KR101675759B1 - 위치 추정 방법, 장치 및 그 기록매체 - Google Patents

Abstract

본 발명은 위치를 추정하는 방법 및 장치에 관한 것이다. 보다 구체적으로는 신호세기에 기초하여 특정 단말기의 위치를 추정하는 핑거프린팅(Fingerprinting) 방식을 사용함에 있어서, 보다 정확한 위치 추정을 위해 상태 변수를 예측하는 방법 및 장치에 관한 것이다. 특히, 본 발명은 단말의 위치정보 및 기준신호 강도특성 변화정보를 포함하는 상태벡터를 관성측정 장치로부터 수신되는 단말의 이동정보에 기초하여 예측하는 상태벡터 예측부와 예측된 상태벡터를 이용하여 추정 기준신호 수신강도를 산출하는 기준신호 수신강도 추정부 및 하나 이상의 기준신호 송신장치 각각으로부터 수신되는 수신 기준신호 수신강도와 추정 기준신호 수신강도를 비교하여 상태벡터를 보정하는 상태벡터 보정부를 포함하는 위치 추정 장치 및 방법을 제공한다.

Description

위치 추정 방법, 장치 및 그 기록매체{method, apparatus, and recording medium for estimating location}

본 발명은 위치를 추정하는 방법 및 장치에 관한 것이다. 보다 구체적으로는 기준신호 수신강도에 기초하여 특정 단말기의 위치를 추정하는 핑거프린팅(Fingerprinting) 방식을 사용함에 있어서 보다 정확한 위치 추정을 위해 단말의 위치와 하나 이상의 송신기의 수신 기준신호 특성 변화변수를 포함하는 상태변수를 예측 및 추정하는 방법 및 장치에 관한 것이다.

근래 스마트 폰, 태블릿 PC 등과 같이 휴대성이 향상된 다양한 모바일 기기가 증가되고 있으며, 사용자의 위치에 기반하여 서비스를 제공하는 다양한 사업 모델 및 소셜 네트워크와 같은 새로운 서비스 모델이 생겨나고 있는 실정이다.

이러한 상황에서 모바일 기기의 현재 위치를 측정하기 위해서 GPS를 이용한 위치 추정 또는 특정 신호를 이용하여 삼각 측량을 이용하는 위치 추정과 같이 다양한 방식의 위치 추정 기술이 연구되고 있다.

그러나, GPS 신호를 수신하여 위치를 추정하는 기술의 경우에 건물의 내부 또는 고층 건물 사이에 위치하는 경우에 위성 신호를 수신하기 어렵기 때문에 기기의 정확한 위치를 추정하기 어려운 문제점이 있다.

특히, 건물 내부와 같이 실내 상황에서의 위치 추정에 대한 중요성이 높아짐에 따라서, 실내 위치 추정을 위한 기술이 요구되고 있다. 예를 들어, 신호를 송신하는 송신기와 각 지점에서 수신되는 수신 신호의 세기에 대한 정보를 저장된 신호 맵 정보와 비교하여 위치를 추정하는 핑거프린팅 기술이 연구되고 있다.

다만, 이러한 핑거프린팅 기술의 경우에 신호 맵을 구축하는 시점과 실제 단말 기기가 신호를 수신하여 위치를 추정하는 시점 사이에 주변 환경의 변화가 있는 경우에 신호의 특성이 변하게 되어서 정확한 위치 추정이 어려운 문제점이 있다. 또한, 단말 기기의 종류 및 방향성에 따라서 수신되는 신호의 세기가 변화될 가능성이 있으므로 위치 추정의 신뢰성이 낮아지는 문제점이 있다. 즉, 핑거프린팅 방식의 위치 추정에 있어서, 신호 세기의 변동 요인에 따라서 위치 추정의 정확도가 낮아지는 문제점이 있다.

또한, 관성 측정장치(Inertial measurement unit, IMU)를 이용한 위치추정 방식의 경우에도 오차의 누적에 의하여 시간이 지남에 따라서 위치 추정의 정확도가 현저히 낮아지는 문제점이 있다.

전술한 문제점을 해결하기 위해 안출된 본 발명은 무선네트워크에서의 라디오 맵을 이용한 단말의 위치 추정방법에서 기준신호의 수신강도가 변화하는 변화 특성정보를 추적하여 신뢰성 높은 위치 추정 장치 및 방법을 제공한다.

또한, 본 발명은 베이지안 필터를 이용하여 단말의 위치와 기준신호 수신강도의 변화특성을 동시에 추적할 수 있는 위치 추정 장치 및 방법을 제공한다.

전술한 과제를 해결하기 위한 본 발명은 단말의 위치정보 및 기준신호 강도특성 변화정보를 포함하는 상태벡터를 관성측정 장치로부터 수신되는 단말의 이동정보에 기초하여 예측하는 상태벡터 예측부와 예측된 상태벡터를 이용하여 추정 기준신호 수신강도를 산출하는 기준신호 수신강도 추정부 및 하나 이상의 기준신호 송신장치 각각으로부터 수신되는 수신 기준신호 수신강도와 추정 기준신호 수신강도를 비교하여 상태벡터를 보정하는 상태벡터 보정부를 포함하는 위치 추정 장치를 제공한다.

또한, 본 발명은 단말의 위치정보 및 기준신호 강도특성 변화정보를 포함하는 상태벡터를 관성측정 장치로부터 수신되는 단말의 이동정보에 기초하여 예측하는 상태벡터 예측단계와 예측된 상태벡터를 이용하여 추정 기준신호 수신강도를 산출하는 기준신호 수신강도 추정단계 및 하나 이상의 기준신호 송신장치 각각으로부터 수신되는 수신 기준신호 수신강도와 추정 기준신호 수신강도를 비교하여 상태벡터를 보정하는 상태벡터 보정단계를 포함하는 위치 추정 방법을 제공한다.

또한, 본 발명은 위치 산출 방법을 실행시키기 위한 프로그램이 기록된 기록매체에 있어서, 단말의 위치정보 및 기준신호 강도특성 변화정보를 포함하는 상태벡터를 관성측정 장치로부터 수신되는 단말의 이동정보에 기초하여 예측하는 상태벡터 예측기능과 예측된 상태벡터를 이용하여 추정 기준신호 수신강도를 산출하는 기준신호 수신강도 추정기능 및 하나 이상의 기준신호 송신장치 각각으로부터 수신되는 수신 기준신호 수신강도와 추정 기준신호 수신강도를 비교하여 상태벡터를 보정하는 상태벡터 보정기능를 구현하는 프로그램이 기록되고 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 제공한다.

이상에서 설명한 본 발명에 따르면, 무선네트워크에서의 라디오 맵을 이용한 단말의 위치 추정방법에서 기준신호의 수신강도가 변화하는 변화 특성정보를 추적하여 신뢰성 높은 위치 추정 장치 및 방법을 제공하는 효과가 있다.

또한, 본 발명은 베이지안 필터를 이용하여 단말의 위치와 기준신호 수신강도의 변화특성을 동시에 추적할 수 있는 위치 추정 장치 및 방법을 제공하는 효과가 있다.

