KR101691302B1 - 영상 측위 지원을 위한 측위 인프라 db 수집 장치 - Google Patents

영상 측위 지원을 위한 측위 인프라 db 수집 장치 Download PDF

Info

Publication number
KR101691302B1
KR101691302B1 KR1020150120026A KR20150120026A KR101691302B1 KR 101691302 B1 KR101691302 B1 KR 101691302B1 KR 1020150120026 A KR1020150120026 A KR 1020150120026A KR 20150120026 A KR20150120026 A KR 20150120026A KR 101691302 B1 KR101691302 B1 KR 101691302B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
unit
signal
information
infrastructure information
positioning
Prior art date
Application number
KR1020150120026A
Other languages
English (en)
Inventor
오정환
Original Assignee
(주)지오투정보기술
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by (주)지오투정보기술 filed Critical (주)지오투정보기술
Priority to KR1020150120026A priority Critical patent/KR101691302B1/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR101691302B1 publication Critical patent/KR101691302B1/ko

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • 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
    • G01S1/00—Beacons or beacon systems transmitting signals having a characteristic or characteristics capable of being detected by non-directional receivers and defining directions, positions, or position lines fixed relatively to the beacon transmitters; Receivers co-operating therewith
    • G01S1/02—Beacons or beacon systems transmitting signals having a characteristic or characteristics capable of being detected by non-directional receivers and defining directions, positions, or position lines fixed relatively to the beacon transmitters; Receivers co-operating therewith using radio waves

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Position Fixing By Use Of Radio Waves (AREA)

Abstract

본 발명은, 영상 측위 지원을 위한　측위 인프라 정보를 수집하는 장치에 있어서, 인프라 정보 수집을 위한 센서를 통해 복수개의 단말의 무선 신호를 수신하는 인프라 정보 수집부; 상기 장치의 수집 위치, 이동 거리 및 자세 정보를 측정하는 위치 측정부; 각 센싱부를 통해 수집되는 신호의 고유 특성에 따라 각 단말로부터 수집되는 신호의 수집 패턴을 분석하여 모델링을 수행하는 신호 보정부; 및 상기 인프라 정보 수집부, 상기 위치 측정부 및 상기 신호 보정부 간 신호의 흐름을 제어하는 제어부를 포함하는 것을 특징으로 하는 측위 인프라 정보 수집장치를 제공한다.

