KR101517937B1 - 클라이언트, 서버 및 이를 포함하는 무선 신호 지도 작성 시스템 - Google Patents

클라이언트, 서버 및 이를 포함하는 무선 신호 지도 작성 시스템 Download PDF

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KR101517937B1
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Abstract

무선 신호 지도 생성 과정에서 수집되는 신호 데이터들의 오류를 여과하여 신호지도의 정확성을 높일 수 있는 클라이언트, 서버 및 이를 포함하는 무선 신호 지도 작성 시스템을 개시한다.
무선 신호 지도 작성 시스템은 지역적 무선 신호 지도를 수집하고, 전역적 무선 신호 지도를 저장하며, 지역적 무선 신호 지도의 특정 지점의 주변에 위치하는 적어도 하나의 지점의 수신 강도를 이용하여 특정 지점의 예측 신호 강도를 산출하고, 지역적 무선 신호 지도의 특정 지점의 무선 신호 강도와 예측 신호 강도를 비교하여 오류를 판단하고, 그 결과에 따라 전역적 무선 신호 지도를 갱신할 수 있다.

Description

클라이언트, 서버 및 이를 포함하는 무선 신호 지도 작성 시스템 {Client, Server and System for making radio map comprising the same}
무선 신호 데이터의 오류를 여과하여 무선 신호 지도를 작성 또는 갱신할 수 있는 클라이언트, 서버 및 이를 포함하는 무선 신호 지도 작성 시스템에 관한 것이다.
최근 들어 이동 단말의 사용자들을 위한 다양한 위치 기반 서비스들이 개발됨에 따라, 보다 정확한 실시간 위치 정보에 대한 요구도 더욱 증대되고 있다. 실시간 위치 정보를 추출하기 위해, 기본적으로 GPS가 이용되고 있으며, GPS 수신이 어려운 실내 환경에서는 WiFi 신호를 이용한 위치 추적 기술이 많이 활용되고 있다. WiFi 신호를 이용한 위치 추적 기술은 크게 삼각측량법(triangulation)과 신호 지도법(fingerprinting)으로 구분할 수 있다. 삼각측량법은 주변 송신기(AP)들의 위치와 실시간 WiFi 수신 강도를 이용하는 반면, 신호 지도법은 실내 공간 전역에 걸쳐 수집한 WiFi 신호 데이터 집합을 기초로 미리 WiFi 신호 지도를 구축해두고 이것을 이용한다. 일반적으로 신호 지도법이 삼각측량법에 비해 위치 추적 정확도가 높아 널리 이용되지만, 매우 많은 시간과 노력이 요구되는 신호 지도 구축 및 갱신 작업이 필요하다는 문제점을 가지고 있다.
이러한 문제점을 보완하기 위한 한가지 방법으로, 다수의 일반 사용자들이 자율적으로 협력하여 신호 지도를 생성하는 군중-제공 지도 작성 방식에 관한 연구과 최근 활발히 진행되고 있다. 일반적으로 군중-제공 지도 작성 시스템은 독립적으로 WiFi 신호 수집을 담당하는 다수의 클라이언트들과 이들로부터 수집한 신호 데이터들로부터 전역적인 WiFi 신호 지도를 구축하고 이를 필요로 하는 클라이언트들에게 서비스하는 서버로 구성된다. 기존의 군중-제공 WiFi 신호 지도 작성 시스템들은 대부분 신호 지도의 중요한 구성 요소인 위치 정보를 사용자가 직접 입력하거나, 위치 오류를 사용자가 직접 수정해야 하는 수동적인 방식을 취하고 있다. 또한, 불특정 다수의 사용자들로부터 수집된 신호 데이터들의 오류를 여과하기 위한 충분한 기능을 포함하고 있지 않다.
본 발명의 일측면은 무선 신호 지도 생성 과정에서 수집되는 신호 데이터들의 오류를 여과하여 신호지도의 정확성을 높일 수 있는 클라이언트, 서버 및 이를 포함하는 무선 신호 지도 작성 시스템을 제공한다.
이를 위한 본 발명의 일실시예에 의한 서버는 전역적인 무선 신호 지도를 저장하는 서버 메모리부;와, 적어도 하나의 클라이언트로부터 수집된 지역적 무선 신호 지도를 수신하는 서버 통신부;와, 상기 지역적 무선 신호 지도의 특정 지점의 수신 강도와, 상기 전역적인 무선 신호 지도에서 예측된 상기 특정 지점의 예측 신호 강도를 비교하여 오류를 여과하는 서버 제어부를 포함할 수 있다.
상기 서버 제어부는 상기 전역적 무선 신호 지도에서 상기 특정 위치의 주변에 위치한 복수 개 지점의 신호 강도를 확인하고, 상기 특정 위치의 주변에 위치한 복수 개 지점의 신호 강도로 상기 예측 신호 강도를 산출할 수 있다.
상기 서버 제어부는 상기 특정 위치의 주변에 위치한 복수 개 지점과 상기 특정 위치와의 거리에 반비례하는 가중치를 설정하여 상기 예측 신호 강도를 산출할 수 있다.
상기 서버 제어부는 상기 특정 위치의 주변에 위치한 복수 개 지점의 신호 강도에 각각의 가중치를 곱하고, 일차 선형 결합하여 상기 예측 신호 강도를 산출할 수 있다.
상기 서버 제어부는 상기 지역적 무선 신호 지도의 특정 지점의 수신 강도와 상기 예측 신호 강도의 차이가 미리 정해진 임계치를 초과하면 상기 지역적 무선 신호 지도의 특정 지점의 수신 강도는 오류인 것으로 판단하여 제거할 수 있다.
상기 서버 제어부는 상기 지역적 무선 신호 지도의 특정 지점의 수신 강도와 상기 예측 신호 강도의 차이가 미리 정해진 임계치 이하이면, 상기 지역적 무선 신호 지도의 특정 지점의 수신 강도가 오류가 아닌 것으로 판단하여 상기 전역적인 무선 신호 지도를 갱신할 수 있다.
