)는 신규의 DB 구축용 AP 관측 데이터로부터 통계용 데이터를 생성한다. 이후, 위치 추정 기반 데이터 신뢰도 계산 엔진(150)이 그러한 통계용 데이터로부터 신뢰도를 계산하면, 데이터 구축 엔진부(133)는, 상기 통계용 데이터에서, 신뢰도가 기 설정된 기준치보다 낮은 데이터를 제거하고, 신뢰도를 만족하는 통계용 데이터만을 기 저장하던 위치 추정 기반 데이터에 새롭게 포함시킨다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 데이터 구축 엔진부(133)는 신뢰도 계산시 신뢰도가 너무 낮아 삭제가 필요하다고 판단된 AP들의 삭제목록을 별도로 유지 관리하며, 무선 디바이스가 그러한 AP 들의 삭제목록을 요청하면 위치 추정 서버는 AP 삭제 목록을 전송할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 데이터 구축 엔진부(133)는, 위치 추정 기반 데이터를, 미리 분할된 지역인 세그먼트 중 어느 하나에 할당하여 저장할 수 있다.
위치 추정 기반 데이터가 새롭게 업데이트 될 때, 데이터 구축 엔진부(133)가 새로운 위치 추정 기반 데이터에 대하여 세그먼트를 할당하는 방법을 예시적으로 설명한다.
첫 번째 방법은, 새로운(또는 '신규의') 위치 추정 기반 데이터에는 AP 목록 및 AP 신호 세기가 포함되어 있으므로 그 데이터를 이용하여 세그먼트를 할당한다. 즉, 신규의 위치 추정 기반 데이터에 포함된 AP 목록 및 AP 신호 세기와, 서버측 데이터베이스(120)에 저장된 위치 추정 기반 데이터와 비교하고, 소정의 기준을 만족하는 AP 목록을 가진 세그먼트를 선택한다.
두 번째 방법은, 신규의 위치 추정 기반 데이터에는 위치가 포함되어 있으므로, 그 위치를 이용하여 세그먼트를 할당한다. 예를 들면, 그 위치가 포함된 세그먼트에 신규의 위치 추정 기반 데이터를 할당한다.
세그먼트 구획부(135)는, 세그먼트에 포함된 위치 추정 기반 데이터의 수가 미리 설정된 임계값(m)을 초과하면, 해당 세그먼트를 미리 설정된 방법에 따라 분할한다.
예를 들면, 각 세그먼트는 사각형으로 분할될 수 있으며, 세그먼트 구획부(135)는, 신규의 위치 추정 기반 데이터를 세그먼트에 할당할 때, 세그먼트 내에 존재하는 위치 추정 기반 데이터의 개수가 기설정된 임계값(m)을 초과하면, 해당 세그먼트를 기설정된 세그먼트 분할 개수(n)로 다시 분할할 수 있다.
도 4의 상부영역에 표시된 바와 같이, 위도와 경도의 쌍이 (100,10) 내지 (110,20)로 정의되는 사각형의 지역이 있다고 하자. 이 지역에 DB 구축용 AP 관측 데이터가 지속적으로 추가되어 DB 구축용 AP 관측 데이터의 개수가 임계값(m)을 초과하면, 세그먼트 구획부(135)는 해당 지역을 n등분할 수 있다. 만약, 4등분한다고 하면, (100,10) 내지(100,20)인 지역은 (100,10)~(105,15), (105,10)~(110,15), (100,15)~(105,20), (105,15)~(110,20)의 4개 지역인 4개의 세그먼트로 나뉘어진다. 그리고 그동안 추가된 DB 구축용 AP 관측 데이터는 각 데이터의 위치에 대응되는 세그먼트에 할당된다.
지속적으로 DB 구축용 AP 관측 데이터가 추가되면, 위치 데이터 구축 엔진(130)의 데이터 구축 엔진부(133)는 DB 구축용 AP 관측 데이터를 해당 관측 위치에 대응되는 각 세그먼트에 할당한다. 그리고 각 세그먼트 중 할당된 DB 구축용 AP 관측 데이터의 수가 미리 설정된 임계값(m)을 초과하면, 해당 세그먼트도 n등분되고, 해당 세그먼트에 속한 DB 구축용 AP 관측 데이터들도 관측 위치에 따라 새로 생성된 세그먼트에 할당된다. 이러한 과정이 반복되면, 도 4에 도시된 바와 같은 세그먼트 모형이 형성될 수 있다.
아래의 < 표 5>은 세그먼트가 할당된 위치 추정 기반 데이터를 예시적으로 나타낸 것이다.
관찰 위치 AP 식별정보(MAC 어드레스) 신뢰도 신호의 세기(RSSI)
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SEG 2
P1: (127,37)		 AP(a): 00:99:1a:22:b3:35 84% -80
AP(b): 00:63:1a:22:b5:b3 75% -65
AP(c): 00:00:1a:22:b3:35 80% -79

P2:(127. 38)		 AP(b): 00:63:1a:22:b5:b3 70% -70
AP(c): 00:00:1a:22:b3:35 83% -85


P3: (127,39)		 AP(b): 00:63:1a:22:b5:b3 72% -70
AP(c): 00:00:1a:22:b3:35 73% -75
AP(d): 00:00:1a:22:b3:37 84% -80
AP(e): 00:00:1a:22:b3:38 86% -85


P4: (127,40)		 AP(c): 00:00:1a:22:b3:35 70% -65
AP(d): 00:00:1a:22:b3:37 71% -70
AP(e): 00:00:1a:22:b3:38 84% -80
AP(f): 00:00:1a:22:b3:39 86% -75

SEG3

P5: (127,41)		 AP(d): 00:00:1a:22:b3:37 77% -75
AP(e): 00:00:1a:22:b3:38 80% -80
AP(f): 00:00:1a:22:b3:39 74% -75
AP(g): 00:00:1a:22:b3:40 69% -70


SEG4
P6: (127,42)		 AP(e): 00:00:1a:22:b3:38 76% -80
AP(f): 00:00:1a:22:b3:39 83% -85
AP(g): 00:00:1a:22:b3:40 68% -70
P7: (127,43) AP(g): 00:00:1a:22:b3:40 84% -85
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<표 5>를 참조하면, 임계값 m이 4인 경우로서, 하나의 세그먼트 안에 4개 이하의 위치 추정 기반 데이터 서브 셋이 포함된다. 예를 들면, 세그먼트 SEG2에는 4개의 위치 추정 기반 데이터 셋이 포함되고, 세그먼트 SEG3에는 1개의 위치 추정 기반 데이터 셋이 포함된다.
본원 명세서에서, '세그먼트 AP 목록'이라고 하면, 예를 들면, 세그먼트 SEG 2의 AP 목록은 AP(a). A(b), A(c), A(d), A(e), 및 AP(f)를 의미하며, 세그먼트 SEG 3의 AP 목록은 AP(d), AP(e), AP(f), 및 AP(g)를 의미한다.
도 4에서는 세그먼트의 분할이 이루어지는 위치 추정 기반 데이터의 임계값을 3으로 하고, 세그먼트가 4등분으로 분할되는 경우를 예로 들고 있다. 실제 구현시에는 임계값을 더 크게 설정하는 것이 바람직하다.
