KR101980328B1 - Method, computer program and apparatus for determining indoor or outdoor in position determination - Google Patents
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Abstract
Description
본 발명은 측위를 위한 실내외 판단 방법, 컴퓨터 프로그램 및 장치에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는, 측위시 실내 또는 실외 각각에 가장 적절한 방식의 측위 기술을 적용하기 위하여 현재 위치가 실내인지 실외인지를 정확히 판단하는 방법과 그 방법을 수행하는 컴퓨터 프로그램 및 장치에 관한 것이다.The present invention relates to an indoor / outdoor determination method, a computer program, and an apparatus for positioning, and more particularly, to an indoor / outdoor determination method for accurately determining whether a current location is indoor or outdoor, And a computer program and apparatus for performing the method.
스마트폰을 이용한 도보자용 실내외 통합 길안내에서 사용하는 측위는 일반적으로 실외와 실내 2가지 경우로 나누어 처리한다. 실외는 GPS를 사용하며, 실내의 경우에는 WIFI 기반, BLE기반, 지자기 기반등 다양한 실태 측위 기술을 사용한다. 이때 실내외 전환을 매끄럽게 처리하여야 하며, 실내외 경계 부분에서는 2가지 측위 기술을 모두 운용하여 처리한다.The positioning which is used in the indoor / outdoor integrated route guidance using the smartphone is generally divided into two outdoors and indoors. GPS is used outdoors, and various indoor positioning technologies such as WIFI-based, BLE-based, and geomagnetic-based positioning are used. At this time, indoor / outdoor conversion should be smoothly processed, and both positioning techniques are operated in indoor / outdoor boundary.
GPS의 경우, 고층건물아래에서 많은 오차를 유발하고, 실내 측위 기술의 경우, 일정 수준 이상의 오차를 포함하고 있다. 이에 따라 실내외 경계 부분에서 매끄러운 처리를 위해서는 빠르고 명확한 실내외 판단이 필요하게 된다.In the case of GPS, it causes a lot of errors under the high-rise building, and in the case of the indoor positioning technique, it includes the error of a certain level. Accordingly, it is necessary to make quick and clear indoor and outdoor judgment for smooth treatment at the boundary between the indoor and the outdoor.
일반적으로 많이 사용하고 있는 실내외 판단 방법은 실내외 측위점(GPS 및 실내측위점)이 어디에 생성되는가와 WIFI 신호세기를 이용하여 실내외를 구분하는 방식을 주로 사용한다. 이 방법의 경우 GPS 측위점과 실내 측위점이 동시에 나타날 경우 어느 한쪽만 신뢰하거나 WIFI 신호세기가 실내외에서 어떻게 변화하는지에 대한 DB를 별도로 구축해야 하는 문제가 있다.In general, indoor and outdoor judgment methods mainly use a method in which indoor and outdoor positioning points (GPS and indoor positioning points) are generated and indoor and outdoor areas are classified by using WIFI signal intensity. In this method, when a GPS positioning point and an indoor positioning point appear at the same time, there is a problem of establishing a DB separately for trusting either one or for how the WIFI signal intensity changes inside and outside the room.
또한 GPS 및 실내 측위 기술을 동시에 사용하기 때문에 전력 소모가 많은 단점이 있다.In addition, since GPS and indoor positioning technology are used at the same time, power consumption is disadvantageously large.
본 발명은 이와 같은 문제점을 해결하기 위해 창안된 것으로서, 스마트폰과 같은 이동 스마트 단말에서 현재 위치를 측위하는 경우, 현재 위치가 실내인지 실외인지를 정확히 판단하여 실내 및 실외 각각에 가장 효과적인 측위 기술을 적용하여 측위하도록 함으로써, 실내외 구분없이 모든 측위 기술을 항상 사용하는 경우에 크게 발생하는 전력소모를 줄이면서도 더욱 정확한 측위가 되도록 하는데 그 목적이 있다.DISCLOSURE Technical Problem Accordingly, the present invention has been made in an effort to solve the above problems, and it is an object of the present invention to provide a positioning method and a positioning method capable of accurately determining whether a current position is indoor or outdoor, The present invention aims to provide a more accurate positioning while reducing power consumption, which is largely generated when all positioning techniques are always used without indoors or outdoors.
이와 같은 목적을 달성하기 위하여 본 발명에 따른 측위를 위하여 실내외를 판단하기 위한 방법은, (a) 측위 지점의 소음을 측정하여 소음의 세기 또는 패턴을 파악하는 단계; (b) 소음의 세기 또는 패턴으로 현재 위치가 실외일 확률을 산출하는 단계; (c) 측위 지점의 조도를 측정하여 조도 또는 그 패턴을 파악하는 단계; (d) 현재 시간을 측정하는 단계; (e) 조도 또는 그 패턴과 현재 시간으로부터 현재 위치가 실외일 확률을 산출하는 단계; (f) 상기 소음에 의해 산출된 확률과, 상기 조도에 의해 산출된 확률을 결합하여, 현재 위치가 실외일 확률을 산출하는 단계; 및, (g) 상기 단계(f)에서 산출된 확률로부터 실내 또는 실외의 판정을 수행하는 단계를 포함하고, 상기 단계(b)의 확률은, 에 의해 산출되며, 여기서 x는 측정된 소음값, μ는 실외 소음 평균값, σ는 실외 소음 표준편차이고, 오차함수 erf(x)는, 에 의해 산출된다.In order to achieve the above object, there is provided a method for determining an indoor / outdoor condition for positioning according to the present invention, comprising the steps of: (a) determining a noise intensity or pattern by measuring a noise at a positioning point; (b) calculating an outdoor probability of the current location as a noise intensity or pattern; (c) measuring the illuminance of the positioning point and grasping the illuminance or the pattern thereof; (d) measuring the current time; (e) calculating an outdoor probability of the current position from the illuminance or the pattern and the current time; (f) calculating outdoor probability by combining the probability computed by the noise and the probability computed by the roughness to obtain a current location; And (g) performing an indoor or outdoor determination from the probability calculated in step (f), wherein the probability of step (b) Where x is the measured noise value, 占 is the outdoor noise average value,? Is the outdoor noise standard deviation, and the error function erf (x) Lt; / RTI >
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상기 단계(e)의 확률은, 에 의해 산출되며, 여기서 y는 측정된 조도값, α는 실외 낮시간 그늘 조도 평균값, 는 실외 낮시간 그늘 조도 표준편차이고, 오차함수 erf(x)는, 에 의해 산출될 수 있다.The probability of step (e) Where y is the measured illumination value, alpha is the outdoor daytime shade illumination average value, Is the outdoor daytime shade illumination standard deviation, and the error function erf (x) Lt; / RTI >
상기 단계(f)의 확률은, 에 의해 산출될 수 있다.The probability of step (f) Lt; / RTI >
본 발명의 다른 측면에 따르면, 측위를 위하여 실내외를 판단하기 위한 컴퓨터 프로그램은, 비일시적 저장 매체에 저장되며, 프로세서에 의하여, (a) 측위 지점의 소음을 측정하여 소음의 세기 또는 패턴을 파악하는 단계; (b) 소음의 세기 또는 패턴으로 현재 위치가 실외일 확률을 산출하는 단계; (c) 측위 지점의 조도를 측정하여 조도 또는 그 패턴을 파악하는 단계; (d) 현재 시간을 측정하는 단계; (e) 조도 또는 그 패턴과 현재 시간으로부터 현재 위치가 실외일 확률을 산출하는 단계; (f) 상기 소음에 의해 산출된 확률과, 상기 조도에 의해 산출된 확률을 결합하여, 현재 위치가 실외일 확률을 산출하는 단계; 및, (g) 상기 단계(f)에서 산출된 확률로부터 실내 또는 실외의 판정을 수행하는 단계가 실행되도록 하는 명령을 포함하고, 상기 단계(b)의 확률은, 에 의해 산출되며, 여기서 x는 측정된 소음값, μ는 실외 소음 평균값, σ는 실외 소음 표준편차이고, 오차함수 erf(x)는, 에 의해 산출된다.
