KR101466411B1 - Ｗｌａｎ 위치 확인 시스템에서 사용하기 위한 ｗｌａｎ 액세스 포인트 특성의 품질 계산 방법 - Google Patents

Ｗｌａｎ 위치 확인 시스템에서 사용하기 위한 ｗｌａｎ 액세스 포인트 특성의 품질 계산 방법 Download PDF

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Abstract

WLAN 액세스 포인트의 특성 추정의 품질에 따라, WLAN 액세스 포인트를 분류하는 방법 및 시스템이 제공된다. 분류는 참조 데이터베이스를 조정하고, 액세스 포인트의 특성 추정의 예상 오차를 정량화하는데 사용될 수 있다. WLAN 액세스 포인트는 WLAN 위치 확인 시스템의 사용자의 위치, 이동 속도, 및 이동 방향의 추정 정확도에 대한 그들의 효과에 기초하여 분류될 수 있다. Wi-Fi 액세스 포인트의 특성 추정의 품질을 결정하는 방법은, WI-Fi 실시가능 스캐닝 장치가 Wi-Fi 액세스 포인트에 의해 송신된 Wi-Fi 신호의 수신 신호 세기(RSS) 샘플들의 수를 측정하는 단계를 포함한다. Wi-Fi 실시가능 스캐닝 장치에 의해 이동된 총 거리는, RSS 샘플의 수를 측정하는 동안 추정되고, Wi-Fi 액세스 포인트의 특성 추정의 품질을 추정하는데 사용된다.

Description

ＷＬＡＮ 위치 확인 시스템에서 사용하기 위한 ＷＬＡＮ 액세스 포인트 특성의 품질 계산 방법{CALCULATION OF QUALITY OF WLAN ACCESS POINT CHARACTERIZATION FOR USE IN A WLAN POSITIONING SYSTEM}
본 발명은 일반적으로 위치 확인 시스템(positioning system)에 관한 것으로서, 더 자세하게는 WLAN 위치 확인 시스템에서 WLAN 액세스 포인트를 분류하는 방법 및 시스템에 관한 것이다. 본 발명은 또한 WLAN 액세스 포인트의 특성 추정의 품질을 계산하고, 그에 따라 참조 데이터베이스를 조정(scaling)하는 것에 관한 것이다.
위치 결정은 내비게이션 시스템 및 임의의 위치 기반 서비스(LBS, Location Based Service)의 주요 구성성분이다. 최근 WLAN 액세스 포인트의 급증에 따라 도처에 WLAN 전파(radio wave)의 블랭킷(blanket)이 생성되었다. 그러므로, 거의 모든 장소에서, 특히 도시지역에서 WLAN 전파의 검출 가능성이 매우 높다. WLAN의 급속 성장, 및 거의 모든 지역에서 WLAN 전파가 발견될 수 있다는 사실은 옥내 및 옥외 영역용 대도시 위치 확인 시스템을 위하여 WLAN 전파를 이용하는 아이디어를 창시하였다. 대도시 WLAN 위치 확인 시스템에서, WLAN 액세스 포인트의 위치는 기준점으로서 사용되고, WLAN 액세스 포인트의 수신 신호 세기(RSS, Received Signal Strength)는 임의의 시간에 사용자가 검출한 WLAN 액세스 포인트로부터 최종 사용자까지의 거리의 표시자로서 사용된다. WLAN 액세스 포인트로부터 최종 사용자까지의 거리를 알면, 최종 사용자의 위치가 결정될 수 있다. 수신기의 수신 신호 세기를 거리로 변환하는 것은 특정 무선 채널 모델을 상정하는 것에 의존한다. 이상적으로, 무선 채널 모델을 정확히 알고 있다면, 최종 사용자로부터 WLAN 액세스 포인트까지의 정확한 거리를 알 수 있다.
연구소들이 연합하여 옥외용 및 옥내용 WLAN 기반 위치 확인 시스템이 조사되었지만, 그 시스템들 중 어느 시스템도 속도 및 방위(bearing) 추정을 포함하고 있지 않았다. 이 분야에서 가장 중요한 연구 노력의 성과는, PlaceLab(www.placelab.com, 마이크로소프트와 인텔이 후원하는 프로젝트), University of California San Diego ActiveCampus의 프로젝트(ActiveCampus-모바일 기술을 통한 교육 커뮤니티 유지, 기술 보고서 #CS2002-0714), 및 MIT 캠퍼스 와이드 로케이션 시스템에 의해 수행되었고, 그것은 Dartmouth college에서 몇몇 소형 프로젝트(예를 들면, M. Kim, J.J. Fielding, 및 D. Kotz의 "Risks of using AP locations discovered through war driving")를 통해 평가되었다.
