KR101599613B1 - 측위 장치 및 측위 방법 - Google Patents

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박영식
황유민
김경호
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김진영
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광운대학교 산학협력단
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    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S19/00—Satellite radio beacon positioning systems; Determining position, velocity or attitude using signals transmitted by such systems
    • G01S19/01—Satellite radio beacon positioning systems transmitting time-stamped messages, e.g. GPS [Global Positioning System], GLONASS [Global Orbiting Navigation Satellite System] or GALILEO
    • G01S19/13—Receivers
    • G01S19/20—Integrity monitoring, fault detection or fault isolation of space segment

Abstract

본 발명은 GPS 및 WiFi 등을 이용하여 위치 정보를 측정하고 측정된 위치 정보의 오차를 보정하는 방법 및 그 장치에 관한 것이다. 본 발명의 실시예에 따른 측위 장치는 측위 시스템으로부터 좌표 정보를 수신하는 통신 모듈과, 통신 모듈을 통해 수집된 이전 좌표에 대한 현재 좌표의 이동 거리에 기초하여 현재 좌표에 대한 제1 보정을 수행하는 거리 보정 모듈과, 복수의 이전 좌표들을 참조 좌표로 선택하고 선택된 참조 좌표들 중 시간 순으로 가장 오래된 좌표를 기준점으로 하여 나머지 참조 좌표들에 대한 위치 벡터를 구하는 위치 벡터 계산 모듈과, 위치 벡터들을 조합하여 방향 벡터를 구하는 방향 벡터 계산 모듈 및 방향 벡터에 기초하여 제1 보정된 현재 좌표에 대한 제2 보정을 수행하는 방향 보정 모듈을 포함하는 것을 특징으로 한다. 본 발명의 또 다른 양상에 따르면, 측위 시스템으로부터 좌표 정보를 수신하는 단계, 기 수집된 이전 좌표에 대한 현재 좌표의 이동 거리에 기초하여 상기 현재 좌표에 대한 제1 보정을 수행하는 단계, 복수의 상기 이전 좌표들을 선택하고, 상기 선택된 좌표들 중 시간 순으로 가장 오래된 좌표를 기준점으로 하여 나머지 좌표들에 대한 위치 벡터를 구하는 단계, 상기 위치 벡터들을 조합하여 방향 벡터를 구하는 단계 및 상기 방향 벡터에 기초하여 상기 제1 보정된 현재 좌표에 대한 제2 보정을 수행하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 측위 방법이 제공될 수 있다.

Description

측위 장치 및 측위 방법{POSITIONING APPARATUS AND POSITIONING METHOD}
본 발명은 GPS 및 WiFi 등을 이용하여 위치 정보를 측정하고 측정된 위치 정보의 오차를 보정하는 방법 및 그 장치에 관한 것이다.
통신 및 네트워킹 기술이 향상됨에 따라 위치기반 관련 산업 및 서비스(Location Based Service)가 급속도로 발전되고 있다. 위치기반서비스는 위치정보의 수집, 이용, 제공과 관련된 모든 유형의 서비스를 지칭하며, 통신망이나 GPS 등을 통해 얻은 위치 정보를 바탕으로 사용자에게 유용한 기능을 제공한다. 지금까지는 위치기반서비스가 지도 어플리케이션 등을 통한 길 안내 정도에 머무르고 있는 실정이지만 최근 다양한 분야에서의 응용 방안이 논의되고 있으며, 앞으로는 광고에서부터 물류 관리, 시민들의 안전에 이르기까지 광범위한 분야에서 사회에 큰 영향을 미칠 것으로 판단된다.
위치기반서비스에서 측위기술은 핵심 기반 기술로 오늘날 GPS가 그 중심을 차지하고 있지만 최근 수년간 연구 끝에 WiFi나 블루투스(Bluetooth) 등을 이용한 다양한 방식의 측위 기술이 개발되어 GPS가 커버하지 못하는 음영지역에서의 위치 정보 정확도 향상을 위해 사용되고 있다.
한편, 측정된 위치 정보는 측위 시스템의 배치 상태나 측위 대상이 존재하고 있는 장소의 특징 등에 의해서 오차를 내포할 수 있다. GPS를 이용하여 측위를 수행하는 경우, 측위 대상과 통신을 원활하게 수행할 수 있는 GPS 위성의 개수나 위성 간의 간격에 의해서 위치 정보의 정확도가 달라질 수 있다. 특히 GPS를 통해 도심 지역에서 측위 대상의 위치 정보를 파악하는 경우, 신호가 빌딩에 의해서 반사되거나 굴절을 일으키는 경우 발생되는 멀티패스(Multipath) 현상 때문에 오차가 발생할 확률이 대단히 높다.
그러므로, 이처럼 많은 오차를 내포하고 있는 좌표 정보를 그대로 사용하는 경우, 측위 대상의 정확한 위치 파악에 다양한 문제를 발생시킬 여지가 있으며, 이에 대한 추가적인 처리 과정이 요구되고 있다.
본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위해 안출된 것으로서, 측위 시스템으로부터 전달된 좌표 정보를 그대로 사용할 때 발생될 수 있는 위치 정보의 오차를 보정할 수 있는 측위 장치 및 측위 방법을 제공하는데 있다.
본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위해 안출된 것으로서, 측위 시스템으로부터 전달된 좌표 정보를 그대로 사용할 때 발생될 수 있는 위치 정보의 오차를 보정할 수 있는 측위 장치 및 측위 방법을 제공하는데 있다.
본 발명에 따르면, 측위 시스템을 통해 전달된 좌표 정보를 이용할 때 발생할 수 있는 오차를 보정하여 정확한 위치 정보를 제공할 수 있다.
도 1은 통합 측위 시스템을 이용해 측위 장치의 위치를 파악하는 모습을 도시한 도면이다.
도 2는 본 발명에 따른 측위 장치의 일 실시예를 나타낸 도면이다.
도 3은 거리 보정 모듈에서 현재 좌표를 보정하는 제 1 보정을 나타낸 도면이다.
도 4는 거리 보정 모듈에서 제 1 보정시 사용되는 제 2 기준값의 범위를 나타낸 도면이다.
도 5는 기 수신된 좌표들 중 참조 좌표를 선택하는 방법을 나타낸 도면이다.
도 6은 위치벡터를 조합하여 방향벡터를 구하고, 현재 좌표를 방향 벡터의 방향으로 보정하는 방법을 나타낸 도면이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 측위 장치에서 각 단계별 처리 과정을 나타낸 순서도이다.
