KR102308803B1 - 이미지 기반의 무선 측위 방법 및 장치 - Google Patents

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Abstract

이미지 기반의 무선 측위 방법 및 장치에 관한 것으로, 적어도 하나의 고정 노드의 아이디와 그것으로부터 수신된 적어도 하나의 신호의 세기로부터 어느 하나의 픽셀 값을 생성하고, 적어도 하나의 신호의 수신 지점을 그 픽셀 값을 갖는 픽셀로 표현함으로써 이동 노드의 이동경로 이미지를 생성하고, 그 이동경로 이미지와 이동 노드가 위치하는 지역에 대한 맵 이미지와의 비교에 기초하여 이동 노드의 위치를 추정함으로써 무선 측위 알고리즘의 계산 효율성을 향상시키면서도 길이 여러 갈래로 갈라지는 분기점이나 광장 등 넓은 공간에서의 측위 정확도를 향상시킬 수 있다.

Description

이미지 기반의 무선 측위 방법 및 장치 {Method and apparatus for wireless localization based on image}
무선 신호를 이용하여 이동 노드의 위치를 추정할 수 있는 무선 측위 방법 및 장치에 관한 것이다.
GNSS(Global Navigation Satellite System)는 우주궤도를 돌고 있는 인공위성으로부터 송출되는 전파를 이용해 지구 전역에서 움직이는 물체의 위치를 추정하기 위한 시스템으로서, 현재 미사일 유도 같은 군사적 용도뿐만 아니라 스마트폰 사용자의 위치 추적, 차량, 선박, 항공기 등의 항법 장치에 많이 이용되고 있다. GNSS의 대표적인 예로는 미국의 GPS(Global Positioning System), 러시아의 글로나스(GLONASS), 유럽의 갈리레오(Galileo), 일본의 QZSS(Quasi-Zenith Satellite System) 등을 들 수 있다. 그러나, GNSS는 인공위성으로부터 송출되는 전파가 도달할 수 없는 실내 공간에서는 측위가 불가능하며, 고층빌딩에 의한 전파 차단, 반사 등으로 인해 도심에서 측위 정확도가 심하게 저하되는 문제가 있었다.
최근, 세계 각 국의 자동차 제조사와 구글, 인텔 등의 글로벌 기업은 자율 주행 자동차의 연구 개발에 열을 올리고 있다. 실외에서의 부분 자율 주행에 대해서는 어느 정도 성과를 보이고 있으나, GNSS의 실내 측위 불가능으로 인해 실외 및 실내를 아우르는 완전 자율 주행은 아직 요원한 상태이다. 이러한 GNSS의 문제점을 해결하기 위해, 실내 공간에 존재하는 무선 신호를 이용하여 사용자나 차량의 위치를 추정하는 무선 측위 기술에 많은 관심이 모아지고 있다. 무선 측위 기술은 현재 상용화되어 서비스되고 있으나, GNSS에 비해 측위 정확도가 매우 떨어져 다양한 방식의 무선 측위 기술이 개발 중에 있다.
무선 통신은 근거리 무선통신과 광역 무선통신으로 분류될 수 있다. 근거리 무선 통신의 대표적인 예로는 와이파이(Wifi), 블루투스(Bluetooth), 지그비(Zigbee) 등을 들 수 있고, 광역 무선통신의 대표적인 예로는 3G(3rd Generation), 4G(4th Generation), 로라(Lora) 등을 들 수 있다. LTE(Long Term Evolution)는 4G 무선통신의 일종이다. 블루투스, 지그비 등의 근거리 신호는 실내 공간에 사용자의 필요에 따라 일시적으로 발생했다가 사라지는 특성으로 인해 측위용으로는 적합하지 않다. 현재, 대부분의 실내에는 와이파이 신호와 LTE 신호가 분포하고 있는 것으로 알려져 있다.
이에 따라, 2.4GHz 대역의 와이파이 신호를 이용하여 측위를 실시하는 WPS(Wifi Positioning System)가 각광을 받고 있다. 와이파이 신호를 이용한 측위 기법에는 대표적으로 삼각측량(triangulation) 기법과 핑거프린트(fingerprint) 기법을 들 수 있다. 삼각측량 기법은 3 개 이상의 액세스 포인트(AP, Access Point)로부터 수신된 신호의 세기(RSS, Received Signal Strength)를 측정하고 그것을 거리로 환산함으로써 위치를 추정한다. 그러나, 실내 공간에서는 건물의 벽체, 장애물, 사람 등에 의해 무선 신호의 감쇄, 반사, 회절 등이 일어나기 때문에 환산된 거리 값이 엄청난 오차를 포함하게 됨에 따라 삼각측량 기법은 실내 측위용으로는 거의 사용되고 있지 않다.
이러한 이유로 실내 공간에서는 주로 핑거프린트 기법이 사용된다. 이 기법은 실내 공간을 격자 구조로 분할하고 각 단위 지역에서 신호 세기 값을 수집하고 데이터베이스화하여 라디오맵(radio map)을 구축한다. 이와 같이 라디오맵이 구축된 상태에서, 사용자 위치에서 수신된 신호의 세기를 라디오맵의 데이터와 비교함으로써 사용자의 위치로 추정하게 된다. 이 기법은 실내의 공간 특성이 반영된 데이터를 수집하기 때문에 삼각측량 기법에 비해 측위 정확도가 매우 높다는 장점을 갖고 있다. 무선 환경이 양호하고 실내 공간을 촘촘하게 분할하여 많은 신호를 수집할수록 측위 정밀도가 높아지는데 최대 2~3 미터까지 향상될 수 있는 것으로 보고되고 있다.
핑거프린트 기법은 라디오맵을 구축할 때의 시점에서 수집된 신호 세기와 측위 수행 시점에 수집된 신호 세기의 차이가 거의 없을 경우, 비교적 정확한 측위를 수행한다. 그러나, 현실 세계에서 빈번하게 발생하는 통신 채널간의 신호 간섭, 액세스 포인트의 증설, 고장이나 장애물 발생 등의 무선 환경의 변화는 과거에 구축된 라디오맵의 데이터와 차이가 있는 신호 세기의 수집으로 이어져 측위 정확도에 심각한 영향을 주게 된다. 이에 따라, 핑거프린트 기법에 KNN(K-Nearest Neighbor), 파티클 필터(particle filter) 등을 적용하여 측위 정확도를 높이고자 하는 다양한 시도들이 이루어지고 있다.
