KR101917362B1 - 시각 장애인용 실내 위치기반 서비스 시스템 - Google Patents

Abstract

본 발명은 시각 장애인용 실내 위치기반 서비스 대상인 클라이언트(client)의 위치 정보 신호를 전송하는 위치정보 제공모듈과, 상기 위치 정보 신호를 포함하는 상기 클라이언트에 대한 정보 신호를 전송하는 단말기, 및 상기 클라이언트에 대한 정보 신호를 전송 받으며, 상기 위치 정보 신호의 인식 거리 측정 오차보다 오차가 적은 인식 거리 조정되도록, 실내 인식 거리 단위를 세분화하여 서비스 하는 서버를 포함하는 시각 장애인용 실내 위치기반 서비스 시스템을 제공한다.

Description

시각 장애인용 실내 위치기반 서비스 시스템{INDOOR LOCATION BASED SERVICE SYSTEM AND METHOD FOR VISUALLY-IMPAIRED PERSON}

본 발명은 시각 장애인용 실내 위치기반 서비스 시스템에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는, 시각 장애인들에게 보다 정확하고 다양한 서비스를 제공할 수 있는 시각 장애인용 실내 위치기반 서비스 시스템에 관한 것이다.

기존의 GPS(Global Positioning Service) 기반 지도 서비스는 오차가 커서, 실내에서는 사용할 수가 없다. 이에 따라 무선랜(와이파이(Wi-Fi : wireless fidelity) 등)을 이용한 실내 측위 기술이 있다.

이러한 실내측위 기술은 Wi-Fi가 내장된 스마트폰과 함께 무선랜을 중심으로 많은 연구와 서비스가 이뤄지고 있다.

그러나 종래의 실내 측위 기술은 무선랜이 무선 접속 장치(AP : access point)간의 장애물이 많아지고 거리가 떨어짐에 오차범위가 증가하는 등의 원인에 의해 실제 위치와의 오차가 크기 때문에, 정확한 실내 측위가 어렵다는 문제점이 있다.

또한, 특정 시점에서 하나의 AP에 동시 접속할 수 있는 사용자 단말기 수에 한계가 있기 때문에, 다수의 사람들이 밀집하는 복합 시설에서는 잘 작동하지 않는 문제점이 있다.

한국등록특허 제10-1471642호

따라서 본 발명은 전술한 종래기술의 문제점을 해결하기 위한 것으로서, 보다 세밀한 단계의 거리 인지를 통해 시각 장애인들에게 보다 정확하고 다양한 서비스를 공급할 수 있는 시각 장애인용 실내 위치기반 서비스 시스템을 제공하는 것을 목적으로 한다.

상술한 목적을 달성하기 위한 시각 장애인용 실내 위치기반 서비스 시스템은 시각 장애인용 실내 위치기반 서비스 대상인 클라이언트(client)의 위치 정보 신호를 전송하는 위치정보 제공모듈과, 상기 위치 정보 신호를 포함하는 상기 클라이언트에 대한 정보 신호를 전송하는 단말기, 및 상기 클라이언트에 대한 정보 신호를 전송 받으며, 상기 위치 정보 신호의 인식 거리 측정 오차보다 오차가 적은 인식 거리 조정되도록, 실내 인식 거리 단위를 세분화하여 서비스 하는 서버를 포함한다.

또한, 상기 서버는 상기 단말기로부터 상기 클라이언트에 대한 정보를 전송 받으며, 측정거리 범위의 정보를 출력하는 위치검출모듈과, 상기 측정거리 범위의 정보를 입력 받으며, 실내측위 정확도가 향상되도록 측정거리 범위와의 성능 차이를 분석하고 원인에 대해 분석하는 제어모듈, 및 실내측위 정확도가 향상되도록 상기 클라이언트 위치 파악 시 사용되는 데이터를 DB(data base)화 하는 저장위치정보DB를 포함할 수 있다.

또한, 상기 서버는 상기 제어모듈이 상기 위치검출모듈 및 상기 위치정보DB를 제어하여 실내 인식 거리 단위를 세분화하여 서비스 할 수 있다.

상기 서버는 실내 인식 거리 단위를 센티미터(cm) 단위로 세분화하여 서비스 할 수 있다.

상기 서버는 1m 이하, 1m 초과 ~ 5m, 5m 초과 ~ 10m, 10m 초과 ~ 20m, 20m 초과 ~ 50m, 및 50m 초과 각각으로 인식 거리 조정을 통해 서비스 세분화할 수 있다.

상기와 같은 본 발명에 따른 시각 장애인용 실내 위치기반 서비스 시스템은 인식 거리 조정 비콘 서비스로서, 인식 거리 조정을 통해 실내 인식 거리 단위를 1 미터(m) 이하의 단위로 서비스 하는 서버를 포함함으로써, 10 센티미터(cm) 단위의 정확한 측위가 가능하여 RSS(Receive Signal Strength)의 신호세기를 기준으로 거리 인식을 Immediate, Near, Far의 3단계만으로 구분하여 서비스 하는 종래의 비콘 시스템보다 세밀한 단계의 거리 인지를 통해 일반인은 물론 시각 장애인에게 보다 정확하고 다양한 서비스를 제공할 수 있는 효과가 있다.