도 8은 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 측위 장치에서 각 단계별 처리 과정을 나타낸 순서도이다.
도 9는 통합 측위 시스템을 이용해 좌표 정보를 수신한 실제 이동 경로를 나타낸 도면이다.
도 10은 통합 측위 시스템을 이용해 수신된 좌표 정보들을 나타낸 도면이다.
도 11은 통합 측위 시스템을 이용해 수신된 좌표 정보와 실제 이동 경로 간의 오차를 누적 분포 함수로 나타낸 도면이다.
도 12는 실제 이동 경로와 본 발명에 따른 측위 장치를 통해 산출된 이동 경로를 함께 표시한 도면이다.
도 13은 통합 측위 시스템을 이용해 수신된 좌표 정보를 본 발명에 따른 측위 장치로 보정한 결과와 실제 이동 경로 간의 오차를 누적 분포 함수로 나타낸 도면이다.
도 14는 본 발명에 따른 측위 방법을 나타낸 순서도이다.
본 발명은 측위 시스템으로부터 전달된 좌표 정보를 그대로 사용할 때 발생될 수 있는 위치 정보의 오차를 감소시키기 위한 것으로, 도면을 이용하여 본 발명의 바람직한 실시예를 상세히 설명하기로 한다.
도 1은 통합 측위 시스템을 이용해 측위 장치의 위치를 파악하는 모습을 도시한 도면이다.
도 1에서 통합 측위 시스템(200)은위성 측위 장치(210)과, WiFi 또는 블루투스 등을 이용하는 근거리 무선 통신망(220) 및 기타 무선 통신망(230)으로 구성되어있다. 여기서 위성 측위 장치(210)는 GPS, QZSS 및 GLONASS 중 적어도 하나를 이용할 수 있다. 측위 장치(100)는 통합 측위 시스템(200)의 위성 측위 시스템(210)으로부터 직접 좌표 정보를 수신하여 측위 장치(100)의 위치를 파악할 수 있다.한편, 측위 장치(100)가 건물 내부에 존재하는 경우 위성 측위 장치(210)와 원활한 통신이 불가능할 수 있다. 건물 내부에 존재하는 WiFi AP(Access Point) 들의 실제 위치에 대한 정보가 데이터베이스화 되어 정리되어있는 경우, 측위 장치(100)는 상기 데이터베이스의 정보와 복수 개의 WiFi AP로부터 전달되는 신호의 세기(RSSI, Received Signal Strength Indicator)를 이용한 삼각측량법 등의 방식을 통해 건물 내에서의 위치를 좌표로써 특정할 수 있다.
하지만 통합 측위 시스템(200)으로부터 전달된 좌표 정보는 기본적으로 거리 오차를 내포하고 있다. GPS위성을 통한 측위를 수행하는 경우, 빌딩 등에 의한 신호의 반사 때문에 멀티패스 문제가 빈번하게 발생하고 있으며, 측위 당시 원활한 통신이 가능한 GPS 수 및 GPS 위성간의 거리에 따라서 측위 정확도가 달라진다. WiFi를 통한 실내 측위 역시 멀티패스 문제가 있고, WiFi AP의 수가 적은 실내 공간의 경우 정확한 실내 측위에 한계를 보인다.
즉, 통합 측위 시스템(200)으로부터 전달된 좌표 정보를 보정하지 않고 그대로 사용하는 경우, 원래 좌표 정보가 내포하고 있는 측정 거리 오차 때문에 측위 장치(100)의 정확한 위치 측정이 용이하지 않다.
도 2는 본 발명에 따른 측위 장치의 일 실시예를 나타낸 도면이다.
도2에 따르면 본 발명에 따른 측위 장치(100)는 통신 모듈(110), 거리 보정 모듈(120), 위치 벡터 계산 모듈(130), 방향 벡터 계산 모듈(140), 방향 보정 모듈(150), 이동 상태 분석 모듈(160) 및 정확도 분석 모듈(170)을 포함할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따른 측위 장치(100)는 휴대폰이나 네비게이션 등 각종 장치에 내장 또는 외장될 수 있다. 본 실시예에서 측위 장치라고 기재하고 있지만 반드시 하드웨어 형태에 국한되는 것은 아니며, 소프트웨어 형태로 구현되어 다양한 기기에 내장될 수 있고, 하드웨어와 소프트웨어가 혼재된 형태로 구현될 수도 있다.
통신 모듈(110)은 통합 측위 시스템으로부터 좌표 정보를 수신하고, 수신 좌표 정보를 측위 장치(100)의 다른 모듈로 전달하는 역할을 담당한다. 거리 보정 모듈(120)은 통신 모듈을 통해 수집된 이전 좌표에 대한 현재 좌표의 이동 거리에 기초하여 상기 현재 좌표에 대한 제1 보정을 수행한다. 위치 벡터 계산 모듈(130)은 복수의 이전 좌표들을 참조 좌표로 선택하고, 선택된 참조 좌표들 중 시간 순으로 가장 오래된 좌표를 기준점으로 하여 나머지 참조 좌표들에 대한 위치 벡터를 구한다. 방향 벡터 계산 모듈(140)은 위치 벡터들을 조합하여 방향 벡터를 구한다. 방향 보정 모듈(150)은 방향 벡터에 기초하여 상기 제1 보정된 현재 좌표에 대한 제2 보정을 수행한다. 이동 상태 분석 모듈(160)은 측위 장치(100)의 움직임 정보를 획득하고, 상기 움직임 정보를 이용하여 측위 장치의 이동 상태를 파악한다. 정확도 분석 모듈(170)은 통신 모듈(110)을 통해 전달된 좌표 정보들에 대하여 DOP(Dilution of Precision) 등을 이용하여 정확도를 평가한다.
여기서 통신 모듈(110)은 좌표 정보뿐만 아니라 무선 통신 접속 방식, 무선 통신 접속 위치, 무선 통신 중계기 정보, 상기 통신 모듈로부터 전달된 좌표 정보, 상기 좌표 정보의 수신 빈도 및 상기 이동 거리 중 적어도 하나를 포함하는 무선 통신 접속 정보도 수신할 수 있다.
