KR101954676B1 - 고정확도의 무선 측위 방법 및 장치 - Google Patents

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Abstract

고정확도의 무선 측위 방법 및 장치에 관한 것으로, 적어도 하나의 고정 노드로부터 송출된 적어도 하나의 신호의 세기를 측정하고, 이동 노드의 상대 위치를 추정하고, 적어도 하나의 신호 세기와 이동 노드의 상대 위치로부터 복수의 시점에 걸친 이동 노드의 위치의 상대적인 변화에 따른 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴을 생성하고, 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴과 이동 노드가 위치하는 지역에서의 신호 세기의 분포 패턴 형태의 지도와의 비교에 기초하여 이동 노드의 절대 위치를 추정함으로써 무선 환경의 변화에도 이동 노드의 위치를 정확하게 추정할 수 있으면서 넓은 지역에 걸쳐 신호 세기의 변화가 거의 없는 무선 신호를 이용하여 이동 노드의 위치를 정확하게 추정할 수 있다.

Description

고정확도의 무선 측위 방법 및 장치 {Method and apparatus for wireless localization of high accuracy}
무선 신호를 이용하여 이동 노드의 위치를 추정할 수 있는 무선 측위 방법 및 장치에 관한 것이다.
GNSS(Global Navigation Satellite System)는 우주궤도를 돌고 있는 인공위성으로부터 송출되는 전파를 이용해 지구 전역에서 움직이는 물체의 위치를 추정하기 위한 시스템으로서, 현재 미사일 유도 같은 군사적 용도뿐만 아니라 스마트폰 사용자의 위치 추적, 차량, 선박, 항공기 등의 항법 장치에 많이 이용되고 있다. GNSS의 대표적인 예로는 미국의 GPS(Global Positioning System), 러시아의 글로나스(GLONASS), 유럽의 갈리레오(Galileo), 일본의 QZSS(Quasi-Zenith Satellite System) 등을 들 수 있다. 그러나, GNSS는 인공위성으로부터 송출되는 전파가 도달할 수 없는 실내 공간에서는 측위가 불가능하며, 고층빌딩에 의한 전파 차단, 반사 등으로 인해 도심에서 측위 정확도가 심하게 저하되는 문제가 있었다.
최근, 세계 각 국의 자동차 제조사와 구글, 인텔 등의 글로벌 기업은 자율 주행 자동차의 연구 개발에 열을 올리고 있다. 실외에서의 부분 자율 주행에 대해서는 어느 정도 성과를 보이고 있으나, GNSS의 실내 측위 불가능으로 인해 실외 및 실내를 아우르는 완전 자율 주행은 아직 요원한 상태이다. 이러한 GNSS의 문제점을 해결하기 위해, 실내 공간에 존재하는 무선 신호를 이용하여 사용자나 차량의 위치를 추정하는 무선 측위 기술이 많은 관심이 모아지고 있다. 무선 측위 기술은 현재 상용화되어 서비스되고 있으나, GNSS에 비해 측위 정확도가 매우 떨어져 다양한 방식의 무선 측위 기술이 개발 중에 있다.
무선 통신은 근거리 무선통신과 광역 무선통신으로 분류될 수 있다. 근거리 무선 통신의 대표적인 예로는 와이파이(Wifi), 블루투스(Bluetooth), 지그비(Zigbee) 등을 들 수 있고, 광역 무선통신의 대표적인 예로는 3G(3rd Generation), 4G(4th Generation), 로라(Lora) 등을 들 수 있다. LTE(Long Term Evolution)는 4G 무선통신의 일종이다. 블루투스, 지그비 등의 근거리 신호는 실내 공간에 사용자의 필요에 따라 일시적으로 발생했다가 사라지는 특성으로 인해 측위용으로는 적합하지 않다. 현재, 대부분의 실내에는 와이파이 신호와 LTE 신호가 분포하고 있는 것으로 알려져 있다.
이에 따라, 2.4GHz 대역의 와이파이 신호를 이용하여 측위를 실시하는 WPS(Wifi Positioning System)가 각광을 받고 있다. 와이파이 신호를 이용한 측위 기법에는 대표적으로 삼각측량(triangulation) 기법과 핑거프린트(fingerprint) 기법을 들 수 있다. 삼각측량 기법은 3 개 이상의 액세스 포인트(AP, Access Point)로부터 수신된 신호의 세기(RSS, Received Signal Strength)를 측정하고 그것을 거리로 환산함으로써 위치를 추정한다. 그러나, 실내 공간에서는 건물의 벽체, 장애물, 사람 등에 의해 무선 신호의 감쇄, 반사, 회절 등이 일어나기 때문에 환산된 거리 값이 엄청난 오차를 포함하게 됨에 따라 삼각측량 기법은 실내 측위용으로는 거의 사용되고 있지 않다.
이러한 이유로 실내 공간에서는 주로 핑거프린트 기법이 사용된다. 이 기법은 실내 공간을 격자 구조로 분할하고 각 단위 지역에서 신호 세기 값을 수집하고 데이터베이스화하여 라디오맵(radio map)을 구축한다. 이와 같이 라디오맵이 구축된 상태에서, 사용자 위치에서 수신된 신호의 세기를 라디오맵의 데이터와 비교함으로써 사용자의 위치로 추정하게 된다. 이 기법은 실내의 공간 특성이 반영된 데이터를 수집하기 때문에 삼각측량 기법에 비해 측위 정확도가 매우 높다는 장점을 갖고 있다. 무선 환경이 양호하고 실내 공간을 촘촘하게 분할하여 많은 신호를 수집할수록 측위 정밀도가 높아지는데 최대 2~3 미터까지 향상될 수 있는 것으로 보고되고 있다.
핑거프린트 기법은 라디오맵을 구축할 때의 시점에서 수집된 신호 세기와 측위 수행 시점에 수집된 신호 세기의 차이가 거의 없을 경우, 비교적 정확한 측위를 수행한다. 그러나, 현실 세계에서 빈번하게 발생하는 통신 채널간의 신호 간섭, 액세스 포인트의 증설, 고장이나 장애물 발생 등의 무선 환경의 변화는 과거에 구축된 라디오맵의 데이터와 차이가 있는 신호 세기의 수집으로 이어져 측위 정확도에 심각한 영향을 주게 된다. 이에 따라, 핑거프린트 기법에 KNN(K-Nearest Neighbor), 파티클 필터(particle filter) 등을 적용하여 측위 정확도를 높이고자 하는 다양한 시도들이 이루어지고 있다.
무엇보다도, 와이파이 신호는 근거리 무선통신의 특성상, 도심 일부에만 분포되어 있다는 현실로 인해 핑거프린트 기법은 실외 및 실내의 전 지역에 대한 측위 서비스가 요구되는 차량 네비게이션 시스템이나 자율주행에서는 단독으로 사용될 수 없다는 태생적인 한계를 갖고 있다. LTE 신호는 실내 및 실외 전역에 고르게 분포되어 있으나, 신호 세기의 변화가 크지 않은 지역이 넓어 측위 정확도를 높이는 데에 한계가 있다. 그 결과, LTE 신호를 이용하는 측위 서비스는 사용자의 위치를 대략적으로 알려주는 수준에 머물고 있으며 측위 오차가 사고로 이어질 수 있는 차량 네비게이션 시스템이나 자율주행용으로 사용되기에는 아직 많은 문제를 안고 있다.
무선 환경의 변화에도 매우 높은 정확도로 이동 노드의 위치를 추정할 수 있으면서 넓은 지역에 걸쳐 신호 세기의 변화가 거의 없는 무선 신호를 이용하여 이동 노드의 위치를 추정하는 경우에도 매우 높은 정확도로 이동 노드의 위치를 추정할 수 있는 고정확도의 무선 측위 방법 및 장치를 제공하는 데에 있다. 또한, 상기된 무선 측위 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체를 제공하는데 있다. 상기된 바와 같은 기술적 과제들로 한정되지 않으며, 이하의 설명으로부터 또 다른 기술적 과제가 도출될 수도 있다.
본 발명의 일 측면에 따른 무선 측위 방법은 적어도 하나의 고정 노드로부터 송출된 적어도 하나의 신호의 세기를 측정하는 단계; 이동 노드의 상대 위치를 추정하는 단계; 상기 측정된 적어도 하나의 신호 세기와 상기 추정된 이동 노드의 상대 위치로부터 복수의 시점에 걸친 이동 노드의 위치의 상대적인 변화에 따른 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴을 생성하는 단계; 및 상기 생성된 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴과 상기 이동 노드가 위치하는 지역에서의 신호 세기의 분포 패턴 형태의 지도와의 비교에 기초하여 상기 이동 노드의 절대 위치를 추정하는 단계를 포함한다.
상기 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴은 상기 복수의 시점에서 추정된 이동 노드의 복수의 상대 위치에서 복수 회 수신된 적어도 하나의 신호의 세기의 연속적 나열로 표현되는 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴일 수 있다. 상기 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴을 생성하는 단계는 상기 측정된 적어도 하나의 신호 세기와 상기 추정된 이동 노드의 상대 위치로부터 현재 수신된 적어도 하나의 신호 세기의 패턴을 생성하고, 상기 생성된 적어도 하나의 신호의 패턴을 상기 수신 시점 이전에 수신된 적어도 하나의 신호의 패턴에 연속적으로 나열함으로써 상기 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴을 생성할 수 있다.
상기 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴을 생성하는 단계는 상기 추정된 상대 위치에서 상기 적어도 하나의 고정 노드로부터 수신된 적어도 하나의 신호 세기의 패턴을 나타내는 패턴 데이터를 상기 상대 위치 추정 이전에 추정된 상대 위치에 대한 패턴 데이터에 누적시킴으로써 상기 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴을 생성할 수 있다.
상기 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴을 생성하는 단계는 상기 측정된 각 신호 세기를 상기 추정된 상대 위치에 연관시켜 나타내는 공간도메인 데이터로부터 상기 패턴 데이터를 생성할 수 있다. 상기 무선 측위 방법은 상기 측정된 각 신호 세기를 어느 하나 시점에 연관시켜 나타내는 시간도메인 데이터를 생성하는 단계; 및 상기 생성된 시간도메인 데이터를 상기 공간도메인 데이터로 변환하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 어느 하나의 시점은 상기 각 신호의 수신 시점이고, 상기 측정된 상대 위치는 상기 각 신호의 수신 시점에서 추정된 이동 노드의 상대 위치일 수 있다. 상기 추정된 상대 위치와 상기 상대 위치의 추정 직전에 추정된 이동 노드의 상대 위치의 거리 차이가 상기 이동 노드의 상대 위치를 나타내기 위한 좌표의 분해능 단위에 해당하는 거리 내이면 상기 추정된 상대 위치에서 상기 적어도 하나의 고정 노드로부터 수신된 적어도 하나의 신호 세기의 패턴을 나타내는 패턴 데이터의 누적은 생략될 수 있다.
상기 무선 측위 방법은 상기 이동 노드의 절대 위치의 추정 이후에는 상기 추정된 이동 노드의 절대 위치에 대한 이동 노드의 상대 위치를 추정하는 단계를 더 포함하고, 상기 복수의 시점 이후에는 상기 이동 노드의 절대 위치에 대하여 추정된 이동 노드의 상대 위치로부터 상기 이동 노드의 위치의 상대적인 변화에 따른 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴이 생성될 수 있다.
상기 무선 측위 방법은 상기 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴과 상기 지도를 비교함으로써 상기 지도 내에서 상기 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴과 가장 유사한 패턴을 갖는 부분을 색출하는 단계를 더 포함하고, 상기 이동 노드의 절대 위치를 추정하는 단계는 상기 색출된 부분이 지시하는 지도의 절대 위치를 상기 이동 노드의 절대 위치로 추정할 수 있다. 상기 이동 노드의 절대 위치를 추정하는 단계는 상기 색출된 부분의 복수의 절대 위치 중에서 상기 추정된 상대 위치에 대응하는 절대 위치를 상기 이동 노드의 절대 위치로 추정할 수 있다.
상기 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴을 생성하는 단계는 다차원 공간의 제 1 좌표축에 어느 하나의 고정 노드의 아이디를 매핑하고, 제 2 좌표축에 상기 이동 노드의 상대 위치를 매핑하고, 제 3 좌표축에 상기 어느 하나의 고정 노드로부터 송출된 신호의 세기를 매핑함으로써 결정되는 다차원 공간의 지점에 도트를 표시하는 방식으로 상기 이동 노드의 위치의 상대적인 변화에 따른 적어도 하나의 신호 세기의 변화를 그래프화한 기하학적인 서피스(surface) 형태의 패턴을 생성할 수 있다.
상기 무선 측위 방법은 상기 서피스 형태의 패턴과 상기 지도를 비교함으로써 상기 지도 내에서 상기 서피스 형태와 가장 유사한 형태를 갖는 서피스 부분을 색출하는 단계를 더 포함하고, 상기 이동 노드의 절대 위치를 추정하는 단계는 상기 색출된 서피스 부분이 지시하는 지도의 절대 위치를 상기 이동 노드의 절대 위치로 추정할 수 있다. 상기 이동 노드의 절대 위치를 추정하는 단계는 상기 색출된 서피스 부분의 복수의 절대 위치 중에서 상기 추정된 상대 위치의 셰이프(shape)와 가장 유사한 셰이프를 갖는 부분의 절대 위치를 상기 이동 노드의 절대 위치로 추정할 수 있다.