Description

영상 측위 지원을 위한 측위 인프라 DB 수집 장치{AN APPARATUS FOR GATHERING POSITIONING INFRA INFORMATION TO SUPPORT IMAGE POSITIONING}
본 발명은 측위 인프라 정보 수집 기술에 관한 것이다.
측위 인프라 정보 수집 기술은 영상, Wi-Fi, 블루투스, NFC 및 센서정보(예를 들어, 지자기계, 기압계)등 실내 환경 내에서 측위 시 활용 가능한 자원들의 물리적 정보(예를 들어, 영상 특징점, 지자기계 크기 값 등) 및 수집 위치를 스마트폰 및 전용 수집 장치를 활용하여 획득하는 기술을 의미한다.
현재 상용화된 일반적인 측위 인프라 수집을 이용하면, 각 실내 공간에 대한 측위 인프라 수집에 많은 비용이 소요되어 실내 위치기반 서비스 전반적인 활용성이 저하되는 원인이 되기도 한다. 또한, 최근 각광받는 비콘 및 NFC 기술은 수신범위에 따라 접촉식 NFC의 경우 이론적으로 수 cm급 초고정밀 위치를 제공할 수 있지만 현실적으로 전용 리더 및 단말 태그의 제작 및 설치비가 기대 수익비용보다 훨씬 크고 이러한 점이 전용 측위인프라 보급의 제약 사항이다.
따라서, 실내에서 위치기반 서비스를 제공하기에 앞서, 먼저 실내 환경에서 위치 추정 시 활용 가능한 자원을 수집하는 과정이 필요하며, 인프라 구축 시 필요한 정보만을 신속하고 경제적으로 취득하기 위한 수집 기술이 필수적이다.
이를 위해 영상의 특징점을 활용하여 위치를 추정하기 위해 영상 취득 시점에서의 정확한 카메라 위치, 자세정보를 결정하기 위한 내부 캘리브레이션 기술과 각 수집 센서 간의 외부 캘리브레이션 기술도 필요하다. 또한, Wi-Fi, NFC, BLE 등 무선통신 인프라가 없거나 드물게 설치된 실내환경에서도 추가적인 설치 없이 연속적이고 정확한 위치정보를 제공하기 위해 지자계, 기압 등의 물리적 정보와 수집경로 방향 등의 추가 수집이 필요하다.
본 발명은, 영상 측위 지원을 위한　측위 인프라 정보를 수집하는 장치에 있어서, 인프라 정보 수집을 위한 센서를 통해 복수개의 단말의 무선 신호를 수신하는 인프라 정보 수집부; 상기 장치의 수집 위치, 이동 거리 및 자세 정보를 측정하는 위치 측정부; 각 센싱부를 통해 수집되는 신호의 고유 특성에 따라 각 단말로부터 수집되는 신호의 수집 패턴을 분석하여 모델링을 수행하는 신호 보정부; 및 상기 인프라 정보 수집부, 상기 위치 측정부 및 상기 신호 보정부 간 신호의 흐름을 제어하는 제어부를 포함하는 것을 특징으로 하는 측위 인프라 정보 수집장치를 제공한다.
또한, 본 발명에서, 상기 인프라 정보 수집부는 카메라 센싱부, Wi-Fi 센싱부, 지자기 센싱부 및 블루투스 센싱부 중 적어도 하나를 포함하며, 상기 카메라 센싱부는 전방위 카메라 센서로 상기 장치가 이동하는 경로에 따라 전방위로 촬영을 수행하여 이미지 영상을 획득하고, 상기 Wi-Fi 센싱부는 Wi-Fi 정보 수집 센서를 통해 Wi-Fi 신호를 수집하고, 상기 지자기 센싱부는 지자기 수집 센서를 통해 지자기 신호를 수집하며, 상기 블루투스 센싱부는 저전력 블루투스 센서를 통해 저전력 블루투스 신호를 수집하는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명에서, 상기 위치 측정부는 GPS 신호 수신부, INS(Inertial navigation system) 센싱부, DMI(Distance Measuring Instrument) 측정부 및 GPS/INS 통합부 중 적어도 하나를 포함하며, GPS 신호 수신부는 상기 장치의 절대 위치를 수신하고, 상기 INS 센싱부는 가속도 및 자세 정보를 측정하고, 상기 DMI 측정부는 상기 장치 이동 거리를 측정하고, 상기 GPS/INS 통합부는 상기 GPS 신호 수신부, INS 센서부 및 DMI 측정부에서 측정된 정보를 통합하여 보정된 수집 위치를 결정하는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명에서, 상기 측위 인프라 정보 수집장치는, 상기 장치의 자이로스코프를 정립 상태로 유지해주는 짐벌(Gimbal)을 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명에서, 상기 측위 인프라 정보 수집장치는, 상기 측위 인프라 정보 수집장치의 전원을 공급하고, 수집 시간을 유지하는 전원부(power supply)를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명에서, 상기 측위 인프라 정보 수집장치는, 상기 인프라 정보 수집부로부터 획득된 인프라 정보 및 상기 위치 측정부로부터 획득된 위치 정보, 가속도 정보, 이동 거리 정보 및 자세 정보를 저장하는 저장부를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명에서, 상기 측위 인프라 정보 수집장치는, 상기 카메라 센싱부로부터 획득된 영상을 보정하는 영상 처리부를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명은, 영상 측위 지원을 위한　측위 인프라 정보를 수집하는 방법에 있어서, 인프라 정보 수집을 위한 센서를 통해 복수개의 단말의 무선 신호를 수신하는 단계; 타겟 단말과 액세스 포인트 간의 거리에 따른 제 1 신호세기 모델함수를 결정하는 단계; 상기 제 1 신호세기 모델함수에 기초하여, 상기 복수개의 단말 중 기준 단말과 액세스 포인트 간의 거리에 따른 제 2 신호세기 모델함수를 산출하는 단계; 상기 제 1 신호세기 모델함수 및 상기 제 2 신호세기 모델함수 간의 상관 관계에 기초하여, 상기 기준 단말에 대한 로그 함수 캘리브레이션 모델 함수를 산출하는 단계; 및 상기 산출된 로그 함수 캘리브레이션 모델 함수를 이용하여 상기 수신된 무선 신호를 보정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법을 제공한다.
또한, 본 발명에서, 상기 제 1 신호세기 모델함수는 상기 타겟 단말과 상기 액세스 포인트 간의 거리, 상기 타겟 단말의 모델 함수 스케일 변수 및 상기 타겟 단말의 모델 함수 시프트 변수에 의해 구성되는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명에서, 상기 로그 함수 캘리브레이션 모델 함수는, 다음 식
Figure 112015082706250-pat00001
인 것을 특징으로 한다. 여기서, yr는 상기 타겟 단말에서 상기 기준 단말로 캘리브레이션된 RSSI값, ar은 상기 기준 단말 모델 함수 스케일변수, at는 상기 타겟 단말 모델 함수의 스케일 변수, br은 상기 기준 단말 모델 함수의 시프트 변수, bt는 상기 타겟 단말 모델 함수의 시프트 변수이며, yt는 상기 타겟 단말에서 수신한 RSSI 값을 나타냄.
또한, 본 발명에서, 상기 타겟 단말 모델 함수의 스케일 변수 및 상기 기준 단말 모델 함수의 스케일 변수의 절대값에 기초하여, 거리에 따른 신호 분포가 결정되는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명에서, 상기 타겟 단말 모델 함수의 시프트 변수 및 상기 기준 단말 모델 함수의 시프트 변수의 절대값에 기초하여, 상기 액세스 포인트와의 거리에 따른 신호 세기가 결정되는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명은, 영상 측위 지원을 위한　측위 인프라 정보를 수집하는 장치에 있어서, 인프라 정보 수집을 위한 센서를 통해 복수개의 단말의 무선 신호를 수신하는 인프라 정보 수집부; 및 타겟 단말과 액세스 포인트 간의 거리에 따른 제 1 신호세기 모델함수를 결정하고, 상기 제 1 신호세기 모델함수에 기초하여, 상기 복수개의 단말 중 기준 단말과 액세스 포인트 간의 거리에 따른 제 2 신호세기 모델함수를 산출하고, 상기 제 1 신호세기 모델함수 및 상기 제 2 신호세기 모델함수 간의 상관 관계에 기초하여, 상기 기준 단말에 대한 로그 함수 캘리브레이션 모델 함수를 산출하며, 상기 산출된 로그 함수 캘리브레이션 모델 함수를 이용하여 상기 수신된 무선 신호를 보정하는 신호 보정부를 포함하는 것을 특징으로 하는 장치를 제공한다.
측위 인프라 정보 수집의 목적에 최적화된 수집기술을 개발함으로써 실내 환경에서 가용 측위자원을 신속하고 경제적으로 수집할 수 있는 기반 기술을 확보할 수 있다.
또한, 본 발명을 통해 수집 정보의 종류와 품질을 향상시킴으로써, 측위 정확도 및 측위 서비스 범위를 개선할 수 있다. 본 발명이 제공하는 측위 인프라 정보 수집 기술을 이용할 경우, 저비용으로 측위에 활용될 수 있는 다양한 인프라 자원을 수집할 수 있고, 이를 통한 서비스 대상의 확대로 전체 플랫폼의 활용도를 증가시킬 수 있으며 관련 산업의 신규 시장 창출 및 기존 시장의 확대를 기대할 수 있을 것이다.
본 발명을 통해, 실내 환경에서 다양한 측위 자원을 동시에 수집함으로써 다양한 목적에 맞는 측위 방식을 지원가능하고 측위 정확도가 확보될 수 있어 길안내, 물류, 관광 서비스뿐만 아니라 사회안전망, 복지 등과 같은 공공 서비스로의 활용도 가능할 것이다.
도 1은 본 발명이 적용되는 실시예로써, 측위 인프라 정보 수집 장치의 개략적인 구조도를 나타낸다.
도 2는 본 발명이 적용되는 실시예로써, 측위 인프라 정보 수집 장치의 기능 유닛에 대한 내부 블록도를 나타낸다.
도 3은 본 발명이 적용되는 일실시예로서, 영상 처리부(290)의 개략적인 내부 블록도를 나타낸다.
도 4 및 도 5는 본 발명이 적용되는 일실시예들로서, 도 4는 상기 제 1 보정 그룹과 상기 제 2 보정 그룹을 정의함으로써 영상 보정을 수행하는 방법을 설명하기 위한 좌표계를 나타내고, 도 5는 영상 보정을 위해 가중치 적용된 임계값 산출 과정을 설명하기 위한 좌표계를 나타낸다.
도 6 내지 도 7은 본 발명이 적용되는 일실시예들로서, 개활 환경에서의 이종 단말간 Wi-Fi 신호 수집 결과 및 이종 단말간 거리에 따른 신호세기 패턴을 나타낸다.
