KR101971734B1 - 실내 측위 장치 및 방법 - Google Patents

실내 측위 장치 및 방법 Download PDF

Info

Publication number
KR101971734B1
KR101971734B1 KR1020180086916A KR20180086916A KR101971734B1 KR 101971734 B1 KR101971734 B1 KR 101971734B1 KR 1020180086916 A KR1020180086916 A KR 1020180086916A KR 20180086916 A KR20180086916 A KR 20180086916A KR 101971734 B1 KR101971734 B1 KR 101971734B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
geomagnetism
data
image
indoor space
change pattern
Prior art date
Application number
KR1020180086916A
Other languages
English (en)
Inventor
박용완
강민규
허수정
손희동
Original Assignee
영남대학교 산학협력단
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 영남대학교 산학협력단 filed Critical 영남대학교 산학협력단
Priority to KR1020180086916A priority Critical patent/KR101971734B1/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR101971734B1 publication Critical patent/KR101971734B1/ko

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/04—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 by terrestrial means
    • G01C21/08—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 by terrestrial means involving use of the magnetic field of the earth
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W64/00—Locating users or terminals or network equipment for network management purposes, e.g. mobility management
    • H04W64/006—Locating users or terminals or network equipment for network management purposes, e.g. mobility management with additional information processing, e.g. for direction or speed determination

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Environmental & Geological Engineering (AREA)
  • General Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Geology (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Navigation (AREA)

Abstract

실내 측위 장치 및 방법이 개시된다. 본 발명의 일 실시예에 따른 실내 측위 장치는, 실내 공간 내 복수의 위치에서 사전 측정된 지자기 데이터에 기초한 복수의 지자기 변화 패턴 및 상기 복수의 지자기 변화 패턴 각각에 대응되는 상기 실내 공간 내 위치를 이용하여 위치 결정 모델을 학습시키는 모델 학습부, 사용자 단말로부터 상기 실내 공간 내에서 측정된 복수의 지자기 데이터를 수신하는 수신부 및 상기 학습된 위치 결정 모델을 이용하여 상기 수신된 복수의 지자기 데이터에 기초한 지자기 변화 패턴으로부터 상기 실내 공간 내에서 상기 사용자 단말의 위치를 결정하는 위치 결정부를 포함한다.

