KR101730269B1 - 실내 디바이스 위치를 추정하는 방법 - Google Patents

실내 디바이스 위치를 추정하는 방법 Download PDF

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Abstract

실내 디바이스 위치를 추정하는 방법은 실내에서 출발점부터 이동하는 단말이 센서를 이용하여 상기 출발점을 기준으로 상기 단말의 위치를 측정하는 단계, 상기 단말이 근거리 통신을 통해 상기 실내에 위치하는 디바이스로부터 신호를 수신하는 단계, 상기 단말이 상기 디바이스로부터 신호를 수신하는 복수의 제1 위치 및 상기 복수의 제1 위치에서의 신호의 세기를 저장하는 단계, 상기 단말 또는 컴퓨팅 장치가 상기 복수의 제1 위치 중 해당 위치에서 신호의 세기가 기준값 이상인 위치 또는 신호의 세기 순서로 상위 기준 범위에 포함되는 복수의 제2 위치에 대한 중심점을 결정하는 단계 및 상기 단말 또는 상기 컴퓨팅 장치가 상기 복수의 제1 위치 각각에 대해 상기 제1 위치와 상기 중심점 사이의 거리를 변수로 삼는 확률 분포 모델을 이용하여 상기 디바이스에 대한 추정 위치를 결정하는 단계를 포함한다.

Description

실내 디바이스 위치를 추정하는 방법{LOCATION ESTIMATION METHOD FOR INDOOR DEVICE}
이하 설명하는 기술은 실내에 위치하는 디바이스에 대한 위치 추정 기법에 관한 것이다.
최근 스마트홈 분야 등에서 일정한 통신이 가능한 다양한 실내 디바이스들이 등장하고 있다. 나아가 IoT 환경에서 빌딩 등과 같은 구조물 내에 배치되는 다양한 IoT 디바이스들이 등장하고 있다. 실내에 위치하는 디바이스에 대한 제어 또는 사용자 인터페이스 제공을 위해서는 디바이스에 대한 위치 측위가 필요하다. 실내 디바이스의 위치 측위를 위한 다양한 연구가 진행되고 있다.
N.B. Priyantha, H. Balakrishnan, E. Demaine, and S. Teller, "Anchor-Free Distributed Localization in Sensor Networks," MIT Technical Report no. 892, Apr. 2003. C. Taylor and A.R.J. Bachrach, "Simultaneous Localization, Calibration, and Tracking in an ad Hoc Sensor Network," Proc. Fifth IEEE/ACM Int’l Conf. Information Processing in Sensor Networks (IPSN), Apr. 2006.
이하 설명하는 기술은 실내에서 사용자가 소지하는 단말을 이용하여 실내에 위치하는 디바이스에 대한 위치 측위를 하는 기법을 제공하고자 한다. 이하 설명하는 기술은 실내 디바이스를 활용한 다양한 위치 기반 서비스를 제공할 수 있는 기반 정보를 제공하고자 한다.
실내 디바이스 위치를 추정하는 방법은 실내에서 출발점부터 이동하는 단말이 센서를 이용하여 상기 출발점을 기준으로 상기 단말의 위치를 측정하는 단계, 상기 단말이 근거리 통신을 통해 상기 실내에 위치하는 디바이스로부터 신호를 수신하는 단계, 상기 단말이 상기 디바이스로부터 신호를 수신하는 복수의 제1 위치 및 상기 복수의 제1 위치에서의 신호의 세기를 저장하는 단계, 상기 단말 또는 컴퓨팅 장치가 상기 복수의 제1 위치 중 해당 위치에서 신호의 세기가 기준값 이상인 위치 또는 신호의 세기 순서로 상위 기준 범위에 포함되는 복수의 제2 위치에 대한 중심점을 결정하는 단계 및 상기 단말 또는 상기 컴퓨팅 장치가 상기 복수의 제1 위치 각각에 대해 상기 제1 위치와 상기 중심점 사이의 거리를 변수로 삼는 확률 분포 모델을 이용하여 상기 디바이스에 대한 추정 위치를 결정하는 단계를 포함한다.
다른 측면에서 실내 디바이스 위치를 추정하는 방법은 실내에서 출발점부터 이동하는 단말이 센서를 이용하여 상기 출발점을 기준으로 상기 단말의 위치를 측정하는 단계, 상기 단말이 근거리 통신을 통해 상기 실내에 위치하는 디바이스로부터 신호를 수신하는 단계, 상기 단말이 상기 디바이스로부터 신호를 수신하는 복수의 제1 위치 및 상기 복수의 제1 위치에서의 신호의 세기를 저장하는 단계, 상기 단말 또는 컴퓨팅 장치가 상기 복수의 제1 위치 중 해당 위치에서 신호의 세기가 기준값 이상인 위치 또는 신호의 세기 순서로 상위 기준 범위에 포함되는 복수의 제2 위치에 대한 중심점을 결정하는 단계, 상기 단말 또는 컴퓨팅 장치가 상기 실내의 맵 정보를 확보하고, 상기 실내에서 상기 중심점의 위치에 따라 가상의 위치를 생성하고, 상기 복수의 제1 위치 및 상기 가상의 위치를 포함하는 복수의 샘플 위치를 결정하는 단계, 및 상기 단말 또는 상기 컴퓨팅 장치가 상기 복수의 샘플 위치 각각에 대해 상기 샘플 위치와 상기 중심점 사이의 거리를 변수로 삼는 확률 분포 모델을 이용하여 상기 디바이스에 대한 추정 위치를 결정하는 단계를 포함한다.
또 다른 측면에서 실내 디바이스 위치를 추정하는 방법은 실내에서 출발점부터 이동하는 단말이 센서를 이용하여 상기 출발점을 기준으로 상기 단말의 위치를 측정하는 단계, 상기 단말이 근거리 통신을 통해 상기 실내에 위치하는 디바이스로부터 신호를 수신하는 단계, 상기 단말이 상기 디바이스로부터 신호를 수신하는 복수의 위치 중 신호의 세기가 기준값 이상거나 또는 신호의 세기 순서로 상위 기준 범위에 포함되는 복수의 제1 위치 및 상기 복수의 제1 위치에서의 신호의 세기를 저장하는 단계, 상기 단말 또는 컴퓨팅 장치가 상기 복수의 제1 위치에 대한 중심점을 결정하는 단계 및 상기 단말 또는 상기 컴퓨팅 장치가 상기 복수의 제1 위치 각각에 대해 상기 제1 위치와 상기 중심점 사이의 거리를 변수로 삼는 확률 분포 모델을 이용하여 상기 디바이스에 대한 추정 위치를 결정하는 단계를 포함한다.
또 다른 측면에서 실내 디바이스 위치를 추정하는 방법은 컴퓨팅 장치가 실내에서 출발점부터 이동하는 단말이 출발점을 기준으로 단말의 위치를 측정하면서 상기 실내에 위치하는 디바이스로부터 신호를 수신한 복수의 위치 및 상기 복수의 위치에서의 신호의 세기를 획득하는 단계, 상기 컴퓨팅 장치가 상기 복수의 위치 중 해당 위치에서 신호의 세기가 기준값 이상이거나 또는 신호의 세기 순서로 상위 기준 범위에 포함되는 위치인 복수의 기준 위치에 대한 중심점을 결정하는 단계 및 상기 컴퓨팅 장치가 상기 복수의 위치 각각에 대해 상기 위치와 상기 중심점 사이의 거리를 변수로 삼는 확률 분포 모델을 이용하여 상기 디바이스에 대한 추정 위치를 결정하는 단계를 포함한다.
이하 설명하는 기술은 별도의 추가적인 설비 없이 사용자가 소지하는 단말을 이용하여 실내에 위치하는 통신 가능한 디바이스의 위치를 추정할 수 있다. 이하 설명하는 기술은 실내에 무선 AP가 설치되지 않은 환경에서도 실내 디바이스에 대한 위치 추정을 할 수 있다. 예컨대, 이하 설명하는 기술을 기반으로 빌딩, 지하상가, 쇼핑몰, 공장 등과 같은 실내 환경에서도 다양한 위치기반 서비스를 제공할 수 있다.
