KR102196136B1 - 기준위치의 측위 신뢰도에 따른 핑거프린트 측위 방법 및 이를 위한 장치 - Google Patents

기준위치의 측위 신뢰도에 따른 핑거프린트 측위 방법 및 이를 위한 장치 Download PDF

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Abstract

본 발명은 기준위치 측정 방법의 신뢰도에 따른 핑거프린트 측위 방법 및 이를 위한 장치에 관한 것으로서, 기계 학습 방법을 통해 기준위치의 측정 방법 별 가중치를 설정하고, 상기 설정된 가중치를 적용하여 단말장치의 위치를 측정함으로써, 기준위치 측정 방법에 따른 측위의 오차를 줄여, 위치 측정의 정확도를 높일 수 있다.

Description

기준위치의 측위 신뢰도에 따른 핑거프린트 측위 방법 및 이를 위한 장치{Method for Fingerprinting Positioning Based on the Reliability of the Measurement Reference Position and Apparatus therefor}
본 발명은 기준위치 측정 방법의 신뢰도에 따른 핑거프린트 측위 방법 및 이를 위한 장치에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 측위 데이터베이스(DB; Database)에 저장된 복수의 기준 위치 별 무선전파환경 정보와 현재 위치에서 수집된 무선전파환경 정보의 유사도에 근거하여 현재 위치를 산출하는 경우, 상기 복수의 기준 위치 각각에서 기준위치를 측정하는 방법에 따른 신뢰도를 고려하여 각각 가중치를 다르게 설정하고, 단말장치가 측위 요청 시 상기 다르게 설정된 가중치를 적용하여 유사도를 산출하도록 함으로써, 보다 정확한 위치 측정을 가능하게 하는 핑거프린트 측위 방법 및 이를 위한 장치에 관한 것이다.
이 부분에 기술된 내용은 단순히 본 실시 예에 대한 배경 정보를 제공할 뿐 종래기술을 구성하는 것은 아니다.
이동통신단말기는 이동통신망의 발달과 단말기 사양의 발전에 따라 종래의 단순한 통신장치 또는 정보 제공 장치의 범주를 벗어나 현대인의 필수 소지품이 되었고, 토탈 엔터테인먼트 기기로 진화해 가고 있는 추세에 있다.
이와 함께, 최근에는 통신 단말기의 기능 및 PDA(Personal Digital Assistant)의 기능을 결합시킨 스마트폰(Smart Phone)의 사용이 대중화되어 있다. 이러한 스마트폰은 휴대전화기에 인터넷 통신과 정보 검색 등의 컴퓨터 지원 기능을 추가한 지능형 단말기로서, 기존의 통신 단말기에 비해 대용량의 메모리와 고성능 CPU(Central Processing Unit)가 탑재되며, 다양한 어플리케이션 실행, 음성/데이터 통신 및 PC(Personal Computer) 연동 등을 지원하기 위한 운영체제(OS, Operating System)가 탑재된다.
이러한 스마트폰을 이용한 응용기술의 하나로, 사용자들에게 편의성을 제공하는 다양한 위치 기반 서비스(예를 들어, 차량용 네비게이션, 지도, 길찾기, 실내 매장 안내 등)들이 선보여지며 많은 관심을 받고 있다.
위치 기반 서비스에서 중요한 부분은 사용자의 위치가 어느 정도의 정확도로 측정될 수 있는가에 있다.
한편, 상기의 위치 측정 방법에는 Cell-ID, 삼각측량, 핑거프린트(fingerprint) 기법 등이 있으며, 이 중 핑거프린트 기법은 서비스 지역에서 미리 임의로 여러 개의 위치를 선정하고 선정한 위치에서 수집한 신호 세기 정보(RSSI, Received Signal Strength Indication)를 이용하여 위치를 추정한다.
이러한 핑거프린트 기법은 Cell-ID 기법에 비하여 위치추적에 높은 정확도를 보이고는 있지만, 핑거 프린트 측위 기술의 측위 정확도는 측위 DB에 기록된 수집점 위치의 신뢰도에 큰 영향을 받으며, 수집 방식에 따라, 즉, 위치를 GPS로 측정하였는지, 수동으로 측정하였는지 등에 따라 서로 다른 수준의 위치 오차를 내재하고 있는 것이 현실이다.
따라서, 측정 방법에 따른 오차를 최소화할 수 있는 방법에 대한 연구 및 상기 연구된 방법을 이용하여, 단말장치에서 측위 요청이 있는 경우, 오차를 최소화하여 상기 단말장치의 위치를 측정할 수 있는 방법에 대한 연구가 요구되고 있는 실정이다.
미국등록특허 제8,692,667호(명칭: METHOD AND APPARATUS FOR DISTRIBUTED LEARNING OF PARAMETERS OF A FINGERPRINT PREDICTION MAP MODEL, 2014.04.08)
상술한 요구를 충족시키기 위하여 본 발명은 기준위치의 위치 측정 방법 별 서로 다른 신뢰도를 고려하여 가중치를 다르게 설정하여, 기준 위치의 신뢰도가 반영된 측위 유사도를 산출하고, 상기 산출된 측위 유사도를 기반으로 측위 대상 단말장치의 위치를 추정하는 기준위치 측정 방법의 신뢰도에 따른 핑거프린트 측위 방법 및 장치를 제공하고자 한다.