무엇보다도, 와이파이 신호는 근거리 무선통신의 특성상, 도심 일부에만 분포되어 있다는 현실로 인해 핑거프린트 기법은 실외 및 실내의 전 지역에 대한 측위 서비스가 요구되는 차량 네비게이션 시스템이나 자율주행에서는 단독으로 사용될 수 없다는 태생적인 한계를 갖고 있다. LTE 신호는 실내 및 실외 전역에 고르게 분포되어 있으나, 신호 세기의 변화가 크지 않은 지역이 넓어 측위 정확도를 높이는 데에 한계가 있다. 그 결과, LTE 신호를 이용하는 측위 서비스는 사용자의 위치를 대략적으로 알려주는 수준에 머물고 있으며 측위 오차가 사고로 이어질 수 있는 차량 네비게이션 시스템이나 자율주행용으로 사용되기에는 아직 많은 문제를 안고 있다.
대한민국등록특허 제10-1954676호 "고정확도의 무선 측위 방법 및 장치"는 이러한 문제를 해결하기 위하여 이동 노드의 위치의 상대적인 변화에 따른 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴을 이용하여 이동 노드의 위치를 추정하는 무선 측위 기술을 제시하고 있다. 그러나, 이 종래기술은 이동 노드의 위치를 추정하기 위해 이동 노드의 상대적인 위치의 스칼라 변화, 즉 일차원적인 상대적 위치 변화에 따른 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴을 이용하기 때문에 하나의 길이 여러 갈래로 갈라지거나 길이 갑자기 넓어지는 영역에서는 측위 정확도가 낮아진다는 문제가 있다. 이동 노드는 현실 세계에서 실제로는 일차원적으로 움직이는 것이 아니라, 이차원적으로 또는 삼차원적으로 움직인다.
대한민국등록특허 제10-1954677호 "경로 변화에 강인한 고정확도의 복합 측위 방법 및 장치"는 이러한 문제를 해결하기 위하여 이동 노드의 절대 위치의 정확도가 낮은 경우에는 이동 노드의 절대 위치 외에 이동노드의 상대 위치를 이동 노드의 위치 결정에 반영함으로써 위치 정확도 저하를 방지할 수 있는 무선 측위 기술을 제시하고 있다. 그러나, 이 종래기술은 이동 노드가 어떤 길을 가다가 그 길이 여러 갈래로 갈라지는 경우에 여러 갈래의 길 각각에 대해 신호 세기의 변화 패턴을 생성하고 여러 개의 패턴과 지도와의 비교에 기초하여 이동 노드의 위치를 추정하기 때문에 무선 측위 알고리즘의 계산 효율성이 매우 낮다는 문제가 있다. 게다가, 여러 갈래의 길 각각에 대한 신호 세기의 변화 패턴간에는 그 차이가 크지 않기 때문에 위치 정확도 향상에는 한계가 있다.
무선 측위 알고리즘의 계산 효율성을 향상시키면서 길이 여러 갈래로 갈라지는 분기점이나 광장 등 넓은 공간에서의 측위 정확도를 향상시킬 수 있는 이미지 기반의 무선 측위 방법 및 장치를 제공하는 데에 있다. 또한, 상기된 무선 측위 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체를 제공하는데 있다. 상기된 바와 같은 기술적 과제들로 한정되지 않으며, 이하의 설명으로부터 또 다른 기술적 과제가 도출될 수도 있다.
본 발명의 일 측면에 따른 무선 측위 방법은 적어도 하나의 고정 노드로부터 송출된 적어도 하나의 신호를 수신하는 단계; 상기 수신된 적어도 하나의 신호의 세기를 측정하는 단계; 상기 적어도 하나의 고정 노드의 아이디와 상기 측정된 적어도 하나의 신호 세기로부터 어느 하나의 픽셀 값을 생성하는 단계; 상기 적어도 하나의 신호의 수신 지점을 상기 생성된 픽셀 값을 갖는 픽셀로 표현함으로써 이동 노드의 이동경로 이미지를 생성하는 단계; 및 상기 생성된 이동경로 이미지와 상기 이동 노드가 위치하는 지역에 대한 맵 이미지와의 비교에 기초하여 상기 이동 노드의 위치를 추정하는 단계를 포함한다.
상기 어느 하나의 픽셀 값을 생성하는 단계는 적어도 한 종류의 컬러 성분으로서의 역할을 하는 적어도 하나의 고정 노드의 아이디와 각 컬러 성분의 값으로서의 역할을 하는 각 신호의 세기를 조합함으로써 상기 어느 하나의 픽셀 값을 생성할 수 있다.
상기 어느 하나의 픽셀 값은 상기 수신된 각 신호 별로 상기 각 신호를 송출한 고정 노드의 아이디 및 상기 측정된 각 신호의 세기를 하나의 세트로 묶은 픽셀 값일 수 있다.
상기 무선 측위 방법은 상기 적어도 하나의 신호의 수신 시점에서의 이동 노드의 상대 위치를 추정하는 단계를 더 포함하고, 상기 이동경로 이미지를 생성하는 단계는 상기 추정된 이동 노드의 상대 위치가 지시하는 적어도 하나의 신호의 수신 지점을 상기 생성된 픽셀 값의 픽셀로 표현함으로써 상기 이동경로 이미지를 생성할 수 있다.
상기 이동경로 이미지를 생성하는 단계는 상기 맵 이미지의 좌표계와 동일한 좌표계에서의 상기 추정된 상대 위치의 지시 지점에 상기 생성된 픽셀 값을 갖는 픽셀을 배치하는 방식으로 상기 적어도 하나의 신호의 수신 지점을 상기 생성된 픽셀 값을 갖는 픽셀로 표현할 수 있다.
상기 이동 노드의 위치를 추정하는 단계는 상기 이동경로 이미지의 픽셀들의 값과 상기 맵 이미지의 픽셀들의 값의 비교에 기초하여 상기 이동 노드의 위치를 추정할 수 있다.