그리고, 본 발명의 일실시예에 의한 무선 신호 지도 작성 시스템은 지역적 무선 신호 지도를 수집하는 적어도 하나의 클라이언트; 및 전역적 무선 신호 지도를 저장하며, 상기 지역적 무선 신호 지도의 특정 지점의 주변에 위치하는 적어도 하나의 지점의 수신 강도를 이용하여 상기 특정 지점의 예측 신호 강도를 산출하고, 상기 지역적 무선 신호 지도의 특정 지점의 무선 신호 강도와 상기 예측 신호 강도를 비교하여 오류를 판단하고, 그 결과에 따라 상기 전역적 무선 신호 지도를 갱신하는 서버를 포함할 수 있다.
상기 서버가 상기 지역적 무선 신호 지도의 특정 지점의 주변에 위치하는 적어도 하나의 지점의 수신 강도를 이용하여 상기 특정 지점의 예측 신호 강도를 산출하는 것은, 상기 특정 위치의 주변에 위치한 적어도 하나의 지점과 상기 특정 위치와의 거리에 반비례하는 가중치를 설정하여 상기 예측 신호 강도를 산출할 수 있다.
상기 서버는 상기 특정 위치의 주변에 위치한 복수 개 지점의 신호 강도에 각각의 가중치를 곱하고, 일차 선형 결합하여 상기 예측 신호 강도를 산출할 수 있다.
상기 지역적 무선 신호 지도의 특정 지점의 무선 신호 강도와 상기 예측 신호 강도를 비교하여 오류를 판단하는 것은, 상기 지역적 무선 신호 지도의 특정 지점의 수신 강도와 상기 예측 신호 강도의 차이가 미리 정해진 임계치를 초과하면 상기 지역적 무선 신호 지도의 특정 지점의 수신 강도는 오류인 것으로 판단할 수 있다.
상기 지역적 무선 신호 지도의 특정 지점의 무선 신호 강도와 상기 예측 신호 강도를 비교하여 오류를 판단하는 것은, 상기 지역적 무선 신호 지도의 특정 지점의 수신 강도와 상기 예측 신호 강도의 차이가 미리 정해진 임계치 이하이면, 상기 지역적 무선 신호 지도의 특정 지점의 수신 강도가 오류가 아닌 것으로 판단할 수 있다.
그리고, 본 발명의 다른 실시예에 의한 클라이언트는 전역적인 무선 신호 지도를 저장하는 클라이언트 메모리부;와, 지역적 무선 신호 지도를 수집하고, 상기 지역적 무선 신호 지도의 특정 지점의 수신 강도와, 상기 전역적인 무선 신호 지도에서 예측된 상기 특정 지점의 예측 신호 강도를 비교하여 오류를 여과하는 클라이언트 제어부를 포함할 수 있다.
그리고, 본 발명의 또 다른 실시예에 의한 서버는 전역적인 무선 신호 지도를 저장하는 서버 메모리부;와, 지역적 무선 신호 지도를 수집하고, 상기 지역적 무선 신호 지도의 특정 지점의 수신 강도와, 상기 전역적인 무선 신호 지도에서 예측된 상기 특정 지점의 예측 신호 강도를 비교하여 오류를 여과하는 서버 제어부를 포함할 수 있다.
상술한, 본 발명의 일측면에 의하면 지역적 무선 신호 지도의 오류를 검출하여 전역적 무선 신호 지도를 정확하게 갱신할 수 있다.
도 1a는 본 발명의 일실시예에 의한 무선 신호 지도 작성 시스템을 개략적으로 도시한 제어블록도
도 1b는 본 발명의 다른 실시예에 의한 무선 신호 지도 작성 시스템을 개략적으로 도시한 제어블록도
도 1c는 본 발명의 또 다른 실시예에 의한 무선 신호 지도 작성 시스템을 개략적으로 도시한 제어블록도
도 2는 본 발명의 일실시예에 의한 무선 신호 지도 작성 시스템에서 사용되는 WiFi SLAM을 설명하기 위한 DBN 모델을 도시한 도면
도 3은 본 발명의 일실시예에 의한 무선 신호 지도 작성 시스템에서 사용되는 WiFi SLAM을 설명하기 위한 프로그램 알고리즘
도 4는 본 발명의 일실시예에 의한 무선 신호 지도 작성 시스템에서 사용되는 WiFi SLAM의 가상 보행계 기반의 이동 모델을 도시한 도면
도 5는 본 발명의 일실시예에 의한 무선 신호 지도 작성 시스템에서 사용되는 WiFi SLAM의 가속도 센서를 이용한 걸음 수 계산 방법을 설명하기 위한 도면
도 6는 본 발명의 일실시예에 의한 무선 신호 지도 작성 시스템에서 사용되는 WiFi SLAM의 가속도 센서를 이용한 걸음 수 계산 알고리즘
도 7은 본 발명의 일실시예에 의한 무선 신호 지도 작성 시스템에서 사용되는 WiFi SLAM의 가우시안 보간법 기반의 WiFi 관측 모델을 도시한 도면
도 8은 본 발명의 일실시예에 의한 무선 신호 지도 작성 시스템에서 사용되는 WiFi SLAM의 파티클 집합에서 현재 위치를 추정하는 것을 설명하기 위한 도면
도 9는 본 발명의 일실시예에 의한 무선 신호 지도 작성 시스템의 서버에서 클라이언트로부터 오는 무선 신호의 오류를 제거하는 방법을 설명하기 위한 도면
도 10은 본 발명의 일실시예에 의한 무선 신호 지도 작성 시스템에서 무선 신호 지도를 업그레이드시키기 위한 알고리즘을 도시한 도면
도 11은 본 발명의 일실시예에 의한 무선 신호 지도 작성 시스템의 제어흐름도
도 12는 본 발명의 다른 실시예에 의한 무선 신호 지도 작성 시스템의 제어흐름도
도 13은 본 발명의 또 다른 실시예에 의한 무선 신호 지도 작성 시스템의 제어흐름도
이하, 첨부한 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 상세히 설명하기로 한다. 각 도면의 구성요소들에 참조부호를 부가함에 있어서, 동일한 구성요소들에 대해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 한 동일한 부호를 사용하기로 한다.