According to another aspect of the present invention, a computer program for determining an indoor / outdoor condition for positioning is stored in a non-temporary storage medium, and the processor is configured to: (a) measure a noise at a positioning point, step; (b) calculating an outdoor probability of the current location as a noise intensity or pattern; (c) measuring the illuminance of the positioning point and grasping the illuminance or the pattern thereof; (d) measuring the current time; (e) calculating an outdoor probability of the current position from the illuminance or the pattern and the current time; (f) calculating outdoor probability by combining the probability computed by the noise and the probability computed by the roughness to obtain a current location; And (g) performing a step of performing an indoor or outdoor determination from the probability calculated in the step (f), wherein the probability of the step (b) Where x is the measured noise value, 占 is the outdoor noise average value,? Is the outdoor noise standard deviation, and the error function erf (x) Lt; / RTI >
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본 발명의 또 다른 측면에 따르면, 측위를 위하여 실내외를 판단하기 위한 방법은, (a) 측위 지점의 소음을 측정하여 소음의 세기 또는 패턴을 파악하는 단계; (b) 소음의 세기 또는 패턴으로 현재 위치가 실외일 확률을 산출하는 단계; (c) 측위 지점의 조도를 측정하여 조도 또는 그 패턴을 파악하는 단계; (d) 현재 시간을 측정하는 단계; (e) 조도 또는 그 패턴과 현재 시간으로부터 현재 위치가 실외일 확률을 산출하는 단계; 및, (f) 상기 단계(b)에서 산출된 확률 및 상기 단계(e)에서 산출된 확률을 이용하여, 기 설정된 기준값 또는 기준범위에 의해 실내 또는 실외의 판정을 수행하는 단계를 포함하고, 상기 단계(b)의 확률은, 에 의해 산출되며, 여기서 x는 측정된 소음값, μ는 실외 소음 평균값, σ는 실외 소음 표준편차이고, 오차함수 erf(x)는, 에 의해 산출된다.According to another aspect of the present invention, there is provided a method for determining an indoor / outdoor condition for positioning, comprising: (a) determining a noise intensity or pattern by measuring a noise at a positioning point; (b) calculating an outdoor probability of the current location as a noise intensity or pattern; (c) measuring the illuminance of the positioning point and grasping the illuminance or the pattern thereof; (d) measuring the current time; (e) calculating an outdoor probability of the current position from the illuminance or the pattern and the current time; And (f) performing an indoor or outdoor determination based on a predetermined reference value or a reference range using the probability calculated in the step (b) and the probability calculated in the step (e) The probability of step (b) Where x is the measured noise value, 占 is the outdoor noise average value,? Is the outdoor noise standard deviation, and the error function erf (x) Lt; / RTI >
본 발명의 또 다른 측면에 따르면, 측위를 위하여 실내외를 판단하기 위한 컴퓨터 프로그램은, 비일시적 저장 매체에 저장되며, 프로세서에 의하여, (a) 측위 지점의 소음을 측정하여 소음의 세기 또는 패턴을 파악하는 단계; (b) 소음의 세기 또는 패턴으로 현재 위치가 실외일 확률을 산출하는 단계; (c) 측위 지점의 조도를 측정하여 조도 또는 그 패턴을 파악하는 단계; (d) 현재 시간을 측정하는 단계; (e) 조도 또는 그 패턴과 현재 시간으로부터 현재 위치가 실외일 확률을 산출하는 단계; 및, (f) 상기 단계(b)에서 산출된 확률 및 상기 단계(e)에서 산출된 확률을 이용하여, 기 설정된 기준값 또는 기준범위에 의해 실내 또는 실외의 판정을 수행하는 단계가 실행되도록 하는 명령을 포함하고, 상기 단계(b)의 확률은, 에 의해 산출되며, 여기서 x는 측정된 소음값, μ는 실외 소음 평균값, σ는 실외 소음 표준편차이고, 오차함수 erf(x)는, 에 의해 산출된다.According to another aspect of the present invention, a computer program for indoor / outdoor determination for positioning is stored in a non-temporal storage medium and is characterized by: (a) determining noise intensity or pattern by measuring noise at a positioning point; ; (b) calculating an outdoor probability of the current location as a noise intensity or pattern; (c) measuring the illuminance of the positioning point and grasping the illuminance or the pattern thereof; (d) measuring the current time; (e) calculating an outdoor probability of the current position from the illuminance or the pattern and the current time; And (f) performing an indoor or outdoor determination based on a predetermined reference value or a reference range using the probability calculated in the step (b) and the probability calculated in the step (e) Wherein the probability of step (b) Where x is the measured noise value, 占 is the outdoor noise average value,? Is the outdoor noise standard deviation, and the error function erf (x) Lt; / RTI >
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본 발명의 또 다른 측면에 따르면, 측위를 위하여 실내외를 판단하기 위한 장치는, 적어도 하나의 프로세서; 및 컴퓨터로 실행가능한 명령을 저장하는 적어도 하나의 메모리를 포함하되, 상기 적어도 하나의 메모리에 저장된 상기 컴퓨터로 실행가능한 명령은, 상기 적어도 하나의 프로세서에 의하여, 측위 지점에서 측정된 소음 또는 조도로부터 현재 위치가 실외 또는 실내임을 판정하는 단계가 실행되도록 하고, 상기 측위 지점에서 측정된 소음 또는 조도로부터 현재 위치가 실외 또는 실내임을 판정하는 단계는, (a) 측위 지점의 소음을 측정하여 소음의 세기 또는 패턴을 파악하는 단계; (b) 소음의 세기 또는 패턴으로 현재 위치가 실외일 확률을 산출하는 단계; (c) 측위 지점의 조도를 측정하여 조도 또는 그 패턴을 파악하는 단계; (d) 현재 시간을 측정하는 단계; (e) 조도 또는 그 패턴과 현재 시간으로부터 현재 위치가 실외일 확률을 산출하는 단계; (f) 상기 소음에 의해 산출된 확률과, 상기 조도에 의해 산출된 확률을 결합하여, 현재 위치가 실외일 확률을 산출하는 단계; 및, (g) 상기 단계(f)에서 산출된 확률로부터 실내 또는 실외의 판정을 수행하는 단계를 포함하고, 상기 단계(b)의 확률은, 에 의해 산출되며, 여기서 x는 측정된 소음값, μ는 실외 소음 평균값, σ는 실외 소음 표준편차이고, 오차함수 erf(x)는, 에 의해 산출된다.According to another aspect of the present invention, an apparatus for determining an indoor / outdoor condition for positioning includes at least one processor; And at least one memory for storing computer-executable instructions, wherein the computer-executable instructions stored in the at least one memory comprise instructions for causing the at least one processor to determine, from the noise or illumination measured at the location, Wherein the step of determining that the current location is outdoors or indoors includes the steps of: (a) measuring the noise of the positioning point to determine the intensity of the noise or Determining a pattern; (b) calculating an outdoor probability of the current location as a noise intensity or pattern; (c) measuring the illuminance of the positioning point and grasping the illuminance or the pattern thereof; (d) measuring the current time; (e) calculating an outdoor probability of the current position from the illuminance or the pattern and the current time; (f) calculating outdoor probability by combining the probability computed by the noise and the probability computed by the roughness to obtain a current location; And (g) performing an indoor or outdoor determination from the probability calculated in step (f), wherein the probability of step (b) Where x is the measured noise value, 占 is the outdoor noise average value,? Is the outdoor noise standard deviation, and the error function erf (x) Lt; / RTI >