거리 보정 모듈(120)은 현재 좌표와 현재 좌표 이전에 수신된 좌표 간의 거리를 분석하고, 산출된 거리에 따라 다른 처리 과정을 거치도록 마련될 수 있다. 거리 보정 모듈(120)에서 수행되는 제 1 보정에 대해서 보다 상세하게 설명하자면 다음과 같다. 거리 보정 모듈(120)은 이전 좌표와 현재 좌표 사이의 거리가 제 1 기준값보다 작은 경우, 현재 좌표를 이전 좌표로부터 기 설정된 좌표간 유지 거리만큼 떨어진 곳에 위치하도록 이동시키고 그에 따라 x축 좌표 정보와 y 축 좌표 정보가 함께 보정될 수 있다. 또한, 거리 보정 모듈(120)은 이전 좌표와 현재 좌표 사이의 거리가 제 2 기준값보다 큰 경우, 현재 좌표를 소거할 수 있다. 이와 관련된 내용은 도 3 및 도 4에 잘 나타나있다.
도 3은 거리 보정 모듈에서 현재 좌표를 보정하는 제 1 보정을 나타낸 도면이며, 도 4는 거리 보정 모듈에서 제 1 보정시 사용되는 제 2 기준값의 범위를 나타낸 도면이다.
도 3에서 (x0, y0)는 이전 좌표이고, (x1, y1)는 현재 좌표이며, (xc, yc)는 보정된 현재 좌표이고, D는 이전 좌표와 현재 좌표 사이의 거리, L은 좌표간 유지 거리, 그리고 R1은 제 1 기준값이다. 도 3(a) 에서 현재 좌표와 이전 좌표 사이의 거리(D)는 제 1 기준값(R1)보다 작고, 또한 좌표간 유지 거리(L)보다 작다. 이처럼 현재 수신된 좌표 정보가 이전 좌표와 매우 가깝게 위치하게 되는 경우, 차후 설명될 위치 벡터 계산 모듈(130)에서 위치 벡터를 계산할 때 오차가 크게 발생될 가능성이 존재하게 된다. 즉, 현재 좌표와 이전 좌표간의 간격이 좁을 경우 이동 거리 대비 방향의 변화가 상대적으로 크게 계산될 수 있다. 제 1 보정에서는 이러한 문제를 사전에 예방하기 위해 이전 좌표 대비 현재 좌표의 방향을 유지하되, 거리를 좌표간 유지 거리(L) 만큼 떨어지게 하고 있다. 이를 위해서 이전 좌표와 현재 좌표 사이의 거리(D)를 스케일링(Scaling)하는 방식으로 보정할 수 있으며, 현재 좌표(x1, y1)가 보정된 좌표(xc, yc)로 옮겨진 후의 모습을 도 3(b)에서 확인할 수 있다. 도 3(c)는 이전 좌표와 현재 좌표 사이의 거리(D)가 좌표간 유지거리(L)보다는 크지만 제 1 기준값보다는 작은 경우를 도시하고 있다. 이 경우에도 현재 좌표(x1, y1)를 이전 좌표(x0, y0)로부터 좌표간 유지 거리(D)만큼 떨어진 곳으로 이동시킬 수 있으며 이는 도 3(d)에 도시되어있다. 이전 좌표와 현재 좌표가 도 3(c)와 같은 배치관계를 가지는 경우, 현재 좌표가 항상 도 3(d)의 위치로 이동되는 것은 아니며, 현재 좌표가 원래 위치를 그대로 유지되는 방식으로도 처리될 수 있다.
현재 좌표 보정을 위한 수식은 아래와 같다.
Figure 112014051734830-pat00001
수학식 1에 따르면, 보정된 x축 좌표 xc는 이전 좌표 x0를 기반으로 하여 좌표간 유지 거리(L), 현재 좌표와 이전 좌표 간의 거리(D) 및 현재의 x좌표 x1와 이전의 x좌표 x0 간의 차이의 비율에 의해서 결정된다. 위와 동일한 수식이 y축 좌표에 대해서도 적용되어 보정된 y축 좌표 yc를 얻게 된다.
도 4에서 (x0, y0)는 이전 좌표이고, (x1, y1)는 현재 좌표이며, D는 이전 좌표와 현재 좌표 사이의 거리, R2는 제 2 기준값이다. 점선으로 표시된 원은 이전 좌표를 중심으로 하고 제 2 기준값을 반경으로 하고 있는데, 현재 좌표가 이전 좌표로부터 얼마나 떨어져있는지 판별하는데 사용된다. 여기서, 만약 이전 좌표와 현재 좌표 사이의 거리(D)가 제 2 기준값(R2)보다 큰 경우, 현재 좌표는 원의 밖에 위치하게 된다. 이 경우, 제 1 보정에서 현재 좌표를 오차가 큰 좌표로 판별하여 소거하는 방식으로 처리할 수 있다.
이처럼, 앞서 설명한 두 방식으로 제 1 보정이 진행될 수 있으며, 이 과정을 통해 오차가 큰 좌표는 걸러낼 수 있고, 다음 단계의 보정을 위해 오차를 최소화 시키는 방식으로 좌표를 수정할 수 있게 된다.
제 1 보정시 제 1 기준값과 제 2 기준값은 동일한 것으로 마련될 수 있다.
제 1 기준값과 제 2 기준값이 동일하지 않은 경우, 제 1 기준값과 제 2 기준값 사이의 거리를 갖는 현재 좌표가 수신될 수 있다. 이 경우, 해당 좌표에 대해서 다음 단계로 바로 전달하는 바이패스(Bypass) 처리 등을 하는 중간값 처리 단계가 제 1 보정에 추가적으로 포함될 수 있다.
한편, 제 1 보정에서 사용되는 좌표간 유지 거리, 제 1 기준값 및 제 2 기준값은 고정된 것이 아니고 측위 대상의 이동 속도, 이동 상태에 따라서 다르게 조정될 수 있다. 예를 들어, 시속 10 km/h로 등속운동을 하던 측위 대상이 어떤 시점 이후로 시속 30km/h로 가속하여 해당 속도를 지속하는 경우가 있을 수 있다. 이 때, 처음 시속 10km/h 구간에서는 시속 30km/h 구간에 비해서 보다 작은 좌표간 유지 거리, 제 1 기준값 및 제 2 기준값을 가질 수 있다. 또 다른 예에서, 만약 측위 대상이 사람인 경우, 시속 3km/h의 속도로 도보로 이동하다가 어느 지점에서 멈춰 서있을 수 있다. 이 때, 만약 측위 대상의 이동 상태나 이동속도에 무관하게 동일한 좌표간 유지 거리, 제 1 기준값 및 제 2 기준값을 사용하게 되면 현재 좌표가 실제 위치와는 다르게 보정되고 이 과정이 반복되면 최종적인 오차 수치가 급격하게 증대될 수 있다. 만약 두 번 째 예와 같이 측위 대상의 이동속도가 느리거나 멈춰서 있는 경우 좌표간 유지 거리를 매우 작게 설정함으로써 이와 같은 문제점을 해결할 수 있다.