도 4의 도면에서 각 점은 위치 추정 기반 데이터의 위치를 표시하고 있으며, 각 세그먼트에 할당된 위치 추정 기반 데이터의 수는 임계값인 3을 초과하지 아니한다. 위치 추정 기반 데이터가 밀집된 곳은 세그먼트가 더 작게 더 많이 분할되어 있고, 위치 추정 기반 데이터가 드문 곳은 세그먼트의 크기가 크고 적은 수로 분할되어 있다.
이렇게 세그먼트 단위로 위치 추정 기반 데이터를 분할하여 관리하면, 다음과 같은 장점들이 있다.
1) 신규의 위치 추정 기반 데이터가 추가될 때, 해당 데이터가 추가된 세그먼트 내에서만 새로 위치 추정 기반 데이터를 구축하면 되므로, 불필요한 위치 추정 기반 데이터의 생성을 줄일 수 있고, 데이터의 구축이 용이하다.
2) 무선 디바이스(1)에 위치 추정 기반 데이터를 제공할 때, 세그먼트 단위로 다운로드할 수 있으므로, 무선 디바이스(1)와 위치 추정 서버(100) 간의 통신량을 감소시키는 한편, 불필요하게 과도한 저장 공간을 사용하는 것을 방지할 수 있다.
3) 디바이스측 위치 추정 엔진(20) 또는 서버측 위치 추정 엔진(110)에서 AP 관측 데이터에 부합되는 위치 추정 기반 데이터를 검색할 때, 일정한 개수의 세그먼트와, 해당 세그먼트 내의 위치 추정 기반 데이터만을 검색하므로, 시스템의 성능을 일정 수준으로 유지할 수 있다.
서버측 데이터베이스(120)
서버측 데이터베이스(120)는, 위치 데이터 구축 엔진(130)에서 생성된 위치 추정 기반 데이터와, 실시간으로 무선 디바이스(1)로부터 제공되는 AP 관측 데이터를 저장한다. 본 실시예에 따른 위치 추정 기반 데이터는, AP 목록(MAC 어드레스), AP 신호 세기, 신뢰도, 및 위치정보와 함께 세그먼트 정보를 포함한다.
서버측 위치 추정 엔진(110)
서버측 위치 추정 엔진(110)은, 무선 디바이스(1)가 전송한 AP 관측 데이터와 데이터베이스(120)에 저장된 위치 추정 기반 데이터를 비교함으로써 무선 디바이스(1)의 현재 위치를 추정할 수 있다. 이를 위해, 서버측 위치 추정 엔진(110)은, 세그먼트 판단부(113)와 위치 추정 엔진부(115)를 구비한다.
세그먼트 판단부(113)는, AP 관측 데이터에 포함된 AP의 목록과, 서버측 데이터베이스(120)에 저장된 각 세그먼트의 AP의 목록을 비교하여 소정의 기준을 만족한 AP가 포함되는 세그먼트들을 선택한다.
위치 추정 엔진부(115)는 세그먼트 판단부(113)에서 선택된 세그먼트에 포함된 위치 추정 기반 데이터와 AP 관측 데이터를 비교하므로, 검색 시간을 단축시키고 검색 결과의 정확성을 높일 수 있다.
위치 추정 엔진부(115)는, 세그먼트 판단부(113)에서 선택된 세그먼트에 속한 위치 추정 기반 데이터를 인출하고, 위치 추정 기반 데이터의 AP 목록 및 신호 세기와, 무선 디바이스(1)로부터의 AP 관측 데이터의 AP 목록 및 신호 세기를 비교한다. 비교결과, 소정의 기준을 만족하면, 위치 추정 엔진부(115)는 해당 위치 추정 기반 데이터의 위치를 현재 무선 디바이스(1)의 위치로 결정한다. 이러한 위치 추정 엔진부(115)는 알고리즘으로는 확률 기반의 Bayesian 알고리즘, 신호 세기 값의 차이를 이용한 k-NNSS 알고리즘 등의 위치 추정 알고리즘을 사용할 수 있다.
위치 추정 엔진부(115)는, AP 관측 데이터에 포함된 AP의 신호 세기를 보정한다. 신호 세기를 보정하는 수단이나 방법은 종래에 널리 알려진 기술이며, 당업자라면 용이하게 선택 및 적용이 가능하므로 상세한 설명은 생략하기로 한다.
위치 추정 엔진부(115)는, 추정된 무선 디바이스(1)의 위치를 미리 선택된 필터 알고리즘을 이용하여 보정한다. 위치 보정 필터 알고리즘으로는, Kalman 필터, 속도필터 등이 있으나 이들 알고리즘에만 한정되는 것은 아니다.
서버측 데이터 동기화 처리기(140)
본 발명의 일 실시예에 따른 서버측 데이터 동기화 처리기(140)는, AP 관측 데이터 수신기(141), 위치 추정 기반 데이터 전송기(143), 버전 관리부(145)를 포함한다.
AP 관측 데이터 수신기(141)는 무선 디바이스(1)로부터 전송된 DB 구축용 AP 관측 데이터를 수신하여 서버측 데이터베이스(120)에 저장할 수 있다. 또한, AP 관측 데이터 수신기(141)는 무선 디바이스(1)로부터 전송된 AP 관측 데이터를 수신하여 서버측 데이터베이스(120)에 저장할 수 있다.
버전 관리부(145)는, 위치 추정 기반 데이터의 버전 정보를 관리하고, 무선 디바이스의 요청이 있는 경우 위치 추정 기반 데이터의 버전 정보를 제공한다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 무선 디바이스(1)의 버전 체커(55)로부터의 요청에 따라 위치 추정 기반 데이터 버전의 세그먼트 목록과, 세그먼트의 버전 정보를 무선 디바이스(1)로 제공한다.
위치 추정 기반 데이터 전송기(143)는, 서버측 위치 추정 엔진(110)에서 판단된 무선 디바이스(1)의 위치 정보를 무선 디바이스(1)로 전송할 수 있다. 또한, 위치 추정 기반 데이터 전송기(143)는, 위치 추정 기반 데이터를 무선 디바이스(1)로 전송할 수 있다.
본 발명의 일 실시예예 따른 위치 추정 기반 데이터 전송기(143)는 버전 체커(55)에서 선택된 세그먼트에 포함된 위치 추정 기반 데이터를 무선 디바이스(1)로 전송한다.
버전 체커(55)에서 선택된 세그먼트들은 업데이트가 필요한 세그먼트들이다. 이렇게 버전 체커(55)에서 다운로드가 필요한 세그먼트들만을 선택하여 요청함으로써, 무선 디바이스(1)와 위치 추정 서버(100)간의 통신량을 감소시키고, 무선 디바이스(1)에 과도한 부하가 걸리거나 중복되어 정보가 저장되는 것을 방지할 수 있다.
위치 추정 기반 데이터 신뢰도 계산 엔진
본 발명의 일 실시예에 따른 위치 추정 기반 데이터 신뢰도 계산 엔진(150)은 RSSI 신호세기 계산부(151), 사용자 수 계산부(153), 검출시간 계산부(155), AP 분포범위 계산부(157), 수집 방식 계산부(159)를 포함한다. 이러한 계산부들은 신뢰도 계산을 위한 것으로서, 신뢰도 계산을 위한 다른 요소들이 더 포함될 수 있음은 물론이다.