상기 무선 측위 방법은 상기 수신된 적어도 하나의 신호에 기초하여 측위 서비스가 제공되는 전 지역의 클러스터들 중에서 적어도 하나의 클러스터를 선정하는 단계; 및 상기 전 지역에서의 신호 세기의 분포 데이터가 기록된 라디오맵으로부터 상기 지도를 나타내는 맵 데이터를 추출하는 단계를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 다른 측면에 따라 상기 무선 측위 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체가 제공된다.
본 발명의 또 다른 측면에 따른 무선 측위 장치는 적어도 하나의 고정 노드로부터 송출된 적어도 하나의 신호의 세기를 측정하는 신호 처리부; 이동 노드의 상대 위치를 추정하는 상대위치 추정부; 상기 측정된 적어도 하나의 신호 세기와 상기 추정된 이동 노드의 상대 위치로부터 복수의 시점에 걸친 이동 노드의 위치의 상대적인 변화에 따른 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴을 생성하는 패턴 생성부; 및 상기 생성된 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴과 상기 이동 노드가 위치하는 지역에서의 신호 세기의 분포 패턴 형태의 지도와의 비교에 기초하여 상기 이동 노드의 절대 위치를 추정하는 절대위치 추정부를 포함한다.
상기 무선 측위 장치는 상기 이동 노드의 움직임을 감지하는 센서부를 더 포함하고, 상기 상대위치 추정부는 상기 센서부의 출력 신호의 값으로부터 상기 이동 노드의 상대 위치를 추정할 수 있다. 상기 무선 측위 장치는 상기 패턴 생성부에 의해 생성된 패턴 데이터를 누적시키기 위한 버퍼를 더 포함하고, 상기 패턴 생성부는 상기 추정된 상대 위치에서 상기 적어도 하나의 고정 노드로부터 수신된 적어도 하나의 신호 세기의 패턴을 나타내는 패턴 데이터를 상기 버퍼에 저장되어 있는 패턴 데이터에 누적시켜 저장함으로써 상기 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴을 생성할 수 있다.
적어도 하나의 고정 노드로부터 수신된 적어도 하나의 신호의 세기를 측정하고 이동 노드의 상대 위치를 추정함으로써 복수의 시점에 걸친 이동 노드의 위치의 상대적인 변화에 따른 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴을 생성하고, 이러한 신호 세기의 변화 패턴을 이용하여 이동 노드의 절대 위치를 추정함으로써 통신 채널간의 신호 간섭, 액세스 포인트의 증설, 고장이나 장애물 발생 등과 같은 무선 환경 변화가 발생하더라도 이동 노드의 위치를 매우 정확하게 추정할 수 있다.
종래의 무선 측위 기술은 현재 수신된 적어도 하나의 신호의 세기를 이용하여 이동 노드의 절대 위치를 추정하기 때문에 무선 환경 변화로 인해 라디오맵 구축 당시에 수집된 신호 세기와는 다른 신호 세기가 측정된 경우, 이동 노드의 현재 위치가 그 실제 위치가 아닌 인접한 다른 위치로 추정될 확률이 매우 높다. 반면, 본 발명은 복수의 시점에 걸친 이동 노드의 위치의 상대적인 변화에 따른 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴을 이용하여 이동 노드의 절대 위치를 추정하기 때문에 무선 환경의 변화의 영향을 거의 받지 않게 되어 종래의 무선 측위 기술에 비해 무선 환경 변화로 인한 측위 오차가 대폭 감소하게 된다.
LTE 신호와 같이, 넓은 지역에 걸쳐 신호 세기의 변화가 거의 없는 무선 신호를 이용하여 이동 노드의 위치를 추정하는 경우에도 복수의 시점에 걸친 이동 노드의 위치의 상대적인 변화에 따른 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴을 이용하여 이동 노드의 절대 위치를 추정하기 때문에 이동 노드의 위치를 정확하게 추정할 수 있다. 이동 노드의 이동 경로 상에서 서로 인접해 있는 측위 지점들간에 신호 세기의 변화가 거의 없는 경우라도 본 발명의 측위에 사용되는 신호 세기의 변화 패턴의 길이에 해당하는 이동 거리 내에서는 이동 노드(1)의 정확한 위치 추정이 가능한 정도로 LTE 신호의 세기가 충분히 변화하기 때문이다.
이와 같이, 이동 경로 상의 측정 지점들간에 신호 세기의 변화가 거의 없는 LTE 신호를 이용하여 이동 노드의 위치를 정확하게 추정할 수 있기 때문에 실내를 넘어서 실외를 모두 커버할 수 있는 무선 측위 서비스의 제공을 가능하게 할 수 있다. 결과적으로, 실내 측위 및 실외 측위가 모두 가능한 차량 네비게이션 시스템이나 자율주행용의 무선 측위 서비스를 제공할 수 있음에 따라 현재 차량 네비게이션 시스템으로 가장 널리 사용되고 있으나 실내 측위가 불가능한 GPS를 대체할 수 있다.
또한, 이동 노드의 절대 위치를 추정한 후에는 이미 추정된 이동 노드의 절대 위치에 대하여 이동 노드의 상대 위치를 추정함으로써 상대 위치의 연속적인 추정에 따른 종래의 PDR(Pedestrian Dead Reckoning), DR(Dead Reckoning) 등 상대 위치 추정 알고리즘의 오차 누적이 거의 발생하지 않음에 따라 종래의 무선 측위 기술에 PDR, DR 등의 상대 위치 추정 알고리즘을 융합시킨 기법에 비해 그 측위 정확도가 매우 높다.
또한, 이동 노드의 위치의 상대적인 변화에 따른 적어도 하나의 신호 세기의 변화를 그래프화한 기하학적인 서피스 형태의 3차원 패턴을 이용하여 이동 노드의 위치를 추정함으로써 현재 수신된 신호 세기의 수치 값과 라디오맵 내에 분포된 신호 세기의 수치 값의 비교에 따른 종래 알고리즘의 측위 오차는 원천적으로 차단될 수 있어 이동 노드의 측위 정확도가 대폭 향상될 수 있다. 이동 노드의 현재 위치에서의 무선 환경 변화는 서피스의 전체적인 형태에 거의 영향을 주지 않기 때문에 맵 데이터가 나타내는 지도 내에서 3차원 패턴의 서피스 형태와 가장 유사한 형태를 갖는 서피스 부분을 색출할 때에 현재 수신된 신호의 세기의 오차로 인해 원래 색출하고자 하는 서피스 부분과 다른 서피스 부분을 색출할 가능성은 매우 낮다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 무선통신 시스템의 구성도이다.
도 2는 도 1에 도시된 이동 노드(1)의 무선 측위 장치의 구성도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 무선 측위 방법의 흐름도이다.
도 4는 도 3의 320 단계에서의 패턴 형성 원리를 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 도 3의 320 단계에서의 패턴 형성에 대한 실험 결과를 도시한 도면이다.
도 6은 도 3에 도시된 320 단계의 상세 흐름도이다.
도 7은 본 실시예에 따른 무선 측위에 사용되는 신호 세기의 변화 패턴을 생성하기 위한 3차원 공간 좌표계를 도시한 도면이다.
도 8은 본 실시예에 따른 무선 측위에 사용되는 패턴 데이터의 누적을 테이블 형태로 나타낸 도면이다.
도 9는 본 실시예에 따른 무선 측위에 사용되는 신호 세기의 변화 패턴이 생성되는 일례를 도시한 도면이다.
도 10-11은 본 실시예에 따라 이동 노드(1)의 절대 위치가 추정되는 예들을 도시한 도면이다.
도 12는 종래기술과 본 실시예에 따른 와이파이 측위에 대한 비교 실험 결과를 도시한 도면이다.
도 13은 종래기술과 본 실시예에 따른 LTE 측위에 대한 비교 실험 결과를 도시한 도면이다.
이하에서는 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 상세히 설명한다. 이하에서는 사용자에 의해 휴대되어 이동하는 스마트폰, 차량에 탑재되어 이동하는 네비게이션 시스템과 같이 측위의 대상이 되는 모든 이동체를 포괄하여 "이동 노드"로 통칭하기로 한다. 또한, 와이파이 망의 액세스 포인트(AP, Access Point), LTE 망의 기지국(base station)과 같이, 어떤 지역에 고정 설치되어 이동 노드의 무선 통신을 중계하는 통신 기기를 포괄하여 "고정 노드"로 통칭하기로 한다. 또한, 고정 노드로부터 송출되는 RF(Radio Frequency) 신호를 간략하게 "신호"로 호칭하기로 한다.
이하에서 설명될 본 발명의 실시예는 와이파이 신호, LTE(Long Term Evolution) 신호 등과 같은 무선 신호를 이용하여 측위 서비스를 제공하는 무선 측위 방법 및 장치에 관한 것으로서, 특히 무선 환경의 변화에도 매우 높은 정확도로 이동 노드의 위치를 추정할 수 있으면서 넓은 지역에 걸쳐 신호 세기의 변화가 거의 없는 무선 신호, 예를 들어 LTE 신호를 이용하여 측위를 실시하는 경우에도 매우 정확도로 이동 노드의 위치를 추정할 수 있는 고정확도의 무선 측위 방법 및 장치에 관한 것이다. 이하에서는 이러한 무선 측위 방법 및 무선 측위 장치를 간략하게 "무선 측위 방법"과 "무선 측위 장치"로 호칭하기로 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 무선통신 시스템의 구성도이다. 도 1을 참조하면, 본 실시예에 따른 무선통신 시스템은 복수의 이동 노드(1), 복수의 고정 노드(2), 및 측위 서버(3)로 구성된다. 복수 이동 노드(1) 각각은 사용자에 의해 휴대되거나 차량에 탑재되어 이동하면서 적어도 한 종류의 무선통신 망을 통해 다른 노드와의 무선통신을 수행한다. 일반적으로, 각 이동 노드(1)는 적어도 두 종류의 무선통신 망, 예를 들어 와이파이 망과 LTE 망을 통해 무선 통신을 수행한다. 복수의 고정 노드(2) 각각은 각 이동 노드(1)가 무선통신 망에 접속하여 다른 노드와의 무선 통신을 수행할 수 있도록 각 이동 노드(1)의 무선 통신을 중계한다. 이동 노드(1)가 와이파이 망을 통해 무선 통신을 수행하는 경우에 고정 노드는 액세스 포인트일 수 있고, LTE 망을 통해 무선 통신을 수행하는 경우에 고정 노드는 기지국일 수 있다. 측위 서버(3)는 본 실시예에 따른 무선 측위에 필요한 라디오맵의 일부를 각 이동 노드(1)에 제공한다.
도 2는 도 1에 도시된 이동 노드(1)의 무선 측위 장치의 구성도이다. 도 2를 참조하면, 도 1에 도시된 이동 노드(1)의 무선 측위 장치는 무선통신부(10), 센서부(20), 버퍼(30), 스캔부(11), 신호 처리부(12), 상대위치 추정부(13), 도메인 변환부(14), 패턴 생성부(15), 클러스터 선정부(16), 맵 로더(17), 비교부(18), 및 절대위치 추정부(19)로 구성된다. 본 실시예가 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이러한 구성 요소들은 특정 기능을 제공하는 하드웨어로 구현될 수도 있고, 특정 기능을 제공하는 소프트웨어가 기록된 메모리, 프로세서, 버스 등의 조합으로 구현될 수도 있음을 이해할 수 있다. 상기된 각 구성 요소는 반드시 별개의 하드웨어로 구현되는 것은 아니며, 여러 개의 구성 요소가 공통 하드웨어, 예를 들어 프로세서, 메모리, 버스 등의 조합에 의해 구현될 수도 있다.
상술한 바와 같이, 이동 노드(1)는 사용자에 의해 휴대되는 스마트폰일 수도 있고, 차량에 탑재되는 네비게이션 시스템일 수도 있다. 도 2에 도시된 실시예는 무선 측위 장치에 관한 것으로서 도 2에 도시된 무선 측위 장치의 구성 외에 스마트폰의 다른 구성이나 네비게이션 시스템의 다른 구성이 도 2에 도시되면 본 실시예의 특징이 흐려질 수 있기 때문에 생략된다. 본 실시예가 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이동 노드(1)가 스마트폰이나 네비게이션 시스템 등으로 구현될 경우에 도 2에 도시된 구성 요소 외에 다른 구성 요소가 추가될 수 있음을 이해할 수 있다.