도 1은 가전기기가 배치된 댁내의 구조 및 단말이 이동하면서 디바이스의 신호를 수신하는 과정에 대한 예이다.
도 2는 실내 디바이스 위치를 추정하는 방법에 대한 순서도의 예이다.
도 3은 실내 디바이스 위치를 추정하는 방법에 대한 순서도의 다른 예이다.
도 4는 단말과 컴퓨팅 장치에서 실내 디바이스 위치를 추정하는 동작에 대한 예이다.
도 5는 디바이스의 신호를 수신한 복수의 위치 및 중심점에 대한 예이다.
도 6은 벽 및 코너 근처에서 디바이스의 신호를 수신한 위치를 가공하여 샘플 위치를 추가하는 예이다.
도 7은 샘플 위치에 대한 인접 샘플 위치 및 위치 정보 테이블에 대한 예이다.
도 8은 디바이스의 신호를 수신한 위치에 대한 그리드 가중치 맵에 대한 예이다.
도 9는 그리드 가중치 맵에 대한 확률 분포를 나타내는 그래프의 예이다.
도 10은 그리드 가중치 맵에 대한 3차원 확률 분포를 나타내는 그래프의 예이다.
이하 설명하는 기술은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 이하 설명하는 기술을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 이하 설명하는 기술의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
제1, 제2, A, B 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 해당 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되지는 않으며, 단지 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 이하 설명하는 기술의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다. 및/또는 이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다.
본 명세서에서 사용되는 용어에서 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 해석되지 않는 한 복수의 표현을 포함하는 것으로 이해되어야 하고, "포함한다" 등의 용어는 설시된 특징, 개수, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 의미하는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 개수, 단계 동작 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
도면에 대한 상세한 설명을 하기에 앞서, 본 명세서에서의 구성부들에 대한 구분은 각 구성부가 담당하는 주기능 별로 구분한 것에 불과함을 명확히 하고자 한다. 즉, 이하에서 설명할 2개 이상의 구성부가 하나의 구성부로 합쳐지거나 또는 하나의 구성부가 보다 세분화된 기능별로 2개 이상으로 분화되어 구비될 수도 있다. 그리고 이하에서 설명할 구성부 각각은 자신이 담당하는 주기능 이외에도 다른 구성부가 담당하는 기능 중 일부 또는 전부의 기능을 추가적으로 수행할 수도 있으며, 구성부 각각이 담당하는 주기능 중 일부 기능이 다른 구성부에 의해 전담되어 수행될 수도 있음은 물론이다.
또, 방법 또는 동작 방법을 수행함에 있어서, 상기 방법을 이루는 각 과정들은 문맥상 명백하게 특정 순서를 기재하지 않은 이상 명기된 순서와 다르게 일어날 수 있다. 즉, 각 과정들은 명기된 순서와 동일하게 일어날 수도 있고 실질적으로 동시에 수행될 수도 있으며 반대의 순서대로 수행될 수도 있다.
이하 설명하는 기술은 실내에 위치하는 각종 디바이스(device)에 대한 위치를 측위하기 위한 기법이다. 사용자가 단말(예컨대, 스마트폰)을 소지하고, 실내를 이동하면서 통신이 가능한 디바이스로부터 신호를 수신한다. 단말은 디바이스로부터 신호를 수신한 위치 및 해당 위치에서의 신호의 세기를 저장한다. 단말은 적어도 하나의 디바이스로부터 신호를 수신한다. 단말이 디바이스와 통신이 가능한 커버리지에서 이동하면 이동하는 위치마다 디바이스로부터 신호를 수신할 수 있다. 따라서 단말은 하나의 디바이스로부터도 복수의 위치에서 신호를 수신할 수 있다.
디바이스는 단말과 통신이 가능한 각종 장치를 의미한다. 따라서 디바이스는 기본적으로 적어도 근거리 통신이 가능한 장치여야 한다. 예컨대, 디바이스는 IoT 시스템에서 사용하는 각종 센서 장치, 스마트 홈 환경에서 사용되는 댁내 가정 기기, 건물 내부에 위치하는 CCTV, PC, AP(access point) 장치 등을 포함한다. 단말은 디바이스와 통신하고, 일정한 정보를 저장하는 장치를 의미한다. 예컨대, 단말은 스마트폰, 태블릿 PC, 노트북 등과 같은 장치를 포함한다.
단말과 디바이스는 주로 근거리 통신을 통해 신호를 주고 받는다. 예컨대, 단말과 디바이스는 Wi-Fi, RFID, Zigbee, NFC, Bluetooth 등 다양한 근거리 무선 통신 프로토콜을 사용하여 신호를 주고 받을 수 있다.
도 1은 가전기기가 배치된 댁내의 구조 및 단말이 이동하면서 디바이스의 신호를 수신하는 과정에 대한 예이다. 도 1은 가정과 같은 실내 구조에서 가전 기기와 같은 디바이스가 배치된 상태를 도시한다. 도 1은 댁내 구조의 평면도에 두 개의 가전기기(50A 및 50B)와 이동하는 단말(10)을 도시하였다. 도 1은 일정한 xy 평면을 예로 도시하였고, 위치를 xy 평면 상의 좌표로 도시하였다. TV(50A)의 위치는 (xx1, yy1)이고, 세탁기(50B)의 위치는 (xx2, yy2)이다.
댁내의 구조를 기준으로 가전기기가 배치된 위치를 확인하기 위해서는 댁내의 구조를 나타내는 정보(도면 등)가 제공되어야 한다. 댁내 구조 정보는 사용자 단말(10)이 확보하거나 별도의 서버 등으로부터 전송받을 수 있을 것이다.
단말(10)은 이동하면서 자신의 위치를 추적할 수 있어야 한다. 스마트폰과 같은 단말은 가속도 센서, 자이로스코프 센서, 자기력 센서, GPS 센서와 같은 다양한 센서를 내장하고 있다. GPS 센서를 사용하면 실외에서 위치 측위가 가능하지만, 실내에서는 GPS 신호 전달이 어려울 수 있다. 따라서 일정한 출발점(기준좌표)을 시작으로 사용자 단말(10)이 이동하는 위치를 기록하는 방법을 사용하는 것이 바람직하다. 예컨대, 가속도 센서 또는 자이로스코프 센서 등을 사용하면 단말이 평면상에서 상대적으로 어떤 위치에 있는지를 파악할 수 있다. 도 1은 출입문 근처의 출발점(x0,y0)부터 단말이 이동하는 경로를 추적하는 예이다. 따라서 출발점은 사전에 설정되어야 하고, 단말은 출발점을 기준으로 자신의 상대적인 위치를 측정해야 한다.
실내에서 단말(10)이 자신의 위치를 측정하는 기법은 다양할 수 있다. 예컨대, 스마트폰은 실외에서 GPS를 이용하여 사용자의 발걸음 폭에 해당하는 거리를 측정하고, 이를 기반으로 실내에서 내장된 센서를 이용하여 이동 방향 및 발걸음 수에 따른 이동 거리를 추정할 수 있다.
단말(10)은 근거리 무선 통신을 이용하여 디바이스로부터 신호를 수신한다. 예컨대, (1) 단말이 일정한 송신 출력으로 탐색 신호를 송신하면, 커버리지 내에 있는 디바이스가 이에 대한 응답으로 자신의 ID를 포함하는 신호를 송신한다. 단말은 특정 디바이스로부터 신호를 수신한 위치 및 해당 위치에서의 신호 세기를 저장한다. 또는 (2) 디바이스가 상시 일정한 신호(예컨대, Wi-Fi 비콘에 대한 응답 신호)를 송출하고, 단말이 디바이스로부터 디바이스의 ID를 포함하는 신호를 수신한다. 단말은 특정 디바이스로부터 신호를 수신한 위치 및 해당 위치에서의 신호 세기를 저장한다.