도 1은 본 발명의 관성측정 장치에 의해서 수신되는 이동정보에 기초하여 단말의 위치를 추정하는 경우의 오차누적 현상을 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 본 발명에 사용될 수 있는 핑거프린팅 측위 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 3은 본 발명에 사용될 수 있는 핑거프린팅 측위 방법의 기준신호 수신강도의 오차를 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 위치 추정 장치의 구성을 도시한 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 위치 추정 장치의 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 위치 추정 방법을 설명하기 위한 도면이다.

이하, 본 발명의 일부 실시예들을 예시적인 도면을 통해 상세하게 설명한다. 각 도면의 구성요소들에 참조부호를 부가함에 있어서, 동일한 구성요소들에 대해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 한 동일한 부호를 가지도록 하고 있음에 유의해야 한다. 또한, 본 발명을 설명함에 있어, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략한다.

추가적인 발명의 양상들은 후술하는 실시예들을 통해 명백해질 것이다. 본 명세서에서 사용되는 용어들은 실시예에서의 기능을 고려하여 선택된 용어들로서, 그 용어의 의미는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례 등에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 후술하는 실시예들에서 사용된 용어의 의미는, 본 명세서에 구체적으로 정의된 경우에는 그 정의에 따르며, 구체적인 정의가 없는 경우는 당업자들이 일반적으로 인식하는 의미로 해석되어야 할 것이다.

아울러, 본 명세서에서 선택적으로 기재된 양상이나 선택적으로 기재된 실시예의 구성들은 비록 도면에서 단일의 통합된 구성으로 도시되었다 하더라도 달리 기재가 없는 한 통상의 기술자에게 기술적으로 모순인 것이 명백하지 않다면 상호간에 자유롭게 조합될 수 있는 것으로 이해하여야 한다

또한, 본 발명의 구성 요소를 설명하는 데 있어서, 제 1, 제 2, A, B, (a), (b) 등의 용어를 사용할 수 있다. 이러한 용어는 그 구성 요소를 다른 구성 요소와 구별하기 위한 것일 뿐, 그 용어에 의해 해당 구성 요소의 본질이나 차례 또는 순서 등이 한정되지 않는다. 어떤 구성 요소가 다른 구성요소에 "연결", "결합" 또는 "접속"된다고 기재된 경우, 그 구성 요소는 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되거나 또는 접속될 수 있지만, 각 구성 요소 사이에 또 다른 구성 요소가 "연결", "결합" 또는 "접속"될 수도 있다고 이해되어야 할 것이다.

본 발명은 단말의 위치를 추정하는 방법 및 위치 추정 장치에 관한 것이다.

본 명세서에서는 위치 추정 장치를 포함하는 디바이스를 예시적으로 단말로 기재하여 설명한다. 다만, 이는 설명의 편의를 위한 것으로 본 발명의 위치 추정 장치는 다양한 기기에 포함될 수 있다.

단말의 위치를 추정하는 방법은 다양하게 존재한다. 예를 들어, GPS와 같은 위성 위치 시스템을 이용하여 추정할 수도 있다. 그러나, 위성을 이용한 위치 추정은 고층 건물의 사이 또는 실내 환경과 같이 위성 신호의 도달에 문제가 있는 경우에는 그 정확도가 매우 낮아지는 문제점이 있다. 따라서, 본 발명은 위성 신호가 아닌 송신 장치가 송신하는 기준 신호의 수신강도와 관성 측정장치로부터 측정되는 이동정보에 기초하여 위치를 추정하는 방법 및 장치를 제안하고자 한다.

또한, 본 발명은 위치 추정 장치의 위치 추정 정확성을 높이기 위해서, 기준신호 수신강도 특성 변환정보를 지속적으로 보정 및 추적할 수 있는 방법 및 장치를 제안하고자 한다. 이를 통해서, 실내 측위와 같이 위성항법 장치의 도움을 받지 못하는 환경에서도 단말의 위치를 정확히 추정할 수 있다.

이하에서는, 본 발명에 사용될 수 있는 관성 측정장치로부터 수신되는 이동정보에 기초하여 위치를 추정하는 방법과 기준신호를 수신하여 라디오 맵을 이용한 위치 추정 방법을 설명한다.

도 1은 본 발명의 관성측정 장치에 의해서 수신되는 이동정보에 기초하여 단말의 위치를 추정하는 경우의 오차누적 현상을 설명하기 위한 도면이다.

단말은 관성측정장치(Inertial measurement unit, IMU)를 이용한 Pedestrian Dead Reckoning(이하, PDR이라 함) 방식의 측위 방법을 사용하여 위치를 추정할 수 있다.

PDR 방식의 측위 방법은 관성 측정장치를 포함하는 각종 센서를 이용하여 단말의 이동 속도, 이동 방향 및 이동 거리 정보 등을 파악하고, 출발지점으로부터의 상대위치를 산출하는 방법을 의미한다. PDR 방식의 경우에 실내 및 실외 측위가 모두 가능하고, 단말에 탑재되는 각종 센서를 활용할 수 있다는 장점이 있다. 다만, PDR 방식을 이용하여 단말의 위치를 지속적으로 추정하여 추적하는 경우에 센서의 측위 오차에 의한 누적 오차가 발생하는 문제점이 있다.

도 1을 참조하면, 단말이 최초 위치(110)에서 112 지점, 114 지점 및 116 지점을 통과해서 최종 118 위치로 이동한다고 가정한다. PDR 방식으로 단말이 위치 추정을 수행하는 경우에 단말 내에 포함될 수 있는 관성 측정장치로부터 수신되는 이동정보에 기초하여 단말의 위치를 추정한다. 일 예로, 단말이 초기 위치(110)에서 112 지점으로 이동하면, 단말의 이동방향 정보, 이동거리 정보에 기초하여 단말의 이동위치를 추정할 수 있다. 다만, 관성 측정장치에서 파악되는 정보는 일정 정도의 오차가 발생할 수 있고, 이러한 오차에 따라서 단말이 실제 112 지점에 위치하는 경우에도 152 지점에 단말이 위치한 것으로 측정될 수 있다. 또한, PDR 방식의 경우에 단말의 다음 위치를 추정할 때, 이전 위치를 기준으로 이동정보에 따라서 추정하기 때문에 단말이 112 지점에서 114 지점으로 이동을 수행하면, 152 지점을 기준으로 단말의 이동정보에 기초하여 다음 위치를 추정하게 된다.

따라서, 단말이 114 지점으로 이동하면, 단말은 추정된 152 지점을 기준으로 이동정보에 기초하여 다음 위치를 추정한다. 이 경우에도 오차가 발생할 수 있고 이를 통해서 154 지점으로 위치가 추정될 수 있다. 이와 같은 방법으로 단말이 지속적으로 움직이는 경우에 관성 측정장치의 오차 누적 문제 및 기준 위치가 벗어나는 경우에 다음 위치도 잘못 추정되는 문제로 인해서 단말의 추정 위치는 지속적으로 부정확해진다. 예를 들어, 단말은 110 지점에서 152 지점으로, 152 지점에서 154 지점을 거쳐서 156 지점으로 이동한 것으로 판단될 수 있다. 따라서, 최종 단말의 추정 위치가 158 지점으로 추정될 수 있고, 이는 실제 단말의 최종 위치인 118 지점과는 상당한 차이를 보인다.