이와 더불어, 상기 위치 측정 방법 별 가중치를 기계 학습 방법을 통하여 설정하는 방법 및 장치를 제공하자 한다.
그러나, 이러한 본 발명의 목적은 상기의 목적으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 목적들은 아래의 기재로부터 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
상술한 바와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 실시 예에 따른 기준위치 측정 방법의 신뢰도에 따른 핑거프린트 측위 방법은 측위서버가 복수의 기준 위치에 대해서 제1 무선전파환경 정보를 수집해서 측위 DB를 구축하는 단계, 상기 기준위치의 측정 방법 별로 가중치를 설정하는 단계, 측위 대상 단말 장치로부터 제2 무선전파환경 정보를 수신하는 단계, 상기 측정 방법 별 가중치를 적용하여 복수의 기준 위치 별로 설정된 제2 무선전파환경 정보와 제1 무선전파환경 정보와의 측위 유사도를 산출하는 단계 및 상기 산출된 측위 유사도를 기반으로 상기 측위 대상 단말장치의 위치를 추정하는 단계를 포함할 수 있다.
이때, 상기 가중치를 설정하는 단계는 복수의 실측 위치 및 상기 복수의 실측 위치에서 수집된 무선전파환경정보 및 상기 무선 전파환경정보를 기반으로 추정된 추정 위치를 포함하는 학습 데이터를 수집하는 단계 및 상기 수집된 학습데이터를 기반으로, 실측 위치와 추정 위치 간의 오차가 최소화되도록 기계 학습을 수행하여 상기 기준 위치 측정 방법 별 가중치를 산출하는 단계를 포함할 수 있고, 상기 기준 위치 측정 방법 별 가중치를 산출하는 단계는
Figure 112016099179826-pat00001
의 수식을 통해 상기 가중치를 산출하고,
Figure 112016099179826-pat00002
는 상기 가중치,
Figure 112016099179826-pat00003
은 상기 전파환경 수집 단말장치의 실제 위치,
Figure 112016099179826-pat00004
는 측정 위치를 의미할 수 있으며, 상기 기준위치 측정 방법 별 가중치를 산출하는 단계는 기울기 하강 알고리즘(Gradient Descent Algorithm)을 통해 상기 가중치를 산출할 수 있다.
또한, 상기 가중치를 설정하는 단계는 상기 기준위치의 지리적 특성을 더 고려하여, 상기 지리적 특성 별 가중치를 더 설정할 수 있고, 상기 측위 유사도를 산출하는 단계는
Figure 112016099179826-pat00005
의 수식을 통해 측위 유사도를 추정하며,
Figure 112016099179826-pat00006
는 상기 가중치,
Figure 112016099179826-pat00007
는 상기 기준위치,
Figure 112016099179826-pat00008
는 상기 측위 유사도,
Figure 112016099179826-pat00009
는 상기 기준위치에서 사용되는 무선전파발생 장치의 비율,
Figure 112016099179826-pat00010
는 기준위치에서 특정 무선전파발생장치에 대해 상기 단말장치에서 스캔한 신호세기 값과 기 저장된 신호세기 값의 차이 값,
Figure 112016099179826-pat00011
는 상기 단말장치에서 스캔한 특정 무선전파발생장치의 신호세기 값을 의미하고, 상기 단말장치의 위치를 추정하는 단계는
Figure 112016099179826-pat00012
의 수식을 통해 추정할 수 있다.
한편, 상기 기준위치 측정 방법의 신뢰도에 따른 핑거프린트 측위 방법은 이를 실행시키는 프로그램이 기록된 컴퓨터 판독 가능한 기록매체로 제공될 수 있고, 이를 실행시키도록 구현되어 컴퓨터 판독 가능한 기록매체에 저장된 컴퓨터 프로그램으로 제공될 수 있다.
상술한 바와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 측위 서버는 단말장치와 데이터를 송수신하기 위한 통신모듈, 위치 별 무선전파환경 정보 및 기준위치 측정 방법 별 가중치를 저장하는 저장모듈 및 복수의 기준 위치에 대해서 제1 무선전파환경 정보를 수집하여 측위 DB를 설정하고, 상기 기준위치의 측정 방법 별로 가중치를 설정하며, 상기 통신 모듈을 통해 측위 대상 단말장치로부터 제2 무선전파환경 정보를 수신하면, 상기 측정 방밥 별 가중치를 적용하여 복수의 기준 위치 별로 설정된 제2 무선전파환경 정보와 제1 무선전파환경 정보와의 측위 유사도를 산출하고, 상기 산출된 측위 유사도를 기반으로 상기 측위 대상 단말장치의 위치를 추정하는 제어모듈을 포함할 수 있다.
이때, 상기 제어모듈은 복수의 실측 위치 및 상기 복수의 실측 위치에서 수집된 무선전파환경 정보 및 상기 무선 전파환경정보를 기반으로 추정된 추정 위치를 포함하는 학습데이터를 수집하여, 상기 수집된 학습데이터를 기반으로, 실측 위치와 추정 위치 간의 오차가 최소화되도록 기계 학습을 수행하여 상기 기준 위치 측정 방법 별 가중치를 산출할 수 있다.
본 발명에 따르면, 기계 학습 방법을 통해 기준위치의 측정 방법 별 가중치를 설정하고, 상기 설정된 가중치를 적용하여 단말장치의 위치를 측정함으로써, 기준위치 측정 방법에 따른 측위의 오차를 줄여, 위치 측정의 정확도를 높일 수 있다.