무선통신부(10)는 적어도 하나의 무선통신망을 통해 신호를 송수신한다. 센서부(20)는 이동 노드(1)의 움직임을 감지하는 적어도 하나의 센서로 구성된다. 버퍼(30)는 패턴 생성부(15)에 의해 생성된 패턴 데이터를 누적시키기 위한 용도로 사용된다. 센서부(20)는 이동 노드(1)의 가속도를 측정하는 가속도 센서(acceleration sensor)와 이동 노드(1)의 각속도를 측정하는 자이로 센서(gyro sensor)로 구성될 수 있다. 이동 노드(1)가 어떤 종류의 기기로 구현되는가에 따라 센서부(20)의 센서 종류가 달라질 수 있다. 이동 노드(1)가 스마트폰으로 구현되는 경우, 센서부(20)는 상술한 바와 같은 가속도 센서와 자이로 센서로 구성될 수 있다. 이동 노드(1)가 차량에 탑재되는 네비게이션 시스템으로 구현되는 경우, 센서부(20)는 상술한 바와 같은 가속도 센서와 자이로 센서로 구성될 수도 있고, 이러한 센서 대신에 엔코더(encoder), 지자기 센서 등이 사용될 수도 있다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 무선 측위 방법의 흐름도이다. 도 3을 참조하면, 본 실시예에 따른 무선 측위 방법은 도 2에 도시된 이동 노드(1)의 무선 측위 장치에 의해 실행되는 다음과 같은 단계들로 구성된다. 이하에서는 도 3을 참조하면서, 도 2에 도시된 스캔부(11), 신호 처리부(12), 상대위치 추정부(13), 도메인 변환부(14), 패턴 생성부(15), 클러스터 선정부(16), 맵 로더(17), 비교부(18), 및 절대위치 추정부(19)를 상세하게 설명하기로 한다. 110 단계에서 이동 노드(1)의 스캔부(11)는 무선통신부(10)를 통하여 무선통신의 주파수 대역을 주기적으로 스캔함으로써 적어도 하나의 고정 노드(2)로부터 송출된 적어도 하나의 신호를 수신한다. 스캔부(11)의 스캔 주기의 길이에 따라 아래에서 설명될 시간도메인 데이터의 샘플링 레이트(sampling rate)가 결정된다. 무선통신부(10)의 스캔 주기가 짧을수록 아래에서 설명될 시간도메인 데이터의 샘플링 레이트가 높아지게 되고, 결과적으로 본 실시예에 따라 추정된 이동 노드(1)의 절대 위치의 정밀도가 향상될 수 있다.
시간도메인 데이터의 샘플링 레이트가 높아지게 되면 시간도메인 데이터의 데이터량이 증가하게 되므로 이동 노드(1)의 데이터 처리 부하가 증가되면서 이동 노드(1)의 절대 위치 추정에 소요되는 시간이 증가될 수 있다. 사용자의 위치 추적, 차량의 네비게이션 등의 용도로 활용되는 무선 측위의 특성상 실시간으로 사용자에게 현재 위치가 제공되어야 하기 때문에 이동 노드(1)의 하드웨어 성능, 본 실시예가 적용되는 분야에서 요구하는 측위 정밀도 등을 고려하여 무선통신부(10)의 스캔 주기가 결정됨이 바람직하다. 어떤 고정 노드(2)로부터 송출된 신호에는 그 고정 노드(2)의 아이디가 실려 있기 때문에 고정 노드(2)로부터 송출된 신호로부터 그 고정 노드(2)의 아이디를 알 수 있다.
이동 노드(1)의 현재 위치에서 그 통신가능범위 내에 하나의 고정 노드(2)만이 존재하는 경우라면, 무선통신부(10)는 스캔 과정을 통하여 하나의 고정 노드(2)로부터 하나의 신호를 수신하게 된다. 이동 노드(1)의 현재 위치에서 그 통신가능범위 내에 복수의 고정 노드(2)가 존재하는 경우라면, 무선통신부(10)는 스캔 과정을 통하여 복수의 고정 노드(2)로부터 그 고정 노드(2)의 개수만큼의 복수의 신호를 수신하게 된다. 도 1에는 이동 노드(1)가 세 개의 고정 노드(21, 22, 23)로부터 3 개의 신호를 수신하는 예가 도시되어 있다. 다른 하나의 고정 노드(24)는 이동 노드(1)의 통신가능범위 밖에 위치해 있음을 알 수 있다. 본 실시예는 무선통신 인프라가 비교적 잘 갖춰진 지역에 적용될 수 있기 때문에 이동 노드(1)는 대부분 복수의 고정 노드(2)의 신호를 수신하게 되나, 무선통신 인프라가 취약한 일부 지역에서는 하나의 고정 노드(2)의 신호를 수신할 수도 있다. 한편, 스캔 과정에서 어떤 신호도 수신되지 않은 경우에는 본 실시예에 따른 측위 자체가 불가능한 경우에 해당하기 때문에 이동 노드(1)는 고정 노드(2)의 신호를 수신할 때까지 대기하게 된다.
120 단계에서 이동 노드(1)의 신호 처리부(12)는 110 단계에서 수신된 각 신호의 세기를 측정한다. 130 단계에서 이동 노드(1)의 신호 처리부(12)는 120 단계에서 측정된 각 신호 세기를 어느 하나의 시점에 연관시켜 나타내는 시간도메인 데이터를 생성한다. 여기에서, 어느 하나의 시점은 110 단계에서 수신된 신호를 그 이전에 수신된 신호 또는 그 이후에 수신된 신호와 구별하기 위한 정보로서 사용된다. 이 시점은 각 신호의 수신 시점일 수 있다. 각 신호의 수신 시점은 신호 처리부(12)가 무선통신부(10)로부터 각 신호를 입력받은 순간에 이동 노드(1)의 내부 시계의 시간을 읽은 시점일 수 있다.
보다 상세하게 설명하면, 130 단계에서 이동 노드(1)의 신호 처리부(12)는 110 단계에서 수신된 각 신호 별로 각 신호를 송출한 고정 노드(2)의 아이디, 각 신호의 수신 시점, 및 120 단계에서 측정된 각 신호의 세기를 하나의 세트로 묶은 적어도 하나의 신호 세기 세트 {RSSmn, ...}TD를 포함하는 시간도메인 데이터를 생성한다. 여기에서, RSS는 "Received Signal Strength"의 약자이고, TD는 "Time Domain"의 약자이고, 아래첨자의 "m"은 고정 노드(2)의 아이디의 순번을 나타내고, "n"은 각 신호의 수신 시점의 순번을 나타낸다.
예를 들어, 도 3에 도시된 무선 측위 방법이 세 번 반복하여 실행되면, 스캔부(11)는 세 번에 걸쳐 주변의 신호를 스캔하게 된다. 스캔부(11)가 세 번째 신호 스캔 시에 두 번째 아이디를 갖는 고정 노드(2)로부터 송출된 신호 하나만을 수신한다면, 시간도메인 데이터는 하나의 신호 세기 세트 RSS23만을 포함하게 된다. 만약, 스캔부(11)가 세 번째 신호 스캔 시에 두 번째 아이디를 갖는 고정 노드(2)로부터 송출된 신호와 세 번째 아이디를 갖는 고정 노드(2)로부터 송출된 신호를 수신한다면, 시간도메인 데이터는 신호 세기 세트 RSS23과 RSS33을 포함하게 된다.
이와 같이, 시간도메인 데이터는 302 단계에서 측정된 각 신호의 세기를 시간 도메인에서 각 신호를 송출한 고정 노드(2)의 아이디와 각 신호의 수신 시점으로 구분하는 데이터라고 할 수 있다. 본 실시예에 따른 무선 측위 방법이 실행될 때마다 130 단계에서 생성되는 시간도메인 데이터에 포함된 복수의 신호 세기 세트 {RSSmn, ...}TD의 수신 시점은 모두 동일하게 된다. 이에 따라, 시간도메인 데이터의 길이를 줄이기 위하여 동일한 시점에 수집된 신호들에 대해서는 하나의 시점에 복수의 고정 노드 아이디와 복수의 신호 세기를 나열하여 붙일 수도 있다. 본 실시예가 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상술된 바와 같은 포맷 이외에 다양한 포맷으로 시간도메인 데이터를 표현할 수 있음을 이해할 수 있다.
210 단계에서 이동 노드(1)의 상대위치 추정부(13)는 센서부(20)의 출력 신호를 주기적으로 수신한다. 220 단계에서 이동 노드(1)의 상대위치 추정부(13)는 210 단계에서 수신된 센서부(20)의 출력 신호의 값으로부터 이동 노드(1)의 이동 거리와 이동 방향을 산출한다. 230 단계에서 이동 노드(1)의 상대위치 추정부(13)는 220 단계에서 산출된 이동 노드(1)의 이동 거리와 이동 방향에 기초하여 이동 노드(1)의 이전 위치에 대한 이동 노드(1)의 현재 위치의 상대적인 변화를 산출함으로써 이동 노드(1)의 이전 위치에 대한 이동 노드(1)의 현재 상대 위치를 추정한다. 여기에서, 이동 노드(1)의 이전 위치는 본 실시예에 따른 무선 측위 방법이 처음으로 실행될 때에는 아래에서 설명될 클러스터의 기준점(reference point)이 되고, 기준점에 대한 상대 위치가 추정된 후에는 현재 추정하고자 하는 상대 위치의 직전에 추정된 상대 위치가 된다.
아래에서 설명된 바와 같이, 신호 세기가 표시되는 도메인을 시간 도메인으로부터 공간 도메인으로 변환하는 과정에서 각 신호의 수신 시점은 그 수신 시점에서의 이동 노드(1)의 상대 위치로 교체되기 때문에 상대위치 추정부(13)는 스캔부(11)의 스캔 주기에 동기되어 이동 노드(1)의 상대 위치를 주기적으로 산출함이 바람직하다. 이동 노드(1)의 상대 위치의 정밀도를 높이기 위하여, 상대위치 추정부(13)는 스캔부(11)의 스캔 주기보다 짧은 주기로 이동 노드(1)의 상대 위치를 산출할 수도 있다. 상술한 바와 같이, 이동 노드(1)가 어떤 종류의 기기로 구현되는가에 따라 센서부(20)의 센서 종류가 달라질 수 있기 때문에 이동 노드(1)의 상대 위치의 추정에는 이동 노드(1)가 어떤 종류의 기기로 구현되는가에 따라 서로 다른 항법 알고리즘이 사용될 수 있다.
예를 들어, 이동 노드(1)가 스마트폰인 경우에 상대위치 추정부(13)는 PDR(Pedestrian Dead Reckoning) 알고리즘을 사용하여 이동 노드(1)의 상대 위치를 추정할 수 있다. 보다 상세하게 설명하면, 상대위치 추정부(13)는 센서부(20)의 가속도 센서의 출력 신호의 값을 적분함으로써 이동 노드(1)의 이동 거리를 산출하고, 센서부(20)의 자이로 센서의 출력 신호의 값을 적분함으로써 이동 노드(1)의 이동 방향을 산출할 수 있다. 이동 노드(1)가 네비게이션 시스템으로서 차량에 탑재되는 경우에 상대위치 추정부(13)는 DR(Dead Reckoning) 알고리즘을 사용하여 이동 노드(1)의 상대 위치를 추정할 수 있다. 예를 들어, 상대위치 추정부(13)는 차량의 휠(wheel)에 센서부(20)의 가속도 센서와 자이로 센서를 부착함으로써 이동 노드(1)의 이동 거리와 이동 방향을 산출할 수 있다.
도 3에 도시된 무선 측위 방법이 실행된 후에 다시 실행될 때, 상대위치 추정부(13)는 아래에서 설명될 520 단계에서의 이동 노드(1)의 절대 위치의 추정 이후에는 520 단계에서 추정된 이동 노드(1)의 절대 위치에 대한 이동 노드의 상대 위치를 추정한다. 따라서, 320 단계에서 복수의 시점에 걸친 이동 노드(1)의 위치의 상대적인 변화에 따른 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴이 생성된 이후, 즉 그 복수의 시점 이후에는 이동 노드(1)의 절대 위치에 대하여 추정된 이동 노드의 상대 위치로부터 이동 노드(1)의 위치의 상대적인 변화에 따른 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴이 생성된다. 본 실시예에 따르면, 이동 노드(1)의 상대 위치는 계속적으로 이동 노드(1)의 이전 상대 위치를 기준으로 추정되는 것이 아니라, 이동 노드(1)의 상대 위치가 절대 위치로 교체된 때에는 그 절대 위치를 기준으로 추정되기 때문에 이동 노드(1)의 상대 위치 추정이 적용되는 구간은 매우 짧게 되어 상대 위치 추정의 반복에 따른 상대 위치의 오차 누적으로 인한 이동 노드(1)의 절대 위치 오차가 거의 발생하지 않게 된다.
상술한 바와 같이, 이동 노드(1)의 상대 위치를 추정하기 위한 PDR, DR 알고리즘은 센서의 출력 신호 값의 적분을 통해 이동 노드(1)의 상대 위치를 추정하기 때문에 이동 노드(1)의 상대 위치 추정이 반복될수록 이동 노드(1)의 상대 위치의 오차가 누적된다. 이에 따라, 이동 노드(1)의 상대 위치 추정이 적용되는 구간이 길수록 이동 노드(1)의 상대 위치의 오차는 증가하게 된다. 본 실시예는 이동 노드(1)의 상대 위치가 추정되는 중간 중간에 이동 노드(1)의 상대 위치가 절대 위치로 교체되기 때문에 상대 위치 추정의 반복에 따른 상대 위치의 오차 누적이 거의 발생하지 않게 된다. 이에 따라, 본 실시에 따른 측위의 정확도는 종래의 무선 측위 기술에 PDR, DR 등의 상대 위치 추정 알고리즘을 융합시킨 기법에 비해 매우 높다.
