KR102204038B1 - 로그 데이터를 이용한 ａｐ 위치 추정 방법 및 장치 - Google Patents

Abstract

로그 데이터를 이용한 위치 추정 방법 및 장치를 개시한다.
AP 위치 추정 오차를 최소화하기 위하여 높은 RSSI를 갖는 로그 데이터가 수집된 위치 간의 위치 밀집도를 가중치로 반영하여 AP 위치 추정시 정확도를 향상시키는 로그 데이터를 이용한 AP 위치 추정 방법 및 장치를 제공한다.

Description

로그 데이터를 이용한 ＡＰ 위치 추정 방법 및 장치{Method And Apparatus for Estimating ＡＰ Location by Using Log Data}

본 실시예는 로그 데이터를 이용한 AP 위치 추정 방법 및 장치에 관한 것이다.

이하에 기술되는 내용은 단순히 본 실시예와 관련되는 배경 정보만을 제공할 뿐 종래기술을 구성하는 것이 아니다.

종래의 무선랜 기반의 측위 방식에서 AP(Access Point)에 대한 무선랜 전파 환경 정보를 이용하여 AP 위치를 추정하는 기술은 수집된 AP의 RSSI(Received Signal Strength Indicator) 중 가장 높은 RSSI를 기반의 가중치만을 적용하여 AP의 위치를 추정하였다. 하지만, 종래의 AP 위치 추정 기술은 추정된 AP 위치와 실제 AP의 설치 위치 간의 오차가 다소 크게 발생한다.

종래의 AP 위치 추정 기술은 수집된 로그 데이터의 분석 결과, 단순히 높은 RSSI를 갖는 로그 데이터가 수집된 위치를 기반으로 AP의 위치를 추정하였다. 하지만, 높은 RSSI를 갖는 로그 데이터가 수집된 위치와 실제 AP의 설치 위치와의 거리차가 큰 경우에 AP의 위치 추정 시 큰 오차가 발생하게 된다.

AP 위치 추정 시 오차 발생은 결과적으로 AP의 추정 위치를 기반으로 단말기의 위치를 산출하는 경우, 측위 정밀도의 저하에 직접적인 영향을 미친다. 또한, 종래의 AP 위치 추정 기술은 추정된 AP의 위치가 어느 정도로 신뢰할 수 있는 정보인지에 대한 지표가 없다. 따라서, 종래의 AP 위치 추정 기술로는 AP 위치가 부정확하게 추정된 경우에도 단말기 위치 측위 시 후보로 포함될 수 있어 단말기 위치 측위 시 정밀도 저하가 발생할 수 있는 문제가 있다.

본 실시예는 AP 위치 추정 오차를 최소화하기 위하여 높은 RSSI를 갖는 로그 데이터가 수집된 위치 간의 위치 밀집도를 가중치로 반영하여 AP 위치 추정시 정확도를 향상시키는 로그 데이터를 이용한 AP 위치 추정 방법 및 장치를 제공하는 데 목적이 있다.

본 실시예의 일 측면에 의하면, 위치 추정 장치가 AP의 위치를 추정하는 방법에 있어서, 데이터베이스로부터 추정 대상 AP 식별 정보가 포함된 셀들을 추출하여 후보 셀(Candidate Cell)로 선정하는 후보 선정 과정; 상기 후보 셀에 포함된 추정 대상 AP 식별 정보에 대한 위경도 좌표값들로부터 위경도 평균값을 산출하는 위치 평균 과정; 상기 위경도 평균값과 상기 후보 셀에 포함된 AP 식별 정보에 대한 위경도 좌표값 각각에 근거하여 밀집도 가중치를 결정하는 가중치 결정 과정; 및 상기 밀집도 가중치를 이용하여 상기 AP 식별 정보에 대한 위치 정보를 추정한 위치 추정 정보를 생성하는 위치 추정 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 AP 위치 추정 방법을 제공한다.

본 실시에의 다른 측면에 의하면, 하드웨어와 결합되어 데이터베이스로부터 추정 대상 AP 식별 정보가 포함된 셀들을 추출하여 후보 셀로 선정하는 후보 선정 과정; 상기 후보 셀에 포함된 추정 대상 AP 식별 정보에 대한 위경도 좌표값들로부터 위경도 평균값을 산출하는 위치 평균 과정; 상기 위경도 평균값과 상기 후보 셀에 포함된 AP 식별 정보에 대한 위경도 좌표값 각각에 근거하여 밀집도 가중치를 결정하는 가중치 결정 과정; 및 상기 밀집도 가중치를 이용하여 상기 AP 식별 정보에 대한 위치 정보를 추정한 위치 추정 정보를 생성하는 위치 추정 과정을 실행시키기 위하여 기록매체에 저장된 컴퓨터프로그램을 제공한다.

본 실시에의 다른 측면에 의하면, 컴퓨터에, 데이터베이스로부터 추정 대상 AP 식별 정보가 포함된 셀들을 추출하여 후보 셀로 선정하는 후보 선정 과정; 상기 후보 셀에 포함된 추정 대상 AP 식별 정보에 대한 위경도 좌표값들로부터 위경도 평균값을 산출하는 위치 평균 과정; 상기 위경도 평균값과 상기 후보 셀에 포함된 AP 식별 정보에 대한 위경도 좌표값 각각에 근거하여 밀집도 가중치를 결정하는 가중치 결정 과정; 및 상기 밀집도 가중치를 이용하여 상기 AP 식별 정보에 대한 위치 정보를 추정한 위치 추정 정보를 생성하는 위치 추정 과정을 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 제공한다.

본 실시에의 다른 측면에 의하면, 데이터베이스로부터 추정 대상 AP 식별 정보가 포함된 셀들을 추출하여 후보 셀로 선정하는 후보 선정부; 상기 후보 셀에 포함된 추정 대상 AP 식별 정보에 대한 위경도 좌표값들로부터 위경도 평균값을 산출하는 위치 평균부; 상기 위경도 평균값과 상기 후보 셀에 포함된 AP 식별 정보에 대한 위경도 좌표값 각각에 근거하여 밀집도 가중치를 결정하는 가중치 결정부; 및 상기 밀집도 가중치를 이용하여 상기 AP 식별 정보에 대한 위치 정보를 추정한 위치 추정 정보를 생성하는 위치 추정부를 포함하는 것을 특징으로 하는 위치 추정 장치를 제공한다.