아울러, 상술한 효과 이외의 다양한 효과들이 후술될 본 발명의 실시 예에 따른 상세한 설명에서 직접적 또는 암시적으로 개시될 수 있다.
도1은 본 발명의 실시 예에 따른 핑거프린트 측위 시스템의 구성을 나타내는 도면이다.
도2는 본 발명에 따른 측위 서버의 구성을 나타내는 블록도이다.
도3은 본 발명의 실시 예에 따른 가중치를 설정하여 저장하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도4는 본 발명의 실시 예에 따른 측위 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
본 발명의 과제 해결 수단의 특징 및 이점을 보다 명확히 하기 위하여, 첨부된 도면에 도시된 본 발명의 특정 실시 예를 참조하여 본 발명을 더 상세하게 설명한다.
다만, 하기의 설명 및 첨부된 도면에서 본 발명의 요지를 흐릴 수 있는 공지 기능 또는 구성에 대한 상세한 설명은 생략한다. 또한, 도면 전체에 걸쳐 동일한 구성 요소들은 가능한 한 동일한 도면 부호로 나타내고 있음에 유의하여야 한다.
이하의 설명 및 도면에서 사용된 용어나 단어는 통상적이거나 사전적인 의미로 한정해서 해석되어서는 아니 되며, 발명자는 그 자신의 발명을 가장 최선의 방법으로 설명하기 위한 용어의 개념으로 적절하게 정의할 수 있다는 원칙에 입각하여 본 발명의 기술적 사상에 부합하는 의미와 개념으로 해석되어야만 한다. 따라서 본 명세서에 기재된 실시 예와 도면에 도시된 구성은 본 발명의 가장 바람직한 일 실시 예에 불과할 뿐이고, 본 발명의 기술적 사상을 모두 대변하는 것은 아니므로, 본 출원시점에 있어서 이들을 대체할 수 있는 다양한 균등물과 변형 예들이 있을 수 있음을 이해하여야 한다.
아울러, 본 발명의 범위 내의 실시 예들은 컴퓨터 실행가능 명령어 또는 컴퓨터 판독가능 매체에 저장된 데이터 구조를 가지거나 전달하는 컴퓨터 판독가능 매체를 포함한다. 이러한 컴퓨터 판독가능 매체는, 범용 또는 특수 목적의 컴퓨터 시스템에 의해 액세스 가능한 임의의 이용 가능한 매체일 수 있다. 예로서, 이러한 컴퓨터 판독가능 매체는 RAM, ROM, EPROM, CD-ROM 또는 기타 광 디스크 저장장치, 자기 디스크 저장장치 또는 기타 자기 저장장치, 또는 컴퓨터 실행가능 명령어, 컴퓨터 판독가능 명령어 또는 데이터 구조의 형태로 된 소정의 프로그램 코드 수단을 저장하거나 전달하는 데에 이용될 수 있고, 범용 또는 특수 목적 컴퓨터 시스템에 의해 액세스 될 수 있는 임의의 기타 매체와 같은 물리적 저장 매체를 포함할 수 있지만, 이에 한정되지 않는다.
그러면 이제 본 발명의 실시 예에 따른 기준위치 측정 방법의 신뢰도에 따른 핑거프린트 측위 방법에 대하여 도면을 참조하여 상세하게 설명하도록 한다.
도1은 본 발명의 실시 예에 따른 기준위치 측정 방법의 신뢰도에 따라 핑거프린트 측위를 수행하기 위한 시스템의 구성을 나타내는 도면이다.
도1을 참조하면, 본 실시 예에 따른 핑거프린트 측위 시스템은 단말장치(200) 및 측위서버(300)로 구성될 수 있으며, 상기 단말장치(200)와 측위서버(300)는 통신망(100)을 통해서 데이터를 송수신할 수 있다.
그러면 도1을 참조하여 각 구성요소에 대해 개략적으로 설명하도록 한다.
먼저, 통신망(100)은 단말장치(200)와 측위서버(300)간 데이터 송수신을 위해 데이터를 전달하는 역할을 하며, 시스템 구현 방식에 따라 이더넷(Ethernet), xDSL(ADSL, VDSL), HFC(Hybrid Fiber Coaxial Cable), FTTC(Fiber to The Curb), FTTH(Fiber To The Home) 등의 유선 통신 방식을 이용할 수도 있고, WLAN(Wireless LAN), 와이파이(Wi-Fi), 와이브로(Wibro), 와이맥스(Wimax), HSDPA(High Speed Downlink Packet Access), LTE(Long Term Evolution), LTE-A (Long Term Evolution Advanced) 등의 무선 통신 방식을 이용할 수도 있으며, 상술한 통신 방식 이외에도 기타 널리 공지되었거나 향후 개발될 모든 형태의 통신 방식을 포함할 수 있다.
단말장치(200)는 사용자의 조작에 따라 통신망(100)을 통해 측위 서버(300)와 각종 데이터를 송수신할 수 있는 사용자의 장치를 의미한다.