도 1a 내지 도 1c는 본 발명의 일실시예에 의한 무선 신호 지도 작성 시스템을 개략적으로 도시한 제어블록도이며, 도 2는 본 발명의 일실시예에 의한 무선 신호 지도 작성 시스템에서 사용되는 WiFi SLAM을 설명하기 위한 DBN 모델을 도시한 도면이며, 도 3은 본 발명의 일실시예에 의한 무선 신호 지도 작성 시스템에서 사용되는 WiFi SLAM을 설명하기 위한 프로그램 알고리즘이며, 도 4는 본 발명의 일실시예에 의한 무선 신호 지도 작성 시스템에서 사용되는 WiFi SLAM의 가상 보행계 기반의 이동 모델을 도시한 도면이다.
도 5는 본 발명의 일실시예에 의한 무선 신호 지도 작성 시스템에서 사용되는 WiFi SLAM의 가속도 센서를 이용한 걸음 수 계산 방법을 설명하기 위한 도면이며, 도 6는 본 발명의 일실시예에 의한 무선 신호 지도 작성 시스템에서 사용되는 WiFi SLAM의 가속도 센서를 이용한 걸음 수 계산 알고리즘이며, 도 7은 본 발명의 일실시예에 의한 무선 신호 지도 작성 시스템에서 사용되는 WiFi SLAM의 가우시안 보간법 기반의 WiFi 관측 모델을 도시한 도면이다.
도 8은 본 발명의 일실시예에 의한 무선 신호 지도 작성 시스템에서 사용되는 WiFi SLAM의 파티클 집합에서 현재 위치를 추정하는 것을 설명하기 위한 도면이며, 도 9는 본 발명의 일실시예에 의한 무선 신호 지도 작성 시스템의 서버에서 클라이언트로부터 오는 무선 신호의 오류를 제거하는 방법을 설명하기 위한 도면이며, 도 10은 본 발명의 일실시예에 의한 무선 신호 지도 작성 시스템에서 무선 신호 지도를 업그레이드시키기 위한 알고리즘을 도시한 도면이다.
도 1a을 참조하면, 무선 신호 지도 작성 시스템(1)은 클라이언트(100) 및 서버(200)를 포함하며, 도 1b를 참조하면, 무선 신호 작성 시스템(1a)은 클라이언트(100a)만을 포함할 수 있고, 도 1c를 참조하면, 무선 신호 작성 시스템(1b)은 서버(200a)만을 포함할 수 있다.
이하, 무선 신호 작성 시스템(1)이 클라이언트(100)와 서버(200)를 모두 구비한 도 1a를 기초로 설명하며, 도 1b에서는 도 1a의 클라이언트(100)와 서버(200)가 수행하는 기능을 클라이언트(100)가 모두 수행하는 것으로 대체 가능하며, 도 1c에서는 도 1a의 클라이언트(100)와 서버(200)가 수행하는 기능을 서버(100)가 모두 수행하는 것으로 대체 가능하다.
도 1a를 참조하면, 클라이언트(100)는 사용자에 의한 조작이 입력되는 클라이언트 사용자 인터페이스부(110), 외부 기기와 통신하는 클라이언트 통신부(120), 가속도 또는 이동 방향을 감지하는 클라이언트 센서부(130), 신호 지도를 저장하는 클라이언트 메모리부(140)와, 클라이언트(100)의 제어 전반을 관장하는 클라이언트 제어부(150)를 포함할 수 있다.
클라이언트 사용자 인터페이스부(110)는 사용자의 입력을 수신할 수 있도록 마련되는 버튼, 터치 패널 등 다양한 입력 수단을 포함할 수 있다.
클라이언트 통신부(120)는 주변에 위한 적어도 하나의 무선 AP(Access Point)로부터 무선 신호를 수신할 수 있다. 클라이언트 통신부(120)는 서버(200)와 무선 신호를 송수신할 수 있다. 클라이언트 통신부(120)는 서버(200)와 신호 지도에 대한 데이터를 송수신할 수 있다.
클라이언트 센서부(130)는 가속도 센서와 자기장 센서를 포함할 수 있다. 가속도 센서는 이동하는 물체의 가속도나 충격의 세기를 측정하는 센서로서, 사용자의 이동 여부를 감지할 수 있다. 가속도 센서는 가속도의 변화 정보를 이용하여 사용자의 이동 거리를 계산할 수 있도록 한다. 가속도 센서는 3축 가속도를 측정하는 3축 가속도 센서일 수 있으며, 관성식, 자이로식, 실리콘 반도체식에 제한 없이 모든 가속도 센서가 사용될 수 있다. 자기장 센서는 물체의 이동에 따른 자기장 변화를 감지하는 센서로서, 주로 반도체를 흐르는 전류에 대해 수직으로 자기장을 걸면 전압이 변화하는 홀 효과 등을 이용하는 센서이다. 자기장 센서는 디지털 컴패스(ditigal compass), 지자기 센서, 지자계 센서 등 다양한 용어로 사용될 수 있으며, 본 실시예에서는 자기장의 변화를 감지하는 모든 센서를 자기장 센서라 정의한다.
클라이언트 메모리부(140)는 WiFi SLAM(Stimultaneous Localization and Mapping) 기능을 구현할 수 있는 프로그램을 저장할 수 있다. SLAM은 위치 추적과 동시에 자동으로 신호 지도를 생성할 수 있는 기술이다.
클라이언트 제어부(150)는 WiFi SLAM(Stimultaneous Localization and Mapping) 기능을 구현하여 클라이언트(100) 전반을 제어할 수 있다. 구체적으로, SLAM이란 수식 1과 같이, 미지의 공간 안에서 움직이는 물체의 이동 정보 u1 :t 와 센서 데이터 z1 :t를 이용하여, 물체의 실시간 위치 xt를 추적하는 동시에 해당 공간에 관한 지도 m를 작성하는 작업이다.
수식 1
p(xt, m | z1 :t,u1 :t)