우선, 좌표간 유지 거리, 제 1 기준값 및 제 2 기준값은 이 앞서 언급된 무선 통신 접속 정보에 의해 조정될 수 있다. 측위 장치는 통신 모듈을 통해서 전달된 좌표들 간의 이동 거리를 통해 시간에 따른 측위 대상의 이동 거리를 판별할 수 있고, 이 정보로부터 속도도 구할 수 있다. 측위 대상이 고속으로 이동할 때는 좌표간 유지 거리 등을 크게 조정하고 저속으로 이동할 때는 축소시킬 수 있다. 만약 측위 장치 사용자가 WiFi 접속이 가능한 버스 등에 탑승한 경우, 이 무선 통신 접속 정보를 통해 사용자가 도보가 아닌 버스를 타고 있다고 측위 장치가 인식할 수 있으며, 이에 따라서 사용자가 도보로 이동할 때에 비해서 좌표간 유지 거리를 더 크게 설정할 수 있다. 또한, 만약 좌표 정보의 수신 빈도가 낮다면 수신 빈도가 높을 때에 비해서 좌표 정보 수신 간격의 시간만큼 측위 대상이 이동하는 거리가 멀어질 것이므로, 수신 빈도가 낮을수록 좌표간 유지 거리 등은 큰 값을 갖도록 정해질 수 있다.
한편, 측위 장치에 이동 상태 분석 모듈이 포함된 경우, 움직임 정보로부터 측위 대상의 이동 상태를 파악할 수 있다. 움직임 정보는 자이로 센서, 콤파스 센서, 가속도 센서 등을 통해 발생되는 각종 센서 측정 값들을 의미한다. 예를 들어, 측위 대상이 사람인 경우, 사람이 걸어갈 때와 빠른 속도로 달려갈 때 가속도 센서에 전달되는 충격의 빈도 수와 충격량은 각각 다를 것이다. 측위 장치는 가속도 센서에서 감지한 이러한 이동 상태의 변화에 따라, 사람이 달리는 중이면 좌표간 유지 거리 등을 크게 하고, 걷는 중이면 좌표간 유지 거리 등을 작게 하는 방식으로 조정할 수 있다.
제 1 보정이 마쳐진 현재 좌표는 측위 장치에 마련된 메모리, 디스크 등의 저장공간에 저장될 수 있다. 기존의 좌표들과 보정된 현재 좌표는 다음 과정에서 위치 벡터를 구하기 위해 다시 사용될 수 있고, 위치 벡터를 구하기 위해 사용될 좌표들을 선택하는 처리과정 및 선택 모듈이 본 발명에 따른 측위 장치에 포함될 수 있다. 이 선택 모듈은 위치 벡터 계산 모듈(130)에 포함될 수도 있다.
도 5는 기 수신된 좌표들 중 참조 좌표를 선택하는 방법을 나타낸 도면이다. 참조 좌표는 위치 벡터를 구하기 위해 사용되는 좌표들을 말하며 크게 두 가지 방식으로 선정될 수 있다. 이때 참조 좌표는 제 1 보정이 마쳐진 좌표를 사용할 수 있고, 다른 보정 과정을 거치지 않은 좌표를 사용할 수 있다.
우선 첫 번째로 참조 좌표들은 현재 좌표로부터 시간 순으로 가까운 일정 개수의 좌표인 것으로 선정될 수 있다. 도 5(a)에 시간 순에 따라 5개의 참조 좌표를 선택하는 과정이 도시되어있다. 검은색 상자로 표시된 t6 시점에서의 G 좌표가 현재 좌표인 경우, 현재 좌표를 보정하기 위해서 현재 이전의 좌표들 중 특정 개수의 좌표들을 선택하게 되는데, 이 때 시간 순으로 G좌표에 가까운 좌표들이 선택된다. 도 5(a)에서 t2 시점의 C 좌표는 t2가 현재일 때 제 1 보정시 소거된 좌표이거나, 차후 설명될 정확도 분석 모듈에 의해서 정확도가 매우 낮은 좌표인 것으로 판단된 좌표이다. 이 경우, 선택 모듈 또는 위치 벡터 계산 모듈은 t6 시점에서 B, C, D, E, F를 선택하는 대신, C를 누락시키고 A를 대신 선택할 수 있다.
한편, 참조 좌표들은 현재 좌표로부터 기 설정된 시간 이전 동안 수집된 좌표들일 수 있다. 도 5(b)에서 T는 참조 좌표를 선택하기 위해 사용되는 미리 설정된 시간 구간으로 선택 모듈 또는 위치 벡터 계산 모듈은 T 구간에 속해있는 모든 좌표들을 참조 좌표로 이용한다. 도 5(b)에서 1점 쇄선으로 표시된 구간(10)은 t5시점에서 사용되고, 2점 쇄선으로 표시된 구간(11)은 t6 시점에서 사용되며, 파선으로 표시된 구간(12)은 t7 시점에서 사용된다. 위치 벡터 계산 모듈에서 위치 벡터를 계산할 때 현재 좌표에서 시간적으로 인접한 좌표들을 사용하기 때문에, 매 순간마다 측위 대상의 이동 방향 및 이동 거리의 경향 변화를 반영한 좌표 보정이 가능하다.
앞서 설명한 참조 좌표 선정 방식에서, 특정 좌표 개수 및 특정 시간 구간은 고정된 것이 아니며, 측위 장치의 모드에 따라서 다르게 설정될 수 있다. 만약 측위 장치가 측위 대상의 각 시점 별 방향성을 중요시하는 모드로 운용되는 경우, 각 시점 별 방향에 대한 민감성을 높이기 위해 참조 좌표 개수가 줄어들거나 시간 구간을 짧게 할 수 있다. 반대의 경우로, 측위 장치가 완만한 곡선 형태의 트래킹(tracking) 선을 추적하는 경우, 참조 좌표 개수를 늘리거나 시간 구간을 길게 조정할 수 있다. 좌표들을 이용하게 되므로 위치 정보의 정확도가 향상될 수 있다.
이전 좌표들에 대한 참조 좌표 선정 과정이 완료되면 위치 벡터 계산 모듈(130)은 선정된 참조 좌표들로부터 위치 벡터를 계산한다. 도 5(a)을 다시 참고하면, t7 시점에서 C, D, E, F, G의 5개의 좌표가 참조 좌표로 선정되었다. 이 때 시간 순으로 가장 오래된 좌표인 C 좌표를 기준으로 하여, 나머지 D, E, F, G 좌표에 대한 벡터를 구하게 된다. 즉, t7 시점에서의 위치 벡터는 CD, CE, CF, CG가 된다. 계산된 위치 벡터들은 방향 벡터를 구하기 위해 방향 벡터 계산 모듈로 전달된다.