이상에서 설명한 바와 같이 본 실시예에 의하면, AP 위치 추정 오차를 최소화하기 위하여 높은 RSSI를 갖는 로그 데이터가 수집된 위치 간의 위치 밀집도를 가중치로 반영하여 AP 위치 추정시 정확도를 향상시키는 효과가 있다. 본 실시예에 의하면, 종래의 AP 추정 위치값에 대한 신뢰도를 산정하여 측위 시 신뢰도가 높은 AP를 인지하고 산출 시 활용하여 측위 정밀도를 향상 시킬 수 있는 효과가 있다. 본 실시예에 의하면, 단말기 위치를 측위하기 위한 측위용 데이터베이스에서 보다 신뢰도 있는 AP 식별 정보를 선택하여 측위에 이용할 수 있으므로, 위치 기반 서비스의 품질이 향상되는 효과가 있다.

본 실시예에 의하면, AP 위치 측위 시 산출되는 신뢰도값을 이용하여 측위 시 수집된 주변 AP에 대한 무선랜 전파 환경 정보와 측위용 데이터베이스의 AP 식별 정보에 매칭하여 저장된 무선랜 전파 환경 정보를 비교하여 동일한 SSID(Service Set Identifier)를 가진 AP 식별 정보가 측위를 위하여 사용되도록 한다. 종래의 AP 측위 기술의 경우 수집된 AP에 대한 무선랜 전파 환경 정보 중 RSSI의 강도가 가장 높은 것만을 기준으로 위치를 산출하는 것이 일반적이나, 부정확하게 산출된 측위용 데이터베이스 AP 위치 정보가 선택되어 산출되는 경우 정밀도 오차범위가 증가하게 된다. 본 실시예에 의하면, 추정된 AP 위치 정보에 대한 신뢰도값은 AP의 위치 정보와 함께 측위용 데이터베이스에 매칭 저장되어, 측위 시 참조되게 되므로, 측위용 데이터베이스에 포함된 AP 정보 중 측위에 우선적으로 반영되어야 하는 AP 정보를 선별 가능하도록 하여 위치 산출 시 정밀도가 향상되도록 하는 효과가 있다.

본 실시예에 의하면, 추정된 AP 위치에 대한 신뢰도값을 이용하여 삼각 측위, 가중평균을 사용한 측위 등에 활용 될 수 있으며, 수집 장비에서 수집된 RSSI 정보 등 수집 시점의 판단기준과 신뢰도를 결합하여 측위 시 사용될 AP를 선택하는 기술에 적용할 수 있는 효과가 있다.

도 1은 본 실시예에 따른 AP 위치 추정 시스템을 개략적으로 나타낸 블럭 구성도이다.
도 2는 본 실시예에 따른 위치 추정 장치를 개략적으로 나타낸 블럭 구성도이다.
도 3은 본 실시예에 따른 격자 셀 데이터베이스에 대한 예시도이다.
도 4는 본 실시예에 따른 로그 데이터를 이용한 AP 위치 추정 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 5a, 5b는 본 실시예에 따른 밀집도 가중치, 신뢰도값을 설명하기 위한 예시도이다.

이하, 본 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.

‘로그 데이터’(Log Data)는 위치 추정 장치(130)에서 측위 요청 신호 수신하는 경우 단말기(110)로부터 수신된 ‘무선랜 전파 환경 정보’에 포함된 모든 AP(Access Point) 식별 정보의 조합을 의미한다.

‘무선랜 전파 환경 정보’는 무선랜 신호를 중계하는 AP를 식별할 수 있는 정보를 포함한 정보로서, 바람직하게는 무선랜 신호를 중계하는 AP의 ‘맥 어드레스’, ‘SSDI’, ‘RSSI’ 등을 포함한다. 맥 어드레스(MAC Address)는 해당 AP를 식별할 수 있는 유니크(Unique)한 정보로서 BSSID(Basic Service Set IDentifier)를 의미한다. 맥 어드레스는 총 48 비트(Bit)가 할당될 수 있으며, 48 비트 중 24 비트는 제조사에서 할당한 정보가 입력된다. SSID(Service Set Identifier)도 해당 AP를 식별할 수 있는 정보로서, 유저가 설정한 값을 나타낸다. RSSI(Received Signal Strength Indicator)는 주변 노드가 전달한 데이터의 전파 세기를 측정한 값을 의미한다.

도 1은 본 실시예에 따른 AP 위치 추정 시스템을 개략적으로 나타낸 블럭 구성도이다.

본 실시예에 따른 AP 위치 추정 시스템은 단말기(110), AP(Access Point)(120), 위치 추정 장치(130) 및 데이터베이스(140)를 포함한다. AP 위치 추정 시스템에 포함된 구성요소는 반드시 이에 한정되는 것은 아니다.

단말기(110)는 네트워크를 경유하여 각종 데이터를 송수신할 수 있는 전자 기기를 의미한다. 단말기(110)는 구비된 무선통신 모듈을 이용하여 네트워크와 연동하며 무선 통신으로 음성 통화 또는 데이터 통신을 수행한다. 단말기(110)는 태블릿 PC(Tablet PC), 랩톱(Laptop), 개인용 컴퓨터(PC: Personal Computer), 스마트폰(Smart Phone), 개인휴대용 정보단말기(PDA: Personal Digital Assistant) 및 이동통신 단말기(Mobile Communication Terminal) 등 중 어느 하나일 수 있다.

단말기(110)는 구비된 무선랜(WLAN) 모듈을 이용하여 주변에 위치하는 AP(120)를 인식(스캔)한다. 단말기(110)는 인식(스캔)된 AP(120)를 이용하여 인터넷망과 Wi-Fi로 연동하며 무선 통신으로 데이터 통신을 수행한다. 단말기(110)는 GPS 모듈을 구비한 경우, 하나 이상의 GPS(Global Positioning System) 인공위성으로부터 수신한 GPS 전파 신호로부터 항법 데이터(Navigation Data)를 추출하여 측위에 이용한다.