도 1에서는 문제점을 잘 설명하기 위하여 오차를 상대적으로 크게 부각하여 도시하였으나, 미세한 오차가 발생하더라도 PDR 방식의 특징상 단말의 위치 추적이 지속적으로 이루어지는 경우에 시간이 흐름에 따라 단말의 위치에 대한 오차가 지속적으로 심해질 수 있다. 따라서, 이러한 PDR 방식의 문제점을 해결하기 위한 위치 추정방법이 요구된다.

본 발명의 위치 추정 방법 및 장치는 전술한 PDR 방식의 위치 추정 문제점을 해결하기 위하여 핑거프린팅(Fingerprinting) 방식을 융합한 위치 추정 방법을 제안한다.

한편, 본 발명은 핑거프린팅 측위 방법을 이용하여 위치를 추정할 수 있다. 핑거프린팅 방식이란, 측정된 기준신호의 수신강도를 이용하여 단말의 위치를 추정하는 방법이다. 구체적으로, 복수의 참조지점에서 신호 수신강도를 측정한 결과인 라디오 맵(Radio Map)과 단말이 수신하는 신호 수신강도를 비교하여 신호 수신강도 값이 유사한 지점을 단말의 위치로 추정하는 방법이다. 그러나, 핑거프린팅 방식은 라디오 맵을 생성할 당시와 주변 환경이 변화되면 기준신호의 수신강도가 변경될 수 있고, 신호 수신강도가 변경되면 정확한 위치를 추정할 수 없는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 안출된 본 발명은 이하에서 상세히 설명한다.

도 2는 본 발명에 사용될 수 있는 핑거프린팅 측위 방법을 설명하기 위한 도면이다.

도 2를 참조하여 전술한 핑거프린팅 방식을 이용하여 단말(200)의 위치를 추정하는 방법을 설명한다. 핑거프린팅 방식은 서비스 지역에서 미리 임의로 여러 개의 위치를 선정하고 선정한 위치에서 수집한 기준신호의 수신강도 정보를 이용하여 위치를 추정하는 방법이다. 이때 선정한 위치를 참조지점 또는 참조위치(210 내지 230, 이하 참조지점이라 함)라고 부르며, 핑거프린팅 방식의 측위 정밀도는 많은 수의 참조지점(210 내지 230)이 조밀하게 배치될수록 향상되는 경향이 있다. 현재 위치 결정에 거리 정보만이 영향을 주는 삼변측량법과 같은 수준의 측위 정밀도를 보이기 위해서는 사전 정보 수집 단계에서 많은 참조지점(210 내지 230)이 넓은 서비스 지역에 고루 선정되어야 한다. 단말(200)은 하나 이상의 송신 장치로부터 송신된 기준 신호를 수신하고, 수신되는 기준 신호의 수신강도와 참조지점(210 내지 230)에서 미리 측정되어 저장된 각 송신 장치의 기준 신호 수신강도를 비교하여 유사한 수신강도를 갖는 지점을 이용하여 단말의 위치를 추정할 수 있다.

예를 들어, 단말(200)은 4개의 송신 장치(Access Point, AP)로부터 각각 기준 신호를 수신할 수 있다. 수신된 기준 신호 각각의 수신강도(Received signal strength, RSS)는 AP1의 경우에 -14, AP2의 경우에 -10, AP3의 경우에 -20, AP4의 경우에 -30일 수 있다. 단말 또는 무선 네트워크는 수신된 기준 신호 각각의 수신강도와 복수의 참조지점에서의 기준 신호 각각의 수신강도를 비교한다. 즉, 라디오 맵은 사전에 참조지점(210 내지 230)에서 각 송신장치에서 송신되는 기준 신호의 수신강도를 측정하여 저장한 것이다. 도 2에서는 단말(200)이 220 기준 지점 및 230 기준 지점과 각 송신장치에서 송신된 기준 신호의 수신강도가 유사함을 알 수 있다. 특히, 230 기준 지점에서의 기준 신호의 수신강도와 동일한 것을 알 수 있다. 따라서, 단말(200)은 동일한 기준 신호 수신강도를 갖는 참조지점(230)에 위치한 것으로 그 위치를 추정할 수 있다.

그러나, 이와 같은 핑거프린팅 방식은 기준신호의 수신강도를 복수의 참조지점에서 저장하고 있는 라디오 맵 정보가 생성될 당시와 현재 단말이 기준신호를 이용하여 위치를 추정하고자 하는 시점의 주변 환경 변화에 의해서 오차가 발생할 수 있다. 또한, 단말마다 기준신호의 수신강도가 상이하게 측정되는 문제점에 의하여 정확한 위치를 추정하는데에 어려움이 발생할 수도 있다.

도 3은 본 발명에 사용될 수 있는 핑거프린팅 측위 방법의 기준신호 수신강도의 오차를 설명하기 위한 도면이다.

도 3을 참조하면, 단말마다 기준신호 수신강도의 차이와 기준신호의 수신 시점에 따라서 기준신호 수신강도 값이 차이가 발생할 수 있다. X축은 단말이 수신하는 기준신호의 수신강도를 의미하며, Y축은 누적 밀도 함수값을 의미한다. 또한, 측정 데이터(a)(Measured data a)는 단말 1이 제 1 시점에 측정한 기준신호의 수신강도의 분포를 보여준다. 즉, 단말 1이 제 1 시점에 측정한 기준신호의 수신강도는 310 그래프와 같이 측정될 수 있다. 또한, 측정 데이터(b)(Measured data b)는 단말 2가 제 1 시점에 측정한 기준신호의 수신강도의 분포를 보여준다. 즉, 단말 2가 제 1 시점에 측정한 기준신호의 수신강도는 320 그래프와 같이 측정될 수 있다. 단말 1 및 단말 2는 동일한 지점에서 동일한 시점의 기준신호 수신강도를 측정한 것으로 단말의 특성에 따라 도 3과 같이 차이점이 발생할 수 있다. 즉, 핑거프린팅 방식을 이용할 경우에 동일한 지점에서 동일한 시점에 기준신호를 수신하더라도 각 단말의 신호 수신 특성에 따라서 오차가 발생할 수 있다.

한편, 측정 데이터(c)(Measured data c)는 단말 2가 제 2 시점에 측정한 기준신호의 수신강도의 분포를 보여준다. 즉, 단말 2가 제 2 시점에 측정한 기준신호의 수신강도는 330 그래프와 같이 측정될 수 있다. 즉, 측정 데이터(b)와 동일한 단말 2를 이용하여 동일한 지점에서 기준신호의 수신강도를 수신하였음에도 시점이 변화하면 차이가 발생할 수 있다. 따라서, 핑거프린팅 방식에 따르더라도 시점이 변화하면 동일한 지점에서 수신되는 기준신호의 수신강도가 변화할 수 있는 문제점이 있다.