도 1은 실시예에 따른 시각 장애인용 실내 위치기반 서비스 시스템을 나타낸 블록도이다.
도 2는 도 1의 서버를 나타낸 블록도이다.
도 3은 도 2의 위치정보DB의 비콘리스트 테이블 구조를 나타낸 도면이다.
도 4는 도 2의 위치정보DB의 비콘데이터 테이블 구조를 나타낸 도면이다.
도 5는 도 1의 서버의 실내 인식 거리 단위 구조를 나타낸 도면이다.
도 6은 도 1의 단말기와 서버 간의 데이터 통신 프로토콜 설계를 나타낸 도면이다.
도 7은 도 1의 서버의 자체 단위 평가방법을 나타낸 도면이다.

이하, 본 발명의 실시예를 나타내는 첨부 도면을 참조하여 본 발명을 더욱 상세히 설명한다.

IoT와 빅데이터에 기반한 스마트 시대의 도래로 다양한 서비스 어플리케이 션과 소프트웨어들이 출시되고 있으나, 대부분 일반인에 기준한 서비스로서 장애인을 위한 차별화된 ICT 기술 도입은 미흡한 수준이다.

스마트로 대변되는 현대 사회의 획기적인 변화 속에서 많은 사람들이 변화의 움직임을 따라가거나 앞서가는 반면, 정상인에 비해 장애인들이 겪는 정보의 격차 및 정보환경의 질적 차이는 갈수록 심화되고 있다.

사회적 정보소외계층인 장애인들을 위한 다양한 환경 구축을 위한 노력 들이 최근 ICT분야에서도 활발하게 이루어지고 있지만, 여전히 현실적 방안이 부족한 상황이다.

KT경제경영연구소의 2015년 상반기 모바일 트렌드 보고서에 따르면 한국의 스마트폰 보급률은 지난 해 3월을 기준으로 83.0%에 달하며, 세계 4위이다.

하지만, 비장애인들의 스마트폰 보급률이 장애인의 스마트폰 보급률보다 3~4배 높게 나타나고 있다. 이는 장애인이 비장애인과 동일한 스마트폰이 있음에도 스마트폰의 기능을 활용한 장애인용 어플리케이션의 부재 때문이라 사료된다.

장애인들의 스마트폰 소지율도 늘어남에 따라 장애인의 삶의 질을 향상시키기 위한 스마트폰 어플리케이션이 필요한 실정이다.

통계청 자료에 의하면 2012년도 기준으로 보건복지부에 등록된 시각장애 인 수는 252,564명으로 집계 되었다.

시각 장애인에게 있어 가장 큰 불편함을 느끼는 부분은 보행에 관한 것으로, 시력의 상실로 인한 주변 정보의 획득이 어렵기 때문이다.

시각 장애인의 보행 보조기기로는 ETA(Electronic Travel Aids)와 RTA(Robotic Travel Aids)가 있다.

ETA는 초음파, 레이저와 같은 거리 센서들과 카메라를 이용하여 전방 장애물의 유무와 위치를 파악하여 음성이나 촉감 신호로 변환하여 전달하는 장치이다.

ETA는 거리감지 센서와 비전 센서 등을 이용하여 장애물을 감지하기 위해 주변 환경을 스캔해야 하고, 감지된 장애물의 크기를 알기 위해 추가 적인 측정이 필요할 뿐 아니라 다른 정보를 제공할 수 없다.

RTA는 로봇이 이동할 수 있는 공간으로만 시각 장애인을 유도할 수 있으며, 외부환경이 계속적으로 변화하는 경우 오동작을 일으킬 수 있고, 가격과 중량 때문에 일반적인 보급화가 어렵다.

상기와 같은 문제점들을 해결하기 위해, 시각 장애인이 별도의 기구나 장치를 구입 및 착용하지 않으며 보다 저렴한 인프라 구축을 할 수 있는 보행 보조 시스템이 필요하다.

또한, 시각 장애인들이 청각과 촉각 그리고 후각에 의존하여 인지적 판단을 행하는 점을 감안해 사용자의 접점을 다양화 할 수 있는 서비스가 필요하다.

이에 따라, 최신의 ICT 기술을 이용하여 일반인과 장애인이 함께 정보를 공유하고 사용할 수 있게 하여 삶의 질을 높이는 ICT 기반의 핵심적 사회 서비스가 제공되는 추세이다.

도 1은 실시예에 따른 시각 장애인용 실내 위치기반 서비스 시스템을 나타낸 블록도이다.

도 1에 도시된 바와 같이, 실시예에 따른 시각 장애인용 실내 위치기반 서비스 시스템은 위치정보 제공모듈(10), 단말기(30) 및 서버(50)로 구성된다.

위치정보 제공모듈(10)은 시각 장애인용 실내 위치기반 서비스 대상인 클라이언트(client)의 위치 정보 신호를 단말기(30)로 전송한다. 여기서, 위치정보 제공모듈(10)은 비콘(beacon)일 수 있다.