신뢰도 계산 엔진(150) 신뢰도를 계산함에 있어서 RSSI 신호, 사용자 수, 검출 시간, AP 분포범위, 수집방식 등에 대하여 가중치를 할당하여 소정의 기준에 따라서 신뢰도를 계산할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 아래 수학식 1과 같이, 각 계산부(151, 153, 155, 157, 159)들에 의해 계산된 신뢰도를 합산함으로써 신뢰도를 계산할 수 있다.
신뢰도 = (RSSI 신호 세기에 기초하여 계산된 값)×a + (사용자 수에 기초하여 계산된 값)×b + (검출 시간에 기초하여 계산된 값)×c + (AP 분포범위에 기초하여 계산된 값)×d + (수집방식에 기초하여 계산된 값)×e.
여기서, a, b, c, d, e는 미리 정해진 가중치이다.
상술한 수학식 1은 예시적인 것으로서 이외에도 다른 조건들을 이용하여 다양한 수식으로 신뢰도를 계산할 수 있음은 물론이다.
RSSI 신호세기 계산부(151)는 관측된 AP의 신호 세기가 셀수록 높은 값을 산출하고, 사용자의 수 계산부(153)는, 관측된 AP가 같은 장소에서 여러 사람에게 관측될 수록 그 장소에 확실히 있는 AP일 가능성이 높기에 그렇지 못한 경우보다 높은 값을 산출하며, 검출 시간 계산부(155)는 관측된 데이터가 얼마나 최근에 관측된 것인가를 판단하여, 오래전에 관측한 데이터에 의해 산출되는 값보다, 높은 값을 산출한다.
AP 분포 범위 계산부(157)는 관측된 AP가 이미 데이터베이스에 있다면, 해당 AP가 관측된 위치의 분포를 조사한다. 그래서 AP가 일반적인 AP의 RSSI 신호세기 도달거리보다 크게 분포되어 있다면, 그 AP는 쓸만하지 못한 데이터로 구분하여 그 값을 낮게 하여 산출한다. 반대로 AP의 분포가 RSSI 신호 세기가 도달할 만한 거리 내에 밀집되어 있다면, 해당 AP는 정확도가 높은 데이터로 구분하여 그 값을 높게 하여 산출한다.
이처럼, AP의 분포를 통해 정확한 AP와 부정확한 AP를 구분하는 것은 신뢰도에 가장 큰 영향을 주는 요소 중 하나다. 실험적인 예로, AP의 분포 범위를 적용한 신뢰도를 계산해 추출한 데이터를 가지고 위치 추정을 하였을 때, 위치 추정 기반 데이터 사이즈는 45% 가량 감소시키면서 위치 추정의 정확도는 비슷하게 유지할 수 있었다. 이는 AP의 분포 범위를 바탕으로 하는 신뢰도가 위치 추정의 정확도를 높여 주는 데 사용될 뿐만 아니라, 데이터의 사이즈를 줄이는 방법으로도 이용될 수 있음을 시사한다.
수집 방식 계산부(159)는 사용자가 AP 데이터를 관측하는 위치를 어떤 방식으로 얻었는가, 누가 수집했는가에 따라 신뢰도를 변경할 수 있다. 상술한 바 있지만, 사용자가 관측 위치를 계산하는 방법은 크게 세 가지 정도가 있다.
GPS를 이용하여 자신의 위치를 추정하는 방법과, 본 발명에서 제시하는 위치 추정 알고리즘을 이용하여 자신의 위치를 추정하는 방법과, 사용자가 직접 현재 위치를 입력하는 방법이다. 각각이 신뢰도에 반영되는 정도는 GPS로 위치 추정 > 위치 추정 알고리즘으로 위치를 추정 > 사용자가 수동으로 입력 순이다. GPS로 위치 추정했을 시 가장 신뢰도에 높게 반영되고, 사용자가 수동으로 입력했을 때 신뢰도에 낮게 반영된다. 이와 더불어 수집을 행한 무선 디바이스를 사용한 사람이 누구인가에 따라서도 신뢰도에 다르게 반영이 된다. 운영자가 수집을 한 데이터는 신뢰도가 높아지고, 사용자가 수집한 데이터의 신뢰도는 운영자의 것보다는 낮아진다.
따라서 수집 방식 계산부(159)에서는 위의 두 가지 정보, 관측 위치입력 방식과 수집을 행한 사람의 정보를 바탕으로 신뢰도가 높도록 높은 값을 산출하게 된다. 예를 들어 운영자가 GPS를 가지고 위치 측정을 했으면 가장 높은 값을 산출하며, 사용자가 수동으로 위치 측정을 했으면 가장 낮은 값을 산출하게 된다.
실험적인 예로, 수집 방식을 가중치가 높은 순으로 나열하자면 "운영자 + GPS > 운영자 + 위치 추정 > 운영자 + 수동 > 사용자 + GPS > 사용자 + 위치 추정 > 사용자 + 수동" 순이다. 이는 실험 결과에 따라 더 우수한 조합에 우선순위를 둠으로써 가중치를 변동시킬 수 있다.
이런 일련의 과정을 거쳐 각 데이터의 신뢰도가 계산이 되면, 신뢰도가 기준치 보다 낮으면 제거하고, 신뢰도가 기준치를 만족하는 데이터만을 위치 추정 기반 데이터로서 저장한다. 바람직하게는, 위치 추정 기반 데이터는 세그먼트별로 할당되어 저장된다. 이후, 무선 디바이스의 요청이 있거나 또는 기설정된 주기에 따라서 세그먼트 단위로 전송하게 된다.
도 5는 도 1의 무선 디바이스에서 DB 구축용 AP 관측 데이터의 수집과정을 나타낸 흐름도이다.
사용자가 DB 구축용 AP 관측 데이터의 수집을 요청하면(S500), Wi-Fi 수신기(30)에서 무선랜 AP의 신호를 스캔하여 수신하며, 이때, AP의 신호 세기와 MAC 어드레스를 함께 수신한다(S505).
GPS 수신기(35)를 통해서 무선 디바이스(1)의 위치 수집이 가능하면(S510-Y), GPS 수신기(35)를 이용하여 무선 디바이스(1)의 위치 정보를 획득하고(S515), 획득한 데이터를 대상으로 GPS 수신 오차정보 필터(63)가 불명확한 데이터를 제거한다(S516).
GPS 수신기(35)를 통해서 무선 디바이스(1)의 위치 수집이 불가능하면(S510-N), 사용자 인터페이스(10)를 통해 사용자가 직접 무선 디바이스(1)의 위치를 입력하는지를 확인하고(S520), 사용자에 의해 위치가 입력되면 이를 위치 정보로서 획득하고(S525), 획득한 데이터를 대상으로 사용자 입력 오차정보 필터(60)가 불명확한 데이터를 제거한다(S526).
GPS 수신기(35)를 통해서 무선 디바이스(1)의 위치 수집이 불가능하고 또한 사용자로부터도 입력이 없으면, 디바이스측 위치 추정 엔진(20)을 이용하거나 서버측 위치 추정 엔진을 이용하여 위치 수집할 수 있다. 도 5에 도시된 내용은 디바이스측 위치 추정 엔진(20)을 이용하여 위치 수집하는 경우를 나타낸 것이며, 서버측 위치 추정 엔진을 이용하여 위치를 수집하는 내용은 도 8과 그에 대한 설명을 참조할 수 있다.