전술한 오차의 발생은 각 단말의 안테나 배치 등과 같은 신호 수신 특성의 차이 또는 시점에 따른 주변환경의 변화 등에 따라서 발생할 수 있으며, 이에 따라서 핑거프린팅 방식만을 이용한 위치 추정 방법은 그 정확성에 문제가 발생할 수 있다.

따라서, 전술한 문제점을 해결하여 정확성을 높일 수 있는 측위 방법을 제공하는 본 발명은 핑거프린팅 방식과 단말의 위치 이동에 따른 이동정보를 이용하여 보다 정확한 측위가 가능한 방법 및 장치를 제공한다. 또한, 본 발명은 측위의 정확도를 더욱 향상시키기 위하여 상태벡터 변수를 단말의 위치 이동에 따라 지속적으로 보정 및 추적할 수 있는 방법 및 장치를 제공한다. 즉, 본 발명은 무선네트워크에서 라디오 맵을 이용한 단말의 위치추적 방법에 관한 것이다. 특히, 본 발명에서는 단말의 위치뿐만 아니라, 기준신호의 수신강도(Received Signal Strength, RSS) 특성 변화 변수를 동시에 추적하여 보다 정확한 위치를 추적하는 방법에 대해서 설명한다.

본 발명의 구체적인 설명은 이하 도면을 참조하여 예를 들어 설명한다.

도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 단말의 구성을 도시한 도면이다.

본 발명의 일 실시예에 따른 위치 추정 장치는 단말의 위치정보 및 기준신호 강도특성 변화정보를 포함하는 상태벡터를 관성측정 장치로부터 수신되는 단말의 이동정보에 기초하여 예측하는 상태벡터 예측부와 상태벡터를 이용하여 추정 기준신호 수신강도를 산출하는 기준신호 수신강도 추정부 및 하나 이상의 기준신호 송신장치 각각으로부터 수신되는 수신 기준신호 수신강도와 추정 기준신호 수신강도를 비교하여 상태벡터를 보정하는 상태벡터 보정부를 포함한다.

도 4를 참조하면, 본 발명의 위치 추정 장치는 단말의 위치정보 및 기준신호 강도특성 변화정보를 포함하는 상태벡터를 관성측정 장치로부터 수신되는 단말의 이동정보에 기초하여 예측하는 상태벡터 예측부(410)를 포함할 수 있다. 상태벡터 예측부(410)는 현재 단말의 위치에서 적용되는 상태벡터를 예측한다. 일 예로, 상태벡터는 단말의 위치와 기준신호의 강도특성에 대한 변화정보를 포함할 수 있다. 즉, 상태벡터는 벡터 값으로 단말의 위치정보와 기준신호 강도특성에 대한 변화정보를 인자로 포함한다. 기준신호 강도특성 변화정보는 하나 이상의 기준신호 송신장치 각각이 전송하는 기준신호의 수신강도에 대한 변화 변수정보를 포함할 수 있다. 즉, 기준신호 강도특성 변화정보는 전술한 핑거프린팅 방식에 따라 라디오 맵이 구성될 당시의 기준신호 수신강도와 현재 시점에서의 무선상황 변경에 따른 기준신호 수신강도의 변화를 지시하는 변수정보를 포함할 수 있다.

한편, 상태벡터 예측부(410)는 이전 위치에서의 상태벡터에 포함된 단말의 위치정보에 이동정보의 변위를 가산하여 현재 위치에서의 단말의 위치정보를 예측할 수 있다. 예를 들어, 상태벡터 예측부(410)는 상태벡터에 포함되는 단말의 위치정보를 예측할 수 있다. 단말의 위치정보는 단말에 구성될 수 있는 관성측정 장치로부터 수신되는 이동정보에 기초하여 예측될 수 있다. 즉, 도 1을 참조하여 설명한 바와 같이, 관성측정 장치로부터 수신되는 단말의 이동변위를 이전 위치의 단말 위치정보에 가산하여 현재 단말의 위치 정보를 예측할 수 있다.

또한, 상태벡터 예측부(410)는 이전 위치에서의 상태벡터에 포함된 기준신호 강도특성 변화정보에 미리 설정된 상태 변환 행렬을 곱하고, 가우시안 잡음 정보를 더하여 현재 위치에서의 상기 기준신호 강도특성 변화정보를 예측할 수 있다. 예를 들어, 상태벡터 예측부(410)는 이전 위치에서의 기준신호 강도특성 변화정보를 이용하여 단말이 이동하는 경우 현재 위치에서의 기준신호 강도특성 변화정보를 예측할 수 있다. 구체적으로, 상태벡터 예측부(410)는 미리 설정된 상태 변환 행렬과 가우시안 잡음 정보를 이용하여 현재 위치에서의 기준신호 강도특성 변화정보를 예측할 수 있다.

이와 같이, 상태벡터 예측부(410)는 상태벡터에 포함된 각 인자를 단말의 이동정보에 기초하여 변경함으로써, 현 위치에서의 상태벡터를 예측할 수 있다.

한편, 본 발명의 위치 추정 장치는 상태벡터를 이용하여 추정 기준신호 수신강도를 산출하는 기준신호 수신강도 추정부(420)를 포함할 수 있다. 기준신호 수신강도 추정부(420)는 복수의 참조지점에서 수신되는 상기 각 기준신호의 수신강도 정보를 저장한 라디오 맵 및 예측된 상기 상태벡터를 이용하여 상기 추정 기준신호 수신강도를 산출할 수 있다. 예를 들어, 기준신호 수신강도 추정부(420)는 라디오 맵에 저장된 정보와 예측된 상태벡터를 이용하여 현재 위치에서의 추정 기준신호 수신강도를 산출할 수 있다. 일 예로, 기준신호 수신강도 추정부(420)는 라디오 맵에 저장된 기준신호 수신강도 정보와 전술한 상태벡터의 기준신호 강도특성 변화정보 및 위치정보를 이용하여 현재 위치에서의 추정 기준신호 수신강도를 산출할 수 있다.

또한, 본 발명의 위치 추정 장치는 하나 이상의 기준신호 송신장치 각각으로부터 수신되는 수신 기준신호 수신강도와 추정 기준신호 수신강도를 비교하여 상태벡터를 보정하는 상태벡터 보정부(430)를 포함할 수 있다. 상태벡터 보정부(430)는 수신 기준신호 수신강도와 추정 기준신호 수신강도의 차이를 이용하여 상태벡터를 보정할 수 있다. 예를 들어, 상태벡터 보정부(430)는 현재 획득된 기준신호 수신강도의 벡터 값과 예측된 기준신호 수신강도 벡터 값 및 칼만 이득을 이용하여 상태벡터를 보정할 수 있다. 즉, 상태벡터 보정부(430)는 추정 기준신호 수신강도를 산출하는 데에 사용된 상태벡터의 각 인자를 실제 수신된 수신 기준신호 수신강도를 이용하여 보정할 수 있다. 이를 통해서, 상태벡터의 각 인자는 단말의 위치가 변화할 때마다 보정되어 정확한 인자로 작용할 수 있다. 즉, 단말이 다음 위치로 이동할 때, 예측되는 상태벡터는 보정된 상태벡터와 단말의 이동정보를 이용함으로써 지속적으로 오차를 보정할 수 있다.