Description

실내 측위 장치 및 방법{APPARATUS AND METHOD FOR INDOOR POSITIONING}
본 발명의 실시예들은 지자기를 이용한 실내 측위 기술과 관련된다.
최근 실내 측위 기술 중 하나로 지자기 데이터를 이용한 핑거프린트(fingerprint) 방식의 측위 기술이 연구되고 있다. 해당 기술은 측위 대상이 되는 공간을 일정한 범위로 나눈 후, 각 측위 지점의 위치 값과 각 측위 지점에서 측정된 지자기 데이터를 이용하여 데이터베이스를 구축한다.
이후, 사용자 단말에 의해 측정된 지자기 데이터를 포함하는 위치 정보 요청이 측위 서버로 수신되는 경우, 측위 서버는 수신된 지자기 데이터와 데이터베이스에 저장된 지자기 데이터를 비교하여 사용자 단말의 위치를 결정한 후 결정된 위치에 대한 정보를 사용자 단말로 제공한다.
그러나, 이러한 종래 기술의 경우, 사용자 단말마다 측정되는 데이터 데이터가 다를 수 있으므로, 정확한 위치 측정을 위해서는 각 사용자 단말마다 데이터베이스를 구축해야 한다는 문제점이 존재한다.
한국공개특허공보 제10-2017-0129545호 (2017.11.27. 공개)
본 발명의 실시예들은 지자기를 이용한 실내 측위 장치 및 방법을 제공하기 위한 것이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 실내 측위 장치는, 실내 공간 내 복수의 위치에서 사전 측정된 지자기 데이터에 기초한 복수의 지자기 변화 패턴 및 상기 복수의 지자기 변화 패턴 각각에 대응되는 상기 실내 공간 내 위치를 이용하여 위치 결정 모델을 학습시키는 모델 학습부, 사용자 단말로부터 상기 실내 공간 내에서 측정된 복수의 지자기 데이터를 수신하는 수신부 및 상기 학습된 위치 결정 모델을 이용하여 상기 수신된 복수의 지자기 데이터에 기초한 지자기 변화 패턴으로부터 상기 실내 공간 내에서 상기 사용자 단말의 위치를 결정하는 위치 결정부를 포함한다.
상기 지자기 데이터는, 지자기 벡터 또는 지자기 벡터 크기 중 하나일 수 있다.
상기 지자기 변화 패턴은, 상기 지자기 벡터 크기의 변화 패턴일 수 있다.
상기 복수의 지자기 변화 패턴은, 각각 상기 복수의 위치 중 사전 설정된 기준 위치와 상기 복수의 위치 중 다른 하나의 위치 사이의 이동 경로에서 사전 측정된 지자기 데이터에 기초하여 생성될 수 있다.
상기 위치 결정 모델은, CNN(Convolutional Neural Network)에 기반한 모델일 수 있다.
상기 모델 학습부는, 상기 복수의 지자기 변화 패턴 각각에 대한 이미지를 생성하고, 상기 생성된 이미지 각각을 상기 위치 결정 모델의 입력 데이터로 이용하고, 상기 생성된 이미지 각각에 대응되는 상기 실내 공간 내 위치를 상기 위치 결정 모델의 목적 데이터로 이용하여 상기 위치 결정 모델을 학습시킬 수 있다.
상기 위치 결정부는, 상기 수신된 복수의 지자기 데이터에 기초하여 지자기 변화 패턴에 대한 이미지를 생성하고, 상기 복수의 지자기 데이터에 기초하여 생성된 지자기 변화 패턴에 대한 이미지를 입력으로 한 상기 학습된 위치 결정 모델의 출력 값에 기초하여 상기 사용자 단말의 위치를 결정할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 실내 측위 방법은, 실내 공간 내 복수의 위치에서 사전 측정된 지자기 데이터에 기초한 복수의 지자기 변화 패턴 및 상기 복수의 지자기 변화 패턴 각각에 대응되는 상기 실내 공간 내 위치를 이용하여 위치 결정 모델을 학습시키는 단계, 사용자 단말로부터 상기 실내 공간 내에서 측정된 복수의 지자기 데이터를 수신하는 단계 및 상기 학습된 위치 결정 모델을 이용하여 상기 수신된 복수의 지자기 데이터에 기초한 지자기 변화 패턴으로부터 상기 실내 공간 내에서 상기 사용자 단말의 위치를 결정하는 단계를 포함한다.
상기 지자기 데이터는, 지자기 벡터 또는 지자기 벡터 크기 중 하나일 수 있다.
상기 지자기 변화 패턴은, 상기 지자기 벡터 크기의 변화 패턴일 수 있다.
상기 복수의 지자기 변화 패턴은, 각각 상기 복수의 위치 중 사전 설정된 기준 위치와 상기 복수의 위치 중 다른 하나의 위치 사이의 이동 경로에서 사전 측정된 지자기 데이터에 기초하여 생성될 수 있다.
상기 위치 결정 모델은, CNN(Convolutional Neural Network)에 기반한 모델일 수 있다.
상기 학습시키는 단계는, 상기 복수의 지자기 변화 패턴 각각에 대한 이미지를 생성하는 단계 및 상기 생성된 이미지 각각을 상기 위치 결정 모델의 입력 데이터로 이용하고, 상기 생성된 이미지 각각에 대응되는 상기 실내 공간 내 위치를 상기 위치 결정 모델의 목적 데이터로 이용하여 상기 위치 결정 모델을 학습시키는 단계를 포함할 수 있다.