도 8 내지 도 9는 본 발명이 적용되는 일실시예들로서, 비개활 환경에서의 이종 단말간 Wi-Fi 신호 수집 결과 및 이종 단말간 거리에 따른 신호세기 패턴을 나타낸다.
도 10은 본 발명이 적용되는 실시예로써, 신호 보정부(300)의 캘리브레이션 모델링을 설명하기 위한 흐름도를 나타낸다.
이하, 본 발명에 따른 바람직한 실시 형태를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다. 첨부된 도면과 함께 이하에 개시될 상세한 설명은 본 발명의 예시적인 실시형태를 설명하고자 하는 것이며, 본 발명이 실시될 수 있는 유일한 실시형태를 나타내고자 하는 것이 아니다. 이하의 상세한 설명은 본 발명의 완전한 이해를 제공하기 위해서 구체적 세부사항을 포함한다. 그러나, 당업자는 본 발명이 이러한 구체적 세부사항 없이도 실시될 수 있음을 안다.
몇몇 경우, 본 발명의 개념이 모호해지는 것을 피하기 위하여 공지의 구조 및 장치는 생략되거나, 각 구조 및 장치의 핵심기능을 중심으로 한 블록도 형식으로 도시될 수 있다.
명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함(comprising 또는 including)"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다. 또한, 명세서에 기재된 "…부", "…기", "모듈" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어나 소프트웨어 또는 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.
이하의 설명에서 사용되는 특정 용어들은 본 발명의 이해를 돕기 위해서 제공된 것이며, 이러한 특정 용어의 사용은 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위에서 다른 형태로 변경될 수 있다.
도 1은 본 발명이 적용되는 실시예로써, 측위 인프라 정보 수집 장치의 개략적인 구조도를 나타낸다.
본 발명이 적용되는 측위 인프라 정보 수집 기술은 영상, Wi-Fi, 블루투스, NFC 및 센서 정보 등 실내 환경 내에서 측위 시 활용 가능한 자원들의 물리적 정보 및 수집 위치를 스마트폰 및 전용 수집 장치를 활용하여 획득하는 기술을 의미한다. 여기서, 상기 물리적 정보란 영상 특징점, 지자기계 크기 값 등을 의미할 수 있다. 상기 영상 특징점을 활용하여 위치를 추정하기 위해 영상 취득 시점에서의 정확한 카메라 위치, 자세 정보를 결정하기 위한 내부 캘리브레이션 기술과 각 수집 센서 간의 외부 캘리브레이션 기술이 필요하다. 따라서, 본 발명에서는 단말 간 무선 신호를 측정하여 이를 보정하기 위한 효율적인 캘리브레이션 기술을 제공한다. 이를 통해 수집된 정보의 종류와 품질을 향상시킴으로써, 측위 정확도 및 측위 서비스 범위의 개선을 가져올 수 있다.
상기 도 1을 살펴보면, 본 발명이 적용되는 측위 인프라 정보 수집 장치는 제어부(10), INS(20), 카메라(30), BLE(Bluetooth Low Energy)(40), 바로미터(Barometer)(41), Wi-Fi(42), 마그네토미터(Magnetometer)(43), 짐벌(Gimbal)(50), 전원부(60), 오도미터(Odometer)(70) 및 저장부(80)를 포함할 수 있다.
상기 제어부(10)는 인프라 정보를 수집하는 각 센싱부와 위치를 측정하고 보정하는 위치 측정부, 그리고 그 외 다른 각종 기능 유닛들 간의 신호의 흐름을 제어할 수 있다. 보다 상세한 제어 알고리즘은 이하의 도면들에서 상세히 설명하도록 한다.
상기 INS(20)는 자세 정보 센서를 나타내고, 상기 카메라(30)는 전방위 카메라 센서로 상기 측위 인프라 정보 수집 장치가 이동하는 경로에 따라 전방위로 촬영을 수행한다.
상기 BLE(Bluetooth Low Energy)(40)는 저전력 블루투스 수신기로, 예를 들어, 블루투스 v4.0에 포함된 연결을 빠르게 수행하는 프로토콜 스택을 포함할 수 있다. 상기 바로미터(Barometer)(41)는 기압 센서를 나타내고, 상기 Wi-Fi(42)는 Wi-Fi 정보 수집 센서를 나타내며, 상기 마그네토미터(Magnetometer)(43)는 자기 센서를 나타낸다. 상기 짐벌(Gimbal)(50)은 물체의 기본틀이 기울어져도 자이로스코프를 정립 상태로 유지해주는 지지 장치로써, 운용 안정성을 위해 동적 수집시 발생하는 소음, 진동을 흡수하고 외부 충격을 견딜 수 있는 지지 장치를 나타낸다.
상기 전원부(60)는 상기 측위 인프라 정보 수집 장치가 가동될 수 있도록 전원을 공급하는 장치이고, 상기 오도미터(Odometer)(70)는 이동한 거리를 측정하는 주행 거리계를 나타내며, 상기 저장부(80)는 인프라 정보 수집부, 위치 측정부 등을 통해 획득된 측위 인프라 정보를 저장한다.
이하에서는, 본 발명이 적용되는 측위 인프라 정보 수집 장치의 세부 기능 및 알고리즘에 대해 알아보도록 한다.
도 2는 본 발명이 적용되는 실시예로써, 측위 인프라 정보 수집 장치의 기능 유닛에 대한 내부 블록도를 나타낸다.
상기 도 2에서 도시된 측위 인프라 정보 수집 장치(200)의 구성은, 기능적으로 구분되는 기능 요소들을 나타낸 것으로서, 어느 하나 이상의 구성이 실제 물리적으로는 서로 통합되거나 분리되어 구현될 수도 있다.
도 2를 참조하면, 본 발명에 따른 측위 인프라 정보 수집 장치(200)는 실내지역을 대상으로 무선 기반 측위를 위한 무선 신호 맵 데이터베이스(Radio map DB)를 구축하기 위하여 무선 신호를 효율적으로 수집하여 무선 AP에 대한 정보 리스트를 생성하는 시스템으로써 위치 기반 서비스 서버(100)와 통신한다.
무선 AP 정보는 무선 기반 측위를 위한 기반 정보로 이용되며, 액세스 포인트(AP: Access Point)의 정보, AP에서 전송되는 무선 신호(예를 들어, AP로부터 브로드캐스팅되는 비콘(beacon) 신호)에 대한 정보 및/또는 무선 신호 수신 시각 정보를 포함할 수 있다. 일례로, AP의 서비스 세트 식별자(SSID: Service Set Identifier), AP의 매체 접속 제어 주소(MAC address: Medium Access Control address), AP에서 전송되는 무선 신호의 수신 신호 세기(RSSI: Received Signal Strength Indicator) 등이 포함될 수 있다.
여기서, AP는 매체 접속 제어 계층(MAC layer)와 무선 매체에 대한 물리 계층(Physical Layer) 인터페이스를 포함하는 논리 개체로서, 자신에게 결합된 STA(Associated Station)에게 무선 매체를 통해 분배 시스템(DS: Distribution System)으로의 접속을 제공하는 개체이다. AP는 집중 제어기, 기지국(BS: Base Station), Node-B, BTS(Base Transceiver System), 펨토 BS(Femto BS) 또는 사이트 제어기 등으로 불릴 수도 있다.
위치 기반 서비스(LBS: Location Based Service) 서버(100)는 측위 인프라 정보 수집 장치(200)로부터 무선 AP의 위치를 수집하여 Radio map DB를 구축하고, 구축된 Radio map DB를 기반으로 사용자 단말에 대한 측위를 수행하는 서버를 의미할 수 있다. 또한, 이와 같이 무선 기반 측위를 수행함으로써 획득한 사용자 단말의 위치 정보를 바탕으로 사용자에게 다양한 서비스를 제공할 수 있다.
본 발명이 적용되는 측위 인프라 정보 수집 장치(200)는 인프라 정보 수집부(210), 위치 측정부(220), 동기화부(230), 통신부(240), 제어부(250), 전원부(260), 저장부(270), 지지부(280), 영상처리부(290) 및 신호 보정부(300)를 포함할 수 있다. 상기 인프라 정보 수집부(210)는 각종 센서를 포함할 수 있으며, 예를 들어 카메라 센싱부(211), Wi-Fi 센싱부(213), 지자기 센싱부(215) 및 블루투스 센싱부(217) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 상기 위치 측정부(220)는 GPS 신호 수신부(221), INS 센싱부(223), DMI 측정ㅇ부(225) 및 GPS/INS 통합부(227)를 포함할 수 있다. 그리고, 상기 동기화부(230)는 Prefix 필터(231), GPS 시각 변환부(233) 및 데이터 통합부(235)를 포함할 수 있다.
상기 인프라 정보 수집부(210)는 각종 센서를 통해 측위 인프라 정보를 수집할 수 있다. 상기 카메라 센싱부(211)는 전방위 카메라 센서로 상기 측위 인프라 정보 수집 장치가 이동하는 경로에 따라 전방위로 촬영을 수행하여 이미지 영상을 획득할 수 있다. 상기 Wi-Fi 센싱부(213)는 Wi-Fi 정보 수집 센서를 통해 Wi-Fi 신호를 수집할 수 있고, 상기 지자기 센싱부(215)는 지자기 수집 센서를 통해 지자기 신호를 수집할 수 있다. 상기 블루투스 센싱부(217)는 저전력 블루투스 센서를 통해 저전력 블루투스 신호를 수집할 수 있다.
상기 위치 측정부(220)는 측위 인프라 정보 수집 장치(200)의 절대 위치를 결정하는 GPS 신호 수신부(221), 가속도/자세 정보를 정밀하게 취득할 수 있는 INS(Inertial navigation system) 센싱부(223), 이동거리를 계측하는 DMI(Distance Measuring Instrument) 측정부(225) 및, GPS 신호 수신부(221)와 INS 센서부(223)와 DMI 측정부(225)에서 측정된 정보를 통합하여 무선 신호에 대하여 보다 정확한 수집 위치를 결정하기 위한 GPS/INS 통합부(227)을 포함할 수 있다.
