KR102223319B1 - 크라우드소싱 실내 위치인식을 위한 복합 데이터 수집 및 이용 방법과 시스템 - Google Patents

크라우드소싱 실내 위치인식을 위한 복합 데이터 수집 및 이용 방법과 시스템 Download PDF

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Abstract

본 발명에 따른 실내 위치인식을 위한 복합 데이터 수집·이용 방법은, 이동 장치에 구성된 신호 수집 모듈(23)이 무선랜 신호, 가속도 정보 및 기압 정보의 시이퀀스를 포함하는 복합 신호 시이퀀스를 수집하고 저장하는 단계; 신호 수집 서버(10)가 상기 신호 수집 모듈(23)로부터 제공받은 복합 신호 시이퀀스에 포함된 무선랜 신호 시이퀀스 중에서, 계단 및 엘리베이터를 포함하는 층간 이동 수단의 시작점 및 끝점에서 수집된 무선랜 신호('경계 무선랜 신호')를 판별하는 단계;를 포함하여 구성되며, 상기한 경계 무선랜 신호의 판별 결과는 무선랜 신호의 층내 수집 위치를 추정하는 데 이용되는 것을 특징으로 한다.

Description

크라우드소싱 실내 위치인식을 위한 복합 데이터 수집 및 이용 방법과 시스템{METHOD AND SYSTEM OF GATHERING AND USING COMPOSITE DATA FOR INDOOR LOCATION RECOGNITION THROUGH CROWDSORCING}
본 발명은 크라우드소싱을 통하여 실내 위치인식 서비스를 위한 복합 데이터를 수집하고 수집된 복합 데이터를 이용하는 방법과 이를 위한 시스템에 관한 것이다.
GPS 정보가 도달하지 않는 실내에서 위치를 추정하기 위한 많은 연구와 사례들이 있다. GPS가 실외 대부분의 공간에서 위치정보를 제공하듯이 전세계 대부분의 건물 내부에서 신규 인프라의 설치 없이 위치정보를 제공하기 위해서는 각 건물에 이미 설치되어 있는 무선랜 신호중계기, 일명 AP(Access Point)를 활용하는 것이 효과적이다. 그런데 AP를 GPS 위성과 같이 사용하여 실내 환경에서 위치를 추정하기 위해서는 각 건물에 설치된 AP의 설치 위치정보를 알 수 있어야 한다. 그렇지만 전 세계적으로 설치되어 있는 AP의 수는 수억 기에 달하고 대부분의 AP는 설치된 위치정보를 알 수 없는 것이 현실이다.
건물에 설치된 AP의 위치 정보를 알지 못하는 문제를 해결하는 한 가지 해결책은 불특정 다수의 스마트폰과 같은 이동기기로부터 각 건물에서 수신되는 무선랜 신호를 얻고 이들의 수집위치를 파악하는 것이다. 건물 내에서 다량의 무선랜 신호가 수집되고 이들의 수집 위치정보가 파악되면 이 정보로부터 AP의 설치 위치 정보를 추정하는 것이 가능하다. 혹은 그 정보만을 가지고 무선랜 신호지도(또는 '무선랜 라디오맵'이라고 한다)을 구축하고 곧바로 무선랜 신호를 수신하는 이동 기기들의 위치를 추정할 수 있다.
일반적으로 불특정 다수의 이동기기로부터 무선랜 신호를 수집하는 것은 그다지 어렵지 않다. 구글 및 애플과 같은 모바일 플랫폼 제공 기업이나, 스마트폰 제조업체, 통신 업체 또는 온라인 쇼핑 업체 들은 자신들이 제공하는 서비스, 기기 혹은 앱을 통해서 무선랜 신호를 수집할 수 있다. 근본적인 문제는 이와 같이 수집 위치 정보 없이 다량으로 수집된 무선랜 신호에 대해서 정확한 수집 위치를 추정하는 것이다. 이 문제가 해결되면 무선랜 신호가 풍부하게 존재하는 전 세계 대부분의 건물에서 설치된 AP의 설치 위치를 추정함으로써, 수평거리 오차가 대략 5 ~ 10 미터 수준인 고정밀 실내 위치인식 서비스를 제공할 수 있다.
이상과 같이, 불특정 다수의 이동기기로부터 다량으로 수집될 수 있는 무선랜 신호의 수집위치를 추정하는 것은 대단히 어렵고 복잡하다. 특히, 본 출원의 발명자에 의한 연구를 포함하여 몇몇 연구에서 기계학습을 통하여 문제를 해결하려는 시도가 있었지만 많은 계산을 필요로 하는 등의 이유로 실용적이지 못한 문제가 있다.
이상 종래 기술의 문제점 및 과제에 대하여 설명하였으나, 이러한 문제점 및 과제에 대한 인식은 본 발명의 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 자명한 것은 아니다.
대한민국 등록특허 10-1625757(등록일: 2016년 5월 24일), "무선랜 라디오맵 자동 구축 방법 및 시스템"
본 발명의 목적은, 크라우드소싱으로 수집되는 무선랜 신호의 수집위치를 추정하는 문제의 복잡도를 대폭 경감할 수 있는 실내 위치인식을 위한 복합 데이터 수집 및 이용 방법과 시스템을 제공하기 위한 것이다.
또한 본 발명의 다른 목적은, 크라우드소싱으로 수집되는 무선랜 신호의 수집위치 추정에 있어서 추정 정확도를 대폭 향상시킬 수 있는 실내 위치인식을 위한 복합 데이터 수집 및 이용 방법와 시스템을 제공하기 위한 것이다.
본 발명의 일 양상에 따른 실내 위치인식을 위한 복합 데이터 수집·이용 방법은, 이동 장치에 구성된 신호 수집 모듈이 무선랜 신호, 가속도 정보 및 기압 정보의 시이퀀스를 포함하는 복합 신호 시이퀀스를 수집하고 저장하는 단계; 신호 수집 서버가 상기 신호 수집 모듈로부터 제공받은 복합 신호 시이퀀스에 포함된 무선랜 신호 시이퀀스 중에서, 계단 및 엘리베이터를 포함하는 층간 이동 수단의 시작점 및 끝점에서 수집된 무선랜 신호('경계 무선랜 신호'라 한다)를 판별하는 단계;를 포함하여 구성되며, 상기한 경계 무선랜 신호의 판별 결과는 무선랜 신호의 층내 수집 위치를 추정하는 데 이용되는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 다른 일 양상에 따른 실내 위치인식을 위한 복합 데이터 수집·이용 방법은, 이동 장치에 구성된 신호 수집 모듈이, 무선랜 신호, 가속도 정보 및 기압 정보의 시이퀀스를 수집하여 데이터베이스에 저장하며, 상기 데이터베이스에 저장된 무선랜 신호, 가속도 정보 및 기압 정보의 시이퀀스를 가공하고 축약한 복합 신호 시이퀀스를 신호 수집 서버로 전송하는 단계; 상기 신호 수집 서버가 상기 신호 수집 모듈로부터 제공받은 복합 신호 시이퀀스에 포함된 무선랜 신호 시이퀀스 중에서, 계단 및 엘리베이터를 포함하는 층간 이동 수단의 시작점 및 끝점에서 수집된 무선랜 신호를 판별하는 단계;를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 한다.
상기한 본발명의 실내 위치인식을 위한 복합 데이터 수집·이용 방법에 있어서, 상기 신호 수집 모듈은, 상기 이동 장치에 탑재되는 전용 반도체칩의 형태로 구현될 수 있다.
상기한 본발명의 실내 위치인식을 위한 복합 데이터 수집·이용 방법에 있어서, 상기한 무선랜 신호, 가속도 정보 및 기압 정보의 시이퀀스를 수집하며, 상기 신호 수집 모듈이, 가속도의 변화, 기압의 변화, 상기 이동 장치에 탑재된 결제앱을 사용한 결제, 건물내 특정 점포의 방문, 및 실내·외의 전환 중에서 하나 또는 복수를 감지한 경우에 실행될 수 있다.
상기한 본발명의 실내 위치인식을 위한 복합 데이터 수집·이용 방법에 있어서, 상기한 경계 무선랜 신호의 판별에서는, 상기 가속도 정보 및 상기 기압 정보의 시이퀀스를 이용하여 계단을 통한 이동과 엘리베이터를 통한 이동을 구분할 수 있다.
상기한 본발명의 실내 위치인식을 위한 복합 데이터 수집·이용 방법에 있어서, 상기 신호 수집 서버가 축적된 무선랜 신호의 시이퀀스를 건물의 층별로 분류하는 단계;를 더 포함할 수 있다.
상기한 본발명의 실내 위치인식을 위한 복합 데이터 수집·이용 방법에 있어서, 상기 건물의 층별로 분류하는 단계는, 상기 경계 무선랜 신호가 포함된 무선랜 신호의 시이퀀스를 절단하여 복수의 절단 무선랜 신호 시이퀀스를 구성하며, 축적된 상기 절단 무선랜 신호 시이퀀스에 대하여 무선랜 신호의 유사도에 따라 상기 절단 무선랜 신호 시이퀀스를 그룹핑하여 복수의 무선랜 신호 시퀀스 그룹을 구성하는 과정;을 포함할 수 있다.
상기한 본발명의 실내 위치인식을 위한 복합 데이터 수집·이용 방법에 있어서, 상기 건물의 층별로 분류하는 단계는, 상기 구성된 복수의 무선랜 신호 시퀀스 그룹을 층순서에 따라 정렬하며, 상기 정렬된 복수의 무선랜 신호 시퀀스 그룹의 각각에 대하여 건물의 층을 정하여 매핑하는 단계;를 더 포함할 수 있다.
상기한 본발명의 실내 위치인식을 위한 복합 데이터 수집·이용 방법에 있어서, 상기 건물의 층별로 분류된 무선랜 신호의 시이퀀스에 대하여, 상기 경계 무선랜 신호를 참조 위치로 사용하여 무선랜 신호의 수집 위치를 추정하는 단계;를 더 포함할 수 있다.