상기 결정하는 단계는, 상기 수신된 복수의 지자기 데이터에 기초하여 지자기 변화 패턴에 대한 이미지를 생성하는 단계 및 상기 복수의 지자기 데이터에 기초하여 생성된 지자기 변화 패턴에 대한 이미지를 입력으로 한 상기 학습된 위치 결정 모델의 출력 값에 기초하여 상기 사용자 단말의 위치를 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램은, 하드웨어와 결합되어, 실내 공간 내 복수의 위치에서 사전 측정된 지자기 데이터에 기초한 복수의 지자기 변화 패턴 및 상기 복수의 지자기 변화 패턴 각각에 대응되는 상기 실내 공간 내 위치를 이용하여 위치 결정 모델을 학습시키는 단계, 사용자 단말로부터 상기 실내 공간 내에서 측정된 복수의 지자기 데이터를 수신하는 단계 및 상기 학습된 위치 결정 모델을 이용하여 상기 수신된 복수의 지자기 데이터에 기초한 지자기 변화 패턴으로부터 상기 실내 공간 내에서 상기 사용자 단말의 위치를 결정하는 단계를 실행시킨다.
본 발명의 실시예들에 따르면, 사전 측정된 지자기 데이터에 기초한 지자기 변화 패턴을 이용하여 위치 결정 모델을 학습시킨 후, 학습된 위치 결정 모델을 이용하여 측위를 수행하도록 함으로써, 위치 정보를 요청하는 사용자 단말이 상이한 경우라도, 별도의 데이터베이스를 구축할 필요 없이 정확한 측위가 가능하게 된다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 실내 측위 시스템의 구성도
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 실내 측위 장치의 구성도
도 3은 지자기 데이터 측정 대상인 실내 공간의 평면도
도 4는 도 3에 도시된 실내 공간에서 사전 측정된 지자기 데이터에 기초한 지자기 변화 패턴의 일 예를 나타낸 예시도
도 5a 내지 도 5c는 훈련 데이터로 이용되는 지자기 변화 패턴에 대한 이미지를 설명하기 위한 예시도
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 실내 측위 방법의 순서도
도 7은 예시적인 실시예들에서 사용되기에 적합한 컴퓨팅 장치를 포함하는 컴퓨팅 환경을 예시하여 설명하기 위한 블록도
이하, 도면을 참조하여 본 발명의 구체적인 실시형태를 설명하기로 한다. 이하의 상세한 설명은 본 명세서에서 기술된 방법, 장치 및/또는 시스템에 대한 포괄적인 이해를 돕기 위해 제공된다. 그러나 이는 예시에 불과하며 본 발명은 이에 제한되지 않는다.
본 발명의 실시예들을 설명함에 있어서, 본 발명과 관련된 공지기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략하기로 한다. 그리고, 후술되는 용어들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례 등에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 그 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다. 상세한 설명에서 사용되는 용어는 단지 본 발명의 실시예들을 기술하기 위한 것이며, 결코 제한적이어서는 안 된다. 명확하게 달리 사용되지 않는 한, 단수 형태의 표현은 복수 형태의 의미를 포함한다. 본 설명에서, "포함" 또는 "구비"와 같은 표현은 어떤 특성들, 숫자들, 단계들, 동작들, 요소들, 이들의 일부 또는 조합을 가리키기 위한 것이며, 기술된 것 이외에 하나 또는 그 이상의 다른 특성, 숫자, 단계, 동작, 요소, 이들의 일부 또는 조합의 존재 또는 가능성을 배제하도록 해석되어서는 안 된다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 실내 측위 시스템의 구성도이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 실내 측위 시스템(100)은 사용자 단말(110) 및 측위 서버(130)를 포함한다.
사용자 단말(110)은 예를 들어, 스마트 폰, 태블릿 PC, 웨어러블 디바이스(wearable device) 등과 같이 사용자에 의해 휴대 가능하며, 지자기 측정을 위한 지자기 측정 수단 및 무선 통신 수단을 구비한 다양한 형태의 장치일 수 있다.
사용자 단말(110)은 지자기 측정 수단을 이용하여 사용자 단말(110)이 위치한 실내 공간 내에서 지자기를 측정하고, 지자기 측정 수단에 의해 측정된 지자기 데이터를 측위 서버(130)로 전송할 수 있다. 이때, 지자기 측정 수단은 2축 또는 3축 지자기 센서일 수 있다.
한편, 지자기 측정 수단이 2축 지자기 센서인 경우, 지자기 데이터는 지자기 세기의 X축 성분 및 Y축 성분을 포함하는 2차원 지자기 벡터 또는 2차원 지자기 벡터의 크기일 수 있다. 지자기 측정 수단이 3축 지자기 센서인 경우, 지자기 데이터는 지자기 세기의 X축 성분, Y축 성분 및 Z축 성분을 포함하는 3차원 지자기 벡터 또는 3차원 지자기 벡터의 크기일 수 있다.
한편, 2차원 지자기 벡터의 크기 및 3차원 지자기 벡터의 크기는 각각, 아래의 수학식 1 및 2를 이용하여 산출될 수 있다.
[수학식 1]
Figure 112018073818651-pat00001
[수학식 2]
Figure 112018073818651-pat00002
수학식 1 및 2에서, |M|은 지자기 벡터의 크기, Mx는 지자기 세기의 X축 성분, My는 지자기 세기의 Y축 성분, Mz는 지자기 세기의 Z축 성분을 각각 나타낸다.