GPS 신호 수신부(221)는 주기적으로 GPS 신호를 수신하고, GPS 수신 신호를 기반으로 GPS 위치 정보를 측정한다. 또한, GPS 신호 수신부(221)는 원자 시계를 포함하여 GPS 위치 정보와 함께 GPS 신호 수신 시각도 함께 기록된다. 즉, 후술하는 GPS/INS 통합부(227)는 GPS 신호 수신부(221)로부터 GPS 신호 수신 시각 정보를 획득할 수 있다.
INS 센서부(223)는 자이로스코프에서 방위 기준을 정하고, 가속도계를 이용하여 이동 변위를 구하는 기능을 수행한다. 예를 들어, 측위 인프라 정보 수집 장치(200)의 최초의 위치를 입력하면 이후 상기 측위 인프라 정보 수집 장치(200)가 이동을 하더라도 상기 측위 인프라 정보 수집 장치(200)의 위치와 속도를 지속적으로 계산하여 파악할 수 있다.
DMI 측정부(215)는 WLAN 신호 수집 장치(200)가 이동한 거리를 측정하는 기능을 수행한다. DMI 측정부(215)는 차량의 바퀴 등에 장착되어 WLAN 신호 수집 장치(200)가 탑재된 차량의 주행 거리를 측정할 수도 있다.
GPS/INS 통합부(227)는 GPS 신호 수신부(221), INS 센서부(223) 및 DMI 측정부(225)에서 측정된 정보를 통합하여 최종적인 무선 신호의 수집 위치를 결정하는 기능을 수행한다. 즉, 최종적인 측위 인프라 정보 수집 장치(200)의 위치를 추정한다. GPS 신호 수신부(221)에서 측정된 측위 인프라 정보 수집 장치(200)의 GPS 위치 정보를 기반으로 INS 센싱부(223) 및 DMI 측정부(225)에서 측정된 정보를 통해 보정함으로써 최종적인 무선 신호의 수집 위치를 추정할 수 있다.
GPS/INS 통합부(227)에서 추정된 WLAN 신호의 수집 위치 정보는 GPS 신호 수신 시각을 기준으로 추정된다. 예를 들어, 1초 주기로 GPS 신호를 수신하는 경우, 1초 단위로 추정된 무선 신호의 수집 위치 정보가 생성된다. 즉, 각각의 무선 신호의 수집 위치 정보는 자신의 GPS 시각을 가진다. GPS/INS 통합부(227)는 추정된 무선 신호의 수집 위치 정보와 무선 신호의 수집 위치 정보의 기준이 되는 GPS 시각 정보(즉, 무선 신호의 수집 위치 정보 및 GPS 시각 정보)를 동기화부(230)로 전달한다.
이와 같이, GPS 신호 수신부(221)를 통한 GPS 기반 위치 정보에 추가로 INS 센서부(223)와 DMI 측정부(225)에서 측정된 정보를 통합함으로써 약 수 cm 급의 고정확/고정밀의 위치 정보를 추정할 수 있다. 또한, GPS 신호 수신이 불량한 환경, 지역에서도 무선 신호를 수집하기 위해 GPS 신호뿐만 아니라 다양한 위치결정 센서(즉, INS 센서부(223)와 DMI 측정부(225))를 통해 정확한 수집위치를 결정할 수 있다.
GPS 신호 수신부(221)는 주기적으로 GPS 신호를 수신한다. 또한, GPS 신호 수신부(221)는 원자 시계를 포함하여 GPS 신호 수신 시각이 기록된다. 즉, 후술하는 GPS/WLAN 통합부(227)는 GPS 신호 수신부(221)로부터 GPS 신호 수신 시각 정보를 획득할 수 있다. 도 2에서는 GPS 신호 수신부(211, 221)가 각각 별도의 기능부로 도시되었으나, 물리적으로 하나의 모듈로 구현될 수 있음은 물론이다.
동기화부(230)에 대하여 보다 구체적으로 살펴보면, 동기화부(230)는 무선 AP를 필터링하는 PreFix 필터(231), 이종 GPS 시각을 조정하기 위한 GPS 시각 변환부(233) 및 위치 측정부(210)와 인프라 정보 수집부(210)로부터 획득한 정보를 시간 동기화하여 통합하는 데이터 통합부(235)로 구성된다.
PreFix 필터(231)는 인프라 정보 수집부(210)를 통해 획득된 무선 AP 리스트 및 GPS 시각 정보에서 불필요한 무선 AP 정보를 필터링하는 기능을 수행한다.
인프라 정보 수집부(210)를 이용하여 무선 AP 데이터를 수집할 때 이동 무선AP 정보까지 함께 수집이 될 수 있다. 이러한 이동 무선 AP 정보는 Radio map DB를 구축하는데 정확도를 현저히 낮출 뿐만 아니라 데이터 처리 시각을 늘리기 때문에 효율적인 프로그램을 위해선 필수적으로 제거해 주어야 하는 요소이다. 이러한 불필요한 이동 무선 AP 정보를 제거하는 방법으로 PreFix 필터(231)가 사용될 수 있다.
상기 PreFix 필터(231)는 수집된 무선 AP 정보에서 SSID 항목이나 MAC 주소를 대상으로 필터링을 수행할 수 있다. 예를 들어, SSID를 대상으로 필터링을 수행하는 경우, 필터링 할 문자, 숫자, 기호 등을 기 정의하고, 무선 AP 정보에서 SSID를 읽은 후, 미리 정의된 문자, 숫자, 기호 등과 SSID의 철자를 비교하여 특정 문자, 숫자, 기호 등이 포함되어 있는 경우 이동 무선 AP라고 판단하고, 자동으로 필터링할 수 있다.
GPS 시각 변환부(233)는 후술하는 데이터 통합부(235)에서 GPS 시각과 WLAN 신호 수신 시각을 통합하기 위하여 GPS 시각의 형식을 변환하는 기능을 수행한다.
GPS 신호 수신부(221)에 포함된 원자 시계는 GPS 시각 기준으로 맞춰진다. GPS 시각은 일반적으로 사용되는 년, 월, 일의 단위로 시각을 표현하는 것이 아닌 주(week) 번호와 요일(day) 번호, 그리고 초(sec)를 이용하여 나타낸다. 이러한 시각 형식을 후술하는 데이터 통합부(235)에서 무선 신호의 수신(혹은 수집) 시각과 맞춰주기 위하여, GPS 시각 변환부(233)는 매일 A.M 0:00:000를 기준으로 날짜와 시각을 초(sec) 단위로 GSP 시각을 재계산 한 뒤 새롭게 저장한다. 즉, GPS 시각 변환부(233)는 위치 측정부(220)로부터 획득한 무선 신호의 수집 위치 정보 및 GPS 시각 정보에 포함된 GPS 시각 정보를 재계산하여 저장한다. 또한, 인프라 정보 수집부(210)로부터 획득한 무선 AP 리스트 및 GPS 시각 정보에 포함된 GPS 시각 정보를 재계산하여 저장한다.
데이터 통합부(235)는 위치 측정부(220)에서 획득한 무선 신호의 수집 위치 정보 및 GPS 시각 정보 데이터베이스(DB: database)를 구축하고, 무선 신호 수집부(220)에서 획득한 무선 AP 리스트 및 GPS 시각 정보 DB를 구축한다. 그리고, 무선 신호의 수집 위치 정보 및 GPS 시각 정보 DB와 무선 AP 리스트 및 GPS 시각 정보 DB를 통합한다.
무선 신호의 수집 위치 정보 및 GPS 시각 정보 DB와 무선 AP 리스트 및 GPS 시각 정보 DB를 통합할 때, 데이터 통합부(235)는 각각의 DB에 포함된 GPS 시각 정보를 기준으로 DB를 통합할 수 있다.
무선 신호의 수집 위치 정보 및 GPS 시각 정보 DB에 포함된 GPS 시각 정보는 무선 신호의 수집 위치 정보와 일대일로 매칭된 값을 가진다. 반면, 무선 AP 리스트 및 GPS 시각 정보 DB에 포함된 GPS 시각 정보는 무선 AP 리스트의 생성 시점에 따른 GPS 시각 정보를 가진다. 무선 신호의 수집 위치 정보 및 GPS 시각 정보 DB와 무선 AP 리스트 및 GPS 시각 정보 DB는 각각 일정 시간 단위로 구분되어 DB가 구축될 수 있다. 여기서, 데이터 통합부(235)는 일정 시간 단위로 각각의 DB가 구축될 때, 무선 AP 리스트 및 GPS 시각 정보 DB의 특정 시간 단위에 포함된 GPS 시각 정보와 동일한 GPS 시각 정보를 포함하는 무선 신호의 수집 위치 정보 및 GPS 시각 정보 DB의 일정 시간 단위와 통합할 수 있다.
이와 같이, GPS 시각 정보를 기준으로 DB를 통합할 때, 무선 신호 수신 시각도 GPS 시각으로 변환하여 무선 신호의 수집 위치 정보와 무선 AP 리스트를 매칭시킨다.
이후, 데이터 통합부(235)는 생성된 무선 신호의 수집 위치 정보 및 무선 AP 리스트를 통신부(240)을 통해 위치 기반 서비스 서버(100)로 전송한다.
통신부(240)는 측위 인프라 정보 수집 장치(200)가 위치 기반 서비스 서버(100)와 유/무선 통신을 가능하게 하는 하나 이상의 모듈을 포함할 수 있다. 이때의 통신 방식으로 3GPP 통신 규격을 따르는 이동통신, WLAN(Wireless LAN), 와이맥스(Wimax), HSDPA(High Speed Downlink Packet Access) 등의 무선 통신 방식 또는 이더넷(Ethernet), xDSL(ADSL, VDSL), HFC(Hybrid Fiber Coaxial Cable), FTTC(Fiber to The Curb), FTTH(Fiber To The Home) 등의 유선 통신 방식이 이용될 수 있으며, 이들의 조합으로 구현될 수도 있다. 또한, 앞서 설명한 인프라 정보 수집부(210)에 통신부(240)가 포함되어 구현될 수도 있다.
상기 제어부(250)는 각 센싱부를 통해 인프라 정보를 수집하는 인프라 정보 수집부(210)와 위치를 측정하고 보정하는 위치 측정부(220), 그리고 그 외 다른 각종 기능 유닛들 간의 신호의 흐름을 제어할 수 있다. 보다 상세한 제어 알고리즘은 이하의 도면들에서 상세히 설명하도록 한다.
상기 전원부(260)는 상기 측위 인프라 정보 수집 장치가 가동될 수 있도록 전원을 공급하고, 상기 저장부(270)는 상기 인프라 정보 수집부(210) 또는 위치 측정부(220) 중 적어도 하나를 통해 획득된 측위 인프라 정보를 저장한다.
상기 지지부(280)는 물체의 기본틀이 기울어져도 자이로스코프를 정립 상태로 유지해주는 지지 유닛으로써, 운용 안정성을 위해 동적 수집시 발생하는 소음, 진동을 흡수하고 외부 충격을 견딜 수 있도록 해준다. 예를 들어, 상기 지지부(280)는 짐벌(Gimbal)로 구성될 수 있으며, 고무 재질의 바퀴(air wheel)로 구성될 수 있다.
상기 영상처리부(290)는 카메라 센싱부(211)를 통해 획득한 이미지 영상에 대해 영상 보정을 수행한다.
상기 신호 보정부(300)는 각 센싱부를 통해 수집되는 신호 자체의 고유 특성에 따라 각 단말로부터 수집되는 신호의 수집 패턴을 분석하여 모델링함으로써 신호를 보정한다.
도 3은 본 발명이 적용되는 일실시예로서, 영상 처리부(290)의 개략적인 내부 블록도를 나타낸다.