단말기(110)는 (ⅰ) 네트워크 또는 AP(120)와 통신을 수행하기 위한 통신 모뎀, (ⅱ) 각종 프로그램과 데이터를 저장하기 위한 메모리, (ⅲ) 프로그램을 실행하여 연산 및 제어하기 위한 마이크로프로세서 등을 구비한다. 적어도 일 실시예에 따르면, 메모리는 램(Random Access Memory: RAM), 롬(Read Only Memory: ROM), 플래시 메모리, 광 디스크, 자기 디스크, 솔리드 스테이트 디스크(Solid State Disk: SSD) 등의 컴퓨터로 판독 가능한 기록/저장매체일 수 있다. 적어도 일 실시예에 따르면, 마이크로프로세서는 명세서상에 기재된 동작과 기능을 하나 이상 선택적으로 수행하도록 프로그램될 수 있다. 적어도 일 실시예에 따르면, 마이크로프로세서는 전체 또는 부분적으로 특정한 구성의 주문형반도체(Application Specific Integrated Circuit: ASIC) 등의 하드웨어로써 구현될 수 있다.

단말기(110)는 사용자의 조작 또는 명령에 의해 메모리 상에 탑재된 위치 기반 애플리케이션을 구동한다. 단말기(110)는 위치 기반 애플리케이션을 이용하여 위치 기반 서비스를 제공받는다. 단말기(110)는 위치 기반 애플리케이션을 임베디드(Embedded) 형태로 탑재하거나, 사용자의 조작 또는 명령에 의해 OS(Operating System) 상에 위치 기반 애플리케이션을 인스톨(Install)한다.

측위 프로토콜은 위치 측위를 위한 애플리케이션 계층의 규격을 표준화하고 있는 프로토콜을 의미한다. 측위 프로토콜은 단말기(110)와 위치 추정 장치(130) 간에 GPS 신호 또는 무선랜 신호를 송수신이 가능하다면, 어떠한 측위 프로토콜이라도 이용 가능하다. 측위 프로토콜은 IS-801(Interim Standard-801), RRLP(Radio Resource Location Services Protocol), RRC(Radio Resource Control), SUPL(Secure User Plane Location), SUPL 2.0등이 이용될 수 있다. SUPL은 위치 측위와 관련한 데이터를 위치 추정 장치(130)와 단말기(110) 간에 데이터 전송 경로로 직접 주고 받도록 하여 기존 위치 측위 절차를 수행할 경우 필요했던 각 네트워크 노드들 간의 통신을 지양하는 방식의 프로토콜이다. 단말기(110)가 SUPL 2.0을 이용하는 경우 RTD(Round Trip Delay)를 측정할 수 있다. 단말기(110)는 무선랜 신호를 이용하여 통신할 때 무선랜 파라미터를 설정할 때 로케이션 ID(Location ID), 멀티플 로케이션 Ids(Multiple Location Ids)의 로케이션 ID를 설정하고, WLAN AP Info로 RTD Value, RTD Units, RTD Accuracy를 포함하는 RTD(Round Trip Delay)를 측정할 수 있다.

AP(120)는 데이터 통신을 연결하는 장치로서, 송신측 정보에서 수신측 주소를 읽고 가장 적절한 통신 통로를 지정한 후 다른 네트워크로 전송할 수 있는 장치를 의미한다. AP(120)는 데이터 패킷의 위치를 추출하며, 추출된 위치에 대한 최상의 통신 경로를 지정하며, 지정된 통신 경로를 따라 데이터 패킷을 다음 장치로 전달한다. AP(120)는 일반적인 네트워크 환경에서 복수의 회선을 공유할 수도 있다. AP(120)는 라우터(Router), 리피터(Repeater), 중계기 및 브릿지(Bridge)를 통칭하는 개념이다.

위치 추정 장치(130)는 단말기(110)로부터 측위 요청 신호 수신 시 무선랜 전파 환경 정보를 수신한다. 위치 추정 장치(130)는 무선랜 전파 환경 정보를 분석하여 무선랜 전파 환경 정보에 포함된 AP 식별 정보를 파악한다. 위치 추정 장치(130)는 데이터베이스(140)에 기 저장된 AP 위치 정보를 기반으로 단말기 위치 정보를 산출하고, 단말기 위치 정보를 포함하는 측위 응답 신호를 단말기(110)로 전송한다.

본 실시예에 따른 위치 추정 장치(130)는 위치 추정 알고리즘을 이용하여 격자 단위의 정보 저장 방식과 위치 결정 시 가중 평균 연산을 기반으로 동작한다. 위치 추정 장치(130)는 RSSI 기반의 가중치 산정 이외에, 수집된 AP 식별 정보 중 상위 RSSI를 가진 셀들의 위치와 상위 RSSI를 가진 셀들에 대한 밀집도를 고려한 밀집도 가중치를 산정하여 가중 평균을 적용하여 단말기 위치 산출 시 반영한다.

위치 추정 장치(130)는 단말기(110)로부터 무선랜 측위에 대한 로그 데이터를 수집한다. 위치 추정 장치(130)는 데이터베이스(140)로부터 로그 데이터에 포함된 AP 식별 정보 중 추정 대상 AP 식별 정보(임의의 어느 하나의 AP 식별 정보)를 포함하고 있는 계측 셀(Measured Cell)들을 추출한다. 위치 추정 장치(130)는 계측 셀들에서 기 설정된 개수 만큼의 셀을 일차적으로 후보 셀(Candidate Cell)로 선정한다. 위치 추정 장치(130)는 후보 셀들에 포함된 추정 대상 AP 식별 정보에 대한 위경도 좌표값들의 평균값인 위경도 평균값을 산출한다. 위치 추정 장치(130)는 위경도 평균값과 후보 셀들에 포함된 추정 대상 AP 식별 정보에 대한 위경도 좌표값 각각에 근거하여 밀집도 가중치를 결정한다. 위치 추정 장치(130)는 밀집도 가중치의 가중 평균으로 추정 대상 AP 식별 정보에 대한 위치 정보를 추정한 위치 추정 정보를 생성한다.

데이터베이스(140)는 위치 추정 장치(130)와 별도의 장치로 구현된 것으로 기재하고 있으나, 반드시 이에 한정되는 것은 아니며 위치 추정 장치(130) 내에 포함하는 형태로 구현될 수 있다. 데이터베이스(140)는 각각의 셀 ID 를 갖는 격자 셀로 구분된다. 데이터베이스(140)는 각각의 격자 셀에 무선랜 전파 환경 정보의 파라미터를 매칭하여 저장한다. 무선랜 전파 환경 정보는 해당 AP에 대한 맥 어드레스(MAC Address), 맥 어드레스 별 수신 신호세기 정보(RSSI), SSID(Service Set Identifier), AP 채널(Channel) 정보 및 AP 주파수(Frequency) 정보 중 적어도 하나 이상의 정보를 포함한다.