도 2를 참조하면, DBN 모델이 표현되어 있으며, DBN 모델은 동적 베이지안 네트워크(Dynamic Bayesian Network,DBN)를 의미하는 것으로서, 시간에 따른 상태 변수들 간의 의존 관계를 하나의 확률 그래프로 표현한 것이다. 도 2에서, ut - 1와 zt는 각각 스마트폰 사용자인 보행자의 걸음(step)과 방향 WiFi 관측치를 의미한다. 보행자의 걸음과 방향 ut -1은 자신의 의도에 따라 결정되며, WiFi 관측치 zt는 스마트폰 사용자의 현재 위치 xt와 WiFi 신호 환경 E에 의해 영향을 받는다고 가정한다. 따라서, 예상되는 WiFi 관측치는 우도 확률 p(zt|xt,E)로 표현할 수 있으며, 이것을 WiFi 관측 모델이라고 부른다. 한편, 보행자의 실시간 위치 xt는 이전 위치 xt -1과 이동 걸음과 방향 ut - 1으로부터 추정 가능하다고 가정하며, 이것을 확률적으로 표현한 p(zt|xt -1,ut -1)을 이동 모델(motion model)이라 부른다.
도 3을 참조하여, 파티클 필터를 이용한 WiFi SLAM 추론 알고리즘에 대해 알아본다. 파티클 필터(particle filter)는 연속 공간 상의 위치 추적을 위한 효율적인 베이스 필터(Bayesian filter)의 한 근사방법이다. 파티클 필터 기반의 WiFi SLAM 알고리즘을 크게, 예측, 갱신, 리샘플링, 신호지도 갱신 등 총 4단계로 구성되는 순환과정을 반복한다.
예측 단계(prediction step)에서는 가속도 센서와 방향 센서를 이용한 보행자 이동 모델을 적용하여 각 파티클의 다음 위치를 예측한다. 갱신단계(update step)에서는 새로 수신한 WiFi 신호에 WiFi 관측 모델을 적용함으로써, 관측 우도에 비례하는 각 파티클의 가중치(weight)를 계산한다. 리샘플링 단계(resample step)에서는 파티클들의 가중치에 비례하여 새로운 파티클 집합을 확률적으로 선택한다. 신호 지도 갱신 단계(map update step)에서는 파티클들의 집합으로부터 사용자의 현재 위치 xt*를 구한 다음, 이것을 수신한 WiFi 관측치 zt와 함께 WiFi 신호 지도에 반영한다.
WiFi SLAM은 보행자 이동 모델의 정확도에 따라 위치 추적의 성능에 큰 영향을 미치기 때문에, 정확한 보행자 이동 모델이 필요하다. 보행자 이동 모델의 가장 중요한 요소들로서 걸음 수와 진행 방향이 있다. 본 발명의 일측면에 의하면, 가속도 센서 값의 변화량을 이용해 보행자의 걸음수를 계산하고, 방향 센서 값을 이용하여 보행자의 진행 방향을 알아낼 수 있다. 보행자 이동 모델은 도 4에 도시한 것처럼, 가속도 센서값을 이용해 추정한 걸음수에 보행자의 평균 보폭을 이용해 진행 방향 θt를 구한다. 새로운 위치 (xt, yt, θt)는 이전 위치 (xt -1, yt -1, θt-1)에서 거리 dt 만큼, 각도 θt 만큼 위치를 이동시킴으로써 구할 수 있다. 이 때, 센서 측정 오차와 공간적 특성을 고려하여, 이동거리의 노이즈 △dt와 방향의 노이즈 △θt를 추가하여 불확실성을 표현할 수 있다.
걸음 수 추정은 스마트폰 내장 3축 가속도 센서의 x, y, z 값을 통합한 △A =
Figure 112013078076332-pat00001
를 구하여 변화량을 계산할 수 있다. 걸음 수 계산 방법은 일정 시간 동안 △A 값의 고점과 저점의 개수를 구하여 고점과 저점의 개수 중에서 큰 값을 선택한다. 하지만, 스마트폰 사용자가 가만히 서있을 때에도 △A값이 계속해서 변화하기 때문에, 걷는 동작에서 발생하는 고점과 저점만을 구분해 내기 위해 상위한계치(TUPPER)와 하위한계치(Tlower)를 정하고 이를 넘어선 고점, 저점의 개수 중에서 큰 값을 선택할 수 있다. 도면 5(a)는 한 걸음 걸었을 때 △A의 변화량을 나타낸 그래프이며, 상위한계치(Tupper)와 하위한계치(Tlower)를 넘어선 고점이 1개, 저점이 1개 발생한 모습을 확인할 수 있으며, 도면 5(b)의 경우 연속하여 세 걸음을 걸었을 때 △A의 그래프로 상위한계치(Tupper)와 하위한계치(Tlower)를 넘어선 고점이 3개, 저점이 3개가 존재하는 모습을 확인할 수 있다. 상술한 걸음 수 추정 방법에 기초하여, 도면 6은 가속도변화량을 이용한 걸음 수 계산 알고리즘을 나타내고 있다.
지문인식 위치 추적 방식에서는 오프-라인 단계에서 수집된 훈련 데이터로부터 각 지역 별 WiFi 수신 강도에 관한 확률 분포를 구하고, 이것을 이용해 실시간 위치 추적 시 관측 우도를 계산할 수 있다. 본 실시예에서는 이미 WiFi 신호 강도 확률 분포를 알고 있는 이웃 지역들로부터 훈련 데이터 수집이 이루어지지 않은 임의의 다른 지역의 관측 우도를 계산할 수 있는 가우시안 보간법 기반의 WiFi 관측 모델을 사용할 수 있다. 가우시안 보간법 기반의 WiFi 관측 모델은 다음의 2가지 WiFi 수신 강도에 관한 기초 가정들을 이용할 수 있다. 첫 번째 가정은 각 지역에서 수신되는 AP별 신호 강도는 하나의 정류 확률 분포로 표현 가능하며, 두번째 가정은 동일 지역에서 수신되는 서로 다른 AP별 신호 강도는 서로 독립이라고 간주할 수 있다.
도 7을 참조하면, WiFi 수신 우도 확률 분포를 이미 알고 있는 이웃 지점들 x1, x2로부터 새로운 지점 x*의 WiFi 수신 우도 확률 분포를 다음과 같은 방식으로 예측할 수 있다. x1, x2의 WiFi 수신 확률 분포가 x*의 WiFi 수신 확률 분포를 예측하는데 기여하는 정도는 수식 2와 같이 x*와의 거리 즉, |xi, x*|에 반비례하는 가중치(weight) wi에 따른다.
수식 2
Figure 112013078076332-pat00002