단말(10)은 이동하면서 가전기기인 TV(50A)에 접근하면서 통신이 가능한 가전기기가 있다는 것을 확인할 수 있다. 도 1에서 통신 가능한 반경은 단말(10)의 포함하는 점선 원으로 도시하였다. 단말(10)은 TV(50A)에 접근하면서 TV(50A)로부터 신호를 수신하는 순간의 위치 및 해당 위치에서의 신호 세기를 저장한다.
도 1에서 TV(50A) 주변을 이동하는 단말(10)은 세 개의 위치 {(x1,y1), (x2,y2) 및 (x3,y3)}를 결정한 예를 도시한다. 단말(10)과 TV(50A)가 통신 커버리지에 계속 있는 경우 이동하면 신호를 계속 수신하기 때문에 단말(10)은 매우 많은 위치를 저장할 수도 있다. 또는 단말(10)이 일정한 시간 간격으로 TV(50A)로부터 신호를 수신하여 위치를 저장할 수도 있다. 또는 단말(10)이 일정한 거리를 간격으로(즉 일정한 거리를 이동하면 한 번씩) TV(50A)로부터 신호를 수신하여 위치를 저장할 수도 있다.
도 1에서 다른 방에 있는 가전기기인 세탁기(50B) 근처를 이동하는 단말(10)은 두 개의 위치 {(x4,y4) 및 (x5,y5)}를 결정하고, 이를 저장하였다.
도 1에서 TV(50A)는 벽 근처에 위치하지 않고 있어서 사용자 단말(10)은 TV(50A)을 둘러싸는 인접 위치를 다수 획득할 수 있다. 그러나 벽 근처에 위치하는 세탁기(50B) 경우에는 벽 때문에 세탁기(50B)를 중심으로 일정한 방향에 있는 인접 위치만을 획득할 수 있다.
단말(10)은 자신이 수집한 정보를 기반으로 댁내 디바이스의 위치를 추정할 수 있다. 나아가 단말(10)은 디바이스로부터 신호를 수신한 위치 및 해당 위치에서의 신호 세기만 수집하고, 다른 컴퓨팅 장치가 단말(10)이 수집한 정보를 이용하여 댁내 디바이스의 위치를 추정할 수도 있다. 컴퓨팅 장치는 PC, 스마트폰, 서버 등과 같이 일정한 데이터를 처리하고 연산할 수 있는 장치를 의미한다. 도 1에서는 댁내에 컴퓨팅 장치(80)로 서버를 예로 도시하였다. 단말(10)은 도 1에서 도시한 바와 같이 컴퓨팅 장치(80)로 근거리 무선 통신, 이동통신, 인터넷 등을 통해 수집한 정보를 전달할 수 있다. 또는 컴퓨팅 장치(80)는 단말(10)이 수집한 정보를 SD 카드 등과 같은 물리적인 저장 매체를 통해 전달받을 수도 있다.
도 2는 실내 디바이스 위치를 추정하는 방법(100)에 대한 순서도의 예이다. 도 2는 단말(10)이 직접 디바이스의 위치를 추정하는 예이다. 복수의 디바이스가 있는 경우, 디바이스에 대한 위치 추정은 디바이스별로 수행된다. 복수의 디바이스가 있는 경우 단말(10)은 디바이스의 ID를 수신하여 저장한다. 이하 설명의 편의를 위해 하나의 디바이스를 예로 들어 설명한다.
단말(10)은 실내에서 출발점부터 이동하면서 센서를 이용하여 출발점을 기준으로 자신의 위치를 측정한다(110). 단말(10)은 자신의 위치를 측정하면서 디바이스(50)로부터 신호를 수신하는지 여부를 모니터링한다(120). 단말(10)이 디바이스(50)의 신호를 감지하지 못하면, 계속 자신의 위치를 측정하면서 신호 감지를 모니터링한다.
단말(10)이 디바이스(50)로부터 신호를 감지하면, 신호를 수신한 위치 및 해당 위치에서의 신호의 세기를 저장한다(130). 신호 수집이 완료되지 않으면(140의 No), 단말(10)은 자신의 위치를 측정하면서 디바이스(50)로부터 신호를 수신하는지 여부를 모니터링한다. 신호 수집이 완료되면(140의 Yes), 단말(10)은 자신이 수집한 데이터를 기반으로 디바이스(50)의 위치를 추정한다.
단말(10)은 디바이스(50)에 대한 복수의 위치 중 해당 위치에서 신호의 세기가 기준값 이상인 위치를 결정한다. 단말(10)은 신호의 세기가 기준값 이상인 위치의 중심점을 결정한다(150). 한편 단말(10)은 중심점의 위치에 따라 가상의 위치 데이터를 추가할 수 있다(160). 단말(10)은 복수의 위치 각각에 대해 각 위치와 중심정 사이의 거리를 변수로 삼는 확률 분포 모델을 이용하여 디바이스에 대한 추정 위치를 결정한다(170). 단말(10)이 디바이스(50)에 대한 위치를 추정하는 자세한 과정에 대해서는 후술한다.
도 3은 실내 디바이스 위치를 추정하는 방법(200)에 대한 순서도의 다른 예이다. 도 3은 별도의 컴퓨팅 장치(10)가 디바이스의 위치를 추정하는 예이다. 이하 설명의 편의를 위해 하나의 디바이스를 예로 들어 설명한다.
단말(10)은 실내에서 출발점부터 이동하면서 센서를 이용하여 출발점을 기준으로 자신의 위치를 측정한다(210). 단말(10)은 자신의 위치를 측정하면서 디바이스(50)로부터 신호를 수신하는지 여부를 모니터링한다(220). 단말(10)이 디바이스(50)의 신호를 감지하지 못하면, 계속 자신의 위치를 측정하면서 신호 감지를 모니터링한다.
단말(10)이 디바이스(50)로부터 신호를 감지하면, 신호를 수신한 위치 및 해당 위치에서의 신호를 세기를 저장한다(230). 신호 수집이 완료되지 않으면(240의 No), 단말(10)은 자신의 위치를 측정하면서 디바이스(50)로부터 신호를 수신하는지 여부를 모니터링한다. 신호 수집이 완료되면(240의 Yes), 단말(10)은 자신이 수집한 데이터를 컴퓨팅 장치에 전달한다(250). 다른 말로하면 컴퓨팅 장치(80)는 단말이 수집한 복수의 위치 및 각 위치에서의 신호의 세기를 획득한다(250).
컴퓨팅 장치(80)는 디바이스(50)에 대한 복수의 위치 중 해당 위치에서 신호의 세기가 기준값 이상인 위치를 결정한다. 단말(10)은 신호의 세기가 기준값 이상인 위치의 중심점을 결정한다(260). 한편 컴퓨팅 장치(80)는 중심점의 위치에 따라 가상의 위치 데이터를 추가할 수 있다(270). 컴퓨팅 장치(80)는 복수의 위치 각각에 대해 각 위치와 중심점 사이의 거리를 변수로 삼는 확률 분포 모델을 이용하여 디바이스에 대한 추정 위치를 결정한다(280). 컴퓨팅 장치(80)가 디바이스(50)에 대한 위치를 추정하는 자세한 과정에 대해서는 후술한다.
도 4는 단말과 컴퓨팅 장치에서 실내 디바이스 위치를 추정하는 동작에 대한 예이다. 도 4는 단말(10)이 수집한 데이터를 기반으로 컴퓨팅 장치(80)가 디바이스(50)의 위치를 추정하는 예를 도시한다. 이하 설명의 편의를 위해 특정 컴퓨팅 장치(80)가 디바이스(50)의 위치를 추정한다고 가정한다. 물론 위치 정보를 수집한 단말(10)이 직접 디바이스(50)의 위치를 추정할 수도 있을 것이다.