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측위를 위하여 실내외를 판단하기 위한 장치는, 적어도 하나의 프로세서; 및 컴퓨터로 실행가능한 명령을 저장하는 적어도 하나의 메모리를 포함하되, 상기 적어도 하나의 메모리에 저장된 상기 컴퓨터로 실행가능한 명령은, 상기 적어도 하나의 프로세서에 의하여, 측위 지점에서 측정된 소음 또는 조도로부터 현재 위치가 실외 또는 실내임을 판정하는 단계가 실행되도록 하고, 상기 측위 지점에서 측정된 소음 또는 조도로부터 현재 위치가 실외 또는 실내임을 판정하는 단계는, (a) 측위 지점의 소음을 측정하여 소음의 세기 또는 패턴을 파악하는 단계; (b) 소음의 세기 또는 패턴으로 현재 위치가 실외일 확률을 산출하는 단계; (c) 측위 지점의 조도를 측정하여 조도 또는 그 패턴을 파악하는 단계; (d) 현재 시간을 측정하는 단계; (e) 조도 또는 그 패턴과 현재 시간으로부터 현재 위치가 실외일 확률을 산출하는 단계; 및, (f) 상기 단계(b)에서 산출된 확률 및 상기 단계(e)에서 산출된 확률을 이용하여, 기 설정된 기준값 또는 기준범위에 의해 실내 또는 실외의 판정을 수행하는 단계를 포함하고, 상기 단계(b)의 확률은, 에 의해 산출되며, 여기서 x는 측정된 소음값, μ는 실외 소음 평균값, σ는 실외 소음 표준편차이고, 오차함수 erf(x)는, 에 의해 산출된다.An apparatus for determining an indoor / outdoor condition for positioning includes at least one processor; And at least one memory for storing computer-executable instructions, wherein the computer-executable instructions stored in the at least one memory comprise instructions for causing the at least one processor to determine, from the noise or illumination measured at the location, Wherein the step of determining that the current location is outdoors or indoors includes the steps of: (a) measuring the noise of the positioning point to determine the intensity of the noise or Determining a pattern; (b) calculating an outdoor probability of the current location as a noise intensity or pattern; (c) measuring the illuminance of the positioning point and grasping the illuminance or the pattern thereof; (d) measuring the current time; (e) calculating an outdoor probability of the current position from the illuminance or the pattern and the current time; And (f) performing an indoor or outdoor determination based on a predetermined reference value or a reference range using the probability calculated in the step (b) and the probability calculated in the step (e) The probability of step (b) Where x is the measured noise value, 占 is the outdoor noise average value,? Is the outdoor noise standard deviation, and the error function erf (x) Lt; / RTI >
본 발명에 의하면, 스마트폰과 같은 이동 스마트 단말에서 현재 위치를 측위하는 경우, 현재 위치가 실내인지 실외인지를 정확히 판단하여 실내 및 실외 각각에 가장 효과적인 측위 기술을 적용하여 측위하도록 함으로써, 실내외 구분없이 모든 측위 기술을 항상 사용하는 경우에 크게 발생하는 전력소모를 줄이면서도 더욱 정확한 측위가 되도록 하는 효과가 있다.According to the present invention, when positioning a current position in a mobile smart terminal such as a smart phone, it is determined whether the current position is indoors or outdoors, and positioning is performed by applying the most effective positioning technique to each indoor and outdoor, There is an advantage that more accurate positioning can be achieved while reducing the power consumption which is largely generated when all positioning techniques are always used.
도 1은 본 발명에 따른 측위를 위한 실내외 판단 방법의 제1 실시예를 나타내는 순서도.
도 2는 본 발명에 따른 측위를 위한 실내외 판단 방법의 제2 실시예를 나타내는 순서도.
도 3은 본 발명에 따른 측위를 위한 실내외 판단 방법의 제3 실시예를 나타내는 순서도.
도 4는 본 발명에 따른 측위를 위한 실내외 판단 장치의 구성을 나타내는 도면.BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS FIG. 1 is a flowchart showing a first embodiment of an indoor / outdoor determination method for positioning according to the present invention; FIG.
FIG. 2 is a flowchart showing a second embodiment of the indoor / outdoor determination method for positioning according to the present invention. FIG.
3 is a flowchart showing a third embodiment of the indoor / outdoor determination method for positioning according to the present invention.
4 is a view showing a configuration of an indoor / outdoor determining device for positioning according to the present invention.
이하 첨부된 도면을 참조로 본 발명의 바람직한 실시예를 상세히 설명하기로 한다. 이에 앞서, 본 명세서 및 청구범위에 사용된 용어나 단어는 통상적이거나 사전적인 의미로 한정해서 해석되어서는 아니되며, 발명자는 그 자신의 발명을 가장 최선의 방법으로 설명하기 위해 용어의 개념을 적절하게 정의할 수 있다는 원칙에 입각하여 본 발명의 기술적 사상에 부합하는 의미와 개념으로 해석되어야만 한다. 따라서, 본 명세서에 기재된 실시예와 도면에 도시된 구성은 본 발명의 가장 바람직한 일 실시예에 불과할 뿐이고 본 발명의 기술적 사상을 모두 대변하는 것은 아니므로, 본 출원시점에 있어서 이들을 대체할 수 있는 다양한 균등물과 변형예들이 있을 수 있음을 이해하여야 한다.Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings. Prior to this, terms and words used in the present specification and claims should not be construed as limited to ordinary or dictionary terms, and the inventor should appropriately interpret the concepts of the terms appropriately It should be interpreted in accordance with the meaning and concept consistent with the technical idea of the present invention based on the principle that it can be defined. Therefore, the embodiments described in this specification and the configurations shown in the drawings are merely the most preferred embodiments of the present invention and do not represent all the technical ideas of the present invention. Therefore, It is to be understood that equivalents and modifications are possible.
도 1은 본 발명에 따른 측위를 위한 실내외 판단 방법의 제1 실시예를 나타내는 순서도이다.FIG. 1 is a flowchart showing a first embodiment of a method for determining an indoor / outdoor condition for positioning according to the present invention.
먼저 실내외 판단을 위해 측위 지점의 소음과 빛의 세기(이하 '조도'라 한다)를 측정한다(S110,S120). 소음 측정과 조도 측정에 있어서, 기본적으로 실내와 실외를 판단하는데 도움이 될 수 있는 다음과 같은 성질을 고려해 볼 수 있다.First, noise and light intensity (hereinafter referred to as illuminance) at a positioning point are measured for indoor / outdoor judgment (S110, S120). In noise measurement and roughness measurement, the following properties can be considered that can basically be used to judge indoor and outdoor conditions.