옥내 위치 확인을 목표로 하는 Wi-Fi 로케이션 시스템에 대한 많은 상업적 제공이 있어왔다(예를 들면, May 2005, Pervasive 2005, Location and Context-Awareness(LoCA 2005)에 대한 국제 워크샵의 회보의 Kavitha Muthukrishnan, Maria Lijding, Paul Havinga의 Towards Smart Surroundings:Enabling Techniques and Technologies for Localization 및 Hazas, M., Scott, J., Krumm, J.의 Location- Aware Computing Comes of Age. IEEE Computer, 37(2):95-97, Feb 2004 005, Pa005, 350-362 페이지 참조). 이러한 시스템들은 통합 캠퍼스, 병원 시설, 또는 시핑 야드(shipping yard)와 같이 통제된 환경 내에서 자산 및 사람의 추적을 행하도록 설계된다. 고전적인 예는, 심장 마비가 있을 때 병원 직원이 필요한 장치를 찾는 데에 시간을 허비하지 않도록, 병원 내에서 크래시 카트의 정확한 위치를 모니터할 수 있는 시스템을 갖춘 것이다. 이러한 사용예의 정확도 필요조건은 통상 1-3 미터 정확도를 요구하는 매우 지나친 요구이다.
이러한 시스템들은 그들의 정확도를 미세 조정하기 위하여 캠퍼스의 매 평방 피트의 상세한 사이트 조사를 시행하여 무선 신호 전파를 측정하는 것을 포함하여 각종 기술을 사용한다. 이 시스템들은 또한 액세스 포인트 및 클라이언트 라디오가 A-GPS가 동작하는 방법과 유사하게 동기화 정보를 교환할 수 있도록 일관된 네트워크 접속을 요구한다. 이러한 시스템들은 옥내 사용의 경우에 더욱 신뢰할 수 있지만, 임의의 광역 전개에는 비효과적이다. 도시 전체에 요구되는 각종 상세한 사이트 조사를 수행하는 것은 불가능하며, 이러한 시스템들이 요구하는 정도로 대도시 지역 전체에 걸쳐 802.11 액세스 포인트를 가진 일관된 통신 채널에 의존하는 방법이 없다. 대부분의 중요한 옥외 무선 전파는, 옥내 무선 전파와 근본적으로 다르며, 광역 시나리오에서 옥내 위치 확인 알고리즘을 거의 쓸모없게 한다. 옥내 WLAN 기반 위치 확인 시스템에 요구되는 정확도는 무선 채널 모델링의 사용을 어렵게 하고, 그 영역에서의 연구 주제로서 고려된다. 또한, 지금까지 액세스 포인트들 사이에서 구별되는 WLAN 기반 위치 확인 시스템은 없으며, 현재의 방법들은 모든 WLAN 액세스 포인트를 동일하게 취급한다.
도 1은 Wi-Fi 위치 확인 시스템(WPS, Wi-Fi positioning system)을 도시한 것이다. 위치 확인 시스템은 컴퓨팅 장치(101) 상의 위치 확인 소프트웨어(103)를 포함한다. 특정 커버리지 영역 전반에, 제어/공통 채널 방송 신호를 이용하여 정보를 방송하는 고정식 무선 액세스 포인트(102)가 존재한다. 클라이언트 장치는 방송 신호를 모니터하거나 또는 프로브 요청을 통해 신호 전송을 요청한다. 각 액세스 포인트는 MAC 어드레스라고 알려진 고유의 하드웨어 식별자를 포함한다. 클라이언트 위치 확인 소프트웨어는 범위 내의 802.11 액세스 포인트로부터 신호 비컨(beacon)을 수신하고, 신호 비컨으로부터의 특성을 이용하여 컴퓨팅 장치의 지리적 위치를 계산한다. 그러한 특성들은 MAC 어드레스라고 알려진 802.11 액세스 포인트의 고유 식별자, 및 클라이언트 장치에 도달하는 신호의 세기를 포함한다. 클라이언트 소프트웨어는 관측된 802.11 액세스 포인트를 자신의 참조 데이터베이스(104) 내에 있는 액세스 포인트와 비교한다. 참조 데이터베이스는 장치 내에 있을 수도 있고 외부에 있을 수도 있다. 참조 데이터베이스는 수집 시스템이 수집한 모든 액세스 포인트의 계산된 지리적 위치 및 전력 프로파일을 포함한다. 전력 프로파일은 여러 위치로부터의 신호의 전력을 나타내는 판독값 모음으로부터 발생될 수 있다. 이러한 알려진 위치를 이용하여, 클라이언트 소프트웨어는 사용자 장치(101)의 상대적 위치를 계산하고, 사용자 장치의 지리적 좌표를 위도와 경도 판독값의 형태로 결정한다. 그 다음, 그러한 판독값들은 친구 찾기, 지역 조사 웹 사이트, 차량 관리 시스템 및 E911 서비스와 같은 위치 기반 애플리케이션에 제공된 다.
본 발명은 WLAN 액세스 포인트의 특성 추정의 품질에 따라 WLAN 액세스 포인트를 분류하는 방법 및 시스템을 제공한다. 이 분류는 참조 데이터베이스를 조정하고, WLAN 액세스 포인트의 특성 추정 예상 오차(error)를 정량화하는데 사용될 수 있다. 본 발명의 일 태양에 있어서, WLAN 액세스 포인트들은 WLAN 위치 확인 시스템에서 사용자 위치, 이동 속도, 및 이동 방향 추정 정확도에 대한 WLAN 액세스 포인트들의 영향에 기초하여 분류된다.