상기 영상 처리부(290)은 매개변수 추출 모듈(310), 필터링 모듈(320), 영상보정 모듈(330) 및 후처리부(340)로 구성될 수 있다.
렌즈를 사용하는 카메라는 대부분 직선이 곡선으로 휘어지는 문제를 가지고 있으며, 영상이 휘어진 중심으로부터 방사상으로 확장되거나 축소되는 현상이 발생하게 된다. 이러한 휘어짐 현상에 대한 보정이 제대로 이루어지지 않으면 3D 영상을 시청하는 경우나 디지털 이미지 분석시 심각한 문제가 야기될 수 있다.
이를 해결하기 위해서는 휘어짐 현상을 수학적으로 모델링하여 휘어짐 정도를 결정하는 매개변수를 추정하고 이를 역변환함으로써 보정을 수행할 수 있다. 그리고, 영상 내의 커브를 검출하고 이 중 3D 좌표 상에서 직선이 아닌 선들을 제 1 보정 그룹으로 정의하여 제거한 후 보정을 수행한다. 더 나아가, 본 발명의 일실시예에서는 3D 좌표 상에서 커브가 아님에도 불구하고 매개변수 추정에 방해가 되는 선들을 제 2 보정 그룹으로 정의하여 제거할 수 있다.
도 4 및 도 5는 본 발명이 적용되는 일실시예들로서, 도 4는 상기 제 1 보정 그룹과 상기 제 2 보정 그룹을 정의함으로써 영상 보정을 수행하는 방법을 설명하기 위한 좌표계를 나타내고, 도 5는 영상 보정을 위해 가중치 적용된 임계값 산출 과정을 설명하기 위한 좌표계를 나타낸다.
상기 도 4를 살펴보면, 기본 영상을 R이라 하고, 볼록 휘어짐 영상을 V, 오목 휘어짐 영상을 C라고 할 때, 중심점 A를 기준으로 휘어지지 않은 점의 좌표를 O =(X,Y)라 하고, 휘어진 점의 좌표를 Oc =(Xc,Yc)라 하면, 양 좌표 간의 관계는 아래 수학식 1 및 수학식 2와 같이 나타낼 수 있다. Gi는 영상의 휘어짐 정도를 반영하는 매개변수를 나타내고, Gi>0이면 볼록 휘어짐을 나타내고, Gi<0 오목 휘어짐을 나타낸다.
Figure 112015082706250-pat00002
Figure 112015082706250-pat00003
여기서, a는 영상의 중심점 A로부터 볼록 휘어짐 영상의 좌표 Oc까지의 거리를 나타내고, a는 아래 수학식 3과 같다.
Figure 112015082706250-pat00004
본 발명이 적용되는 일실시예로서, 상기 매개변수를 산출하는 방법을 설명하도록 한다.
매개변수 추출 모듈(310)은 먼저 영상 내에 존재하는 세그먼트를 서치하고, 상기 세그먼트 내의 각 픽셀의 변화율과 각도를 산출한다. 그리고 동일한 직선을 이루고 있는 픽셀들을 하나의 그룹으로 만듦으로써 세그먼트를 검출할 수 있다. 주어진 임계값보다 높은 변화율을 갖는 픽셀을 시작점으로 하여 기설정된 크기의 윈도우 내에 가장 큰 변화율을 갖는 픽셀을 하나의 그룹으로 설정하여 그 픽셀을 시작점으로 하여 다시 윈도우를 통해 다음 픽셀을 찾는다. 이때, 상기 기설정된 크기의 윈도우는 3x3, 4x4 또는 5x5 윈도우를 이용할 수 있다.
상기 과정을 통해 검출된 픽셀들로 구성된 그룹으로부터 세그먼트들을 연결시켜 커브를 형성할 수 있다. 이때, 두 세그먼트의 끝점 사이의 거리, 두 세그먼트 사이의 각도, 두 세그먼트의 수직거리를 산출하고, 상기 산출된 값들이 기설정된 임계값보다 작은 경우에는 상기 세그먼트들을 연결하여 하나의 선으로 간주할 수 있다.
상기 세그먼트들로 연결되어 이루어진 선 중 3D 좌표 상 커브로 간주되는 선은 제 1 보정 그룹으로 설정할 수 있고, 상기 제 1 보정 그룹은 영상 내에서 제거될 수 있다.
예를 들어, F 개의 커브들 중 하나의 타겟 라인을 Lm (m=1~M)이라 하고, Lm을 구성하는 Nm개의 픽셀들을 Pn = (Xn, Yn) (n=1~Nm) 이라 하면, Nm개의 픽셀들이 최대한 직선이 될 때의 매개변수 Gi를 구할 수 있다. 이렇게 산출된 Gi를 다른 커브들에도 적용하여 Pn을 구할 수 있다. Pn에 대해 직선과의 차이를 각 픽셀의 오차 En이라 정의하고 En 절대값이 기설정된 임계값 δm을 넘는 픽셀들이 하나의 커브에서 기설정된 퍼센티지를 초과하는 경우 이들을 제 1 보정 그룹으로 설정하고, 상기 제 1 보정 그룹을 영상 내에서 제거할 수 있다.
이러한 과정을 통해, 상기 제 1 보정 그룹이 제거된 선들 중 최대한 직선이 되게 하는 매개변수 Gi를 산출할 수 있게 된다.
필터링 모듈(320)은 3D 좌표 상에서 커브가 아님에도 불구하고 매개변수 산출시 에러 요소로 작용하는 선들을 제 2 보정 그룹으로 정의하여 필터링할 수 있다. 중심점 근처에 위치한 선들에 대해서는 임계값을 좀더 세밀하게 설정함으로써 매개변수가 적용되는 범위를 좁힐 수 있다. 예를 들어, 상기 도 5를 살펴보면, 각 픽셀들의 오차가 기설정된 임계값을 넘는지 판단할 때, 영상 중심에서 곡선 Lm에 이르는 거리에 따라 임계값에 가중치를 적용하여 제 2 보정 그룹에 해당하는지 여부를 판단할 수 있다.
영상 중심점 A에서 곡선 Lm에 이르는 거리는 직선 F에 내린 수선의 길이 am으로 정의할 수 있고, 가중치는 0과 1 사이의 범위로 정규화할 수 있다. 이때, am 은 아래 수학식 4와 같이 정의할 수 있다.
Figure 112015082706250-pat00005
정규화를 위한 상기 가중치가 0인 경우에는 am 이 0으로 선이 영상의 중심을 지날 때이고, 상기 가중치가 1인 경우는 am 이 영상의 중심에서 대각선 꼭지점까지의 거리일 때이다. 가중치를 적용한 새로운 임계값 δm_new 를 식으로 나타내면 아래 수학식 5와 같다.
Figure 112015082706250-pat00006
여기서, R은 영상 대각선의 길이를 나타내고, m = 1~M, M은 선의 개수를 나타내며, ψ는 사용자 파라미터이다.
상기와 같이 영상의 중심에서부터 선의 거리에 따라 임계값에 가중치를 줌으로써 새로운 임계값 δm_new를 산출할 수 있고, 이를 통해 보다 정확한 매개변수 Gi를 획득함으로써 보다 정확한 영상 보정이 가능하게 된다.
영상보정 모듈(330)은 상기와 같은 과정을 통해 획득된 매개변수를 이용하여 영상의 휘어짐 현상을 보정할 수 있다. 상기 영상보정 모듈(330)을 통해 보정된 영상은 후처리부(340)로 전송되며, 상기 후처리부(340)에서는 대상 영상의 고주파 성분에 기초하여 영상 처리 함수를 획득함으로써 영상 개선을 수행할 수 있다.
도 6 내지 도 7은 본 발명이 적용되는 일실시예들로서, 개활 환경에서의 이종 단말간 Wi-Fi 신호 수집 결과 및 이종 단말간 거리에 따른 신호세기 패턴을 나타낸다.
스마트폰 제조사별, Wi-Fi 무선통신 칩셋 제조사별 수신 신호 세기의 패턴을 분석하기 위해 개활 지역과 비개활 지역을 대상으로 동일한 시간대에서 거리의 변화로 인한 신호를 수집할 수 있다.
개활 환경에서의 이종 단말간 Wi-Fi 신호 수집
Wi-Fi 신호는 벽반사에 의한 다중경로 수신현상(Multi pass)에 의해 단말기는 다양한 패턴의 신호를 수신할 수 있다. 이러한 환경적인 요인은 다양한 실내환경에 따라 다르게 작용함으로 실제적으로 환경적인 요인을 통제하기에는 불가능에 가깝다. 환경적인 요인을 통제하고 제조사별 수신신호 강도 패턴을 분석하기 위해 반사를 최소화할 수 있는 개활 환경에서 이종 단말간 Wi-Fi 신호를 거리 변화에 따라 동시에 수집하고 분석할 수 있다.
예를 들어, 본 발명의 일실시예에서는 이기종 단말 Wi-Fi 신호 수집은 AP로부터 1m 거리의 지점을 최소 시작점으로 하고 이후 3m 간격을 두고 총 61m 까지 총 21개 지점을 각 단말기별 Wi-Fi 신호를 200회 수집하였다.
신호의 급격한 변화에 의한 과대 오차를 의한 캘리브레이션 모델의 왜곡을 최소화 하기 위해 과대 오차를 제거할 필요가 있다. 수집한 AP 중 시험 AP에 해당하는 MAC 주소의 신호 세기 정보를 거리별 신호 세기 평균, 분산, 표준 편차를 활용하여 1시그마 필터로 과대 오차를 제거한 평균 RSSI(Received Signal Strenth Indication, 이하 'RSSI'라 함) 값을 산정하였다.
상기 도 6은 개활 환경에서의 이종 단말간 Wi-Fi 신호 수집 결과를 나타낸다. AP와 단말간의 거리에 따른 신호세기를 살펴보면 21개 수집 지점별 분산의 정도가 다르지만 전체 평균 분산은 단말1이 1.464, 단말2가 1.721, 단말3이 1.382, 단말4가 1.641, 단말5가 0.740으로 전반적으로 안정적인 분산 정도를 가지고 있음을 확인할 수 있다.
한편, 최초 수집지점(1m) 에서의 평균 RSSI와 마지막 수집지점(61m)에서의 평균 RSSI차는 단말2가 9.368dbm으로 가장 작은 차를 가지고 있고 단말3이 18.897dbm으로 가장 큰 차를 가지고 있다. 이러한 결과에 기초할 때, 거리에 따른 신호 차이가 큰 단말3이 측위 결과가 좋다고 가정할 수 있다.
상기 도 7은 이종 단말간 거리에 따른 신호 세기 패턴을 나타낸다. 과대 오차가 제거된 거리에 따른 신호 세기의 패턴을 보면 단말기별 특정 수집지점에서 신호 세기가 불규칙한 패턴을 보이고 있지만 전반적으로 봤을 때 거리에 따라 신호 세기가 Log 함수와 같은 형태로 점점 작아지는 것을 볼 수 있다.
AP와 단말기 간 거리가 52m 지점 이후에서는 모든 단말기가 이전 수집지점에 비해 더 커지는 패턴을 보이고 있는데 이는 신호 파형, 벽반사 등과 같은 특정한 조건에 의해 형성될 수 있다.
이에 기초할 때, 52m 이후 수집결과는 캘리브레이션 모델링에 왜곡된 정보를 주는 것으로 예상되므로 1~49m 구간 내에서의 수집데이터에 기초하여 캘리브레이션 모델링을 수행할 수 있다.
도 8 내지 도 9는 본 발명이 적용되는 일실시예들로서, 비개활 환경에서의 이종 단말간 Wi-Fi 신호 수집 결과 및 이종 단말간 거리에 따른 신호세기 패턴을 나타낸다.
비개활환경에서의 이종 단말간 Wi-Fi 신호 수집
실내무선환경에서의 다양한 건물구조, 배치 등에 의해 신호의 불규칙성을 통제할 수 없는 이유로 개활환경에 대한 신호분석을 수행하였다. 하지만 Wi-Fi 측위는 실외에서 보다는 실내에서의 활용도가 높은 측위 방식으로 실제 실내무선환경에서의 신호에 대한 분석을 통해 측위 정확도를 검증할 필요가 있다. 이에 복도환경에서의 Wi-Fi 신호를 거리에 따라 이종 단말기에서 받아오는 신호를 수집하고 분석하여, 개활 환경에서의 캘리브레이션(Calibration) 변수와 비개활 환경에서의 캘리브레이션(Calibration) 변수를 적용한 측위결과를 비교하도록 한다.