비콘은 위치 정보를 전달하기 위해 어떤 신호를 주기적으로 전송하는 기기로서, 정보통신(IT: information technology) 기술 기반의 위치 인식 및 통신 기술을 사용하여 다양한 정보와 데이터를 전송하는 근거리 무선통신 장치이다.

또한, 비콘은 블루투스 저에너지(BLE)를 기반으로 근거리 내의 스마트 기기를 감지하고 각종 정보와 서비스를 제공하는 근거리 데이터 통신 기술이다. 즉 비콘은 블루투스 4.0 기반의 프로토콜을 사용하는 근거리 무선 통신 기술이다.

또한, 비콘 그 자체는 위치를 알려주는 기준점 역할을 수행하고 실제 정보 전달은 블루투스, 적외선 등의 근거리 통신 기술을 기반으로 이루어진다.

또한, 비콘은 전송하는 신호의 종류에 따라 저주파 비콘, LED 비콘, 와이파이 비콘, 블루투스 비콘 등으로 분류할 수 있다.

또한, 비콘은 소량의 패킷(packet) 전송으로 동작이 가능하고 두 기기를 연결시키는 페어링(pairing)이 불필요하며 저 전력으로 통신하기 때문에, 다른 근거리 무선통신 기술에 비해 저비용으로 위치를 인식할 수 있다.

블루투스(Bluetooth)는 최근 활용도가 높아지고 있는 정보통신기술 (ICT: infomation and comunications technologies) 중의 하나로서，휴대용 디바이스 간의 양방향 무선통신을 구현한다.

BLE(BLE: blue tooth low energy) 기술은 최근 주목받고 있는 사물인터넷(IoT: Internet of Things)을 구현하기 위해 설계 되었으며，BLE 기반으로는 블루투스 비콘이 있다.

블루투스 비콘은, 전력 소비량이 매우 작으며 스마트폰과 연동이 가능하기 때문에 시스템 구축이 간단하며 비용이 저렴하다.

단말기(30)는 위치정보 제공모듈(10)로부터 입력 받은 클라이언트(client) 위치 등 위치정보 신호를 포함하는 상기 클라이언트에 대한 정보 신호를 네트워크(I)를 통해 서버(50)로 전송한다.

여기서, 단말기(30)는 스마트폰일 수 있다. 스마트폰은 시각 장애인 등 클라이언트에 의해 소지되며, 위치정보 제공모듈(10)로부터 수신된 위치정보 신호를 기반으로 현재 위치를 TTS(Text to Speech) 기능을 통해 클라이언트에게 음성으로 안내해주고 STT(Speech to Text) 기능을 이용하여 클라이언트로부터 목적지 위치를 입력 받는다. 이때, 스마트폰은 목적지의 입력이 완료될 경우, 길 찾기 알고리즘을 사용하여 클라이언트에게 목적지까지의 경로를 음성으로 안내해준다.

도 2는 도 1의 서버를 나타낸 블록도이다. 서버(50)는 도 2에 도시된 바와 같이, 위치검출모듈(51), 제어모듈(53), 및 위치정보DB(data base)(55)를 포함하며, 단말기(30)의 클라이언트에 대한 정보 신호를 전송 받아 상기 위치 정보 신호의 인식 거리 측정 오차보다 오차가 적은 인식 거리 조정되도록, 실내 인식 거리 단위를 세분화하여 서비스 한다.

위치검출모듈(51)은 단말기(30)로부터 클라이언트에 대한 정보를 전송 받으며, 측정거리 범위의 정보를 출력한다.

제어모듈(53)은 위치검출모듈(51) 및 위치정보DB(55)를 제어하며, 위치정보 제공모듈(10)의 측정거리 범위의 정보를 입력 받아 실내측위 정확도가 향상되도록 측정거리 범위와의 성능 차이를 분석하고 원인에 대해 분석한다.

여기서, 실내측위 정확도 향상을 위한 핑거프린트(Fingerprint) 측위 알고리즘이 있다.

핑거프린팅(Fingerprinting) 기술은 미리 위치를 알고 있는 여러 참조위치에서 블루투스 등의 센서로 부터 수신하는 신호의 세기를 측정하여 라디오 지도(radio map)를 구성하고, 이후 단말기가 수신하는 신호의 세기와 라디오 지도에서가장 유사한 신호세기 특성을 갖는 참조위치를 단말기의 위치로 판단하는 패턴인식 기술이다.

핑거프린팅 기술은 참조위치 간 간격이 세밀할수록, 설치된 무선네트워크 기지국의 수가 많을수록 높은 정확도를 보인다.

수신신호 세기의 특성(무선통신 환경)은 실내 인구 및 구조물의 이동과 온도, 습도 등 환경요소의 변화, 그리고 무선단말의 종류와 단말상태의 차이에 따라서 변한다. 그렇기 때문에 동일한 지점 에 위치하더라도 라디오 지도에 저장된 수신신호 세기와 현재 단말이 측정한 수신신호 세기는 전혀 다른 특성을 가질 수 있으며, 측위 단계에서 현재 단말의 위치와 무관한 참조위치를 단말의 위치로 판단하게 된다. 따라서 신호세기 특성 변화가 없는 환경에서는 실제위치에 근사한 참조위치를 선택하여 정밀한 측위가 가능하며, 반대로 그 특성이 상이한 경우에는 실제위치와 무관한 참조위치를 선택하여 측위오차가 발생한다.