상기한 본발명의 실내 위치인식을 위한 복합 데이터 수집·이용 방법에 있어서, 상기한 건물의 층별로 분류하는 단계이전에, 상기 복합 신호 시이퀀스를 건물 단위로 분류하는 단계;를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 일 양상에 따른 실내 위치인식을 위한 복합 데이터 수집·이용 시스템은, 전용 반도체칩의 형태로 이동 장치에 구성되며, 무선랜 모듈을 통한 무선랜 신호, 가속도 센서를 통한 가속도 정보 및 기압 센서를 통한 기압 정보의 시이퀀스를 포함하는 복합 신호 시이퀀스를 수집하고 데이터베이스에 저장하는 신호 수집 모듈; 상기 신호 수집 모듈로부터 제공받은 복합 신호 시이퀀스에 포함된 무선랜 신호 시이퀀스 중에서, 계단 및 엘리베이터를 포함하는 층간 이동 수단의 시작점 및 끝점에서 수집된 무선랜 신호를 판별하는 신호 수집 서버;를 포함하여 구성되며, 상기한 경계 무선랜 신호의 판별 결과는 무선랜 신호의 층내 수집 위치를 추정하는 데 이용될 수 있다.
본 발명의 다른 양상에 따른 실내 위치인식을 위한 복합 데이터 수집·이용 시스템은, 전용 반도체칩의 형태로 이동장치에 구성되며, 무선랜 모듈을 통한 무선랜 신호, 가속도 센서를 통한 가속도 정보 및 기압 센서를 통한 기압 정보의 시이퀀스를 포함하는 복합 신호 시이퀀스를 수집하고 데이터베이스에 저장하며, 상기 데이터베이스에 저장된 무선랜 신호, 가속도 정보 및 기압 정보의 시이퀀스를 가공하고 축약한 복합 신호 시이퀀스를 신호 수집 서버로 전송하는 신호 수집 모듈; 상기 신호 수집 모듈로부터 제공받은 복합 신호 시이퀀스에 포함된 무선랜 신호 시이퀀스 중에서, 계단 및 엘리베이터를 포함하는 층간 이동 수단의 시작점 및 끝점에서 수집된 무선랜 신호('경계 무선랜 신호'라 한다)를 판별하는 상기 신호 수집 서버;를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 한다.
상기한 본 발명의 실내 위치인식을 위한 복합 데이터 수집·이용 시스템에 있어서, 상기 신호 수집 모듈은, 상기 신호 수집 모듈이, 가속도의 변화, 기압의 변화, 상기 이동 장치에 탑재된 결제앱을 사용한 결제, 건물내 특정 점포의 방문, 및 실내·외 전환 중에서 하나 또는 복수를 감지한 경우에, 상기한 무선랜 신호, 가속도 정보 및 기압 정보의 시이퀀스를 수집할 수 있다.
상기한 본 발명의 실내 위치인식을 위한 복합 데이터 수집·이용 시스템에 있어서, 상기 신호 수집 서버는, 상기 가속도 정보 및 상기 기압 정보의 시이퀀스를 이용하여 계단을 통한 이동과 엘리베이터를 통한 이동을 구분하여 상기한 경계 무선랜 신호를 판별할 수 있다.
상기한 본 발명의 실내 위치인식을 위한 복합 데이터 수집·이용 시스템에 있어서, 상기 신호 수집 서버는, 상기 경계 무선랜 신호가 포함된 무선랜 신호의 시이퀀스를 절단하여 복수의 절단 무선랜 신호 시이퀀스를 구성하고, 축적된 상기 절단 무선랜 신호 시이퀀스에 대하여 무선랜 신호의 유사도에 따라 상기 절단 무선랜 신호 시이퀀스를 그룹핑하여 복수의 무선랜 신호 시퀀스 그룹을 구성하며, 상기 구성된 복수의 무선랜 신호 시퀀스 그룹을 층순서에 따라 정렬하고, 상기 정렬된 복수의 무선랜 신호 시퀀스 그룹의 각각에 대하여 건물의 층을 정하여 매핑할 수 있다.
상기한 본 발명의 실내 위치인식을 위한 복합 데이터 수집·이용 시스템에 있어서, 상기 신호 수집 서버는, 상기 건물의 층별로 매핑된 무선랜 신호의 시이퀀스에 대하여, 상기 경계 무선랜 신호를 참조 위치로 사용하여 무선랜 신호의 수집 위치를 추정할 수 있다.
본 발명의 다른 양상에 따른 실내 위치인식을 위한 복합 데이터 수집·이용 시스템은, 이동 장치에 구성되며, 무선랜 모듈을 통한 무선랜 신호, 가속도 센서를 통한 가속도 정보 및 기압 센서를 통한 기압 정보의 시이퀀스를 포함하는 복합 신호 시이퀀스를 위치 서버로 전송하는 신호 수집 모듈; 신호 수집 서버에 의해 구축된 무선랜 라디오 맵을 참조하고 상기 신호 수집 모듈로부터 전송받은 복합 신호 시이퀀스로부터 상기 이동 장치의 위치를 추정하여 상기 이동 장치로 제공하며, 상기 전송받은 복합 신호 시이퀀스를 상기 신호 수집 서버로 전달하여 상기 라디오 맵의 갱신에 이용되도록 하는 상기 위치 서버;를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 한다.
상기한 본 발명의 실내 위치인식을 위한 복합 데이터 수집·이용 시스템에 있어서, 상기 신호 수집 모듈은 전용 반도체칩의 형태로 상기 이동 장치에 구성될 수 있다.
본 발명의 실내 위치인식을 위한 복합 데이터 수집 및 이용 방법과 시스템에 따르면, 크라우드소싱으로 수집되는 무선랜 신호의 수집위치를 추정하는 문제의 복잡도를 대폭 경감할 수 있으며, 추정 정확도를 대폭 향상시킬 수 있는 효과가 있다.
본 발명의 실내 위치인식을 위한 복합 데이터 수집 및 이용 방법과 시스템에 따르면, 무선랜 신호가 존재하는 전세계 대부분의 건물에서 이동 장치의 정확한 위치를 추정할 수 있어 정확한 실내 위치 정보에 기반한 다양한 안전, 편의, 그리고 엔터테인먼트 서비스를 제공할 수 있다. 예를 들어, 화재가 발생한 건물에서 신속하게 대피할 수 있도록 안내해 주는 서비스, 응급 상황에서 구조대나 경찰의 도움을 요청하는 서비스, 실내·외가 통합된 길안내 서비스, 복잡한 실내 쇼핑몰이나 전시 공간에서 친구를 찾는 서비스 등을 손쉽게 제공할 수 있다. 또한, 차량에 부착된 장치나 스마트폰으로써 지하나 실내 주차장에 주차된 차량의 위치를 쉽게 파악할 수도 있다. 그리고 배달 로봇 등과 연결하여 물품 배달 서비스를 정확하고 신속하게 할 수도 있다. 그 밖에도 실내 위치인식 서비스는 GPS 서비스와 더불어 스마트시티의 기반 IT 인프라로서 미래 스마트시티 실현에 효과적으로 활용될 것으로 기대되는 데, 이를 위한 실내 위치인식 서비스를 위한 라디오맵을 저비용으로 정확하고 빠르게 구축할 수 있는 장점이 있다.
또한 실내 위치인식을 위한 복합 데이터 수집 및 이용 방법과 시스템에 따르면, 무선랜 신호에 대한 층별로의 구분이 이루어지므로 각 층에서 수집된 무선랜 신호를 해당 층의 어느 곳에서 수집된 것인지 추정하는 후속 작업을 용이하게 한다. 특정 건물에서 수집된 무선랜 신호 시이퀀스를 구성하는 개별 무선랜 신호의 수집 위치를 무선랜 신호 시이퀀스가 어느 층에서 수집된 것인지 모르는 상태에서 자율학습 혹은 반자율학습을 통해서 자동으로 추정하는 것은 매우 어렵다. 하지만 수집된 층이 확인된 무선랜 신호 시이퀀스를 입력으로 받아 해당 무선랜 신호 시이퀀스를 구성하는 무선랜 신호의 수집 위치를 자율학습 혹은 반자율학습을 통해서 추정하는 것은 상대적으로 용이하다. 즉, 무선랜 신호의 수집 위치를 층으로 분류하는 것은 무선랜 신호 수집위치 추정에 큰 도움이 된다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 실내 위치인식을 위한 복합 데이터 수집·이용 방법이 수행될 수 있는 전체 시스템의 구성을 개략적으로 도시한 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 이동 장치의 내부 구성을 개략적으로 도시한 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 신호 수집 서버의 세부 구성을 도시한 블럭도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 실내 위치인식을 위한 복합 데이터 수집·이용 방법을 도시한 플로우차트이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따라 무선랜 신호의 층별 분류 방법을 개략적으로 도시한 도면이다.
도 6은 정렬된 무선랜 신호 시이퀀스 그룹에 건물의 층을 맵핑하고 나서 완성된 층 매핑 데이터베이스의 모습을 보여주고 있다.
첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명의 실시예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 명칭 및 도면 부호를 사용한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 실내 위치인식을 위한 복합 데이터 수집·이용 방법이 수행될 수 있는 전체 시스템의 구성을 개략적으로 도시한 도면이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 방법은 무선랜 라디오 맵(Wi-Fi Radio Map)을 구축하기 위한 과정중의 일부 또는 전부로 이용될 수 있다. 무선랜 라디오 맵(이하 간단히 '라디오 맵'이라고도 한다)은 무선랜 신호를 이용하여 실내 위치인식 서비스를 하기 위한 기본 데이터베이스가 된다.
신호 수집 서버(10)는 크라우드소싱으로 스마트폰(21) 등의 이동 장치로부터 무선랜 신호를 포함하는 정보를 제공받아 라디오 맵을 구축하거나 구축하는 과정의 일부를 담당하는 서버로서, 신호 수집 서버(10)의 상세 구성에 대해서는 도 3과 함께 구체적으로 후술된다.