도 5를 계속 참조하면, AP 관측 데이터 필터기(60)가 수집된 AP 신호들에 대하여 극히 미약하거나 불명확한 AP 신호를 제거하거나 스무딩하고(S528), 디바이스측 위치 추정 엔진(20)은 필터링된 AP 신호 및 MAC 어드레스와 로컬 데이터베이스(45)에 저장된 위치 추정 기반 데이터를 비교하고 소정의 기준을 만족하는 위치 추정 기반 데이터를 찾는다. 디바이스측 위치 추정 엔진(20)은 찾은 위치 추정 기반 데이터에 포함된 위치를 무선 디바이스(1)의 위치로서 추정한다(S530).
위치 추정 오차정보 필터(65)는, 추정된 위치에 대하여 불명확한 데이터를 제거하거나 스무딩하는 필터링 동작을 수행한다(S532). S532 단계에서 필터링된 위치 정보와, S505에서 수집된 AP 신호 세기, 및 MAC 어드레스는 DB 구축용 AP 관측 데이터로서 생성된다(S535). DB 구축용 AP 관측 데이터는 로컬 데이터베이스(45)에 저장되며(S540), AP 관측 데이터 수집기(40)는 DB 구축용 AP 관측 데이터의 수집이 완료되었는지 확인하며(S545), 수집이 완료될 때까지 S505 내지 S540 과정이 반복된다.
수집이 종료되면, AP 관측 데이터 업로더(51)는 DB 구축용 AP 관측 데이터를 위치 추정 서버(100)로 업로드하며, 업로드가 자동으로 설정된 경우에는 AP 관측 데이터 업로더(51)는 기 설정된 주기에 따라서 DB 구축용 AP 관측 데이터를 업로드하고(S550-Y, S560), 업로드가 사용자에 의해 지시되어야 하는 경우에는 사용자의 요청이 있는 경우에 위치 추정 서버(100)로 업로드한다(S555-Y, S560).
위치 추정 서버(100)에서는 AP 관측 데이터 수신기(141)가 DB 구축용 AP 관측 데이터를 수신하여 서버측 데이터베이스(120)에 저장한다(S565, S570).
본 실시예에서, AP 신호의 필터링을 S528 단계에서 수행하였는데, 이와 다르게 AP 신호세기와 MAC 어드레스를 수집(S505)한 다음에 바로 AP 신호를 필터링 하고 스무딩하도록 구성하는 것도 가능하다. 즉, AP 관측 데이터 필터기(60)가, S528의 동작을 수행하지 않고, S505와 S510 단계 사이에서 AP 신호를 필터링하는 동작을 수행하도록 구성할 수 있다.
도 6은 도 1의 위치 추정 서버에서 DB 구축용 AP 관측 데이터를 이용하여 위치 추정 기반 데이터를 구축하는 과정을 보인 흐름도이다.
위치 추정 기반 데이터 구축 엔진(130)의 업데이트 확인부(131)에서는 서버측 데이터베이스(120)에 신규의 DB 구축용 AP 관측 데이터가 저장되었는지 여부를 확인한다(S600).
신규의 DB 구축용 AP 관측 데이터가 서버측 데이터베이스(120)에 저장되었다고 판단되면, 데이터 구축 엔진부(133)는 신규의 DB 구축용 AP 관측 데이터의 사전 정리를 수행하고(S610), 신뢰도 계산 엔진(150)은 사전 정리된 데이터를 대상으로 신뢰도를 계산한다(S615).
이후, 데이터 구축 엔진부(133)는 신규의 DB 구축용 AP 관측 데이터들 중 신뢰도가 기설정된 값보다 낮은 것은 버리고, 신뢰도를 만족하는 데이터들만 기존에 저장된 위치 추정 기반 데이터에 업데이트한다(S617).
본 발명의 일 실시예에 따르면, 위치 추정 기반 데이터를 분할된 세그먼트에 할당하여 저장관리하며, 이러한 경우 아래와 같은 동작을 추가적으로 수행할 수 있다.
데이터 구축 엔진부(133)는, 업데이트 된 위치 추정 기반 데이터를 미리 분할된 지역인 세그먼트 중 어느 하나에 할당하기 위해서 세그먼트를 선택한다(S620).
신규의 DB 구축용 AP 관측 데이터를 세그먼트에 할당하는 방법의 일례를 들면, 신규의 DB 구축용 AP 관측 데이터가 포함될 세그먼트를 DB 구축용 AP 관측 데이터에 포함된 무선 디바이스의 위치에 따라 선택할 수 있다. 도 4를 참조하여 설명하면, (100,10) ~ (105,15) 세그먼트와 (105,10) ~ (110, 15) 세그먼트 중에서, 신규의 DB 구축용 AP 관측 데이터에 포함된 무선 디바이스의 위치가 (101, 11)이면 첫 번째 세그먼트에 할당하고, (106, 11) 이면 두 번째 세그먼트에 할당할 수 있다.
신규의 DB 구축용 AP 관측 데이터를 세그먼트에 할당하는 방법의 또 다른 사례를 들면, 데이터 구축 엔진부(133)는, 신규의 DB 구축용 AP 관측 데이터에 포함된 AP 목록 및 AP 신호 세기를 서버측 데이터베이스(120)에 저장된 위치 추정 기반 데이터와 비교하여 동일한 AP 목록을 가진 세그먼트를 할당할 수 있다.
신규의 DB 구축용 AP 관측 데이터가 할당된 세그먼트에 포함된 위치 추정 기반 데이터의 수가 미리 설정된 임계값을 초과하면(S630-Y), 신규의 DB 구축용 AP 관측 데이터가 할당된 해당 세그먼트를 미리 설정된 방법에 따라 분할한다(S640).
이에 따라, 신규의 DB 구축용 AP 관측 데이터는 새로운 세그먼트에 할당되고(S650), 신규의 DB 구축용 AP 관측 데이터는 세그먼트와 매칭되어 위치 추정 기반 데이터로서 서버측 데이터베이스(120)에 저장된다(S660).
세그먼트에 포함된 DB 구축용 AP 관측 데이터의 수가 임계값을 초과하지 아니하면(S630-N), 신규의 DB 구축용 AP 관측 데이터는 할당된 세그먼트에 매칭되어 서버측 데이터베이스(120)에 저장된다(S660).
도 7은 도 1의 무선 디바이스에서 위치 추정 서버에 저장된 위치 추정 기반 데이터를 다운로드 받는 과정을 보인 흐름도이다.
본 실시예는 위치 추정 기반 데이터가 세그먼트별로 할당되어 있고, 사용자가 위치 추정 기반 데이터를 동기화할 것을 요청한 경우를 상정한 것이다.
사용자로부터 위치 추정 기반 데이터의 동기화가 요청되면(S700), 무선 디바이스(1)의 버전 체커(55)는 위치 추정 서버(100)의 버전 관리부(145)로 위치 추정 기반 데이터의 버전을 요청한다(S710). 이후, 버전 관리부(145)는 위치 추정 기반 데이터의 세그먼트 목록과 각각의 버전 정보를 전송한다(S720).