먼저 측정된 소음으로부터 소음의 세기 또는 패턴을 파악한다(S111).First, the intensity or pattern of the noise is determined from the measured noise (S111).
일반적으로 실내보다 실외의 경우 소음이 크지만, 실외에 있더라도 스마트폰과 같는 이동 스마트 단말(이하 통칭하여 '스마트폰'이라 한다)의 위치(주머니속, 가방속, 자동차속)에 따라 소음이 작아질 수 있다. 또한 실내외 상관없이 사용자의 걸음이나 행동 그리고 주변의 상황에 따라 노이즈가 발생한다.Generally, it is noisy in the outdoors than in the room, but the noise is small according to the position of the mobile smart terminal (hereinafter collectively referred to as a 'smart phone') such as a smart phone Can be. In addition, regardless of indoor or outdoor noise, noise occurs depending on the user's walking, action, and surrounding conditions.
소음 세기별 상황을 예시하면 다음과 같다.An example of the situation by noise intensity is as follows.
- 고통을 주는 소음 : 120dB- painful noise: 120dB
- 록 콘서트, 공사장 소음 : 110dB- Rock concert, construction site noise: 110dB
- 열차 통과시 주변 소음 : 100dB- Noise around train: 100dB
- 소음이 심한 공장 안, 굴삭기 : 90dB- Factory with heavy noise, Excavator: 90dB
- 지하철의 차내 소음 : 80dB- Subway in-car noise: 80dB
- 전화벨, 시끄러운 사무실 : 70dB- Telephone, noisy office: 70dB
- 보통 회화, 조용한 자동차 : 60dB- Normal painting, quiet car: 60dB
- 조용한 사무실 : 50dB- Quiet office: 50dB
- 도서관, 주간의 조용한 주택 : 40dB- Library, weekly quiet house: 40dB
- 속삭이는 소리, 심야의 교회 : 30dB- The sound of whispering, the church at midnight: 30dB
- 시계 초침, 나뭇잎 스치는 소리 : 20dB- Clock second hand, leaves rust: 20dB
또한 측정된 조도로부터 조도 또는 그 패턴을 파악한다(S121).Also, the roughness or the pattern is grasped from the measured roughness (S121).
실외의 경우, 일반적으로 낮동안에는 조도가 크고 밤에는 조도가 약하거나 거의 없다. 실내의 경우, 조명(형광등, 조명등, 창문)등에 따라 조도가 다양하게 측정되나 일반적으로 일정 세기 이하로 측정된다. 또한 실외에 있더라도 스마트폰의 위치(주머니속, 가방속, 자동차속)나 손의 거치 방향에 따라 조도가 다르게 측정된다.Outdoors, generally the daytime is high and the nighttime is low or very low. In the case of the interior, the illuminance is measured variously according to the illumination (fluorescent lamp, illumination lamp, window), but it is generally measured to be less than a certain intensity. Even if it is outdoors, illuminance is measured differently depending on the position of the smartphone (in a pocket, bag, car) or the direction of the hand.
이와 같은 소음 세기 또는 패턴, 그리고 조도 또는 그 패턴으로부터 스마트폰의 센서를 이용하여 실내에 위치한 것인지 실외에 위치한 것인지 판단할 수 있으며, 이에 사용되는 센서와 용도는 다음과 같다.It is possible to determine whether the sensor is located in the room or outdoors by using the sensor of the smartphone from the noise intensity or pattern and the illuminance or the pattern.
1) 마이크 : 소음 측정1) Microphone: Noise measurement
2) 조도센서 : 조도 측정2) Luminance sensor: Measurement of illuminance
3) 시계 : 시간 측정3) Clock: Time measurement
4) 근접센서 : 스마트폰의 거치 장소 판단4) Proximity sensor: Determine the location of smartphone
5) 방향 센서 : 스마트폰의 거치 자세 판단5) Direction sensor: Determine the posture of the smartphone
6) 가속도 센서 : 스마트폰의 이동 상황 판단6) Acceleration sensor: Determine the movement status of smartphone
도 1의 절차는 스마트폰이 사용자의 손으로 거치된 상태로 사용중일 때를 가정한 것이다. 만약 주머니 속이나 가방 속일 경우에는 근접 센서를 통하여 스마트폰의 상태를 확인 할 수 있다.The procedure of FIG. 1 assumes that the smartphone is in use while being held by the user's hand. If you are in your pocket or bag, you can check the status of your smartphone through the proximity sensor.
또한 비슷한 방식으로 사용자의 손에서의 거치 상태는 방향 센서 및 가속도를 통하여 손에 들고 걷고 있는지 화면을 보고 있는지 전화중인지 등을 판단할 수 있다.Similarly, in a similar manner, a user's hand-held state can be determined through a direction sensor and acceleration, whether it is walking, walking, or on the phone.
서비스에 따라 사용자의 위치를 스마트폰 사용과 무관하게 추적해야 하는 경우일 경우에는 이와 같은 추가적인 센서를 이용하여 실내/실외 판단을 수행한다.If the user's location is to be tracked irrespective of the use of the smartphone according to the service, the indoor / outdoor judgment is performed using the additional sensor.
이후 소음의 세기 또는 패턴으로 현재 위치가 실외일 확률을 산출하고(S112), 조도 또는 그 패턴으로 현재 위치가 실외일 확률을 산출한다(S122).Thereafter, the outdoor location probability is calculated based on the intensity or the pattern of the noise (S112), and the indoor location probability is calculated using the illumination or the pattern (S122).
실내외 판단을 위한 확률을 구하는 방식은 조건 확률을 이용한 방식, 패턴을 학습하여 유사도를 구하는 방식(k-means, SVM, CNN)등 여러 방식이 존재한다. 본 발명에서는 조건 확률을 이용한 방식을 이용하였으나, 패턴을 학습하여 유사도를 구하는 방식을 사용할 수도 있다. 즉, 측정된 많은 소음과 조도 데이터를 이용하여 소음 패턴 및 조도 패턴 따라 실내 또는 실외 판단 결과를 기계학습(machine learning) 시키고, 이에 의해 소음 및 조도 패턴으로부터 실내 또는 실외임을 판단하는 모델(이하 '실내외 판단 모델'이라 한다)을 형성한다. 이후 스마트폰에서 현재 측정된 소음 및 조도 패턴을 위 실내외 판단 모델에 입력하면, 실내외 판단 모델은 실내 또는 실외임을 판정한 결과를 산출한다. 또는 실내일 확률과 실외일 확률을 각각 산출해줄 수도 있다. 위 실내외 판단 모델은 전술한 바와 같이 CNN(convolutional neural network) 등의 뉴럴 네트워크 모델을 이용할 수 있으나, 단지 CNN에만 한정하는 것이 아니라 다양한 뉴럴 네트워크 모델을 사용할 수 있다.There are various methods such as a method using a condition probability, a method of obtaining a similarity by learning a pattern (k-means, SVM, CNN), and so on. In the present invention, a method using the condition probability is used, but a method of learning the similarity by learning the pattern may also be used. That is, a model for determining indoor or outdoor conditions from a noise and an illuminance pattern (hereinafter, referred to as " indoor / outdoor " Judgment model "). When the currently measured noise and illuminance pattern in the smartphone is input to the indoor / outdoor judgment model, the indoor / outdoor judgment model is used to calculate the indoor / outdoor determination result. Or indoor probability and outdoor probability may be calculated. As described above, the indoor / outdoor judgment model can use a neural network model such as CNN (convolutional neural network), but various neural network models can be used instead of only CNN model.