본 실시예에 따라 이동 노드(1)의 절대 위치가 추정된 후에는 이후 추정되는 이동 노드(1)의 상대 위치마다 절대 위치가 추정될 수도 있고, 이후 추정되는 이동 노드(1)의 상대 위치를 복수 회 추정한 후에 하나의 절대 위치가 추정될 수도 있다. 전자의 경우, 이동 노드(1)의 절대 위치가 추정된 후에는 이동 노드(1)의 이전 위치는 항상 현재 추정하고자 하는 상대 위치의 직전에 추정된 절대 위치가 된다. 후자의 경우, 이동 노드(1)의 이전 위치는 이동 노드(1)의 절대 위치가 추정된 직후에는 현재 추정하고자 하는 상대 위치의 직전에 추정된 절대 위치가 되지만, 그 후에는 상기된 회수만큼 상대 위치가 추정될 때까지는 현재 추정하고자 하는 상대 위치의 직전에 추정된 상대 위치가 된다.
310 단계에서 이동 노드(1)의 도메인 변환부(14)는 130 단계에서 생성된 시간도메인 데이터를 120 단계에서 측정된 각 신호 세기를 230 단계에서 추정된 이동 노드(1)의 상대 위치에 연관시켜 나타내는 공간도메인 데이터로 변환한다. 보다 상세하게 설명하면, 도메인 변환부(14)는 130 단계에서 생성된 시간도메인 데이터에 포함된 적어도 하나의 신호 세기 세트 {RSSmn, ...}TD의 각 세트 별로 각 세트 RSSmn가 나타내는 고정 노드(2)의 아이디, 각 신호의 수신 시점, 및 각 신호의 세기 중에서 각 신호의 수신 시점을 각 신호의 수신 시점에 대응하는 이동 노드(1)의 상대 위치로 교체함으로써 시간도메인 데이터를 고정 노드(2)의 아이디, 이동 노드(1)의 상대 위치, 및 각 신호의 세기를 하나의 세트로 묶은 적어도 하나의 신호 세기 세트 {RSSmn, ...}SD로 변환한다.
여기에서, RSS는 "Received Signal Strength"의 약자이고, SD는 "Space Domain"의 약자이고, 아래첨자의 "m"은 고정 노드(2)의 아이디의 순번을 나타내고, "n"은 각 신호의 수신 시점의 순번에 대응하는 이동 노드(1)의 상대 위치의 순번을 나타낸다. 110 단계에서의 신호 수신과 210 단계에서의 신호 수신이 동기화되어 거의 동일한 시간대에 실행되는 경우라면 각 신호의 수신 시점에 대응하는 이동 노드(1)의 상대 위치는 각 신호의 수신 시점에서 추정된 이동 노드(1)의 상대 위치일 수 있다. 이 경우, 각 신호의 수신 시점의 순번은 그대로 이동 노드(1)의 상대 위치의 순번이 된다. 예를 들어, 공간도메인 데이터에 포함된 신호 세기 세트 RSS23은 상대위치 추정부(13)가 세 번째 상대 위치 추정 시에 두 번째 아이디를 갖는 고정 노드(2)로부터 수신된 신호의 세기를 나타내게 된다.
110 단계에서의 신호 수신과 210 단계에서의 신호 수신의 동기화가 이루어지지 않은 경우라면 각 신호의 수신 시점에 대응하는 이동 노드(1)의 상대 위치는 여러 시점에서 추정된 상대 위치들 중에서 각 신호의 수신 시점에 가장 가까운 시점에서 추정된 상대 위치일 수 있다. 이와 같이, 시간도메인 데이터는 고정 노드(2)의 아이디, 각 신호의 수신 시점, 및 각 신호의 세기를 하나의 세트로 묶음으로써 각 신호 세기를 각 신호의 수신 시점에 연관시켜 나타낸 시간 기반의 데이터인 반면, 공간도메인 데이터는 시간도메인 데이터에 포함된 고정 노드(2)의 아이디, 시간도메인 데이터에 포함된 시점에서 추정된 이동 노드(1)의 상대 위치, 시간도메인 데이터에 포함된 각 신호 세기를 하나의 세트로 묶음으로써 각 신호 세기를 이동 노드(1)의 상대 위치에 연관시켜 나타낸 공간 기반의 데이터이다.
본 실시예에 따른 무선 측위 방법이 실행될 때마다 130 단계에서 생성되는 시간도메인 데이터에 포함된 복수의 신호 세기 세트 {RSSmn, ...}TD의 수신 시점은 모두 동일하기 때문에, 본 실시예에 따른 무선 측위 방법이 실행될 때마다 310 단계에서 변환되는 공간도메인 데이터에 포함된 복수의 신호 세기 세트 {RSSmn, ...}SD의 상대 위치도 모두 동일하게 된다. 이에 따라, 공간도메인 데이터의 길이를 줄이기 위하여 동일한 상대 위치에서 수집된 신호들에 대해서는 하나의 상대 위치에 복수의 고정 노드 아이디와 복수의 신호 세기를 나열하여 붙일 수도 있다. 본 실시예가 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상술된 바와 같은 포맷 이외에 다양한 포맷으로 공간도메인 데이터를 표현할 수 있음을 이해할 수 있다.
320 단계에서 이동 노드(1)의 패턴 생성부(15)는 120 단계에서 측정된 적어도 하나의 신호 세기와 230 단계에서 추정된 이동 노드(1)의 상대 위치로부터 복수의 시점에 걸친 이동 노드의 위치의 상대적인 변화에 따른 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴을 생성한다. 보다 상세하게 설명하면, 패턴 생성부(15)는 120 단계에서 측정된 적어도 하나의 신호 세기와 230 단계에서 추정된 이동 노드(1)의 상대 위치로부터 110 단계에서 현재 수신된 적어도 하나의 신호 세기의 패턴을 생성하고, 현재 수신된 적어도 하나의 신호의 패턴을 110 단계에서의 신호 수신 시점 이전에 수신된 적어도 하나의 신호의 패턴에 연속적으로 나열함으로써 복수의 시점에 걸친 이동 노드(1)의 위치의 상대적인 변화에 따른 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴을 생성한다. 본 실시예에 따른 무선 측위 방법은 이동 노드(1)가 어떤 경로로 이동할 때에 실시간으로 그것의 현재 절대 위치를 반복적으로 추정하기 위한 방법으로서 도 2에 도시된 무선 측위 장치가 구동되는 동안에 도 3에 도시된 단계들은 계속적으로 반복된다.
도 4는 도 3의 320 단계에서의 패턴 형성 원리를 설명하기 위한 도면이다. 도 4의 (a)를 참조하면, 고정 노드(2)로부터 송출되는 신호의 세기는 대략적으로 고정 노드(2)로부터의 거리의 제곱에 반비례하여 감쇄된다. 사용자가 고정 노드(2)에 접근했다가 멀어지는 경우에, 사용자가 휴대하는 이동 노드(1)는 도 4의 (a)에 도시된 바와 같은 세기의 신호를 수신하게 된다. 일반적으로, 사용자는 항상 일정한 속도로 보행하지는 않으며 보행 중에 일시적으로 정지할 수도 있다. 사용자가 일시적으로 정지하고 있는 동안에는 도 4의 (b)에 도시된 바와 같이, 도 3에 도시된 무선 측위 방법이 여러 번 반복하여 실행되더라도 고정 노드(2)로부터 송출되는 신호의 세기는 거의 동일하게 측정된다. 도 4의 (b)의 x축은 신호가 측정된 시점을 나타내고, y축은 신호 세기를 나타낸다. 도 4의 (c)의 x축은 이동 노드(1)의 상대 위치(RL, Relative Location) 나타내고, y축은 신호 세기를 나타낸다.
도 3에 도시된 무선 측위 방법이 실행될 때마다 고정 노드(2)로부터 송출되는 신호의 세기가 측정되므로 고정 노드(2)로부터 송출되는 신호의 세기는 도 4의 (b)에 도시된 바와 같은 연속적인 곡선의 형태로 표시되지 않으며, 실제로는 신호 세기에 대응하는 높이에 표시된 도트들이 연속적으로 나열된 형태로 표시된다. 도메인 변환부(14)에 의해 각 신호의 수신 시점이 이동 노드(1)의 상대 위치로 교체되면, 도 4의 (c)에 도시된 바와 같이 패턴 생성부(15)에 의해 생성되는 신호 세기의 변화 패턴은 복수의 시점에서 추정된 이동 노드(1)의 복수의 상대 위치에서 복수 회 수신된 신호의 세기의 연속적 나열로 표현된다. 따라서, 패턴 생성부(15)에 의해 생성되는 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴은 복수의 시점에서 추정된 이동 노드(1)의 복수의 상대 위치에서 복수 회 수신된 적어도 하나의 신호의 세기의 연속적 나열로 표현되는 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴이라고 말할 수 있다.
측위 서버(3)의 데이터베이스에는 본 실시예에 따른 무선 측위 서비스가 제공되는 전 지역에서 수집한 신호 세기의 분포의 패턴을 나타내는 라디오맵이 저장되어 있다. 사용자가 동일한 경로로 여러 번 반복하여 이동한다고 할 때에 그 경로의 완주에 소요되는 시간은 일반적으로 모두 다르다. 사용자의 이동 경로가 동일한 경우에 그 경로의 완주에 소요되는 시간이 서로 다르다 하더라도 그 경로 상에 있는 사용자의 여러 위치는 동일하게 된다. 따라서, 라디오맵에 고정 노드(2)로부터 송출된 신호의 수신 시점을 반영하는 것은 불가능할 뿐만 아니라 불필요하다. 즉, 라디오맵은 무선 측위 서비스가 제공되는 전 지역에서 수집한 수많은 신호에 대해 어떤 신호를 송출한 고정 노드(2)의 아이디, 그 신호를 수신한 지점의 절대 위치, 및 그 신호의 세기가 반영된 신호 세기의 분포 패턴 형태의 지도로 표현된다.
본 실시예에 따라 이동 노드(1)의 절대 위치를 추정하기 위해서는 이러한 라디오맵에 매칭 가능한 패턴이 생성되어야 한다. 이동 노드(1)의 측위는 이동 노드(1)의 위치를 모르는 상태에서 수행되므로, 이동 노드(1)는 각 신호 세기를 각 신호의 수신 시점에 연관시켜 나타낸 시간도메인 데이터를 생성한 다음에 그 시간도메인 데이터를 각 신호 세기를 각 신호의 수신 시점에 대응하는 이동 노드(1)의 상대 위치에 연관시켜 나타낸 공간도메인 데이터로 변환한다. 라디오맵의 좌표 값을 매기기 위해서, 무선 측위 서비스가 제공되는 현실 세계의 지역은 눈금과 눈금간 거리가 일정한 격자 구조로 분할된다. 라디오맵 상에서 어떤 지점의 절대 위치의 값은 이러한 단위의 분해능을 갖는 2차원 좌표로 표현되기 때문에 패턴 생성부(15)에 의해 생성되는 패턴은 가급적 라디오맵의 좌표 분해능과 동일하거나 배수 비율로 낮은 분해능으로 이동 노드(1)의 상대 위치가 추정됨이 바람직하다.
도 4의 (c)에 도시된 바와 같이, 사용자가 일시적으로 정지 상태에 있음에 따라 이동 노드(1)의 복수의 상대 위치에서 수신된 복수의 신호의 세기를 나타내는 복수의 도트가 밀집되어 있을 수 있다. 이 경우, 서로 밀집되어 있는 복수의 도트간 최대 거리가 라디오맵의 좌표 분해능 단위, 즉 이동 노드(1)의 상대 위치를 나타내기 위한 좌표의 분해능 단위에 해당하는 거리 내이면 서로 밀집되어 있는 복수의 도트는 마치 하나의 도트로서 하나의 신호 세기를 나타내는 것과 같은 효과가 발생되면서 신호 세기의 변화 패턴이 생성되는 결과를 낳게 된다. 예를 들어, 라디오맵의 좌표 분해능 단위가 1 미터라고 한다면, 1 미터 내에 몰려 있는 여러 개의 도트들은 마치 하나의 도트로서 하나의 신호 세기를 나타내는 것과 같은 효과가 발생되면서 신호 세기의 변화 패턴이 생성되는 결과를 낳게 된다.
도 5는 도 3의 320 단계에서의 패턴 형성에 대한 실험 결과를 도시한 도면이다. 도 5에 도시된 실험은 현실 세계의 시간 도메인에서 실제로 측정된 신호의 세기 값을 공간 도메인으로 변환됨에 따라 생성되는 신호 세기의 변화 패턴에 대한 이해를 돕기 위한 것이다. 아래에 설명된 바와 같이, 본 실시예의 신호 세기 변화 패턴은 도 5의 2차원 그래프 형태가 아닌, 고정 노드(2)의 아이디가 반영된 3차원 그래프 형태의 패턴이다. 도 5의 (a)에 도시된 바와 같이, 사용자는 와이파이의 신호 세기를 측정하는 안드로이드 어플리케이션이 설치된 스마트폰을 들고 건물의 통로를 배회하였다. 액세스 포인트 한 개가 건물의 뒤쪽 통로의 앞 벽면 중앙에 설치되어 있었다. 사용자는 계속 앞으로 전진하다가 좌회전한 후에 건물의 뒤쪽 통로를 3회 반복하여 왔다갔다한 후에 좌회전하여 계속 앞으로 전진하였다. 이 때, 사용자는 액세스 포인트에 3번 접근했다가 멀어지게 된다.