상기 이동 노드의 위치를 추정하는 단계는 상기 이동경로 이미지와 상기 맵 이미지를 비교함으로써 상기 맵 이미지 내에서 상기 이동경로 이미지와 가장 유사한 부분을 색출하는 단계; 및 상기 색출된 부분이 지시하는 맵 이미지의 절대 위치를 상기 이동 노드의 위치로 추정하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 이동경로 이미지와 가장 유사한 부분을 색출하는 단계는 상기 이동경로 이미지의 픽셀들의 값과 상기 맵 이미지 내의 복수의 탐색영역 각각의 픽셀들의 값을 비교함으로써 상기 이동경로 이미지에 대한 상기 복수의 탐색영역 각각의 유사도를 산출하고, 상기 산출된 유사도들 중 가장 높은 유사도를 갖는 탐색영역을 상기 이동경로 이미지와 가장 유사한 부분으로서 색출할 수 있다.
상기 이동 노드의 절대 위치로 추정하는 단계는 상기 색출된 맵 이미지 내 부분의 픽셀들 중에서 상기 이동경로 이미지의 픽셀들 중 가장 최근에 생성된 픽셀 값을 갖는 픽셀에 대응되는 픽셀의 좌표값을 상기 이동 노드의 위치로 추정할 수 있다.
상기 맵 이미지는 상기 지역의 실제 신호 수신 지점들에서 수신된 신호들의 세기로부터 생성된 복수의 픽셀 값을 갖는 픽셀들과 상기 지역의 가상 신호 수신 지점들에서 가상으로 수신된 신호들의 세기로부터 생성된 복수의 픽셀 값을 갖는 픽셀들을 포함할 수 있다.
상기 가상 신호 수신 지점들에서 가상으로 수신된 신호들의 세기는 상기 실제 신호 수신 지점들과 상기 가상 신호 수신 지점들간의 거리와 상기 실제 신호 수신 지점들에서 수신된 신호들의 세기 측정값으로부터 추정될 수 있다.
본 발명의 다른 측면에 따라 상기 무선 측위 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체가 제공된다.
본 발명의 또 다른 측면에 따른 무선 측위 장치는 적어도 하나의 고정 노드로부터 송출된 적어도 하나의 신호를 수신하는 스캔부; 상기 적어도 하나의 고정 노드의 아이디와 상기 수신된 적어도 하나의 신호의 세기로부터 어느 하나의 픽셀 값을 생성하는 신호 처리부; 상기 적어도 하나의 신호의 수신 지점을 상기 생성된 픽셀 값을 갖는 픽셀로 표현함으로써 이동 노드의 이동경로 이미지를 생성하는 이미지 생성부; 상기 생성된 이동경로 이미지와 상기 이동 노드가 위치하는 지역에 대한 맵 이미지를 비교하는 비교부; 및 상기 비교 결과에 기초하여 상기 이동 노드의 위치를 추정하는 위치 추정부를 포함한다.
상기 무선 측위 장치는 상기 적어도 하나의 신호의 수신 시점에서의 이동 노드의 상대 위치를 추정하는 상대위치 추정부를 더 포함하고, 상기 이미지 생성부는 상기 추정된 이동 노드의 상대 위치가 지시하는 적어도 하나의 신호의 수신 지점을 상기 생성된 픽셀 값의 픽셀로 표현함으로써 상기 이동경로 이미지를 생성할 수 있다.
상기 무선 측위 장치는 상기 이동 노드의 움직임을 감지하는 센서부를 더 포함하고, 상기 상대위치 추정부는 상기 센서부의 출력 신호의 값으로부터 상기 이동 노드의 상대 위치를 추정할 수 있다.
적어도 하나의 고정 노드의 아이디와 그것으로부터 수신된 적어도 하나의 신호의 세기로부터 어느 하나의 픽셀 값을 생성하고, 적어도 하나의 신호의 수신 지점을 그 픽셀 값을 갖는 픽셀로 표현함으로써 이동 노드의 이동경로 이미지를 생성하고, 그 이동경로 이미지와 이동 노드가 위치하는 지역에 대한 맵 이미지와의 비교에 기초하여 이동 노드의 위치를 추정함으로써 무선 측위 알고리즘의 계산 효율성을 향상시키면서도 길이 여러 갈래로 갈라지는 분기점이나 광장 등 넓은 공간에서의 측위 정확도를 향상시킬 수 있다. 궁극적으로, 무선 측위 알고리즘의 계산 효율성이 향상되면 측위 실시간성이 향상되기 때문에 무선 측위의 정확도 및 실시간성 모두가 향상될 수 있다.
본 발명의 이동경로 이미지는 이동 노드가 현재 위치에 도달할 때까지 이동하면서 수신한 신호들을 송출한 고정 노드들의 아이디와 그 신호들의 세기로부터 생성된 픽셀 값들을 갖는 픽셀들로 이루어져 있고, 본 발명은 이러한 단 하나의 이동경로 이미지와 맵 이미지의 비교에 기초하여 이동 노드의 절대 위치를 추정하기 때문에 무선 측위 알고리즘의 계산 효율성이 대폭 향상될 수 있다. 특히, 본 발명은 이동 노드의 이동 방향의 고려 없이 이동 노드의 일차원적인 상대적 위치 변화에 따른 신호 세기의 변화 패턴을 이용하는 종래기술과는 달리, 이동 노드의 이차원 또는 삼차원적인 움직임이 그대로 반영된 이동경로 이미지를 이용하기 때문에 측위 정확도가 대폭 향상될 수 있다.
이동 노드가 하나의 길이 여러 갈래로 갈라지기 시작하는 분기점에 위치한 경우나 광장, 지하주차장, 넓은 실내 홀 등 넓은 공간에 위치한 경우에도 이동경로 이미지와 맵 이미지의 비교에 기초하여 이동 노드의 위치를 추정하기 때문에 좁은 골목길을 지나가는 경우와 마찬가지로 고정확도의 측위 서비스를 제공할 수 있다. 종래기술은 상술한 바와 같은 경로 환경에서 측위 정확도가 낮은 경우에 이동 노드의 상대 위치를 이동 노드의 현재 위치 결정에 반영하는 기술을 제시하고 있으나 상대 위치 추정 알고리즘은 상대 위치 오차 누적을 피할 수 없기 때문에 측위 정확도 저하를 방지하는 데에 한계가 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 무선통신 시스템의 구성도이다.