(1) 디바이스 탐색
도 4에서 단말(10) Sk가 디바이스(50) di를 탐색한다. 단말(10)을 Sk로 표시한 것은 복수(k개)의 단말이 사용될 수 있다는 의미이다. Sk는 복수의 단말(n개) 중 특정한 단말(k)를 식별하는 정보이다. 즉, 복수의 단말이 동일한 실내 영역을 이동하면서 데이터를 수집할 수도 있다. 이때 단말(Sk)은 실내를 이동하면서 실내에 위치하는 디바이스(di)를 탐색한다. di는 복수(n개)의 디바이스 중 특정 디바이스(i)를 식별하는 정보이다.
단말(Sk)은 계속 출발점을 기준으로 자신의 상대적인 위치를 측정한다. 단말(Sk)은 디바이스(di)와 통신 가능한 거리에 접근하면 단말(Sk)의 위치인 pi j 위치에서 디바이스(di)로부터 wi j 세기의 신호를 수신한다. pi j는 디바이스(di)로부터 신호를 수신하는 단말(Sk)의 위치(j)를 의미한다. wi j는 단말(Sk)이 위치 pi j에서 디바이스(di)로부터 수신하는 신호의 세기를 의미한다. 단말(Sk)은 일정한 신호 요청 메시지를 송신하고, 디바이스(di)로부터 요청 메시지에 대한 응답 신호를 수신할 수 있다. 또는 단말(Sk)은 디바이스(di)가 계속 또는 주기적으로 송신하는 신호를 수신할 수도 있다.
단말(Sk)은 디바이스의 ID(di), 신호를 수신한 위치(pi j) 및 신호의 세기(wi j)를 저장한다. 단말(Sk)은 실내에서 신호를 수신한 모든 디바이스에 대하여 Ci = (di, pi j, wi j)를 수집한다. 단말(Sk)은 수집한 정보 Ci = (di, pi j, wi j)를 저장소(repository)에 저장한다(도 4의 ①). 단말(Sk)은 수집한 정보 Ci를 컴퓨팅 장치(80)에 전달한다(도 4의 ②). 컴퓨팅 장치(80)는 단말(Sk)이 디바이스(di)에 대해 수집한 정보를 이용하여 디바이스(di)의 위치를 추정한다.
보다 정확한 디바이스(di)의 위치를 추정하기 위해서는 Ci에 포함된 데이터가 많아야 한다. 즉 단말(Sk)이 충분하게 실내를 구석 구석 이동하면서 디바이스(di)로부터 신호를 수신해야 한다. 단말(10)이 저장한 디바이스(di)로부터 신호를 수신한 위치를 이하 샘플 위치라고 명명한다. Ci를 이하 샘플 위치 데이터라고 명명한다.
(2) 신호를 수신한 위치에 대한 중심점 결정
컴퓨팅 장치(80)는 디바이스(di)로부터 신호를 수신한 단말(10)의 위치(pi j)를 이용하여 디바이스(di)와 가까운 위치인 제1 후보 위치를 결정한다. 제1 후보 위치는 디바이스(di)로부터 신호를 수신한 단말(10)의 위치(pi j)에 대한 중심점일 수 있다. 또는 제1 후보 위치는 디바이스(di)로부터 일정한 기준값 이상의 세기를 갖는 신호를 수신한 단말(10)의 위치(pi j)에 대한 중심점일 수도 있다. 컴퓨팅 장치(80)가 일정한 기준값 이상의 신호를 사용하는 것이 비교적 디바이스(di)에 근접한 제1 후보 위치를 결정할 가능성이 높다.
설명의 편의를 위해 pi j는 (xj, yj)라는 2차원 좌표 정보라고 가정한다. 결국 샘플 위치 데이터 Ci는 (xj, yj, wj)의 집합에 해당한다. 컴퓨팅 장치(80)는 Ci 중에서 신호의 세기 wj가 일정한 기준값 이상인 데이터 또는 신호의 세기 순서로 상위 기준 범위에 속하는 데이터만을 이용할 수 있다. 상위 기준 범위는 예컨대, 신호의 세기 순서가 강한 상위 10개의 위치일 수 있다.
제1 후보 위치(중심점,
Figure 112015120334878-pat00001
)은
Figure 112015120334878-pat00002
의 위치를 갖는다. 컴퓨팅 장치(80)는 아래 수학식 1을 통해
Figure 112015120334878-pat00003
위치를 결정할 수 있다(도 4의 ③).
Figure 112015120334878-pat00004
여기서, m은 중심점 결정에 사용한 샘플 위치의 개수이다.
도 5는 디바이스의 신호를 수신한 복수의 위치 및 중심점에 대한 예이다. 단말(10)은 디바이스(di)로부터 일정한 신호를 수신하고, 신호를 수신한 샘플 위치를 저장한다. 도 5는 컴퓨팅 장치(80)가 신호의 세기를 기준으로 상위 10개에 해당하는 샘플 위치를 결정하고, 10개의 샘플 위치의 중심점(
Figure 112015120334878-pat00005
)을 결정한 예이다. 도 5에서 신호의 세기 기준으로 상위 10개의 샘플 위치를 Strong-RSSI 위치라고 표시하였다. 도 5를 살펴보면 제1 후보 위치인 중심점(
Figure 112015120334878-pat00006
)은 실제 디바이스(di)의 위치(Pr)과 비교적 근접하지만 다소 차이가 있는 것을 알 수 있다. 따라서 컴퓨팅 장치(80)는 보다 실제 위치에 근접한 추정 위치를 결정하기 위하여 다음에 설명하는 과정을 수행할 수 있다.
(3) 샘플 위치 가공
디바이스(di)는 실내에 위치한다. 실내는 실외와 달리 벽과 같은 구조가 존재한다. 디바이스(di)가 벽 근처에 위치한 경우 단말(10)은 디바이스(di)를 기준으로 일정한 방향의 영역에 위치할 수밖에 없다. 디바이스(di)가 벽 근처 또는 코너(corner) 근처에 있는 경우 샘플 위치를 가공하는 것이 바람직하다(도 4의 ④). 샘플 위치가 디바이스(di)의 주변에 고르게 분포한 경우에 정확도가 높은 디바이스의 위치 추정이 가능하기 때문이다. 샘플 위치 가공은 컴퓨팅 장치(80)가 실내에 대한 구조 정보를 사전에 알고 있어야 한다. 예컨대, 컴퓨팅 장치(80)는 실내의 구조에 대한 맵 데이터를 사전에 확보해야 한다.
도 6은 벽 및 코너 근처에서 디바이스의 신호를 수신한 위치를 가공하여 샘플 위치를 추가하는 예이다. 컴퓨팅 장치(80)는 앞서 결정한 제1 후보 위치(중심점,
Figure 112015120334878-pat00007
)가 벽 또는 코너에 근접한지 여부를 기준으로 디바이스(di)가 벽 또는 코너에 근접한지 여부를 결정할 수 있다.
도 6의 A 영역은 디바이스(di)가 벽 근처에 위치하는 경우에 대한 샘플 위치 가공의 예이다. 디바이스(di)가 벽 근처에 위치하는 경우 단말(10)이 수집하는 신호는 디바이스(di)가 실내 중앙에 있는 경우에 비하여 대략 1/2 가량의 위치만 수집할 수 있다. 컴퓨팅 장치(80)는 디바이스(di)로부터 신호를 수신한 샘플 위치(Pj)에 대해 벽(벽에 해당하는 직선)을 기준으로 대칭되는 지점에 가상의 위치(P'j)를 생성할 수 있다. 컴퓨팅 장치(80)는 새롭게 생성한 가상의 위치(P'j)를 샘플 위치로 추가한다. 한편 컴퓨팅 장치(80)는 모든 샘플 위치에 대해 가상의 위치를 생성하지 않고, 일정한 샘플 위치에 대해서만 가상의 위치를 생성할 수 있다. 예컨대, 컴퓨팅 장치(80)는 샘플 위치 중 신호의 세기가 기준값 이상인 위치 또는 신호의 세기 순서로 상위 몇 개의 위치에 대해서만 가상의 위치를 생성할 수 있다. 도 6에서 실제 수집한 샘플 위치는 실선 원으로 도시하였고, 생성한 가상의 위치는 음영으로 표시하였다. 도 6는 A 영역에서 샘플 위치 (P1, P2, P3, P4, P5)에 대해 벽(W1)을 기준으로 가상의 위치 (P'1, P'2, P'3, P'4, P'5)를 생성한 예를 도시한다.