본 발명의 다른 태양에 있어서, 위치 확인 시스템은 목표 영역에 복수의 Wi-Fi 액세스 포인트들을 갖는다. Wi-Fi 액세스 포인트의 특성 추정의 품질을 결정하는 방법은 WI-Fi 실시가능 스캐닝 장치가 Wi-Fi 액세스 포인트에 의해 송신된 Wi-Fi 신호의 수신 신호 세기(RSS) 샘플들의 수를 수신 및 측정하는 단계를 포함한다. RSS 샘플들의 수를 측정하는 동안 Wi-Fi 실시가능 스캐닝 장치에 의해 이동된 총 거리가 추정된다. Wi-Fi 액세스 포인트의 특성 추정의 품질은 Wi-Fi 실시가능 스캐닝 장치에 의해 이동된 총 거리를 이용하여 추정된다.
본 발명의 또 다른 태양에 있어서, Wi-Fi 액세스 포인트의 특성은 Wi-Fi 액세스 포인트의 지리적 위치와 Wi-Fi 액세스 포인트의 무선 전파 특성 중 적어도 하나를 포함한다.
본 발명의 또 다른 태양에 있어서, 위치 확인 시스템은 목표 영역에 복수의 Wi-Fi 액세스 포인트들을 갖는다. Wi-Fi 액세스 포인트의 특성 추정의 품질을 결정하는 방법은 WI-Fi 실시가능 스캐닝 장치가 Wi-Fi 액세스 포인트에 의해 송신된 Wi-Fi 신호의 수신 신호 세기(RSS) 샘플들의 수를 수신 및 측정하는 단계를 포함한다. WI-Fi 실시가능 스캐닝 장치의 대응하는 이동 속도는 각 RSS 샘플과 연관된다. 대응하는 스캐닝 기간은 각 RSS 샘플과 연관된다. 신뢰 인자(confidence factor)는 각 RSS 샘플에 대한 대응하는 스캐닝 기간 만큼 가중된 WI-Fi 실시가능 스캐닝 장치의 각각의 이동 속도의 합을 이용하여 결정된다. 추정의 품질은 신뢰 인자를 이용하여 결정된다.
본 발명의 또 다른 태양에 있어서, 위치 확인 시스템은 목표 영역에 복수의 Wi-Fi 액세스 포인트들을 갖는다. Wi-Fi 액세스 포인트의 특성 추정의 품질을 결정하는 방법은 WI-Fi 실시가능 스캐닝 장치가 Wi-Fi 액세스 포인트에 의해 송신된 Wi-Fi 신호의 수신 신호 세기(RSS) 샘플들의 수를 수신 및 측정하는 단계를 포함한다. WI-Fi 실시가능 스캐닝 장치의 대응하는 이동 속도는 각 RSS 샘플과 연관된다. 대응하는 스캐닝 기간은 각 RSS 샘플과 연관된다. 신뢰 인자는 RSS 샘플들의 수 및 각 RSS 샘플에 대한 대응하는 스캐닝 기간만큼 가중된 WI-Fi 실시가능 스캐닝 장치의 각 이동 속도를 이용하여 결정된다. 추정의 품질은 신뢰 인자를 이용하여 결정된다.
본 발명의 또 다른 태양에 있어서, WI-Fi 실시가능 장치의 위치를 추정하는 방법은 WI-Fi 실시가능 장치의 범위 내에서 WI-Fi 액세스 포인트를 식별하는 단계를 포함한다. 식별된 WI-Fi 액세스 포인트에 대응하는 계산된 위치 및 추정 값의 품질은 참조 데이터베이스로부터 검색된다. WI-Fi 실시가능 장치의 위치는 계산된 위치 및 추정 값의 품질을 이용하여 추정된다.
본 발명의 또 다른 태양에 있어서, WI-Fi 액세스 포인트에 대응하는 적어도 하나의 추정 값의 품질은 WI-Fi 실시가능 장치의 위치를 추정할 때 사용하기 위해 대응하는 WI-Fi 액세스 포인트의 계산된 위치에 할당된 가중치를 결정한다.
본 발명의 또 다른 태양에 있어서, WI-Fi 액세스 포인트에 대응하는 추정 값의 품질이 임계치 미만인 경우, WI-Fi 액세스 포인트에 대응하는 계산된 위치는 WI-Fi 실시가능 장치의 위치를 추정하는 데에 사용되지 않는다.
도 1은 WI-Fi 위치 확인 시스템의 특정 실시예를 도시한 도면이다.
도 2는 비교적 적은 수의 RSS 샘플들을 가진 액세스 포인트의 예를 도시한 도면이다.
도 3은 비교적 큰 수의 RSS 샘플들을 가진 액세스 포인트의 예를 도시한 도면이다.
도 4는 WLAN 액세스 포인트 특성의 추정 품질에 대한 WI-Fi 실시가능 스캐닝 장치의 총 이동 거리의 영향의 예를 보인 도이다.