도 2는 도 1에 도시된 이동 노드(1)의 무선 측위 장치의 구성도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 무선 측위 방법의 흐름도이다.
도 4는 도 3의 310 단계에서 생성된 이동경로 이미지의 일례를 도시한 도면이다.
도 5는 도 3에 도시된 310 단계의 상세 흐름도이다.
도 6은 도 3의 450 단계에서 수신된 맵 이미지의 일례를 도시한 도면이다.
도 7은 도 6에 도시된 맵 이미지의 가상 입체도이다.
도 8은 도 3의 510 단계에서의 유사 부분 색출의 일례를 도시한 도면이다.
도 9는 도 1에 도시된 고정 노드(2)로부터 송출되는 신호의 감쇄 모델을 도시한 도면이다.
도 10은 도 1에 도시된 측위 서버(3)에 의한 신호 세기의 추정 원리를 설명하기 위한 도면이다.
도 11은 도 1에 도시된 측위 서버(3)에 저장된 맵 이미지의 일례를 도시한 도면이다.
도 12는 도 11에 도시된 맵 이미지 상에 이동경로 이미지가 부가된 도면이다.
이하에서는 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 상세히 설명한다. 이하에서는 사용자에 의해 휴대되어 이동하는 스마트폰, 차량에 탑재되어 이동하는 네비게이션 시스템, 위치추적대상에 부착되는 소형장치 등과 같이 측위의 대상이 되는 모든 이동체를 포괄하여 "이동 노드"로 통칭하기로 한다. 또한, 와이파이 망의 액세스 포인트(AP, Access Point), LTE 망의 기지국(base station)과 같이, 어떤 지역에 고정 설치되어 이동 노드의 무선 통신을 중계하는 통신 기기를 포괄하여 "고정 노드"로 통칭하기로 한다. 또한, 고정 노드로부터 송출되는 RF(Radio Frequency) 신호를 간략하게 "신호"로 호칭하기로 한다.
이하에서 설명될 본 발명의 실시예는 와이파이 신호, LTE(Long Term Evolution) 신호 등과 같은 무선 신호를 이용하여 측위 서비스를 제공하는 무선 측위 방법 및 장치에 관한 것으로서, 특히 무선 측위 알고리즘의 계산 효율성을 향상시키면서 길이 여러 갈래로 갈라지는 분기점이나 광장 등 넓은 공간에서의 측위 정확도를 향상시킬 수 있는 이미지 기반의 무선 측위 방법 및 장치에 관한 것이다. 이하에서는 이러한 무선 측위 방법 및 무선 측위 장치를 간략하게 "무선 측위 방법"과 "무선 측위 장치"로 호칭하기로 한다. 이동 노드는 스마트폰과 같이 사용자에 의해 휴대되거나 네비게이션 시스템과 같이 사용자 주변에 위치하여 사용자와 함께 이동하기 때문에 이동 노드의 위치는 사용자의 위치로 해석될 수도 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 무선통신 시스템의 구성도이다. 도 1을 참조하면, 본 실시예에 따른 무선통신 시스템은 복수의 이동 노드(1), 복수의 고정 노드(2), 및 측위 서버(3)로 구성된다. 복수의 이동 노드(1) 각각은 사용자에 의해 휴대되거나 차량에 탑재되어 이동하면서 적어도 한 종류의 무선통신 망을 통해 다른 노드와의 무선통신을 수행한다. 일반적으로, 각 이동 노드(1)는 적어도 두 종류의 무선통신 망, 예를 들어 와이파이 망과 LTE 망을 통해 무선 통신을 수행한다. 복수의 고정 노드(2) 각각은 각 이동 노드(1)가 무선통신 망에 접속하여 다른 노드와의 무선 통신을 수행할 수 있도록 각 이동 노드(1)의 무선 통신을 중계한다. 이동 노드(1)가 와이파이 망을 통해 무선 통신을 수행하는 경우에 고정 노드(2)는 액세스 포인트일 수 있고, LTE 망을 통해 무선 통신을 수행하는 경우에 고정 노드(2)는 기지국일 수 있다. 측위 서버(3)는 본 실시예에 따른 무선 측위에 필요한 맵 이미지를 각 이동 노드(1)에 제공한다.
도 2는 도 1에 도시된 이동 노드(1)의 무선 측위 장치의 구성도이다. 도 2를 참조하면, 도 1에 도시된 이동 노드(1)의 무선 측위 장치는 무선통신부(10), 센서부(20), 스캔부(11), 신호 처리부(12), 상대위치 추정부(13), 버퍼(14), 이미지 생성부(15), 클러스터 선정부(16), 맵 로더(17), 비교부(18), 및 절대위치 추정부(19)로 구성된다. 본 실시예가 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이러한 구성 요소들은 특정 기능을 제공하는 하드웨어로 구현될 수도 있고, 특정 기능을 제공하는 소프트웨어가 기록된 메모리, 프로세서, 버스 등의 조합으로 구현될 수도 있음을 이해할 수 있다. 상기된 각 구성 요소는 반드시 별개의 하드웨어로 구현되는 것은 아니며, 여러 개의 구성 요소가 공통 하드웨어, 예를 들어 프로세서, 메모리, 버스 등의 조합에 의해 구현될 수도 있다.
상술한 바와 같이, 이동 노드(1)는 사용자에 의해 휴대되는 스마트폰일 수도 있고, 차량에 탑재되는 네비게이션 시스템일 수도 있다. 도 2에 도시된 실시예는 무선 측위 장치에 관한 것으로서 도 2에 도시된 무선 측위 장치의 구성 외에 스마트폰의 다른 구성이나 네비게이션 시스템의 다른 구성이 도 2에 도시되면 본 실시예의 특징이 흐려질 수 있기 때문에 생략된다. 본 실시예가 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이동 노드(1)가 스마트폰이나 네비게이션 시스템 등으로 구현될 경우에 도 2에 도시된 구성 요소 외에 다른 구성 요소가 추가될 수 있음을 이해할 수 있다.