예를 들어, 본 발명의 일실시예에서는, 비개활 환경에서의 이기종 단말 Wi-Fi 신호 수집은 AP로부터 1m 거리의 지점을 최소 시작점으로 하고 이후 2m 간격을 두고 총 35m 까지 총 18개 지점을 각 단말기별 Wi-Fi 신호를 200회 수집하였다.
개활 환경에서와 동일하게 신호의 급격한 변화에 대한 캘리브레이션 모델의 왜곡을 최소화 하기 위해 과대 오차를 제거하였으며, 이에 대한 MAC 주소의 신호세기 정보를 거리별 신호 세기 평균, 분산, 표 준편차를 활용하여 1시그마 필터로 과 대오차를 제거한 평균 RSSI 값을 산정하였다.
상기 도 8은 개활 환경에서의 이종 단말간 Wi-Fi 신호 수집 결과를 나타낸다. 비개활 환경에서 단말1이 4.176, 단말2가 4.197, 단말3이 3.366, 단말4가 2.290, 단말5가 2.321으로 개활환경에서 보다 불안정적인 분산 정도를 가지고 있어 캘리브레이션 모델에 대한 신뢰성이 개활환경에서의 캘리브레이션 모델보다 비교적 떨어지는 것으로 확인된다.
최초 수집 시점과 종점 간의 신호차는 개활 환경에서와 마찬가지고 단말3이 29.896dbm으로 가장 큰차이를 보여주고 있지만 개활 환경에서 보다 짧은 거리임에도 불구하고 개활 환경에서 신호차가 18.897dbm에 비해 10dbm 정도 더 큰 차이를 보여주고 있다.
상기 도 9는 이종 단말간 거리에 따른 신호 세기 패턴을 나타낸다. 개활 환경에서와 동일하게 비개활환경에서도 전반적으로 거리에 따라 신호세기가 Log함수와 같은 형태로 점점 작아지는 것을 확인할 수 있다. 그러나, 수집 종료 지점으로 갈수록 벽과 가까워짐에 따라 신호의 패턴이 불규칙해지는 것으로 확인할 수 있다.
도 10은 본 발명이 적용되는 실시예로써, 신호 보정부(300)의 캘리브레이션 모델링을 설명하기 위한 흐름도를 나타낸다.
본 발명에서는, 이종단말기간 Wi-Fi 신호의 조정을 위해 개활환경(실외)과 비개활환경(실내)에서 이종단말기간 신호를 수집하고, 이에 대해 거리에 따른 캘리브레이션 모델(Log 함수)와 시간에 대한 캘리브레이션 모델(1차 함수)을 결정하는 방법을 제공하고자 한다.
본 발명의 실시예에서는, 측위 정확도 평가를 위해 단말4를 기준 단말(Reference Device, 이하 'RD'라 함)로 설정하고, 나머지 단말들 4개, 즉 단말1, 단말2, 단말3, 단말5를 테스트 단말(Test Device, 이하 'TD'라 함)로 하기로 한다.
Log 함수 캘리브레이션 모델링
TD와 RD 에서의 거리에 따른 신호세기 모델함수는 다음 수학식 6 및 수학식 7과 같이 표현할 수 있다.
Figure 112015082706250-pat00007
Figure 112015082706250-pat00008
여기서, yt는 TD에서 수신한 RSSI 값, xt는 TD와 AP간의 거리(m), at는 TD 모델 함수의 스케일 변수, bt는 TD 모델 시프트 변수이며, 동일하게 yr는 RD에서 수신한 RSSI 값, xr는 TD와 AP간의 거리(m), ar는 TD 모델 함수의 스케일 변수, br는 TD 모델 시프트 변수이다.
신호를 받는 통제요소가 거리이기 때문에 TD에서 받은 신호 세기 yt에 해당하는 AP와의 거리xt는 RD와 AP의 거리 xr에 해당하는 RD의 신호세기 yr로 조정하면 된다.
이를 식으로 표현하면 다음 수학식 8과 같다.
Figure 112015082706250-pat00009
상기 수학식 8을 정리하면 다음 수학식 9와 같다.
Figure 112015082706250-pat00010
결국 RD에 대한 log함수 캘리브레이션 모델은 다음 수학식 10과 같다.
Figure 112015082706250-pat00011
여기서, yr는 TD에서 RD로 캘리브레이션된 RSSI값, ar은 RD 모델함수의 스케일변수, at는 TD 모델 함수의 스케일 변수, br은 RD 모델함수의 시프트 변수, bt는 TD 모델함수 시프트 변수이며, yt는 TD에서 수신한 RSSI 값이다.
1차 함수 캘리브레이션 모델링
거리에 따른 캘리브레이션 모델링은 거리 변수가 이용될 수 있다. 거리 변수를 제어하기 위해 동시간에 따라 각 단말기의 RSSI가 어떻게 분포되었는지 확인해 볼 필요가 있다.
TD와 RD 에서의 시간에 따른 신호세기 1차 함수 캘리브레이션 모델 함수는 다음 수학식 11과 같이 표현할 수 있다.
Figure 112015082706250-pat00012
여기서 yr는 TD에서 RD로 캘리브레이션된 RSSI값, at는 TD 모델 함수의 스케일 변수, bt는 TD 모델 시프트 변수이며, xr는 TD에서 수신한 RSSI 값이다.
개활환경에서의 이종 단말간 Wi-Fi 신호 캘리브레이션 모델링
개활환경은 실내환경에서 Wi-Fi 신호에 영향을 줄 수 있는 요소를 최소화하기 위한 환경(실외)으로 AP에서 보내는 신호를 단말기에서 순수하게 수신하는 정보를 활용하여 캘리브레이션 모델을 구축하고자 한다.
수집지점과 단말기간 1~49m 까지 총 17개 구간에 대해 상태 모델은 y=aln(x)+b로 하고 최소제곱법(Least square fitting)을 적용하여 모델링할 수 있다.
개발 환경에서 Log 함수 캘리브레이션 모델의 상태 변수는 다음 표 1과 같다.
구분 a b R2 비고
단말1 -4.588 -42.912 0.5988 TD
단말2 -7.833 -42.715 0.8126 TD
단말3 -7.201 -29.638 0.7982 TD
단말4 -4.934 -41.715 0.6266 RD
단말5 -4.814 -32.907 0.6445 TD
개활환경에서 각 단말기간 Log 함수 캘리브레이션 모델의 상태 변수값을 살펴보면, 스케일 변수인 a값의 절대값이 크면 거리에 따른 신호분포가 크다는 의미를 나타내고 쉬프트 변수인 b의 절대값이 크면 클수록 AP와 가장 가까운 거리에서의 신호값이 약하게 기록된다는 의미를 나타낸다.
단말2와 단말3의 스케일변수가 다른 기종에 비해 큰 것으로 보아 거리에 따른 신호의 분포가 넓게 퍼져 있어 수신 신호에 대한 캘리브레이션된 신호의 변화가 클 것으로 예상되며, 단말1과 단말5의 경우는 비교적 변화가 적을 것으로 예상할 수 있다.
비개활 환경에서의 이종 단말간 Wi-Fi 신호 캘리브레이션 모델링
본 발명에서, 비개활 환경은 실내환경에서 Wi-Fi 신호에 영향을 줄 수 있는 요소를 고려 하기 위한 실내환경으로 벽반사에 의한 멀티패스 등이 고려된 상태에서 캘리브레이션 모델을 구축할 수 있다.
비개활 환경에서 Log 함수 캘리브레이션 모델의 상태 변수는 다음 표 2와 같다.
구분 a b R2 비고
단말1 -3.616 -42.250 0.5291 TD
단말2 -4.553 -42.556 0.5047 TD
단말3 -5.373 -30.207 0.6182 TD
단말4 -4.802 -33.988 0.6507 RD
단말5 -4.251 -32.073 0.6630 TD
비개활 환경에서 각 단말기간 Log 함수 캘리브레이션 모델의 상태 변수값을 살펴보면, 개활 환경과 비교하여 스케일 변수 a가 대체적으로 낮아 거리에 따른 신호분포 정도가 작아 캘리브레이션된 신호의 변화가 작을 것으로 예상할 수 있다.
수집된 신호 분포와 캘리브레이션 모델의 상관계수는 개활 환경에 비해 비교적 고르지만 전반적으로 낮은 상관관계를 가지고 있음을 확인할 수 있다.
이상에서 설명된 실시예들은 본 발명의 구성요소들과 특징들이 소정 형태로 결합된 것들이다. 각 구성요소 또는 특징은 별도의 명시적 언급이 없는 한 선택적인 것으로 고려되어야 한다. 각 구성요소 또는 특징은 다른 구성요소나 특징과 결합되지 않은 형태로 실시될 수 있다. 또한, 일부 구성요소들 및/또는 특징들을 결합하여 본 발명의 실시예를 구성하는 것도 가능하다. 본 발명의 실시예들에서 설명되는 동작들의 순서는 변경될 수 있다. 어느 실시예의 일부 구성이나 특징은 다른 실시예에 포함될 수 있고, 또는 다른 실시예의 대응하는 구성 또는 특징과 교체될 수 있다. 특허청구범위에서 명시적인 인용 관계가 있지 않은 청구항들을 결합하여 실시예를 구성하거나 출원 후의 보정에 의해 새로운 청구항으로 포함시킬 수 있음은 자명하다.
본 발명에 따른 실시예는 다양한 수단, 예를 들어, 하드웨어, 펌웨어(firmware), 소프트웨어 또는 그것들의 결합 등에 의해 구현될 수 있다. 하드웨어에 의한 구현의 경우, 본 발명의 일 실시예는 하나 또는 그 이상의 ASICs(application specific integrated circuits), DSPs(digital signal processors), DSPDs(digital signal processing devices), PLDs(programmable logic devices), FPGAs(field programmable gate arrays), 프로세서, 콘트롤러, 마이크로 콘트롤러, 마이크로 프로세서 등에 의해 구현될 수 있다.
펌웨어나 소프트웨어에 의한 구현의 경우, 본 발명의 일 실시예는 이상에서 설명된 기능 또는 동작들을 수행하는 모듈, 절차, 함수 등의 형태로 구현될 수 있다. 소프트웨어 코드는 메모리에 저장되어 프로세서에 의해 구동될 수 있다. 상기 메모리은 상기 프로세서 내부 또는 외부에 위치하여, 이미 공지된 다양한 수단에 의해 상기 프로세서와 데이터를 주고 받을 수 있다.
본 발명은 본 발명의 정신 및 필수적 특징을 벗어나지 않는 범위에서 다른 특정한 형태로 구체화될 수 있음은 당업자에게 자명하다. 따라서, 상술한 상세한 설명은 모든 면에서 제한적으로 해석되어서는 아니 되고 예시적인 것으로 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 첨부된 청구항의 합리적 해석에 의해 결정되어야 하고, 본 발명의 등가적 범위 내에서의 모든 변경은 본 발명의 범위에 포함된다.