먼저, 조건 확률을 이용한 실내외 판단 방법을 설명한다.First, an indoor / outdoor determination method using the condition probability will be described.
소음을 이용하여 실외 확률을 산출(S112)하는 방법은 다음과 같다.The method of calculating the outdoor probability using the noise (S112) is as follows.
소음의 세기를 정규 분포로 가정하고, 실외의 소음의 평균 및 분산을 지정하여 누적 확률 분포값을 실외일 확률로 간주한다. 실내일 확률은 1에서 실외일 확률을 뺀 값으로 정한다. 역으로 위에서 먼저 실내일 확률을 산출한 후, 실외일 확률을 1에서 실내일 확률을 뺀 값으로 정할 수 있음은 물론이다.It is assumed that the intensity of the noise is a normal distribution, and the average and variance of the noise in the outdoor are designated, and the cumulative probability distribution value is regarded as the outdoor probability. The indoor probability is set as 1 minus the outdoor probability. In other words, it is of course possible to calculate the indoor probability by first calculating the indoor indoor probability, and then the outdoor indoor probability by subtracting the indoor indoor probability from the indoor indoor probability.
실외 판단을 위한 소음 정규 분포의 누적 분포 확률 산출식은 다음과 같다.The cumulative distribution probability calculation of the noise normal distribution for outdoor judgment is as follows.
x : 측정된 소음값,x: measured noise value,
μ : 실외 소음 평균값μ: outdoor noise average value
σ : 실외 소음 표준편차σ: Outdoor noise standard deviation
여기서 오차함수 erf(x)는 다음과 같은 식으로 나타낼 수 있다.Here, the error function erf (x) can be expressed by the following equation.
다음으로 조도를 이용하여 실외 확률을 산출(S122)하는 방법은 다음과 같다.Next, a method of calculating the outdoor probability using the illuminance (S122) is as follows.
먼저, 현재 시간이 낮인지 밤인지를 파악하기 위해 현재 시간을 측정한다(S130).First, the current time is measured to determine whether the current time is night or night (S130).
조도의 세기를 정규 분포로 가정하고, 실외에서의 낮시간 동안 조도의 평균 및 분산을 지정하여 누적 확률 분포값을 실외일 확률로 간주한다. 실내일 확률은 1에서 실외일 확률을 뺀 값으로 정한다.The intensity of the illuminance is assumed to be a normal distribution, and the average and variance of the illuminance during the daytime outdoors are designated, and the cumulative probability distribution value is regarded as the outdoor probability. The indoor probability is set as 1 minus the outdoor probability.
다만, 낮동안의 실내 및 실외의 조도차이는 큰 편이고 흐린날을 고려하여 실외 그늘의 평균값으로 취한다.However, the difference in the indoor and outdoor illuminance during the day is large, and the average value of the outdoor shade is taken into account in consideration of cloudy days.
실외 판단을 위한 조도 정규 분포의 누적 분포 확률 산출식은 다음과 같다.The cumulative distribution probability calculating equation of illumination normal distribution for outdoor judgment is as follows.
y : 측정된 조도값y: measured illuminance value
α : 실외 낮시간 그늘 조도 평균값α: outdoor daytime shade illumination average value
: 실외 낮시간 그늘 조도 표준편차 : Outdoor daytime shade illumination standard deviation
여기서 오차함수 erf(y)는 다음과 같이 나타낼 수 있다.Here, the error function erf (y) can be expressed as follows.
밤 시간 실외의 조도는 가로등, 네온사인, 차량등과 같이 다양한 조명의 영향을 받으므로 밤시간 조도 측정치는 무시한다.Nighttime outdoor illumination is affected by various lighting sources such as street lamps, neon signs, and vehicles, so nighttime illumination measurements are ignored.
이후 소음 측정으로부터 산출한 실외 또는 실내일 확률과 조도 측정으로부터 산출한 실외 또는 실내일 확률을 결합하여 실외 확률을 최종적으로 산출한다(S140).The outdoor probability is finally calculated (S140) by combining the outdoor or indoor probability calculated from the noise measurement and the outdoor or indoor probability calculated from the illumination measurement.
이러한 결합 확률을 이용한 실외 확률 산출 방법은 다음과 같다.The outdoor probability calculation method using this combination probability is as follows.
소음과 조도에 따른 실외 결합 확률은 조건부 확률을 통해서 산출하며 해당 확률이 일정수치 이상인 경우 실외로 판단한다. 반대로 일정 수치 이하인 경우는 실내로 판단한다. 소음과 조도를 결합한 확률 산출식은 다음과 같다.Outdoor coupling probability according to noise and illumination is calculated through conditional probability. If the probability is more than a certain value, it is determined outdoors. Conversely, if the value is less than the predetermined value, it is determined that the room is indoors. The probability calculation equation that combines noise and illumination is as follows.
도 2는 본 발명에 따른 측위를 위한 실내외 판단 방법의 제2 실시예를 나타내는 순서도이다.2 is a flowchart showing a second embodiment of the indoor / outdoor determination method for positioning according to the present invention.
도 1의 경우와 같이 상기 조건부 확률을 산출하는 것이 용이하지 않을 경우, 모델을 단순화하여, 측정된 소음 및 조도에 따른 실측 데이터를 기반으로 상관계수를 구하여 각기 근접한 값에 해당하는 확률로 최종 실내외 판단을 할 수 있다.If it is not easy to calculate the conditional probability as in the case of FIG. 1, the model is simplified, a correlation coefficient is obtained based on the measured data according to the measured noise and illuminance, can do.
즉, 먼저 실내 및 실외 각각에서의 소음 세기 및 조도를 다수 측정하여 데이터베이스에 저장한다(S210). 이후 현재의 소음 세기 및 조도를 측정하고(S220), 현재 측정된 소음 세기 및 조도와, 데이터베이스에 저장된 실내 및 실외에서의 다수의 소음 세기 및 조도 데이터 각각과의 상관계수를 구한다(S230). 상관계수는 일종의 데이터 간의 유사도라 할 수 있으며, 상관계수를 구하는 방법은 여러가지 방법을 채택할 수 있다. 이러한 상관계수로부터 실내에 해당하는 확률 또는 실외에 해당하는 확률을 구함으로써(S240) 실내 또는 실외의 판단을 하게 된다(S250).That is, first, the noise intensity and the illuminance in the indoor and the outdoor are respectively measured and stored in the database (S210). Thereafter, the current noise intensity and illuminance are measured (S220), and a correlation coefficient between the currently measured noise intensity and illuminance and a plurality of noise intensity and illuminance data stored in the database, respectively, is obtained (S230). The correlation coefficient can be regarded as a similarity between a kind of data, and various methods can be adopted for obtaining the correlation coefficient. From the correlation coefficient, a probability corresponding to a room or a probability corresponding to outdoor is calculated (S240) to determine whether the room is indoor or outdoor (S250).
도 3은 본 발명에 따른 측위를 위한 실내외 판단 방법의 제3 실시예를 나타내는 순서도이다.3 is a flowchart showing a third embodiment of the indoor / outdoor determination method for positioning according to the present invention.