무선통신부(10)는 적어도 하나의 무선통신망을 통해 신호를 송수신한다. 센서부(20)는 이동 노드(1)의 움직임을 감지하는 적어도 하나의 센서로 구성된다. 버퍼(14)는 이미지 생성부(15)에 의해 생성된 이동경로 이미지를 저장하기 위한 용도로 사용된다. 센서부(20)는 이동 노드(1)의 가속도를 측정하는 가속도 센서(acceleration sensor)와 이동 노드(1)의 각속도를 측정하는 자이로 센서(gyro sensor)로 구성될 수 있다. 이동 노드(1)가 어떤 종류의 기기로 구현되는가에 따라 센서부(20)의 센서 종류가 달라질 수 있다. 이동 노드(1)가 스마트폰으로 구현되는 경우, 센서부(20)는 상술한 바와 같은 가속도 센서와 자이로 센서로 구성될 수 있다. 이동 노드(1)가 차량에 탑재되는 네비게이션 시스템으로 구현되는 경우, 센서부(20)는 상술한 바와 같은 가속도 센서와 자이로 센서로 구성될 수도 있고, 이러한 센서 대신에 엔코더(encoder), 지자기 센서 등이 사용될 수도 있다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 무선 측위 방법의 흐름도이다. 도 3을 참조하면, 본 실시예에 따른 무선 측위 방법은 도 2에 도시된 이동 노드(1)의 무선 측위 장치에 의해 실행되는 다음과 같은 단계들로 구성된다. 이하에서는 도 3을 참조하면서, 도 2에 도시된 스캔부(11), 신호 처리부(12), 상대위치 추정부(13), 버퍼(14), 이미지 생성부(15), 클러스터 선정부(16), 맵 로더(17), 비교부(18), 및 절대위치 추정부(19)를 상세하게 설명하기로 한다. 110 단계에서 이동 노드(1)의 스캔부(11)는 무선통신부(10)를 통하여 무선통신의 주파수 대역을 주기적으로 스캔함으로써 적어도 하나의 고정 노드(2)로부터 송출된 적어도 하나의 신호를 수신한다. 스캔부(11)의 스캔 주기의 길이에 따라 아래에서 설명될 시간도메인 데이터의 샘플링 레이트(sampling rate)가 결정된다. 무선통신부(10)의 스캔 주기가 짧을수록 아래에서 설명될 시간도메인 데이터의 샘플링 레이트가 높아지게 되고, 결과적으로 본 실시예에 따라 추정된 이동 노드(1)의 절대 위치의 정밀도가 향상될 수 있다.
110 단계에서 이동 노드(1)의 스캔부(11)는 무선통신부(10)를 통하여 무선통신의 주파수 대역을 주기적으로 스캔함으로써 적어도 하나의 고정 노드(2)로부터 송출된 적어도 하나의 신호를 수신한다. 아래에 설명된 바와 같이, 스캔부(11)의 스캔 주기마다 이동 노드(1)의 현재 위치를 나타내는 이동경로 이미지의 한 픽셀이 생성되기 때문에 스캔부(11)의 스캔 주기가 짧을수록 이동경로 이미지의 분해능이 향상될 수 있고, 결과적으로 본 실시예에 따라 추정된 이동 노드(1)의 위치의 정밀도가 향상될 수 있다. 이동경로 이미지의 분해능이 높아지게 되면 이동경로 이미지의 데이터량이 증가하게 되므로 이동 노드(1)의 데이터 처리 부하가 증가되면서 이동 노드(1)의 위치 추정에 소요되는 시간이 증가될 수 있다. 사용자의 위치 추적, 차량의 네비게이션 등의 용도로 활용되는 무선 측위의 특성상 실시간으로 사용자에게 현재 위치가 제공되어야 하기 때문에 이동 노드(1)의 하드웨어 성능, 본 실시예가 적용되는 분야에서 요구하는 측위 정밀도 등을 고려하여 스캔부(11)의 스캔 주기가 결정됨이 바람직하다.
이동 노드(1)의 현재 위치에서 그 통신가능범위 내에 하나의 고정 노드(2)만이 존재하는 경우라면, 스캔부(11)는 스캔 과정을 통하여 하나의 고정 노드(2)로부터 하나의 신호를 수신하게 된다. 이동 노드(1)의 현재 위치에서 그 통신가능범위 내에 복수의 고정 노드(2)가 존재하는 경우라면, 스캔부(11)는 스캔 과정을 통하여 복수의 고정 노드(2)로부터 그 고정 노드(2)의 개수만큼의 복수의 신호를 수신하게 된다. 도 1에는 이동 노드(1)가 세 개의 고정 노드(21, 22, 23)로부터 3 개의 신호를 수신하는 예가 도시되어 있다. 다른 하나의 고정 노드(24)는 이동 노드(1)의 통신가능범위 밖에 위치해 있음을 알 수 있다. 본 실시예는 무선통신 인프라가 비교적 잘 갖춰진 지역에 적용될 수 있기 때문에 이동 노드(1)는 대부분 복수의 고정 노드(2)의 신호를 수신하게 되나, 무선통신 인프라가 취약한 일부 지역에서는 하나의 고정 노드(2)의 신호만을 수신할 수도 있다. 한편, 스캔 과정에서 어떤 신호도 수신되지 않은 경우에는 본 실시예에 따른 측위 자체가 불가능한 경우에 해당하기 때문에 이동 노드(1)는 고정 노드(2)의 신호를 수신할 때까지 대기하게 된다.
120 단계에서 이동 노드(1)의 신호 처리부(12)는 110 단계에서 수신된 적어도 하나의 신호로부터 110 단계에서 수신된 적어도 하나의 신호를 송출한 적어도 하나의 고정 노드(2)의 아이디를 추출하고, 110 단계에서 수신된 적어도 하나의 신호의 세기를 측정한다. 어떤 고정 노드(2)로부터 송출된 신호에는 그 고정 노드(2)의 아이디가 실려 있기 때문에 고정 노드(2)로부터 송출된 신호로부터 그 고정 노드(2)의 아이디를 알 수 있다.
130 단계에서 이동 노드(1)의 신호 처리부(12)는 120 단계에서 추출된 적어도 하나의 고정 노드(2)의 아이디와 120 단계에서 측정된 적어도 하나의 신호 세기로부터 어느 하나의 픽셀 값을 생성한다. 보다 상세하게 설명하면, 130 단계에서 신호 처리부(12)는 적어도 한 종류의 컬러 성분으로서의 역할을 하는 적어도 하나의 고정 노드(2)의 아이디와 각 컬러 성분의 값으로서의 역할을 하는 각 신호의 세기를 조합함으로써 어느 하나의 픽셀 값을 생성한다. 이와 같이 생성된 어느 하나의 픽셀 값은 110 단계에서 수신된 각 신호 별로 각 신호를 송출한 고정 노드(2)의 아이디 및 120 단계에서 측정된 각 신호의 세기를 하나의 세트로 묶은 픽셀 값이다.