한편, 사용자 단말(110)은 반복적으로 실내 공간 내 지자기를 측정하여 측정된 각 지자기 데이터를 측위 서버(130)로 전송할 수 있다.
예를 들어, 사용자 단말(110)은 기 설정된 시간 간격으로 지자기를 측정할 수 있으며, 각 시간 간격에서 측정된 지자기 데이터를 측위 서버(130)로 전송할 수 있다.
다른 예로, 사용자 단말(110)은 사용자가 기 설정된 거리(예를 들어, 1m)만큼 이동할 때마다 지자기를 측정할 수 있으며, 사용자의 이동에 따라 측정된 각 지자기 데이터를 측위 서버(130)로 전송할 수 있다. 이 경우, 사용자 단말(110)은 예를 들어, 가속도 센서, 자이로 센서 등과 같이 사용자의 움직임 감지할 수 있는 다양한 종류의 센서를 이용하여 사용자의 이동 거리를 산출하여 사용자가 기 설정된 거리만큼 이동하였는지 여부를 판단할 수 있다.
한편, 사용자 단말(110)에 의한 지자기 측정 방식이 반드시 상술한 예에 한정되는 것은 아니므로, 상술한 예 외에도 다양한 방식에 의해 지자기 측정이 이루어질 수 있다.
측위 서버(130)는 사용자 단말(110)로부터 수신된 지자기 데이터와 사전 측정된 지자기 데이터를 이용하여 실내 공간 내에서 사용자 단말(110)의 위치를 결정하기 위한 서버이다.
이를 위해, 측위 서버(130)는 실내 공간 내 복수의 위치에서 사전 측정된 지자기 데이터를 저장하는 데이터베이스를 구비할 수 있다. 이때, 사전 측정된 지자기 데이터는 예를 들어, 실내 공간 내 기 설정된 간격(예를 들어, 1m)으로 이격된 복수의 위치에서 측정된 지자기 데이터일 수 있다.
한편, 측위 서버(130)는 사용자 단말(110)로부터 지자기 데이터를 수신한 경우, 수신된 지자기 데이터에 기초한 지자기 변화 패턴과 데이터베이스에 저장된 지자기 데이터에 기초한 지자기 변화 패턴을 이용하여 실내 공간 내에서 사용자 단말(130)의 위치를 결정하고, 결정된 위치에 대한 정보를 사용자 단말(110)로 제공할 수 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 실내 측위 장치의 구성도이다.
도 2에 도시된 실내 측위 장치(200)는 예를 들어, 도 1에 도시된 측위 서버(130)에 포함된 일 구성으로 구현될 수 있다.
도 2를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 실내 측위 장치(200)는 모델 학습부(210), 수신부(230) 및 위치 결정부(250)를 포함한다.
모델 학습부(210)는 실내 공간 내 복수의 위치에서 사전 측정된 지자기 데이터에 기초한 복수의 지자기 변화 패턴 및 해당 복수의 지자기 변화 패턴 각각에 대응되는 실내 공간 내 위치를 이용하여 위치 결정 모델을 학습시킨다.
이때, 지자기 변화 패턴은 실내 공간 내 위치 변화에 따른 지자기 벡터 크기의 변화를 나타낼 수 있다.
한편, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 복수의 지자기 변화 패턴은 각각 복수의 위치 중 사전 설정된 기준 위치와 복수의 위치 중 다른 하나의 위치 사이의 이동 경로에서 사전 측정된 지자기 데이터에 기초하여 생성될 수 있다.
도 3은 지자기 데이터 측정 대상인 실내 공간의 평면도, 도 4는 도 3에 도시된 실내 공간에서 사전 측정된 지자기 데이터에 기초한 지자기 변화 패턴의 일 예를 나타낸 예시도이다.
구체적으로, 도 4에 도시된 지자기 변화 패턴(400)은 도 3에 도시된 실내 공간에서 3축 지자기 센서를 이용하여 49m 길이의 직선 경로(300)를 따라 좌측에서 우측으로 이동하면서 1m 간격으로 측정된 지자기 데이터에 기초하여 생성된 지자기 변화 패턴을 나타낸다.
또한, 도 4에 도시된 예에서, X축은 직선 경로(300) 상에서 직선 경로(300)의 시작 지점으로부터의 거리를 나타내며, Y축은 지자기 벡터의 크기를 나타낸다.
다시 도 2를 참조하면, 모델 학습부(210)는 복수의 지자기 변화 패턴과 복수의 지자기 변화 패턴 각각에 대응되는 실내 공간 내 위치를 훈련 데이터(training data)로 이용한 지도 학습(supervised learning)을 통해 위치 결정 모델을 학습시킬 수 있다.
구체적으로, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 위치 결정 모델은 지자기 변화 패턴에 대한 이미지를 입력 받아 입력된 이미지에 대응되는 실내 공간 내 위치에 대한 바이너리 분류 값을 출력하도록 구성되는 CNN(Convolutional Neural Network) 기반의 분류 모델일 수 있다. 이때, 모델 학습부(210)는 복수의 지자기 변화 패턴 각각에 대한 이미지를 위치 결정 모델의 입력 데이터로 이용하고, 각 이미지에 대응되는 실내 공간 내 위치를 위치 결정 모델의 목적 데이터(target data)로 이용하여 위치 결정 모델을 학습시킬 수 있다.
도 5a 내지 도 5c는 훈련 데이터로 이용되는 지자기 변화 패턴에 대한 이미지를 설명하기 위한 예시도이다.