방향 벡터 계산 모듈은 전달받은 위치 벡터들의 조합으로부터 현재 시점의 좌표가 존재할 것으로 판단되는 방향의 방향 벡터를 계산한다. 도 6은 위치벡터를 조합하여 방향벡터를 구하고, 현재 좌표를 방향 벡터의 방향으로 보정하는 제 2 보정을 나타낸 도면이다.
도 6(a)에서 t5시점의 방향 벡터(1000)는 각 위치 벡터 AB(1001), AC(1002), AD(1003), AE(1004)의 크기와 방향에 기초하여 계산된다. 방향 벡터(1000)는 각 위치 벡터의 합으로 구할 수도 있으나 이에 한정되지 않는다. 방향 벡터(1000)가 계산되면 방향 보정 모듈에 의해 현재 좌표(F)를 방향 벡터(1000) 위로 이동시키는 제 2 보정이 수행된다. 현 좌표 정보(F)를 방향 벡터(1000) 위로 보정하는 다양한 방법이 있을 수 있다. 일 예로, 현재 좌표 정보(F)에서 방향 벡터(1000)로 접선을 그었을 때, 상기 접선과 방향 벡터(1000)의 연장선이 만나는 지점을 보정된 좌표(F’)로 할 수 있다. 이처럼 제 2 보정을 통해 측위 대상의 이동방향을 보정할 수 있는데, 누적된 과거 좌표 정보들 중 가장 최근의 좌표 정보들의 위치 벡터를 이용함으로써 각 좌표 정보에 포함될 수 있는 오차의 영향력을 최소화 할 수 있다.
한편, 본 발명에 따른 측위 장치는 정확도 분석 모듈을 추가적으로 포함할 수 있다. 정확도 분석 모듈은 통신 모듈을 통해 전달된 각 좌표 정보들의 정확도를 평가한다. 만약 전달된 좌표 정보가 GPS시스템으로부터 비롯된 것일 경우 DOP(Dilution of Precision)를 이용하여 좌표의 정확도를 평가할 수 있고, 만약 WiFi로부터 비롯된 것일 경우RSSI(Received Signal Strength Indicator)를 이용하여 정확도를 평가할 수 있다.
예를 들어, GPS시스템을 통해 수신된 좌표 정보가 4개의 GPS 위성을 이용하여 파악되었을 경우의 PDOP(Position DOP)를 구하는 방법을 살펴보면 다음과 같다.
먼저, 다음 수학식과 같은 설계 행렬(Design matrix) A를 구한다.
Figure 112014051734830-pat00002
여기서, Xj(t), Yj(t), Zj(t) (j = 1, 2, 3, 4)는 각각 j번째 GPS 위성의 시간 t에서의 X, Y, Z 좌표값을 나타내고, Xi0, Yi0, Zi0은 관측자의 위치 좌표값을 나타내며, ρj i0 (j = 1, 2, 3, 4)는 j번째 GPS 위성에서 관측자에 대한 방향을 나타내는 단위벡터, c는 빛의 속도를 나타낸다.
설계행렬 A로부터 여인수 행렬(cofactor matrix) 를 구하면 다음 수학식과 같다.
Figure 112014051734830-pat00003
여인수 행렬(Qx)은 4x4 행렬로 표현되는데, 이중 좌측 위로부터 3x3부분은 관측자의 위치 X, Y, Z에 의해 결정되며, 나머지 성분들은 좌표 정보 수신 시각에 의해서 결정된다. 여인수 행렬(Qx)의 대각요소를 이용하여 PDOP를 구하면 다음과 같다.
Figure 112014051734830-pat00004
이렇게 해서 계산된 PDOP의 수치가 낮을수록 좌표 정보의 정확도가 높다. 이러한 PDOP의 값이 어떤 구간에 포함되느냐에 따라서 좌표 정보의 정확도가 어떤 상태인지 미리 정의해둘 수 있다. 그리고 방향 벡터 계산시, 각 위치 벡터에 참조 좌표의 정확도에 따른 가중치를 부가할 수 있다.
예를 들어, 정확도 계산 모듈이 구한 좌표 정보의 DOP가 2보다 작으면 매우 우수, 2 ~ 3은 우수, 4 ~ 5는 보통, 6 이상이면 부적합으로 정의할 수 있다. 방향 벡터 계산 모듈은 어떤 좌표의 DOP계산에 의한 정확도가 매우 우수인 것으로 판별되면 해당 좌표의 위치 벡터 크기에 1.6의 가중치를 곱하고, 우수인 경우 1.4의 가중치를 곱하며, 보통인 경우 1의 가중치를 곱하게 할 수 있다. 마지막으로, 방향 벡터 계산 모듈은 좌표의 DOP값이 커 부적합한 것으로 판명된 좌표일 경우 0의 가중치를 곱할 수 있고, 선택 모듈 또는 위치 벡터 계산 모듈은 참조 좌표를 선택할 때 해당 좌표를 선정하지 않고 소거할 수 있다.
도 6(b)는 방향 벡터를 계산할 때 각 위치 벡터에 가중치를 부가한 경우를 나타내고 있다. 도 6(b)에서 가중치가 부가되지 않은 위치 벡터를 이용하여 구한 방향 벡터(1000)는 점선으로 표시되었고, 가중치가 부가된 위치 벡터(2001, 2002, 2003, 2004)를 이용하여 구한 방향 벡터(2000)는 1점 쇄선으로 표시 되었다.
앞서 설명된 모든 과정은 정확도가 높은 참조 좌표의 위치 벡터 크기가 상기 방향 벡터 계산에 더 큰 영향을 미치도록 하여 방향 벡터의 정확도를 높이기 위한 방안이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 측위 장치에서 각 단계별 처리 과정을 나타낸 순서도이다.
본 발명에 따른 측위 장치가 측위 장치 또는 측위 장치 사용자의 위치 파악을 시작하면, 우선 통신 모듈은 통합 측위 시스템으로부터 좌표 정보를 수신한다. 여기서 통합 측위 시스템은 GPS, QZSS, GLONASS 등의 위성 측위 시스템과 WiFi, Bluetooth 등의 근거리 통신망으로부터 수신된 신호의 세기 등을 이용한 측위 시스템 등을 포함할 수 있다. 통신 모듈은 통합 측위 시스템으로부터 상기 좌표 정보뿐만 아니라 무선 통신 접속 방식, 무선 통신 접속 위치, 무선 통신 중계기 정보들 중 적어도 하나를 포함하는 무선 통신 접속 정보를 획득할 수 있다.