도 6의 B 영역은 디바이스(di)가 코너 근처에 위치하는 경우에 대한 샘플 위치 가공의 예이다. 디바이스(di)가 코너 근처에 위치하는 경우 단말(10)이 수집하는 신호는 디바이스(di)가 실내 중앙에 있는 경우에 비하여 대략 1/4 가량의 위치만 수집할 수 있다. 코너는 2개의 벽으로 둘러싸인 지점이다. 컴퓨팅 장치(80)는 디바이스(di)로부터 신호를 수신한 샘플 위치(Pj)에 대해 코너를 구성하는 제1 벽(벽에 해당하는 직선)을 기준으로 대칭되는 지점에 가상의 위치(P'j)를 생성하고, 다시 코너를 구성하는 제2 벽을 기준으로 Pj와 P'j에 대칭되는 가상의 위치(P*j)를 생성한다. 최종적으로 컴퓨팅 장치(80)는 샘플 위치에 가상의 위치(P'j 및 P*j)를 추가한다. 코너에서도 컴퓨팅 장치(80)는 모든 샘플 위치에 대해 가상의 위치를 생성하지 않고, 일정한 샘플 위치에 대해서만 가상의 위치를 생성할 수 있다. 예컨대, 컴퓨팅 장치(80)는 샘플 위치 중 신호의 세기가 기준값 이상인 위치 또는 신호의 세기 순서로 상위 몇 개의 위치에 대해서만 가상의 위치를 생성할 수 있다. 도 6는 B 영역에서 샘플 위치 (P6, P7, P8)에 대해 벽(W2)을 기준으로 제1 가상의 위치 (P'6, P'7, P'8)를 생성하고, (P6, P7, P8, P'6, P'7, P'8)에 대해 벽(W3)을 기준으로 제1 가상의 위치 (P*6, P*7, P*8, P'*6, P'*7, P'*8)를 생성한 예를 도시한다.
(4) 샘플 위치를 이용한 위치 정보 테이블 생성
가상의 위치까지 포함한 새로운 샘플 위치에 대한 정보 집합을
Figure 112015120334878-pat00008
라고 표기한다. 컴퓨팅 장치(80)는 도 4에 도시한 바와 같이 (di, C*i, P*i)이라는 데이터를 이용하여 위치 정보 테이블을 생성한다(도 4의 ⑤). 위치 정보 테이블은 이후 그리드 가중치 맵을 생성하는데 사용된다.
(i) 컴퓨팅 장치(80)는 먼저 모든 샘플 위치(Pj)와 제1 후보 위치(중심점,
Figure 112015120334878-pat00009
)사이의 거리를 결정한다. 컴퓨팅 장치(80)는 샘플 위치(Pj)와 제1 후보 위치(
Figure 112015120334878-pat00010
) 사이의 유클리디언 거리(Euclidean distance)를 연산한다. 도 5에서 샘플 위치 P1과
Figure 112015120334878-pat00011
사이의 거리(22cm)와 샘플 위치 P2와
Figure 112015120334878-pat00012
사이의 거리(6cm)를 측정한 예를 도시한 바 있다.
(ii) 컴퓨팅 장치(80)는 샘플 위치(Pj)에 대해 거리값의 평균값을 연산한다. 여기서 평균값은 샘플 위치(Pj) 주변에 있는 다른 샘플 위치의 거리값에 대한 평균값을 의미한다. 샘플 위치(Pj) 주변에 있는 다른 샘플 위치를 이하 인접 샘플 위치라고 명명한다. 컴퓨팅 장치(80)는 실제 위치에 기반하여 샘플 위치(Pj) 주변에 있는 샘플 위치를 인접 샘플 위치로 결정할 수 있다. 또한 보다 바람직하게 컴퓨팅 장치(80)는 샘플 위치(Pj)에서의 신호 세기(기준 세기)를 기준으로 기준 세기에 일정하게 근접한 세기를 갖는 다른 샘플 위치를 인접 샘플 위치로 결정할 수 있다.
도 7은 샘플 위치에 대한 인접 샘플 위치 및 위치 정보 테이블에 대한 예이다. 도 7(a)는 샘플 위치(Pj)에 대한 인접 샘플 위치를 도시한 예이다. 도 7(a)에서 실선 원은 샘플 위치를 도시하고, 원 안에 기재된 숫자는 해당 위치에서의 신호 세기를 의미한다. 도 7(a)에서 샘플 위치(Pj)는 20의 신호의 세기를 갖는다. 컴퓨팅 장치(80)는 신호 세기 20과 근접한 신호의 세기를 갖는 복수의 샘플 위치(인접 샘플 위치)를 결정할 수 있다. 도 7(a)에서 인접 샘플 위치는 음영으로 표시하였다. 도 7(a)에서 인접 샘플 위치는 8개로 결정하였다. 컴퓨팅 장치(80)는 샘플 위치(Pj)에 대한 거리값의 평균값(μj)을 연산한다. 거리값의 평균값(μj)은 샘플 위치(Pj)와 제1 후보 위치(
Figure 112015120334878-pat00013
) 사이의 거리값과 샘플 위치(Pj)에 대한 복수의 인접 샘플 위치 각각과 제1 후보 위치(
Figure 112015120334878-pat00014
) 사이의 거리값을 모두 합산한 값을 평균한 값이다.
(iii) 마지막으로 컴퓨팅 장치(80)는 샘플 위치(Pj)에 대해 거리값의 표준편차값(σj)을 연산한다. 컴퓨팅 장치(80)은 샘플 위치(Pj)와 샘플 위치(Pj)의 인접 샘플 위치를 모집단으로 거리에 대한 표준 편차를 연산한다.
도 7(b)는 위치 정보 테이블에 대한 예이다. 도 7(b)는 n개의 샘플 위치에 대한 위치 정보 테이블이다. 먼저 컴퓨팅 장치(80)는 최초 단말(10)이 수집한 샘플 위치(Pj) 및 신호의 세기(wj)를 테이블에 저장한다. 그리고 컴퓨팅 장치(80)는 각 샘플 위치(Pj)에 대해 제1 후보 위치(
Figure 112015120334878-pat00015
)와의 유클리디언 거리(
Figure 112015120334878-pat00016
)를 연산하여 테이블에 저장한다. 그리고 이후 과정을 편의를 위해 컴퓨팅 장치(80)는 신호의 세기를 기준으로 테이블에 저장된 값을 내림 차순 또는 오름 차순으로 정렬할 수 있다.
컴퓨팅 장치(80)는 정렬된 항목을 기준으로 각 샘플 위치(Pj)에 대해 샘플 위치와 인접 샘플 위치의 거리값을 이용하여 거리값의 평균값(μj)을 연산하고 저장한다. 마지막으로 컴퓨팅 장치(80)는 샘플 위치와 인접 샘플 위치의 거리값을 이용하여 거리값의 표준편차값(σj)을 연산하고 저장한다. 컴퓨팅 장치(80)는 정렬된 항목에서 샘플 위치(Pj)의 좌측에 인접한 일정한 개수의 샘플 위치와 샘플 위치(Pj)의 우측에 인접한 일정한 개수의 샘플 위치를 인접 샘플 위치로 결정할 수 있다. 또는 컴퓨팅 장치(80)는 샘플 위치와 신호의 세기가 일정한 기준 범위 내에서 근접한 모든 샘플 위치를 인접 샘플 위치로 결정할 수 있다.