도 5의 (b)의 x축은 안드로이드 어플리케이션에 의해 신호가 측정된 시점을 나타낸다. 안드로이드 운영체제는 1.5초 단위로 어플리케이션에 와이파이 신호가 입력되도록 설계되어 있기 때문에 도 5의 (b)의 x축 상의 시간 분해능이 1.5초로 표시되어 있다. 본 실시예에 따른 무선 측위 방법이 안드로이드 어플리케이션으로 구현된다면 1.5초 단위로 와이파이 신호를 제공받을 수 있기 때문에 110 단계에서의 신호 수신 시점의 간격도 최대 1.5초가 된다. 도 5의 (b)의 y축은 안드로이드 어플리케이션에 의해 측정된 신호 세기를 나타낸다. 도 5의 (b)에 도시된 각 도트의 높이가 안드로이드 어플리케이션에 의해 측정된 각 신호의 세기가 된다.
도 5의 (b)에 도시된 바와 같이, 건물의 뒤쪽 통로에서 측정된 신호 세기의 변화 패턴에는 3개의 피크(peak) 지점이 존재하게 된다. 본 실시예에 따라 각 신호의 수신 시점을 PDR를 이용하여 추정된 이동 노드(1)의 상대 위치로 교체하면, 도 5의 (c)에 도시된 바와 같은 공간 도메인에서의 그래프로 변환되게 된다. 도 5의 (c)의 x축은 스마트폰의 상대 위치를 나타낸다. 스마트폰의 상대 위치는 초기 위치에 대한 이동 거리로 표시되어 있다. 도 5의 (c)의 y축은 도 5의 (b)의 y축과 마찬가지로 안드로이드 어플리케이션에 의해 측정된 신호 세기를 나타낸다. 도 5의 (c)를 참조하면, 서로 밀집되어 있는 여러 상대 위치에서의 신호 세기는 겹쳐서 나타나게 되므로 시간 도메인에서의 3개의 피크가 공간 도메인에서 하나의 피크로 나타나고 있음을 볼 수 있다.
도 6은 도 3에 도시된 320 단계의 상세 흐름도이다. 도 6을 참조하면, 도 3에 도시된 320 단계는 도 3에 도시된 패턴 생성부(15)에 의해 실행되는 다음과 같은 단계들로 구성된다. 321 단계에서 패턴 생성부(15)는 도메인 변환부(14)로부터 새로운 공간도메인 데이터를 수신한다. 322 단계에서 패턴 생성부(15)는 321 단계에서 수신된 공간도메인 데이터가 나타내는 이동 노드(1)의 상대 위치, 즉 230 단계에서 추정된 상대 위치와 이 상대 위치의 추정 직전에 추정된 이동 노드(1)의 상대 위치의 거리 차이가 상대 위치를 나타내기 위한 좌표의 분해능 단위에 해당하는 거리 내인가를 확인한다. 322 단계에서의 확인 결과, 이동 노드(1)의 현재 상대 위치와 직전 상대 위치의 거리 차이가 좌표의 분해능 단위에 해당하는 거리 내이면 321 단계로 돌아가서 다시 새로운 공간 도메인 데이터를 수신할 때까지 대기하고, 그렇지 않으면 323 단계로 진행한다.
이와 같이, 230 단계에서 추정된 상대 위치와 이 상대 위치의 추정 직전에 추정된 이동 노드(1)의 상대 위치의 거리 차이가 이동 노드(1)의 상대 위치를 나타내기 위한 좌표의 분해능 단위에 해당하는 거리 내이면 아래에서 설명될 323, 324 단계에서의 패턴 데이터의 생성 및 누적은 생략될 수 있다. 상술한 바와 같이, 도 3에 도시된 무선 측위 방법이 여러 번 반복하여 실행됨에 따라 이동 노드(1)의 상대 위치가 복수 회 측정되고, 이러한 복수의 상대 위치간의 최대 거리가 좌표의 분해능 단위에 해당하는 거리 내인 경우에 복수의 상대 위치에 대한 복수의 신호 세기가 패턴 생성부(15)에서의 패턴 생성 과정에 반영되더라도 마치 하나의 상대 위치로서 하나의 신호 세기를 나타내는 것과 같은 효과가 발생되면서 신호 세기의 변화 패턴이 생성되는 결과를 낳게 된다.
따라서, 322 단계를 거치지 않고 321 단계로부터 바로 323 단계로 진행하더라도 본 실시예에 따른 측위의 정확도에 영향을 주지 않게 된다. 다만, 좌표의 분해능 단위에 해당하는 거리 내의 여러 위치에서 신호 세기를 반복적으로 표시하게 되면 패턴 생성부(15)에 의해 생성된 신호 세기의 변화 패턴의 형태에는 거의 영향을 주지 않음에도 불구하고 이러한 반복된 신호 세기의 표시 과정은 이동 노드(1)의 그래픽 데이터 처리량을 증가시킴에 따라 무선 측위의 실시간성에 영향을 줄 수도 있기 때문에 이동 노드(1)의 그래픽 데이터 처리 성능이 낮을 경우에 322 단계에 의한 패턴 데이터의 생성 및 누적의 생략은 유용할 수 있다.
323 단계에서 패턴 생성부(15)는 310 단계에서 수신된 공간도메인 데이터로부터 230 단계에서 추정된 이동 노드(1)의 상대 위치에서 적어도 하나의 고정 노드(2)로부터 수신된 적어도 하나의 신호 세기의 패턴을 생성한다. 323 단계에서 패턴 생성부(15)에 의해 생성되는 적어도 하나의 신호 세기의 패턴은 이동 노드(1)의 이동 경로 중 그 공간도메인 데이터가 나타내는 상대 위치에서 그 공간도메인 데이터가 나타내는 적어도 하나의 고정 노드 별로 그 공간도메인 데이터가 나타내는 적어도 하나의 신호 세기를 표시함으로써 생성되는 적어도 하나의 신호 세기의 패턴이다. 323 단계에서 패턴 생성부(15)는 310 단계에서 수신된 공간도메인 데이터에 포함된 적어도 하나의 신호 세기 세트 {RSSmn, ...}SD의 각 신호 세기 세트 RSSmn 별로 각 신호 세기 세트 RSSmn의 신호 세기를 나타내는 신호 세기 그래프를 생성함으로써 적어도 하나의 신호 세기의 패턴을 생성한다.
도 7은 본 실시예에 따른 무선 측위에 사용되는 신호 세기의 변화 패턴을 생성하기 위한 3차원 공간 좌표계를 도시한 도면이다. 도 7을 참조하면, 3차원 공간의 x축은 복수의 고정 노드(2)의 아이디를 일정 간격으로 나열한 좌표축이고, y축은 이동 노드(1)의 이동 경로를 이동 노드(1)의 상대 위치를 나타내기 위한 좌표의 분해능 단위로 분할한 좌표축이고, z축은 복수의 고정 노드(2)로부터 수신된 신호의 세기의 측정 범위를 신호 세기의 측정 분해능 단위로 분할한 좌표축이다. 본 실시예가 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 3차원 공간의 x축, y축, z축 각각이 나타내는 정보는 서로 교환될 수 있음을 이해할 수 있다. 예를 들어, x축이 이동 노드(1)의 상대 위치를 나타내고, y축이 고정 노드(2)의 아이디를 나타낼 수도 있다.
도 7에 도시된 3차원 공간 좌표계는 도심의 도로와 같이 사용자나 차량의 이동 경로가 정해져 있는 경우를 전제로 한 것으로서, 측위 서버(3)의 데이터베이스에 저장된 라디오맵이 이와 같이 정해진 경로를 따라 이동하면서 수집된 신호를 기반으로 구축된 경우에 아래에서 설명될 라디오맵의 신호 세기의 분포 패턴은 이동 경로를 내포하고 있게 된다. 즉, 이동 노드(1)의 현재 신호 세기의 변화 패턴이 라디오맵 내의 어떤 부분과 일치하게 되는 경우, 라디오맵과의 비교를 통해 이동 노드(1)가 어떤 이동 경로의 어떤 지점에 위치하고 있음을 알 수 있다. 이동 노드(1)의 이동 경로가 정해져 있지 않거나 지상에서의 이동 노드(1)의 위치 외에 이동 노드(1)의 높이도 추정하고자 하는 경우에는 4차원 이상의 다차원 공간 좌표계에 110 단계에서 수신된 적어도 하나의 신호의 세기의 변화 패턴이 생성될 필요가 있을 수도 있다.
본 실시예에 대한 이해를 돕기 위해, 도 7의 x축에는 와이파이 망의 고정 노드(2)에 해당하는 액세스 포인트 10 개가 나열되어 있고, y축에는 이동 노드(1)를 휴대하고 있는 사용자가 1 미터 간격으로 10 미터 길이로 나열되어 있다. 따라서, 이동 노드(1)의 상대 위치 좌표의 분해능 단위가 1 미터이다. 아래에 설명된 바와 같이, 510 단계에서 맵 데이터가 나타내는 지도와 비교되는 신호 세기의 변화 패턴은 도 7에 도시된 사이즈의 3차원 공간에서 생성된 3차원 패턴이다. 즉, 도 7에 도시된 3차원 공간의 사이즈는 본 실시예에 따른 측위가 진행되는 동안에 이동 노드(1)가 이동한 경로에 대해 10 미터 간격으로 맵 데이터가 나타내는 지도와 비교되는 신호 세기의 변화 패턴이 생성됨을 의미한다. 이 때, 이동 노드(1)의 이동 경로 상의 액세스 포인트의 개수는 10 개이다. 도 7에 도시된 3차원 공간 좌표계는 일례일 뿐이며, 액세스 포인트의 개수와 이동 노드(1)의 이동 경로의 길이는 다양하게 변형 설계될 수 있다. 323 단계는 다음과 같은 3231, 3232 단계로 분리될 수 있으며, 이하에서는 도 7을 참조하면서 323 단계에서의 패턴 형성 과정을 상세하게 설명하기로 한다.
3231 단계에서 패턴 생성부(15)는 3차원 공간의 x축에 321 단계에서 수신된 공간도메인 데이터에 포함된 어느 하나의 신호 세기 세트 RSSmn가 나타내는 고정 노드의 아이디를 매핑하고, y축에 그 신호 세기 세트 RSSmn가 나타내는 이동 노드(1)의 상대 위치를 매핑하고, z축에 그 신호 세기 세트 RSSmn가 나타내는 신호의 세기를 매핑함으로써 결정되는 3차원 공간의 지점에 도트를 표시하는 방식으로 그 신호 세기 세트 RSSmn의 신호 세기를 나타내는 그래프를 생성한다. 이러한 신호 세기 그래프는 사용자에게 보여주기 위한 화면출력용 그래프가 아니라, 무선 측위에 사용되는 3차원 그래프 형태의 신호 세기의 변화 패턴이 생성되는 과정을 보여주기 위한 중간 단계의 그래픽 요소이다. 다만, 본 실시예에 대한 이해를 돕기 위해 이하에서는 신호 세기 세트 RSSmn 별 신호 세기 그래프, 어느 한 상대 위치에서의 신호 세기의 패턴, 상대 위치 변화에 따른 신호 세기의 변화 패턴이 시각적으로 인지될 수 있는 형태인 것으로 가정하여 설명하기로 한다.
3232 단계에서 패턴 생성부(15)는 321 단계에서 수신된 공간도메인 데이터에 포함된 모든 신호 세기 세트 RSSmn에 대해 3231 단계에서의 신호세기 그래프 생성이 완료되었는가를 확인한다. 3232 단계에서의 확인 결과, 모든 신호 세기 세트 RSSmn에 대한 신호 세기 그래프 생성이 완료되었으면 321 단계에서 수신된 공간도메인 데이터에 대한 패턴 생성이 완료된 것으로 보고 324 단계로 진행하고, 그렇지 않으면 공간도메인 데이터에 포함된 복수의 신호 세기 세트 RSSmn 중에서 아직 신호 세기 그래프 생성이 이루어지지 않은 다른 하나의 신호 세기 세트 RSSmn를 추출하고 3231 단계로 돌아간다.
이와 같이, 패턴 생성부(15)에 의해 생성되는 적어도 하나의 신호 세기의 패턴은 그 공간도메인 데이터가 나타내는 적어도 하나의 고정 노드의 아이디와 그 공간도메인 데이터가 나타내는 상대 위치에 연관시켜 그 공간도메인 데이터가 나타내는 적어도 하나의 신호 세기를 표시한 적어도 하나의 신호 세기의 패턴을 의미한다. 따라서, 이동 노드(1)가 하나의 신호만을 수신한 경우라면, 230 단계에서 추정된 이동 노드(1)의 상대 위치에서의 신호 세기의 패턴은 하나의 도트 형태가 될 수 있다. 이동 노드(1)가 복수의 신호를 수신한 경우라면, 230 단계에서 추정된 이동 노드(1)의 상대 위치에서의 신호 세기의 패턴은 서로 인접해 있는 복수의 도트로 표현되는 직선 내지 곡선 형태일 수 있다.