본 발명의 실시예들은 WLAN 기반 위치 확인 시스템에서 각각의 WLAN 액세스 포인트(AP)에 대한 품질 메트릭을 규정하기 위한 방법 및 시스템을 제공한다. WLAN 액세스 포인트의 품질 메트릭은 그 WLAN 액세스 포인트에 기초한 사용자의 위치, 이동 속도 및 이동 방향의 예상 추정 오차의 표시자로서 사용될 수 있다. 주어진 WLAN 액세스 포인트에 기초한 예상 추정 오차를 정량화하는 것은 더 신뢰할 수 있는 WLAN 액세스 포인트에 더 많은 가중치를 줌으로써 전체 추정의 정확도를 증가시키기 위해 사용될 수 있고, 또한 범위 내에서 WLAN 액세스 포인트 집합의 품질을 고려함으로써 위치, 이동 속도, 및 이동 방향의 최종 추정의 예상 오차를 정량화하는데 사용될 수 있다.
본 발명의 실시예들은, 미국 특허 출원 제11/261,848호, 발명의 명칭 Location Beacon Database, 미국 특허 출원 제11/261,898호 발명의 명칭 Server for Updating Location Beacon Database, 미국 특허 출원 제11/261,987호 발명의 명칭 Method and System for Building a Location Beacon Database, 및 미국 특허 출원 제11/261,988호 Location-Based Services that Choose Location Algorithms Based on Number of Detected Access Points Within Range of User Device(상기 특허 출원들은 모두 2005년 10월 28일에 출원됨)를 포함하는 선출원들에 개시된 기술, 시스템 및 방법에 대하여 구축되었으며, 상기 특허 출원들의 내용들은 참조에 의해 그 전체가 본 명세서에서 통합되지만, 본 발명이 이들에 한정되는 것은 아니다. 상기 출원들은, 위치 기반 서비스를 이용하는 Wi-Fi 실시가능 장치의 지리적 위치를 판정하기 위하여, Wi-Fi 액세스 포인트에 대한 고품질 위치 데이터가 위치 기반 서비스에서 사용되도록, Wi-Fi 액세스 포인트에 대한 고품질 위치 데이터를 수집하는 특정 방법, 및 상기 위치 데이터를 이용하여 시스템 사용자의 위치를 추정하는 기술에 대하여 제시하고 있다. 그러나, 본 발명의 기술은 통합된 특허 출원들에 개시된 시스템 및 방법에 한정되지 않는다. 따라서, 이와 같은 시스템 및 출 원들을 참조하는 것이 도움이 될 수는 있지만, 본 발명 또는 본 발명의 실시예를 이해하는데 필수적이라고 생각하지 않는다.
WLAN 위치 확인 시스템에서 사용자의 위치는 공공 WLAN 액세스 포인트 및 사설 WLAN 액세스 포인트의 위치를 참조하여 계산되기 때문에, 액세스 포인트(AP)의 연관 파라미터, 예를 들면, 액세스 포인트의 지리적 위치의 부정확함은 사용자의 위치 추정의 정확도에 직접적으로 영향을 준다. 본 발명의 태양들은 WLAN 액세스 포인트의 품질을 분류 또는 정량화하는 체계적인 방법을 포함한다. 또한, 본 발명의 태양들은 WLAN 액세스 포인트의 참조 데이터베이스를 조정하는데 사용될 수 있다. 실시예들은 주어진 WLAN 액세스 포인트를 이용한 계산 결과의 예상 오차를 정량화하는데 사용될 수 있다. 그 다음, WLAN 액세스 포인트는 그들의 정확도 레벨에 따라 분류될 수 있다. WLAN 특성의 정확도 레벨에 대한 정보는, 예컨대 비교적 고품질의 액세스 포인트만을 이용하거나 또는 액세스 포인트의 품질에 기초하여 액세스 포인트를 가중시킴으로써 추정의 정확도를 증가시키기 위하여 추정 방정식에서 사용될 수 있다.
WLAN 액세스 포인트의 지리적 위치 또는 무선 전파 특성과 같은 WLAN 액세스 포인트의 특성은, Wi-Fi 실시가능 스캐닝 장치를 이용하여 대응하는 위치에서 발생하는 수신 신호 세기(RSS) 샘플들을 수집함으로써 추정될 수 있다. 예를 들면, 전술한 통합된 특허 출원들에 개시된 기술이 이용될 수 있다.
주어진 WLAN 액세스 포인트에 대한 RSS 샘플들을 수집할 때, 스캐닝 장치에 의해 수집된 샘플들의 총 수는 그 WLAN 액세스 포인트에 대한 특성 추정의 예상 오 차를 계산하는데 사용될 수 있다. RSS 샘플들을 수집할 때, 샘플들은 스캐닝 장치의 속도에 따라 가중된다. RSS 샘플링시에 스캐닝 장치의 속도에 따라 가중되는 RSS 샘플의 수는, 액세스 포인트의 커버리지 영역에 대한 샘플들의 수의 비율의 대용물(surrogate)로서 사용될 수 있다.
도 2는 RSS 샘플(202)의 수가 비교적 적기 때문에 비교적 낮은 특성 품질을 가진 WLAN 액세스 포인트(201)의 예를 도시한 도면이다. 대조적으로, 도 3은 RSS 샘플(302)의 수가 비교적 많기 때문에 비교적 높은 특성 품질을 가짐으로써 WLAN 액세스 포인트 특성의 비교적 높은 추정 품질을 가져오는 WLAN 액세스 포인트(301)의 예를 도시한 도면이다.