이러한 단말장치(200)는 통신망(100)을 통하여 음성 또는 데이터 통신을 수행할 수 있으며, 데이터의 송수신 및 처리를 위한 프로그램 및 프로토콜을 저장하는 메모리, 각종 프로그램을 실행하여 연산 및 제어하기 위한 마이크로프로세서 등을 구비할 수 있다. 또한, 이러한 본 발명의 단말장치(200)는 다양한 형태로 구현될 수 있다. 예를 들어, 본 명세서에서 기술되는 단말장치(200)는 스마트 폰(smart phone), 타블렛 PC(Tablet PC), PDA(Personal Digital Assistants), PMP(Portable Multimedia Player), MP3 Player 등의 이동 단말기는 물론, 스마트 TV(Smart TV), 노트북 컴퓨터(Laptop Computer), 데스크탑 컴퓨터 등과 같은 고정 단말기가 사용될 수도 있으며, 본 발명에 따른 데이터를 송수신 할 수 있는 장치라면, 그 어떠한 장치도 본 발명의 실시 예에 따른 단말장치(200)로 이용될 수 있다.
한편, 본 발명에 따른 단말장치(200)는 단말장치(200) 주변의 무선전파 환경정보를 수집하여, 측위서버(300)로 전송할 수 있다.
이때, 단말장치(200)는 가중치를 설정하기 위한 학습 데이터를 측위 서버(300)로 전송하는 학습데이터 수집 장치로서의 역할을 할 수 있고, 각 기준 위치에서의 무선전파환경 정보에 대한 측위 DB를 설정하기 위한 무선전파환경 수집 장치로서의 역할을 할 수도 있으며, 측위서버(300)로 측위를 요청하여, 현재 단말장치(200)의 위치를 측위서버(300)로부터 수신하는 측위 대상 단말장치(200)의 역할을 할 수도 있다.
단말장치(200)가 무선전파 환경 수집 단말장치(200)로서의 역할을 하는 경우에는 단말장치(200)가 위치하는 지역의 실측 위치 및 실측 위치에서 수집된 무선 전파환경 정보를 측위 서버(300)로 전송하고, 단말장치(200)가 학습데이터 수집 단말장치(200)로서의 역할을 하는 경우에는 수집된 무선전파환경 정보를 기반으로 추정된 추정 위치를 더 포함시켜, 측위 서버(300)로 전송한다.
한편, 단말장치(200)가 측위 대상 단말장치(200)의 역할을 하는 경우에는 측위 요청과 함께, 단말장치(200) 주변의 무선전파환경 정보를 측위서버(300)로 전송하고, 측위서버(300)로부터 측위 결과를 수신한다.
마지막으로 측위 서버(300)는 복수의 기준 위치에서 수집된 제1 무선전파환경 정보를 이용하여 측위 DB를 구축하고, 상기 구축된 측위 DB 및 측위 대상 단말장치(200)로부터 수신한 제2 무선 전파환경 정보를 기반으로 측위 대상 단말장치(200)의 위치를 추정하는 장치이다.
특히, 본 발명에 따른 측위서버(200)는 복수의 기준위치에 대해 측정 방법 별로 가중치를 설정하고, 측정 방법 별 가중치를 적용하여 복수의 기준 위치 별로 설정된 제2 무선전파환경 정보와 제1 무선전파환경 정보와의 측위 유사도를 산출하여, 상기 산출된 측위 유사도를 기반으로 상기 측위 대상 단말장치(200)의 위치를 추정하여, 측위 대상 단말장치(200)로 추정된 위치 정보를 전송한다.
여기서, 복수의 기준위치의 측정 방법 별 가중치를 설정하게 되는데, 기준위치의 측정 방법이란, 기준위치의 위경도를 실측하는 방법에 관한 것으로서, 측위 DB 구축자가 수동으로 위경도를 설정할 수도 있고, GPS를 통해 위경도를 측위 할 수도 있으며, 주변 기지국의 위치를 기준위치로 실측하여 측위 할 수도 있고, 위치 정보를 알고 있는 주변의 AP(Access Point) 장치의 위치를 기준위치로 실측하는 등의 기준위치를 실측하기 위한 방법에 관한 것이다.
이때, 측정 방법에 따라 추정 위치와 실제 위치의 오차가 발생할 수 있는데, 이러한 경우, 측정 방법의 신뢰도에 따라서 가중치를 차등적으로 부여하고, 부여된 가중치를 적용하여, 측위 대상 단말장치(200)의 위치를 추정함으로써, 측정 방법에 따른 오차를 줄일 수 있는 효과를 가져올 수 있다.
특히, 각 측정 방법에 대한 가중치를 설정할 때, 실측 위치와 추정 위치 간의 오차가 최소화되도록 기계 학습을 수행하게 된다.
이는, 기준위치의 측정 방법과 가중치의 값이 다양할수록 측위 정확도가 가장 높은 조합을 실험을 통해 정하는 것은 현실적으로 불가능한바, 특정 알고리즘을 이용한 기계 학습을 통해 최적의 기준위치 측정 방법 별 가중치를 설정할 수 있도록 한다.
한편, 상기 가중치는 측정 방법뿐만 아니라, 기준위치의 지리적 특성을 더 고려하여, 측정 방법 및 지리적 특성 별 가중치를 설정할 수 있다.
여기서 기준위치의 지리적 특성이란, 예를 들어, 기준위치가 시내 중심지에 위치하고 있는지, 주거지역에 위치하고 있는지, 교외 지역에 위치하고 있는지 등의 기준위치가 위치하는 곳의 특성을 의미할 수 있다.
상기 가중치를 설정하는 구체적인 방법에 대해서는 후술하도록 하겠다.
도2는 본 발명에 따른 측위서버(300)의 구성을 설명하기 위한 블록도이다.