버전 체커(55)는 무선 디바이스(1)의 로컬 데이터베이스(45)에 저장된 세그먼트 들의 버전과, 버전 관리부(145)로부터 제공된 세그먼트 들의 버전을 비교하 고(S730), 다운로드 받아야 하는 세그먼트들의 목록을 작성하여 위치 추정 기반 데이터 다운로더(53)로 전달한다(S740). 위치 추정 기반 데이터 다운로더(53)는 해당 세그먼트의 목록을 위치 추정 서버(100)의 위치 추정 기반 데이터 전송기(143)로 요청하여(S750), 해당 세그먼트를 다운로드 받고(S760), 다운로드 받은 세그먼트들의 위치 추정 기반 데이터를 로컬 데이터베이스(45)에 저장한다(S770). 모든 세그먼트를 다운로드하면 위치 추정 기반 데이터 동기화 과정은 완료된다.
도 8은 도 1의 위치 추정 서버에서 무선 디바이스의 위치를 추정하는 과정을 보인 흐름도이다.
무선 디바이스가 초기화되면 세그먼트가 동기화되며(S800), 이후, 위치 추정 요청이 있으면(S805), Wi-Fi 수신기(30)에서는 AP 신호 세기와 AP의 MAC 어드레스를 수집하고(S810), 수집한 데이터를 대상으로 필터링(S812)하고 스무딩 동작을 한 후에 로컬 데이터베이스(45)에 저장한다(S815). 여기에서의, 필터링은 다음 동작 중 적어도 어느 하나 이상을 포함하는 의미로 사용된다.
i) AP 신호가 미약한 신호를 제거
ii) 위치 추정 서버에서 제공된 삭제 AP 목록에 포함된 AP를 제거
iii) 불명확한 신호의 스무딩
위치 판단 주체 결정부(21)는 위치 판단 주체가 무선 디바이스(1)인지 아니면 위치 추정 서버(100)인지를 판단한다(S817). 위치 판단 주체 결정부(21)는, 사용자나 관리자에 의해 위치 판단 주체가 위치 추정 서버(100)로 설정되었고, 위치 추정 서버(100)와의 통신이 가능하면 위치 판단 주체를 위치 추정 서버(100)로 결정할 수 있다. 반면, 위치 판단 주체 결정부(21)는, 사용자나 관리자에 의해 위치 판단 주체가 무선 디바이스(1)로 설정되었거나 위치 추정 서버(100)와의 통신이 불가능하면 위치 판단 주체를 무선 디바이스(1)로 결정한다.
위치 판단 주체가 위치 추정 서버(100)로 결정된 경우(S817-Y), 무선 디바이스는 위치 추정을 서버(110)로 요청한다(S820). 위치 추정 요청시, AP 관측 데이터 업로더(51)는 필터링 된 AP 관측 데이터(AP 신호세기, MAC 어드레스)를 위치 추정 서버(100)로 전송한다.
서버측 위치 추정 엔진(110)은 전송받은 AP 신호의 세기를 보정하고(S825), 세그먼트 별로 할당된 위치 추정 기반데이터가 존재하는지 여부를 판단한다(S827). 만약 존재하지 않으면(S827-N) 위치 추정용 기반 데이터와 상기 필터링된 AP 관측 데이터를 비교하여 위치를 결정한다.
만약 세그먼트가 존재하면(S827-Y), 세그먼트 판단부(113)는 AP 관측 데이터에 포함된 AP 목록과, 서버측 데이터베이스(120)에 저장된 AP 목록을 비교하여 일정 개수 이상의 AP가 겹치는 하나 이상의 세그먼트를 선택한다(S830).
위치 추정 엔진부(115)는 세그먼트 내에 포함된 위치 추정 기반 데이터의 AP 신호 세기를 비교하여 동일하거나 유사한 AP 신호 세기를 갖는 위치 추정 기반 데이터를 추출한다. 위치 추정 엔진부(115)는, 위치 추정 기반 데이터에서 추출된 위치를 무선 디바이스(1)의 위치로 결정한다(S835).
위치 정보는 위치 추정 엔진부(115)에 의해 보정된 후(S840), 서버 측 데이 터베이스(120)에 저장된다(S845). 이후, 무선 디바이스(1)로 위치가 제공되고(S850), 무선 디바이스(1)의 위치 기반 애플리케이션에 의해 위치가 표시될 수 있다(S855).
한편, 위치 판단 주체가 무선 디바이스(1)인 경우(S817-N), 디바이스측 위치 추정 엔진(20)은 필터링된 AP 관측 데이터에서 AP 신호 세기를 보정하고(S865), 세그먼트가 존재하는지 여부를 판단한다. 무선 디바이스(1)는, 세그먼트 별로 할당된 위치 추정 기반데이터가 존재하지 않는 경우(S868-N) 다음 동작을 수행할 수 있다.
무선 디바이스(1)가 서버로 위치 추정 요청을 하고(S872), 서버는 위치 추정 기반 데이터 전체와 상기 필터링된 AP 관측 데이터를 비교하여 위치를 추정한 후(S874), 추정한 위치와 그 추정한 위치를 포함하고 있는 세그먼트와 그 주변의 세그먼트들을 무선 디바이스(1)로 전송하며(S876), 무선 디바이스(1)는 전송받은 세그먼트들로 기저장하던 세그먼트들을 업데이트한다(S876). 한편, 위치 추정 서버로부터 전송받은 위치는 S810에서 수집된 AP 신호세기, MAC 어드레스와 함께 DB 구축용 AP 관측데이터로 활용될 수 있다.
만약, 세그먼트가 존재하면(S868-Y), 위치 추정 엔진부(23)는 AP 관측 데이터에 포함된 AP 목록과, 로컬 데이터베이스(45)에 저장된 위치 추정용 기반 데이터의 AP 목록을 비교하여 일정 개수 이상의 AP가 겹치는 하나 이상의 세그먼트를 선택한다(S870). 세그먼트 내에 포함된 위치 추정 기반 데이터의 AP 신호와 AP 관측 데이터에 포함된 AP를 비교하여 동일하거나 유사한 AP 신호 세기를 갖는 위치 추정 기반 데이터를 추출한다.
위치 추정 엔진부(23)는, 위치 추정 기반 데이터에서 추출된 위치를 무선 디바이스(1)의 위치로 결정한다(S875). 이후, 결정된 위치는, 보정하기 위한 필터링 동작을 수행한 후 무선 디바이스(1)로 제공되고(S850), 무선 디바이스(1)의 위치 기반 애플리케이션에 의해 위치가 표시될 수 있다(S855).
본 발명의 바람직한 실시예에 따르면, 위치 추정 서버(100)나 무선 디바이스(1)에 의해 추정된 위치는 DB 구축용 AP 관측데이터로 활용(S882)될 수 있다. 즉, S835에서 결정된 위치와, S875에서 결정된 위치는 필터링된 후에 위치 추정 기반 데이터에 추가될 수 있다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 위치 추정 기반 데이터를 구축하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 9를 참조하면, 무선 디바이스의 위치 추정 엔진 또는 위치 추정 서버의 위치 추정엔진에 의해서 위치 추정 기반 데이터를 구축하는 방법이 예시적으로 도시되어 있다.
Wi-Fi 수신기(30)를 통해 현재 있는 위치에서 관측되는 무선랜 신호 세기를 수집(S901)한다. 수집된 무선 신호들을 대상으로 AP 관측 데이터 필터기(60)가 불명확한 데이터를 제거 및 스무딩한다(S903).