도 5a 내지는 5c에서 지자기 변화 패턴(500)은 도 3에 도시된 직선 경로(300)를 따라 좌측에서 우측으로 이동하면서 1m 간격으로 측정된 지자기 데이터에 기초하여 생성된 직선 경로(300) 전체에 대한 지자기 변화 패턴을 나타낸다
도 5a를 참조하면, 우선, 모델 학습부(210)는 직선 경로(300) 전체에 대한 지자기 변화 패턴(500) 중 0~3m에 해당하는 지자기 변화 패턴을 포함하는 윈도우(510)를 설정하여 윈도우(510) 내에 포함된 이미지를 0~3m 구간의 지자기 변화 패턴에 대한 이미지로서 생성할 수 있다.
이후, 모델 학습부(210)는 도 5b에 도시된 예와 같이 윈도우(510)의 X축 길이를 기 설정된 크기(도시된 예에서는 3m)만큼 증가시킨 윈도우(520)를 설정하고, 설정된 윈도우(520) 내에 포함된 이미지를 0~6m 구간의 지자기 변화 패턴에 대한 이미지로서 생성할 수 있다.
또한, 모델 학습부(210)는 도 5c에 도시된 예와 같이 윈도우(520)의 X축 길이를 기 설정된 크기(도시된 예에서는 3m)만큼 증가시킨 윈도우(530)를 설정하고, 설정된 위도우(530) 내에 포함된 이미지를 0~9m 구간의 지자기 변화 패턴에 대한 이미지로서 생성할 수 있다.
이와 같은 방식으로, 모델 학습부(210)는 복수의 지자기 변화 패턴에 대한 이미지를 생성할 수 있으며, 생성된 각 이미지를 위치 결정 모델의 훈련 데이터로 이용할 수 있다.
한편, 도 5a 내지 도 5c에 도시된 예에서, 윈도우(510, 520, 530)의 Y축 길이는 사전 획득된 지가기 측정 값들의 최대 값 및 최소 값을 고려하여 적절한 값으로 설정될 수 있다. 또한, 도 5a 내지 도 5c에서는 윈도우(510, 520, 530)의 X축 길이 증가량이 3m인 것으로 설명하였으나, X축 길이 증가량은 실시예에 따라 다양하게 변경될 수 있다.
다시 도 2를 참조하면, 수신부(230)는 사용자 단말(110)로부터 사용자 단말(110)에 의해 실내 공간 내에서 측정된 복수의 지자기 데이터를 수신한다.
이때, 수신되는 지자기 데이터는 예를 들어, 지자기 벡터 또는 지자기 벡터의 크기일 수 있다.
한편, 위치 결정부(250)는 모델 학습부(210)에 의해 학습된 위치 결정 모델을 이용하여 사용자 단말(110)로부터 수신된 지자기 데이터에 기초한 지자기 변화 패턴으로부터 실내 공간 내에서 사용자 단말(110)의 위치를 결정한다. 이때, 지자기 변화 패턴은 지자기 벡터 크기의 변화를 나타낼 수 있다.
구체적으로, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 위치 결정부(250)는 수신된 복수의 지자기 데이터에 기초하여 지자기 변화 패턴에 대한 이미지를 생성한 후, 생성된 이미지를 학습된 위치 결정 모델로 입력하고, 입력된 이미지에 대한 위치 결정 모델의 출력 값에 기초하여 사용자 단말(110)의 위치를 결정할 수 있다.
한편, 위치 결정부(250)는 사용자 단말(110)로부터 추가적인 지자기 데이터가 수신되는 경우, 이전에 수신된 지자기 데이터와 현재 수신된 지자기 데이터에 기초하여 지자기 변화 패턴에 대한 이미지를 갱신하고, 갱신된 이미지에 대한 위치 결정 모델의 출력 값에 기초하여 사용자 단말(110)의 위치를 갱신할 수 있다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 실내 측위 방법의 순서도이다.
도 6에 도시된 방법은 예를 들어, 도 2에 도시된 실내 측위 장치(200)에 의해 수행될 수 있다.
도 6을 참조하면, 우선, 실내 측위 장치(200)는 실내 공간 내 복수의 위치에서 사전 측정된 지자기 데이터에 기초한 복수의 지자기 변화 패턴 및 해당 복수의 지자기 변화 패턴 각각에 대응되는 실내 공간 내 위치를 이용하여 위치 결정 모델을 학습시킨다(610).
이때, 사전 측정된 지자기 데이터는 지자기 벡터 또는 지자기 벡터 크기 중 하나일 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 복수의 지자기 변화 패턴은 각각 지자기 벡터 크기의 변화 패턴일 수 있으며, 복수의 위치 중 사전 설정된 기준 위치와 복수의 위치 중 다른 하나의 위치 사이의 이동 경로에서 사전 측정된 지자기 데이터에 기초하여 생성될 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 위치 결정 모델은, CNN(Convolutional Neural Network)에 기반한 모델일 수 있다. 이 경우, 실내 측위 장치(200)는 복수의 지자기 변화 패턴 각각에 대한 이미지를 생성할 수 있으며, 생성된 이미지 각각을 위치 결정 모델의 입력 데이터로 이용하고, 생성된 이미지 각각에 대응되는 실내 공간 내 위치를 위치 결정 모델의 목적 데이터로 이용하여 위치 결정 모델을 학습시킬 수 있다.
이후, 실내 측위 장치(200)는 사용자 단말(110)로부터 실내 공간 내에서 측정된 복수의 지자기 데이터를 수신한다(620).