도2를 살펴보면, 측위 서버(300)는 통신모듈(310), 저장모듈(330) 및 제어모듈(350)을 포함하여 구성될 수 있다.
통신모듈(310)은 통신망(100)을 통해 단말장치(200)와 데이터를 송수신하기 위한 것으로서, 측위 DB를 구축하기 위해 복수의 기준 위치에 대한 제1 무선전파환경 정보를 수집하거나, 측위 대상 단말장치(200)로부터 제2 무선전파환경 정보 및 측위 요청을 수신할 수 있다.
또한, 기준위치의 측정 방법 별 가중치를 설정하기 위한 학습데이터를 수신할 수 있다.
저장모듈(330)은 측위 DB(331)를 포함하여 구성될 수 있는데, 상기 측위 DB(331)에는 복수의 기준 위치에 대한 제1 무선전파환경 정보를 수집하여 생성한 핑거프린트 맵이 저장된다.
또한, 저장모듈(330)은 기계 학습을 통해 설정된 최적의 기준위치 측정 방법 별 가중치를 저장할 수도 있다. 이때, 상기 가중치는 상기 기준위치 측정방법 별로 편차를 갖는 신뢰도를 고려하여 설정될 수 있다. 이를 위한 가중치의 설정 방법에 대해서는 후술하기로 한다.
제어모듈(350)은 본 발명에 따른 측위서버(300)의 동작과정 전반을 제어하는 장치로서, 측위모듈(351) 및 학습 모듈(353)을 포함하여 구성될 수 있다.
측위모듈(351)은 단말장치(200)로부터 측위 요청을 수신하는 경우, 상기 단말장치(200)의 위치를 산출하기 위한 구성이고, 학습 모듈(353)은 상기 측위모듈(351)에서 위치를 산출하는데 이용되는 기계 학습 방법을 통해 기준위치의 측정 방법 또는 지리적 특성 또는 이들의 조합 별 최적의 가중치를 산출하는 장치이다.
상술한 측위 모듈(351) 및 학습모듈(353)을 포함한 측위서버(300)의 제어모듈(350)의 구체적인 동작과정을 도3 내지 도4를 통해 살펴보도록 한다.
도3은 측위서버(300)의 측위모듈(351)에 의해 수행되는 측위 대상 단말장치(200)의 위치를 측정하는 과정을 도시한 흐름도이고, 도4는 측위 서버(300)의 학습모듈(353)에 의해 수행되는 측정 방법 또는 지리적 특성 별 최적의 가중치를 산출하는 과정을 도시한 흐름도이다.
우선, 도3을 참조하기에 앞서, 도3의 S101 단계 및 S103 단계는 측위서버(300)의 학습모듈(353) 또는 제어모듈(350) 전반에 의해 미리 수행될 수 있으며, 측위서버(300)의 측위모듈(351)은 S105단계 이하의 단계를 수행할 수 있다.
도3을 참조하면, 측위서버(300)는 복수의 기준위치에 대한 제1 무선전파환경 정보를 수집해 각각의 기준위치에 대한 측위DB를 구축하고(S101), 기준위치의 위경도 측정 방법 별로 가중치를 설정한다(S103).
그 후, 측위서버(300)의 측위모듈(351)은 측위 대상 단말장치(200)로부터 측위 요청 및 측위 대상 단말장치(200) 주변의 무선 전파환경정보를 나타내는 제2 무선전파환경정보를 수신한다(S105).
상기 측위 요청을 수신한 측위서버(300)는 상기 측정 방법 별로 설정된 가중치를 적용하여, 복수의 기준위치 별로 설정된 제2무선전파환경 정보와 제1무선전파환경 정보와의 측위 유사도를 산출하는데(S107), 이때, 측위유사도를 산출하는 식은 아래와 같을 수 있다.
Figure 112016099179826-pat00013
여기서,
Figure 112016099179826-pat00014
는 상기 측정 방법 별 가중치,
Figure 112016099179826-pat00015
는 상기 기준위치,
Figure 112016099179826-pat00016
는 상기 측위 유사도,
Figure 112016099179826-pat00017
는 상기 기준위치에서 사용되는 무선전파발생 장치의 비율,
Figure 112016099179826-pat00018
는 기준위치에서 특정 무선전파발생장치에 대해 상기 측위 대상 단말장치(200)에서 스캔한 신호세기 값과 측위 DB(331)에 기 저장된 신호세기 값의 차이 값,
Figure 112016099179826-pat00019
는 상기 단말장치에서 스캔한 특정 무선전파발생장치의 신호세기 값을 의미한다.
상기 [수학식 1]에서 각 기준위치 혹은 임의의 수집점에서 수집한 무선전파환경 정보와 측위 대상 단말장치(200)에서 수집한 무선전파환경 정보가 유사할수록, 측위 유사도는 높은 값을 가지게 되며, 이를 총합하여, 측위 유사도를 계산하게 되는 것이다.
각 위치마다 무선전파발생장치 별 점수가 취합되면, 해당 위치에서 사용된 무선전파발생장치의 비율
Figure 112016099179826-pat00020
에 따라 측위 유사도는 정규화된다.
또한, 상기 [수학식 1]을 다시 살펴보면, 각 무선전파발생장치의 신호세기의 차이에 따라 유사도 점수가 결정되며, 차이가 작을수록 큰 유사도를 가지게 된다.