(5) 그리드 가중치 맵을 이용한 최종 추정 위치 결정
컴퓨팅 장치(80)는 위치 정보 테이블을 이용하여 그리드 가중치 맵(Grid-Weight Map)을 생성한다(도 4의 ⑥). 도 4에서 샘플 위치(Pj)에 대한 위치 정보 테이블을 Ti라고 표시하였다. 그리드 가중치 맵은 디바이스(di)에 대한 최종적인 추정 위치를 결정하기 위한 것이다.
도 8은 디바이스의 신호를 수신한 위치에 대한 그리드 가중치 맵에 대한 예이다. 도 8은 샘플 위치(Pj)에 대한 거리값의 평균값을 기반으로 구성되는 그리드 가중치 맵에 대한 예이다. 컴퓨팅 장치(80)는 먼저 샘플 위치가 위치하는 영역을 도 8과 같이 복수의 그리드 셀(grid cell)로 구분한다. 그리드 셀의 크기는 실내 구조의 넓이에 따라 적당한 크기(예, 1cm x 1cm)로 결정한다.
실제 디바이스(di)는 샘플 위치(Pj)에서 거리값의 평균값(이하 평균값)에 해당하는 거리에 위치할 가능성이 매우 높다. 도 8에서 샘플 위치(Pj)에서 평균값(μj)의 거리 만큼 떨어진 위치 중 하나를 제2 후보 위치(Pe)라고 표시하였다. 다만 디바이스(di)에 대한 최종적인 추정 위치(이하 최종 추정 위치)는 샘플 위치(Pj)를 중심으로 반지름 μj를 갖는 원주에 위치할 가능성이 높은 것이지, 정확하게 어떤 지점에 있는지는 아직 알 수 없다.
디바이스(di)에 대한 최종 추정 위치를 결정하기 위하여 컴퓨팅 장치(80)는 도 8의 각 그리드 셀에 일정한 가중치를 부여하고, 가장 가중치가 높은 그리드 셀의 중심점이 최종 추정 위치라고 결정한다. 그리드 셀에 대한 가중치를 결정하기 위해 각 그리드 셀에 대해 그리드 셀과 샘플 위치(Pj) 사이의 최단 거리를 결정한다.
도 8에서 그리드는 N1 ~ Nrow 개의 행을 갖고, N1 ~ Ncol 개의 열을 갖는다. 도 8에서는 gab라는 위치의 그리드 셀을 예로 표시하였고, gab 와 Pj사이의 최단 거리를 dab 라고 표시하였다. 여기서 a는 행의 번호이고, b는 열의 번호이다.
그리드 셀에 대한 가중치는 해당 그리드 셀에 디바이스(di)가 위치할 가능성을 나타내는 값을 사용한다. 디바이스(di)가 위치할 가능성은 정규 분포 N(μj,σj)를 사용하여 결정할 수 있다. μj는 샘플 위치(Pj)에 대한 평균값이고, σj는 샘플 위치(Pj)에 대한 표준편차값이다.
도 9는 그리드 가중치 맵에 대한 확률 분포를 나타내는 그래프의 예이다. 도 9는 도 8의 그리드 가중치 맵에 대한 확률 분포를 나타내는 예이다. 도 10은 그리드 가중치 맵에 대한 3차원 확률 분포를 나타내는 그래프의 예이다. 도 10은 도 8의 그리드 가중치 맵에 대한 3차원 확률 분포를 나타내는 예이다. fab는 정규 분포 N(0,1)에서 가능성을 정규화한 값을 나타내는 함수이다. fab는 샘플 위치(Pj)에 대해 가능성을
Figure 112015120334878-pat00017
라는 수식으로 정규화한 값을 나타낸다. 도 9에서 샘플 위치(Pj)를 기준으로 그리드 셀 gab에 대해 가능성을 정규화한 값을 x라고 표시하였다.
컴퓨팅 장치(80)는 최초 각 그리드에 대한 가중치를 일정한 초기값(0)으로 설정하고, 이후 모든 샘플 위치 각각(Pj)에 대해 각 그리드 셀에 대한 가능성을 가중치로 부여한다. 가능성은 전술한 바와 같이 정규화한 값을 사용할 수 있다. 최종적으로 컴퓨팅 장치(80)는 그리드 셀 중에 가장 가중치가 높은 그리드 셀을 디바이스(di)에 대한 최종 추정 위치로 결정한다(도 4의 ⑦).
아래 알고리즘 1(algorithm1)은 그리드 맵에 가중치를 부여하는 과정에 대한 수도 코드(pseudo code)의 예이다.
Figure 112015120334878-pat00018
이하 상기 알고리즘 1에 대해 간략하게 설명한다. 알고리즘 1에서 입력 데이터는 위치 정보 테이블(T)와 샘플 위치 데이터(C)를 사용한다. 모든 샘플 위치에 대한 위치 정보 테이블과 샘플 위치 데이터를 입력값으로 사용한다. 그리드 가중치 맵은 M으로 표시하였다. 라인(line) 2에서 그리드 가중치 맵에 대한 가중치를 0으로 초기화하였다. 라인 3 내지 라인 12는 그리드 가중치 맵에 대해 가중치를 부여하는 과정이다. 가중치를 부여하는 과정은 위치 정보 테이블에 저장된 값을 기반으로 모든 샘플 위치에 대해 수행된다(라인 3). 하나의 샘플 위치(Pj)를 기준으로 가중치를 부여하는 과정을 설명하면, 먼저 샘플 위치(Pj)와 각 그리드 셀 사이의 최단 거리(dab)를 연산한다(라인 7). 이후 샘플 위치(Pj)와 각 그리드 셀 사이의 정규화된 가능성(fab)을 연산한다(라인 8). 그리고 각 그리드 셀에 fab 값을 누적하여 합산한다(라인 9). 따라서 알고리즘 1은 가중치가 부여된 그리드 가중치 맵을 전달한다(라인 12). 최종적으로 가장 큰 가중치를 가진 그리드 셀이 최종 추정 위치로 선택된다.
본 실시예 및 본 명세서에 첨부된 도면은 전술한 기술에 포함되는 기술적 사상의 일부를 명확하게 나타내고 있는 것에 불과하며, 전술한 기술의 명세서 및 도면에 포함된 기술적 사상의 범위 내에서 당업자가 용이하게 유추할 수 있는 변형 예와 구체적인 실시예는 모두 전술한 기술의 권리범위에 포함되는 것이 자명하다고 할 것이다.