도 3의 절차에서는 실내, 실외 판단시 소음에 의하여 실외(또는 실내)에 해당하는 확률을 측정하고(S310 내지 S312), 또한 조도에 의하여 실외(또는 실내)에 해당하는 확률을 측정하여(S320 내지 S322), 그 2가지 확률을 이용하여 기 설정된 기준값 또는 기준범위에 의해 실내 또는 실외의 판정을 내리는 것이다(S340). 즉, 예를 들어 도 1의 방법으로 실외(또는 실내)에 해당하는 소음 세기 및 조도 각각에 의해 산출된 2개의 확률을 더하여, 그와 같이 각 확률을 더한 값의 범위가 일정값 사이에 존재할 경우, 실외(또는 실내)에 있는 것으로 판단하고 반대의 경우를 실내(또는 실외)에 있는 것으로 판단하는 방법 등을 사용할 수 있다.3, the probability corresponding to the outdoor (or indoor) is measured (S310 to S312) by noise at the time of indoor or outdoor determination, and the probability corresponding to the outdoor (or indoor) S322), and the indoor or outdoor determination is made based on the predetermined reference value or the reference range using the two probabilities (S340). That is, for example, two probabilities calculated by the noise intensity and the illuminance corresponding to the outdoor (or indoor) by the method of FIG. 1 are added, and when the range of values obtained by adding the probabilities is present between the constant values , It is judged that the vehicle is in the outdoor (or indoor), and the opposite case is judged to be in the room (or outdoors).
도 4는 본 발명에 따른 측위를 위한 실내외 판단 장치(100)의 구성을 나타내는 도면이다.4 is a diagram showing a configuration of an indoor / outdoor determining
측위를 위한 실내외 판단 장치(100)는 프로세서(110), 프로그램과 데이터를 저장하는 비휘발성 저장부(120), 실행 중인 프로그램들을 저장하는 휘발성 메모리(130), 다른 기기와 통신을 수행하기 위한 통신부(140), 이들 장치 사이의 내부 통신 통로인 버스 등으로 이루어져 있다. 실행 중인 프로그램으로는, 장치 드라이버, 운영체계(Operating System), 및 다양한 어플리케이션이 있을 수 있다. 도시되지는 않았지만, 전자장치는 배터리와 같은 전력제공부를 포함한다. 이러한 측위를 위한 실내외 판단 장치(100)는, 예를 들어 측위를 위한 실내외 판단 어플리케이션(220)이 설치된 스마트폰 등이 될 수 있다.The indoor /
또한 측위를 위한 실내외 판단 장치(100)에는 센서 제어 드라이버(210)가 설치되어, 전술한 바와 같은 소음 센서(마이크 등)(10) 및 조도 센서(20)의 작동을 제어하는 역할을 수행할 수 있다. 본 도면에는 도시되지 아니하였으나, 센서 제어 드라이버(210)와 연결된 센서에는, 시계(시간측정), 근접센서(스마트폰의 거치 장소 판단), 방향 센서(스마트폰의 거치 자세 판단), 가속도 센서 등이 더 포함되어 있을 수 있다.In addition, the indoor / outdoor determining
측위를 위한 실내외 판단 어플리케이션(220)은, 전술한 바와 같이, 측정된 소음 세기로부터 실외(또는 실내)일 확률을 산출하거나 또는 측정된 조도로부터 실외(또는 실내)일 확률을 산출하거나 또는 이러한 확률들을 결합하여 실외(또는 실내)일 확률을 산출한다. 이러한 측위를 위한 실내외 판단 어플리케이션(220)은 측위를 위한 실내외 판단 장치(100)에 설치되어 동작하는 프로그램이며, 측위를 위한 실내외 판단 어플리케이션(220) 측위를 위한 실내외 판단 방법에 관하여는 이미 도 1 내지 도 3을 참조하여 상세히 전술한 바 있다.The indoor /
또는 이러한 측위를 위한 실내외 판단 어플리케이션(220)은, 역시 전술한 바와 같이, 패턴을 학습하여 유사도를 구하는 방식을 사용하는 프로그램일 수도 있다. 즉, 측정된 많은 소음과 조도 데이터를 이용하여 소음 패턴 및 조도 패턴 따라 실내 또는 실외 판단 결과를 기계학습(machine learning) 시키고, 이에 의해 소음 및 조도 패턴으로부터 실내 또는 실외임을 판단하는 모델(이하 '실내외 판단 모델'이라 한다)을 형성한다. 즉, 이 경우, 측위를 위한 실내외 판단 어플리케이션(220)은 이와 같은 실내외 판단 모델을 포함한다. 이후 스마트폰에서 현재 측정된 소음 및 조도 패턴을 위 실내외 판단 모델, 즉, 실내외 판단 어플리케이션(220)에 입력하면, 실내외 판단 모델은 실내 또는 실외임을 판정한 결과를 산출한다. 또는 실내일 확률과 실외일 확률을 각각 산출해줄 수도 있다. 위 실내외 판단 모델은 전술한 바와 같이 CNN(convolutional neural network) 등의 뉴럴 네트워크 모델을 이용할 수 있으나, 단지 CNN에만 한정하는 것이 아니라 다양한 뉴럴 네트워크 모델을 사용할 수 있다.Alternatively, the indoor /
10: 소음 센서(마이크 등)
20: 조도 센서
100: 측위를 위한 실내외 판단장치
210: 센서 제어 드라이버
220: 측위를 위한 실내외 판단 어플리케이션10: Noise sensor (microphone, etc.)
20: Light sensor
100: Indoor / outdoor judgment device for positioning
210: Sensor control driver
220: Indoor / outdoor judging application for positioning
Claims (16)
(a) 측위 지점의 소음을 측정하여 소음의 세기 또는 패턴을 파악하는 단계;
(b) 소음의 세기 또는 패턴으로 현재 위치가 실외일 확률을 산출하는 단계;
(c) 측위 지점의 조도를 측정하여 조도 또는 그 패턴을 파악하는 단계;
(d) 현재 시간을 측정하는 단계;
(e) 조도 또는 그 패턴과 현재 시간으로부터 현재 위치가 실외일 확률을 산출하는 단계;
(f) 상기 소음에 의해 산출된 확률과, 상기 조도에 의해 산출된 확률을 결합하여, 현재 위치가 실외일 확률을 산출하는 단계; 및,
(g) 상기 단계(f)에서 산출된 확률로부터 실내 또는 실외의 판정을 수행하는 단계
를 포함하고,
상기 단계(b)의 확률은,
에 의해 산출되며, 여기서 x는 측정된 소음값, μ는 실외 소음 평균값, σ는 실외 소음 표준편차이고, 오차함수 erf(x)는,
에 의해 산출되는,
측위를 위한 실내외 판단 방법.
As a method for judging indoor / outdoor for positioning,
(a) measuring the noise at the positioning point to determine the intensity or pattern of the noise;
(b) calculating an outdoor probability of the current location as a noise intensity or pattern;
(c) measuring the illuminance of the positioning point and grasping the illuminance or the pattern thereof;
(d) measuring the current time;
(e) calculating an outdoor probability of the current position from the illuminance or the pattern and the current time;
(f) calculating outdoor probability by combining the probability computed by the noise and the probability computed by the roughness to obtain a current location; And
(g) performing an indoor or outdoor determination from the probability calculated in the step (f)
Lt; / RTI >
The probability of step (b)
Where x is the measured noise value, 占 is the outdoor noise average value,? Is the outdoor noise standard deviation, and the error function erf (x)
Lt; / RTI >
Indoor / outdoor judgment method for positioning.