그리고, 수식 3과 같이, 이웃 지점들의 가우시안 확률 분포 매개 변수들인 평균 ui와 분산 σi 2들을 가중치 wi를 곱해 일차 선형 결합함으로써, 임의 지역 x*의 수신 강도 확률 분포를 쉽게 계산할 수 있다.
수식 3
Figure 112013078076332-pat00003

위치 추적 단계에서 각 파티클이 가리키는 임의의 위치 x*의 WiFi 수신 확률 분포를 상술한 방법으로 계산하고, 이것을 이용하여 새로운 WiFi 관측치 z에 대한 우도 확률을 수식 4와 같이 계산할 수 있다.
수식 4
Figure 112013078076332-pat00004

WiFi SLAM에서 가우시안 보간에 이용할 이웃 지점들의 WiFi 수신 확률 분포는 현재까지 WiFi 신호 지도에 포함되어 있는 지도 훈련 데이터들로부터 가능하다. 하지만, 특정 지점 x*의 관측 우도 계산을 위해 신호 지도에 등록되어 있는 모든 훈련 데이터들을 이용한다면, 늘어난 계산량으로 인해 실시간성을 만족할 수 없기 때문에 실제로 계산에 참조할 신호 데이터 부분 집합을 선정해야 한다. 파티클 필터에서 파티클 집합은 보행자의 위치에 대한 확률 분포를 나타낸다. 사용자의 위치에 따라 생성되는 WiFi 신호 지도가 달라질 수 있으므로, WiFi SLAM을 위한 파티클 필터 알고리즘에서 각 파티클별로 서로 독립적인 WiFi 신호 지도를 저장 관리하는 방법이 있을 수 있다 하지만, 이 방법은 매우 많은 저장 공간과 계산량을 요구하기 때문에 본 실시예에서는 클라이언트에서 동작하는 실시간 WiFi SLAM을 위해 모든 파티클들이 공유하는 단 하나의 WiFi 신호 지도를 두는 것으로 설계될 수 있다. 이 WiFi 신호 지도에는 지도 갱신 단계를 통해 현재 위치와 WiFi 관측치의 쌍이 추가되어야 한다. 따라서, 도 8처럼 매순간 파티클 집합을 기초로 사용자의 현재 위치 xt*를 하나로 추정해내는 방법이 필요하다. 본 발명의 일실시예에 의한 현재 위치 결정 방법은 각 파티클의 가중치 wit를 이용한 무게 중심점(weight centroid)을 구하고, 이 지점을 사용자의 현재 위치로 정하는 것이다. 무게 중심점은 수식 5와 같이 각 파티클 위치의 가중 평균값으로 계산된다.
수식 5
Figure 112013078076332-pat00005

사용자의 가능한 모든 위치 후보군인 파티클 집합으로부터 WiFi 신호 지도 갱신을 위해 단 하나의 사용자 위치를 결정하여야 하기 때문에, 이렇게 추정된 사용자의 현재 위치는 잠재적인 불확실성을 내포하고 있다. 추정된 사용자 현재 위치의 불확실성은 추정 위치를 중심으로 각 파티클들이 얼마나 넓게 분포하고 있는지 분산 정도로 평가할 수 있으며, 이는 수식 6과 같이 계산할 수 있다.
수식 6
Figure 112013078076332-pat00006

추정 위치의 신뢰도(credibility)는 불확실성에 반비례하며, 이는 수식 7과 같이 계산할 수 있다.
수식 7
Figure 112013078076332-pat00007