이후, 실내 측위 장치(200)는 610 단계에서 학습된 위치 결정 모델을 이용하여 620 단계에서 수신된 복수의 지자기 데이터에 기초한 지자기 변화 패턴으로부터 실내 공간 내에서 사용자 단말(110)의 위치를 결정한다(630).
이때, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 실내 측위 장치(200)는 수신된 복수의 지자기 데이터에 기초하여 지자기 변화 패턴에 대한 이미지를 생성할 수 있으며, 생성된 이미지를 입력으로 한 학습된 위치 결정 모델의 출력 값에 기초하여 사용자 단말(110)의 위치를 결정할 수 있다.
한편, 도 6에 도시된 순서도에서는 상기 방법을 복수 개의 단계로 나누어 기재하였으나, 적어도 일부의 단계들은 순서를 바꾸어 수행되거나, 다른 단계와 결합되어 함께 수행되거나, 생략되거나, 세부 단계들로 나뉘어 수행되거나, 또는 도시되지 않은 하나 이상의 단계가 부가되어 수행될 수 있다.
도 7은 예시적인 실시예들에서 사용되기에 적합한 컴퓨팅 장치를 포함하는 컴퓨팅 환경을 예시하여 설명하기 위한 블록도이다. 도시된 실시예에서, 각 컴포넌트들은 이하에 기술된 것 이외에 상이한 기능 및 능력을 가질 수 있고, 이하에 기술되지 것 이외에도 추가적인 컴포넌트를 포함할 수 있다.
도시된 컴퓨팅 환경(10)은 컴퓨팅 장치(12)를 포함한다. 일 실시예에서, 컴퓨팅 장치(12)는 실내 측위 장치(200)에 포함되는 하나 이상의 컴포넌트일 수 있다.
컴퓨팅 장치(12)는 적어도 하나의 프로세서(14), 컴퓨터 판독 가능 저장 매체(16) 및 통신 버스(18)를 포함한다. 프로세서(14)는 컴퓨팅 장치(12)로 하여금 앞서 언급된 예시적인 실시예에 따라 동작하도록 할 수 있다. 예컨대, 프로세서(14)는 컴퓨터 판독 가능 저장 매체(16)에 저장된 하나 이상의 프로그램들을 실행할 수 있다. 상기 하나 이상의 프로그램들은 하나 이상의 컴퓨터 실행 가능 명령어를 포함할 수 있으며, 상기 컴퓨터 실행 가능 명령어는 프로세서(14)에 의해 실행되는 경우 컴퓨팅 장치(12)로 하여금 예시적인 실시예에 따른 동작들을 수행하도록 구성될 수 있다.
컴퓨터 판독 가능 저장 매체(16)는 컴퓨터 실행 가능 명령어 내지 프로그램 코드, 프로그램 데이터 및/또는 다른 적합한 형태의 정보를 저장하도록 구성된다. 컴퓨터 판독 가능 저장 매체(16)에 저장된 프로그램(20)은 프로세서(14)에 의해 실행 가능한 명령어의 집합을 포함한다. 일 실시예에서, 컴퓨터 판독 가능 저장 매체(16)는 메모리(랜덤 액세스 메모리와 같은 휘발성 메모리, 비휘발성 메모리, 또는 이들의 적절한 조합), 하나 이상의 자기 디스크 저장 디바이스들, 광학 디스크 저장 디바이스들, 플래시 메모리 디바이스들, 그 밖에 컴퓨팅 장치(12)에 의해 액세스되고 원하는 정보를 저장할 수 있는 다른 형태의 저장 매체, 또는 이들의 적합한 조합일 수 있다.
통신 버스(18)는 프로세서(14), 컴퓨터 판독 가능 저장 매체(16)를 포함하여 컴퓨팅 장치(12)의 다른 다양한 컴포넌트들을 상호 연결한다.
컴퓨팅 장치(12)는 또한 하나 이상의 입출력 장치(24)를 위한 인터페이스를 제공하는 하나 이상의 입출력 인터페이스(22) 및 하나 이상의 네트워크 통신 인터페이스(26)를 포함할 수 있다. 입출력 인터페이스(22) 및 네트워크 통신 인터페이스(26)는 통신 버스(18)에 연결된다. 입출력 장치(24)는 입출력 인터페이스(22)를 통해 컴퓨팅 장치(12)의 다른 컴포넌트들에 연결될 수 있다. 예시적인 입출력 장치(24)는 포인팅 장치(마우스 또는 트랙패드 등), 키보드, 터치 입력 장치(터치패드 또는 터치스크린 등), 음성 또는 소리 입력 장치, 다양한 종류의 센서 장치 및/또는 촬영 장치와 같은 입력 장치, 및/또는 디스플레이 장치, 프린터, 스피커 및/또는 네트워크 카드와 같은 출력 장치를 포함할 수 있다. 예시적인 입출력 장치(24)는 컴퓨팅 장치(12)를 구성하는 일 컴포넌트로서 컴퓨팅 장치(12)의 내부에 포함될 수도 있고, 컴퓨팅 장치(12)와는 구별되는 별개의 장치로 컴퓨팅 장치(12)와 연결될 수도 있다.
이상에서 대표적인 실시예를 통하여 본 발명에 대하여 상세하게 설명하였으나, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 전술한 실시예에 대하여 본 발명의 범주에서 벗어나지 않는 한도 내에서 다양한 변형이 가능함을 이해할 것이다. 그러므로 본 발명의 권리범위는 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 안 되며, 후술하는 특허청구범위뿐만 아니라 이 특허청구범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.
10: 컴퓨팅 환경
12: 컴퓨팅 장치
14: 프로세서
16: 컴퓨터 판독 가능 저장 매체
18: 통신 버스
20: 프로그램
22: 입출력 인터페이스
24: 입출력 장치
26: 네트워크 통신 인터페이스
100: 실내 측위 시스템
110: 사용자 단말
130: 측위 서버
200: 실내 측위 장치
210: 모델 학습부
230: 수신부
250: 위치 결정부