10 : 단말
50 : 디바이스
50A, 50B : 디바이스
80 : 컴퓨팅 장치

Claims (17)

  1. 실내에서 출발점부터 이동하는 단말이 센서를 이용하여 상기 출발점을 기준으로 상기 단말의 위치를 측정하는 단계;
    상기 단말이 근거리 통신을 통해 상기 실내에 위치하는 디바이스로부터 신호를 수신하는 단계;
    상기 단말이 상기 디바이스로부터 신호를 수신하는 복수의 제1 위치 및 상기 복수의 제1 위치에서의 신호의 세기를 저장하는 단계;
    상기 단말 또는 상기 단말이 수집한 상기 복수의 제1 위치에서의 신호의 세기를 입력받은 컴퓨팅 장치가 상기 복수의 제1 위치 중 신호의 세기가 기준값 이상이거나 또는 상기 복수의 제1 위치 중 신호의 세기가 큰 순서대로 일정한 개수가 선택된 복수의 제2 위치에 대한 중심점을 결정하는 단계; 및
    상기 단말 또는 상기 컴퓨팅 장치가 상기 복수의 제1 위치 각각에 대해 상기 제1 위치와 상기 중심점 사이의 거리를 변수로 삼는 확률 분포 모델을 이용하여 상기 디바이스에 대한 추정 위치를 결정하는 단계를 포함하는 실내 디바이스 위치를 추정하는 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 컴퓨팅 장치는 상기 단말로부터 상기 복수의 위치 및 상기 신호의 세기를 수신하는 실내 디바이스 위치를 추정하는 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 단말 또는 상기 컴퓨팅 장치는 사전에 상기 실내의 맵 정보를 확보하고,
    상기 추정 위치를 결정하는 단계에서 상기 단말 또는 상기 컴퓨팅 장치는 상기 중심점이 상기 실내의 벽에서 기준 거리 내에 있는 경우 상기 벽을 기준으로 상기 복수의 제1 위치 중 적어도 하나의 위치에 대칭하는 위치를 상기 복수의 제1 위치에 추가하는 단계를 더 포함하는 실내 디바이스 위치를 추정하는 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 단말 또는 상기 컴퓨팅 장치는 사전에 상기 실내의 맵 정보를 확보하고,
    상기 추정 위치를 결정하는 단계에서 상기 단말 또는 상기 컴퓨팅 장치는 상기 중심점이 상기 실내의 코너(corner)에서 기준 거리 내에 있는 경우 상기 코너를 구성하는 제1 벽을 기준으로 상기 복수의 제1 위치 중 적어도 하나의 위치에 대칭하는 가상의 제3 위치를 생성하고, 상기 코너를 구성하는 제2 벽을 기준으로 상기 적어도 하나의 위치 및 상기 제3 위치에 대칭하는 가상의 제4 위치를 생성하고, 상기 제3 위치 및 상기 제4 위치를 상기 복수의 제1 위치에 추가하는 단계를 더 포함하는 실내 디바이스 위치를 추정하는 방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 추정 위치를 결정하는 단계는
    상기 단말 또는 상기 컴퓨팅 장치가 상기 복수의 제1 위치 각각에 대해 상기 거리에 대한 평균값과 표준편차값을 갖는 정규 분포를 연산하고, 상기 복수의 제1 위치 각각에 대한 정규 분포를 합산한 결과에서 가장 분포값이 높은 지점을 상기 추정 위치로 결정하되,
    상기 복수의 제1 위치 중 어느 하나의 제1 위치에 대한 상기 평균값은 상기 복수의 제1 위치 중 신호의 세기가 상기 어느 하나의 제1 위치에서의 신호의 세기를 기준으로 일정한 범위에 속하는 하나 이상의 위치들에서의 상기 거리에 대한 평균값이고, 상기 표준편차값은 상기 하나 이상의 위치들에서의 상기 거리에 대한 표준편차인 실내 디바이스 위치를 추정하는 방법.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 추정 위치를 결정하는 단계는
    상기 단말 또는 상기 컴퓨팅 장치가 상기 복수의 제1 위치 각각(pj)에 대해 상기 거리에 대한 평균값(μj)과 표준편차값(σj)을 갖는 정규 분포(N(μj,σj))를 연산하는 단계;
    상기 단말 또는 상기 컴퓨팅 장치가 상기 복수의 제1 위치가 위치하는 영역을 복수의 그리드 셀로 구분하고, 상기 복수의 제1 위치 각각(pj)에 대해 상기 복수의 그리드 셀별로 정규 분포에서 상기 제1 위치(pj)와 어느 하나의 그리드 셀 사이의 거리와 상기 평균값(μj)의 차이를 상기 표준편차값(σj)으로 나눈 값에 대한 가능성을 가중치로 부여하는 단계; 및
    상기 단말 또는 상기 컴퓨팅 장치가 상기 복수의 그리드 셀 중 상기 가중치의 합이 가장 큰 그리드 셀을 상기 추정 위치로 결정하는 단계를 포함하되,
    상기 평균값(μj)은 상기 복수의 제1 위치 중 신호의 세기가 어느 하나의 제1 위치(pj)에서의 신호의 세기를 기준으로 일정한 범위에 속하는 하나 이상의 위치들에서의 상기 거리에 대한 평균값이고, 상기 표준편차값(σj)은 상기 하나 이상의 위치들에서의 상기 거리에 대한 표준편차값인 실내 디바이스 위치를 추정하는 방법.
  7. 실내에서 출발점부터 이동하는 단말이 센서를 이용하여 상기 출발점을 기준으로 상기 단말의 위치를 측정하는 단계;
    상기 단말이 근거리 통신을 통해 상기 실내에 위치하는 디바이스로부터 신호를 수신하는 단계;
    상기 단말이 상기 디바이스로부터 신호를 수신하는 복수의 제1 위치 및 상기 복수의 제1 위치에서의 신호의 세기를 저장하는 단계;
    상기 단말 또는 상기 단말이 수집한 상기 복수의 제1 위치에서의 신호의 세기를 입력받은 컴퓨팅 장치가 상기 복수의 제1 위치 중 신호의 세기가 기준값 이상이거나 또는 상기 복수의 제1 위치 중 신호의 세기가 큰 순서대로 일정한 개수가 선택된 복수의 제2 위치에 대한 중심점을 결정하는 단계;
    상기 단말 또는 컴퓨팅 장치가 상기 실내의 맵 정보를 확보하고, 상기 실내에서 상기 중심점의 위치에 따라 가상의 위치를 생성하고, 상기 복수의 제1 위치 및 상기 가상의 위치를 포함하는 복수의 샘플 위치를 결정하는 단계; 및
    상기 단말 또는 상기 컴퓨팅 장치가 상기 복수의 샘플 위치 각각에 대해 상기 샘플 위치와 상기 중심점 사이의 거리를 변수로 삼는 확률 분포 모델을 이용하여 상기 디바이스에 대한 추정 위치를 결정하는 단계를 포함하는 실내 디바이스 위치를 추정하는 방법.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 단말 또는 상기 컴퓨팅 장치는 상기 중심점이 상기 실내의 벽에서 기준 거리 내에 있는 경우 상기 벽을 기준으로 상기 복수의 제1 위치 중 적어도 하나의 위치에 대칭하는 위치를 상기 가상의 위치로 생성하는 실내 디바이스 위치를 추정하는 방법.
  9. 제7항에 있어서,
    상기 단말 또는 상기 컴퓨팅 장치는 상기 중심점이 상기 실내의 코너(corner)에서 기준 거리 내에 있는 경우 상기 코너를 구성하는 제1 벽을 기준으로 상기 복수의 제1 위치 중 적어도 하나의 위치에 대칭하는 가상의 제3 위치를 생성하고, 상기 코너를 구성하는 제2 벽을 기준으로 상기 적어도 하나의 위치 및 상기 제3 위치에 대칭하는 가상의 제4 위치를 생성하고, 상기 제3 위치 및 상기 제4 위치를 상기 가상의 위치로 생성하는 실내 디바이스 위치를 추정하는 방법.
  10. 제7항에 있어서,
    상기 추정 위치를 결정하는 단계는
    상기 단말 또는 상기 컴퓨팅 장치가 상기 복수의 샘플 위치 각각에 대해 상기 거리에 대한 평균값과 표준편차값을 갖는 정규 분포를 연산하고, 상기 복수의 샘플 위치 각각에 대한 정규 분포를 합산한 결과에서 가장 분포값이 높은 지점을 상기 추정 위치로 결정하되,
    상기 복수의 샘플 위치 중 어느 하나의 샘플 위치에 대한 상기 평균값은 상기 복수의 샘플 위치 중 신호의 세기가 상기 어느 하나의 샘플 위치에서의 신호의 세기를 기준으로 일정한 범위에 속하는 하나 이상의 위치들에서의 상기 거리에 대한 평균값이고, 상기 표준편차값은 상기 하나 이상의 위치들에서의 상기 거리에 대한 표준편차인 실내 디바이스 위치를 추정하는 방법.