데이터베이스(140)는 매번 측위된 측위 결과인 측위 결과 데이터를 기본 데이터로서 셀 ID별로 구분된 격자 셀을 저장하고 있으며, 각각의 격자 셀에 무선랜 전파 환경 정보의 파라미터를 매칭하여 저장한다. 데이터베이스(140)는 위치 측정 서비스 대상 지역을 정해진 크기의 격자 단위로 분할하고 각 격자를 격자 셀로 정의하여 정의된 격자 셀 별로 측위 결과와 무선랜 전파 환경 정보를 저장한 DB로 구축된다. 무선랜 전파 환경 정보는 와이파이(Wi-Fi) 신호, 와이맥스(WiMax) 신호, DTIM(Delevery Traffic Indication Message) 및 핫스팟(Hot Spot) 신호 중 적어도 하나 이상을 포함한 신호이다.

격자 셀은 특정 지역을 기 설정된 사이즈로 구분한 셀이며, 특정 지역에 위치하는 무선국에 대한 섹터 번호 및 PSC(Primary Scrambling Code)를 근거로 한 셀 ID를 포함한다. 격자 셀은 NxM의 사이즈로 설정될 수 있다. 예컨대, 격자 셀이 100x100, 50x50, 30x30, 25x25, 20x20, 10x10, 5x5 및 1x1 등의 정사각형 형태로 설정될 수 있으나 반드시 이에 한정되는 것은 아니며, 향후 최적화 작업을 수행한 후 각 환경에 적합한 다양한 형태로 설정될 수 있다.

데이터베이스(140)가 저장하는 격자 셀 측위 방식의 데이터에 대해 구체적으로 설명하자면, 데이터베이스(140)는 매번 측위된 측위 결과인 측위 결과 데이터를 기본 데이터로서 셀 ID별로 구분된 격자 셀과 함께, 기본 데이터를 대표할 수 있는 기준 데이터도 저장한다. 여기서, 기준 데이터는 격자 셀 측위 시 패턴 정합성 고려시 비교되는 데이터로서 측위 정확도에 큰 영향을 끼치며, 데이터베이스를 갱신할 때 갱신되는 데이터이다.

일반적으로 데이터베이스 갱신을 위해, 새롭게 측정된 측위 결과 데이터를 기 저장된 많은 양의 기본 데이터와 함께 산술 평균하여 기준 데이터를 갱신한다. 데이터 갱신 방식으로 인해, 새롭게 측정된 측위 결과 데이터가 갱신된 기준 데이터에 반영되는 정도가 미미할 수 있다. 데이터베이스에 기 저장되어 있던 기본 데이터의 수가 매우 많을 경우에는, 데이터베이스를 갱신하더라도 새롭게 측정된 측위 결과 데이터는 기준 데이터의 갱신에 거의 영향을 끼치지 않는다. 전술한 측위 방식이 보다 정확한 측위 결과를 제공하기 위해서는 데이터베이스가 항상 최신의 데이터(예컨대, 맥 어드레스, SSID, 신호세기 등)로 유지되도록 데이터베이스를 갱신해야 한다. 일반적인 측위 방식에서의 전술한 데이터베이스 갱신 방식에 대한 특징으로 인해 일반적인 데이터베이스 갱신 방식은 무선환경, 측위 시스템 상태 등과 같은 측위 환경의 변화를 충분히 반영하지 못할 수 있다. 예컨대, 측위 서비스가 이루어지는 측위 시스템 또는 무선환경이 지속적으로 빈번하게 변화되는 상황이라면, 과거에 데이터베이스에 기 저장된 기준 데이터보다는 현재 측정된 측위 결과 데이터가 더욱 정확한 측위 결과를 제공할 수 있다. 이런 경우에는 데이터베이스에 기 저장된 기준 데이터를 갱신할 때 현재 측정된 측위 결과 데이터를 더욱 높은 수준으로 반영함으로써 데이터베이스에 저장되는 기준 데이터가 현재의 측위 환경의 변화되는 상황을 적응적으로 따라갈 수 있게 해주어야 한다.

도 2는 본 실시예에 따른 위치 추정 장치를 개략적으로 나타낸 블럭 구성도이다.

본 실시예에 따른 위치 추정 장치(130)는 데이터 수집부(210), 후보 선정부(220), 위치 평균부(230), 가중치 결정부(240), 위치 추정부(250) 및 신뢰도 평가부(260)를 포함한다. 위치 추정 장치(130)에 포함된 구성요소는 반드시 이에 한정되는 것은 아니다.

위치 추정 장치(130)에 포함된 각 구성요소는 장치 내부의 소프트웨어적인 모듈 또는 하드웨어적인 모듈을 연결하는 통신 경로에 연결되어 상호 간에 유기적으로 동작할 수 있다. 이러한 구성요소는 하나 이상의 통신 버스 또는 신호선을 이용하여 통신한다.

도 2에 도시된 위치 추정 장치(130)의 각 구성요소는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 소프트웨어적인 모듈, 하드웨어적인 모듈 또는 소프트웨어와 하드웨어의 결합으로 구현될 수 있다.

데이터 수집부(210)는 단말기(110)로부터 무선랜 측위에 대한 로그 데이터를 수집한다. 후보 선정부(220)는 데이터베이스(140)로부터 로그 데이터에 포함된 AP 식별 정보 중 추정 대상 AP 식별 정보를 포함하고 있는 계측 셀들을 추출한다. 후보 선정부(220)는 로그 데이터에 포함된 모든 AP 식별 정보 중 추정 대상 AP 식별 정보 이외의 나머지 AP 식별 정보 각각에 대해 동일한 동작을 수행한다. 다시 말해, 후보 선정부(220)는 로그 데이터에 포함된 모든 AP 식별 정보 각각을 포함하고 있는 계측 셀들을 추출한다. 후보 선정부(220)는 계측 셀들에서 기 설정된 개수 만큼의 셀을 일차적으로 후보 셀로 선정한다. 후보 선정부(220)의 구체적인 동작에 대해 설명자면, 후보 선정부(220)는 계측 셀들에 포함된 RSSI를 기준으로 내림차순으로 정렬한 정렬 정보를 생성한다. 후보 선정부(220)는 계측 셀의 개수와 RSSI 강도에 근거하여 기 설정된 개수(후보 셀의 개수)를 결정한다. 후보 선정부(220)는 정렬 정보 중 결정된 개수만큼의 셀을 후보 셀로 선정한다.