스마트폰(21) 등의 이동 장치는 크라우드소싱으로 무선랜 신호의 시이퀀스를 포함하는 정보, 구체적으로 보면 후술할 기압 정보의 시이퀀스 및 가속도 정보의 시이퀀스, 또는 이에 더하여 GPS 정보의 시이퀀스 등을 신호 수집 서버(10)로 제공할 불특정의 기기로서, 이를 대표하여 하나가 도시되어 있다. 이러한 이동 장치는 스마트폰(21)이외에도 태블릿 컴퓨터, 노트북 컴퓨터, 전용장치, 로봇 등과 같이 이동가능하며 통신 수단을 가진 장치이거나 이들과 결합된 장치일 수 있다. 스마트폰(21)등의 이동 장치는 도시되지 않은 건물 내부를 이동할 수도 있으며 이러한 과정에서 주변에 있는 무선랜 서비스용 AP(Acces Point)(30)가 송출하는 신호를 수신하고 이에 기반하여 무선랜 신호의 시이퀀스를 획득하여 제공한다.
위치 서버(40)는 신호 수집 서버(10)로부터 구축된 라디오 맵을 제공받아 위치인식 서비스를 제공하기 위한 서버로서, 신호 수집 서버(10)와 동일의 서버로 구현될 수도 있다.
스마트폰(22)등의 이동 장치는 자신의 위치를 인식하기 위하여 주변에 있는 AP(30)로부터 수신되는 무선랜 신호를 획득하여 위치 서버(40)로 제공한다. 그리고 위치 서버(40)는 라디오 맵을 참조해서 무선랜 신호에 따라 위치를 인식한 후, 스마트폰(22)으로 위치정보를 제공한다. 편의상 라디오맵의 구축을 위하여 신호 수집 서버(10)로 무선랜 신호 시이퀀스등을 제공하는 이동 장치와 위치인식 서비스를 제공받는 이동장치를 구분하였으나, 동일한 장치 또는 동일 종류의 장치가 위 2가지 기능을 모두 수행할 수도 있다. 아울러, 위치인식 서비스를 받는 과정에서 라디오맵의 갱신을 위하여 무선랜 신호 시이퀀스등을 제공토록 할 수도 있으며, 구체적인 사항에 대해서는 후술한다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 이동 장치의 내부 구성을 개략적으로 도시한 도면이다.
이동 장치는 신호 수집 모듈(23), 무선랜 모듈(24), 기압 센서(25), 가속도 센서(26) 및 GPS 모듈(27)을 포함하여 구성될 수 있다.
신호 수집 모듈(23)은 스마트폰이나 태블릿, 노트북 컴퓨터, 전용장치 또는 로봇과 같은 장치에 내장되거나 외장되며, 전용 반도체 칩의 형태로 제작될 수 있고, 무선랜 모듈(24), 기압 센서(25), 가속도 센서(26) 및 GPS 모듈(27)과 연결되거나 이들중 일부 또는 전부를 내부에 포함하여 구성되는 형태로 구현될 수도 있다.
무선랜 모듈(24)은 통상은 WiFi 통신을 수행하기 위한 모듈로서 본 발명의 실시를 위하여 무선랜 신호(WiFi 신호)를 수집하는 기능을 수행한다. 무선랜 모듈(24)은 바람직하게 WiFi 통신을 위한 것이나, 블루투스 통신, 마이크로 기지국을 사용하는 임의의 통신과 같이 실내에서 신호의 수신이 가능하며 실내 위치에 따라 신호의 세기가 달라지는 임의의 통신방식도 본 발명에 따른 무선랜의 범위에 포함되거나 균등한 것으로 하며, 이에 따라 이러한 통신을 수행하는 모듈도 본 발명에 따른 무선랜 모듈에 포함되거나 균등한 것으로 한다.
기압 센서(25)는 이동장치가 위치하는 곳의 기압을 센싱하는 센서이고 가속도 센서(26)은 이동장치의 가속도를 센싱하는 센서이다. GPS 모듈(27)은 GPS 위성과 같이 위치 인식 서비스용 위성으로부터 신호를 수신하여 이동장치의 위치를 계산해내는 모듈로서, 중국의 Beidou나 러시아의 Glonass-K를 사용하는 것도 포함한다.
신호 수집 모듈(23)은 전용 반도체칩의 형태로 이동 장치에 구성되며, 복합 신호 수집부(231), 복합 신호 데이터베이스(232) 및 수집 신호 간략화부(233)을 포함하여 구성된다. 복합 신호 수집부(231)는 무선랜 모듈(24)을 통한 무선랜 신호의 시이퀀스, 가속도 센서(26)를 통한 가속도 정보의 시이퀀스, 기압 센서(25)를 통한 기압 정보의 시이퀀스, 및 GPS 모듈을 통한 GPS 정보의 시이퀀스를 포함하는 복합 신호 시이퀀스를 수집하고(경우에 따라 GPS 정보의 시이퀀스를 수집하는 것은 생략될 수 있다) 복합 신호 데이터베이스(232)에 저장한다.
수집 신호 간략화부(233)는 복합 신호 데이터베이스(232)에 저장된 무선랜 신호, 가속도 정보, 기압 정보 및 GPS 정보의 시이퀀스를 포함하는 복합 신호 시이퀀스를 가공하고 축약하며 이와 같이 가공 및 축약된 복합 신호 시이퀀스를 신호 수집 서버(10)로 전송한다. 수집된 복합 신호 시이퀀스는 복합 신호 데이터베이스(232)에 잠시 저장하고 있다가 가공 및 축약후 무선 네트워크를 통하여 외부에 있는 신호 수집 서버(10)로 전송되거나, 또는 위치인식 서비스를 받는 경우에는 위치 서버(40)로 전송될 수도 있다.
신호 수집 모듈(23)은 예를 들어, 무선랜 모듈(24), 기압 센서(25), 가속도 센서(26) 및 GPS 모듈(27)로 구동신호를 제공할 수 있다. 그리고 본격적으로 복합 신호 시이퀀스를 수집하기 전 이들중 하나 이상으로부터의 정보(신호), 또는 이동 장치에서 실행되는 다른 어플리케이션으로부터의 정보를 모니터링하고 있다가 복합 신호 시이퀀스의 수집 개시 시기를 판단할 수 있다.
예를 들면 신호 수집 모듈(23)은 가속도 센서(26)에 의한 가속도의 변화, 기압 센서(25)에 의한 기압의 변화, 이동 장치에 탑재된 결제앱을 사용한 결제, 건물내 특정 점포의 방문, 및 실내·외 전환 중에서 하나 또는 복수를 감지한 경우에, 무선랜 신호, 가속도 정보, 기압 정보 및 GPS 정보의 시이퀀스를 수집하도록 구동명령을 인가할 수 있다. 신호 수집 모듈(23)의 구체적인 동작은 후술하는 도 4 내지 도 5와 그 설명을 통하여 보다 분명해질 것이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 신호 수집 서버의 세부 구성을 도시한 블럭도이다.
신호 수집 서버(10)는 불특정 다수의 이동 장치로부터 제공받은 복합 신호 시이퀀스를 저장하여 축적하며 축적된 복합 신호 시이퀀스와 건물의 실내 지도 등을 이용하여 무선랜 라디오 맵을 구축한다. 신호 수집 서버(10)는 원격의 이동 장치에서 전송되는 복합 신호 시이퀀스를 일정 기간에 걸쳐 수집하고, 충분한 양의 크라우드소싱 데이터가 축적되면 나머지 단계를 수행할 수 있다. 나머지 단계가 수행되면 수집된 복합 신호 시이퀀스의 수집 위치에 대한 추정이 이루어지고 이 정보를 데이터베이스(무선랜 라디오맵)에 저장한다.
신호 수집 서버는 수집정보 수신부(11), 처리부(12), 데이터베이스(13) 및 라디오 맵 제공부(14) 등을 포함하여 구성되며, 이러한 블록들은 기능적 측면에서 구분된 것일 뿐이며 물리적 구성과 반드시 일치하는 것은 아니다.
수집 정보 수신부(11)는 수많은 스마트폰(21)의 이동 장치로부터 이동장치가 수집한 무선랜 신호 시이퀀스, 기압 정보 시이퀀스, 가속도 정보 시이퀀스 및 GPS 정보 시이퀀스 등을 수신한다. 수집 정보 수신부(11)는 이동장치가 기압 센서를 이용하여 수집한 기압 정보 시이퀀스와, 동일 이동장치가 무선랜 모듈을 이용하여 수집한 무선랜 신호 시이퀀스와, 동일 이동장치가 가속도 센서를 이용하여 수집한 가속도 정보 시이퀀스와, GPS 모듈을 이용하여 수집한 GPS 정보 시이퀀스를 포함하는 시이퀀스 데이터등을 전송받아 데이터베이스(13)에 저장될 수 있도록 한다.
데이터베이스(13)는 스마트폰으로부터 전송받은 시이퀀스 데이터, 처리부가 생성하는 중간 데이터 및 구축되고 있거나 구축된 무선랜 라디오 맵 등을 저장하는 기능을 수행한다. 라디오 맵 제공부(14)는 구축된 무선랜 라디오 맵을 위치 서버(40)등으로 제공한다.
신호 수집 서버(10)의 처리부(12)는 수집된 정보(신호)의 수집위치를 추정하고 무선랜 라디오맵을 구축한다. 처리부(12)는 수집된 신호를 건물별로 분류하는 기능, 건물별로 분류된 무선랜 신호 시이퀀스에서 계단, 엘리베이터 및 에스컬레이터의 시작점 및 끝점에서 수집된 무선랜 신호를 판별하는 기능, 수집된 무선랜 신호 시이퀀스를 층별로 분류하는 기능, 층별로 분류된 각 무선랜 신호들의 층내 수집 위치를 추정 기능 등의 기능을 구비하며, 이러한 기능들을 통하여 수집된 신호의 최종 수집 위치를 결정한다.