110 단계에서 수신된 신호의 개수가 n개인 경우, 130 단계에서 생성된 픽셀 값은 {(ID1, RSS1), (ID2, RSS2), ㆍㆍㆍ, (IDn, RSSn)}가 된다. 여기에서, ID는 고정 노드(2)의 아이디를 나타내고, RSS는 "Received Signal Strength"의 약자로 고정 노드(2)가 송출한 신호의 세기를 나타내고, 아래첨자 "n"은 고정 노드(2)의 아이디 순번을 나타낸다. 예를 들어, "ID1"은 첫 번째 고정 노드(2)의 아이디를 나타내고, "RSS1"은 첫 번째 고정 노드(2)가 송출한 신호의 세기를 나타낸다. 즉, (ID1, RSS1)은 어느 한 종류의 컬러 성분에 해당하는 첫 번째 고정 노드(2)의 아이디와 그 컬러 성분의 값에 해당하는 첫 번째 고정 노드(2)의 신호 세기의 세트이다. (ID2, RSS2)는 다른 한 종류의 컬러 성분에 해당하는 두 번째 고정 노드(2)의 아이디와 그 컬러 성분의 값에 해당하는 두 번째 고정 노드(2)의 신호 세기의 세트이다. 다른 세트들도 마찬가지이다.
본 실시예는 기존의 이미지 매칭 기법을 활용하여 맵 이미지 내에서 이동 노드(1)의 이동경로 이미지와 매칭되는 부분을 찾을 수 있다. 기존의 이미지 매칭 기법의 대표적인 예로는 히스토그램 매칭(histogram matching), 템플릿 매칭(template matching), 피처 매칭(Feature matching) 등을 들 수 있다. 일반적인 이미지의 각 픽셀 값은 복수 종류의 컬러 성분과 각 컬러 성분의 값으로 표현된다. 예를 들어, 픽셀 값은 R(적색) 성분의 값, G(녹색)의 값, B(청색) 성분의 값의 조합으로 표현될 수 있다. 기존의 이미지 매칭 기법은 전체 이미지와 부분 이미지간에 서로 대응되는 두 픽셀의 컬러 성분별 값의 유사도를 이용하여 전체 이미지 내에서 부분 이미지와 매칭되는 부분을 찾는다. 따라서, 각 픽셀의 컬러 성분의 개수가 증가 또는 감소되더라도 기존의 이미지 매칭 기법은 정상적으로 작동할 수 있다. 이와 같이, 적어도 한 종류의 컬러 성분으로서의 역할을 하는 적어도 하나의 고정 노드(2)의 아이디의 개수와 상관없이 기존의 이미지 매칭 기법을 활용하여 맵 이미지 내에서 이동 노드(1)의 이동경로 이미지와 매칭되는 부분을 찾을 수 있음을 알 수 있다.
예를 들어, 도 3에 도시된 무선 측위 방법이 세 번 반복하여 실행되면, 스캔부(11)는 세 번에 걸쳐 주변의 신호를 스캔하게 된다. 스캔부(11)가 첫 번째 신호 스캔 시에 첫 번째 아이디를 갖는 고정 노드(2)로부터 송출된 신호를 수신한다면, 130 단계에서 생성된 픽셀 값은 {(ID1, RSS1)}이 된다. 스캔부(11)가 두 번째 신호 스캔 시에 첫 번째 아이디를 갖는 고정 노드(2)로부터 송출된 신호를 수신한다면, 130 단계에서 생성된 픽셀 값은 {(ID1, RSS1)}이 된다. 스캔부(11)가 세 번째 신호 스캔 시에 두 번째 아이디를 갖는 고정 노드(2)로부터 송출된 신호와 세 번째 아이디를 갖는 고정 노드(2)로부터 송출된 신호를 수신한다면, 130 단계에서 생성된 픽셀 값은 {(ID2, RSS2), (ID3, RSS3)}이 된다.
첫 번째 신호 스캔 시의 픽셀 값 {(ID1, RSS1)}과 두 번째 신호 스캔 시의 픽셀 값 {(ID1, RSS1)}에서 두 개의 RSS1 값은 서로 동일할 수도 있고, 다를 수도 있다. 일반적으로, 전자는 이동 노드(1)가 동일 지점에 위치한 상태에서 무선 측위 방법이 두 번 실행된 경우이고, 후자는 이동 노드(1)가 서로 다른 지점에 위치한 상태에서 무선 측위 방법이 두 번 실행된 경우이다. 다만, 이동 노드(1)가 동일 지점에 위치한 상태에서도 무선 환경 변화 등 여러 가지 원인으로 인해 두 개의 RSS1 값은 서로 다를 수도 있다. 무선 환경 변화의 대표적인 예로는 보행자나 차량 등의 주변 이동체에 의한 신호 수신 방해를 들 수 있다. 두 번째 신호 스캔 시의 픽셀 값 {(ID1, RSS1)}과 세 번째 신호 스캔 시의 픽셀 값 {(ID2, RSS2), (ID3, RSS3)}은 서로 차이가 크기 때문에 이동 노드(1)가 서로 다른 지점에 위치한 상태에서 두 번째 무선 측위와 세 번째 무선 측위가 실행되었을 가능성이 매우 높다.
210~230 단계에서 이동 노드(1)의 상대위치 추정부(13)는 110 단계에서의 적어도 하나의 신호의 수신 시점에서의 이동 노드(1)의 상대 위치를 추정한다. 210 단계에서 이동 노드(1)의 상대위치 추정부(13)는 110 단계에서의 적어도 하나의 신호의 수신 시점에서 센서부(20)의 출력 신호를 수신한다. 220 단계에서 이동 노드(1)의 상대위치 추정부(13)는 210 단계에서 수신된 센서부(20)의 출력 신호의 값으로부터 이동 노드(1)의 이동 거리와 이동 방향을 산출한다. 230 단계에서 이동 노드(1)의 상대위치 추정부(13)는 220 단계에서 산출된 이동 노드(1)의 이동 거리와 이동 방향에 기초하여 이동 노드(1)의 이전 위치에 대한 이동 노드(1)의 현재 위치의 상대적인 변화를 산출함으로써 이동 노드(1)의 이전 위치에 대한 이동 노드(1)의 현재 상대 위치를 추정한다.