한편, 본 발명에 따른 측위 장치에 움직임 정보를 획득하고 이 움직임 정보를 이용하여 측위 장치의 이동 상태를 파악하는 이동 상태 분석 모듈이 포함될 수 있다. 여기서 상기 움직임 정보는 자이로 센서, 콤파스 센서 및 가속도 센서 중 적어도 하나로부터 획득된다.
측위 장치는 무선 통신 접속 정보와 움직임 정보를 참조하여 거리 보정 모듈에서 사용되는 좌표간 유지 거리(L), 제 1 기준값(R1), 제 2 기준값(R2)을 조정할 수 있다.
거리 보정 모듈은 제 1 보정시, 이전에 수신된 좌표 정보와 현재 수신된 좌표 정보를 비교하여 두 좌표 사이의 거리(D)를 계산할 수 있다. 거리 보정 모듈은 이전 좌표와 현재 좌표의 거리(D)가 제 1 기준값(R1)보다 작은지 판별하고, 만약 좌표 사이 거리(D)가 제 1 기준값(R1)보다 작으면 좌표간 유지 거리(L)을 이용하여 이전 좌표와 현재 좌표 사이의 거리(D)를 스케일링(Scaling)하는 방식으로 보정한다. 만약 좌표 사이 거리(D)가 제 1 기준값(R1)보다 크면 좌표 사이 거리(D)가 제 2 기준값(R2)보다 큰지 판별하게 되고, 만약 좌표 사이 거리 (D)가 더 크면 해당 좌표는 삭제된다. 좌표 사이 거리(D)가 제 1 기준값(R1)보다는 크고 제 2 기준값(R2)보다는 작은 경우 해당 현재 좌표는 별 다른 보정 없이 다음 단계로 전달될 수 있다.
측위 장치는 제 1 보정이 마친 현재 좌표를 메모리 등의 저장 공간에 저장할 수 있다.
위치 벡터 모듈은 기 수신된 좌표 정보 또는 제 1 보정된 좌표들로부터 위치 벡터 계산에 사용될 참조 좌표들을 선정한다. 이때 참조 좌표들은 현재 좌표로부터 시간 순으로 가까운 일정 개수의 좌표들일 수 있고, 현재 좌표로부터 기 설정된 시간 이전 동안 수집된 좌표들일 수도 있다. 위치 벡터 모듈은 선택된 참조 좌표들 중 시간 순으로 가장 오래된 좌표를 기준점으로 하여 나머지 참조 좌표들에 대한 위치 벡터를 구할 수 있다.
방향 벡터 계산 모듈은 앞서 생성된 위치 벡터들을 조합하여 방향 벡터를 계산한다. 본 발명에 따른 측위 장치에 좌표 정보에 대한 정확도를 분석하는 정확도 분석 모듈이 포함될 수 있다. 정확도 분석 모듈은 수신된 좌표 정보들에 대한 정확도를 평가할 수 있으며, 평가된 정확도가 방향 벡터 계산 모듈로 전송될 수 있다. 방향 벡터 계산 모듈은 전달된 정확도 정보를 참조하여, 각 위치 벡터에 해당 참조 좌표의 정확도에 따른 가중치를 부가할 수 있다.
방향 보정 모듈은 방향 벡터 계산 모듈에서 생성된 방향 벡터에 기초하여 현재 좌표를 보정한다.
도 8은 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 측위 장치에서 각 단계별 처리 과정을 나타낸 순서도이다.
도 8은 도 7에 도시된 순서도와 대부분의 과정에서 유사하지만 제 1 보정을 수행할 때, 그리고 가중치를 계산하는 단계에서 세부적인 단계를 더 포함하고 있다. 도 7과 도 8의 차이점은 아래와 같다.
이전 좌표와 현재 좌표 사이의 이동 거리(D)가 제 1 기준값(R1)보다는 크고 제 2 기준값(R2)보다는 작을 경우, 해당 범위에 속하는 현재 좌표 정보는 다음 단계에 그대로 전달되는 바이패스(bypass)처리될 수 있고, 좌표간 이동 거리(D)의 스케일링 값에 기초하여 현재 좌표를 보정하는 방식으로 처리될 수도 있다.
이전 좌표와 현재 좌표 사이의 이동 거리(D)가 제 2 기준값(R2)보다 클 경우, 도 7에서는 거리 보정 모듈이 해당 현재 좌표를 바로 삭제 하였지만, 도 8에서는 해당 좌표의 정확도를 우선 참조하고, 만약 정확도가 특정 기준치 이상일 경우 해당 좌표를 삭제하지 않고 다음 단계로 전달할 수 있다. 만약 이전 좌표와 현재 좌표 사이의 이동 거리(D)가 제 2 기준값(R2)보다 크고 해당 현재 좌표의 정확도가 낮다면 거리 보정 모듈은 삭제 처리 할 수 있다. 이전 좌표와 현재 좌표 사이의 이동 거리(D)가 제 2 기준값(R2)보다 크지만 해당 좌표의 정확도가 높다면 관련 정보들이 가중치 계산 알고리즘에 전달될 수 있다. 측위 장치는 비록 해당 현재 좌표가 이전 좌표로부터 제 2 기준값(R2) 이상 멀리 떨어져 있음으로 인해 큰 오차를 내포하고 있다고 판단할 수 있지만, DOP 분석 등을 통해서 해당 좌표의 정확도가 높다고 판단되는 경우, 방향 벡터 계산시 해당 좌표를 통해 생성되는 위치 벡터에 특정 수치 이하의 가중치를 부가하여 방향 벡터 계산에 포함시킬 수 있다.
본 발명에 따른 측위 장치는 상기와 같은 과정에 따라 좌표 정보를 보정함으로써, 좌표 정보를 그대로 사용하여 측위를 수행할 때보다 향상된 정확도로써 측위 장치 및 사용자의 위치를 파악할 수 있다.
본 발명에 따른 측위 장치의 위치 정밀도 향상 효과는 다음의 실험을 통해 잘 나타난다.
도 9는 GPS, QZSS, WiFi 통합 측위 시스템을 이용해 좌표 정보를 수신한 실제 이동 경로를 나타낸 도면이고, 도 10은 통합 측위 시스템을 이용해 수신된 좌표 정보들을 나타낸 도면이다.