특히, 신호 수집 서버(10)의 처리부(12)는 무선랜 라디오 맵의 구축과정에서 제공받은 복합 신호 시이퀀스에 포함된 무선랜 신호 시이퀀스 중에서, 계단, 엘리베이터 및 에스컬레이터를 포함하는 층간 이동 수단의 시작점 및 끝점에서 수집된 무선랜 신호(이하 '경계 무선랜 신호'라 한다)를 판별하며, 이러한 경계 무선랜 신호의 판별 결과는 무선랜 신호의 층내 수집 위치를 추정하는 데 이용된다.
신호 수집 서버(10)의 처리부(12)는 가속도 정보 및 기압 정보의 시이퀀스를 이용하여 계단을 통한 이동과 엘리베이터를 통한 이동 및 에스컬레이터를 통한 이동을 구분하여 경계 무선랜 신호를 판별한다. 신호 수집 서버(10)의 처리부(12)는 경계 무선랜 신호가 포함된 무선랜 신호의 시이퀀스를 절단하여 복수의 절단 무선랜 신호 시이퀀스를 구성하고, 축적된 절단 무선랜 신호 시이퀀스에 대하여 무선랜 신호의 유사도에 따라 절단 무선랜 신호 시이퀀스를 그룹핑하여 복수의 무선랜 신호 시퀀스 그룹을 구성하며, 구성된 복수의 무선랜 신호 시퀀스 그룹을 층순서에 따라 정렬하고, 정렬된 복수의 무선랜 신호 시퀀스 그룹의 각각에 대하여 건물의 층을 정하여 매핑한다. 그리고 신호 수집 서버(10)의 처리부(12)는 건물의 층별로 매핑된 무선랜 신호의 시이퀀스에 대하여, 경계 무선랜 신호를 참조 위치로 사용하여 무선랜 신호의 수집 위치를 추정한다. 이러한 신호 수집 서버(10)의 구체적인 동작에 대해서는 도 4 내지 6과 그 설명을 통하여 보다 분명해질 것이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 실내 위치인식을 위한 복합 데이터 수집·이용 방법을 도시한 플로우차트이다.
신호 수집 모듈을 활용한 크라우드소싱 데이터 수집(S10)
신호 수집 서버(10)는 이동 장치들에 구성된 신호 수집 모듈을 활용하여 크라우드소싱 방식으로 데이터를 수집한다. 이동 장치에 구성된 신호 수집 모듈(23)에서 복합 신호 수집부(231)은 무선랜 신호, 가속도 정보 및 기압 정보의 시이퀀스를 수집하여 복합 신호 데이터베이스(232)에 저장한다.
무선랜 신호 시이퀀스는 일정 시간동안 수집되는 일련의 무선랜 신호 정보를 포함하며, 이에 더하여 무선랜 신호 정보를 수집한 수집 시각 정보를 더 포함할 수 있다. 무선랜 신호 정보는 무선랜 모듈이 센싱한 무선랜 서비스용 AP(Access Point)의 식별자 및 해당 AP의 신호세기로 구성되는 쌍을 하나 이상, 대개는 복수개 포함하는 무선랜 핑거프린트일 수 있다. 가속도 정보 시이퀀스, 기압 정보 시이퀀스 및 GPS 정보 시이권스는 무선랜 신호 시퀀스와 긴밀히 결합되어 수집, 저장될 수 있다.
신호수집 모듈(23)은 무선랜 모듈(24), 기압 센서(25), 가속도 센서(26) 및 GPS 모듈(27)를 통해서 다양한 신호를 수집하고, 수집된 신호를 복합 신호 데이터베이스(232)에 저장한다. 신호 수집 모듈(23)에 연결되는 각종 센서(모듈)들은 기존 내장된 센서들을 활용할 수 있다. 신호 수집 모듈(23)과 센서(모듈)들은 부가적인 회로를 통하여 연결시킬 수도 있고 각 센서를 구동시키는 전용 소프트웨어를 통하여 연결할 수도 있다.
신호수집 모듈(23)이 구동되어 신호를 수집할 때는 연결된 센서를 모두 구동하여 복합적인 신호 정보를 주기적 그리고 지속적으로 수집하여 복합 신호 데이터베이스(232)에 저장한다. 신호수집 모듈(23)이 구동되어 작동하는 시간은 별도로 세팅할 수 있지만 배터리 자원의 소요에 영향을 미치는 만큼 장시간 신호를 수집하는 것은 피하는 것이 좋다. 보통은 이동 장치가 이동하는 것으로 판단된 순간을 포착하고 그 시점부터 수 분에 걸쳐 복합신호를 수집하고 수집된 데이터의 후 처리를 위해 모듈내 데이터베이스에 저장한다.
크라우드소싱으로 무선랜 신호를 수집할 때 주의할 점은 짧은 시간에 걸쳐 연속적으로 신호를 얻어야 한다. 무선랜 신호는 보통 수초에 1개씩 수집되며 하나의 무선랜 신호 시퀀스를 위하여, 수집되는 동안에는 수십 개에서 수백개의 무선랜 신호가 시이퀀스 형태로 수집된다. 한편, 기압은 무선랜 신호가 수집되는 주기에 비해 훨씬 더 빈번하게 수집될 수도 있다. 따라서 무선랜 신호 시이퀀스를 구성하는 모든 무선랜 신호에 대해서 그것에 상응하는 기압 값을 태깅할 수 있다.
크라우드소싱을 통해서 대상으로 하는 건물의 모든 층에서 앞서 설명한 방식으로 무선랜 신호와 기압, 가속도 그리고 GPS 정보가 충분히 수집된다. 그러기 위해서는 하나의 건물에 대해서 건물의 규모에 따라서 차이가 있겠지만 적게는 수백 개 많게는 수만 개의 무선랜 신호 시이퀀스 등이 수집되어야 한다. 또한 건물 내에서의 무선랜 신호는 시간이 경과하면 새로운 무선랜 서비스용 AP가 설치되거나 제거되어 변화된다. 따라서 크라우드소싱 데이터 수집은 지속적이고 반복적으로 이루어지는 것이 바람직하다.
무선랜 신호, 가속도 정보, 기압 정보 및 GPS 정보의 시이퀀스를 수집하는 것은, 신호 수집 모듈이, 가속도의 변화, 기압의 변화, 이동 장치에 탑재된 결제앱을 사용한 결제, 건물내 특정 점포의 방문, 및 실내·외의 전환 중에서 하나 또는 복수를 감지한 경우에 실행된다.
이동 장치가 건물 내에서 이동하는 것은 다양한 방식으로 포착할 수 있다. 가속도 센서의 신호에 변화가 생겼을 때, 기압 센서의 기압에 변화가 생겼을 때, 스마트폰등에 탑재된 모바일 결제 앱을 사용하여 결제가 발생하였을 때, 건물내 특정 점포를 방문한 것이 감지되었을 때, 실내·외 전환이 이루어졌을 때 등 수없이 많은 방법으로 이동기기의 이동을 감지할 수 있다. 예를 들어 특정 점포에 설치된 AP 또는 비콘 신호의 감지는 이러한 점포의 방문을 추정할 수 있으며, GPS 신호의 수신 강도에 일정 수준 이상의 변화가 발생하였을 때 실내·외 전환이 이루어졌음을 추정할 수 있다. 이와 같은 감지는 복합 신호 시이퀀스의 수집을 개시하기 위한 것이므로 높은 정밀도를 요구하는 것은 아니다.
상기와 같은 변화 등이 발생되면 신호 수집 모듈이 구동되고 구동된 신호수집 모듈은 연결된 센서들을 구동시켜 GPS 신호, 기압, 가속도, 무선랜 신호를 수집한다.
수집 신호 간략화부(233)는 복합 신호 데이터베이스(232)에 저장된 무선랜 신호, 가속도 정보, 기압 정보 및 GPS 정보의 시이퀀스를 가공하고 축약한 복합 신호 시이퀀스를 신호 수집 서버(10)로 전송한다.
신호 수집 모듈이 수집한 데이터는 센서 별로 수집된 데이터 분량도 다르고 수집 주기도 다를 수 있다. 무선랜 신호와 GPS 신호가 초 단위로 수집이 이루어지는 데 반해서 기압 센서와 가속도 센서는 밀리 초 혹은 마이크로초 단위로 신호가 수집된다. 따라서 이들 데이터를 그대로 원격의 신호 수집 서버(10)에 전송하는 것은 효율적이지 않다. 신호 수집 모듈은 가속도 센서 등으로부터 얻어진 데이터를 서버에서 필요로 하는 데이터 형태로 가공하고 꼭 필요한 데이터만으로 축약하고 간략화하여 신호 수집 서버로 전달한다. 이 작업은 수집 신호 간략화부(233)에서 수행하며, 데이터 전달은 즉각적일 필요는 없다. 신호 수집 모듈이 원격 서버에 연결되는 시점이면 언제든 전송하면 된다.
수집된 신호의 건물별 분류(S20)
신호 수집 서버(10)는, 구체적으로는 신호 수집 서버(10)의 처리부(12)(이하의 과정에서 동일함)는, 저장되거나 축적된 복합 신호 시이퀀스를 건물 단위로 분류한다.
신호 수집 서버에서는 수많은 신호 수집 모듈로부터 신호가 수집되면 수집된 신호를 건물별로 분류하는 작업을 수행한다. 수집된 신호를 분류하는 작업은 다양한 방식으로 이루어질 수 있다. 가장 일반적인 방법은 복합 신호 시이퀀스와 함께 수집된 GPS 신호를 활용하는 것이다. GPS 신호를 활용하여 건물과 건물 주변에서 수집된 신호를 판별하고 근접한 거리에서 얻어진 복합 신호 시이퀀드들을 모으는 방식으로 건물별로 얻어진 신호를 분류할 수 있다.
위 방식은 GPS의 정확도가 높은 경우에는 비교적 잘 작동한다. 하지만 도심 협곡과 같이 건물이 밀집하고 GPS 정확도가 높지 않은 지역에서는 오류가 발생할 가능성이 크다. 그 경우에는 각 건물에 위치한 점포를 파악하고 해당 점포에서 얻어진 것으로 확인된 무선랜 신호들을 참조 신호로 사용하여 판단할 수 있다. 그 참조 신호들과 유사한 무선랜 신호가 포함된 복합 신호 시이퀀스는 해당 건물에서 수집된 것으로 간주할 수 있다.