WiFi 신호 지도에 저장되는 각 신호 지도 데이터는 수식 8와 같이 사용자의 추정 위치 xt*와 그 위치의 WiFi 신호 관측치 st, 위치 신뢰도 ct*로 구성될 수 있다. 위치 정보는 다시 수식 10과 같이 위치 라벨, 위치 좌표, 방문 시각 등으로 구성될 수 있다.
수식 8
e t = ( x t *, s t , c t *)
수식 9
xt * = ( location _ label , location _ coordinate , visiting _ time )
WiFi 신호지도로부터 시간에 따른 방문위치들만 골라내면, 수식 10과 같은 사용자의 이동 궤적(trajactory)를 쉽게 구해낼 수 있다.
수식 10
T = <x 0 *,x 1 *,....., x t *>
서버(200)는 제어 전반을 관장하는 서버 제어부(210)와, 클라이언트(100)와 통신하는 서버 통신부(220)와, 신호 지도를 저장하는 서버 메모리부(230)를 포함할 수 있다.
서버 제어부(210)는 적어도 하나의 클라이언트(100)로부터 신호 지도에 대한 정보를 수신받아, 대규모의 전역적인 WiFi 신호 지도를 구축하고, 클라이언트(100)에 구비된 클라이언트 센서부(130)의 오동작, WiFi 신호의 일시적 변화 등 다양한 원인들로 인한 오류 데이터들을 여과할 수 있다.
서버 제어부(210)는 인접한 위치에서는 유사한 WiFi 신호 강도가 수신된다는 WiFi 신호 강도에 관한 기초 가정에 근거하여 클라이언트(100)가 수집한 신호 강도와 서버 메모리부(230)에 등록된 신호 지도 중 인접한 위치에서 수집된 신호들을 비교하여 신호 강도의 유사도를 확인하고, 그 결과에 따라 오류를 판단할 수 있다. 서버 제어부(210)는 상술한 것처럼, 신호 지도의 전체 확률 분포를 알 수 없는 경우에 용의한 비-모수적 추정 방법인 가우시안 프로세스 방법을 활용할 수 있다. 가우시안 프로세스(Gaussian Process, GP)는 함수 공간상에서 가우시안 분포를 갖는 확률 변수들을 무한차원으로 일반화한 개념으로 비-모수적 방법을 이용함으로써, 복잡하거나 노이즈가 심한 확률과정을 추정하기에 적합하다. 가우시안 프로세스는 계산량이 많이 실시간 처리에 적합하지 않는 문제점을 가우시안 보간법을 사용함으로서 계산량을 감소시킬 수 있게 한다. 가우시안 보간법은 WiFi 신호 지도의 전체 신호 강도의 분포함수를 미리 가정하지 않고 신호가 발생하면 주변 신호를 이용하여 예측 신호 강도를 계산하는 방법으로 가우시안 프로세스의 변형이다.
서버 제어부(210)는 가우시안 보간법을 이용한 신호 지도 일관성 검사를 수행할 수 있다. 도 9를 참조하면, 서버 제어부(210)는 WiFi 수신 강도를 이미 알고 있는 서버(200) 내의 k 개의 이웃지점들 e1, e2, e3로부터 클라이언트로부터 수집된 새로운 지점의 e*의 WiFi 수신 강도를 예측하는데 기여 정도를 수식 11과 같이 e*와의 거리 즉, |e* - ei|에 반비례하는 가중치(weight) wi를 계산한다. 그리고, 수식 12과 같이, 이웃 지점들의 WiFi 수신 강도에 wi를 곱해 일차 선형 결합함으로써 임의 지역 e*의 예상 WiFi 신호 강도를 계산할 수 있다.
수식 11
Figure 112013078076332-pat00008

수식 12
Figure 112013078076332-pat00009

서버 제어부(210)는 가우시안 보간법을 사용하여 예측한 WiFi 신호 강도 s와 실제 e*의 WiFi 신호 강도 s*의 차이를 계산하여, 그 차이가 임계치(Threshold)를 초과하는 경우를 제거하고, 임계치 이하인 경우 통합 신호 지도(Mg, 또는 전역적인 신호 지도)에 갱신한다. 이는 수식 13과 같이 표현될 수 있으며, 신호 지도 업데이트 알고리즘은 도 10과 같이 표현될 수 있다.
수식 13
Figure 112013078076332-pat00010