위치 평균부(230)는 후보 셀들에 포함된 추정 대상 AP 식별 정보에 대한 위경도 좌표값들의 평균값인 위경도 평균값을 산출한다. 위치 평균부(230)는 후보 셀 중 기 설정된 임계치를 초과하는 RSSI를 갖는 셀을 이차적으로 상위 셀로 선정한다. 위치 평균부(230)는 상위 셀들에 포함된 추정 대상 AP 식별 정보에 대한 위경도 좌표값의 평균값인 위경도 평균값을 산출한다. 위치 평균부(230)는 상위 셀을 선정할 때, 후보 셀의 개수와 RSSI의 강도에 근거하여 상위 셀의 개수를 선정한다. 위치 평균부(230)는 상위 셀의 개수가 두 개 이하인 경우, 가중치 결정부(240)로 하여금 밀집도 가중치를 미결정하도록 한다.

가중치 결정부(240)는 위경도 평균값과 후보 셀들에 포함된 추정 대상 AP 식별 정보에 대한 위경도 좌표값 각각에 근거하여 밀집도 가중치를 결정한다. 가중치 결정부(240)는 위경도 평균값과 후보 셀에 포함된 추정 대상 AP 식별 정보에 대한 위경도 좌표값 각각의 인접성을 비교하여 밀집도 가중치를 결정한다. 가중치 결정부(240)는 상위 셀들마다 위경도 평균값에서 후보 셀에 포함된 추정 대상 AP 식별 정보에 대한 위경도 좌표값 각각을 차감하여 위경도 기준거리 편차값을 산출한다. 가중치 결정부(240)는 위경도 기준거리 편차값이 기 설정된 밀집도 판단거리 경계값 이내인 셀의 RSSI를 기준으로 밀집도 가중치를 결정한다. 기 설정된 밀집도 판단거리 경계값은 단말기(110)로부터 수집된 무선랜 신호의 특성, 지역 특성, 설치 특성에 따라 최적화 된 값이다.

위치 추정부(250)는 밀집도 가중치의 가중 평균으로 추정 대상 AP 식별 정보에 대한 위치 정보를 추정한 위치 추정 정보를 생성한다. 위치 추정부(250)는 위치 추정 정보를 데이터베이스에 반영한다. 위치 추정부(250)는 단말기(110)로부터 측위 요청 신호 수신 시 위치 추정 정보를 이용하여 단말기의 현재 위치 정보를 산출한다.

신뢰도 평가부(260)는 밀집도 가중치를 계측 셀의 개수로 나눈값을 신뢰도값으로 연산한다. 신뢰도 평가부(260)는 신뢰도값이 높은 경우 높은 강도를 갖는 RSSI가 측정된 셀이 밀집해 있으며 추정 대상 AP 식별 정보를 포함하는 셀의 개수가 적어 좁은 지역에서 측정된 것으로 판단한다. 신뢰도 평가부(260)는 신뢰도값이 낮은 경우 높은 강도를 갖는 RSSI가 측정된 셀의 밀집도가 낮으며 추정 대상 AP 식별 정보를 포함하는 셀의 개수가 많아 넓은 지역에서 측정된 것으로 판단한다.

도 3은 본 실시예에 따른 격자 셀 데이터베이스에 대한 예시도이다.

도 3에 도시된 데이터베이스(140)는 위치 기반 서비스의 대상 지역(인도어(Indoor) 또는 아웃도어(Outdoor))을 기 설정된 크기의 격자 셀 단위로 분할(셀 ID로 구분)한다. 데이터베이스(140)는 분할된 각 격자 셀 별로 수집한 무선랜 전파 환경 정보를 매칭 저장한다. 도 3에 도시된 격자 셀은 특정 지역을 기 설정된 사이즈로 구분한 셀이다. 격자 셀은 NxM의 사이즈로 설정될 수 있다. 예컨대, 격자 셀이 100x100, 50x50, 30x30, 25x25, 20x20, 10x10, 5x5 및 1x1 등의 정사각형 형태로 설정될 수 있으나 반드시 이에 한정되는 것은 아니며, 향후 최적화 작업을 수행한 후 각 환경에 적합한 형태로 설정될 수 있다.

데이터베이스(140)는 각각의 셀 ID 를 갖는 격자 셀로 구분된다. 데이터베이스(140)는 각각의 격자 셀에 무선랜 전파 환경 정보의 파라미터를 매칭하여 저장한다. 무선랜 전파 환경 정보는 해당 AP에 대한 맥 어드레스, 맥 어드레스 별 수신 신호세기 정보, SSID, AP 채널 정보 및 AP 주파수 정보 중 적어도 하나 이상의 정보를 포함한다.

데이터베이스(140)는 도 3에 도시된 바와 같이, 구분된 격자 셀 별에 무선랜 신호를 송수신하는 AP에 대한 식별 정보, 맥 어드레스 정보, 수신 신호세기 정보, 주파수 정보, AP에 대한 위치 추정 정보를 매칭하여 저장한다. 물론, 데이터베이스(140)는 외부 장치를 이용하여 AP가 설치된 위치에 대한 정확한 위치 정보인 위도 정보, 경도 정보 및 고도 정보 중 적어도 하나 이상의 정보를 획득하는 경우, AP가 설치된 위치에 대한 정확한 위치 정보로 AP에 대한 위치 추정 정보를 업데이트할 수 있다. 데이터베이스(140)는 데이터베이스 관리 프로그램(DBMS)을 이용하여 컴퓨터 시스템의 저장공간(하드디스크 또는 메모리)에 구현된 일반적인 데이터구조를 의미한다. 다시 말해, 데이터베이스(140)는 데이터의 검색(추출), 삭제, 편집, 추가 등을 자유롭게 행할 수 있는 데이터 저장형태를 의미한다.

데이터베이스(140)는 오라클, 인포믹스, 사이베이스, DB2와 같은 관계형 데이터베이스 관리 시스템, 겜스톤, 오리, O2 등과 같은 객체 지향 데이터베이스 관리 시스템, 엑셀론, 타미론, 세카이주 등의 XML 전용 데이터베이스를 이용하여 구현될 수 있다.

도 4는 본 실시예에 따른 로그 데이터를 이용한 AP 위치 추정 방법을 설명하기 위한 순서도이다.