Claims (8)

  1. 영상 측위 지원을 위한　측위 인프라 정보를 수집하는 장치에 있어서,
    인프라 정보 수집을 위한 센서를 통해 복수개의 단말의 무선 신호를 수신하는 인프라 정보 수집부;
    상기 장치의 수집 위치, 이동 거리 및 자세 정보를 측정하는 위치 측정부;
    각 센싱부를 통해 수집되는 신호의 고유 특성에 따라 각 단말로부터 수집되는 신호의 수집 패턴을 분석하여 모델링을 수행하는 신호 보정부; 및
    상기 인프라 정보 수집부, 상기 위치 측정부 및 상기 신호 보정부 간 신호의 흐름을 제어하는 제어부
    를 포함하되,
    상기 신호 보정부는 신호 보정을 수행하고자 하는 타겟 단말과 액세스 포인트 간의 거리에 따른 제 1 신호세기 모델함수를 결정하고, 상기 제 1 신호세기 모델함수에 기초하여, 상기 복수개의 단말 중 기설정된 기준이 되는 단말과 액세스 포인트 간의 거리에 따른 제 2 신호세기 모델함수를 산출하고, 상기 제 1 신호세기 모델함수 및 상기 제 2 신호세기 모델함수 간의 상관 관계에 기초하여, 상기 기준 단말에 대한 로그 함수 캘리브레이션 모델 함수를 산출하며, 상기 산출된 로그 함수 캘리브레이션 모델 함수를 이용하여 수신된 무선 신호를 보정하는 것을 특징으로 하는 측위 인프라 정보 수집장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 인프라 정보 수집부는 카메라 센싱부, Wi-Fi 센싱부, 지자기 센싱부 및 블루투스 센싱부 중 적어도 하나를 포함하며,
    상기 카메라 센싱부는 전방위 카메라 센서로 상기 장치가 이동하는 경로에 따라 전방위로 촬영을 수행하여 이미지 영상을 획득하고, 상기 Wi-Fi 센싱부는 Wi-Fi 정보 수집 센서를 통해 Wi-Fi 신호를 수집하고, 상기 지자기 센싱부는 지자기 수집 센서를 통해 지자기 신호를 수집하며, 상기 블루투스 센싱부는 저전력 블루투스 센서를 통해 저전력 블루투스 신호를 수집하는 것을 특징으로 하는 측위 인프라 정보 수집장치.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 위치 측정부는 GPS 신호 수신부, INS(Inertial navigation system) 센싱부, DMI(Distance Measuring Instrument) 측정부 및 GPS/INS 통합부 중 적어도 하나를 포함하며,
    GPS 신호 수신부는 상기 장치의 절대 위치를 수신하고, 상기 INS 센싱부는 가속도 및 자세 정보를 측정하고, 상기 DMI 측정부는 상기 장치 이동 거리를 측정하고, 상기 GPS/INS 통합부는 상기 GPS 신호 수신부, INS 센서부 및 DMI 측정부에서 측정된 정보를 통합하여 보정된 수집 위치를 결정하는 것을 특징으로 하는 측위 인프라 정보 수집장치.
  4. 삭제
  5. 제1항에 있어서,
    상기 측위 인프라 정보 수집장치는, 상기 장치의 자이로스코프를 정립 상태로 유지해주는 짐벌(Gimbal)을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 측위 인프라 정보 수집장치.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 측위 인프라 정보 수집장치는, 상기 측위 인프라 정보 수집장치의 전원을 공급하고, 수집 시간을 유지하는 전원부(power supply)를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 측위 인프라 정보 수집장치.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 측위 인프라 정보 수집장치는, 상기 인프라 정보 수집부로부터 획득된 인프라 정보 및 상기 위치 측정부로부터 획득된 위치 정보, 가속도 정보, 이동 거리 정보 및 자세 정보를 저장하는 저장부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 측위 인프라 정보 수집장치.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 측위 인프라 정보 수집장치는, 카메라 센싱부로부터 획득된 영상을 보정하는 영상 처리부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 측위 인프라 정보 수집장치.
KR1020150120026A 2015-08-26 2015-08-26 영상 측위 지원을 위한 측위 인프라 db 수집 장치 KR101691302B1 (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020150120026A KR101691302B1 (ko) 2015-08-26 2015-08-26 영상 측위 지원을 위한 측위 인프라 db 수집 장치