무선 디바이스에서 위치 추정을 하는 경우(S905-Y), 필터링 된 수집 데이터를 기초로 디바이스측 위치 추정 엔진(20)이 현재의 위치를 추정하고, 추정된 위치 를 대상으로 AP 관측 데이터 필터기(60)가 부정확한 데이터를 제거하거나 스무딩하는 필터링 동작을 수행한다(S907).
이후, 추정된 위치와 필터링 된 수집 데이터는 위치 추정 서버로 업로드 된다(S909). 업 로드된 데이터에 대하여 신뢰도 계산 엔진(150)이 신뢰도를 계산하고, 데이터 구축 엔진부(133)는 신뢰도가 기설정된 기준 값보다 낮은 데이터는 제거하고 나머지 데이터를 이용하여 기존의 위치 추정 기반 데이터를 업데이트한다.
위치 데이터 구축 엔진(130)은 소정의 기준에 따라서 세그먼트를 선택하며(S919), 선택된 세그먼트에 업데이트 된 위치 추정 기반 데이터를 할당하여 저장한다(S921).
만약 무선 디바이스(10)가 아닌 서버(100)에서 위치 추정을 하는 경우라면(S905-N), 필터링된 수집 데이터는 로컬 데이터베이스(45)에 저장되었다가(S911), 서버로 업로드될 수 있다(S913). 업로드된 수집 데이터를 기초로 서버측 위치 추정 엔진(110)은 위치를 추정한다(S915). 이후, 신뢰도 계산 엔진(150)이 신뢰도를 계산하고, 데이터 구축 엔진부(133)는 신뢰도가 기설정된 기준 값보다 낮은 데이터는 제거하고 나머지 데이터를 이용하여 기존의 위치 추정 기반 데이터를 업데이트한다. 이후는, 상술한 S919 내지 S921의 단계를 수행한다.
이처럼, 두 가지 방식을 이용해 GPS가 없는 사용자에 대하여도, 현재 사용자의 위치에서의 위치 추정 기반 데이터를 확보할 수 있게 된다. 이렇듯 위치 추정 엔진으로 추정된 자신의 위치를 기초로 위치 추정 기반 데이터를 생성하면, GPS 수신기로부터 수집되는 데이터보다 정확도가 떨어질 수 있지만, 무선 디바이스측에 구비된 AP 관측 데이터 필터기와 서버 측에 구비된 신뢰도 계산기에 의해서 정확도가 보완될 수 있다.
즉, 상술한 바와 같이 GPS에 의해 수집된 위치는 위치 엔진에 의해 추정된 위치보다 신뢰도가 떨어지도록 계산되며, 이후 위치 추정을 할 때 신뢰도를 고려 하여 위치를 추정하게 되므로 위치 추정의 오차를 줄일 수 있게 된다.
본 발명의 일 실시예에 따르면 상술한 무선 디바이스의 실시간 위치 추적 방법들을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체가 제공된다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 무선랜 AP를 이용한 무선 디바이스의 실시간 위치를 추정하기 위해서 사용되는 데이터 베이스로서, 위치; 상기 위치에 대응되는 AP 들의 목록; 상기 AP 들의 목록에 포함된 AP들의 신호 세기; 및 상기 AP 들의 목록에 포함된 AP들의 신뢰도;를 가지는 위치 추정 기반 데이터 서브 셋들을 적어도 둘 이상 저장하며, 외부로부터 AP 목록 및 AP 신호의 세기로 이루어진 검색어를 입력받은 경우, 상기 위치 추정 기반 데이터 서브 셋들 중에서 상기 검색어에 기초하여 소정의 기준을 만족하는 위치 추정 기반 데이터 셋을 선택하고, 선택한 위치 추정 기반 데이터 서브 셋에 포함된 위치에 대한 정보를 제공하는 것을 특징으로 하는 데이터베이스가 제공된다.
본원 명세서에서 언급한 무선 디바이스로는 예를 들면, 핸드폰, 스마트폰, PDA, 넷북, 네비게이션 등과 같이 위치 정보를 활용할 수 있는 무선 장치는 모두 포함되는 개념으로 사용된다. 또한, '무선 디바이스 실시간 위치 추적 시스템'은 장치를 의미하는 것으로 해석되며, 소프트웨어 및/또는 하드웨어 및/또는 펌웨어 등에 구현될 수 있다.
이상에서 설명한 본원 발명들은 예를 들면 다음과 같은 분야에서 활용될 수 있다.
예를 들면, 보행자 네비게이션을 들 수 있다. 기존의 내비게이션은 오차 범위가 커서 차로 이동하는 경우만 추적 가능했지만, 본 발명을 이용하면 실내-실외가 끊김 없이 연동 되는 보행자 네비게이션을 만들 수 있다. 예를 들어 코엑스 몰과 같이 복잡한 실내에서도 정확한 위치 추정이 가능하다.
다른 예로서, 물류나 자산관리를 들 수 있다. 회사나 공장에서 관리 중인 자산에 태그를 붙여 위치 추적을 함으로써, 그 물건들을 어디에 두고 있는지 혹은 어디로 이동하고 있는지를 실시간으로 추적하여 분실의 위험을 줄일 수 있다. 또한 자산의 보관, 이동 시 보관 장소나 이동 동선을 최적으로 설정하여 운송 비용 또한 줄일 수 있다. 더불어 고객에게 물류의 이동 현황을 실시간으로 보여 줄 수 있게 된다.
또 다른 예로서, 위치 기반의 푸시 시스템을 들 수 있다. 본 발명에 푸시 시스템을 더함으로써, 사용자가 특정 위치에 가면 지정된 메시지를 푸시 받아 볼 수 있도록 하는 시스템이다. 또는, U-city의 홈 네트워크 시스템과 연동하여 구현될 수 있다. 예를 들면, 사용자가 집에서 나올 때 가스 불을 끄지 않고 나오면 다시 돌아가서 불을 끄라고 알림 메시지를 줄 수 있다.
본 발명의 또 다른 실시 예로서, 친구 찾기 기능을 들 수 있다. 내가 속한 그룹의 친구들 중 근처에 있는 친구들을 표시해 줌으로써, 그 친구에게 메시지를 보내거나 만날 수 있도록 도와줄 수 있다.
이상에서는 본 발명의 바람직한 실시예에 대하여 도시하고 설명하였지만, 본 발명은 상술한 특정의 실시예에 한정되지 아니하며, 청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 다양한 변형실시가 가능한 것은 물론이고, 이러한 변형실시들은 본 발명의 기술적 사상이나 전망으로부터 개별적으로 이해되어져서는 안될 것이다.