위치 추정 장치(130)는 단말기(110)로부터 무선랜 측위에 대한 로그 데이터를 수집한다(S410). 단계 S410에서 수집된 로그 데이터에 포함된 무선랜 전파 환경 정보는 도 3에 도시된 바와 같이 셀 ID별로 매칭하여 저장된다.

위치 추정 장치(130)는 데이터베이스(140)로부터 로그 데이터에 포함된 AP 식별 정보 중 추정 대상 AP 식별 정보를 포함하고 있는 계측 셀들을 추출한다. 도 5a에 도시된 바와 같이, 위치 추정 장치(130)는 로그 데이터에 포함된 AP 식별 정보 중 추정 대상 AP 식별 정보를 ‘OO:11:33:11:3e:33’으로 가정하는 경우, 위치 추정 장치(130)는 데이터베이스(140)로부터 ‘OO:11:33:11:3e:33’를 포함하는 있는 셀 ID ‘41’, ‘42’, ‘43’, ‘44’, ‘45’... 등을 ‘계측 셀’들로 추출한다.

위치 추정 장치(130)는 계측 셀들에 포함된 RSSI를 기준으로 내림차순으로 정렬한 정렬 정보를 생성한다. 도 5a에 도시된 바와 같이, 위치 추정 장치(130)는 ‘OO:11:33:11:3e:33’를 포함하는 있는 계측 셀인 ‘41’, ‘42’, ‘43’, ‘44’, ‘45’... 등에 포함된 RSSI들이 내림 차순인 ‘- 59’, ‘- 61’, ‘- 62’, ‘- 74’, ‘- 80’... 등이 되도록 정렬한다. 위치 추정 장치(130)는 계측 셀의 개수와 RSSI 강도에 근거하여 기 설정된 개수(후보 셀의 개수)를 결정한다.

위치 추정 장치(130)는 정렬 정보 중 결정된 개수만큼의 셀을 후보 셀로 선정한다. 도 5a에 도시된 바와 같이, 위치 추정 장치(130)는 ‘OO:11:33:11:3e:33’를 포함하는 있는 ‘계측 셀’인 ‘41’, ‘42’, ‘43’, ‘44’, ‘45’... 등에서 결정된 개수만큼의 셀을 ‘후보 셀’로 선정한다

위치 추정 장치(130)는 후보 셀 중 기 설정된 임계치를 초과하는 RSSI를 갖는 셀을 이차적으로 상위 셀로 선정한다(S420). 도 5a에 도시된 바와 같이, 위치 추정 장치(130)는 ‘후보 셀’ 인 셀 ID ‘41’, ‘42’, ‘43’, ‘44’, ‘45’... 등에서 기 설정된 임계치(예컨대, ‘- 85’)를 초과하는 RSSI를 갖는 셀을 ‘상위 셀’로 선정한다. 위치 추정 장치(130)는 상위 셀을 선정할 때, 후보 셀의 개수와 RSSI의 강도에 근거하여 상위 셀의 개수를 선정한다. 위치 추정 장치(130)는 상위 셀의 개수가 두 개 이하인 경우, 밀집도 가중치를 미결정한다.

단계 S420에서 위치 추정 장치(130)는 로그 데이터에 포함된 모든 AP 식별 정보 중 추정 대상 AP 식별 정보(OO:11:33:11:3e:33) 이외의 나머지 AP 식별 정보(‘OO:11:33:11:3e:44’, ‘OO:11:33:11:3e:55’... 등) 각각에 대해 동일한 동작을 수행한다. 다시 말해, 후보 선정부(220)는 로그 데이터에 포함된 모든 AP 식별 정보(‘OO:11:33:11:3e:33’, ‘OO:11:33:11:3e:44’, ‘OO:11:33:11:3e:55’... 등) 각각을 포함하고 있는 계측 셀들을 추출한다.

위치 추정 장치(130)는 후보 셀(상위 셀)들에 포함된 추정 대상 AP 식별 정보에 대한 위경도 좌표값들의 평균값인 위경도 평균값을 산출한다(S430). 도 5a에 도시된 바와 같이, 위치 추정 장치(130)는 후보 셀(상위 셀)의 셀 ID ‘41’, ‘42’, ‘43’, ‘44’, ‘45’에 포함된 위경도 좌표값인 ‘위경도1’, ‘위경도2’, ‘위경도3’, ‘위경도4’, ‘위경도5’의 평균값인 ‘위경도 평균값’을 산출한다.

위치 추정 장치(130)는 가중치 결정부(240)는 위경도 평균값과 후보 셀(상위 셀)에 포함된 추정 대상 AP 식별 정보에 대한 위경도 좌표값 각각의 인접성을 비교하여 밀집도 가중치를 결정한다(S440). 단계 S440에서 위치 추정 장치(130)는 후보 셀(상위 셀)들마다 위경도 평균값에서 후보 셀(상위 셀)에 포함된 추정 대상 AP 식별 정보에 대한 위경도 좌표값 각각을 차감하여 위경도 기준거리 편차값을 산출한다. 다시 말해 위치 추정 장치(130)는 『위경도 평균값 - 후보 셀(상위 셀)(셀 ID ‘41’, ‘42’, ‘43’, ‘44’, ‘45’)에 포함된 추정 대상 AP 식별 정보에 대한 위경도 좌표값 각각(‘위경도1’, ‘위경도2’, ‘위경도3’, ‘위경도4’, ‘위경도5’)』으로 ‘위경도 기준거리 편차값’을 산출한다. ‘위경도 기준거리 편차값’은 도 5a에 도시된 바와 같이, 후보 셀(상위 셀)(셀 ID ‘41’, ‘42’, ‘43’, ‘44’, ‘45’)별로 ‘10 m’, ‘5 m’, ‘50 m’, ‘20 m’, ‘70 m’가 산출될 수 있다.

위치 추정 장치(130)는 단계 S440 이후에 단계 S440에서 결정한 밀집도 가중치를 이용하여 단계 S450 및 S460을 동시에 수행한다.