다시 말해, 하나의 무선전파발생장치에 대해 서로 다른 두 가지의 측정 방법으로 실측 위치가 측정된 경우, 같은 신호세기의 차이가 발생하더라도, 가중치(
Figure 112016099179826-pat00021
) 에 따라 다른 유사도를 가지게 되며,
Figure 112016099179826-pat00022
값이 커질수록, 동일한 신호세기의 차이에 대해 큰 유사도 값을 가진다.
즉,
Figure 112016099179826-pat00023
에 의해 신호 세기의 차이가 유사도로 변환되고,
Figure 112016099179826-pat00024
에 의해 동일한 신호세기 차이더라도 측위 대상 단말장치(200)에서 수신한 신호세기가 클수록 더 높은 유사도 점수를 준다.
상기의 식을 통해 측위 유사도를 산출하면, 산출된 측위 유사도를 기반으로 측위 대상 단말장치(200)의 위치를 추정하는데, 이때 위치를 추정하기 위한 수학식은 다음과 같을 수 있다.
Figure 112016099179826-pat00025
여기서, Z는 모든 각각의 수집점 혹은 기준위치에서 계산된 측위 유사도를 합한 값이고,
Figure 112016099179826-pat00026
는 측위 대상 단말장치(200)의 위치를 의미한다.
상기 수학식을 통해 측위 대상 단말장치(200)의 위치를 추정하면(S109), 상기 추정된 위치를 측위 대상 단말장치(200)로 전송한다(S111).
한편, 측위 대상 단말장치(200)의 위치를 측정할 때, 오차를 줄이기 위하여 사용되는 기준위치 측정 방법 별 가중치는 학습모듈(353)이 기계학습을 통해서 설정할 수 있다.
학습모듈(353)이 기계학습을 통해 기준위치 측정 방법 별 가중치를 설정하는 과정을 도4를 통해 살펴보면, 복수의 실측 위치 및 상기 복수의 실측 위치에서 수집된 무선전파환경 정보 및 상기 무선전파환경정보를 기반으로 추정된 추정 위치를 포함하는 학습 데이터를 수집한다(S201).
이때, 상기 복수의 실측 위치는 기준위치일 수도 있고, 임의의 수집점이 될 수도 있다.
또한, 상기 무선전파환경정보를 기반으로 추정된 추정위치는 상기 [수학식1] 내지 [수학식 2]를 통해 산출되어, 학습데이터에 포함될 수 있다.
이후, 수집된 학습데이터를 기반으로, 실측 위치와 추정 위치 간의 오차가 최소화되도록 기계 학습을 수행하여 상기 기준 위치 측정 방법 별로 가중치를 산출할 수 있는데(S203), 상기 가중치를 산출하기 위한 목적함수는 아래의 [수학식 3]과 같이 정의될 수 있다.
Figure 112016099179826-pat00027
여기서,
Figure 112016099179826-pat00028
는 실측 위치이고,
Figure 112016099179826-pat00029
은 측정위치이며, 상기 실측 위치와 측정위치의 차가 최소화되는 지점을 구하면, 본 발명에 따라, 측위 정확도를 높이기 위한 가중치인
Figure 112016099179826-pat00030
를 산출할 수 있다.
더 구체적으로, 상기 가중치
Figure 112016099179826-pat00031
를 산출하기 위해서는 상기 목적함수를 기울기 하강 알고리즘(Gradient Descent Algorithm)에 대입시킨다.
기울기 하강 알고리즘은 목적 함수가 복잡하여 최소값의 해를 직접 구할 수 없을 때, 각 지점에서의 도함수를 구하여 더 작은 함수 값을 주는 방향으로 파라미터를 반복하여 지속적으로 업데이트 하는 방식이다.
이러한 상기 기울기 하강 알고리즘에 대해서 구체적으로 살펴보면, 아래와 같다.
Figure 112016099179826-pat00032
상기 [수학식 4]는 상기 [수학식 3]의 목적함수를 기울기 하강 알고리즘에 대입시켜 구하는 하나의 예시이고, 초기 가중치는 측정 방법에 상관 없이, 40으로 일괄 설정된다.
그리고 상기 실측 위치와 추정 위치 간의 오차가 최소화되도록 하는 최적의 가중치를 구하기 위해, 알고리즘을 수행한다.
즉, [수학식 3]의 목적함수
Figure 112016099179826-pat00033
를 최소화하기 위하여, 목적함수의 도함수에 따라, 가중치를 업데이트 하면서, 목적함수의 값을 줄여 나가가고, 측정 방법 별 함수 값의 차이가
Figure 112016099179826-pat00034
내로 수렴하게 되면, 기계학습을 종료하고, 그 때의
Figure 112016099179826-pat00035
값을 각 측정 방법 별 가중치로 설정한다.
다시 말해, 실측 위치와 추정 위치의 차가 기 설정된 오차값인
Figure 112016099179826-pat00036
이내인지를 판단하여(S205), 상기 오차값 이내가 아니면, S203단계로 돌아가, 측정 방법 별 가중치를 기계 학습 방법을 계속하여 산출하고, 상기 오차값 이내로 들어오면 기준위치 측정 방법 별로 산출된 가중치를 저장한다(S207).
한편, 상기 [수학식 4]의 기울기 하강 알고리즘을 수행하기 위해서는 목적함수
Figure 112016099179826-pat00037
의 도함수인
Figure 112016099179826-pat00038
을 계산해야 할 필요성이 있는데,
Figure 112016099179826-pat00039
은 다음과 같을 수 있다.