이상에서 설명한 바와 같이, 본 발명은 신호 레벨에서의 비교를 통해 단말의 위치를 추적하는 기술을 제공한다. 또한, 시간에 따라 변하는 기준신호 수신강도 변화를 동시에 추적함으로써 기준신호 수신강도 변화에 따른 영향을 완화시키고 위치추적의 정확도를 향상시킬 수 있다.

이하에서는 도 5를 참조하여 전술한 본 발명의 각 동작을 예를 들어 구체적으로 설명한다.

도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 위치 추정 장치의 동작을 설명하기 위한 도면이다.

본 발명은 칼만 필터 또는 파티클 필터에 모두 적용 가능한 기술로, 이하에서는 칼만 필터의 경우를 예로 들어 설명한다.

본 발명을 수행하기 위해서는 전술한 라디오 맵이 필요하다. 따라서, 위치 추정 장치가 위치를 추정하는 데에 필요한 라디오 맵을 구성하는 방법을 간략히 설명한다. 라디오 맵은 각 참조지점에서 수신되는 기준신호 수신강도에 대한 정보를 확인 및 저장하여 생성될 수 있다. 라디오 맵은 본 발명의 미리 설정된 기준에 따라 수행되어 서버 또는 위치 추정 장치에 저장될 수도 있다.

구체적으로 예를 들면, 총 A개의 기준신호 송신장치(AP)가 배치된 환경을 고려하였을 때, 전체 AP로부터 수신되는 기준신호의 수신강도 벡터는 다음 수학식 1과 같이 표현될 수 있다.

는 단말이 p에 위치하였을 때, a번째 AP로부터의 기준신호 수신강도를 의미한다. 총 M 개의 참조위치에서 각 AP로부터의 기준신호 수신강도를 기록하여 라디오 맵을 구축한다고 가정할 때, m번째 RP의 위치와 m번째 RP에서의 기준신호 수신강도는 각각

와

로 표기될 수 있다. 따라서, 라디오 맵에 저장되는 a번째 AP에 대한 기준신호 수신강도는 수학식 2와 같이 벡터로 표기될 수 있다.

한편, 본 발명의 위치 추정 기술은 초기화 설정 과정을 수행할 수 있다(S502). 초기화 설정 과정은 상태벡터를 생성할 수 있다. 즉, 초기화 설정 과정은 단말의 초기 위치에 따른 상태벡터를 추정할 수 있다.

예를 들어, 초기화 설정 단계에서는 단말의 위치 및 기준신호 강도특성 변화정보 예측에 앞서 각 변수에 대한 초기 추정치를 얻을 수 있다. 시간 t에서의 상태벡터를 수학식 3과 같이 정의할 수 있다.

는 각각 단말의 현재 위치에 대한 벡터,

와

는 모든 AP에 대한 기준신호 강도특성 변화변수를 의미한다. 초기 상태 벡터를

이라고 할 때, 초기 상태벡터 추정치는

로 표기할 수 있다. 이때, 단말의 초기 위치 추정치

는 랜드마크 위치정보 또는 기타 측위기술을 이용하여 단말이 획득할 수 있다.

와

는 라디오 맵이 작성된 후 미리 설정된 테스트 단계에서 획득한 기준신호 수신강도와 라디오 맵의 수신강도를 비교하여 도출된 값이다.

초기 상태추정치의 오차 공분산은

이며, 초기 상태벡터 추정에 사용하는 알고리즘에 따라 또는 실험 데이터를 바탕으로

,

,

를 정의할 수 있다. 즉,

,

,

는 미리 설정된 값일 수 있다.

이와 같이, 본 발명의 위치 추정 장치는 초기 단말의 위치 정보와 기준신호 강도특성 변화 정보를 포함하는 상태벡터를 설정할 수 있다.

이후, 위치 추정 장치는 단말의 이동에 따라 이동성 정보를 수신하여 이동된 위치에서의 상태벡터를 예측할 수 있다(S504).

예를 들어, 상태벡터를 예측하는 단계는 이전 상태로부터 시간의 흐름에 따라 변화한 상태벡터를 예측한다. 즉, 관성항법 장치를 이용하여 사용자의 변위(일 예로, 이동거리 및 이동방향) 정보를 획득할 수 있으며, 변위 정보를 이전 위치 추정치에 더해줌으로써 사용자의 현재 위치를 예측할 수 있다. 또한, 상태벡터에 포함되는 AP의 기준신호 강도특성 변화변수는 수학식 4와 같이 모델링함으로써 이전 값으로부터 현재의 값을 예측할 수 있다.

여기서

와

은 상태 변환 행렬이며,

와

은 평균이 0이고 공분산이 각각

와

인 가우시안 잡음이다. 이에 따라, 현재 위치에서의 예측된 상태벡터는 수학식 5와 같이 산출될 수 있다.

는 현재 예측된 상태벡터 예측치를 의미하며,

이전 상태벡터 추정치를 나타낸다. 또한,

,

이다. 여기서

은 크기가 2인 단위행렬,

은 크기가

인 0 벡터이며,

은 관성항법장치를 통해 획득한 변위량이다.

의 오차 공분산이

라고 할 때, 현재 상태벡터 예측치의 오차 공분산은 수학식 6과 같이 계산할 수 있다.

여기서

이다.

이상에서와 같이 위치 추정 장치는 이전 위치에서의 상태벡터를 이용하여 단말이 이동한 위치에서의 상태벡터를 예측할 수 있다.

이후, 위치 추정 장치는 예측된 상태벡터를 이용하여 기준신호 수신강도를 추정할 수 있다(S506).

예를 들어, 기준신호 수신강도 추정단계에서는 상태벡터 예측치를 이용하여 현재 위치에서의 기준신호 수신강도를 예측할 수 있다. 일 예로, 현재 단말의 위치가

일 때, A개의 AP로부터 수신하는 기준신호의 수신강도는 수학식 7과 같이 모델링될 수 있다.

로 표현될 수 있으며, 현재 위치에서 수신되는 기준신호의 수신강도에 대한 벡터 값이다.

이다.

은 라디오 맵에 기초하여 위치

에서 수신될 수 있는 기준신호의 수신강도에 대한 벡터 값이다.

인 경우,

은

로 대체할 수 있으며, 그 외의 경우에는 보간법(Interpolation)이나 공간상관관계 기반 채널 추정 기법을 이용하여 추정할 수 있다. 참조지점(RP)의 밀도가 높은 경우에는 인접한

을 이용하여 근사화 가능하다. 따라서, 현재 위치에서의 상태벡터 추정치

을 수학식 7에 대입하여 현재 위치에서의 기준신호 수신강도 추정치

를 획득할 수 있다.