수신신호 세기 변화에 따른 문제를 해결하기 위한 방법은 복수의 단말기가 측정한 수신신호 세기를 이용하여 라디오 지도 내 신호세기 정보를 갱신하는 방법이 있으며, 다른 방법으로는 라디오 지도와 현재 측정 신호세기 간 차이 관계를 도출하여 서로 상호호환이 가능하도록 하는 교정법(calibration)이 있다.

NN(nearest neighborhood)는 핑거프린트의 위치결정단계에서 사용되는 가장 기본적인 알고리즘 중 하나로 DB에 저장된 신호세기 벡터[s1, s2, ..., sn]와 단말기에서 측정한 신호세기 벡터[S1, S2, ..., Sn] 사이의 거리가 최소가 되는 RP를 단말기의 위치로 결정하는 방법이다.

kNN(k-nearest neighborhood) 알고리즘은 DB에 저장된 각각의 RP와 단말기 사이의 신호세기 값의 유클리드 거리가 작은 k개의 RP를 선택하여 동일한 가중치로 k 개 좌표의 산술 평균을 구하여 단말기의 위치로 결정하는 방법이다.

kNN 알고리즘에서도 NN 방법과 마찬가지로 먼저 DB에 저장된 RP의 신호세기 값들과 측정된 MU의 신호세기 값들의 유클리드 거리를 구한다. 모든 RP에서 MU와의 유클리드 거리가 구해지면 값이 작은 순서대로 우선순위가 높은 k개의 후보 RP를 선정한다.

이때 DB에 저장 된 RP와 대응되는 좌표들을 활용하여 다음 식을 통해 kNN 알고리즘을 적용한 MU의 위치를 결정할 수 있다

WNN(weighted nearest neighborhood) 알고리즘은 kNN 알고리즘에서 우선순위를 가지는 k개의 후보 RP를 선정하는 단계까지는 동일한 과정을 실행한다. 다만, 단말기의 추정위치를 계산할 때 kNN 알고리즘이 k개의 후보 RP 에 동일한 가중치를 부여한데 반해서, WNN 알고리즘은 우선순위를 결정한 파라미터인 유클리드 거리 값을 참고하여 우선순위가 높은 후보 RP에 더 높은 가중치를 적용한다. 즉, 유클리드거리가 작은 RP에 더 큰 가중치를 주기 때문에 k개의 후보 RP를 결정할 때 유클리드 거리가 작은 값을 가지는 후보 RP의 좌표에 해당 RP의 유클리드 거리의 역수만큼의 가중치를 준다.

코사인 유사도(CS: cosine similarity)는 두 벡터 간 각도의 코사인 값을 이용 하여 측정된 벡터간의 유사한 정도를 의미한다. 각도가 0ㅀ일 때의 코사인 값은 1이며, 다른 모든 각도의 코사인 값은 1보다 작다.

따라서 이 값은 벡터의 크기가 아닌 방향의 유사도를 판단하는 목적으로 사용 되며, 두 벡터의 방향이 완전히 같을 경우 1의 값, 90°의 각을 이룰 경우 0의 값, 180°로 완전히 반대 방향인 경우 -1의 값을 갖는다. 이때 벡터의 크기는 값에 아무런 영향을 미치지 않는다. 코사인 유사도는 특히 결과 값이 [0,1]의 범위로 떨어지는 양수 공간에서 사용된다.

코사인 유사도는 어떤 개수의 차원에도 적용이 가능하여 흔히 다차원 의 양수 공간에서 유사도 측정에 자주 이용된다.

계속해서, 에러율 감소를 위한 Map 활용이 있다.

BIM(Building Information Modeling) 기반 공간 모델링은 정보 모델기반의 설계 프로세스로서, 객체의 속성정보를 DB화하여 활용하며 3차원 기반의 형상 모델링을 지원하고 있어 효율적이고 정확한 디자인 검토를 가능하게 한다.

제어모듈(53)은 공간을 2D와 3D 데이터를 직관적으로 가시화 하고자 제어한다. 벽체, 문 등의 컴포넌트 수정 및 편집을 통한 공간의 형상 및 속성정보를 구성할 수 있다.

스페이스 토폴로지(Space Topology)는 공간 정보를 구조화하기 위한 방법으로써, 실내 공간 내 길 찾기 경로 설정에 적용할 수 있다. 토폴로지는 기본적으로 그래프 구조를 가지고 있어 유클리드 평면 공간을 유의미한 그래프 구조로 변환 한다. 이때, 건축물에서의 공간은 유클리드 평면 공간을 의미한다.

토폴로지 형성을 통해 노드(node)와 에지(edge)가 생성된다. 각각의 토폴로지 특성에 따라 공간과의 연결성, 장애물 회피, 개폐구 위치 파악 등이 가능하며, 이는 실내 경로 제공을 위한 기능으로 존(zone) 토폴로지, 패스(path) 토폴로지, 커넥터(connector) 토폴로지, 및 존-커넥터 토폴로지의 4가지로 분류할 수 있다.