Claims (15)

  1. 실내 공간 내 복수의 위치에서 사전 측정된 지자기 데이터에 기초한 복수의 지자기 변화 패턴 및 상기 복수의 지자기 변화 패턴 각각에 대응되는 상기 실내 공간 내 위치를 이용하여 위치 결정 모델을 학습시키는 모델 학습부;
    사용자 단말로부터 상기 실내 공간 내에서 측정된 복수의 지자기 데이터를 수신하는 수신부; 및
    상기 학습된 위치 결정 모델을 이용하여 상기 수신된 복수의 지자기 데이터에 기초한 지자기 변화 패턴으로부터 상기 실내 공간 내에서 상기 사용자 단말의 위치를 결정하는 위치 결정부를 포함하고,
    상기 모델 학습부는, 상기 복수의 지자기 변화 패턴 각각에 대한 이미지를 생성하고, 상기 생성된 이미지 각각을 상기 위치 결정 모델의 입력 데이터로 이용하고, 상기 생성된 이미지 각각에 대응되는 상기 실내 공간 내 위치를 상기 위치 결정 모델의 목적 데이터로 이용하여 상기 위치 결정 모델을 학습시키고,
    상기 복수의 지자기 변화 패턴 각각은 상기 복수의 위치 중 사전 설정된 기준 위치와 상기 복수의 위치 중 다른 하나의 위치 사이의 이동 경로에서 사전 측정된 지자기 데이터에 기초하여 생성되고,
    상기 모델 학습부는, 상기 이동 경로에서 사전 측정된 지자기 데이터에 기초하여 상기 이동 경로의 지자기 변화 패턴에 대한 이미지를 생성하고, 상기 이동 경로의 지자기 변화 패턴에 대한 이미지를 상기 기준 위치로부터의 거리에 따른 복수의 구간으로 분할하여 상기 복수의 지자기 변화 패턴 각각에 대한 이미지를 생성하는 실내 측위 장치.
  2. 청구항 1에 있어서,
    상기 지자기 데이터는, 지자기 벡터 또는 지자기 벡터 크기 중 하나인 실내 측위 장치.
  3. 청구항 2에 있어서,
    상기 지자기 변화 패턴은, 상기 지자기 벡터 크기의 변화 패턴인 실내 측위 장치.
  4. 삭제
  5. 청구항 1에 있어서,
    상기 위치 결정 모델은, CNN(Convolutional Neural Network)에 기반한 모델인 실내 측위 장치.
  6. 삭제
  7. 청구항 1에 있어서,
    상기 위치 결정부는, 상기 수신된 복수의 지자기 데이터에 기초하여 지자기 변화 패턴에 대한 이미지를 생성하고, 상기 복수의 지자기 데이터에 기초하여 생성된 지자기 변화 패턴에 대한 이미지를 입력으로 한 상기 학습된 위치 결정 모델의 출력 값에 기초하여 상기 사용자 단말의 위치를 결정하는 실내 측위 장치.
  8. 실내 공간 내 복수의 위치에서 사전 측정된 지자기 데이터에 기초한 복수의 지자기 변화 패턴 및 상기 복수의 지자기 변화 패턴 각각에 대응되는 상기 실내 공간 내 위치를 이용하여 위치 결정 모델을 학습시키는 단계;
    사용자 단말로부터 상기 실내 공간 내에서 측정된 복수의 지자기 데이터를 수신하는 단계; 및
    상기 학습된 위치 결정 모델을 이용하여 상기 수신된 복수의 지자기 데이터에 기초한 지자기 변화 패턴으로부터 상기 실내 공간 내에서 상기 사용자 단말의 위치를 결정하는 단계를 포함하고,
    상기 학습시키는 단계는, 상기 복수의 지자기 변화 패턴 각각에 대한 이미지를 생성하는 단계; 및
    상기 생성된 이미지 각각을 상기 위치 결정 모델의 입력 데이터로 이용하고, 상기 생성된 이미지 각각에 대응되는 상기 실내 공간 내 위치를 상기 위치 결정 모델의 목적 데이터로 이용하여 상기 위치 결정 모델을 학습시키는 단계를 포함하고,
    상기 복수의 지자기 변화 패턴 각각은 상기 복수의 위치 중 사전 설정된 기준 위치와 상기 복수의 위치 중 다른 하나의 위치 사이의 이동 경로에서 사전 측정된 지자기 데이터에 기초하여 생성되고,
    상기 이미지를 생성하는 단계는, 상기 이동 경로에서 사전 측정된 지자기 데이터에 기초하여 상기 이동 경로의 지자기 변화 패턴에 대한 이미지를 생성하고, 상기 이동 경로의 지자기 변화 패턴에 대한 이미지를 상기 기준 위치로부터의 거리에 따른 복수의 구간으로 분할하여 상기 복수의 지자기 변화 패턴 각각에 대한 이미지를 생성하는 실내 측위 방법.
  9. 청구항 8에 있어서,
    상기 지자기 데이터는, 지자기 벡터 또는 지자기 벡터 크기 중 하나인 실내 측위 방법.
  10. 청구항 9에 있어서,
    상기 지자기 변화 패턴은, 상기 지자기 벡터 크기의 변화 패턴인 실내 측위 방법.
  11. 삭제
  12. 청구항 8에 있어서,
    상기 위치 결정 모델은, CNN(Convolutional Neural Network)에 기반한 모델인 실내 측위 방법.
  13. 삭제
  14. 청구항 8에 있어서,
    상기 결정하는 단계는, 상기 수신된 복수의 지자기 데이터에 기초하여 지자기 변화 패턴에 대한 이미지를 생성하는 단계; 및
    상기 복수의 지자기 데이터에 기초하여 생성된 지자기 변화 패턴에 대한 이미지를 입력으로 한 상기 학습된 위치 결정 모델의 출력 값에 기초하여 상기 사용자 단말의 위치를 결정하는 단계를 포함하는 실내 측위 방법.
  15. 하드웨어와 결합되어,
    실내 공간 내 복수의 위치에서 사전 측정된 지자기 데이터에 기초한 복수의 지자기 변화 패턴 각각에 대한 이미지를 생성하는 단계;
    상기 생성된 이미지 각각을 위치 결정 모델의 입력 데이터로 이용하고, 상기 생성된 이미지 각각에 대응되는 상기 실내 공간 내 위치를 상기 위치 결정 모델의 목적 데이터로 이용하여 상기 위치 결정 모델을 학습시키는 단계;
    사용자 단말로부터 상기 실내 공간 내에서 측정된 복수의 지자기 데이터를 수신하는 단계; 및
    상기 학습된 위치 결정 모델을 이용하여 상기 수신된 복수의 지자기 데이터에 기초한 지자기 변화 패턴으로부터 상기 실내 공간 내에서 상기 사용자 단말의 위치를 결정하는 단계를 포함하고,
    상기 복수의 지자기 변화 패턴 각각은 상기 복수의 위치 중 사전 설정된 기준 위치와 상기 복수의 위치 중 다른 하나의 위치 사이의 이동 경로에서 사전 측정된 지자기 데이터에 기초하여 생성되고,
    상기 이미지를 생성하는 단계는, 상기 이동 경로에서 사전 측정된 지자기 데이터에 기초하여 상기 이동 경로의 지자기 변화 패턴에 대한 이미지를 생성하고, 상기 이동 경로의 지자기 변화 패턴에 대한 이미지를 상기 기준 위치로부터의 거리에 따른 복수의 구간으로 분할하여 상기 복수의 지자기 변화 패턴 각각에 대한 이미지를 생성하는, 방법을 실행시키기 위하여 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.
KR1020180086916A 2018-07-26 2018-07-26 실내 측위 장치 및 방법 KR101971734B1 (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020180086916A KR101971734B1 (ko) 2018-07-26 2018-07-26 실내 측위 장치 및 방법