위치 추정 장치(130)는 위경도 기준거리 편차값이 기 설정된 밀집도 판단거리 경계값 이내인 셀의 RSSI를 기준으로 밀집도 가중치를 결정한다. 위치 추정 장치(130)는 위경도 기준거리 편차값(‘10 m’, ‘5 m’, ‘50 m’, ‘20 m’, ‘70 m’) 중 기 설정된 밀집도 판단거리 경계값(예컨대, ‘80 m’) 이내 셀(셀 ID ‘41’, ‘42’, ‘43’, ‘44’, ‘45’)의 RSSI가 높을 수록 높은 밀집도 가중치(‘W1’, ‘W2’, ‘W3’, ‘W4’, ‘W5’) 를 결정한다. 기 설정된 밀집도 판단거리 경계값은 단말기(110)로부터 수집된 무선랜 신호의 특성, 지역 특성, 설치 특성에 따라 최적화 된 값이다. 위치 추정 장치(130)는 밀집도 가중치의 가중 평균으로 추정 대상 AP 식별 정보에 대한 위치 정보를 추정한 위치 추정 정보를 생성한다(S450). 도 5b에 도시된 바와 같이, 위치 추정 장치(130)는 밀집도 가중치(‘W1’, ‘W2’, ‘W3’, ‘W4’, ‘W5’)의 가중 평균으로 추정 대상 AP 식별 정보(OO:11:33:11:3e:33)에 대한 위치 정보를 추정한 위치 추정 정보를 생성한다.

위치 추정 장치(130)는 밀집도 가중치를 계측 셀의 개수로 나눈값을 신뢰도값으로 연산한다(S460). 위치 추정 장치(130)는 밀집도 가중치(‘W1’, ‘W2’, ‘W3’, ‘W4’, ‘W5’)를 계측 셀(셀 ID ‘41’, ‘42’, ‘43’, ‘44’, ‘45’... 등)의 개수로 나눈값을 추정 대상 AP 식별 정보(OO:11:33:11:3e:33)의 위치 추정 정보의 신뢰도값(‘신뢰도1’, ‘신뢰도2’, ‘신뢰도3’, ‘신뢰도4’, ‘신뢰도5’)으로 연산한다.

단계 S460에서 위치 추정 장치(130)는 신뢰도값이 높은 경우 높은 강도를 갖는 RSSI가 측정된 셀이 밀집해 있으며 추정 대상 AP 식별 정보를 포함하는 셀의 개수가 적어 좁은 지역에서 측정된 것으로 판단한다. 단계 S460에서 위치 추정 장치(130)는 신뢰도값이 낮은 경우 높은 강도를 갖는 RSSI가 측정된 셀의 밀집도가 낮으며 추정 대상 AP 식별 정보를 포함하는 셀의 개수가 많아 넓은 지역에서 측정된 것으로 판단한다.

위치 추정 장치(130)는 위치 추정 정보를 데이터베이스에 반영한다. 위치 추정 장치(130)는 단말기(110)로부터 측위 요청 신호 수신 시 위치 추정 정보를 이용하여 단말기의 현재 위치 정보를 산출한다(S470).

도 4에서는 단계 S410 내지 단계 S470을 순차적으로 실행하는 것으로 기재하고 있으나, 반드시 이에 한정되는 것은 아니다. 다시 말해, 도 4에 기재된 단계를 변경하여 실행하거나 하나 이상의 단계를 병렬적으로 실행하는 것으로 적용 가능할 것이므로, 도 4는 시계열적인 순서로 한정되는 것은 아니다. 전술한 바와 같이 도 4에 기재된 본 실시예에 따른 로그 데이터를 이용한 AP 위치 추정 방법은 프로그램으로 구현되고 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 기록될 수 있다. 본 실시예에 따른 로그 데이터를 이용한 AP 위치 추정 방법을 구현하기 위한 프로그램이 기록되고 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치를 포함한다.

이상의 설명은 본 실시예의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 실시예가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 실시예의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서, 본 실시예들은 본 실시예의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본 실시예의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 실시예의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 실시예의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.

이상에서 설명한 바와 같이 본 실시예는 무선랜 기반 로그 데이터를 수집하고 무선랜 기반 측위시 이용하는 데이터베이스를 구축 또는 갱신하는 분야에 적용되어, AP 추정 위치 오차를 최소화할 수 있는 효과를 발생하는 유용한 발명이다.

110: 단말기 120: AP
130: 위치 추정 장치 140: 데이터베이스
210: 데이터 수집부 220: 후보 선정부
230: 위치 평균부 240: 가중치 결정부
250: 위치 추정부 260: 신뢰도 평가부

Claims (13)