  11. 제7항에 있어서,
    상기 추정 위치를 결정하는 단계는
    상기 단말 또는 상기 컴퓨팅 장치가 상기 복수의 샘플 위치 각각(pj)에 대해 상기 거리에 대한 평균값(μj)과 표준편차값(σj)을 갖는 정규 분포(N(μj,σj))를 연산하는 단계;
    상기 단말 또는 상기 컴퓨팅 장치가 상기 복수의 샘플 위치가 위치하는 영역을 복수의 그리드 셀로 구분하고, 상기 복수의 샘플 위치 각각(pj)에 대해 상기 복수의 그리드 셀별로 정규 분포에서 상기 샘플 위치(pj)와 어느 하나의 그리드 셀 사이의 거리와 상기 평균값(μj)의 차이를 상기 표준편차값(σj)으로 나눈 값에 대한 가능성을 가중치로 부여하는 단계; 및
    상기 단말 또는 상기 컴퓨팅 장치가 상기 복수의 그리드 셀 중 상기 가중치의 합이 가장 큰 그리드 셀을 상기 추정 위치로 결정하는 단계를 포함하되,
    상기 평균값(μj)은 상기 복수의 샘플 위치 중 신호의 세기가 어느 하나의 샘플 위치(pj)에서의 신호의 세기를 기준으로 일정한 범위에 속하는 하나 이상의 위치들에서의 상기 거리에 대한 평균값이고, 상기 표준편차값(σj)은 상기 하나 이상의 위치들에서의 상기 거리에 대한 표준편차인 실내 디바이스 위치를 추정하는 방법.
  12. 실내에서 출발점부터 이동하는 단말이 센서를 이용하여 상기 출발점을 기준으로 상기 단말의 위치를 측정하는 단계;
    상기 단말이 근거리 통신을 통해 상기 실내에 위치하는 디바이스로부터 신호를 수신하는 단계;
    상기 단말이 상기 디바이스로부터 신호를 수신하는 복수의 위치 중 신호의 세기가 기준값 이상이거나 또는 상기 복수의 위치 중 신호의 세기가 큰 순서대로 일정한 개수가 선택된 복수의 제1 위치 및 상기 복수의 제1 위치에서의 신호의 세기를 저장하는 단계;
    상기 단말 또는 상기 단말이 수집한 상기 복수의 제1 위치에서의 신호의 세기를 입력받은 컴퓨팅 장치가 상기 복수의 제1 위치에 대한 중심점을 결정하는 단계; 및
    상기 단말 또는 상기 컴퓨팅 장치가 상기 복수의 제1 위치 각각에 대해 상기 제1 위치와 상기 중심점 사이의 거리를 변수로 삼는 확률 분포 모델을 이용하여 상기 디바이스에 대한 추정 위치를 결정하는 단계를 포함하는 실내 디바이스 위치를 추정하는 방법.
  13. 제12항에 있어서,
    상기 추정 위치를 결정하는 단계는
    상기 단말 또는 상기 컴퓨팅 장치가 상기 복수의 제1 위치 각각에 대해 상기 거리에 대한 평균값과 표준편차값을 갖는 정규 분포를 연산하고, 상기 복수의 제1 위치 각각에 대한 정규 분포를 합산한 결과에서 가장 분포값이 높은 지점을 상기 추정 위치로 결정하되,
    상기 복수의 제1 위치 중 어느 하나의 제1 위치에 대한 상기 평균값은 상기 복수의 제1 위치 중 신호의 세기가 상기 어느 하나의 제1 위치에서의 신호의 세기를 기준으로 일정한 범위에 속하는 하나 이상의 위치들에서의 상기 거리에 대한 평균값이고, 상기 표준편차값은 상기 하나 이상의 위치들에서의 상기 거리에 대한 표준편차인 실내 디바이스 위치를 추정하는 방법.
  14. 제12항에 있어서,
    상기 추정 위치를 결정하는 단계는
    상기 단말 또는 상기 컴퓨팅 장치가 상기 복수의 제1 위치 각각(pj)에 대해 상기 거리에 대한 평균값(μj)과 표준편차값(σj)을 갖는 정규 분포(N(μj,σj))를 연산하는 단계;
    상기 단말 또는 상기 컴퓨팅 장치가 상기 복수의 제1 위치가 위치하는 영역을 복수의 그리드 셀로 구분하고, 상기 복수의 제1 위치 각각(pj)에 대해 상기 복수의 그리드 셀별로 정규 분포에서 상기 제1 위치(pj)와 어느 하나의 그리드 셀 사이의 거리와 상기 평균값(μj)의 차이를 상기 표준편차값(σj)으로 나눈 값에 대한 가능성을 가중치로 부여하는 단계; 및
    상기 단말 또는 상기 컴퓨팅 장치가 상기 복수의 그리드 셀 중 상기 가중치의 합이 가장 큰 그리드 셀을 상기 추정 위치로 결정하는 단계를 포함하되,
    상기 평균값(μj)은 상기 복수의 제1 위치 중 신호의 세기가 어느 하나의 제1 위치(pj)에서의 신호의 세기를 기준으로 일정한 범위에 속하는 하나 이상의 위치들에서의 상기 거리에 대한 평균값이고, 상기 표준편차값(σj)은 상기 하나 이상의 위치들에서의 상기 거리에 대한 표준편차값인 실내 디바이스 위치를 추정하는 방법.
  15. 컴퓨팅 장치가 실내에서 출발점부터 이동하는 단말이 출발점을 기준으로 단말의 위치를 측정하면서 상기 실내에 위치하는 디바이스로부터 신호를 수신한 복수의 위치 및 상기 복수의 위치에서의 신호의 세기를 획득하는 단계;
    상기 컴퓨팅 장치가 상기 복수의 위치 중 해당 위치에서 신호의 세기가 기준값 이상이거나 또는 상기 복수의 위치 중 신호의 세기가 큰 순서대로 일정한 개수가 선택된 복수의 기준 위치에 대한 중심점을 결정하는 단계; 및
    상기 컴퓨팅 장치가 상기 복수의 위치 각각에 대해 상기 위치와 상기 중심점 사이의 거리를 변수로 삼는 확률 분포 모델을 이용하여 상기 디바이스에 대한 추정 위치를 결정하는 단계를 포함하는 실내 디바이스 위치를 추정하는 방법.
  16. 제15항에 있어서,
    상기 추정 위치를 결정하는 단계는
    상기 컴퓨팅 장치가 상기 복수의 위치 각각에 대해 상기 거리에 대한 평균값과 표준편차값을 갖는 정규 분포를 연산하고, 상기 복수의 위치 각각에 대한 정규 분포를 합산한 결과에서 가장 분포값이 높은 지점을 상기 추정 위치로 결정하되,
    상기 복수의 위치 중 어느 하나의 위치에 대한 상기 평균값은 상기 복수의 위치 중 상기 어느 하나의 위치에서의 신호의 세기와 기준범위 내에 있는 신호의 세기를 갖는 복수의 이웃 위치들의 상기 거리에 대한 평균값이고, 상기 표준편차값은 상기 복수의 이웃 위치들의 상기 거리에 대한 표준편차값인 실내 디바이스 위치를 추정하는 방법.
  17. 제15항에 있어서,
    상기 추정 위치를 결정하는 단계는
    상기 컴퓨팅 장치가 상기 복수의 위치 각각(pj)에 대해 상기 거리에 대한 평균값(μj)과 표준편차값(σj)을 갖는 정규 분포(N(μj,σj))를 연산하는 단계;
    상기 컴퓨팅 장치가 상기 복수의 위치가 위치하는 영역을 복수의 그리드 셀로 구분하고, 상기 복수의 위치 각각(pj)에 대해 상기 복수의 그리드 셀별로 정규 분포에서 상기 위치(pj)와 어느 하나의 그리드 셀 사이의 거리와 상기 평균값(μj)의 차이를 상기 표준편차값(σj)으로 나눈 값에 대한 가능성을 가중치로 부여하는 단계; 및
    상기 컴퓨팅 장치가 상기 복수의 그리드 셀 중 상기 가중치의 합이 가장 큰 그리드 셀을 상기 추정 위치로 결정하는 단계를 포함하되,
    상기 평균값(μj)은 상기 복수의 위치 중 신호의 세기가 어느 하나의 위치(pj)에서의 신호의 세기를 기준으로 일정한 범위에 속하는 하나 이상의 위치들에서의 상기 거리에 대한 평균값이고, 상기 표준편차값(σj)은 상기 하나 이상의 위치들에서의 상기 거리에 대한 표준편차값인 디바이스 위치를 추정하는 방법.
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