324 단계에서 패턴 생성부(15)는 313 단계에서 생성된 적어도 하나의 신호 세기의 패턴을 나타내는 패턴 데이터를 버퍼(30)에 저장되어 있는 패턴 데이터에 누적시켜 저장한다. 이와 같은 패턴 데이터의 누적에 의해 120 단계에서 측정된 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴이 생성되게 된다. 버퍼(30)에는 맵 데이터가 나타내는 지도와 비교되는 신호 세기의 변화 패턴 생성에 필요한 만큼의 패턴 데이터가 누적될 수 있고, 더 많은 양의 패턴 데이터가 누적될 수 있다. 후자의 경우, 버퍼(30)에 누적된 패턴 데이터의 일부로부터 신호 세기의 변화 패턴을 생성하게 된다.
도 8은 본 실시예에 따른 무선 측위에 사용되는 패턴 데이터의 누적을 테이블 형태로 나타낸 도면이다. 도 8의 (a)에는 버퍼(30)에 누적된 패턴 데이터가 테이블 형태로 표현되어 있다. 320 단계에서 패턴 생성부(15)는 공간도메인 데이터를 도 8의 (a)의 테이블 형태로 버퍼(30)에 누적시킬 수 있다. 도 8의 (a)의 테이블에서 "APm"의 "m" 값은 고정 노드(2)의 아이디의 순번으로서 3차원 공간의 x축의 좌표 값에 해당하고, "RLn"의 "n" 값은 이동 노드(1)의 상대 위치의 순번으로서 3차원 공간의 y축의 좌표 값에 해당하고, "RSSmn"은 "APm"의 아이디를 갖는 고정 노드(2)로부터 송출되어 이동 노드(1)의 상대 위치 "RLn"에서 수신된 신호의 세기로서 3차원 공간의 z축의 좌표 값에 해당한다.
상술한 바와 같은 패턴 생성부(15)의 패턴 생성 기법에 따르면, "APm"의 "m" 값과 "RLn"의 "n" 값에 의해 결정되는 2차원 평면의 어느 한 지점 위에 "RSSmn" 값에 해당하는 높이로 도트가 표시되기 때문에 도 8의 (a)에 도시된 "RSSmn"들의 집합은 3차원 공간에서 기하학적인 서피스(surface)를 형성하게 된다. 이와 같이, 320 단계에서 패턴 생성부(15)는 3차원 공간의 x축에 어느 하나의 고정 노드의 아이디를 매핑하고, y축에 이동 노드(1)의 상대 위치를 매핑하고, z축에 그 고정 노드로부터 송출되어 그 상대 위치에서 수신된 신호의 세기를 매핑함으로써 결정되는 3차원 공간의 지점에 도트를 표시하는 방식으로 이동 노드(1)의 위치의 상대적인 변화에 따른 적어도 하나의 신호 세기의 변화를 그래프화한 기하학적인 서피스 형태의 3차원 패턴을 생성한다. 버퍼(30)에 누적된 공간도메인 데이터에 포함된 복수의 신호 세기 세트는 도 8의 (a)의 테이블 형태로 버퍼(30)에 누적되지 않을 수 있으며, 메모리 공간의 효율적 사용을 위해 다양한 형태로 버퍼(30)에 누적될 수 있다.
도 9는 본 실시예에 따른 무선 측위에 사용되는 신호 세기의 변화 패턴이 생성되는 일례를 도시한 도면이다. 도 9에 도시된 3차원 공간 좌표계의 스케일은 도 7에 도시된 3차원 공간 좌표계의 스케일의 10 배라는 가정 하에 사용자가 20 미터 이동하였을 때에 상술한 바와 같은 패턴 생성부(15)의 패턴 생성 기법에 따르면, 이동 노드(1)의 상대 위치는 20 번 추정되고 20 개의 상대 위치 각각에서의 패턴에 의해 그 이동 거리만큼의 서피스 형태의 3차원 패턴이 생성된다. 도 9에 도시된 서피스는 서로 다른 높이의 도트들이 밀집되어 형성된 것이다. 사용자가 40 미터, 60 미터, 80 미터 이동하였을 때에 그 이동 거리의 추가분만큼 서피스 형태의 3차원 패턴이 확장됨을 알 수 있다. 서피스의 굴곡은 서로 인접해 있는 고정 노드들(2)로부터 송출되는 신호들간 세기 차이, 즉 서로 인접해 있는 "RSSmn"들간의 차이로 인해 나타나게 된다.
410 단계에서 이동 노드(1)의 클러스터 선정부(16)는 110 단계에서 수신된 적어도 하나의 신호에 기초하여 본 실시예에 따른 측위 서비스가 제공되는 전 지역의 클러스터들 중에서 적어도 하나의 클러스터를 선정한다. 무선 측위 서비스가 제공되는 전 지역은 복수의 클러스터로 분할된다. 보다 상세하게 설명하면, 클러스터 선정부(16)는 110 단계에서 수신된 적어도 하나의 신호에 실린 적어도 하나의 고정 노드(2)의 아이디에 기초하여 이동 노드(1)가 위치하고 있는 하나의 클러스터를 선정한다. 예를 들어, 어떤 고정 노드(2)가 특정 클러스터에만 신호를 송출하거나 어떤 조합의 복수 고정 노드(2)의 신호 수신이 특정 클러스터에서만 가능한 경우에는 적어도 하나의 고정 노드(2)의 아이디만으로 클러스터가 선정될 수 있다.
클러스터 선정부(16)는 적어도 하나의 고정 노드(2)의 아이디에 기초하여 이동 노드(1)가 위치하고 있는 하나의 클러스터를 선정할 수 없는 경우, 110 단계에서 수신된 적어도 하나의 신호의 세기에 기초하여 이동 노드(1)가 위치하고 있는 하나의 클러스터를 선정한다. 예를 들어, 어떤 고정 노드(2)가 서로 이웃하는 두 개의 클러스터에 신호를 송출하거나 어떤 조합의 복수 고정 노드(2)의 신호 수신이 서로 이웃하는 두 개의 클러스터에서 가능한 경우에는 적어도 하나의 신호의 세기에 기초하여 클러스터가 선정될 수 있다. 클러스터 선정부(16)는 이와 같이 선정된 클러스터에 그 주변의 클러스터를 추가함으로써 복수의 클러스터를 선정할 수도 있다. 예를 들어, 이동 노드(1)가 서로 이웃하는 두 클러스터의 경계에 위치하는 경우나 클러스터의 개수를 늘림으로써 무선 측위의 정확도를 향상시키고자 하는 경우에 복수의 클러스터가 선정될 수 있다.
420 단계에서 이동 노드(1)의 맵 로더(17)는 무선통신부(10)를 통하여 측위 서버(3)에 310 단계에서 선정된 적어도 하나의 클러스터에 해당하는 맵 데이터를 전송하여 줄 것을 요청하는 신호를 전송한다. 이 신호에는 410 단계에서 선정된 적어도 하나의 클러스터를 나타내는 데이터가 실리게 된다. 430 단계에서 측위 서버(3)는 이동 노드(1)로부터 전송된 맵 데이터의 요청 신호를 수신하면, 본 실시예에 따른 측위 서비스가 제공되는 전 지역에서의 신호 세기의 분포 데이터가 기록된 라디오맵으로부터 그 요청 신호가 나타내는 적어도 하나의 클러스터, 즉 410 단계에서 선정된 적어도 하나의 클러스터에 해당하는 지역에서의 신호 세기의 분포 패턴 형태의 지도를 나타내는 맵 데이터를 추출한다. 라디오맵은 측위 서버(3)의 데이터베이스에 저장된다.
440 단계에서 측위 서버(3)는 430 단계에서 추출된 맵 데이터를 이동 노드(1)로 전송한다. 450 단계에서 이동 노드(1)는 측위 서버(3)로부터 전송된 맵 데이터를 수신한다. 예를 들어, 이동 노드(1)는 도 8의 (b)에 도시된 바와 같은 맵 데이터를 수신할 수 있다. 도 8의 (b)의 테이블에서 "APm"의 "m" 값은 410 단계에서 선정된 적어도 하나의 클러스터의 지역에 설치된 고정 노드(2)의 아이디의 순번이고, "ALn"의 "n" 값은 이동 노드(1)의 절대 위치(AL, Absolute Location)의 순번이고, "RSSmn"은 "APm"의 아이디를 갖는 고정 노드(2)로부터 송출되어 이동 노드(1)의 절대 위치 "ALn"에서 수신된 신호의 세기이다.
이동 노드(1)의 버퍼(30)에 누적된 패턴 데이터와 측위 서버(3)로부터 수신된 맵 데이터는 서로 매칭 가능하여야 하기 때문에 맵 데이터의 포맷은 패턴 데이터의 포맷과 동일하다. 따라서, 맵 데이터에 대한 설명은 앞서 설명된 패턴 데이터에 대한 설명으로 갈음하기로 한다. 맵 데이터는 무선 측위 서비스가 제공되는 지역에서 수집된 수많은 신호의 세기를 데이터베이스화하여 구축된 라디오맵으로부터 추출되었기 때문에 도 8의 (b)의 "RSSmn" 값은 특정 값으로 표시된다. 이동 노드(1)가 측위 서버(3)의 데이터베이스에 저장된 라디오맵을 수용할 수 있을 만큼의 데이터베이스를 구비하고 있다면, 이동 노드(1)는 그 내부의 데이터베이스에 저장된 라디오맵으로부터 맵 데이터를 추출할 수도 있다. 이 경우, 420, 440, 450 단계는 생략될 수 있으며, 430 단계는 이동 노드(1)에 의해 수행되게 된다.
510 단계에서 이동 노드(1)의 비교부(18)는 320 단계에서 생성된 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴과 450 단계에서 수신된 맵 데이터가 나타내는 지도, 즉 이동 노드(1)가 위치하는 지역에서의 신호 세기의 분포 패턴 형태의 지도를 비교함으로써 맵 데이터가 나타내는 지도 내에서 320 단계에서 생성된 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴과 가장 유사한 패턴을 갖는 부분을 색출한다. 보다 상세하게 설명하면, 비교부(18)는 320 단계에서 생성된 적어도 하나의 신호 세기의 변화를 그래프화한 기하학적인 서피스 형태의 3차원 패턴과 450 단계에서 수신된 맵 데이터가 나타내는 지도를 비교함으로써 450 단계에서 수신된 맵 데이터가 나타내는 지도 내에서 320 단계에서 생성된 적어도 하나의 신호 세기의 변화를 그래프화한 3차원 패턴의 서피스 형태와 가장 유사한 형태를 갖는 서피스 부분을 색출한다.
이와 같이, 본 실시예는 320 단계에서 생성된 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴과 450 단계에서 수신된 맵 데이터가 나타내는 신호 세기의 분포 패턴간의 서피스 상관도(surface correlation)를 기반으로 320 단계에서 생성된 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴이 450 단계에서 수신된 맵 데이터가 나타내는 지도 내의 어디에 위치하는가를 결정하게 된다. 예를 들어, 이러한 서피스 상관도는 본 실시예가 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 주지되어 있는 3차원 셰이프(shape) 매칭 알고리즘을 이용하여 산출될 수 있다. 520 단계에서 이동 노드(1)의 절대위치 추정부(19)는 510 단계에서의 비교에 의해 색출된 부분, 보다 상세하게는 색출된 서피스 부분이 지시하는 지도의 절대 위치를 이동 노드(1)의 절대 위치로 추정한다.
이와 같이, 본 실시예는 종래와 달리 현재 수신된 신호 세기만을 고려하지 않고 지금까지의 복수의 시점에 걸친 이동 노드(1)의 위치의 상대적인 변화에 따른 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴을 이용하여 이동 노드(1)의 위치를 추정하기 때문에 이러한 신호 세기의 변화 패턴의 길이를 매우 길게 설정하면 이동 노드(1)의 측위의 실시간성이 떨어질 수도 있다. 그러나, 이동 노드(1)의 현재 위치에 이르기까지의 신호의 세기 변화 패턴을 나타내는 서피스와 맵 데이터가 나타내는 신호 세기의 분포 패턴을 나타내는 서피스간에 그 셰이프 유사도를 3차원 셰이프 매칭 알고리즘을 이용하여 고속으로 판단할 수 있기 때문에 복수 시점에 걸친 신호 세기의 변화 패턴의 길이가 매우 긴 경우에도 이동 노드(1)의 측위의 실시간성을 보장할 수 있다.
도 10-11은 본 실시예에 따라 이동 노드(1)의 절대 위치가 추정되는 예들을 도시한 도면이다. 도 10-11에 도시된 3차원 공간 좌표계의 스케일은 도 7에 도시된 3차원 공간 좌표계의 스케일과 동일하며, 도 10-11의 좌측에 도시된 이동 노드(1)의 상대 위치 기반의 패턴 예는 도 9에 도시된 예와 동일하다. 도 10-11의 우측에 도시된 지도의 절대 위치 기반의 패턴 예는 100 미터에 이르는 이동 경로에 대한 신호 세기의 분포 패턴의 지도를 나타낸다. 측위 서버(3)가 제공한 맵 데이터가 나타내는 지도는 도 10-11의 우측에 도시된 지도보다 훨씬 더 크나, 한 지면 크기의 한계로 인해 도 10-11의 우측에는 맵 데이터가 나타내는 지도 중 도 10-11의 좌측에 도시된 패턴과의 매칭과 관련된 부분만 도시되어 있다. 사용자가 20 미터 이동하였을 때에 도 10의 (a)의 좌측에 도시된 서피스 형태의 3차원 패턴이 생성된다.