이동 노드(1)의 위치가 2차원 좌표계로 표현된다면, 230 단계에서 추정된 이동 노드(1)의 상대 위치의 좌표값은 수평축인 x축의 좌표값과 수직축인 y축의 좌표값, 즉 (x, y)으로 이루어진다. 본 실시예에 따른 무선 측위 방법이 처음으로 실행될 때에, 230 단계에서 상대위치 추정부(13)는 이동 노드(1)의 상대 위치의 좌표값을 원점 (0, 0)으로 설정한다. 본 실시예에 따른 무선 측위 방법이 두 번째로 실행될 때에, 상대위치 추정부(13)는 상술한 바와 같이 산출된 이동 노드(1)의 이전 위치에 대한 이동 노드(1)의 현재 위치의 상대적인 변화로부터 이전 위치의 좌표값 (0, 0)에 대한 현재 상대 위치의 좌표값 (x1, 0)을 추정한다.
이것은 본 실시예에 따른 무선 측위 방법이 처음으로 실행될 때와 두 번째 실행될 때에 이동 노드(1)의 위치가 변화되었음을 전제로 한다. 만약 본 실시예에 따른 무선 측위 방법이 처음으로 실행될 때와 두 번째 실행될 때에 이동 노드(1)의 위치 변화가 없으면 이동 노드(1)의 상대 위치의 좌표값은 두 경우 모두 (0, 0)가 된다. 이러한 상대 위치 추정 방식은 220 단계에서 최초로 산출된 이동 노드(1)의 이동 방향을 x축의 "+" 방향으로 설정하고, 220 단계에서 최초로 산출된 이동 노드(1)의 이동 거리로부터 2차원 좌표계에서의 상대적 이동 거리 x1을 산출하고, 그 상대적 이동 거리 x1을 x 좌표값으로 설정하는 방식이다.
2차원 좌표계에서의 상대적 이동 거리 x1은 220 단계에서 산출된 이동 노드(1)의 이동 거리를 2차원 좌표계의 스케일로 변환한 값이다. 예를 들어, 2차원 좌표계의 x축 분해능과 y축 분해능 각각이 무선 측위 서비스가 제공되는 현실 세계의 1 미터이면 x축 분해능과 y축 분해능은 각각 1 미터가 된다. 이 경우, 상대위치 추정부(13)는 220 단계에서 최초로 산출된 이동 노드(1)의 x축 방향 이동 거리가 1 미터미만이면 이동 노드(1)의 현재 상대 위치의 x 좌표값을 이전 상대 위치의 x 좌표값과 동일하게 설정한다. 상대위치 추정부(13)는 220 단계에서 최초로 산출된 이동 노드(1)의 x축 방향 이동 거리가 1 미터 이상이고 2 미터 미만이면 이동 노드(1)의 현재 상대 위치의 x 좌표값을 "이전 상대 위치의 x 좌표값 + 1"로 설정한다.
즉, 상대위치 추정부(13)는 220 단계에서 산출된 이동 노드(1)의 x축 방향 이동 거리를 2차원 좌표계의 분해능인 미터 단위로 표현함으로써 220 단계에서 산출된 이동 노드(1)의 이동 거리를 2차원 좌표계의 스케일로 변환한다. 이상에서 설명된 실시예에서는 미터 단위 아래의 값은 버림 처리되었으나 반올림 처리 등 다른 방식으로 처리될 수도 있다. 그 후, 상대위치 추정부(13)는 220 단계에서 산출된 이동 노드(1)의 임의 방향의 이동 거리를 2차원 좌표계의 x축의 미터 단위와 y 축 미터 단위로 표현함으로써 220 단계에서 산출된 이동 노드(1)의 이동 거리 및 이동 방향을 2차원 좌표계의 스케일로 변환할 수 있다. 이와 같이 x축의 미터 단위와 y 축 미터 단위로 표현된 값이 이동 노드(1)의 상대 위치의 x 좌표값과 y 좌표값이 된다. 2차원 좌표계의 분해능은 본 실시예에 따른 무선 측위 장치의 성능에 따라 1 미터 외에 10 센티, 50 센티, 2 미터 등 다양한 값이 될 수 있다.
본 실시예의 상대 위치 추정 방식에 따르면, 이동 노드(1)가 x축의 "+" 방향의 반대 방향으로 이동할 경우에 x축 좌표값은 음수가 될 수도 있다. x축의 "+" 방향의 수직 상방은 y축의 "+" 방향이 되고 수직 하방은 y축의 "-" 방향이 되며, y축 좌표값도 마찬가지로 양수가 될 수도 있고, 음수가 될 수도 있다. 이 후의 이동 노드(1)의 상대 위치 좌표값은 본 실시예에 따른 무선 측위 방법의 반복 실행에 따라 220 단계에서 반복해서 산출되는 이동 노드(1)의 이동 거리 및 이동 방향에 따라 결정된다. 본 실시예가 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이러한 상대 위치 추정 방식은 다양하게 변경될 수도 있음을 이해할 수 있다. 예를 들어, 220 단계에서 최초로 산출된 이동 노드(1)의 이동 방향은 y축의 "+" 방향으로 설정될 수도 있다.
상술한 바와 같이, 상대위치 추정부(13)는 스캔부(11)의 스캔 주기에 동기되어 이동 노드(1)의 상대 위치를 주기적으로 산출한다. 이동 노드(1)의 상대 위치의 정밀도를 높이기 위하여, 상대위치 추정부(13)는 스캔부(11)의 스캔 주기보다 짧은 주기로 이동 노드(1)의 상대 위치를 산출할 수도 있다. 상술한 바와 같이, 이동 노드(1)가 어떤 종류의 기기로 구현되는가에 따라 센서부(20)의 센서 종류가 달라질 수 있기 때문에 이동 노드(1)의 상대 위치의 추정에는 이동 노드(1)가 어떤 종류의 기기로 구현되는가에 따라 서로 다른 항법 알고리즘이 사용될 수 있다.