Figure 112016099179826-pat00040
이때, 상기 [수학식 5]에 포함된
Figure 112016099179826-pat00041
와
Figure 112016099179826-pat00042
는 아래의 [수학식 6]과 같다.
Figure 112016099179826-pat00043
한편, 학습모듈(353)은 기준위치 측정 방법 별 가중치를 산출하는 경우, 기준위치 측정 방법뿐만 아니라, 기준위치의 지리적 특성을 더 고려하여, 가중치를 설정할 수도 있다.
즉, 기준위치 측정 방법 및 지리적 특성을 더 고려하여, 가중치를 설정함으로써, 지리적 특성 때문에 발생하는 측위 오차를 줄여, 측위의 정확성을 높일 수 있다.
이러한, 기준 위치 측정 방법 및 지리적 특성을 고려하여 설정한 가중치는 저장모듈(330)에 저장되는데, 상기 저장모듈(330)에 저장되는 가중치의 DB 형태는 다음의 [표1]과 같을 수 있다.
Downtown Residential Rural
Manual 53.98 120.83 127.80
In building 12.67 17.78 17.76
GPS 39.68 11.35 9.85
WiFi 39.57 40.19 40.22
이상에서 설명한 바와 같이, 본 명세서는 다수의 특정한 구현물의 세부사항들을 포함하지만, 이들은 어떠한 발명이나 청구 가능한 것의 범위에 대해서도 제한적인 것으로서 이해되어서는 안되며, 오히려 특정한 발명의 특정한 실시형태에 특유할 수 있는 특징들에 대한 설명으로서 이해되어야 한다.
또한, 특정한 순서로 도면에서 동작들을 묘사하고 있지만, 이는 바람직한 결과를 얻기 위하여 도시된 그 특정한 순서나 순차적인 순서대로 그러한 동작들을 수행하여야 한다거나 모든 도시된 동작들이 수행되어야 하는 것으로 이해되어서는 안 된다. 특정한 경우, 멀티태스킹과 병렬 프로세싱이 유리할 수 있다. 또한, 상술한 실시형태의 다양한 시스템 컴포넌트의 분리는 그러한 분리를 모든 실시형태에서 요구하는 것으로 이해되어서는 안되며, 설명한 프로그램 컴포넌트와 시스템들은 일반적으로 단일의 소프트웨어 제품으로 함께 통합되거나 다중 소프트웨어 제품에 패키징될 수 있다는 점을 이해하여야 한다.
본 기술한 설명은 본 발명의 최상의 모드를 제시하고 있으며, 본 발명을 설명하기 위하여, 그리고 통상의 기술자가 본 발명을 제작 및 이용할 수 있도록 하기 위한 예를 제공하고 있다. 이렇게 작성된 명세서는 그 제시된 구체적인 용어에 본 발명을 제한하는 것이 아니다. 따라서, 상술한 예를 참조하여 본 발명을 상세하게 설명하였지만, 통상의 기술자라면 본 발명의 범위를 벗어나지 않으면서도 본 예들에 대한 개조, 변경 및 변형을 가할 수 있다.
따라서 본 발명의 범위는 설명된 실시 예에 의하여 정할 것이 아니고 특허청구범위에 의해 정하여져야 한다.
본 발명은 기준위치 측정 방법의 신뢰도에 따른 핑거프린트 측위 방법 및 이를 위한 장치에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 복수의 기준 위치에서 측위 데이터베이스(DB; Database)를 구축하는 경우, 상기 복수의 기준 위치 각각에서 기준위치를 측정하는 방법에 따라 가중치를 다르게 설정하고, 단말장치가 측위 요청 시 상기 다르게 설정된 가중치를 적용하여, 보다 정확한 위치 측정을 가능하게 하는 핑거프린트 측위 방법 및 이를 위한 장치에 관한 것이다.
본 발명에 따르면, 기계 학습 방법을 통해 기준위치의 측정 방법 별 가중치를 설정하고, 상기 설정된 가중치를 적용하여 단말장치의 위치를 측정함으로써, 기준위치 측정 방법에 따른 측위의 오차를 줄여, 위치 측정의 정확도를 높일 수 있다.
따라서 본 발명은 상기의 핑거프린트 측위 방법을 통해 핑거프린트 산업 발전에 이바지 할 수 있으며, 시판 또는 영업의 가능성이 충분할 뿐만 아니라 현실적으로 명백하게 실시할 수 있는 정도이므로 산업상 이용가능성이 있다.
100: 통신망 200: 단말장치 300: 측위서버
310: 측위서버의 통신모듈 330: 측위서버의 저장모듈
331: 측위서버의 측위 DB 350: 측위서버의 제어모듈
351: 측위서버의 측위 모듈 353: 측위서버의 학습모듈

Claims (10)

  1. 측위서버가 복수의 기준 위치에 대해서 제1 무선전파환경 정보를 수집해서 측위 DB를 구축하는 단계;
    상기 측위서버가 상기 기준 위치의 측위 방법에 대한 신뢰도를 고려하여 기준 위치의 측정 방법 별로 가중치를 설정하는 단계;
    상기 측위서버가 측위 대상 단말 장치로부터 상기 측위 대상 단말 장치 주변의 무선 전파환경 정보를 나타내는 제2 무선전파환경 정보를 수신하는 단계;
    상기 측위서버가 상기 가중치를 적용하여 복수의 기준 위치 별로 설정된 제1 무선전파환경 정보 및 제2 무선전파환경 정보와의 측위 유사도를 산출하는 단계; 및
    상기 측위서버가 상기 산출된 측위 유사도를 기반으로 상기 측위 대상 단말장치의 위치를 추정하는 단계;
    를 포함하는 기준위치 측위의 신뢰도에 따른 핑거프린트 측위 방법.