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020180086916A KR101971734B1 (ko) 2018-07-26 2018-07-26 실내 측위 장치 및 방법

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR101971734B1 true KR101971734B1 (ko) 2019-04-23

Family

ID=66285319

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020180086916A KR101971734B1 (ko) 2018-07-26 2018-07-26 실내 측위 장치 및 방법

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR101971734B1 (ko)

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102046875B1 (ko) * 2019-04-30 2019-12-02 영남대학교 산학협력단 실내 측위 장치 및 방법
KR102079281B1 (ko) * 2019-06-17 2020-02-19 영남대학교 산학협력단 실내외 환경 검출 방법 및 이를 수행하기 위한 장치 및 시스템
KR102080532B1 (ko) * 2019-09-17 2020-02-24 영남대학교 산학협력단 층계 식별 장치 및 방법
CN113532424A (zh) * 2021-08-10 2021-10-22 广东师大维智信息科技有限公司 一种获取多维信息的一体化设备与协同测量方法
WO2023140656A1 (ko) * 2022-01-24 2023-07-27 삼성전자 주식회사 지자기 데이터를 이용하여 위치를 검출하는 전자 장치 및 그 제어 방법

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20170129545A (ko) 2016-05-17 2017-11-27 영남대학교 산학협력단 지구자기장 세기 기반의 맵 생성 및 실내 측위 방법
JP2018048967A (ja) * 2016-09-23 2018-03-29 日本電気通信システム株式会社 測位用地磁気マップの作成方法、位置測定方法、外的要因ノイズ測定方法及び測位用地磁気マップの作成システム
KR20180058191A (ko) * 2016-11-23 2018-05-31 부산대학교 산학협력단 지자기 센서 및 자기 페인트 도장을 통해 향상된 정확도를 가지는 실내 측위를 위한 시스템 및 방법

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20170129545A (ko) 2016-05-17 2017-11-27 영남대학교 산학협력단 지구자기장 세기 기반의 맵 생성 및 실내 측위 방법
JP2018048967A (ja) * 2016-09-23 2018-03-29 日本電気通信システム株式会社 測位用地磁気マップの作成方法、位置測定方法、外的要因ノイズ測定方法及び測位用地磁気マップの作成システム
KR20180058191A (ko) * 2016-11-23 2018-05-31 부산대학교 산학협력단 지자기 센서 및 자기 페인트 도장을 통해 향상된 정확도를 가지는 실내 측위를 위한 시스템 및 방법

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
정현교, 지구자기장 세기 기반의 실내환경 위치 추정 향상 기법, 영남대학교 대학원 석사학위논문(2016.08.) 1부.* *

Cited By (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102046875B1 (ko) * 2019-04-30 2019-12-02 영남대학교 산학협력단 실내 측위 장치 및 방법
WO2020222373A1 (ko) * 2019-04-30 2020-11-05 영남대학교 산학협력단 실내 측위 장치 및 방법
KR102079281B1 (ko) * 2019-06-17 2020-02-19 영남대학교 산학협력단 실내외 환경 검출 방법 및 이를 수행하기 위한 장치 및 시스템
WO2020256228A1 (ko) * 2019-06-17 2020-12-24 영남대학교 산학협력단 실내외 환경 검출 방법 및 이를 수행하기 위한 장치 및 시스템
KR102080532B1 (ko) * 2019-09-17 2020-02-24 영남대학교 산학협력단 층계 식별 장치 및 방법
WO2021054502A1 (ko) * 2019-09-17 2021-03-25 영남대학교 산학협력단 층계 식별 장치 및 방법
CN113532424A (zh) * 2021-08-10 2021-10-22 广东师大维智信息科技有限公司 一种获取多维信息的一体化设备与协同测量方法
CN113532424B (zh) * 2021-08-10 2024-02-20 广东师大维智信息科技有限公司 一种获取多维信息的一体化设备与协同测量方法
WO2023140656A1 (ko) * 2022-01-24 2023-07-27 삼성전자 주식회사 지자기 데이터를 이용하여 위치를 검출하는 전자 장치 및 그 제어 방법

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR101971734B1 (ko) 실내 측위 장치 및 방법
CN105814609B (zh) 用于用户识别、跟踪与设备关联的融合设备与图像运动
US10415978B2 (en) Landmark location determination
KR101933011B1 (ko) 실내 측위 장치 및 방법
CN104781686A (zh) 路径匹配
CN103733229A (zh) 信息处理设备、信息处理方法及程序
CN110501010A (zh) 确定移动设备在地理区域中的位置
KR102057531B1 (ko) 제스처를 이용하여 데이터를 송수신하는 모바일 기기들
CN104813185A (zh) 使用状态空间估计器进行位置确定
Strachan et al. Bearing-based selection in mobile spatial interaction
US11003354B2 (en) Compensating for user hand tremors when using hand-held electronic devices
NL2025743B1 (en) Augmented reality device and positioning method
KR20220100813A (ko) 자율주행 차량 정합 방법, 장치, 전자 기기 및 차량
KR20210087181A (ko) 위치를 탐지하는 전자 장치 및 그 방법
JP2018036912A (ja) 関心度評価プログラム、装置及び方法
KR102643447B1 (ko) 오브젝트 기반 증강 컨텐츠의 위치 기반 ar 연동을 위한 전자 장치 및 그의 동작 방법
KR102046875B1 (ko) 실내 측위 장치 및 방법
Kessel et al. Automated WLAN calibration with a backtracking particle filter
JP6400489B2 (ja) ナビゲーション装置及びコンピュータプログラム
KR102109374B1 (ko) 위치 추정 장치 및 방법
US11647358B2 (en) Method for obtaining location information of a user using movement information of an electronic device or feature information
KR102316232B1 (ko) 2차원 지도 정보를 기반으로 거리뷰 이미지의 포즈를 정합시키기 위한 전자 장치 및 그의 동작 방법
KR20210049521A (ko) 위치를 탐지하는 전자 장치 및 그 방법
JP2016138816A (ja) ナビゲーション装置及びコンピュータプログラム
CN113740892B (zh) 用户的路线引导方法、装置和系统

Legal Events

Date Code Title Description
AMND Amendment
AMND Amendment
X701 Decision to grant (after re-examination)
GRNT Written decision to grant