도 11은 본 발명의 일실시예에 의한 무선 신호 지도 작성 방법을 설명하기 위한 제어흐름도이다.
도 11은 도 1a에 매칭되어 설명되는 제어흐름도이며, 클라이언트(100)는 무선 신호 지도(또는 무선 신호 지도)가 없어도 내장 센서들의 도움을 받아 실시간 위치 추적과 동시에 지역적인 WiFi 신호 지도를 구축할 수 있는 WiFi SLAM 알고리즘을 내장하고 있다. 적어도 하나의 클라이언트(100)는 WiFi 신호 지도를 구축하여 그 정보를 서버(200)에 송신한다.
서버(200)는 적어도 하나의 클라이언트(100)로부터 수신되는 지역적 신호 지도를 전역적 신호 지도로 변경할 수 있도록 적어도 하나의 클라이언트(100)로부터 WiFi 신호 지도 정보를 수신하고, 수신된 WiFi 신호 지도의 일관성을 검사한다. 서버(200)는 인접한 위치에서는 유사한 WiFi 신호 강도가 수신된다는 전제하에, 클라이언트(100)가 수집한 신호 강도와 서버(200)에 등록된 신호 지도 중 인접한 위치에서 수집된 신호들을 비교하여 신호 강도의 유사성을 비교할 수 있다. 서버(200)는 WiFi 수신강도를 이미 알고 있는 서버(200) 내의 k개의 이웃 지점들로부터 클라이언트(100)로부터 수집된 새로운 지점의 WiFi 수신 강도를 예측한다. 서버(200)는 새로운 지점의 수신 강도 예측 시, 새로운 지점과 이미 알고 있는 지점 간의 거리에 반비례하는 가중치 Wi를 계산한다. 서버(200)는 이웃 지점들의 WiFi 수신 강도에 Wi를 곱해 일차 선형 결합함으로써 새로운 지점의 WiFi 신호 강도를 계산할 수 있다.
서버(200)는 클라이언트(100)를 통해 수집한 무선 신호 강도와 가우시안 보간법을 이용해 예측한 예상 무선 신호 강도를 비교하여 그 차이가 임계치를 초과하는 경우 해당 신호를 삭제하고, 그 차이가 임계치를 초과하지 않는 경우 통합 신호 지도에 그 정보를 반영하여 갱신한다.
도 12는 본 발명의 다른 실시예에 의한 무선 신호 지도 작성 방법을 설명하기 위한 제어흐름도이다.
도 12는 도 1b에 매칭되어 설명되는 제어흐름도로서, 도 11에서 설명한 기능을 모두 클라이언트(100a)에서 수행하게 된다. 즉, 도 11의 서버 제어부(210)와, 서버 메모리부(230)가 수행하는 기능을 클라이언트 제어부(150a)와, 클라이언트 메모리부(140a)가 모두 수행할 수 있다.
구체적으로, 클라이언트(100a)는 WiFi 신호 지도가 없어도 내장 센서들의 도움을 받아 실시간 위치 추적과 동시에 지역적인 WiFi 신호 지도를 구축할 수 있는 WiFi SLAM 알고리즘을 내장하고 있다. 클라이언트(100a)는 지역적인 WiFi 신호 지도를 구축한다.(500)
클라이언트(100a)는 미리 저장된 전역적인 신호 지도를 이용해 지역적인 WiFi 신호 지도의 일관성을 검사한다. 클라이언트(100a)는 인접한 위치에서는 유사한 WiFi 신호 강도가 수신된다는 전제하에, 수집한 신호 강도와 클라이언트 메모리부(140a)에 등록된 신호 지도 중 인접한 위치에서 수집된 신호들을 비교하여 신호 강도의 유사성을 비교할 수 있다. 클라이언트(100a)는 WiFi 수신강도를 이미 알고 있는 전역적인 신호 지도 내의 k개의 이웃 지점들로부터 수집된 새로운 지점의 WiFi 수신 강도를 예측한다. 클라이언트(100a)는 새로운 지점의 수신 강도 예측 시, 새로운 지점과 이미 알고 있는 지점 간의 거리에 반비례하는 가중치 Wi를 계산한다. 클라이언트(100a)는 이웃 지점들의 WiFi 수신 강도에 Wi를 곱해 일차 선형 결합함으로써 새로운 지점의 WiFi 신호 강도를 계산할 수 있다.(510)
클라이언트(100a)는 새롭게 수집한 무선 신호 강도와 가우시안 보간법을 이용해 예측한 예상 무선 신호 강도를 비교하여 그 차이가 임계치를 초과하는 경우 해당 신호를 삭제하고, 그 차이가 임계치를 초과하지 않는 경우 통합 신호 지도(또는 전역적인 신호 지도)에 그 정보를 반영하여 갱신한다.(520)
도 13은 도 1c에 매칭되어 설명되는 제어흐름도로서, 도 11에서 설명한 기능을 모두 서버(200a)에서 수행하게 된다. 즉, 도 11의 클라이언트 제어부(150)와, 클라이언트 메모리부(100)가 수행하는 기능을 서버 제어부(210a)와, 서버 메모리부(230a)가 모두 수행할 수 있다.
서버(200a)는 WiFi 신호 지도가 없어도 내장 센서들의 도움을 받아 실시간 위치 추적과 동시에 지역적인 WiFi 신호 지도를 구축할 수 있는 WiFi SLAM 알고리즘을 내장하고 있다.(600)
서버(200a)는 수신된 무선 신호 지도의 일관성을 검사한다. 서버(200)는 인접한 위치에서는 유사한 무선 신호 강도가 수신된다는 전제하에, 새롭게 수집한 신호 강도와 서버(200a)에 미리 저장된 신호 지도 중 인접한 위치에서 수집된 신호들을 비교하여 신호 강도의 유사성을 비교할 수 있다. 서버(200)는 WiFi 수신강도를 이미 알고 있는 서버 메모리부(200a) 내의 통합 무선 신호 지도의 k개의 이웃 지점들로부터 클라이언트(100)로부터 수집된 새로운 지점의 무선 수신 강도를 예측한다. 서버(200)는 새로운 지점의 수신 강도 예측 시, 새로운 지점과 이미 알고 있는 지점 간의 거리에 반비례하는 가중치 Wi를 계산한다. 서버(200)는 이웃 지점들의 WiFi 수신 강도에 Wi를 곱해 일차 선형 결합함으로써 새로운 지점의 예측 신호 강도를 계산할 수 있다.
서버(200)는 클라이언트(100)를 통해 수집한 무선 신호 강도와 가우시안 보간법을 이용해 예측한 예상 무선 신호 강도를 비교하여 그 차이가 임계치를 초과하는 경우 해당 신호를 삭제하고, 그 차이가 임계치를 초과하지 않는 경우 통합 신호 지도에 그 정보를 반영하여 갱신한다.
비록 본 발명이 상기에서 언급한 바람직한 실시예와 관련하여 설명되어졌지만, 본 발명의 요지와 범위로부터 벗어남이 없이 다른 다양한 수정 및 변형이 가능한 것은 당업자라면 용이하게 인식할 수 있을 것이며, 이러한 변경 및 수정은 모두 첨부된 특허청구범위의 범위에 속함은 자명하다.

Claims (13)