상기 단계(e)의 확률은,
에 의해 산출되며, 여기서 y는 측정된 조도값, α는 실외 낮시간 그늘 조도 평균값, 는 실외 낮시간 그늘 조도 표준편차이고, 오차함수 erf(x)는,
에 의해 산출되는 것을 특징으로 하는 측위를 위한 실내외 판단방법.The method according to claim 1,
The probability of step (e)
Where y is the measured illumination value, alpha is the outdoor daytime shade illumination average value, Is the outdoor daytime shade illumination standard deviation, and the error function erf (x)
Wherein the indoor / outdoor determination method comprises the steps of:
상기 단계(f)의 확률은,
에 의해 산출되는 것을 특징으로 하는 측위를 위한 실내외 판단방법.The method according to claim 1,
The probability of step (f)
Wherein the indoor / outdoor determination method comprises the steps of:
비일시적 저장 매체에 저장되며, 프로세서에 의하여,
(a) 측위 지점의 소음을 측정하여 소음의 세기 또는 패턴을 파악하는 단계;
(b) 소음의 세기 또는 패턴으로 현재 위치가 실외일 확률을 산출하는 단계;
(c) 측위 지점의 조도를 측정하여 조도 또는 그 패턴을 파악하는 단계;
(d) 현재 시간을 측정하는 단계;
(e) 조도 또는 그 패턴과 현재 시간으로부터 현재 위치가 실외일 확률을 산출하는 단계;
(f) 상기 소음에 의해 산출된 확률과, 상기 조도에 의해 산출된 확률을 결합하여, 현재 위치가 실외일 확률을 산출하는 단계; 및,
(g) 상기 단계(f)에서 산출된 확률로부터 실내 또는 실외의 판정을 수행하는 단계
가 실행되도록 하는 명령을 포함하고,
상기 단계(b)의 확률은,
에 의해 산출되며, 여기서 x는 측정된 소음값, μ는 실외 소음 평균값, σ는 실외 소음 표준편차이고, 오차함수 erf(x)는,
에 의해 산출되는,
측위를 위하여 실내외를 판단하기 위한 컴퓨터 프로그램.
A computer program for determining indoor / outdoor for positioning,
Stored in a non-volatile storage medium,
(a) measuring the noise at the positioning point to determine the intensity or pattern of the noise;
(b) calculating an outdoor probability of the current location as a noise intensity or pattern;
(c) measuring the illuminance of the positioning point and grasping the illuminance or the pattern thereof;
(d) measuring the current time;
(e) calculating an outdoor probability of the current position from the illuminance or the pattern and the current time;
(f) calculating outdoor probability by combining the probability computed by the noise and the probability computed by the roughness to obtain a current location; And
(g) performing an indoor or outdoor determination from the probability calculated in the step (f)
To be executed,
The probability of step (b)
Where x is the measured noise value, 占 is the outdoor noise average value,? Is the outdoor noise standard deviation, and the error function erf (x)
Lt; / RTI >
A computer program for indoor and outdoor determination for positioning.
(a) 측위 지점의 소음을 측정하여 소음의 세기 또는 패턴을 파악하는 단계;
(b) 소음의 세기 또는 패턴으로 현재 위치가 실외일 확률을 산출하는 단계;
(c) 측위 지점의 조도를 측정하여 조도 또는 그 패턴을 파악하는 단계;
(d) 현재 시간을 측정하는 단계;
(e) 조도 또는 그 패턴과 현재 시간으로부터 현재 위치가 실외일 확률을 산출하는 단계; 및,
(f) 상기 단계(b)에서 산출된 확률 및 상기 단계(e)에서 산출된 확률을 이용하여, 기 설정된 기준값 또는 기준범위에 의해 실내 또는 실외의 판정을 수행하는 단계
를 포함하고,
상기 단계(b)의 확률은,
에 의해 산출되며, 여기서 x는 측정된 소음값, μ는 실외 소음 평균값, σ는 실외 소음 표준편차이고, 오차함수 erf(x)는,
에 의해 산출되는,
측위를 위한 실내외 판단 방법.As a method for judging indoor / outdoor for positioning,
(a) measuring the noise at the positioning point to determine the intensity or pattern of the noise;
(b) calculating an outdoor probability of the current location as a noise intensity or pattern;
(c) measuring the illuminance of the positioning point and grasping the illuminance or the pattern thereof;
(d) measuring the current time;
(e) calculating an outdoor probability of the current position from the illuminance or the pattern and the current time; And
(f) performing indoor or outdoor determination based on a predetermined reference value or a reference range using the probability calculated in the step (b) and the probability calculated in the step (e)
Lt; / RTI >
The probability of step (b)
Where x is the measured noise value, 占 is the outdoor noise average value,? Is the outdoor noise standard deviation, and the error function erf (x)
Lt; / RTI >
Indoor / outdoor judgment method for positioning.
비일시적 저장 매체에 저장되며, 프로세서에 의하여,
(a) 측위 지점의 소음을 측정하여 소음의 세기 또는 패턴을 파악하는 단계;
(b) 소음의 세기 또는 패턴으로 현재 위치가 실외일 확률을 산출하는 단계;
(c) 측위 지점의 조도를 측정하여 조도 또는 그 패턴을 파악하는 단계;
(d) 현재 시간을 측정하는 단계;
(e) 조도 또는 그 패턴과 현재 시간으로부터 현재 위치가 실외일 확률을 산출하는 단계; 및,
(f) 상기 단계(b)에서 산출된 확률 및 상기 단계(e)에서 산출된 확률을 이용하여, 기 설정된 기준값 또는 기준범위에 의해 실내 또는 실외의 판정을 수행하는 단계
가 실행되도록 하는 명령을 포함하고,
상기 단계(b)의 확률은,
에 의해 산출되며, 여기서 x는 측정된 소음값, μ는 실외 소음 평균값, σ는 실외 소음 표준편차이고, 오차함수 erf(x)는,
에 의해 산출되는,
측위를 위하여 실내외를 판단하기 위한 컴퓨터 프로그램.
A computer program for determining indoor / outdoor for positioning,
Stored in a non-volatile storage medium,
(a) measuring the noise at the positioning point to determine the intensity or pattern of the noise;
(b) calculating an outdoor probability of the current location as a noise intensity or pattern;
(c) measuring the illuminance of the positioning point and grasping the illuminance or the pattern thereof;
(d) measuring the current time;
(e) calculating an outdoor probability of the current position from the illuminance or the pattern and the current time; And
(f) performing indoor or outdoor determination based on a predetermined reference value or a reference range using the probability calculated in the step (b) and the probability calculated in the step (e)
To be executed,
The probability of step (b)
Where x is the measured noise value, 占 is the outdoor noise average value,? Is the outdoor noise standard deviation, and the error function erf (x)
Lt; / RTI >
A computer program for indoor and outdoor determination for positioning.