상술한 바와 같은 서피스 상관도 기반의 매칭 기법에 따르면, 비교부(18)는 도 10의 (a)의 우측에 도시된 패턴 지도 내에서 진하게 표시된 부분을 색출하게 된다. 마찬가지로, 사용자가 40 미터, 60 미터, 80 미터 이동하였을 때에 도 10-11의 (b), (c), (d)의 좌측에 도시된 서피스 형태의 3차원 패턴이 차례로 생성된다. 비교부(18)는 도 10-11의 (b), (c), (d)의 우측에 도시된 패턴 지도 내에서 진하게 표시된 부분을 차례로 색출하게 된다. 절대위치 추정부(19)는 510 단계에서 색출된 부분, 즉 서피스 부분의 복수의 절대 위치 중에서 230 단계에서 추정된 상대 위치, 즉 가장 나중에 추정된 상대 위치에 대응하는 절대 위치를 이동 노드(1)의 절대 위치로 추정한다. 이러한 상대 위치와 절대 위치의 대응 관계는 두 서피스간의 셰이프 매칭 관계로부터 결정된다. 즉, 절대위치 추정부(19)는 510 단계에서 색출된 서피스 부분의 복수의 절대 위치 중에서 230 단계에서 추정된 상대 위치의 셰이프와 가장 유사한 셰이프를 갖는 부분의 절대 위치를 이동 노드(1)의 절대 위치로 추정한다.
도 12는 종래기술과 본 실시예에 따른 와이파이 측위에 대한 비교 실험 결과를 도시한 도면이다. 종래의 무선 측위 기술로 널리 알려진 KNN(K-Nearest Neighbor) 알고리즘, 파티클 필터(Particle Filter) 알고리즘, 파티클 필터와 PDR의 융합 알고리즘, 및 본 실시예에 따른 서피스 상관도(SC, Surface Correlation) 기반의 무선 측위 알고리즘 각각을 안드로이드 어플리케이션으로 구현한 후에 스마트폰에 설치하고 도 5의 실험에 사용된 건물 내에서 와이파이 신호를 이용하여 4 종류의 측위 알고리즘 각각을 실행하면서 동일한 경로로 스마트폰을 들고 이동하였다. 도 12에는 각 측위 알고리즘에 의해 추정된 이동 노드의 위치와 실제 위치의 오차가 도시되어 있다.
도 12에서 KNN 알고리즘의 측위 오차는 실선으로 표시되어 있고, 파티클 필터 알고리즘의 측위 오차는 일점쇄선으로 표시되어 있고, 파티클 필터와 PDR의 융합 알고리즘의 이점쇄선으로 표시되어 있고, 본 실시예의 측위 오차는 점선으로 표시되어 있다. 도 12를 참조하면, 파티클 필터와 PDR의 융합 알고리즘의 측위 오차가 다른 측위 알고리즘에 비해 비교적 낮음에도 불구하고 본 실시예에 따른 측위 오차가 종래의 측위 알고리즘에 비해 매우 낮은 수준을 유지하고 있음을 볼 수 있다. 특히, 도 12로부터 본 실시예에 따른 측위 오차의 평균값과 최대값이 종래의 측위 알고리즘보다 매우 낮음을 알 수 있다.
KNN 알고리즘, 파티클 필터 알고리즘, 파티클 필터와 PDR의 융합 알고리즘을 비롯한 여러 무선 측위 알고리즘은 공통적으로 현재 수신된 신호 세기만을 이용하여 이동 노드(1)의 위치를 추정한다. 통신 채널간의 신호 간섭, 액세스 포인트의 증설, 고장이나 장애물 발생 등과 같은 무선 환경 변화로 인해 라디오맵 구축 당시에 수집된 신호 세기와는 다른 신호 세기가 측정된 경우, 라디오맵 내에서 서로 인접하는 지점들은 유사한 신호 세기 분포를 갖기 때문에 종래 무선 측위 알고리즘은 이동 노드(1)의 현재 위치가 그 실제 위치가 아닌 인접한 다른 위치로 추정될 확률이 매우 높다. 라디오맵 구축 당시에 수집된 신호 세기와 현재 수신된 신호의 세기의 차이가 클수록 측위 오차는 더 커지게 된다.
상술한 바와 같이, 본 실시예는 복수의 시점에 걸친 이동 노드의 위치의 상대적인 변화에 따른 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴을 이용하여 이동 노드(1)의 위치를 추정하기 때문에 통신 채널간의 신호 간섭, 액세스 포인트의 증설, 고장이나 장애물 발생 등과 같은 무선 환경 변화가 발생하더라도 이동 노드(1)의 현재 위치의 추정 값의 오차가 거의 발생하지 않게 된다. 즉, 본 실시예는 현재 수신된 신호의 세기뿐만 아니라 이동 노드(1)가 지금까지 거쳐 온 경로에서 수신된 과거의 신호 세기 모두를 고려하여 그 신호 세기의 변화 패턴을 기반으로 이동 노드(1)의 현재 위치를 추정하기 때문에 이동 노드(1)의 현재 위치에서의 무선 환경 변화는 이동 노드(1)의 현재 위치의 추정에 거의 영향을 주지 않게 된다.
종래의 무선 측위 알고리즘에 따라 무선 환경 변화로 인해 현재 수신된 신호의 세기만을 고려할 때에 추정되는 이동 노드(1)의 실제 위치의 인접 지점은 지금까지의 신호 세기의 변화 패턴이 나타내는 경로에서 벗어나는 지점이 된다. 본 실시예에 따르면, 이동 노드(1)가 현재 위치하고 있는 지점에서의 무선 환경 변화는 이동 노드(1)가 지금까지 거쳐 온 경로에서 수신된 신호 세기의 변화 패턴 전체를 변화시킬 수 없으며 이러한 패턴의 현재 시점 부분만을 변화시키게 되므로, 지금까지의 복수의 시점에 걸친 이동 노드의 위치의 상대적인 변화에 따른 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴을 이용하여 이동 노드(1)의 위치를 추정하면 종래의 무선 측위 알고리즘에 따라 추정되는 이동 노드(1)의 실제 위치의 인접 지점이 아닌, 이동 노드(1)의 실제 위치를 이동 노드(1)의 절대 위치로 추정할 가능성이 매우 높다. 물론, 이동 노드(1)의 이동 경로 상의 여러 지점에서 연속적으로 무선 환경 변화가 발생한다면 측위 오차가 발생할 수 있으나 이러한 경우는 거의 발생하지 않는다.
특히, 어떤 고정 노드(2)로부터 수신된 신호의 세기는 그 주변을 지날 때에 피크를 형성하는 데, 이러한 피크는 무선 환경 변화에 크게 영향을 받지 않는 경향을 갖고 있다. 따라서, 본 실시예에 따른 측위에 사용되는 신호 세기의 변화 패턴의 길이를 그 측위의 실시간성이 보장되는 한도에서 현재 수신된 신호가 피크 또는 피크의 인접 부분이 아니더라도 이동 노드(1)가 이미 거쳐온 경로 상의 여러 신호의 피크 부분을 포함하도록 충분히 길게 해주면 무선 환경 변화에 매우 강인하게 된다. 이에 더하여, 본 실시예에 따른 측위에 사용되는 신호 세기의 변화 패턴 내의 피크와 피크 사이의 위치 변화는 상대 위치 추정에 따른 오차 누적이 없는 비교적 짧은 거리 내에서의 이동 노드(1)의 상대 위치 추정에 의해 정확하게 추정될 수 있기 때문에 무선 환경 변화가 심한 경우에도 이동 노드(1)의 위치 추정의 정확도가 대폭 향상될 수 있다.
상술한 바와 같이, 본 실시예에 따른 측위에 사용되는 신호 세기의 변화 패턴은 이동 노드(1)의 위치의 상대적인 변화에 따른 적어도 하나의 신호 세기의 변화를 그래프화한 기하학적인 서피스 형태의 3차원 패턴으로서 이동 노드(1)의 서피스 형태의 3차원 패턴과 맵 데이터의 서피스 형태의 3차원 패턴간의 비교 관점에서 보면, 이동 노드(1)의 현재 위치에서의 무선 환경 변화는 현재 수신된 신호의 세기에 해당하는 서피스 부분의 높이 오차로만 이어지며 무선 환경 변화의 지점이 아닌 다른 지점들에 해당하는 서피스 대부분에는 영향을 주지 않게 된다. 즉, 이동 노드(1)의 현재 위치에서의 무선 환경 변화는 서피스 형태의 일부 변형을 가져올 지라도 서피스의 전체적인 형태에 거의 영향을 주지 않는다.
종래의 무선 측위 알고리즘은 현재 수신된 신호 세기의 수치 값과 라디오맵 내에 분포된 신호 세기의 수치 값을 비교하기 때문에 현재 수신된 신호 세기의 수치 값과 가장 유사한 수치 값을 갖는 이동 노드(1)의 실제 위치의 인접 지점을 이동 노드(1)의 위치로 잘못 추정하게 되는 결과에 이르게 된다. 본 실시예에 따르면, 이동 노드(1)의 현재 위치에서의 무선 환경 변화는 서피스의 전체적인 형태에 거의 영향을 주지 않기 때문에 맵 데이터가 나타내는 지도 내에서 3차원 패턴의 서피스 형태와 가장 유사한 형태를 갖는 서피스 부분을 색출할 때에 현재 수신된 신호의 세기의 오차로 인해 원래 색출하고자 하는 서피스 부분과 다른 서피스 부분을 색출할 가능성은 매우 낮다. 이와 같이, 현재 수신된 신호 세기의 수치 값과 라디오맵 내에 분포된 신호 세기의 수치 값의 비교에 따른 종래 알고리즘의 측위 오차는 원천적으로 차단될 수 있어 이동 노드(1)의 측위 정확도가 대폭 향상될 수 있다.
도 13은 종래기술과 본 실시예에 따른 LTE 측위에 대한 비교 실험 결과를 도시한 도면이다. LTE 신호를 이용하여 본 실시예에 따른 서피스 상관도 기반의 무선 측위 알고리즘과 KNN 알고리즘을 실행하면서 동일한 경로로 스마트폰을 들고 이동하였다. 도 13의 (a)에는 이동 노드(1)의 실제 이동 경로 "LTE database"에 대하여 본 실시예에 따른 서피스 상관도 기반의 무선 측위 알고리즘에 의해 추정된 이동 경로, KNN 알고리즘에 의해 추정된 이동 경로, GPS에 의해 추정된 이동 경로가 도시되어 있다. 도 13의 (b)에는 도 16의 (a)에 도시된 방식들 중 KNN 알고리즘과 본 실시예에 따른 서피스 상관도 기반의 무선 측위 알고리즘 각각에 의해 추정된 이동 노드(1)의 위치와 실제 위치의 오차가 도시되어 있다.
도 13의 (a)에서 본 실시예에 따른 서피스 상관도 기반의 무선 측위 알고리즘에 의해 추정된 이동 노드(1)의 위치는 원으로 표시되어 있고, KNN 알고리즘에 의해 추정된 이동 노드(1)의 위치는 사각형으로 표시되어 있고, GPS에 의해 추정된 이동 노드(1)의 위치는 삼각형으로 표시되어 있다. 도 13의 (a)를 참조하면, KNN 알고리즘에 의해 추정된 이동 노드(1)의 위치는 이동 노드(1)의 실제 이동 경로를 벗어나 이리 저리 튀는 현상이 많이 발생하고 있음을 볼 수 있다. 반면, 본 실시예에 따른 서피스 상관도 기반의 무선 측위 알고리즘은 이동 노드(1)의 실제 이동 경로를 따라 안정적으로 이동 노드(1)의 위치가 정확하게 추정되고 있음을 볼 수 있다. 특히, 본 실시예에 따른 서피스 상관도 기반의 무선 측위 알고리즘은 지금까지 측위 정확도가 가장 우수하다고 알려진 GPS보다 오히려 이동 노드(1)의 위치가 정확하게 추정되고 있음을 볼 수 있다.
도 13의 (b)에서 본 실시예에 따른 서피스 상관도 기반의 무선 측위 알고리즘의 측위 오차는 검은 도트로 표시되어 있고, KNN 알고리즘의 측위 오차는 사각형으로 표시되어 있다. 도 13의 (b)를 참조하면, LTE 신호를 이용하여 이동 노드(1)의 위치를 추정하는 경우에도 본 실시예에 따른 측위 오차가 종래의 측위 알고리즘에 비해 매우 낮은 수준을 유지하고 있음을 볼 수 있다. LTE 망의 기지국은 그 설치에 와이파이 망의 액세스 포인트와 비해 매우 많은 비용이 소비되기 때문에 주변 기지국과 중계 서비스 지역이 가급적 겹치지 않게 주변 기지국으로부터 멀리 떨어져 설치되고 있다. 그 결과, LTE 신호는 실내 및 실외 전역에 고르게 분포되어 있으나, 신호 세기의 변화가 크지 않은 지역이 넓다는 특성을 갖고 있다.