특정 건물에 위치한 특정 점포에서 신호가 얻어진 것에 대한 것은 다양한 방식으로 확인 가능하다. 모바일 결제, 쿠폰 확인과 같이 특정 점포에서만 사용 가능한 앱을 사용한 시점에 얻어진 신호(정보) 등을 활용하는 것이 방법 중 하나이다. 그 밖에도 다양한 방법으로 특정 건물의 참조 신호를 획득하고 비교적 정확하게 복합 신호 시이퀀스를 건물별로 분류할 수 있다.
계단 및 엘리베이터 등의 판별(S30)
신호 수집 서버는 신호 수집 모듈로부터 제공받은 복합 신호 시이퀀스에 포함된 무선랜 신호 시이퀀스 중에서, 계단, 엘리베이터 및 에스컬레이터를 포함하는 층간 이동 수단의 시작점 및 끝점에서 수집된 무선랜 신호('경계 무선랜 신호')를 판별하며, 경계 무선랜 신호의 판별 결과는 추후 무선랜 신호의 층내 수집 위치를 추정하는 데 이용된다. 이러한 경계 무선랜 신호의 판별에서는, 가속도 정보 및 기압 정보의 시이퀀스를 이용하여 계단을 통한 이동, 엘리베이터를 통한 이동 및 에스컬레이터를 통한 이동을 구분한다.
특정 건물에서 수집된 것으로 분류된 복합 신호 시이퀀스를 구성하는 일부 무선신호가 계단이나 엘리베이터 혹은 에스컬레이터의 시작점이나 끝점 근처에서 얻어진 것으로 마킹할 수 있다.
이동 장치가 계단을 이동할 때는 기압이 서서히 변하면서 가속도의 시이퀀스는 특정한 패턴을 가진다. 가속도 센서를 이용하여 걸음수 카운터를 위한 보행을 감지하는 것과 유사하게, 가속도 센서를 이용하여 계단을 올라가거나 내려갈 때 보이는 가속도 시이퀀스의 패턴을 감지함으로써 계단을 이용한 보행을 식별할 수 있다. 한편, 이동 장치가 엘리베이터를 통해서 이동할 때에는 기압이 변화하지만 가속도의 변화는 부드러운 특성을 가진다. 그리고 기압은 계단을 오르내리기 전 또는 후, 그리고 엘리베이터에 탑승하기 전 또는 후에는 비교적 안정적인 특성을 보여준다. 이러한 기압 변화와 가속도 센서로부터 얻어지는 데이터의 특성을 분석하면 계단과 엘리베이터 시작점과 끝점 주변에 도달한 시점도 판별할 수 있다. 그리고 그 시점 혹은 바로 전,후에 얻어지는 무선신호를 이러한 경계 지점에서 얻어진 것으로 판별할 수 있다.
한편 에스컬레이터에 탑승한 경우이면서 에스컬레이터에서 움직이지 않은 상태에서는 엘리베이터와 유사한 특성을 가지고 있다. 그런데 엘리베이터에서는 급격하게 무선랜 신호의 신호세기가 줄어드는 반면 에스컬레이터에서는 신호세기에 큰 변화가 없다. 이 특성을 이용하면 수집된 무선랜 신호의 시이퀀스가 엘리베이터 혹은 에스컬레이터 상에서 얻어진 것인지 쉽게 구분할 수 있다. 그리고 에스컬레이터에서 이동하는 경우에는 기압이 계단에서 이동하는 것과 유사한 특징이 있지만 기압의 변화가 계단에서의 변화보다 더 빠르게 이루어진다는 점에서 다른 특성을 보인다. 이러한 점들을 활용하여 분석하면 계단과 엘리베이터 및 에스컬레이터도 구분할 수 있다.
무선랜 신호 시이퀀스의 층별 분류(S40)
신호 수집 서버(10)는 축적된 무선랜 신호의 시이퀀스를 건물의 층별로 분류하는 데, 이를 위해 신호 수집 서버(10)는 경계 무선랜 신호가 포함된 무선랜 신호의 시이퀀스를 절단하여 복수의 절단 무선랜 신호 시이퀀스를 구성하며, 축적된 절단 무선랜 신호 시이퀀스에 대하여 무선랜 신호의 유사도에 따라 절단 무선랜 신호 시이퀀스를 그룹핑하여 복수의 무선랜 신호 시퀀스 그룹을 구성하며, 구성된 복수의 무선랜 신호 시퀀스 그룹을 층순서에 따라 정렬하고 정렬된 복수의 무선랜 신호 시퀀스 그룹의 각각에 대하여 건물의 층을 정하여 매핑하는 과정을 수행한다.
계단, 엘리베이터 및 에스컬레이터의 시작점이나 끝점으로 마킹된 무선랜 신호 시이퀀스는 층별로 분류한다. 같은 시각, 같은 장치를 통해서 수집된 기압 정보는 층별로 비교적 일정한 차이를 보여준다. 일반적으로는 고도가 높아질수록 기압은 낮아진다. 하지만 기압은 날씨나 온도의 변화에 따라 같은 층이라 해도 기압 값은 동적으로 변화가 발생하는 문제가 있다. 따라서 기압의 절대값을 이용하여 층을 결정하는 것은 적절하지 않다. 그 보다는 같은 장치에서 비슷한 시점에 얻어진 기압 값은 상층과 하층을 구분하는 상대적인 값으로 한정적으로 활용하는 것이 적절하다. 기압값과 더불어 무선랜 신호의 특성을 함께 조합하여 사용해야 하는 이유이다. 기압과 달리 무선랜 신호는 날씨에 따라 변화가 없다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따라 무선랜 신호의 층별 분류 방법을 개략적으로 도시한 도면이다.
신호 수집 서버(이하 간단히 '서버'라고도 한다)는 계단, 엘리베이터 또는 에스컬레이터와 같은 층간 이동 수단을 통한 이동이 감지되어, 층 변동이 발생한 무선랜 신호 시이퀀스를 층 변동에 맞추어서 절단한다.
서버는 층 변동에 맞추어서 무선랜 신호 시이퀀스를 절단함으로써 2 이상의 절단된 무선랜 신호 시이퀀스(이하, '절단 무선랜 신호 시이퀀스'라고도 한다)를 생성한다. 하나의 무선랜 신호 시이퀀스로부터 복수의 절단 무선랜 신호 시이퀀스가 생성되되, 상기 복수의 절단 무선랜 신호 시이퀀스가 어느 무선랜 신호 시이퀀스로부터 기인하였는지에 대한 정보가 유지된다.
따라서, 달리 보면, 절단은 스마트폰에서 수집된 무선랜 신호 시이퀀스를 복수의 절단 무선랜 시이퀀스로 구분하는 것이 되되, 동일 스마트폰이 센싱한 기압 정보등을 이용하여 수집된 층별로 구분되는 복수의 절단 무선랜 신호 시이퀀스로 구분하는 것이 된다.
잘라진 무선랜 신호 시이퀀스는 기존의 무선랜 신호 시이퀀스에 비해서 길이가 짧아진 무선랜 신호 시이퀀스가 된다. 하나의 무선랜 신호 시이퀀스에는 여러 개의 층 변동 시점이 포함될 수 있어 두 개 이상의 무선랜 신호 시이퀀스가 얻어진다. 그러므로 이 단계에서 잘라진 무선랜 신호 시이퀀스는 계단, 엘리베이터, 혹은 에스컬레이터의 시작점이나 끝점에서 얻어진 무선랜 신호를 포함한다. 절단이 이루어진 지점의 무선랜 신호는 후속하는 무선랜 신호 시이퀀스의 그룹핑과 무선랜 신호 시이퀀스 그룹에 대한 층 매핑 작업 등을 위해서 마킹하여 둔다.
위와 같은 방식으로 절단된 무선랜 신호 시이퀀스에는 적어도 하나의 마킹된 무선랜 신호가 존재한다. 한편 이 단계를 통해 얻어진 절단 무선랜 신호 시이퀀스를 구성하는 무선랜 신호는 모두 동일한 층에서 수집된 것으로 볼 수 있다.
서버는 축적된 절단 무선랜 신호 시이퀀스에 대하여, 절단 무선랜 신호 시이퀀스를 구성하는 무선랜 신호의 유사도에 따라 절단 무선랜 신호 시이퀀스를 그룹핑하여, 각 층별로 분리된 복수의 무선랜 신호 시퀀스 그룹을 구성하며, 이를 통해 각 층별로 분리되었으나 층을 식별할 수 있는 것은 아니다.
절단 무선랜 신호 시이퀀스를 구성하는 무선랜 신호의 유사도에 따라 절단 무선랜 신호 시이퀀스를 그룹핑함에 있어서, 절단 무선랜 신호 시이퀀스 내에서 절단 지점의(마킹된) 무선랜 신호에 대하여 우선적으로 유사도를 비교한다.
두 무선랜 신호의 유사도는 공지된 다양한 방식으로 결정될 수 있는 데, 예를 들면, 공통되는 AP의 갯수에 따라 결정될 수 있다, 또한, 다른 예로서, 무선랜 신호가 AP의 식별자 및 해당 AP의 신호세기로 구성되는 쌍을 하나 또는 복수개 포함하는 무선랜 핑거프린트인 경우, 각 무선랜 핑거프트린트를 벡터로 간주하고 두 벡터 사이의 거리에 의해 두 무선랜 신호의 유사도를 결정할 수도 있다.