측위 장치를 착용한 사람이 도 9에 실선으로 표시된 이동 경로를 따라 도심지역을 도보로 이동하였는데, 그 때 수신된 시간 별 좌표 정보들이 도 10에서 점으로 표시되었다.
도 11은 통합 측위 시스템을 이용해 수신된 좌표 정보와 실제 이동 경로 간의 오차를 누적 분포 함수(CDF, Cumulative Probability Function)로 나타낸 도면이다.
도 11에서 가로축은 m단위로 표시한 거리 오차이고 세로축은 누적 확률을 나타낸다. 실선은GPS, QZSS, WiFi를 이용하는 통합 측위 시스템으로부터 전달된 좌표 정보에 대한 누적 분포 함수 그래프들 중 가장 우수한 것을 나타내고 있고, 파선은 평균적인 결과 그래프이며 점선은 GPS만으로 측위를 수행하였을 때의 누적 분포 함수 그래프이다.
누적 분포 확률(Cumulative Probability)는 어떤 확률 분포에 대하여 확률 변수가 특정 값보다 작거나 같을 확률을 나타낸다. 도 11의 누적 분포 함수 도면에서 그래프의 위치가 상측에 위치할수록 거리 오차가 낮다는 것을 보여준다. 예를 들어, 세 누적 분포 함수 그래프에서 거리 오차가 10m 이하일 확률을 구해보면, GPS만 사용하였을 때는 대략적으로 12%이고, 통합 측위 시스템의 평균적인 성능을 적용하였을 때는 55%, 통합 측위 시스템이 최상의 결과를 보여줄 때는 85%이다. 도 11로부터 GPS만 이용하여 측위를 수행하는 것 보다 통합 측위 시스템을 이용하여 측위를 수행하였을 때 거리 오차가 더 적음을 알 수 있다.
도 12는 실제 이동 경로와 본 발명에 따른 측위 장치를 통해 산출된 이동 경로를 함께 실선으로 표시한 도면이다.
도 12에서 거리의 모서리마다 직각으로 구부러지는 것이 측위 대상의 실제 이동 경로이고, 그 외 나머지 실선이 본 발명에 따른 측위 장치를 이용하여 산출된 측위 대상의 이동 경로이다.도 12를 참조하면 실제 이동 경로와 본 발명에 따른 측위 장치를 이용하여 산출된 이동 경로가 거의 유사함을 확인할 수 있으며 이에 대한 객관적 데이터는 도 13에서 누적 분포 확률 그래프를 통해 확인할 수 있다.
도 13은 통합 측위 시스템을 이용해 수신된 좌표 정보를 본 발명에 따른 측위 장치로 보정한 결과와 실제 이동 경로 간의 오차를 누적 분포 함수로 나타낸 도면이다.
도 13은 도 11과 마찬가지로 가로축은 m단위로 표시한 거리 오차이고 세로축은 누적 확률을 나타낸다. 실선은GPS, QZSS, WiFi를 이용하는 통합 측위 시스템으로부터 전달된 좌표 정보를 본 발명에 따른 측위 장치로 보정한 결과에 대한 누적 분포 함수 그래프들 중 가장 우수한 것을 나타내고 있고,파선은 평균적인 결과 그래프이며 점선은 GPS만으로 측위를 수행하였을 때의 누적 분포 함수 그래프이다.
도 13에서 통합 측위 시스템으로부터 좌표를 수신하는 경우의 누적 분포 함수 그래프들은 도 11의 누적 분포 함수 그래프들에 비해서 상측에 위치하고 있어 전반적으로 각 거리 오차에 따른 오차 발생 확률이 더 적음을 확인할 수 있다. 도 13은 특히 거리 오차 10m를 넘는 범위에서의 거리 오차 발생 확률이 상당히 저감된 결과를 보여주고 있다. 본 발명에 따른 측위 장치가 사용된 경우 모든 좌표가 13.82m 이내의 오차를 갖고 평균 5.87m의 낮은 오차를 갖는다.
도 14는 본 발명에 따른 측위 방법을 나타낸 순서도이다.
본 발명에 따른 측위 방법은 측위 시스템으로부터 좌표 정보를 수신하는 단계, 기 수집된 이전 좌표에 대한 현재 좌표의 이동 거리에 기초하여 현재 좌표에 대한 제1 보정을 수행하는 단계, 복수의 상기 이전 좌표들을 참조 좌표로 선택하고, 상기 선택된 참조 좌표들 중 시간 순으로 가장 오래된 좌표를 기준점으로 하여 나머지 참조 좌표들에 대한 위치 벡터를 구하는 단계, 위치 벡터들을 조합하여 방향 벡터를 구하는 단계 및 방향 벡터에 기초하여 상기 제1 보정된 현재 좌표에 대한 제2 보정을 수행하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
측위 시스템으로부터 좌표 정보를 수신하는 단계는 GPS, QZSS, GLONASS 등의 위성 측위 시스템으로부터 좌표 정보를 수신할 수 있고, WiFi, 블루투스 등의 근거리 무선망 측위 시스템으로부터 좌표 정보를 수신할 수도 있다.
제 1 보정을 수행하는 단계는 기 수집된 이전 좌표에 대한 현재 좌표의 이동 거리가 제 1 기준값보다 작을 경우, 이동 거리의 스케일링 값에 기초하여 상기 현재 좌표를 기 설정된 좌표간 유지거리만큼 떨어지게 보정할 수 있다. 또는 제 1 보정은 이동 거리가 설정된 제 2 기준값보다 클 경우, 현재 좌표를 소거하는 보정을 수행할 수 있다.
위치 벡터를 구하는 단계에서, 우선 기 수집된 이전 좌표들 중 복수개의 참조 좌표를 선정할 수 있다. 이 때 참조 좌표들은 현재 좌표로부터 시간 순으로 가까운 일정 개수의 좌표들일 수 있고, 현재 좌표로부터 기 설정된 시간 이전 동안 수집된 좌표들일 수도 있다. 위치 벡터는 선택된 참조 좌표들 중 시간 순으로 가장 오래된 좌표를 기준점으로 하여 나머지 참조 좌표들에 대한 벡터 방향과 벡터 크기를 구함으로써 계산될 수 있다.
방향 벡터를 구하는 단계는 위치 벡터들을 조합하여 방향 벡터를 계산하는 단계로, 상기 위치 벡터들을 덧셈하여 구할 수 있으나 이에 한정되지는 않는다.