의 오차 공분산은

으로 계산 가능하며,

은 라디오 맵 작성과정에서 기준신호 수신강도에 포함된 잡음 세기 벡터이다.

한편, 위치 추정 장치는 S506 단계에서 예측된 기준신호 수신강도와 실제 수신된 기준신호 수신강도를 비교하여 상태벡터를 보정할 수 있다(S508)

예를 들어, 현재 위치에서 단말이 수신한 각 기준신호의 수신강도에 대한 벡터

와 추정된 기준신호 수신강도 벡터

의 비교를 통해 앞서 예측한 상태벡터를 보정할 수 있다. 구체적으로, 상태벡터는 수학식 8에 따라 보정될 수 있다.

은 상태벡터의 보정을 수행한 최종 추정치를 나타내며,

은 칼만 이득으로 수학식 9와 같이 계산될 수 있다.

여기서

은 기준신호 수신강도 추정 단계에서 사용하는 라디오 맵을 이용한 기준신호 수신강도 추정기법에 따라 결정되며, 추정기법이 선형시스템인 경우에는 상태 변환 행렬로 대체된다. 만약, 추정기법이 비선형시스템인 경우에는 Jacobian 행렬로 대체된다. 보정된 상태벡터 추정치의 오차 공분산은 수학식 10에 따라 계산될 수 있다.

위치 추정 장치는 새로운 위치 정보 또는 기준신호가 수신되는지를 판단한다(S510). 만약, 새롭게 획득되는 기준신호 수신강도 변화와 변위정보가 있는 경우, S504 단계부터 반복하여 지속적으로 사용자의 위치와 기준신호 강도특성 변화 변수를 추적한다. 새로운 위치에서는 S508 단계에서 보정된 상태벡터를 이용하여 새로운 위치에서의 상태벡터 및 기준신호 수신강도 등을 예측할 수 있다.

이상에서 설명한 바와 같이, 상태벡터를 예측하여 단말의 위치를 추정함에 있어서, 실제 단말이 수신한 기준신호 수신강도와 예측된 기준신호 수신강도를 비교하여 상태벡터를 보정함으로써 지속적으로 상태벡터의 신뢰성을 향상시킬 수 있다. 따라서, 단말의 위치가 변경됨에 따라 변화되는 주변환경을 계속적으로 상태벡터에 반영할 수 있어서, 상태벡터를 이용한 위치 추정의 정확도를 향상시킬 수 있다.

이하에서는 위에서 설명한 위치 추정 장치가 수행할 수 있는 위치 추정 방법에 대해서 도 6을 참조하여 설명한다.

도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 위치 추정 방법을 설명하기 위한 도면이다.

본 발명의 일 실시예에 따른 위치 추정 방법은 단말의 위치정보 및 기준신호 강도특성 변화정보를 포함하는 상태벡터를 관성측정 장치로부터 수신되는 단말의 이동정보에 기초하여 예측하는 상태벡터 예측단계와 상태벡터를 이용하여 추정 기준신호 수신강도를 산출하는 기준신호 수신강도 추정단계 및 하나 이상의 기준신호 송신장치 각각으로부터 수신되는 수신 기준신호 수신강도와 추정 기준신호 수신강도를 비교하여 상태벡터를 보정하는 상태벡터 보정단계를 포함할 수 있다.

도 6을 참조하면, 본 발명의 위치 추정 방법은 단말의 위치정보 및 기준신호 강도특성 변화정보를 포함하는 상태벡터를 관성측정 장치로부터 수신되는 단말의 이동정보에 기초하여 예측하는 상태벡터 예측단계를 포함할 수 있다(S602). 상태벡터 예측단계는 전술한 위치 정보 및 기준신호 강도특성 변화 정보를 인자로 포함하는 상태벡터를 예측한다. 예를 들어, 상태벡터 예측단계는 이전 위치에서 보정된 상태벡터와 관성측정 장치로부터 획득되는 이동정보에 기초하여 현재 위치와 현재 위치에서의 기준신호 강도특성 변화 변수를 예측할 수 있다. 즉, 상태벡터에 포함된 위치정보와 이동정보의 변위정보를 이용하여 현재 위치를 예측하고, 수학식 4 내지 6을 참조하여 설명한 방법에 따라 기준신호 강도특성 변화 변수를 포함하는 상태벡터를 예측할 수 있다.

또한, 위치 추정 방법은 상태벡터를 이용하여 추정 기준신호 수신강도를 산출하는 기준신호 수신강도 추정단계를 포함할 수 있다(S604). 예를 들어, 기준신호 수신강도 추정단계는 예측된 상태벡터를 이용하여 현재 위치에서의 기준신호 수신강도를 추정할 수 있다. 즉, 위치 추정 방법은 수학식 7을 참조하여 설명한 방법에 따라 현재 위치에서의 기준신호 수신강도를 추정할 수 있다.

또한, 위치 추정 방법은 하나 이상의 기준신호 송신장치 각각으로부터 수신되는 수신 기준신호 수신강도와 추정 기준신호 수신강도를 비교하여 상태벡터를 보정하는 상태벡터 보정단계를 포함할 수 있다(S606). 예를 들어, 상태벡터 보정단게는 추정된 기준신호 수신강도와 실제 수신된 기준신호 수신강도를 비교하여 상태벡터를 보정할 수 있다. 즉, 수학식 8 내지 10을 참조하여 설명한 바와 같이 상태벡터 보정단계는 S602단계에서 예측된 상태벡터와 실제 수신된 기준신호 수신강도 등을 이용하여 상태벡터를 보정한다. 보정된 상태벡터는 이후 단말의 위치가 변화되면 변화된 위치에서의 상태벡터 예측에 사용된다.

이 외에도 본 발명의 위치 추정 방법은 도 1 내지 도 5를 참조하여 설명한 위치 추정 장치의 동작을 각 단계 별로 수행할 수 있다.

이상에서는 본 발명의 실시예에 따른 위치 추정 방법이 도 6에서와 같은 절차로 수행되는 것으로 설명되었으나, 이는 설명의 편의를 위한 것일 뿐, 본 발명의 본질적인 개념을 벗어나지 않는 범위 내에서, 구현 방식에 따라 각 단계의 수행 절차가 바뀌거나 둘 이상의 단계가 통합되거나 하나의 단계가 둘 이상의 단계로 분리되어 수행될 수도 있다.

또한, 전술한 단말은, 일반적인 데스크 탑이나 노트북 등의 일반 PC를 포함하고, 스마트 폰, 태블릿 PC, PDA(Personal Digital Assistants) 및 이동통신 단말기 등의 모바일 단말기 등을 포함할 수 있으며, 이에 제한되지 않고, 기준신호를 수신할 수 있는 어떠한 전자 기기로 폭넓게 해석되어야 할 것이다.