절단된 각각의 무선랜 신호 시이퀀스를 구성하는 무선랜 신호는 모두 동일한 층에서 수집된 것이어서 기압 정보 시이퀀스를 구성하는 각 기압 값에는 큰 변화가 없다. 그렇지만 동일한 층에서 수집된 여러 개의 무선랜 신호 시이퀀스에 대응하는 기압 값을 살펴보면, 복수의 무선랜 신호 시이퀀스에 대응하는 기압 값은 서로 상이할 수 있다. 각각의 무선랜 신호 시이퀀스가 얻어질 때의 시점이 달라지면 날씨와 온도가 달라지기 때문에 무선랜 신호 시이퀀스 별로 기압값은 서로 상이할 수 있다.
이 단계를 수행하고 나서도, 여전히 이들 무선랜 신호 시이퀀스가 건물의 몇 층에서 수집된 것인지는 판별할 수 없다. 그것을 알기 위해서는 다음 단계인 무선랜 신호 시이퀀스 그룹에 대한 층 매핑 작업이 필요하다. 따라서 이 단계에서 수행하는 무선랜 신호 시이퀀스의 그룹핑 작업은 이러한 층 매핑 작업을 위한 준비 단계이다.
무선랜 신호 시이퀀스의 그룹핑에서는 절단 무선랜 시이퀀스를 대상으로 동일한 층에서 얻어진 것으로 추정되는 무선랜 신호 시이퀀스를 동일 그룹으로 그룹핑한다. 우선 절단된 지점(마킹된 지점)에서 수집된 무선랜 신호를 대상으로 유사한 무선랜 신호를 포함하는 무선랜 신호 시이퀀스를 찾는다. 층간 이동을 위한 수단은 계단, 엘리베이터 또는 에스컬레이터 정도에 한정되며, 동일한 층에서 수집된 무선랜 신호 시이퀀스라면 동일한 계단 주변, 동일한 엘리베이터 주변, 또는 동일한 에스컬레이터 주변의 하나에서도 수집되었을 것이며, 따라서 해당 지점의 무선랜 신호가 서로 유사할 가능성이 매우 높기 때문이다.
위와 같은 작업을 수행하면, 동일한 층의 계단, 엘리베이터 및 에스컬레이터 별로 무선랜 신호 시이퀀스가 그룹핑될 가능성이 높다. 따라서 동일한 층에서 수집된 무선랜 시이퀀스라 해도 계단, 엘리베이터 및 에스컬레이터 별로 서로 다른 그룹에 속하여 그룹핑될 확률이 있으며, 건물 내의 계단, 엘리베이터 및 에스컬레이터 사이의 거리가 비교적 멀 경우에는 더욱 그렇다.
이와 같이 동일한 층에서 수집되었으면서도 다른 그룹으로 1차 분류되어 있는 무선랜 신호 시이퀀스를 동일 그룹으로 통합하기 위해서는, 각 무선랜 신호 시이퀀스를 구성하고 있는 기타의 무선랜 신호들의 유사성을 분석하는 것이 필요하다. 서로 다른 그룹에 속한 무선랜 신호 시이퀀스라 해도 유사한 무선랜 신호를 공통으로 가지고 있다면 두 개의 무선랜 신호 시이퀀스는 동일한 층에서 수집되었을 가능성이 높다. 예를 들면, 1차 분류한 후 서로 다른 두개의 무선랜 신호 시이퀀스 그룹에 포함된 무선랜 신호 시이퀀스들 사이에서 서로 유사한 무선랜 신호를 일정 수준이상 포함하고 있는 경우, 동일한 층에서 서로 다른 층간 이동 수단을 통해서 해당 층에 진입하거나 이탈한 것으로 판단될 수 있다. 예를 들어, 엘리베이터로부터 207호로 이동하면서 수집된 경우와 계단으로부터 207호로 이동하면서 수집된 경우, 층간 이동 수단이 서로 달라서 절단 지점 및 그 근방에서의 무선랜 신호는 서로 유사하지 않을지라도 207호 근방에서의 무선랜 신호는 서로 유사하므로, 이러한 점을 이용하여 복수의 무선랜 신호 시이퀀스 그룹을 통합할 수 있다.
서버는 동일 무선랜 신호 시이퀀스로부터 절단되어 생성된 절단 무선랜 신호 시이퀀스들 사이의 상하 관계(순서 관계)를 활용하여, 무선랜 신호 시퀀스 그룹들을 층순서에 따라 정렬한다. 상기 상하 관계는 무선랜 신호 시이퀀스에 대응하는 기압 정보 시이퀀스를 이용하여 판단된다.
무선랜 신호 시이퀀스들의 그룹핑을 통해서 동일한 층에서 수집된 무선랜 신호 시이퀀스들의 분류 작업이 올바르게 완료되면, 대상이 되는 건물의 층과 동일한 개수의 무선랜 신호 시이퀀스 그룹이 만들어진다. 각 무선랜 신호 시이퀀스 그룹이 건물의 어느 층에서 수집되었는지 결정하기 위해서는 무선랜 신호 시이퀀스가 수집된 층의 고도에 따라 정렬하는 작업이 필요하다.
이 작업은 여러 층에 걸쳐 수집된 무선랜 신호 시이퀀스가 절단된 뒤 그룹핑을 통해 서로 다른 그룹에 속한 경우, 절단된 무선랜 신호 시이퀀스의 상하 관계를 활용하여 판단할 수 있다. 동일한 기기를 통해서 특정 시점에 수집되어 생성된 무선랜 신호 시이퀀스는 상층에서 수집된 절단 무선랜 신호 시이퀀스는 하층에서 수집된 절단 무선랜 신호 시이퀀스에 비해 항상 낮은 기압 상태에서 수집되기 때문이다.
충분한 무선랜 신호 시이퀀스가 수집된 경우에는 모든 층의 무선랜 신호 시이퀀스 그룹에 대해서 상호 간의 상하 관계를 결정할 수 있다. 그리고 정렬을 통하여 무선랜 신호 시이퀀스 그룹을 수집된 층의 고도에 따라 일렬로 나열할 수 있다.
서버는 정렬된 복수의 무선랜 신호 시퀀스 그룹의 각각에 대하여 건물의 층을 정하는 매핑을 수행한다. 이와 같은 매핑에 있어서, GPS 정보 시퀀스에 포함된 GPS 정보의 강도 변화를 기준으로, 복수의 무선랜 신호 시퀀스 그룹중 하나 이상을, 건물밖에서 안으로의 진입이 가능한 층으로 매핑할 수 있다.
무선랜 신호 시이퀀스 그룹들의 정렬 작업이 이루어진 상태에서 무선랜 신호 시이퀀스 그룹을 건물의 층에 매핑하는 것은 어렵지 않다. n개의 층으로 구성된 건물에 대해서, 생성된 n개의 무선랜 신호 시이퀀스 그룹이 각 그룹 상호 간의 상층 및 하층의 상하 관계에 따라 정렬되였을 때, G1, G2, … ,Gn 으로 내림차순 혹은 올림차순으로 순서가 결정되면 상대적인 기압값이 높아 가장 아래층에서 수집된 것으로 정렬된 무선랜 신호 시이퀀스 그룹을 건물의 가장 아래층으로, 가장 위층에서 수집된 무선랜 신호 시이퀀스 그룹을 건물의 가장 위층으로 매핑한다.
건물이 지하층을 포함하고 있는 경우에는 가장 아래층이 지하층으로 매핑된다. 만일 무선랜 신호 시이퀀스의 수집에 있어 누락된 층이 있는 경우에는 오류가 발생할 수 있다. 이는 사람들이 자주 지나지 않는 지하층에서 발생할 가능성이 높다. 이러한 오류에 대응하기 위해서는 추가적인 정보와 추가적인 처리가 필요하다.
건물의 실내 지도가 주어지지 않은 경우에는 건물의 층수를 사전에 알 수 없다. 이 경우에는 건물의 층수를 생성된 무선랜 신호 시이퀀스 그룹의 수와 동일한 것으로 추정하고 무선랜 신호 시이퀀스 그룹과 건물의 층을 매핑한다. 그 경우에는 어느 층이 지하층이고 어느 층부터 지상층인지를 알 수 있으면 도움이 되며, 이를 위해서는 건물 밖에서 안으로 진입하는 1층을 탐지하는 것이 좋은 방안이 된다.
건물 밖에서 건물 안으로 진입하거나 건물 안에서 밖으로 나가면서 얻어진 무선랜 신호 시이퀀스는 기압 측면에서는 큰 변화를 일으키지 않는다. 하지만 건물 밖에서 얻어진 무선랜 신호와 건물 안에서 얻어진 무선랜 신호는 서로 다른 특성을 보이는 경우가 많다. 무엇보다도 무선랜 신호와 GPS 정보가 함께 수신된 경우, 건물 안에서 보다는 건물 밖에서 무선랜 신호와 함께 수신된 GPS 정보가 훨씬 더 강하고 정확한 특성을 갖게 된다.
또한 무선랜 신호는 건물안에서 수집된 경우가 건물 밖에서 수집된 것보다 더 풍성하고 강한 경우가 많다. 실내외 전환이 이루어진 것으로 추정되는 무선랜 신호 시이퀀스가 그런 특성을 보일 때 건물 진입층에서 수집된 것으로 판단할 수 있다.
또한, 건물 안에서 수집된 무선랜 신호와 건물 밖에서 수집된 무선랜 신호가 확연하게 다른 특성을 활용하는 구체적인 방법으로는 계단, 엘리베이터 및 에스컬레이터 근방에서 얻어진 무선랜 신호의 특성을 활용하는 것이다. 다른 층에서 얻어진 무선랜 신호 시이퀀스에 비해, 건물 안의 계단, 엘리베이터 및 에스컬레이터 주변에서 얻어진 무선랜 신호와 건물 밖에서 얻어진 무선랜 신호는 서로 유사도가 현저하게 떨어진다. 이와 같은 특성을 만족시키는지의 여부를 전체의 무선랜 신호 시이퀀스 그룹에 대해서 분석하면 1층, 즉 건물 밖에서 안으로 진입이 가능한 층에서 수집한 무선랜 신호 시이퀀스 그룹을 판단할 수 있다.