1. 위치 추정 장치가 AP의 위치를 추정하는 방법에 있어서,
   추정 대상 AP의 식별 정보, 위치 좌표 및 신호 강도가 포함된 계측 셀(Measured Cell)들을 추출하여 후보 셀(Candidate Cell)로 선정하는 후보 선정 과정;
   상기 후보 셀의 신호 강도 각각을 기 설정된 임계치와 비교하여 상기 후보 셀 중에서 복수 개의 상위 셀을 선정하고, 상기 복수 개의 상위 셀에 대응하는 위치 좌표를 평균하여 상위 셀의 위치 좌표 평균값을 산출하는 위치 평균 과정;
   상기 상위 셀의 위치 좌표 평균값과 상기 후보 셀 각각의 위치 좌표를 근거로 기준거리 편차값을 계산하고, 상기 기준거리 편차값에 근거하여 밀집도 가중치를 결정하는 가중치 결정 과정; 및
   상기 밀집도 가중치를 이용하여 상기 추정 대상 AP에 대한 위치 추정 정보를 생성하는 위치 추정 과정
   을 포함하는 것을 특징으로 하는 AP 위치 추정 방법.
2. 제 1 항에 있어서,
   단말기로부터 무선랜 측위에 대한 로그 데이터(Log Data)를 수집하는 데이터 수집 과정을 추가로 포함하며,
   상기 후보 선정 과정은 구분된 각각의 셀 ID를 갖는 격자 셀에 상기 로그 데이터의 파라미터(Parameter)를 매칭하여 저장하는 것을 특징으로 하는 AP 위치 추정 방법.
3. 제 2 항에 있어서,
   상기 후보 선정 과정은,
   상기 계측 셀들에 포함된 RSSI(Received Signal Strength Indicator)를 기준으로 내림차순으로 정렬한 정렬 정보를 생성하는 과정;
   상기 계측 셀의 개수와 RSSI 강도에 근거하여 기 설정된 개수를 결정하는 과정; 및
   상기 정렬 정보 중 상기 기 설정된 개수만큼의 셀을 상기 후보 셀로 선정하는 과정
   을 포함하는 것을 특징으로 하는 AP 위치 추정 방법.
4. 제 2 항에 있어서,
   상기 위치 평균 과정은,
   상기 후보 셀 중 기 설정된 임계치를 초과하는 RSSI를 갖는 셀을 상기 상위 셀로 선정하는 과정; 및
   상기 상위 셀들에 포함된 상기 추정 대상 AP의 식별 정보에 대한 위경도 좌표값의 평균값인 상기 위치 좌표 평균값을 산출하는 과정
   을 포함하는 것을 특징으로 하는 AP 위치 추정 방법.
5. 제 4 항에 있어서,
   상기 상위 셀로 선정하는 과정에서,
   상기 상위 셀의 개수는 상기 후보 셀의 개수와 RSSI의 강도에 근거하여 선정하며, 상기 상위 셀의 개수가 두 개 이하인 경우 상기 밀집도 가중치를 미결정하도록 하는 것을 특징으로 하는 AP 위치 추정 방법.
6. 제 4 항에 있어서,
   상기 가중치 결정 과정은,
   상기 위치 좌표 평균값과 상기 후보 셀에 포함된 상기 추정 대상 AP의 식별 정보에 대한 위경도 좌표값 각각의 인접성을 비교하여 상기 밀집도 가중치를 결정하는 것을 특징으로 하는 AP 위치 추정 방법.
7. 제 4 항에 있어서,
   상기 가중치 결정 과정은,
   상기 상위 셀들마다 상기 위치 좌표 평균값으로부터 상기 후보 셀에 포함된 상기 추정 대상 AP의 식별 정보에 대한 위경도 좌표값 각각을 차감하여 상기 기준거리 편차값을 산출하는 과정; 및
   상기 기준거리 편차값이 기 설정된 밀집도 판단거리 경계값 이내인 셀의 RSSI를 기준으로 상기 밀집도 가중치를 결정하는 과정
   을 포함하는 것을 특징으로 하는 AP 위치 추정 방법.
8. 제 2 항에 있어서,
   상기 밀집도 가중치를 상기 계측 셀의 개수로 나눈값을 신뢰도값으로 연산하며, 상기 신뢰도값이 높은 경우 높은 강도를 갖는 RSSI가 측정된 셀이 밀집해 있으며 상기 추정 대상 AP의 식별 정보를 포함하는 셀의 개수가 적어 좁은 지역에서 측정된 것으로 판단하며, 상기 신뢰도값이 낮은 경우 높은 강도를 갖는 RSSI가 측정된 셀의 밀집도가 낮으며 상기 추정 대상 AP의 식별 정보를 포함하는 셀의 개수가 많아 넓은 지역에서 측정된 것으로 판단하는 신뢰도 평가 과정
   을 추가로 포함하는 것을 특징으로 하는 AP 위치 추정 방법.
9. 제 1 항에 있어서,
   상기 위치 추정 정보를 데이터베이스에 반영하는 과정; 및
   단말기로부터 측위 요청 신호 수신 시 상기 위치 추정 정보를 이용하여 단말기 위치 정보를 산출하는 과정
   을 추가로 포함하는 것을 특징으로 하는 AP 위치 추정 방법.
10. 제 1 항에 있어서,
    상기 위치 추정 과정은,
    상기 밀집도 가중치의 가중 평균으로 상기 추정 대상 AP의 식별 정보에 대한 위치 정보를 추정한 위치 추정 정보를 생성하는 AP 위치 추정 방법.
11. 하드웨어와 결합되어
    추정 대상 AP의 식별 정보, 위치 좌표 및 신호 강도가 포함된 계측 셀(Measured Cell)들을 추출하여 후보 셀(Candidate Cell)로 선정하는 후보 선정 과정;
    상기 후보 셀의 신호 강도 각각을 기 설정된 임계치와 비교하여 상기 후보 셀 중에서 복수 개의 상위 셀을 선정하고, 상기 복수 개의 상위 셀에 대응하는 위치 좌표를 평균하여 상위 셀의 위치 좌표 평균값을 산출하는 위치 평균 과정;
    상기 상위 셀의 위치 좌표 평균값과 상기 후보 셀 각각의 위치 좌표를 근거로 기준거리 편차값을 계산하고, 상기 기준거리 편차값에 근거하여 밀집도 가중치를 결정하는 가중치 결정 과정; 및
    상기 밀집도 가중치를 이용하여 상기 추정 대상 AP에 대한 위치 추정 정보를 생성하는 위치 추정 과정
    을 실행시키기 위하여 기록매체에 저장된 컴퓨터프로그램.
12. 컴퓨터에,
    추정 대상 AP의 식별 정보, 위치 좌표 및 신호 강도가 포함된 계측 셀(Measured Cell)들을 추출하여 후보 셀(Candidate Cell)로 선정하는 후보 선정 과정;
    상기 후보 셀의 신호 강도 각각을 기 설정된 임계치와 비교하여 상기 후보 셀 중에서 복수 개의 상위 셀을 선정하고, 상기 복수 개의 상위 셀에 대응하는 위치 좌표를 평균하여 상위 셀의 위치 좌표 평균값을 산출하는 위치 평균 과정;
    상기 상위 셀의 위치 좌표 평균값과 상기 후보 셀 각각의 위치 좌표를 근거로 기준거리 편차값을 계산하고, 상기 기준거리 편차값에 근거하여 밀집도 가중치를 결정하는 가중치 결정 과정; 및
    상기 밀집도 가중치를 이용하여 상기 추정 대상 AP에 대한 위치 추정 정보를 생성하는 위치 추정 과정
    을 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.
13. 추정 대상 AP의 식별 정보, 위치 좌표 및 신호 강도가 포함된 계측 셀(Measured Cell)들을 추출하여 후보 셀(Candidate Cell)로 선정하는 후보 선정부;
    상기 후보 셀의 신호 강도 각각을 기 설정된 임계치와 비교하여 상기 후보 셀 중에서 복수 개의 상위 셀을 선정하고, 상기 복수 개의 상위 셀에 대응하는 위치 좌표를 평균하여 상위 셀의 위치 좌표 평균값을 산출하는 위치 평균부;
    상기 상위 셀의 위치 좌표 평균값과 상기 후보 셀 각각의 위치 좌표를 근거로 기준거리 편차값을 계산하고, 상기 기준거리 편차값에 근거하여 밀집도 가중치를 결정하는 가중치 결정부; 및
    상기 밀집도 가중치를 이용하여 상기 추정 대상 AP에 대한 위치 추정 정보를 생성하는 위치 추정부
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 위치 추정 장치.
    

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