  1. 전역적인 무선 신호 지도를 저장하는 서버 메모리부;
    적어도 하나의 클라이언트로부터 수집된 지역적 무선 신호 지도를 수신하는 서버 통신부;
    상기 지역적 무선 신호 지도의 특정 지점의 수신 강도와, 상기 전역적인 무선 신호 지도에서 예측된 상기 특정 지점의 예측 신호 강도를 비교하여 오류를 여과하는 서버 제어부를 포함하며,
    상기 서버 제어부는 상기 지역적 무선 신호 지도의 특정 지점의 수신 강도와 상기 예측 신호 강도의 차이가 미리 정해진 임계치를 초과하면 상기 지역적 무선 신호 지도의 특정 지점의 수신 강도는 오류인 것으로 판단하여 제거하는 서버.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 서버 제어부는 상기 전역적 무선 신호 지도에서 상기 특정 위치의 주변에 위치한 복수 개 지점의 신호 강도를 확인하고,
    상기 특정 위치의 주변에 위치한 복수 개 지점의 신호 강도로 상기 예측 신호 강도를 산출하는 서버.
  3. 청구항 3은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.
    제 2 항에 있어서,
    상기 서버 제어부는 상기 특정 위치의 주변에 위치한 복수 개 지점과 상기 특정 위치와의 거리에 반비례하는 가중치를 설정하여 상기 예측 신호 강도를 산출하는 서버.
  4. 청구항 4은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.
    제 3 항에 있어서,
    상기 서버 제어부는 상기 특정 위치의 주변에 위치한 복수 개 지점의 신호 강도에 각각의 가중치를 곱하고, 일차 선형 결합하여 상기 예측 신호 강도를 산출하는 서버.
  5. 삭제
  6. 제 1 항에 있어서,
    상기 서버 제어부는 상기 지역적 무선 신호 지도의 특정 지점의 수신 강도와 상기 예측 신호 강도의 차이가 미리 정해진 임계치 이하이면, 상기 지역적 무선 신호 지도의 특정 지점의 수신 강도가 오류가 아닌 것으로 판단하여 상기 전역적인 무선 신호 지도를 갱신하는 서버.
  7. 지역적 무선 신호 지도를 수집하는 적어도 하나의 클라이언트; 및
    전역적 무선 신호 지도를 저장하며, 상기 지역적 무선 신호 지도의 특정 지점의 주변에 위치하는 적어도 하나의 지점의 수신 강도를 이용하여 상기 특정 지점의 예측 신호 강도를 산출하고, 상기 지역적 무선 신호 지도의 특정 지점의 무선 신호 강도와 상기 예측 신호 강도를 비교하여 오류를 판단하고, 그 결과에 따라 상기 전역적 무선 신호 지도를 갱신하는 서버를 포함하며,
    상기 서버는 상기 지역적 무선 신호 지도의 특정 지점의 수신 강도와 상기 예측 신호 강도의 차이가 미리 정해진 임계치를 초과하면 상기 지역적 무선 신호 지도의 특정 지점의 수신 강도는 오류인 것으로 판단하는 무선 신호 지도 갱신 시스템.
  8. 제 7 항에 있어서,
    상기 서버가 상기 지역적 무선 신호 지도의 특정 지점의 주변에 위치하는 적어도 하나의 지점의 수신 강도를 이용하여 상기 특정 지점의 예측 신호 강도를 산출하는 것은,
    상기 특정 위치의 주변에 위치한 적어도 하나의 지점과 상기 특정 위치와의 거리에 반비례하는 가중치를 설정하여 상기 예측 신호 강도를 산출하는 것인 무선 신호 지도 갱신 시스템.
  9. 청구항 9은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.
    제 8 항에 있어서,
    상기 서버는 상기 특정 위치의 주변에 위치한 복수 개 지점의 신호 강도에 각각의 가중치를 곱하고, 일차 선형 결합하여 상기 예측 신호 강도를 산출하는 것인 무선 신호 지도 갱신 시스템.
  10. 삭제
  11. 제 7 항에 있어서,
    상기 지역적 무선 신호 지도의 특정 지점의 무선 신호 강도와 상기 예측 신호 강도를 비교하여 오류를 판단하는 것은,
    상기 지역적 무선 신호 지도의 특정 지점의 수신 강도와 상기 예측 신호 강도의 차이가 미리 정해진 임계치 이하이면, 상기 지역적 무선 신호 지도의 특정 지점의 수신 강도가 오류가 아닌 것으로 판단하는 것인 무선 신호 지도 갱신 시스템.
  12. 전역적인 무선 신호 지도를 저장하는 클라이언트 메모리부;
    지역적 무선 신호 지도를 수집하고, 상기 지역적 무선 신호 지도의 특정 지점의 수신 강도와, 상기 전역적인 무선 신호 지도에서 예측된 상기 특정 지점의 예측 신호 강도를 비교하여 오류를 여과하는 클라이언트 제어부를 포함하며,
    상기 클라이언트 제어부는 상기 지역적 무선 신호 지도의 특정 지점의 수신 강도와 상기 예측 신호 강도의 차이가 미리 정해진 임계치를 초과하면 상기 지역적 무선 신호 지도의 특정 지점의 수신 강도는 오류인 것으로 판단하는 클라이언트.
  13. 전역적인 무선 신호 지도를 저장하는 서버 메모리부;
    지역적 무선 신호 지도를 수집하고, 상기 지역적 무선 신호 지도의 특정 지점의 수신 강도와, 상기 전역적인 무선 신호 지도에서 예측된 상기 특정 지점의 예측 신호 강도를 비교하여 오류를 여과하는 서버 제어부를 포함하며,
    상기 서버 제어부는 상기 지역적 무선 신호 지도의 특정 지점의 수신 강도와 상기 예측 신호 강도의 차이가 미리 정해진 임계치를 초과하면 상기 지역적 무선 신호 지도의 특정 지점의 수신 강도는 오류인 것으로 판단하는 서버.
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Families Citing this family (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9723494B2 (en) 2015-11-04 2017-08-01 At&T Intellectual Property I, L.P. Augmented reality visual Wi-Fi signal
WO2017130877A1 (ja) * 2016-01-25 2017-08-03 日本電気株式会社 電波環境推定装置、電波環境推定システム、電波環境推定方法、および記録媒体
CN107169398A (zh) 2016-03-07 2017-09-15 阿里巴巴集团控股有限公司 信号处理方法及装置
KR102649097B1 (ko) * 2017-01-13 2024-03-20 삼성전자 주식회사 이동 통신 시스템에서 드라이브 테스트를 수행하는 방법 및 장치
WO2018139773A1 (ko) * 2017-01-25 2018-08-02 한국과학기술연구원 무선 환경 변화에 강인한 slam 방법 및 장치
US10567918B2 (en) * 2017-11-20 2020-02-18 Kabushiki Kaisha Toshiba Radio-location method for locating a target device contained within a region of space
US11567186B2 (en) 2019-03-19 2023-01-31 Kabushiki Kaisha Toshiba Compensating radio tracking with comparison to image based tracking
JP7173369B2 (ja) * 2019-10-08 2022-11-16 日本電気株式会社 送信装置照合装置、送信装置照合システム、および送信装置照合方法

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8442553B2 (en) * 2011-03-22 2013-05-14 Cozybit Inc. System and method for determining location of a Wi-Fi device with the assistance of fixed receivers
US8972820B2 (en) * 2012-11-21 2015-03-03 Microsoft Technology Licensing, Llc Wireless access point mapping

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