도 4는 동일한 수의 RSS 샘플(402, 404)을 가진 2개의 WLAN 액세스 포인트(401, 403)가 주어진 경우에, RSS 샘플을 수집하는 동안 스캐닝 장치에 의해 이동된 총 거리에 대한 스캐닝 장치의 속도의 영향을 도시한 도면이다. WLAN 액세스 포인트(403)에 대한 RSS 샘플(404)을 수집하는 동안, 스캐닝 장치는 WLAN 액세스 포인트(401)에 대한 RSS 샘플(402)을 수집할 때보다 고속으로 이동하였다. RSS 샘플(402)과 RSS 샘플(404)이 동일한 시간동안 수집된 경우, RSS 샘플(404)이 RSS 샘플(402)보다 더 큰 총 거리를 커버한다. 따라서, RSS 샘플(404)은 WLAN 액세스 포인트(401)에 비하여 WLAN 액세스 포인트(403)의 더 나은 특성 표시자, 예를 들면 전력 프로파일의 표시자이다.
본 발명의 다른 실시예에서, WLAN 액세스 포인트의 특성 추정의 품질이 정량화된다. WLAN 액세스 포인트의 지리적 위치 및 무선 전파 특성은 WLAN 액세스 포인 트의 커버리지 영역의 RSS 샘플에 기초하여 추정된다. WLAN 액세스 포인트의 특성 추정을 위해 사용되는 RSS 샘플의 수는 추정의 정확도에 직접적으로 영향을 준다. WLAN 액세스 포인트의 RSS 샘플의 수가 비교적 적다면, WLAN 액세스 포인트의 지리적 위치의 추정 오차 및 WLAN 액세스 포인트의 무선 전파 특성의 오차는 비교적 높다. 그러므로, 비교적 적은 수의 RSS 샘플을 가진 WLAN 액세스 포인트는, WLAN 기반 위치 확인 시스템에서 사용될 때 비교적 낮은 신뢰도(reliability)를 갖는 것으로 간주될 수 있다. 반면에, 비교적 많은 수의 RSS 샘플을 가진 WLAN 액세스 포인트는 비교적 높은 신뢰도의 WLAN 액세스 포인트로서 간주될 수 있다. 하나의 예시적인 실시예에서, RSS 샘플의 수는 WLAN 액세스 포인트에 기초한 위치 추정의 예상 정확도를 정량화하는데 사용될 수 있다. 상이한 WLAN 액세스 포인트의 위치 추정의 예상 정확도는 상이하기 때문에, 상이한 WLAN 액세스 포인트에 기초한 추정은 그들의 예상 오차에 따라서 또한 가중될 수 있다.
스캐닝 처리에서, 스캐닝 장치의 속도는 일정하지 않다. 스캐닝 장치는 잠시 정지하거나 또는 하이웨이를 따라 빠르게 이동할 수 있다. 결과적으로, 동일한 수의 RSS 샘플이 도 4와 관련하여 전술한 것처럼 상이한 지리적 영역을 커버할 수 있다. 주어진 수의 RSS 샘플이 커버하는 지리적 영역은 스캐닝 장치의 속도 × 스캐닝 기간이다. 그러므로, 스캐닝 기간이 일정하다고 가정하면, 샘플 수의 절대값은 스캐닝시 스캐닝 장치의 속도에 따라 가중된다. RSS 샘플링시 스캐닝 장치의 속도는, 예를 들면 GPS로부터 수집되거나 또는 시간에 따른 GPS 위치로부터 유도될 수 있다. GPS 속도 추정은 GPS 수신 신호의 측정치의 도플러 주파수에 기초하기 때문 에 매우 정확하지만, 시간에 따른 GPS 위치에 기초한 속도 계산은 대략적인 속도 추정이다.
스캐닝시 스캐닝 장치의 속도의 추정치를 알고 있고, 스캐닝된 RSS 샘플의 총 수를 N이라고 하면, CFn으로 표시되는 신뢰 인자(confidence factor)는 아래와 같이 계산된다.
Figure 112008084299442-pct00001
상기 식에서 Vi는 스캐닝 장치의 속도이고, Ti는 RSS 샘플 i(여기에서, 0＜i＜N)를 취하는 스캐닝 기간이다. 스캐닝 기간은 거의 항상 일정한 값이다. 스캐닝 기간의 값은, 그 값이 일정할 때, T0로 나타낸다. 함수 f(ViTi)는 비선형 함수이고, 일반적으로 다음과 같다: 스캐닝 장치가 이동하는 동안 취해지는 RSS 샘플에 대해, ViTi는 샘플의 가중치로서 고려된다. 스캐닝 장치가 정지하고 있는 동안 취해지는 RSS 샘플에 대해, 동일한 위치 및 동일한 전력 판독값을 갖는 모든 판독은 한 번 고려된다. 예를 들어서, 스캐닝 장치가 소정의 기간(Tp) 동안 이동하지 않는 상태에서 RSS 전력 샘플을 수집하고, 액세스 포인트로부터의 전력 판독값이 전체 기간(Tp) 동안의 판독값과 동일하다면, 그 기간(Tp) 동안 이 액세스 포인트로부터의 오직 하나의 RSS 샘플만이 고려된다. 마지막으로, 스캐닝 장치가 정지해 있는 동안 취해진 RSS 샘플은 보정 인자(K)를 갖는 것으로 고려된다. 보정 인자(K)는 제로 속도(a0)로부터 스캐닝 장치의 평균 가속도에 기초하여 계산될 수 있다. 그러므로, K=a0T0 2이다.