도 1은 본 발명에 따른 실시간 위치 추적 시스템의 구성도,
도 2는 도 1의 무선 디바이스의 구성 블럭도,
도 3은 도 1의 위치 추정 서버의 구성 블럭도,
도 4는 세그먼트의 구조를 나타내기 위한 세그먼트의 모식도,
도 5는 도 1의 무선 디바이스에서 DB 구축용 AP 관측 데이터의 수집과정을 나타낸 흐름도,
도 6은 도 1의 위치 추정 서버에서 DB 구축용 AP 관측 데이터를 이용하여 위치 추정 기반 데이터를 구축하는 과정을 보인 흐름도,
도 7은 도 1의 무선 디바이스에서 위치 추정 서버에 저장된 위치 추정 기반 데이터를 다운로드 받는 과정을 보인 흐름도,
도 8은 도 1의 위치 추정 서버에서 무선 디바이스의 위치를 추정하는 과정을 보인 흐름도,
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 위치 추정 기반 데이터를 구축하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
* 도면의 주요 부분에 대한 도면 부호의 설명 *
1 : 무선 디바이스 20 : 디바이스측 위치 추정 엔진
30 : Wi-Fi 수신기 40 : AP 관측 데이터 수집기
45 : 로컬 데이터베이스 50 : 디바이스측 데이터 동기화 처리기
100 : 위치 추정 서버 110 : 서버측 위치 추정 엔진
120 : 서버측 데이터베이스 130 : 위치 데이터 구축 엔진
140 : 서버측 데이터 동기화 처리기

Claims (30)

  1. 무선랜 AP를 이용한 무선 디바이스의 실시간 위치 추적을 위한 위치 추정 기반 데이터를 구축하는 방법에 있어서,
    무선 디바이스에 의해 측정된 AP들의 목록, 및 이들 AP의 신호세기를 포함하는 AP 스캔 데이터를 제공받는 단계;
    상기 AP 스캔 데이터가 측정된 위치를 제공받는 단계;
    상기 무선 디바이스에 의해서 제공받은 상기 AP 스캔 데이터의 정확도를 나타내는 신뢰도를 계산하는 단계; 및
    상기 계산된 신뢰도와, 상기 AP 스캔 데이터와 상기 AP 스캔 데이터가 측정된 위치를 대응시켜서 위치 추정 기반 데이터로서 저장하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 위치 추정 기반 데이터를 구축하는 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 계산된 신뢰도가 기 설정된 조건을 충족하지 못하는 경우,
    상기 기설정된 조건을 충족하지 못하는 AP 들의 목록을 저장하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 위치 추정 기반 데이터를 구축하는 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 계산된 신뢰도가 기 설정된 조건을 충족하는 경우에만, 상기 AP 스캔 데이터를 위치 추정 기반 데이터로서 저장하는 것을 특징으로 하는 위치 추정 기반 데이터를 구축하는 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 위치를 제공받는 단계는,
    사용자로부터 위치를 입력받는 단계;
    GPS로부터 위치를 획득하는 단계; 및
    위치 추정 엔진으로부터 위치를 획득하는 단계; 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 위치 추정 기반 데이터를 구축하는 방법.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 제공받은 위치들에 대하여 부정확한 데이터를 삭제하는 필터링 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 위치 추정 기반 데이터를 구축하는 방법.
  6. 제2항에 있어서,
    상기 기설정된 조건을 충족하지 못하는 AP 들의 목록을 참조하여, 상기 제공받은 AP 스캔 데이터에서 부정확한 데이터를 삭제하거나 스무딩하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 위치 추정 기반 데이터를 구축하는 방법.
  7. 제1항에 있어서,
    영역을 복수의 세그먼트로 분할하는 단계;
    상기 위치 추정 기반 데이터를, 상기 복수의 세그먼트 중 어느 하나의 세그먼트에 할당하여 저장하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 위치 추정 기반 데이터를 구축하는 방법.
  8. 제7항에 있어서,
    새롭게 제공받는 AP 스캔 데이터로 기 저장된 상기 위치 추정 기반 데이터를 업데이트 할 때,
    상기 복수의 세그먼트 중에서, 상기 새롭게 제공받는 AP 스캔 데이터를 할당할 세그먼트를 결정하는 단계; 및
    상기 결정된 세그먼트에 상기 새롭게 제공받는 AP 스캔 데이터를 할당하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 위치 추정 기반 데이터를 구축하는 방법.
  9. 제7항에 있어서,
    상기 새롭게 제공받는 AP 스캔 데이터를 할당할 세그먼트를 결정하는 단계는,
    상기 복수의 세그먼트들 중에서, 상기 새롭게 제공받는 AP 스캔 데이터에 포함된 AP 목록을 모두 포함하는 세그먼트를 선별하는 것을 특징으로 하는 위치 추정 기반 데이터를 구축하는 방법.
  10. 제7항에 있어서,
    상기 새롭게 제공받는 AP 스캔 데이터를 할당할 세그먼트를 결정하는 단계는,
    상기 복수의 세그먼트들 중에서, 상기 새롭게 제공받는 AP 스캔 데이터에 포함된 AP 목록 중 기설정된 신뢰도를 충족하는 AP를 포함하는 세그먼트를 선별하는 것을 특징으로 하는 위치 추정 기반 데이터를 구축하는 방법.
  11. 제7항에 있어서,
    상기 새롭게 제공받는 AP 스캔 데이터를 할당할 세그먼트를 결정하는 단계는,
    상기 복수의 세그먼트들 중에서, 상기 새롭게 제공받는 AP 스캔 데이터를 측정한 위치가 포함된 세그먼트를 선별하는 것을 특징으로 하는 위치 추정 기반 데이터를 구축하는 방법.
  12. 제1항에 있어서,
    상기 신뢰도를 계산하는 단계는,
    상기 AP 스캔 데이터에 포함된 AP의 신호세기, 상기 AP 스캔 데이터가 상기 위치에서 관측된 횟수, 상기 AP 스캔 데이터의 관찰 시간, 상기 AP 스캔 데이터에 포함된 AP의 분포 범위, 및 상기 AP 스캔 데이터의 수집 방식 중 적어도 어느 하나 이상을 고려하여 계산하는 것을 특징으로 하는 위치 추정 기반 데이터를 구축하는 방법.
  13. 무선랜 AP를 이용한 무선 디바이스의 실시간 위치 추적 방법에 있어서,
    위치를 추정하고자 하는 무선 디바이스에 의해서 측정된 AP(이하, '제1AP'라고 함)의 목록, 및 제1AP들의 신호세기를 포함하는 AP 관측 데이터를 제공받는 단계;
    상기 제 1 항 내지 제9항 중 어느 하나의 방법에 따라서, 위치, 위치에 대응되는 AP(이하, '제2 AP'라고 함)의 목록, 상기 제2AP들의 신호세기, 및 상기 제2 AP들의 신뢰도를 포함하는 위치 추정 기반 데이터를 구축하는 단계; 및
    상기 구축된 위치 추정 기반 데이터와 상기 AP 관측 데이터를 비교하여 상기 무선 디바이스의 위치를 추정하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 무선랜 AP를 이용한 무선 디바이스의 실시간 위치 추적 방법.
  14. 제12항에 있어서,
    상기 제공받는 AP 관측 데이터에서, 기 저장된 AP 삭제 목록을 참조하여 불명확한 AP들을 필터링하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 무선랜 AP를 이용한 무선 디바이스의 실시간 위치 추적 방법.
  15. 무선랜 AP를 이용한 무선 디바이스의 실시간 위치 추적을 위한 위치 추정 기반 데이터를 구축하는 위치 추정 서버에 있어서,
    무선 디바이스에 의해 측정된 AP들의 목록, 및 이들 AP의 신호세기를 포함하는 AP 스캔 데이터와, 상기 AP 스캔 데이터가 측정된 위치를 제공받는 AP 관측 데이터 수신기;
    상기 무선 디바이스에 의해서 제공받은 상기 AP 스캔 데이터의 정확도를 나타내는 신뢰도를 계산하는 위치 추정 기반 데이터 신뢰도 계산 엔진; 및
    계산한 상기 신뢰도와, 상기 AP 스캔 데이터와 상기 AP 스캔 데이터가 측정된 위치를 대응시켜서 위치 추정 기반 데이터를 구축하는 위치 데이터 구축 엔진;을 포함하는 위치 추정 서버.