한편, 어떤 건물의 경우에는 건물 밖에서 안으로 진입할 수 있는 층이 여러 층인 경우도 있다. 그렇다 해도 1층에서 건물 안으로 진입하는 경우가 일반적이다. 따라서 그 경우에는 가장 많은 비율 혹은 가장 많은 빈도로 위의 조건을 만족시키는 무선랜 신호 시이퀀스를 포함하고 있는 그룹을 1층으로 매핑한다. 특정 무선랜 신호 시이퀀스 그룹을 1층으로 매핑하고 나머지 무선랜 신호 시이퀀스 그룹을 지하 층과 지상 층으로 구분하여 매핑하면 앞서 언급한 매핑에 오류가 발생하는 것을 줄이거나 제거할 수 있다.
도 6은 정렬된 무선랜 신호 시이퀀스 그룹에 건물의 층을 맵핑하고 나서 완성된 층 매핑 데이터베이스의 모습을 보여주고 있다.
층별로 분류된 각 무선랜 신호들의 층 내 수집 위치 추정(S50)
건물의 층별로 분류된 무선랜 신호의 시이퀀스에 대하여, 경계 무선랜 신호를 참조 위치로 사용하여 무선랜 신호의 수집 위치를 추정한다.
무선신호가 층별로 분류된 상태에서 후속해야 하는 작업은 층별로 분류된 무선랜 신호에 대해 층 내에서의 수집 위치를 추정하는 것이다. 계단, 엘리베이터 및 에스컬레이터 시작점이나 끝점에서 수집된 무선랜 신호를 참조위치로 활용하는 반자율학습방식의 수집위치 라벨링 기법을 적용하면 이 작업이 가능하다. 지금까지 많은 연구를 통하여 무선랜 신호의 라벨링을 위한 다양한 반자율학습 라벨링 기법이 개발되어 있다. 대부분의 무선신호 수집위치 라벨링 기법은 무선신호의 특성만을 고려한 기법이다. 또한 반자율학습을 위한 참조위치는 사람이 직접 수집 위치를 확인한 정보를 참조위치로 활용하는 접근이었다.
본 발명에서 제안하는 기법은 계단, 엘리베이터 및 에스컬레이터의 시작점과 끝점에서 수집된 무선신호를 반자율학습의 참조위치로 사용함으로써 사람의 노력을 획기적으로 경감시킬 수 있다는 점에서 기존의 방식과 다르다. 더불어 복합 신호 시이퀀스에서 얻을 수 있는 가속도 정보를 활용한 보행자 항법 (Pedestrian Dead Reckoning, PDR) 기법을 이들 반자율학습 라벨링 기법에 접목함으로써 무선신호 수집위치 추정의 정확도를 개선할 수도 있다.
이 단계에서는 계단, 엘리베이터 및 에스컬레이터의 시작점과 끝점에서부터 복합 신호 시이퀀스의 이동궤적을 추적하여 무선랜 신호의 수집위치를 추정한다. 이 단계에서 학습이 필요한 이유는 한 건물에 복수개의 계단, 엘리베이터 및 에스컬레이터가 존재하는 경우도 있기 때문이다. 계단의 시작점이나 끝점에서 출발한 하나의 궤적이더라도, 계단이 여러 개 존재하는 경우에는 모든 계단에 대해서 궤적을 적용하여 가장 최적화된 결과를 산출한다. 최적화된 결과의 산출을 위해, 가까운 지점에서 수집된 무선신호는 서로 유사한 특성을 활용한다. 공간을 격자 형태로 분할하고 무선신호를 Hidden Markov Model(HMM)으로 모델링하여 무선신호 특성과 PDR의 궤적을 활용한 최적 해를 찾을 수 있다. 이것에 대한 더 상세한 기술은 본 발명의 범주를 벗어나는 만큼 생략하기로 한다.
일반적으로 건물 내에서 계단, 엘리베이터 및 에스컬레이터의 위치가 확인된 경우에는 실내지도가 없어도 PDR 기법을 접목시켜 무선신호의 수집 위치를 라벨링하는 것이 가능하다. 그러나 바람직하게는 실내지도가 주어지며, 이러한 경우에는 이동 공간의 특성, 즉 출입구 근처, 이동 경로의 구석 부분 등을 고려한 Map matching 기법을 적용함으로써 무선신호 수집위치 라벨링의 정확도를 더욱더 개선시킬 수 있다.
층별로 분류된 각 무선랜 신호들의 층내 수집 위치 추정이 건물의 모든 층에 대해서 이루어지고 나면 해당 건물의 무선랜 신호 지도, 소위 무선랜 라디오맵을 구축할 수 있다. 본 발명에서는 라디오맵이 건물별로 구축되는 것으로 가정한다. 따라서 라디오맵은 건물의 각 지점별로 수집되는 신호의 특성을 나타낸다. 건물의 각 지점에서 수집된 신호가 서로 유사하지만 복수 개인 경우에는 전체 신호를 활용하기 보다는 각 지점 별로 평균 무선신호 특성을 대신 활용함으로써 자원을 절약하고 계산량을 절감할 수 있다. 혹은 수집된 라디오맵을 활용하여 해당 건물에 설치된 AP와 그들의 설치 위치 정보를 추출한 뒤 위치추정에 활용할 수도 있다. 이러한 접근은 위치인식의 정확도에 있어서 손해가 있을 수 있지만 자원의 절감과 계산 시간 측면에서 이점이 있다.
본 발명에서 제안한 신호 수집 모듈이 스마트폰과 같은 이동 장치에 장착되면 짧은 시간에 전 세계 대부분의 건물에서 복합 신호 시이퀀스 정보를 크라우드소싱 방식으로 수집할 수 있으며, 매우 정밀한 건물별 라디오맵을 구축할 수 있어 글로벌 환경에 실내 위치인식 서비스를 제공하는 것이 가능하다.
실내 위치인식 서비스 제공(S60)
신호 수집 서버(10)에 의해 구축된 무선랜 라디오 맵은 신호 수집 서버(10)의 라디오 맵 제공부(14)에 의해 위치 서버(40)로 제공되어 위치 서버(40)로 하여금 실내 위치인식 서비스를 제공하는 데 이용토록 할 수 있다(또는 신호 수집 서버가 위치 서버의 기능을 겸하는 형태도 본 발명의 범주에 포함되는 것으로 한다).
위치 서버(40)는 신호 수집 서버(10)에 의해 구축된 무선랜 라디오 맵을 참조하며, 이동 장치의 신호 수집 모듈로부터 전송받은 복합 신호 시이퀀스로부터 이동 장치의 위치를 추정하여 이동 장치로 제공한다. 물론 이동 장치로부터 무선랜 신호만을 전송받아 이동 장치의 위치를 추정하여 이동 장치로 제공하는 것도 가능하다. 그러나, 복합 신호 시이퀀스를 전송받는 경우 이를 이동 장치의 위치 추정에 이용하는 것과 함께, 전송받은 복합 신호 시이퀀스를 신호 수집 서버로 전달하여 라디오 맵의 갱신에 이용되도록 할 수 있다(위치 서버가 라디오 맵의 갱신 기능을 가진 경우 자체적으로 라디오 맵을 갱신하는 것을 포함한다).
신호수집 서버(10)가 수집된 무선랜 신호의 수집위치를 라벨링하여 라디오맵을 구축하면 이를 기반으로 실내 위치인식 서비스를 실시간에 제공할 수 있다. 이를 위해 도 1과 같은 본 발명의 일 실시예에서는 위치 서버를 별도로 두고 서비스를 제공한다. 신호수집 서버와 연결되는 이동 장치의 신호 수집 모듈은 수집된 복합 신호 시이퀀스를 축적한 뒤 시간이 지나 수집된 신호를 전달한다.
반면 신호수집 모듈이 위치서버에 연결되어 위치인식 서비스를 제공받을 때에서는 신호수집 모듈에서 수집된 신호가 시간을 지체하지 않고 즉각적으로 위치서버로 전송된다. 위치서버는 신호수집 서버에 의해 이미 구축된 라디오맵을 참조하여 위치를 추정하고 실시간으로 추정된 결과를 신호수집 모듈에 전달하여 서비스를 제공한다. 위치서버에서 서비스를 제공하는 과정에서 수집된 복합 신호 데이터가 누적되면 신호수집 서버로 전달되어 기 구축된 라디오맵의 갱신에 활용할 수도 있다.
한편, 신호 수집 서버에서 수행되는 기능의 일부는 이동장치의 사전 처리를 통하여 수행하고나서 그 결과를 신호 수집 서버로 제공하도록 구성될 수도 있으며, 이러한 것도 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 한다. 예를 들면, 계단 및 엘리베이터 등을 판별하는 과정은 이동장치의 신호 수집 모듈에서 실행될 수 있으며, 판별후 계단 및 엘리베이터 등의 시작점 및 끝점을 마킹한 후 전송하는 것으로 할 수 있다. 또한, 이동장치는 서버가 수행하던 무선랜 신호 시이퀀스의 절단까지 수행한 후 절단 무선랜 신호 시이퀀스들을 서버로 제공할 수 있으며 이러한 발명도 본 발명과 균등한 것으로 본다.
10 : 신호 수집 서버 21, 22 : 이동 장치
23 : 신호 수집 모듈 231 : 복합 신호 수집부
232 : 복합 신호 데이터베이스
233 : 수집 신호 간략화부 30 : AP
40 : 위치 서버

Claims (18)

  1. 실내 위치인식 서비스를 하기 위한 기본 데이터베이스가 되는 무선랜 라디오 맵(Wi-Fi Radio Map)을 구축하기 위한 과정중 이용되는 복합 데이터 수집·이용 방법으로서,
    이동 장치에 구성된 신호 수집 모듈이 무선랜 신호, 가속도 정보 및 기압 정보의 시이퀀스를 포함하는 복합 신호 시이퀀스를 수집하고 저장하는 단계;
    신호 수집 서버가 상기 신호 수집 모듈로부터 제공받은 복합 신호 시이퀀스에 포함된 무선랜 신호 시이퀀스 중에서, 계단 및 엘리베이터를 포함하는 층간 이동 수단의 시작점 및 끝점에서 수집된 무선랜 신호('경계 무선랜 신호'라 한다)를 판별하는 단계;를 포함하여 구성되며,
    상기 경계 무선랜 신호의 판별 결과는 무선랜 신호의 층내 수집 위치를 추정하는 데 이용되는,
    것을 특징으로 하는 실내 위치인식을 위한 복합 데이터 수집·이용 방법.