동일한 위치 및 전력 판독 값을 가진 RSS 샘플들(스캐닝 장치가 정지해 있는 동안 취해진 샘플들)을 제거한 후에는 N개의 샘플이 남는다. 총 샘플 수(N) 중에서, 스캐닝 장치가 정지해 있는 동안 N1개의 RSS 샘플이 취해지고, 스캐닝 장치가 움직이는 동안 N2개의 RSS 샘플이 취해진다면, 신뢰 인자는 아래와 같이 표시할 수 있다.
Figure 112008084299442-pct00002
이 형태를 가진 신뢰 인자 계산의 일례는, 스캐닝 기간을 1초로 설정하는 경우 아래와 같다.
Figure 112008084299442-pct00003
상기 계산된 CFn의 값은 WLAN 액세스 포인트의 특성 추정의 신뢰도(reliability)의 표시자이다. CFn 값의 해석은 다음과 같다. 전술한 바와 같이, 비교적 적은 수의 RSS 샘플은 추정의 신뢰도가 거의 없는 것으로 해석된다, 즉 1개 또는 2개의 샘플은 신뢰할 수 있는 추정에 충분하지 않다. RSS 샘플의 수의 증가는 정확도에 있어서 지수적 효과를 갖는다. 달리 표현하면, 적은 수의 샘플에서 하나의 RSS 샘플의 차이는 많은 수의 샘플에서 하나의 RSS 샘플의 차이보다 정확도에 있어서 더 큰 영향을 미친다. 반면에, RSS 샘플의 수가 비교적 많은 경우, 그 RSS 샘플에 기초한 추정의 품질이 높다. RSS 샘플의 수를 더욱 증가시키는 것은, WLAN 액세스 포인트의 지리적 위치 및 무선 전파 특성과 같은 특성의 추정의 정확도에 있어서 현저한 영향을 주지 않는다. 그러므로, WLAN 액세스 포인트 신뢰도 계산의 일부로서, 2개의 임계치가 존재할 것이다, 즉 CFmin은 평균적으로, 비교적 신뢰할 수 있는 WLAN 액세스 포인트 특성 추정을 결정하는데 필요한 최소한의 샘플의 수이다. RSS 샘플의 수가 이 임계치 미만이라면, 추정은 신뢰할 수 없는 것으로 간주된다. CFmax는 이 임계치를 넘어서 여분의 RSS 샘플을 추가하여도 추정의 정확도에 큰 영향을 주지 않는 임계치이다.
WLAN 액세스 포인트 특성의 신뢰 인자(confidence factor)(CFn)와 신뢰도(reliability) 측정치(R) 간의 관계는 대수이기 때문에, 신뢰도 측정치는 아래와 같이 계산된다.
Figure 112008084299442-pct00004
최대 신뢰도는 1로 설정될 수 있고, 최소 신뢰도는 매우 작은 수로 설정될 수 있다. 예를 들면, Rmin = 0.001로 설정되고, Rmax = 1로 설정될 수 있다.
CFmin과 CFmax의 값은 경험적으로 구할 수 있다. 일반적인 대도시의 WLAN 기반 위치 확인 시스템에서 유용한 값은 아래와 같다.
CFmin = 36,
CFmax = 68
본 발명의 실시예에 따르면, 참조 데이터베이스(104)는 WLAN 액세스 포인트의 분류, 액세스 포인트 파라미터의 예상 오차의 정량화, 또는 연관 WLAN 액세스 포인트 데이터의 품질에 따라 조정될 수 있다. 예를 들면, 원하는 임계치 미만의 분류 또는 품질 측정치를 가진 WLAN 액세스 포인트는 참조 데이터베이스(104)로부터 공제될 수 있다. 이는 사용자의 위치, 이동 속도, 또는 이동 방향을 결정할 때 사용자 장치(101)가 비교적 높은 품질의 파라미터 추정을 가진 액세스 포인트만을 사용하는 것을 보장한다. 다른 실시예에서, 모든 WLAN 액세스 포인트는 참조 데이터베이스(104)에 포함될 수 있지만, 위치 확인 소프트웨어(103)는 원하는 임계치 미만의 분류 또는 품질 측정치를 가진 액세스 포인트를 사용하지 않을 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따라, 참조 데이터베이스(104)를 조정하는 다른 예는 위치 확인 시스템의 각 WLAN 액세스 포인트에 대한 신뢰도 인자(reliability factor)를 구하고, 그 신뢰도 인자를 참조 데이터베이스에 로깅하는 단계를 포함한다. WLAN 기반 위치 확인 시스템에서, 사용자는 참조 데이터베이스(104)에 액세스하고, 범위 내의 WLAN 액세스 포인트를 이용하여 그것의 위치, 이동 속도, 및 이동 방향을 추정한다. 참조 데이터베이스(104)의 각 WLAN 액세스 포인트에 대한 신뢰도 인자는 사용자의 범위 내의 WLAN 액세스 포인트의 추정 결과를 가중시키는데 사용된다. 신뢰도 인자의 사용은, 사용자 속성, 예컨대, 위치, 이동 속도, 및 이동 방향을 추정하기 위해 사용되는 위치 확인 알고리즘에 독립적이다. 가장 일반적인 형태의 추정이 범위 내 WLAN 액세스 포인트(APN)에 대한 함수 f의 연산 O로서 O(f(AP1),...,f(APN))와 같이 표시된다면, 신뢰도 인자는 아래와 같이 추정에 적용된다.