  2. 제1항에 있어서, 상기 가중치를 설정하는 단계는
    상기 기준 위치의 측정 방법 또는 지리적 특성 정보 또는 이들의 조합 별로 상기 가중치를 다르게 설정하는 것을 특징으로 하는 기준위치 측위의 신뢰도에 따른 핑거프린트 측위 방법.
  3. 제1항에 있어서, 상기 가중치를 설정하는 단계는
    복수의 기준 위치 및 상기 복수의 기준 위치에서 수집된 무선전파환경정보 및 상기 무선 전파환경정보를 기반으로 추정된 추정 위치를 포함하는 학습 데이터를 수집하는 단계; 및
    상기 수집된 학습데이터를 기반으로, 기준 위치와 추정 위치 간의 오차가 최소화되도록 기계 학습을 수행하여 상기 기준 위치의 측정 방법 별 가중치를 산출하는 단계;
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 기준위치 측위의 신뢰도에 따른 핑거프린트 측위 방법.
  4. 제3항에 있어서, 상기 기준 위치의 측정 방법 별 가중치를 산출하는 단계는
    Figure 112020503380139-pat00044

    의 수식을 통해 상기 가중치를 산출하고,
    Figure 112020503380139-pat00060
    는 상기 가중치,
    Figure 112020503380139-pat00046
    은 기준 위치,
    Figure 112020503380139-pat00047
    는 측정 위치를 의미하는 것을 특징으로 하는 기준위치 측위의 신뢰도에 따른 핑거프린트 측위 방법.
  5. 제3항에 있어서, 상기 기준위치의 측정 방법 별 가중치를 산출하는 단계는
    기울기 하강 알고리즘(Gradient Descent Algorithm)을 통해 상기 가중치를 산출하는 것을 특징으로 하는 기준위치 측위의 신뢰도에 따른 핑거프린트 측위 방법.
  6. 제1항에 있어서, 상기 측위 유사도를 산출하는 단계는
    Figure 112020060427858-pat00048

    의 수식을 통해 측위 유사도를 추정하며,
    Figure 112020060427858-pat00049
    는 상기 가중치,
    Figure 112020060427858-pat00050
    는 상기 기준 위치,
    Figure 112020060427858-pat00051
    는 상기 측위 유사도,
    Figure 112020060427858-pat00052
    는 상기 기준 위치에서 사용되는 무선전파발생 장치의 비율,
    Figure 112020060427858-pat00053
    는 기준 위치에서 특정 무선전파발생장치에 대해 상기 단말장치에서 스캔한 신호세기 값과 기 저장된 신호세기 값의 차이 값,
    Figure 112020060427858-pat00054
    는 상기 단말장치에서 스캔한 특정 무선전파발생장치의 신호세기 값,
    Figure 112020060427858-pat00061
    는 각각의 모든 기준 위치에서 계산된 측위 유사도를 합한 값을 의미하는 것을 특징으로 하는 기준위치 측위의 신뢰도에 따른 핑거프린트 측위 방법.
  7. 제1항 내지 제6항 중 어느 하나의 항에 기재된 방법을 실행시키는 프로그램이 기록된 컴퓨터 판독 가능한 기록매체.
  8. 제1항 내지 제6항 중 어느 하나의 항에 기재된 방법을 실행시키도록 구현되어 컴퓨터 판독 가능한 기록매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.
  9. 단말장치와 데이터를 송수신하기 위한 통신모듈;
    위치 별 무선전파환경 정보 및 기준위치 측정 방법 별 가중치를 저장하는 저장모듈; 및
    복수의 기준 위치에 대해서 제1 무선전파환경 정보를 수집하여 측위 DB를 구축하고, 상기 기준 위치의 측정 방법에 대한 신뢰도를 고려하여 기준 위치의 측정 방법 별로 가중치를 설정하며, 상기 통신 모듈을 통해 측위 대상 단말장치로부터 상기 측위 대상 단말 장치 주변의 무선 전파환경 정보를 나타내는 제2 무선전파환경 정보를 수신하면, 상기 가중치를 적용하여 복수의 기준 위치 별로 설정된 제1 무선전파환경 정보 및 상기 제2 무선전파환경 정보와의 측위 유사도를 산출하고, 상기 산출된 측위 유사도를 기반으로 상기 측위 대상 단말장치의 위치를 추정하는 제어모듈;
    을 포함하는 측위 서버.
  10. 제9항에 있어서, 상기 제어모듈은
    복수의 기준 위치 및 상기 복수의 기준 위치에서 수집된 무선전파환경 정보 및 상기 무선 전파환경정보를 기반으로 추정된 추정 위치를 포함하는 학습데이터를 수집하여, 상기 수집된 학습데이터를 기반으로, 기준 위치와 추정 위치 간의 오차가 최소화되도록 기계 학습을 수행하여 상기 기준 위치의 측정 방법 별 가중치를 산출하는 것을 특징으로 하는 측위 서버.
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