상술한 바와 같이, 종래의 무선 측위 알고리즘은 공통적으로 현재 수신된 신호 세기만을 이용하여 이동 노드(1)의 위치를 추정하기 때문에 이동 노드(1)의 이동 경로 상에서 측위 지점들간에 신호 세기의 변화가 거의 없는 경우에 그 신호 세기만으로 그 측위 지점들을 구별할 수 없을 뿐만 아니라 주변의 노이즈에 매우 민감하게 반응하여 측위 오차가 매우 크게 된다. 도 13의 (a)에 도시된 바와 같이, 종래의 무선 측위 알고리즘에 의해 추정된 이동 노드(1)의 위치는 이동 노드(1)의 실제 이동 경로를 벗어나 이리 저리 튀는 현상이 발생한다.
이동 노드(1)의 이동 경로 상에서 서로 인접해 있는 측위 지점들간에는 LTE 신호의 세기 변화가 거의 없는 경우라도 본 실시예에 따른 측위에 사용되는 신호 세기의 변화 패턴의 길이를 이동 노드(1) 측위의 실시간성이 보장되는 한도에서 충분히 길게 해주면 그 신호 세기의 변화 패턴의 길이에 해당하는 이동 거리 내에서는 이동 노드(1)의 정확한 위치 추정이 가능한 정도로 LTE 신호의 세기는 충분히 변화하게 된다. 이에 따라, 본 실시예는 이동 노드(1)의 이동 경로 상에서 서로 인접해 있는 측위 지점들간에는 LTE 신호의 세기 변화가 거의 없는 경우라도 이동 노드(1)의 위치를 정확하게 추정할 수 있다.
이와 같이, 본 실시예는 이동 경로 상의 측정 지점들간에 신호 세기의 변화가 거의 없는 LTE 신호를 이용하여 이동 노드(1)의 위치를 정확하게 추정할 수 있기 때문에 실내를 넘어서 실외를 모두 커버할 수 있는 무선 측위 서비스의 제공을 가능하게 할 수 있다. 결과적으로, 본 실시예는 건물 실내와 도심 곳곳에 광범위하게 분포하는 LTE 신호를 이용하여 고층빌딩의 영향 없이 도심에서도 높은 정확도의 실내 측위 및 실외 측위가 모두 가능한 차량 네비게이션 시스템이나 자율주행용의 무선 측위 서비스를 제공할 수 있음에 따라 현재 차량 네비게이션 시스템으로 가장 널리 사용되고 있으나 실내 측위가 불가능하며 도심에서 측위 정확도가 심하게 저하되는 GPS를 대체할 수 있다.
이상에서는 와이파이 신호와 LTE 신호를 이용하는 경우에 대해 종래기술과 본 실시예에 대해 비교 실험을 하고 본 실시예의 측위 정확도의 우월성을 설명하였으나 본 실시예에 따른 무선 측위에 이용될 수 있는 신호에는 제한이 없으며, 블루투스, 지그비, 로라 등과 같은 무선 신호의 세기를 이용하여 본 실시예에 따른 측위가 수행될 수 있다.
한편, 상술한 바와 같은 본 발명의 일 실시예에 따른 무선 측위 방법은 컴퓨터의 프로세서에서 실행 가능한 프로그램으로 작성 가능하고, 이 프로그램을 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 기록하여 실행시키는 컴퓨터에서 구현될 수 있다. 컴퓨터는 데스크탑 컴퓨터, 노트북 컴퓨터, 스마트폰, 임베디드 타입의 컴퓨터 등 프로그램을 실행시킬 수 있는 모든 타입의 컴퓨터를 포함한다. 또한, 상술한 본 발명의 일 실시예에서 사용된 데이터의 구조는 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 여러 수단을 통하여 기록될 수 있다. 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체는 램(RAM), 롬(ROM), 마그네틱 저장매체(예를 들면, 플로피 디스크, 하드디스크 등), 광학적 판독 매체(예를 들면, 시디롬, 디브이디 등)와 같은 저장매체를 포함한다.
이제까지 본 발명에 대하여 그 바람직한 실시예들을 중심으로 살펴보았다. 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형상으로 구현될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 개시된 실시예들은 한정적인 관점이 아니라 설명적인 관점에서 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 전술한 설명이 아니라 특허청구범위에 나타나 있으며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 차이점은 본 발명에 포함된 것으로 해석되어야 할 것이다.
1 ... 이동 노드
10 ... 무선통신부 20 ... 센서부
30 ... 버퍼
11 ... 스캔부 12 .... 신호 처리부
13 ... 상대위치 추정부 14 ... 도메인 변환부
15 ... 패턴 생성부 16 ... 클러스터 선정부
17 ... 맵 로더 18 ... 비교부
19 ... 절대위치 추정부
2, 21, 22, 23, 24 ... 고정 노드
3 ... 측위 서버

Claims (19)

  1. 적어도 하나의 고정 노드로부터 송출된 적어도 하나의 신호의 세기를 측정하는 단계;
    이동 노드의 이동 거리와 이동 방향에 기초하여 상기 이동 노드의 상대 위치를 추정하는 단계;
    상기 측정된 적어도 하나의 신호 세기와 상기 추정된 이동 노드의 상대 위치로부터 복수의 시점에 걸친 이동 노드의 위치의 상대적인 변화에 따른 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴을 생성하는 단계; 및
    상기 생성된 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴과 상기 이동 노드가 위치하는 지역에서의 신호 세기의 분포 패턴 형태의 지도와의 비교에 기초하여 상기 이동 노드의 절대 위치를 추정하는 단계를 포함하고,
    상기 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴은 상기 복수의 시점에서 추정된 이동 노드의 복수의 상대 위치에서 복수 회 수신된 적어도 하나의 신호의 세기의 연속적 나열로 표현되는 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴인 것을 특징으로 무선 측위 방법.
  2. 삭제
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴을 생성하는 단계는 상기 측정된 적어도 하나의 신호 세기와 상기 추정된 이동 노드의 상대 위치로부터 현재 수신된 적어도 하나의 신호 세기의 패턴을 생성하고, 상기 생성된 적어도 하나의 신호의 패턴을 상기 수신 시점 이전에 수신된 적어도 하나의 신호의 패턴에 연속적으로 나열함으로써 상기 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴을 생성하는 것을 특징으로 무선 측위 방법.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴을 생성하는 단계는 상기 추정된 상대 위치에서 상기 적어도 하나의 고정 노드로부터 수신된 적어도 하나의 신호 세기의 패턴을 나타내는 패턴 데이터를 상기 상대 위치 추정 이전에 추정된 상대 위치에 대한 패턴 데이터에 누적시킴으로써 상기 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴을 생성하는 것을 특징으로 하는 무선 측위 방법.
  5. 제 4 항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴을 생성하는 단계는 상기 측정된 각 신호 세기를 상기 추정된 상대 위치에 연관시켜 나타내는 공간도메인 데이터로부터 상기 패턴 데이터를 생성하는 것을 특징으로 하는 무선 측위 방법.
  6. 제 5 항에 있어서,
    상기 측정된 각 신호 세기를 어느 하나 시점에 연관시켜 나타내는 시간도메인 데이터를 생성하는 단계; 및
    상기 생성된 시간도메인 데이터를 상기 공간도메인 데이터로 변환하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 무선 측위 방법.
  7. 제 6 항에 있어서,
    상기 어느 하나의 시점은 상기 각 신호의 수신 시점이고, 상기 측정된 상대 위치는 상기 각 신호의 수신 시점에서 추정된 이동 노드의 상대 위치인 것을 특징으로 하는 무선 측위 방법.
  8. 제 4 항에 있어서,
    상기 추정된 상대 위치와 상기 상대 위치의 추정 직전에 추정된 이동 노드의 상대 위치의 거리 차이가 상기 이동 노드의 상대 위치를 나타내기 위한 좌표의 분해능 단위에 해당하는 거리 내이면 상기 추정된 상대 위치에서 상기 적어도 하나의 고정 노드로부터 수신된 적어도 하나의 신호 세기의 패턴을 나타내는 패턴 데이터의 누적은 생략되는 것을 특징으로 하는 무선 측위 방법.
  9. 제 1 항에 있어서,
    상기 이동 노드의 절대 위치의 추정 이후에는 상기 추정된 이동 노드의 절대 위치에 대한 이동 노드의 상대 위치를 추정하는 단계를 더 포함하고,
    상기 복수의 시점 이후에는 상기 이동 노드의 절대 위치에 대하여 추정된 이동 노드의 상대 위치로부터 상기 이동 노드의 위치의 상대적인 변화에 따른 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴이 생성되는 것을 특징으로 하는 무선 측위 방법.
  10. 제 1 항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴과 상기 지도를 비교함으로써 상기 지도 내에서 상기 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴과 가장 유사한 패턴을 갖는 부분을 색출하는 단계를 더 포함하고,
    상기 이동 노드의 절대 위치를 추정하는 단계는 상기 색출된 부분이 지시하는 지도의 절대 위치를 상기 이동 노드의 절대 위치로 추정하는 것을 특징으로 하는 무선 측위 방법.
  11. 제 10 항에 있어서,
    상기 이동 노드의 절대 위치를 추정하는 단계는 상기 색출된 부분의 복수의 절대 위치 중에서 상기 추정된 상대 위치에 대응하는 절대 위치를 상기 이동 노드의 절대 위치로 추정하는 것을 특징으로 하는 무선 측위 방법.
  12. 제 1 항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴을 생성하는 단계는 다차원 공간의 제 1 좌표축에 어느 하나의 고정 노드의 아이디를 매핑하고, 제 2 좌표축에 상기 이동 노드의 상대 위치를 매핑하고, 제 3 좌표축에 상기 어느 하나의 고정 노드로부터 송출된 신호의 세기를 매핑함으로써 결정되는 다차원 공간의 지점에 도트를 표시하는 방식으로 상기 이동 노드의 위치의 상대적인 변화에 따른 적어도 하나의 신호 세기의 변화를 그래프화한 기하학적인 서피스(surface) 형태의 패턴을 생성하는 것을 특징으로 하는 무선 측위 방법.
  13. 제 12 항에 있어서,
    상기 서피스 형태의 패턴과 상기 지도를 비교함으로써 상기 지도 내에서 상기 서피스 형태와 가장 유사한 형태를 갖는 서피스 부분을 색출하는 단계를 더 포함하고,
    상기 이동 노드의 절대 위치를 추정하는 단계는 상기 색출된 서피스 부분이 지시하는 지도의 절대 위치를 상기 이동 노드의 절대 위치로 추정하는 것을 특징으로 하는 무선 측위 방법.
  14. 제 13 항에 있어서,
    상기 이동 노드의 절대 위치를 추정하는 단계는 상기 색출된 서피스 부분의 복수의 절대 위치 중에서 상기 추정된 상대 위치의 셰이프(shape)와 가장 유사한 셰이프를 갖는 부분의 절대 위치를 상기 이동 노드의 절대 위치로 추정하는 것을 특징으로 하는 무선 측위 방법.
  15. 제 1 항에 있어서,
    상기 수신된 적어도 하나의 신호에 기초하여 측위 서비스가 제공되는 전 지역의 클러스터들 중에서 적어도 하나의 클러스터를 선정하는 단계; 및
    상기 전 지역에서의 신호 세기의 분포 데이터가 기록된 라디오맵으로부터 상기 지도를 나타내는 맵 데이터를 추출하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 무선 측위 방법.
  16. 제 1 항 또는 제 3 항 내지 제 15 항 중에 어느 한 항의 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.
  17. 적어도 하나의 고정 노드로부터 송출된 적어도 하나의 신호의 세기를 측정하는 신호 처리부;
    이동 노드의 이동 거리와 이동 방향에 기초하여 상기 이동 노드의 상대 위치를 추정하는 상대위치 추정부;
    상기 측정된 적어도 하나의 신호 세기와 상기 추정된 이동 노드의 상대 위치로부터 복수의 시점에 걸친 이동 노드의 위치의 상대적인 변화에 따른 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴을 생성하는 패턴 생성부; 및
    상기 생성된 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴과 상기 이동 노드가 위치하는 지역에서의 신호 세기의 분포 패턴 형태의 지도와의 비교에 기초하여 상기 이동 노드의 절대 위치를 추정하는 절대위치 추정부를 포함하고,
    상기 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴은 상기 복수의 시점에서 추정된 이동 노드의 복수의 상대 위치에서 복수 회 수신된 적어도 하나의 신호의 세기의 연속적 나열로 표현되는 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴인 것을 특징으로 하는 무선 측위 장치.
  18. 제 17 항에 있어서,
    상기 이동 노드의 움직임을 감지하는 센서부를 더 포함하고,
    상기 상대위치 추정부는 상기 센서부의 출력 신호의 값으로부터 상기 이동 노드의 상대 위치를 추정하는 것을 특징으로 하는 무선 측위 장치.
  19. 제 17 항에 있어서,
    상기 패턴 생성부에 의해 생성된 패턴 데이터를 누적시키기 위한 버퍼를 더 포함하고,
    상기 패턴 생성부는 상기 추정된 상대 위치에서 상기 적어도 하나의 고정 노드로부터 수신된 적어도 하나의 신호 세기의 패턴을 나타내는 패턴 데이터를 상기 버퍼에 저장되어 있는 패턴 데이터에 누적시켜 저장함으로써 상기 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴을 생성하는 것을 특징으로 하는 무선 측위 장치.
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