제 2 보정을 수행하는 단계는 방향 벡터에 기초하여 현재 좌표를 보정한다. 현재 좌표를 방향 벡터 위로 보정하는 다양한 방법이 있을 수 있으나 현재 좌표 정보에서 방향 벡터의 연장선으로 접선을 그었을 때, 상기 접선과 방향 벡터가 만나는 지점을 보정된 좌표로 할 수 있다.
이처럼 제 1 보정 및 제 2 보정을 통해 전달된 좌표 정보를 보정하여 측위 장치 및 측위 대상의 정확한 위치를 파악할 수 있다.
이상의 설명은 본 발명의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서, 이상에서 설명한 본 발명의 실시예들은 서로 별개로 또는 조합되어 구현되는 것도 가능하다.
따라서, 본 발명에 개시된 실시예들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시 예에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.
100 : 측위 장치
110 : 통신 모듈
120 : 거리 보정 모듈
130 : 위치 벡터 계산 모듈
140 : 방향 벡터 계산 모듈
150 : 방향 보정 모듈
160 : 이동 상태 분석 모듈
170 : 정확도 분석 모듈
200 : 통합 측위 시스템
1000 : 방향 벡터
2000 : 가중치가 적용된 방향 벡터

Claims (12)

  1. 측위 시스템으로부터 좌표 정보를 수신하는 통신 모듈;
    상기 통신 모듈을 통해 수집된 이전 좌표에 대한 현재 좌표의 이동 거리에 기초하여 상기 현재 좌표에 대한 제1 보정을 수행하는 거리 보정 모듈; 상기 제1 보정은 상기 이동 거리가 기 설정된 제 1 기준값보다 작을 경우 상기 이동 거리의 스케일링(scaling) 값에 기초하여 상기 현재 좌표를 보정함,
    복수의 상기 이전 좌표들을 참조 좌표로 선택하고, 상기 선택된 참조 좌표들 중 시간 순으로 가장 오래된 좌표를 기준점으로 하여 나머지 참조 좌표들에 대한 위치 벡터를 구하는 위치 벡터 계산 모듈;
    상기 위치 벡터들을 조합하여 방향 벡터를 구하는 방향 벡터 계산 모듈; 및
    상기 방향 벡터에 기초하여 상기 제1 보정된 현재 좌표에 대한 제2 보정을 수행하는 방향 보정 모듈; 을 포함하는 것을 특징으로 하는 측위 장치.
  2. 삭제
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 제1 보정은,
    상기 이동거리가 기 설정된 제 2 기준값보다 클 경우, 상기 현재 좌표를 소거하는 것을 특징으로 하는 측위 장치.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 제 2 보정은,
    상기 가장 오래된 좌표 및 방향 벡터를 이용하여 산출된 직선 위의 점들 중 상기 현재 좌표와 가장 가까운 점으로 상기 현재 좌표를 이동시키는 보정인 것을 특징으로 하는 측위 장치.
  5. 제 1항에 있어서,
    상기 제 2 보정시 사용되는 현재 좌표가 제 1 보정된 상태 및 제 1 보정되지 않은 상태 중 어느 한 상태인 것을 특징으로 하는 측위 장치.
  6. 제 1항에 있어서,
    상기 참조 좌표들을 선택할 때,
    아무런 보정이 되지 않은 이전 좌표들, 상기 제 1 보정만 수행된 이전 좌표들, 상기 제 2 보정만 수행된 이전 좌표들 및 상기 제 1 보정과 상기 제 2 보정이 모두 수행된 이전 좌표들 중 어느 하나를 선택하는 것을 특징으로 하는 측위 장치.
  7. 제 1 항에 있어서,
    상기 통신 모듈로부터 무선 통신 접속 정보를 획득하고,
    상기 획득된 무선 통신 접속 정보에 기초하여 상기 제 1 기준값을 조정하는 것을 특징으로 하되,
    상기 무선 통신 접속 정보는 무선 통신 접속 방식, 무선 통신 접속 위치, 무선 통신 중계기 정보, 상기 통신 모듈로부터 전달된 좌표 정보, 상기 좌표 정보의 수신 빈도 및 상기 이동거리 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 측위 장치.
  8. 제 1 항에 있어서,
    상기 측위 장치의 움직임 정보를 획득하고, 상기 움직임 정보를 이용하여 측위 장치의 이동 상태를 파악하는 이동 상태 분석 모듈; 을 추가적으로 포함하고,
    상기 획득된 움직임 정보에 기초하여 상기 제 1 기준값을 조정하는 것을 특징으로 하되,
    상기 움직임 정보는 자이로 센서, 콤파스 센서 및 가속도 센서 중 적어도 하나로부터 획득되는 것을 특징으로 하는 측위 장치.
  9. 제 1 항에 있어서,
    상기 통신 모듈을 통해 전달된 좌표 정보들에 대하여 DOP(Dilution of Precision)를 이용하여 정확도를 평가하는 정확도 분석 모듈; 을 더 포함하고,
    상기 방향 벡터 계산 모듈은 상기 위치 벡터 계산 모듈에서 산출된 각 위치 벡터에 해당 참조 좌표의 상기 정확도에 따른 가중치를 부가하는 것을 특징으로 하는 측위 장치.
  10. 제 1 항에 있어서,
    상기 선택된 참조 좌표들은 현재 좌표로부터 시간 순으로 가까운 일정 개수의 좌표들인 것을 특징으로 하는 측위 장치.
  11. 제 1 항에 있어서,
    상기 선택된 참조 좌표들은 현재 좌표로부터 기 설정된 시간 이전 동안 수집된 좌표들인 것을 특징으로 하는 측위 장치.
  12. 측위 시스템으로부터 좌표 정보를 수신하는 단계;
    기 수집된 이전 좌표에 대한 현재 좌표의 이동 거리에 기초하여 상기 현재 좌표에 대한 제1 보정을 수행하는 단계; 상기 제1 보정은 상기 이동 거리가 기 설정된 제 1 기준값보다 작을 경우 상기 이동 거리의 스케일링(scaling) 값에 기초하여 상기 현재 좌표를 보정함,
    복수의 상기 이전 좌표들을 참조 좌표로 선택하고, 상기 선택된 참조 좌표들 중 시간 순으로 가장 오래된 좌표를 기준점으로 하여 나머지 참조 좌표들에 대한 위치 벡터를 구하는 단계;
    상기 위치 벡터들을 조합하여 방향 벡터를 구하는 단계; 및
    상기 방향 벡터에 기초하여 상기 제1 보정된 현재 좌표에 대한 제2 보정을 수행하는 단계; 를 포함하는 것을 특징으로 하는 측위 방법.
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