이상에서 전술한 본 발명의 실시예에 따른 위치 추정 방법은, 단말에 기본적으로 설치된 애플리케이션(이는 단말기에 기본적으로 탑재된 플랫폼에 포함되거나 운영체제 등에 포함되거나 호환되는 프로그램일 수 있음)에 의해 실행될 수 있고, 또한, 사용자가 애플리케이션 스토어 서버, 애플리케이션 또는 해당 서비스와 관련된 웹 서버 등의 애플리케이션 제공 서버를 통해 단말의 운영체제와 호환 가능하고 단말에 직접 설치한 애플리케이션(즉, 프로그램)에 의해 실행될 수도 있다. 여기서, 단말의 운영체제는, 데스크 탑 등의 일반 PC에 설치되는 윈도우(Window), 매킨토시(Macintosh), 리눅스(Linux) 등의 운영체제이거나, 스마트폰, 태블릿 PC 등의 모바일 단말기에 설치되는 iOS, 안드로이드(Android), 윈도우 모바일 등의 모바일 전용 운영체제 등일 수도 있다.

이러한 의미에서, 전술한 본 발명의 실시예에 따른 위치 추정 방법은 단말에 기본적으로 설치되거나 사용자에 의해 직접 설치된 애플리케이션(즉, 프로그램)으로 구현되고, 단말 등의 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 기록될 수 있다.

본 발명의 실시예에 따른 단말의 위치 추정 방법을 실행시키기 위한 프로그램은 단말의 위치정보 및 기준신호 강도특성 변화정보를 포함하는 상태벡터를 관성측정 장치로부터 수신되는 단말의 이동정보에 기초하여 예측하는 상태벡터 예측기능과 상태벡터를 이용하여 추정 기준신호 수신강도를 산출하는 기준신호 수신강도 추정기능 및 하나 이상의 기준신호 송신장치 각각으로부터 수신되는 수신 기준신호 수신강도와 추정 기준신호 수신강도를 비교하여 상태벡터를 보정하는 상태벡터 보정기능을 실행할 수 있다.

이러한 프로그램은 컴퓨터에 의해 읽힐 수 있는 기록매체에 기록되고 컴퓨터에 의해 실행됨으로써 전술한 기능들이 실행될 수 있다.

이와 같이, 컴퓨터가 기록매체에 기록된 프로그램을 읽어 들여 프로그램으로 구현된 위치 추정 방법을 실행시키기 위하여, 전술한 프로그램은 컴퓨터의 프로세서(CPU)가 읽힐 수 있는 C, C++, JAVA, 기계어 등의 컴퓨터 언어로 코드화된 코드(Code)를 포함할 수 있다.

이러한 코드는 전술한 기능들을 정의한 함수 등과 관련된 기능적인 코드(Function Code)를 포함할 수 있고, 전술한 기능들을 컴퓨터의 프로세서가 소정의 절차대로 실행시키는데 필요한 실행 절차 관련 제어 코드를 포함할 수도 있다.

또한, 이러한 코드는 전술한 기능들을 컴퓨터의 프로세서가 실행시키는데 필요한 추가 정보나 미디어가 컴퓨터의 내부 또는 외부 메모리의 어느 위치(주소 번지)에서 참조 되어야 하는지에 대한 메모리 참조 관련 코드를 더 포함할 수 있다.

또한, 컴퓨터의 프로세서가 전술한 기능들을 실행시키기 위하여 원격(Remote)에 있는 어떠한 다른 컴퓨터나 서버 등과 통신이 필요한 경우, 코드는 컴퓨터의 프로세서가 컴퓨터의 통신 모듈(예: 유선 및/또는 무선 통신 모듈)을 이용하여 원격(Remote)에 있는 어떠한 다른 컴퓨터나 서버 등과 어떻게 통신해야만 하는지, 통신 시 어떠한 정보나 미디어를 송수신해야 하는지 등에 대한 통신 관련 코드를 더 포함할 수도 있다.

그리고, 본 발명을 구현하기 위한 기능적인(Functional) 프로그램과 이와 관련된 코드 및 코드 세그먼트 등은, 기록매체를 읽어서 프로그램을 실행시키는 컴퓨터의 시스템 환경 등을 고려하여, 본 발명이 속하는 기술분야의 프로그래머들에 의해 용이하게 추론되거나 변경될 수도 있다.

또한 전술한 바와 같은 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽힐 수 있는 기록매체는 네트워크로 커넥션된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다. 이 경우, 다수의 분산된 컴퓨터 중 어느 하나 이상의 컴퓨터는 상기에 제시된 기능들 중 일부를 실행하고, 그 결과를 다른 분산된 컴퓨터들 중 하나 이상에 그 실행 결과를 전송할 수 있으며, 그 결과를 전송받은 컴퓨터 역시 상기에 제시된 기능들 중 일부를 실행하여, 그 결과를 역시 다른 분산된 컴퓨터들에 제공할 수 있다.

이상에서 전술한 바와 같은, 본 발명의 실시예에 따른 위치 추정 방법을 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽힐 수 있는 기록매체는, 일 예로, ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피디스크, 광 미디어 저장장치 등이 있다.

또한, 본 발명의 실시예에 따른 위치 추정 방법을 실행시키기 위한 프로그램인 애플리케이션을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체는, 애플리케이션 스토어 서버(Application Store Server), 애플리케이션 또는 해당 서비스와 관련된 웹 서버(Web Server) 등을 포함하는 애플리케이션 제공 서버(Application Provider Server)에 포함된 저장매체(예: 하드디스크 등)이거나, 애플리케이션 제공 서버 그 자체일 수도 있으며, 프로그램을 기록한 다른 컴퓨터 또는 그 저장매체일 수도 있다.

본 발명의 일 실시예에 따른 위치 추정 방법을 실행시키기 위한 프로그램인 애플리케이션을 기록한 기록매체를 읽을 수 있는 컴퓨터는, 일반적인 데스크 탑이나 노트북 등의 일반 PC 뿐만 아니라, 스마트 폰, 태블릿 PC, PDA(Personal Digital Assistants) 및 이동통신 단말기 등의 모바일 단말기를 포함할 수 있으며, 이뿐만 아니라, 컴퓨팅(Computing) 가능한 모든 기기로 해석되어야 할 것이다.

만약, 본 발명의 일 실시예에 따른 위치 추정 방법을 실행시키기 위한 프로그램인 애플리케이션을 기록한 기록매체를 읽을 수 있는 컴퓨터가 스마트 폰, 태블릿 PC, PDA(Personal Digital Assistants) 및 이동통신 단말기 등의 모바일 단말기인 경우, 모바일 단말기는 애플리케이션 스토어 서버, 웹 서버 등을 포함하는 애플리케이션 제공 서버로부터 해당 애플리케이션을 다운로드 받아 설치할 수 있고, 경우에 따라서는, 애플리케이션 제공 서버에서 일반 PC로 다운로드 된 이후, 동기화 프로그램을 통해 모바일 단말기에 설치될 수도 있다.