존 토폴로지는 존 노드와 존 에지로 구성된다. 여기서, 존은 벽체 등의 물리적 건축구성 요소에 의해서 둘러싸여진 스페이스의 부분집합이다.

존 에지는 공간의 연결 관계를 나타낸다. 존 에지의 길이는 유클리드 공간에 서의 거리이다. 존 에지의 길이에 가중치를 부여할 경우에는 공간의 연결성 및 근접성 등의 속성 생성이 가능하다.

패스 토폴로지는 유클리드 공간 내에서 두 공간을 이동할 경우에 두 지점을 최단거리로 이동 할 수 있는 경로들의 모든 경우의 경로를 나타낸다.

커넥터 토폴로지는 실내공간의 경우 출입구를 노드로 하는 토폴로지이다. 커넥터 토폴로지에서 에지의 길이는 커넥터와 커넥터 사이의 연결 관계를 나타낸다.

존-커넥터 토폴로지는 존 노드와 커넥터 노드를 이용한 토폴로지로서, 커넥터를 고려한 공간 간의 연결 관계를 나타낸다. 대프(depth)는 한 존에서 다른 존으로 이동 시 지나가야 할 문과 공간의 수를 나타낸다.

위치정보DB(55)는 실내 공간정보를 위한 DB로서, 실내측위 정확도가 향상되도록 상기 클라이언트 위치 파악 시 사용되는 데이터를 DB(data base)화 한다. 즉 비콘의 설치 환경에 따른 클라이언트 위치 파악의 정확도 비교에 초점이 맞추어진 구조의 데이터를 저장한다.

도 3은 도 2의 위치정보DB의 비콘리스트 테이블 구조를 나타낸 도면이다. 예를 들어, 위치정보DB(55)는 도 3에 도시된 바와 같이, 비콘의 이름(B_Name), 메이져 넘버(major number)(B_major) 및 마이너 넘버(minor number)(B_minor), 로케이션(location) 데이터로 구분하여 비콘리스트(beaconList) 테이블(table)을 설계한다.

여기서, 비콘의 이름(B_Name)은 다른 비콘들과 구별하도록 사용하는 식별자이고, 메이져 넘버(B_major)는 연관된 비콘들을 그룹화하기 위해 사용되며, 마이너 넘버(B_minor)는 개별 비콘을 식별하기 위해 사용된다. 또한, 도 3은 타입(Type), 피케이(PK), 낫 널(Not null), 디폴트(Default), 아이디엑스(Idx), 데이터(Data) 등이 도시된다.

그리고 블루투스 비콘은 각각 자신의 고유주소를 가지고 있기 때문에 다른 블루투스 비콘들과 구분된다.

또한, 위치정보DB(55)는 도시하지 않았으나, 송신 전력 서비스 (Tx Power Service : TPS)도 구분할 수 있다. TPS는 신호 세기로부터 클라이언트가 얼마나 비콘에 가깝게 위치하는지를 유추하기 위해 사용하는 값이다.

또한, 비콘리스트 테이블은 매번 추가되는 테이블이 아니고 새로운 비콘이 추가될 때 사용되는 테이블이고, 통신 프로토콜에서 스타트 뉴 비콘 식별자(Start-New Beacon Identifier)에 의해 병합 되거나 추가되는 형태가 될 것이다.

도 4는 도 2의 위치정보DB의 비콘데이터 테이블 구조를 나타낸 도면이다. 또한, 위치정보DB(55)는 도 4에 도시된 바와 같이, 실제 측정 데이터들이 비콘데이터(BeaconData) 테이블에 저장된다. 기본적으로 모든 측정 데이터가 비콘데이터 테이블에 저장되기 때문에 들어오는 순서대로 Idx 값이 기록되며, 해당 세로(Column)가 기본키(primary key)가 된다. 측정 계산 후 DB에 저장하는 형태가 아니라 실시간 DB 검색을 통한 형태를 취하고 있다. 여기서, 도 4는 Type, PK, Not null, Default, 유저아이디(UserID), B_Name, 타임(Time), 알에스에스아이(RSSI), 디스턴스(Distance) 등이 도시된다.

이러한 서버(50)는 클라이언트에게 해당 위치에 적합한 서비스를 제공한다.

즉, 블루투스 비콘은 몇 센티미터 정도로 측정할 수 있지만, 오차가 심하다. 또한 안드로이드의 경우 기기에 따라 블루투스 안테나의 위치가 다르고 신호 세기가 다르기 때문이다.

비콘이 기판 설계나 배터리 등에 따라 신호 크기가 일정하지 않을 수 있기 때문에, 서버(50)는 실내 측위 알고리즘, 소프트웨어 등을 이용하여 일정한 크기로 신호 체계를 수립하고, 인식 거리 조정이 가능한 시스템을 제공한다.