  2. 실내 위치인식 서비스를 하기 위한 기본 데이터베이스가 되는 무선랜 라디오 맵(Wi-Fi Radio Map)을 구축하기 위한 과정중 이용되는 복합 데이터 수집·이용 방법으로서,
    이동 장치에 구성된 신호 수집 모듈이, 무선랜 신호, 가속도 정보 및 기압 정보의 시이퀀스를 수집하여 데이터베이스에 저장하며, 상기 데이터베이스에 저장된 무선랜 신호, 가속도 정보 및 기압 정보의 시이퀀스를 가공하고 축약한 복합 신호 시이퀀스를 신호 수집 서버로 전송하는 단계;
    상기 신호 수집 서버가 상기 신호 수집 모듈로부터 제공받은 복합 신호 시이퀀스에 포함된 무선랜 신호 시이퀀스 중에서, 계단 및 엘리베이터를 포함하는 층간 이동 수단의 시작점 및 끝점에서 수집된 무선랜 신호('경계 무선랜 신호'라 한다)를 판별하는 단계;를 포함하여 구성되며,
    상기 경계 무선랜 신호의 판별 결과는 무선랜 신호의 층내 수집 위치를 추정하는 데 이용되는,
    것을 특징으로 하는 실내 위치인식을 위한 복합 데이터 수집·이용 방법.
  3. 청구항 1 또는 청구항 2에 있어서,
    상기 신호 수집 모듈은, 상기 이동 장치에 탑재되는 전용 반도체칩의 형태로 구현되는,
    것을 특징으로 하는 실내 위치인식을 위한 복합 데이터 수집·이용 방법.
  4. 청구항 1 또는 청구항 2에 있어서,
    상기 무선랜 신호, 가속도 정보 및 기압 정보의 시이퀀스를 수집하는 것은,
    상기 신호 수집 모듈이, 가속도의 변화, 기압의 변화, 상기 이동 장치에 탑재된 결제앱을 사용한 결제, 건물내 특정 점포의 방문, 및 실내·외의 전환 중에서 하나 또는 복수를 감지한 경우에 실행되는,
    것을 특징으로 하는 실내 위치인식을 위한 복합 데이터 수집·이용 방법.
  5. 청구항 1 또는 청구항 2에 있어서,
    상기 경계 무선랜 신호의 판별에서는,
    상기 가속도 정보 및 상기 기압 정보의 시이퀀스를 이용하여 계단을 통한 이동과 엘리베이터를 통한 이동을 구분하는,
    것을 특징으로 하는 실내 위치인식을 위한 복합 데이터 수집·이용 방법.
  6. 청구항 1 또는 청구항 2에 있어서,
    상기 신호 수집 서버가 축적된 무선랜 신호의 시이퀀스를 건물의 층별로 분류하는 단계;를 더 포함하며,
    것을 특징으로 하는 실내 위치인식을 위한 복합 데이터 수집·이용 방법.
  7. 청구항 6에 있어서,
    상기 건물의 층별로 분류하는 단계는,
    상기 경계 무선랜 신호가 포함된 무선랜 신호의 시이퀀스를 절단하여 복수의 절단 무선랜 신호 시이퀀스를 구성하며, 축적된 상기 절단 무선랜 신호 시이퀀스에 대하여 무선랜 신호의 유사도에 따라 상기 절단 무선랜 신호 시이퀀스를 그룹핑하여 복수의 무선랜 신호 시퀀스 그룹을 구성하는 과정;을 포함하는,
    것을 특징으로 하는 실내 위치인식을 위한 복합 데이터 수집·이용 방법.
  8. 청구항 7에 있어서,
    상기 건물의 층별로 분류하는 단계는,
    상기 구성된 복수의 무선랜 신호 시퀀스 그룹을 층순서에 따라 정렬하며, 상기 정렬된 복수의 무선랜 신호 시퀀스 그룹의 각각에 대하여 건물의 층을 정하여 매핑하는 단계;를 더 포함하는,
    것을 특징으로 하는 실내 위치인식을 위한 복합 데이터 수집·이용 방법.
  9. 청구항 6에 있어서,
    상기 건물의 층별로 분류된 무선랜 신호의 시이퀀스에 대하여,
    상기 경계 무선랜 신호를 참조 위치로 사용하여 무선랜 신호의 수집 위치를 추정하는 단계;를 더 포함하는,
    것을 특징으로 하는 실내 위치인식을 위한 복합 데이터 수집·이용 방법.
  10. 청구항 6에 있어서,
    상기 건물의 층별로 분류하는 단계이전에,
    상기 복합 신호 시이퀀스를 건물 단위로 분류하는 단계;를 더 포함하는,
    것을 특징으로 하는 실내 위치인식을 위한 복합 데이터 수집·이용 방법.
  11. 실내 위치인식 서비스를 하기 위한 기본 데이터베이스가 되는 무선랜 라디오 맵(Wi-Fi Radio Map)을 구축하기 위해 이용되는 복합 데이터 수집·이용 시스템으로서,
    전용 반도체칩의 형태로 이동 장치에 구성되며, 무선랜 모듈을 통한 무선랜 신호, 가속도 센서를 통한 가속도 정보 및 기압 센서를 통한 기압 정보의 시이퀀스를 포함하는 복합 신호 시이퀀스를 수집하고 데이터베이스에 저장하는 신호 수집 모듈;
    상기 신호 수집 모듈로부터 제공받은 복합 신호 시이퀀스에 포함된 무선랜 신호 시이퀀스 중에서, 계단 및 엘리베이터를 포함하는 층간 이동 수단의 시작점 및 끝점에서 수집된 무선랜 신호('경계 무선랜 신호'라 한다)를 판별하는 신호 수집 서버;를 포함하여 구성되며,
    상기 경계 무선랜 신호의 판별 결과는 무선랜 신호의 층내 수집 위치를 추정하는 데 이용되는,
    것을 특징으로 하는 실내 위치인식을 위한 복합 데이터 수집·이용 시스템.
  12. 실내 위치인식 서비스를 하기 위한 기본 데이터베이스가 되는 무선랜 라디오 맵(Wi-Fi Radio Map)을 구축하기 위해 이용되는 복합 데이터 수집·이용 시스템으로서,
    전용 반도체칩의 형태로 이동장치에 구성되며, 무선랜 모듈을 통한 무선랜 신호, 가속도 센서를 통한 가속도 정보 및 기압 센서를 통한 기압 정보의 시이퀀스를 포함하는 복합 신호 시이퀀스를 수집하고 데이터베이스에 저장하며, 상기 데이터베이스에 저장된 무선랜 신호, 가속도 정보 및 기압 정보의 시이퀀스를 가공하고 축약한 복합 신호 시이퀀스를 신호 수집 서버로 전송하는 신호 수집 모듈;
    상기 신호 수집 모듈로부터 제공받은 복합 신호 시이퀀스에 포함된 무선랜 신호 시이퀀스 중에서, 계단 및 엘리베이터를 포함하는 층간 이동 수단의 시작점 및 끝점에서 수집된 무선랜 신호('경계 무선랜 신호'라 한다)를 판별하는 상기 신호 수집 서버;를 포함하여 구성되며,
    상기 경계 무선랜 신호의 판별 결과는 무선랜 신호의 층내 수집 위치를 추정하는 데 이용되는,
    것을 특징으로 하는 실내 위치인식을 위한 복합 데이터 수집·이용 시스템.
  13. 청구항 11 또는 청구항 12에 있어서,
    상기 신호 수집 모듈은,
    상기 신호 수집 모듈이, 가속도의 변화, 기압의 변화, 상기 이동 장치에 탑재된 결제앱을 사용한 결제, 건물내 특정 점포의 방문, 및 실내·외 전환 중에서 하나 또는 복수를 감지한 경우에, 상기 무선랜 신호, 가속도 정보 및 기압 정보의 시이퀀스를 수집하는,
    것을 특징으로 하는 실내 위치인식을 위한 복합 데이터 수집·이용 시스템.
  14. 청구항 11 또는 청구항 12에 있어서,
    상기 신호 수집 서버는,
    상기 가속도 정보 및 상기 기압 정보의 시이퀀스를 이용하여 계단을 통한 이동과 엘리베이터를 통한 이동을 구분하여 상기 경계 무선랜 신호를 판별하는,
    것을 특징으로 하는 실내 위치인식을 위한 복합 데이터 수집·이용 시스템.
  15. 청구항 11 또는 청구항 12에 있어서,
    상기 신호 수집 서버는,
    상기 경계 무선랜 신호가 포함된 무선랜 신호의 시이퀀스를 절단하여 복수의 절단 무선랜 신호 시이퀀스를 구성하고, 축적된 상기 절단 무선랜 신호 시이퀀스에 대하여 무선랜 신호의 유사도에 따라 상기 절단 무선랜 신호 시이퀀스를 그룹핑하여 복수의 무선랜 신호 시퀀스 그룹을 구성하며, 상기 구성된 복수의 무선랜 신호 시퀀스 그룹을 층순서에 따라 정렬하고, 상기 정렬된 복수의 무선랜 신호 시퀀스 그룹의 각각에 대하여 건물의 층을 정하여 매핑하는,
    것을 특징으로 하는 실내 위치인식을 위한 복합 데이터 수집·이용 시스템.
  16. 청구항 15에 있어서,
    상기 신호 수집 서버는,
    상기 건물의 층별로 매핑된 무선랜 신호의 시이퀀스에 대하여, 상기 경계 무선랜 신호를 참조 위치로 사용하여 무선랜 신호의 수집 위치를 추정하는,
    것을 특징으로 하는 실내 위치인식을 위한 복합 데이터 수집·이용 시스템.
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