O(R1f(AP1),...,RNf(APN))
여기서, N은 사용자의 범위 내의 액세스 포인트의 총 수이다.
상이한 신뢰도 인자 또는 품질 메트릭을 가진 WLAN 액세스 포인트들은 상이한 방법으로 조합될 수 있다. 예를 들면, 모든 WLAN 액세스 포인트는 사용자의 위치를 추정하는데 사용될 수 있지만, 각 WLAN 액세스 포인트는 그것의 신뢰도 인자에 따라 가중된다. 일례로 각 WLAN 액세스 포인트의 추정 결과를 그것의 신뢰도(reliability)와 승산하고, 그 다음 모든 결과치를 조합하여 최종 추정 결과를 얻을 수 있다. 다른 예로 비교적 고품질의 WLAN 액세스 포인트 만을 사용할 수도 있다. 이러한 경우, WLAN 액세스 포인트는 그들의 신뢰도에 기초하여 분류된다. 범위 내의 모든 WLAN 액세스 포인트를 검출한 후에, 방법은 최고의 신뢰도 클래스 내의 WLAN 액세스 포인트를 이용하여 추정 프로세스를 시작한다. 최고 클래스 내의 WLAN 액세스 포인트의 수에 기초하여, 하위 클래스 내의 WLAN 액세스 포인트를 포함시킬 것인지 또는 배제할 것인지의 결정이 행해진다. 상기 2가지 예시적 방법 중 어느 것을 사용할 것인지에 대한 결정은, 하위 클래스의 WLAN 액세스 포인트를 포함시킬 것인지 또는 배제할 것인지에 대해 결정하는 것처럼 사용되는 경우에 의존한다.
CFn 계산에 추가될 수 있는 다른 치수는 RSS 샘플 위치의 정확도이다. RSS 샘플의 위치는, 예컨대 스캐닝 장치에 부착된 GPS에 의해 결정될 수 있다. GPS는 예상 위치 오차(Position Error; PE) 표시자를 보고한다. GPS 위치 추정의 예상 위치 오차 또한 RSS 샘플을 가중시키는데 사용될 수 있다. 더 작은 예상 PE 값을 가진 RSS 샘플에 대해 더 큰 가중치가 주어진다.
본 발명의 범위는 전술한 실시예들에 한정되는 것이 아니며, 오히려 첨부된 청구범위에 의해 정의되고, 이 청구범위는 전술한 실시예에 대한 임의의 변경 및 개선을 포함할 것이다.

Claims (14)

  1. 목표 영역에서 추정된 특성을 각각 갖는 복수의 Wi-Fi 액세스 포인트들을 가진 위치 확인 시스템에서,
    상기 Wi-Fi 액세스 포인트들의 특성 추정의 품질에 따라, 복수의 Wi-Fi 액세스 포인트들 중 적어도 하나를 분류하는 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 Wi-Fi 액세스 포인트의 분류를 참조 데이터베이스에 저장하는 단계를 더 포함하는 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 분류를 이용하여, 상기 Wi-Fi 액세스 포인트의 추정된 특성 중 적어도 하나의 예상 오차(error)를 정량화하는 단계를 더 포함하는 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 Wi-Fi 액세스 포인트의 분류 및 상기 Wi-Fi 액세스 포인트의 추정된 특성 중 적어도 하나를 이용하여 Wi-Fi 실시가능 장치의 상태를 추정하는 단계를 더 포함하는 방법.
  5. 제4항에 있어서, 상기 Wi-Fi 실시가능 장치의 상태는 위치, 이동 속도, 및 이동 방향 중 적어도 하나인 것인 방법.
  6. 목표 영역에서 복수의 Wi-Fi 액세스 포인트들을 가진 위치 확인 시스템에서, Wi-Fi 액세스 포인트의 특성 추정의 품질을 결정하는 방법에 있어서,
    Wi-Fi 실시가능 스캐닝 장치가 상기 Wi-Fi 액세스 포인트에 의해 송신된 Wi-Fi 신호의 수신 신호 세기(RSS, Received Signal Strength) 샘플의 수를 수신 및 측정하는 단계;
    상기 RSS 샘플의 수를 측정하는 동안, 상기 Wi-Fi 실시가능 스캐닝 장치에 의해 이동된 총 거리를 추정하는 단계; 및
    추정된 총 이동 거리를 이용하여, 상기 Wi-Fi 액세스 포인트의 특성 추정의 품질을 계산하는 단계
    를 포함하는 Wi-Fi 액세스 포인트의 특성 추정의 품질 결정 방법.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 특성은 상기 Wi-Fi 액세스 포인트의 지리적 위치와 상기 Wi-Fi 액세스 포인트의 무선 전파 특성 중 적어도 하나인 것인 Wi-Fi 액세스 포인트의 특성 추정의 품질 결정 방법.