그룹 정보의 저장을 위한 데이터베이스 테이블 구조의 일예는 아래의 표 4와 같다. 예를 들어, 그룹에 따른 그룹 관리자가 설정된 일예는 아래의 표 6과 같다.상기 표 9의 테이블 구조에 포함된 속성들의 구체적인 설명은 아래의 표 10과 같다. 상기 표 11의 테이블 구조에 포함된 속성들의 구체적인 설명은 아래의 표 12와 같다.

도 5는 도 1의 서버의 실내 인식 거리 단위 구조를 나타낸 도면이다. 이에 따라, 서버(50)는 최소 오차 범위 내의 실내 인식 거리 단위를 인식 거리 조정을 통한 서비스 세분화 한다. 즉, 서버(50)는 실내 인식 거리 단위를 센티미터(cm) 단위로 인식 거리 조정을 통해 서비스 세분화 한다.

예를 들어, 서버(50)는 도 5에 도시된 바와 같이, 1m 이하, 1m 초과 ~ 5m, 5m 초과 ~ 10m, 10m 초과 ~ 20m, 20m 초과 ~ 50m, 및 50m 초과의 인식 거리 조정을 통한 서비스 세분화 한다.

인식 거리가 1m 이하인 1인식단계 경우에는"Dager. Notice"로 인식조정 된다. 예를 들어,"Dager. Notice"는 단말기(30) 및 서버(50)에 의해 클라이언트에게 "위험합니다."라는 내용이 전달되는 단계가 되도록 할 수 있다.

인식 거리가 1m 초과 ~ 5m인 2인식단계 경우에는"Navi. Push"로 인식조정 된다. 예를 들어,"Navi. Push"는 단말기(30) 및 서버(50)에 의해 클라이언트에게 "잠시 후 우회전입니다."라는 내용이 전달되는 단계가 되도록 할 수 있다.

인식 거리가 5m 초과 ~ 10m인 3인식단계 경우에는"Navi. Confirm"로 인식조정 된다. 예를 들어,"Navi. Confirm"는 단말기(30) 및 서버(50)에 의해 클라이언트에게 "10m 후에 우회전입니다."라는 내용이 전달되는 단계가 되도록 할 수 있다.

인식 거리가 10m 초과 ~ 20m인 4인식단계 경우에는"Information. Push"로 인식조정 된다. 예를 들어,"Information. Push"는 단말기(30) 및 서버(50)에 의해 클라이언트에게 "목적지 상점으로 이동 중입니다. 목적지까지 20m 남았습니다."라는 내용이 전달되는 단계가 되도록 할 수 있다.

인식 거리가 20m 초과 ~ 50m인 5인식단계 경우에는"Indoor"로 인식조정 된다. 예를 들어,"Indoor"는 단말기(30) 및 서버(50)에 의해 클라이언트에게 "실내에 들어오셨습니다."라는 내용이 전달되는 단계가 되도록 할 수 있다.

인식 거리가 50m 초과인 6인식단계 경우에는"Outdoor"로 인식조정 된다. 예를 들어,"Outdoor"는 단말기(30) 및 서버(50)에 의해 클라이언트에게 "외부로 나가셨습니다."라는 내용이 전달되는 단계가 되도록 할 수 있다.

여기서, 서버(50)는 10cm 단위의 정확한 측위가 가능하고, 일대다 및 다대다 서비스 모두 가능하다. 또한, 서버(50)는 삼각측량기법 또는 칼만필터 등을 이용할 수 있다.

서버(50)는 실내 인식 거리 단위를 인식 거리 조정을 통한 서비스 세분화하여 시각 장애인 서비스를 위한 서버를 구축하고 시스템 통합 관리를 구현할 수 있다.

시각 장애인을 위한 서비스는 시각 장애인을 위한 실내위치 기반 음성 네비게이터 및 계단, 엘리베이터, 에스컬레이터, 고속 접근 물체에 대한 알람 서비스 등이 있다.

이때, 시각 장애인이 겪는 가장 큰 불편사항이 위치정보라는 점에 착안하여 시각 장애인들이 위치 정보를 실내를 중심으로 한 공간에서 실시간으로 정확하게 서비스 받을 수 있는 기술이다.

예를 들어, 시각 장애인을 위한 음성 내비게이션 서비스로써, 시각 장애인의 단말기(10)인 스마트폰은 STT(Speech to Text) 기능 등을 이용하여 시각 장애인으로부터 목적지를 입력받는다. 스마트폰은 위치정보 제공모듈(10)인 비콘을 통해 시각 장애인의 위치정보를 확인한다.

비콘은 자신의 ID값 범위 내에 들어오는 스마트폰에 주기적으로 알린다. 스마트폰은 비콘의 ID값과 비콘과의 거리를 서버(50)에 전송한다.

서버(50)는 스마트폰으로부터 해당 ID 값과 거리 등의 정보를 전송받아 위치검출모듈(51)에서 시각 장애인의 위치를 파악하고, 위치 정보 DB(55)를 조회한다. 그리고 조회된 위치 정보를 통하여 제어모듈(53)에서 주변의 장애물, 사물정보 건물의 실내 구조 등 시설물에 대한 DB를 기반으로 시각 장애인 위치 주변의 시설물에 대한 종류 및 이름 그리고 상대적인 방향, 거리정보를 계산하고, 실내 인식 거리 단위를 인식 거리 조정을 통해 서비스 세분화한다.