적어도 하나의 프로세서; 및
컴퓨터로 실행가능한 명령을 저장하는 적어도 하나의 메모리를 포함하되,
상기 적어도 하나의 메모리에 저장된 상기 컴퓨터로 실행가능한 명령은, 상기 적어도 하나의 프로세서에 의하여,
측위 지점에서 측정된 소음 또는 조도로부터 현재 위치가 실외 또는 실내임을 판정하는 단계
가 실행되도록 하고,
상기 측위 지점에서 측정된 소음 또는 조도로부터 현재 위치가 실외 또는 실내임을 판정하는 단계는,
(a) 측위 지점의 소음을 측정하여 소음의 세기 또는 패턴을 파악하는 단계;
(b) 소음의 세기 또는 패턴으로 현재 위치가 실외일 확률을 산출하는 단계;
(c) 측위 지점의 조도를 측정하여 조도 또는 그 패턴을 파악하는 단계;
(d) 현재 시간을 측정하는 단계;
(e) 조도 또는 그 패턴과 현재 시간으로부터 현재 위치가 실외일 확률을 산출하는 단계;
(f) 상기 소음에 의해 산출된 확률과, 상기 조도에 의해 산출된 확률을 결합하여, 현재 위치가 실외일 확률을 산출하는 단계; 및,
(g) 상기 단계(f)에서 산출된 확률로부터 실내 또는 실외의 판정을 수행하는 단계
를 포함하고,
상기 단계(b)의 확률은,
에 의해 산출되며, 여기서 x는 측정된 소음값, μ는 실외 소음 평균값, σ는 실외 소음 표준편차이고, 오차함수 erf(x)는,
에 의해 산출되는,
측위를 위한 실내외 판단 장치.
An apparatus for determining indoor / outdoor for positioning,
At least one processor; And
At least one memory for storing computer executable instructions,
The computer-executable instructions stored in the at least one memory may be, by the at least one processor,
Determining whether the current position is outdoors or indoors from the measured noise or illumination at the positioning point
Lt; / RTI >
The step of determining that the current position is outdoor or indoors from the measured noise or roughness at the positioning point,
(a) measuring the noise at the positioning point to determine the intensity or pattern of the noise;
(b) calculating an outdoor probability of the current location as a noise intensity or pattern;
(c) measuring the illuminance of the positioning point and grasping the illuminance or the pattern thereof;
(d) measuring the current time;
(e) calculating an outdoor probability of the current position from the illuminance or the pattern and the current time;
(f) calculating outdoor probability by combining the probability computed by the noise and the probability computed by the roughness to obtain a current location; And
(g) performing an indoor or outdoor determination from the probability calculated in the step (f)
Lt; / RTI >
The probability of step (b)
Where x is the measured noise value, 占 is the outdoor noise average value,? Is the outdoor noise standard deviation, and the error function erf (x)
Lt; / RTI >
Indoor / outdoor judgment device for positioning.
적어도 하나의 프로세서; 및
컴퓨터로 실행가능한 명령을 저장하는 적어도 하나의 메모리를 포함하되,
상기 적어도 하나의 메모리에 저장된 상기 컴퓨터로 실행가능한 명령은, 상기 적어도 하나의 프로세서에 의하여,
측위 지점에서 측정된 소음 또는 조도로부터 현재 위치가 실외 또는 실내임을 판정하는 단계
가 실행되도록 하고,
상기 측위 지점에서 측정된 소음 또는 조도로부터 현재 위치가 실외 또는 실내임을 판정하는 단계는,
(a) 측위 지점의 소음을 측정하여 소음의 세기 또는 패턴을 파악하는 단계;
(b) 소음의 세기 또는 패턴으로 현재 위치가 실외일 확률을 산출하는 단계;
(c) 측위 지점의 조도를 측정하여 조도 또는 그 패턴을 파악하는 단계;
(d) 현재 시간을 측정하는 단계;
(e) 조도 또는 그 패턴과 현재 시간으로부터 현재 위치가 실외일 확률을 산출하는 단계; 및,
(f) 상기 단계(b)에서 산출된 확률 및 상기 단계(e)에서 산출된 확률을 이용하여, 기 설정된 기준값 또는 기준범위에 의해 실내 또는 실외의 판정을 수행하는 단계
를 포함하고,
상기 단계(b)의 확률은,
에 의해 산출되며, 여기서 x는 측정된 소음값, μ는 실외 소음 평균값, σ는 실외 소음 표준편차이고, 오차함수 erf(x)는,
에 의해 산출되는,
측위를 위한 실내외 판단 장치.
An apparatus for determining indoor / outdoor for positioning,
At least one processor; And
At least one memory for storing computer executable instructions,
The computer-executable instructions stored in the at least one memory may be, by the at least one processor,
Determining whether the current position is outdoors or indoors from the measured noise or illumination at the positioning point
Lt; / RTI >
The step of determining that the current position is outdoor or indoors from the measured noise or roughness at the positioning point,
(a) measuring the noise at the positioning point to determine the intensity or pattern of the noise;
(b) calculating an outdoor probability of the current location as a noise intensity or pattern;
(c) measuring the illuminance of the positioning point and grasping the illuminance or the pattern thereof;
(d) measuring the current time;
(e) calculating an outdoor probability of the current position from the illuminance or the pattern and the current time; And
(f) performing indoor or outdoor determination based on a predetermined reference value or a reference range using the probability calculated in the step (b) and the probability calculated in the step (e)
Lt; / RTI >
The probability of step (b)
Where x is the measured noise value, 占 is the outdoor noise average value,? Is the outdoor noise standard deviation, and the error function erf (x)
Lt; / RTI >
Indoor / outdoor judgment device for positioning.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
KR1020180141985A KR101980328B1 (en) | 2018-11-16 | 2018-11-16 | Method, computer program and apparatus for determining indoor or outdoor in position determination |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
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KR1020180141985A KR101980328B1 (en) | 2018-11-16 | 2018-11-16 | Method, computer program and apparatus for determining indoor or outdoor in position determination |
Publications (1)
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KR101980328B1 true KR101980328B1 (en) | 2019-05-21 |
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ID=66676100
Family Applications (1)
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Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20100187406A1 (en) * | 2007-07-25 | 2010-07-29 | Nxp B.V. | Indoor/outdoor detection |
KR101536449B1 (en) | 2013-12-15 | 2015-07-24 | 광운대학교 산학협력단 | Indoor and outdoor positioning method using led and gps, method, system, server and electronic device for indoor positioning |
US20170097258A1 (en) * | 2015-10-05 | 2017-04-06 | Microsoft Technology Licensing, Llc | Indoors / Outdoors Detection |
KR20170125878A (en) * | 2015-02-24 | 2017-11-15 | 에너지 테크놀로지스 인스티튜트 엘엘피 | Methods and systems for monitoring appliance usage |
-
2018
- 2018-11-16 KR KR1020180141985A patent/KR101980328B1/en active IP Right Grant
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20100187406A1 (en) * | 2007-07-25 | 2010-07-29 | Nxp B.V. | Indoor/outdoor detection |
KR101536449B1 (en) | 2013-12-15 | 2015-07-24 | 광운대학교 산학협력단 | Indoor and outdoor positioning method using led and gps, method, system, server and electronic device for indoor positioning |
KR20170125878A (en) * | 2015-02-24 | 2017-11-15 | 에너지 테크놀로지스 인스티튜트 엘엘피 | Methods and systems for monitoring appliance usage |
US20170097258A1 (en) * | 2015-10-05 | 2017-04-06 | Microsoft Technology Licensing, Llc | Indoors / Outdoors Detection |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
Valentin Radu 외 3명. A Semi-Supervised Learning Approach for Robust Indoor-Outdoor Detection with Smartphones. SenSys’14, November 3-5, 2014. pp.280-294..* * |
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