  8. 제6항에 있어서,
    상기 Wi-Fi 실시가능 스캐닝 장치의 대응하는 이동 속도를 각각의 RSS 샘플에 연관시키는 단계;
    대응하는 스캐닝 기간을 각각의 RSS 샘플에 연관시키는 단계;
    각각의 RSS 샘플에 대한 대응하는 스캐닝 기간만큼 가중된 상기 Wi-Fi 실시가능 스캐닝 장치의 이동 속도 각각의 합을 이용하여, 신뢰 인자(confidence factor)(CFn)를 결정하는 단계; 및
    방정식
    Figure 112014035415793-pct00005
    에 따라, 추정 품질(R)을 결정하는 단계를 더 포함하는 방법으로서,
    상기 방정식의 Rmax는 최대 추정 품질이고,
    Rmin은 최소 추정 품질이고,
    CFmax는 최대 신뢰 인자이며,
    CFmin은 최소 신뢰 인자인 것인 Wi-Fi 액세스 포인트의 특성 추정의 품질 결정 방법.
  9. 제8항에 있어서, 상기 CFmax는 68이고, 상기 CFmin은 36인 것인 Wi-Fi 액세스 포인트의 특성 추정의 품질 결정 방법.
  10. 제6항에 있어서,
    상기 Wi-Fi 실시가능 스캐닝 장치의 대응하는 이동 속도를 각각의 RSS 샘플에 연관시키는 단계;
    대응하는 스캐닝 기간을 각각의 RSS 샘플에 연관시키는 단계;
    방정식
    Figure 112014035415793-pct00006
    에 따라, 신뢰 인자(CFn)를 결정하는 단계로서,
    상기 K는 보정 계수이고,
    상기 N1은 상기 Wi-Fi 실시가능 스캐닝 장치가 정지하고 있는 동안 취해진 상기 RSS 샘플의 부분집합이며,
    상기 N2는 상기 Wi-Fi 실시가능 스캐닝 장치가 이동하는 동안 취해진 상기 RSS 샘플의 부분집합이고,
    상기 Vi는 RSS 샘플 i에 대응하는 상기 Wi-Fi 실시가능 스캐닝 장치의 이동 속도들 중 하나이며,
    상기 Ti는 RSS 샘플 i에 대응하는 스캐닝 기간들 중 하나인 것인, 상기 신뢰 인자(CFn)를 결정하는 단계; 및
    방정식
    Figure 112014035415793-pct00007
    에 따라, 추정 품질(R)을 결정하는 단계로서,
    상기 Rmax는 최대 추정 품질이고,
    상기 Rmin은 최소 추정 품질이고,
    상기 CFmax는 최대 신뢰 인자이며,
    상기 CFmin는 최소 신뢰 인자인 것인, 상기 추정 품질(R)을 결정하는 단계
    를 더 포함하는 Wi-Fi 액세스 포인트의 특성 추정의 품질 결정 방법.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 CFmax는 68이고,
    상기 CFmin은 36이며,
    상기 K는 2이고,
    상기 Ti는 1초인 것인 Wi-Fi 액세스 포인트의 특성 추정의 품질 결정 방법.
  12. Wi-Fi 실시가능 장치의 위치를 추정하는 방법에 있어서,
    상기 Wi-Fi 실시가능 장치의 범위 내의 Wi-Fi 액세스 포인트들을 식별하는 단계;
    식별된 Wi-Fi 액세스 포인트에 대응하는 계산된 위치 및 추정 값의 품질을 참조 데이터베이스로부터 검색하는 단계; 및
    상기 계산된 위치 및 추정 값의 품질을 이용하여, 상기 Wi-Fi 실시가능 장치의 위치를 추정하는 단계
    를 포함하는 Wi-Fi 실시가능 장치의 위치 추정 방법.
  13. 제12항에 있어서,
    상기 Wi-Fi 액세스 포인트들 중 적어도 하나에 대응하는 추정 값의 품질 중 적어도 하나는 상기 Wi-Fi 실시가능 장치의 위치를 추정하는데 사용하기 위하여 대응하는 Wi-Fi 액세스 포인트의 계산된 위치에 할당되는 가중치를 결정하는 것인 Wi-Fi 실시가능 장치의 위치 추정 방법.
  14. 제12항에 있어서,
    상기 Wi-Fi 액세스 포인트에 대응하는 추정 값의 품질이 임계치 미만이라면, 상기 Wi-Fi 액세스 포인트들 중 적어도 하나에 대응하는 상기 계산된 위치들 중 적어도 하나는 상기 Wi-Fi 실시가능 장치의 위치를 추정하는데 사용되지 않는 것인 Wi-Fi 실시가능 장치의 위치 추정 방법.
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