서버(50)는 실내 인식 거리 단위를 인식 거리 조정을 통해 서비스 세분화한 제어모듈(53)의 제어신호를 스마트폰을 통해 시각 장애인에게 제공한다. 여기서, 시각 장애인에게 현재위치부터 목적지까지의 경로를 TS(Text-to-Speech) 기능 등을 사용하여 음성으로 제공할 수 있다.

도 6은 도 1의 단말기와 서버 간의 데이터 통신 프로토콜 설계를 나타낸 도면이다.

또한, 스마트 모바일 기기 등 단말기(10)와 서버(50) 간의 데이터 통신 프로토콜을 설계하여 효율적인 데이터 관리를 할 수 있다.

이때, 통신 프로토콜은 도 6에 도시된 바와 같이, 실시간 전송(On Line Transfer), 상태(Status), 밸류스(Values) 데이터, 및 스톱(stop) 데이터를 포함하여 설계될 수 있다.

On Line Transfer는 전송 문장 내의 토큰들을 의미한다. 해당 토큰은 시작 토큰을 시작하여 중지 토큰으로 끝난다. 시작 토큰은 새로운 비콘 노드를 식별하여 DB에 새로 저장할 것인지를 판단한다.

Status는 Status_01, Status_02, 및 Status_03을 포함한다.

Status_01은 User ID를 의미하며, 동시 다발적으로 수신되는 클라이언트의 비콘 데이터를 클라이언트별로 구분하는데 사용된다.

Status_02는 비콘이름을 의미하는데, 비콘 자체에 저장되어 있는 식별자이다.

Status_03은 Trans Time으로 클라이언트가 해당 비콘을 지난 시간을 기록하여 서버로 전송하는데 사용된다.

Values 데이터는 클라이언트와 비콘 간 오고가는 정보들을 기록한다. Values 데이터를 활용하여 User ID를 가지는 클라이언트가 각 비콘과 신호를 주고받아 RSSI, Distance 값을 전달하여 서버 측에서 관리자, 혹은 담당자와 시스템이 위치를 판별하여 운영 정책에 맞는 판단을 내릴 수 있도록 돕는다.

Stop 데이터는 새로운 비콘일 상황과 이미 저장된 비콘임에 따라 역할이 달라진다. 새로운 비콘일 경우 해당 비콘의 x,y 좌표를 전송하여 비콘 위치를 고정시키고, 삼변 측량을 위한 기초 데이터에 활용된다. 이미 저장된 비콘의 경우에는 위치 데이터를 전송하여 위치별 데이터를 뽑을 수 있도록 하기 위하여 서버에 전송된다.

도 7은 도 1의 서버의 자체 단위 평가방법을 나타낸 도면이다. 또한, 서버(50)는 자체 단위 평가할 수 있다. 자체 단위 평가방법은 도 7에 도시된 바와 같이, 환경 생성, 객체이동, AP와 객체사이의 거리 계산, 개발 알고리즘 적용, 결과 생성 및 분석 순으로 진행된다.

환경 생성은 AP의 위치와 장애물의 위치 정보, 그리고 이동 객체의 궤적 정보 등을 생성하며, 마지막으로 실험에서 활용하는 다양한 파라미터 등을 설정하는 단계를 포함한다.

객체이동에 의한 궤적 생성은 다양한 궤적 및 속도 등을 이용한 패턴 생성이다.

AP와 객체사이의 거리 계산은 실내 환경에 있는 측정 잡음과 하드웨어 특성을 반영하기 위해 실제 데이터 값 측정이다.

개발 알고리즘 적용은 제안하는 알고리즘을 적용한 후, 객체의 위치를 추정할 때 일반적인 삼각측량법으로 계산한 결과도 같이 계산한 후, 이 정보를 제안하는 알고리즘과의 성능 검증에 비교 데이터로 활용된다.

결과 생성 및 분석은 오차 및 수신율 등 분석한다.

상술한 본 발명의 실시예에 따른 시각 장애인용 실내 위치기반 서비스 시스템은 인식 거리 조정 비콘 서비스로서, 인식 거리 조정을 통해 실내 인식 거리 단위를 센티미터(cm) 단위로 세분화하여 서비스 하는 서버를 포함한다.

본 발명의 실시예에 따른 시각 장애인용 실내 위치기반 서비스 시스템은 실내 인식 거리 단위를 센티미터(cm) 단위로 세분화하여 서비스 하는 서버를 포함함으로써, 10cm 단위의 정확한 측위를 통해 기기의 위치를 파악할 수 있기 때문에, RSS(Receive Signal Strength)의 신호세기를 기준으로 거리 인식을 Immediate, Near, Far의 3단계만으로 구분하여 서비스 하는 종래의 비콘 시스템보다 세밀한 단계의 거리 인지를 통해 일반인은 물론 장애인들에게 보다 정확하고 다양한 서비스를 할 수 있다. 또한, BLE비콘 기술과 음성 내비게이터 기술을 중심으로 한 장애인 실내 위치 서비스 및 다단계 인식 거리 조정이 자유롭다.