이상에서, 본 발명의 실시예를 구성하는 모든 구성 요소들이 하나로 결합되거나 결합되어 동작하는 것으로 설명되었다고 해서, 본 발명이 반드시 이러한 실시예에 한정되는 것은 아니다. 즉, 본 발명의 목적 범위 안에서라면, 그 모든 구성 요소들이 하나 이상으로 선택적으로 결합하여 동작할 수도 있다. 또한, 그 모든 구성 요소들이 각각 하나의 독립적인 하드웨어로 구현될 수 있지만, 각 구성 요소들의 그 일부 또는 전부가 선택적으로 조합되어 하나 또는 복수 개의 하드웨어에서 조합된 일부 또는 전부의 기능을 수행하는 프로그램 모듈을 갖는 컴퓨터 프로그램으로서 구현될 수도 있다. 그 컴퓨터 프로그램을 구성하는 코드들 및 코드 세그먼트들은 본 발명의 기술 분야의 당업자에 의해 용이하게 추론될 수 있을 것이다. 이러한 컴퓨터 프로그램은 컴퓨터가 읽을 수 있는 저장매체(Computer Readable Media)에 저장되어 컴퓨터에 의하여 읽혀지고 실행됨으로써, 본 발명의 실시예를 구현할 수 있다. 컴퓨터 프로그램의 저장매체로서는 자기 기록매체, 광 기록매체, 등이 포함될 수 있다.

또한, 이상에서 기재된 "포함하다", "구성하다" 또는 "가지다" 등의 용어는, 특별히 반대되는 기재가 없는 한, 해당 구성 요소가 내재될 수 있음을 의미하는 것이므로, 다른 구성 요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성 요소를 더 포함할 수 있는 것으로 해석되어야 한다. 기술적이거나 과학적인 용어를 포함한 모든 용어들은, 다르게 정의되지 않는 한, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가진다. 사전에 정의된 용어와 같이 일반적으로 사용되는 용어들은 관련 기술의 문맥 상의 의미와 일치하는 것으로 해석되어야 하며, 본 발명에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.

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, 본 발명에 개시된 실시예들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 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.

Claims (9)

1. 단말의 위치정보 및 기준신호 강도특성 변화정보를 포함하는 상태벡터를 관성측정 장치로부터 수신되는 상기 단말의 이동정보에 기초하여 예측하는 상태벡터 예측부;
   예측된 상기 상태벡터를 이용하여 추정 기준신호 수신강도를 산출하는 기준신호 수신강도 추정부; 및
   하나 이상의 기준신호 송신장치 각각으로부터 수신되는 수신 기준신호 수신강도와 상기 추정 기준신호 수신강도를 비교하여 상기 상태벡터를 보정하는 상태벡터 보정부를 포함하되,
   상기 상태벡터 예측부는,
   이전 위치에서의 상태벡터를 기준으로 상기 단말의 이동정보에 기초하여 상기 단말의 위치정보를 예측하고,
   이전 위치에서의 기준신호 강도특성 변화정보를 기준으로 상기 단말의 이동정보, 상태변환 행렬 및 가우시안 잡음 정보를 이용하여 상기 기준신호 강도특성 변화정보를 예측하는 위치 추정 장치.
2. 제 1 항에 있어서,
   상기 기준신호 강도특성 변화정보는,
   상기 하나 이상의 기준신호 송신장치 각각이 전송하는 기준신호의 수신강도에 대한 변화 변수정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 위치 추정 장치.
3. 제 1 항에 있어서,
   상기 상태벡터 예측부는,
   상기 이전 위치에서의 상태벡터에 포함된 단말의 위치정보에 상기 이동정보의 변위를 가산하여 현재 위치에서의 상기 단말의 위치정보를 예측하는 것을 특징으로 하는 위치 추정 장치.
4. 제 1 항에 있어서,
   상기 상태벡터 예측부는,
   상기 이전 위치에서의 상태벡터에 포함된 기준신호 강도특성 변화정보에 미리 설정된 상태 변환 행렬을 곱하고, 가우시안 잡음 정보를 더하여 현재 위치에서의 상기 기준신호 강도특성 변화정보를 예측하는 것을 특징으로 하는 위치 추정 장치.
5. 제 1 항에 있어서,
   상기 기준신호 수신강도 추정부는,
   복수의 참조지점에서 수신되는 상기 각 기준신호의 수신강도 정보를 저장한 라디오 맵 및 예측된 상기 상태벡터를 이용하여 상기 추정 기준신호 수신강도를 산출하는 것을 특징으로 하는 위치 추정 장치.
6. 제 1 항에 있어서,
   상기 상태벡터 보정부는,
   상기 수신 기준신호 수신강도와 상기 추정 기준신호 수신강도의 차이를 이용하여 상기 상태벡터를 보정하는 것을 특징으로 하는 위치 추정 장치.
7. 제 1 항에 있어서,
   상기 상태벡터는,
   베이지안 필터를 이용하여 예측 또는 보정되는 것을 특징으로 하는 위치 추정 장치.
8. 단말의 위치정보 및 기준신호 강도특성 변화정보를 포함하는 상태벡터를 관성측정 장치로부터 수신되는 상기 단말의 이동정보에 기초하여 예측하는 상태벡터 예측단계;
   예측된 상기 상태벡터를 이용하여 추정 기준신호 수신강도를 산출하는 기준신호 수신강도 추정단계; 및
   하나 이상의 기준신호 송신장치 각각으로부터 수신되는 수신 기준신호 수신강도와 상기 추정 기준신호 수신강도를 비교하여 상기 상태벡터를 보정하는 상태벡터 보정단계를 포함하되,
   상기 상태벡터 예측단계는,
   이전 위치에서의 상태벡터를 기준으로 상기 단말의 이동정보에 기초하여 상기 단말의 위치정보를 예측하고,
   이전 위치에서의 기준신호 강도특성 변화정보를 기준으로 상기 단말의 이동정보, 상태변환 행렬 및 가우시안 잡음 정보를 이용하여 상기 기준신호 강도특성 변화정보를 예측하는 위치 추정 방법.
9. 위치 추정 방법을 실행시키기 위한 프로그램이 기록된 기록매체에 있어서,
   단말의 위치정보 및 기준신호 강도특성 변화정보를 포함하는 상태벡터를 관성측정 장치로부터 수신되는 상기 단말의 이동정보에 기초하여 예측하는 상태벡터 예측기능;
   예측된 상기 상태벡터를 이용하여 추정 기준신호 수신강도를 산출하는 기준신호 수신강도 추정기능; 및
   하나 이상의 기준신호 송신장치 각각으로부터 수신되는 수신 기준신호 수신강도와 상기 추정 기준신호 수신강도를 비교하여 상기 상태벡터를 보정하는 상태벡터 보정기능을 구현하되,
   상기 상태벡터 예측기능은,
   이전 위치에서의 상태벡터를 기준으로 상기 단말의 이동정보에 기초하여 상기 단말의 위치정보를 예측하고,
   이전 위치에서의 기준신호 강도특성 변화정보를 기준으로 상기 단말의 이동정보, 상태변환 행렬 및 가우시안 잡음 정보를 이용하여 상기 기준신호 강도특성 변화정보를 예측하는 프로그램이 기록되고 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.

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