  16. 제15항에 있어서,
    데이터 베이스를 더 포함하며,
    상기 위치 데이터 구축 엔진은,
    상기 계산된 신뢰도가 기 설정된 조건을 충족하지 못하는 경우,
    상기 기설정된 조건을 충족하지 못하는 AP 들의 목록을 상기 데이터 베이스에 저장하는 것을 특징으로 하는 위치 추정 서버.
  17. 제16항에 있어서,
    상기 위치 데이터 구축 엔진은,
    상기 계산된 신뢰도가 기 설정된 조건을 충족하는 경우에만, 상기 AP 스캔 데이터를 위치 추정 기반 데이터로서 저장하는 것을 특징으로 하는 위치 추정 서버.
  18. 제15항에 있어서,
    상기 위치 추정 기반 데이터 신뢰도 계산 엔진은,
    상기 AP 스캔 데이터에 포함된 AP의 신호세기, 상기 AP 스캔 데이터가 상기 위치에서 관측된 횟수, 상기 AP 스캔 데이터의 관찰 시간, 상기 AP 스캔 데이터에 포함된 AP의 분포 범위, 및 상기 AP 스캔 데이터의 수집 방식 중 적어도 어느 하나 이상을 고려하여 계산하는 것을 특징으로 하는 위치 추정 기반 데이터를 구축하는위치 추정 서버.
  19. 무선랜 AP를 이용한 무선 디바이스의 실시간 위치 추적 시스템에 있어서,
    위치를 추정할 현재의 위치에서 AP(이하, '제1AP'라고 함)를 측정하고, 상기 제1AP들의 목록, 및 상기 제1AP들의 신호세기를 포함하는 AP 관측 데이터를 수집하는 무선 디바이스; 및
    위치, 위치에 대응되는 AP(이하, '제2 AP'라고 함)의 목록, 상기 제2AP들의 신호세기, 및 상기 목록에 포함된 제2 AP들의 정확도를 나타내는 신뢰도를 포함하는 위치 추정 기반 데이터를 구축하여 저장하는 위치 추정 서버; 를 포함하며,
    상기 무선 디바이스 또는 상기 위치 추정 서버는, 구축한 상기 위치 추정 기반 데이터와 상기 AP 관측 데이터를 비교하여 상기 무선 디바이스의 위치를 추정하는 것을 특징으로 하는 신뢰도 기반의 무선랜 AP를 이용한 무선 디바이스의 실시간 위치 추적 시스템.
  20. 제19항에 있어서,
    상기 무선 디바이스는, 수집한 상기 AP 관측 데이터에서, 기 저장된 AP 삭제 목록을 참조하여 불명확한 AP들을 필터링하는 것을 특징으로 하는 신뢰도 기반의 무선랜 AP를 이용한 무선 디바이스의 실시간 위치 추적 시스템.
  21. 제19항에 있어서,
    상기 위치 추정 서버는,
    영역을 복수의 세그먼트로 분할하고, 상기 위치 추정 기반 데이터를, 상기 복수의 세그먼트 중 어느 하나의 세그먼트에 할당하여 저장하는 것을 특징으로 하는 신뢰도 기반의 무선랜 AP를 이용한 무선 디바이스의 실시간 위치 추적 시스템.
  22. 제1항 내지 제14항 중 어느 한 항의 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.
  23. 무선랜 AP를 이용한 무선 디바이스의 실시간 위치를 추정하는 서버에 있어서,
    위치, 상기 위치에 적어도 하나의 AP가 대응된 AP 목록, 상기 AP 목록에 포함된 AP들의 신호 세기, 및 상기 AP목록에 포함된 적어도 하나의 AP의 정확도를 나타내는 신뢰도를 가지는 위치 추정 기반 데이터 서브 셋들을 적어도 둘 이상 저장하는 데이터베이스;를 포함하고,
    상기 무선 디바이스로부터, 실시간 위치를 추정할 위치에서 측정된 AP들로 이루어진 AP 목록, 및 이 AP 목록에 포함된 AP들의 신호세기를 수신하고,
    상기 무선 디바이스로부터 수신한 AP 목록 및 AP들의 신호 세기와, 상기 데이터베이스에 저장된 AP 목록 및 이 AP 목록에 포함된 AP들의 신호 세기를 비교하여, 상기 위치 추정 기반 데이터 서브 셋들 중에서 위치 추정 기반 데이터 서브 셋을 선택하고, 선택한 위치 추정 기반 데이터 서브 셋에 포함된 위치에 대한 정보를 상기 무선 디바이스로 제공하는 것을 특징으로 하는 무선 디바이스의 실시간 위치를 추정하는 서버.
  24. 무선 디바이스에 있어서,
    위치를 추정할 위치에서 무선랜 AP(이하, '제1AP'라고 함)들의 목록, 및 제1AP들의 신호세기를 포함하는 AP 관측 데이터를 수집하는 AP 관측 데이터 수집기; 및
    상기 AP 관측 데이터 수집기에 의해 수집된 AP 관측 데이터를 서버에 전송하는 디바이스 측 데이터 동기화 처리기; 및
    위치, 위치에 대응되는 AP(이하, '제2 AP'라고 함)들의 목록, 상기 제2AP들의 신호세기, 및 상기 목록에 포함된 제2 AP들의 정확도를 나타내는 신뢰도를 포함하는 위치 추정 기반 데이터와, 상기 AP 관측 데이터를 비교하여 상기 무선 디바이스의 위치를 추정하는 디바이스측 위치 추정 엔진;을 포함하며,
    상기 무선 디바이스는, 상기 서버로부터 상기 AP 관측 데이터에 기초하여 추정된 위치 정보를 전송받는 것을 특징으로 하는 무선 디바이스.
  25. 삭제
  26. 제24항에 있어서,
    상기 위치 추정 기반 데이터를 저장하는 로컬 데이터베이스;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 무선 디바이스.
  27. 제24항에 있어서,
    상기 무선 디바이스와 상기 서버 중에서 위치 추정을 할 주체를 결정하는 위치 판단 주체 결정부;를 더 포함하며,
    상기 디바이스 측 데이터 동기화 처리기는, 상기 위치 판단 주체 결정부에 의해 상기 서버가 위치 추정을 할 주체로서 결정된 경우에만, 상기 AP 관측 데이터를 상기 서버에 전송하는 것을 특징으로 하는 무선 디바이스.
  28. 제27항에 있어서,
    상기 디바이스측 위치 추정 엔진은, 상기 위치 판단 주체 결정부에 의해 상기 디바이스가 위치 추정을 할 주체로서 결정된 경우에만, 상기 무선 디바이스의 위치를 추정하는 것을 특징으로 하는 무선 디바이스.
  29. 제24항에 있어서,
    상기 AP 관측 데이터 수집기는, 또한, 상기 위치 추정 기반 데이터를 수집하는 것을 특징으로 하는 무선 디바이스.
  30. 제29항에 있어서,
    상기 디바이스 측 데이터 동기화 처리기는, 또한, 상기 AP 관측 데이터 수집기에 의해 수집된 위치 추정 기반 데이터를 상기 서버로 전송하는 것을 특징으로 하는 무선 디바이스.
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