또한, 본 발명의 실시예에 따른 시각 장애인용 실내 위치기반 서비스 시스템은 종래의 비콘 시스템보다 세밀한 단계의 거리 인지를 통해 일반인은 물론 장애인들에게 보다 정확하고 다양한 서비스를 할 수 있기 때문에, 점포나 상가 등 민간 분야, 공공분야 서비스 등 비콘 서비스 시장에서의 경쟁력을 확보할 수 있다. 또한, 확산되어 있는 GPS와 비콘을 활용해 성공적으로 안착된 시스템과 서비스를 제공해줄 수 있으므로, 이를 이용하면 물류나 차량 관제에서 효과적인 사용이 가능할 수 있고 구조 차량의 종류, 최적 경로 등을 제공할 수 있다.

또한, 본 발명의 실시예에 따른 시각 장애인용 실내 위치기반 서비스 시스템은 iBeacon과 Eddystone 호환 서비스 시스템을 통한 기존/신규 설치된 비콘 인프라를 활용한 비콘 서비스 시장 진입 및 확대 용이성이 확보될 수 있다.

또한, 본 발명의 실시예에 따른 시각 장애인용 실내 위치기반 서비스 시스템은 안드로이드 및 아이오에스(iOS) 모두 사용이 가능하다. 그리고 구글의 Eddystone 및 애플의 iBeacon과 호환이 이루어질 수 있다. 이에 따라 애플과 구글의 블루투스 비콘 플랫폼 정책을 모두 수용할 수 있어 비콘 기반 서비스 시장 진입 및 시장 확대가 가능할 수 있다. 또한, 시각 장애인을 위한 서비스 외에도 일반인들도 함께 활용할 수 있다.

또한, 본 발명의 실시예에 따른 시각 장애인용 실내 위치기반 서비스 시스템은 보다 세밀한 단계의 거리 인지를 통해 일반인은 물론 장애인들에게 보다 정확하고 다양한 서비스 할 수 있게 된다. 또한, 이와 같은 서비스는 글로벌 기업 중심의 비콘 서비스 시장에서의 경쟁력을 확보하고 해외 기술을 대체할 수 있다.

상기에서 설명한 본 발명의 기술적 사상은 바람직한 실시예에서 구체적으로 기술되었으나, 상기한 실시예는 그 설명을 위한 것이며 그 제한을 위한 것이 아님을 주의하여야 한다. 또한, 본 발명의 기술적 분야의 통상의 지식을 가진자라면 본 발명의 기술적 사상의 범위 내에서 다양한 실시예가 가능함을 이해할 수 있을 것이다. 따라서 본 발명의 진정한 기술적 보호 범위는 첨부된 특허청구범위의 기술적 사상에 의해 정해져야 할 것이다.

10 : 위치정보 제공모듈 30 : 단말기
50 : 서버 51 : 위치검출모듈
53 : 제어모듈 55 : 위치정보DB

Claims (4)

1. 삭제
2. 소지하는 단말기의 위치를 통해 시각 장애인용 실내 위치기반 서비스 대상인 클라이언트(client)의 위치 정보 신호를 소지하는 단말기로 전송하는 위치정보 제공모듈;
   상기 위치 정보 신호를 포함하는 상기 클라이언트에 대한 정보 신호를 전송하는 단말기; 및
   상기 클라이언트에 대한 정보 신호를 전송받으며, 상기 단말기의 위치 측정에 대한 실내 인식 거리 단위를 세분화하여 실내 위치기반 서비스를 제공하는 서버;를 포함하며,
   상기 서버는,
   상기 단말기로부터 상기 클라이언트에 대한 정보 신호를 전송받으며, 상기 단말기의 위치 측정에 대한 측정거리 범위의 정보를 출력하는 위치검출모듈;
   상기 측정거리 범위의 정보를 입력받으며, 핑거프린트(Fingerprint) 측위 알고리즘을 이용하여 실내측위 정확도를 향상시키는 제어모듈; 및
   실내측위 정확도가 향상되도록 상기 클라이언트의 위치 파악 시 사용되는 데이터를 DB(data base)화하는 위치정보DB;를 포함하며,
   상기 제어모듈이 상기 위치검출모듈 및 상기 위치정보DB를 제어하여 실내 인식 거리 단위를 세분화하여 실내 위치기반 서비스를 제공하는, 시각 장애인용 실내 위치기반 서비스 시스템.
3. 제2항에 있어서, 서버는,
   실내 인식 거리 단위를 센티미터(cm) 단위로 세분화하여 실내 위치기반 서비스를 제공하는, 시각 장애인용 실내 위치기반 서비스 시스템.
4. 제2항에 있어서, 서버는,
   실내 인식 거리 단위를 1m 이하, 1m 초과 ~ 5m, 5m 초과 ~ 10m, 10m 초과 ~ 20m, 20m 초과 ~ 50m, 및 50m 초과로 각각 세분화하여 실내 위치기반 서비스를 제공하는, 시각 장애인용 실내 위치기반 서비스 시스템.

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