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020150120026A KR101691302B1 (ko) 2015-08-26 2015-08-26 영상 측위 지원을 위한 측위 인프라 db 수집 장치

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR101691302B1 true KR101691302B1 (ko) 2016-12-29

Family

ID=57736417

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020150120026A KR101691302B1 (ko) 2015-08-26 2015-08-26 영상 측위 지원을 위한 측위 인프라 db 수집 장치

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR101691302B1 (ko)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101856151B1 (ko) * 2017-05-17 2018-05-10 (주)지오투정보기술 실내 측위 인프라 정보 수집을 위한 포터블 수집 장치
KR20180113407A (ko) * 2017-04-06 2018-10-16 명지대학교 산학협력단 멀티센서 기반의 웨어러블 실내공간정보 구축시스템

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101217770B1 (ko) * 2012-01-25 2013-01-02 한국과학기술원 단말기의 추정위치 보정장치 및 보정방법
KR20130089136A (ko) * 2012-02-01 2013-08-09 한국전자통신연구원 실내 수집 위치와 이종 인프라 측정정보를 수집하는 장치 및 방법
KR20140089263A (ko) * 2013-01-04 2014-07-14 (주)휴빌론 WPS(WI-FI positioning system)를 이용한 PDR(pedestrian dead reckoning) 측위 보정방법 및 시스템

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101217770B1 (ko) * 2012-01-25 2013-01-02 한국과학기술원 단말기의 추정위치 보정장치 및 보정방법
KR20130089136A (ko) * 2012-02-01 2013-08-09 한국전자통신연구원 실내 수집 위치와 이종 인프라 측정정보를 수집하는 장치 및 방법
KR20140089263A (ko) * 2013-01-04 2014-07-14 (주)휴빌론 WPS(WI-FI positioning system)를 이용한 PDR(pedestrian dead reckoning) 측위 보정방법 및 시스템

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
김주영 외 4명, 한국통신학회 종합 학술 발표회 논문집(하계) 2015, 2015.06, 1091-1092 (2 pages) *

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20180113407A (ko) * 2017-04-06 2018-10-16 명지대학교 산학협력단 멀티센서 기반의 웨어러블 실내공간정보 구축시스템
KR101982822B1 (ko) * 2017-04-06 2019-05-29 명지대학교 산학협력단 멀티센서 기반의 웨어러블 실내공간정보 구축시스템
KR101856151B1 (ko) * 2017-05-17 2018-05-10 (주)지오투정보기술 실내 측위 인프라 정보 수집을 위한 포터블 수집 장치

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US9506761B2 (en) Method and apparatus for indoor position tagging
US9980246B2 (en) Systems and methods for using three-dimensional location information to improve location services
CN107111641B (zh) 用于更新定位数据的数据库的定位估计
US8666432B2 (en) Method and system for indoor RF mapping
US20180025500A1 (en) Method of tracking one or more mobile objects in a site and a system employing same
US9121922B2 (en) Access point location identification methods and apparatus based on absolute and relative harvesting
US20180091939A1 (en) Geofenced access point measurement data collection
US10349286B2 (en) System and method for wireless positioning in wireless network-enabled environments
US20160066157A1 (en) Method and apparatus for real-time, mobile-based positioning according to sensor and radio frequency measurements
CN105021187B (zh) 低功耗室外定位方法
KR101623617B1 (ko) 이기종 단말에서 수집된 정보로부터 무선네트워크 요소의 위치 추정 시 보상 방법 및 장치
US20110163917A1 (en) Method and system for antenna orientation compensation for power ranging
CN104535064A (zh) 一种Wi-Fi指纹辅助的室内移动终端惯性导航方法
KR101286169B1 (ko) 무선 통신 단말의 위치 측정 장치, 위치 측정 방법 및 핑거프린트 정보 수집 방법, 핑거프린트 서버 및 그의 위치 제공 방법
CN108450060B (zh) 基于wi-fi接入点的定位方法、设备
US10993204B2 (en) Systems and methods for determining if a receiver is inside or outside a building or area
KR20210015915A (ko) 센서 교정 및 위치 결정을 위한 시스템 및 그 방법
US10382892B2 (en) Bluetooth device locator
JP2014505241A (ja) 位置決定方法
US20190349467A1 (en) Calibration of Measurement Bias of a Barometric Sensor in a Wireless Terminal
WO2011064302A1 (en) Apparatus and method for determining a correspondence of a position with a reference position
CN106199498A (zh) 定位辅助方法及其电子移动装置
KR101879861B1 (ko) 실내 측위 정확도를 향상시키기 위한 와이파이 신호 캘리브레이션을 수행하는 방법 및 장치
KR101691302B1 (ko) 영상 측위 지원을 위한 측위 인프라 db 수집 장치
CN107003128A (zh) 无线定位系统、无线定位终端以及地点信息发送装置

Legal Events

Date Code Title Description
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant
FPAY Annual fee payment

Payment date: 20191010

Year of fee payment: 4