예를 들어, 이동 노드(1)가 스마트폰인 경우에 상대위치 추정부(13)는 PDR(Pedestrian Dead Reckoning) 알고리즘을 사용하여 이동 노드(1)의 상대 위치를 추정할 수 있다. 보다 상세하게 설명하면, 상대위치 추정부(13)는 센서부(20)의 가속도 센서의 출력 신호의 값을 적분함으로써 이동 노드(1)의 이동 거리를 산출하고, 센서부(20)의 자이로 센서의 출력 신호의 값을 적분함으로써 이동 노드(1)의 이동 방향을 산출할 수 있다. 이동 노드(1)가 네비게이션 시스템으로서 차량에 탑재되는 경우에 상대위치 추정부(13)는 DR(Dead Reckoning) 알고리즘을 사용하여 이동 노드(1)의 상대 위치를 추정할 수 있다. 예를 들어, 상대위치 추정부(13)는 차량의 휠(wheel)에 센서부(20)의 가속도 센서와 자이로 센서를 부착함으로써 이동 노드(1)의 이동 거리와 이동 방향을 산출할 수 있다.
도 3에 도시된 무선 측위 방법이 실행된 후에 다시 실행될 때, 상대위치 추정부(13)는 아래에서 설명될 520 단계에서의 이동 노드(1)의 절대 위치의 추정 이후에는 520 단계에서 추정된 이동 노드(1)의 절대 위치에 대한 이동 노드의 상대 위치를 추정한다. 본 실시예에 따르면, 이동 노드(1)의 상대 위치는 계속적으로 이동 노드(1)의 이전 상대 위치를 기준으로 추정되는 것이 아니라, 이동 노드(1)의 상대 위치가 절대 위치로 교체된 때에는 그 절대 위치를 기준으로 추정되기 때문에 이동 노드(1)의 상대 위치 추정이 적용되는 구간은 매우 짧게 되어 상대 위치 추정의 반복에 따른 상대 위치의 오차 누적으로 인한 이동 노드(1)의 절대 위치 오차가 거의 발생하지 않게 된다.
상술한 바와 같이, 이동 노드(1)의 상대 위치를 추정하기 위한 PDR, DR 알고리즘은 센서의 출력 신호 값의 적분을 통해 이동 노드(1)의 상대 위치를 추정하기 때문에 이동 노드(1)의 상대 위치 추정이 반복될수록 이동 노드(1)의 상대 위치의 오차가 누적된다. 이에 따라, 이동 노드(1)의 상대 위치 추정이 적용되는 구간이 길수록 이동 노드(1)의 상대 위치의 오차는 증가하게 된다. 본 실시예는 이동 노드(1)의 상대 위치가 추정되는 중간 중간에 이동 노드(1)의 상대 위치가 절대 위치로 교체되기 때문에 상대 위치 추정의 반복에 따른 상대 위치의 오차 누적이 거의 발생하지 않게 된다. 이에 따라, 본 실시에 따른 측위의 정확도는 종래의 무선 측위 기술에 PDR, DR 등의 상대 위치 추정 알고리즘을 융합시킨 기법에 비해 매우 높다.
본 실시예에 따라 이동 노드(1)의 절대 위치가 추정된 후에는 이후 추정되는 이동 노드(1)의 상대 위치마다 절대 위치가 추정될 수도 있고, 이후 추정되는 이동 노드(1)의 상대 위치를 복수 회 추정한 후에 하나의 절대 위치가 추정될 수도 있다. 전자의 경우, 이동 노드(1)의 절대 위치가 추정된 후에는 이동 노드(1)의 이전 위치는 항상 현재 추정하고자 하는 상대 위치의 직전에 추정된 절대 위치가 된다. 후자의 경우, 이동 노드(1)의 이전 위치는 이동 노드(1)의 절대 위치가 추정된 직후에는 현재 추정하고자 하는 상대 위치의 직전에 추정된 절대 위치가 되지만, 그 후에는 상기된 회수만큼 상대 위치가 추정될 때까지는 현재 추정하고자 하는 상대 위치의 직전에 추정된 상대 위치가 된다.
310 단계에서 이동 노드(1)의 이미지 생성부(15)는 230 단계에서 추정된 이동 노드(1)의 상대 위치가 지시하는 110 단계에서의 적어도 하나의 신호의 수신 지점을 130 단계에서 생성된 픽셀 값을 갖는 픽셀로 표현함으로써 이동 노드(1)의 이동경로 이미지를 생성한다. 이미지 생성부(15)가 110 단계에서의 적어도 하나의 신호의 수신 지점을 130 단계에서 생성된 픽셀 값을 갖는 픽셀로 표현하는 것은 230 단계에서 추정된 이동 노드(1)의 상대 위치의 지시 지점에 대응되는 버퍼(14)의 어드레스에 130 단계에서 생성된 픽셀 값을 저장하는 방식으로 구현될 수 있다. 버퍼(14)의 어느 하나의 어드레스는 어느 하나의 픽셀의 좌표값에 대응하고, 그 어드레스에 저장된 픽셀 값은 그 픽셀의 값이 된다. 즉, 버퍼(14)의 어떤 어드레스에 어떤 픽셀 값이 저장되면, 그 어드레스의 버퍼(14)의 저장 공간은 그 픽셀 값을 갖는 픽셀로서의 역할을 하게 된다.
현실 세계에서의 적어도 하나의 신호의 수신 지점은 이동 노드(1)가 위치하는 지역에 대한 맵 이미지의 좌표계와 동일한 좌표계에서의 230 단계에서 추정된 이동 노드(1)의 상대 위치의 지시 지점이 된다. 도 3에 도시된 무선 측위 방법이 반복 실행됨에 따라 버퍼(14)의 여러 어드레스에 픽셀 값이 저장되게 되고, 버퍼(14)의 여러 어드레스에 저장된 픽셀 값들의 집합은 버퍼(14)에 저장된 이동 노드(1)의 이동경로 이미지가 된다. 결과적으로, 도 3에 도시된 무선 측위 방법의 반복 실행 회수가 증가함에 따라 버퍼(14)에 저장된 이동경로 이미지가 나타내는 이동 경로의 길이가 늘어나게 된다. 이동경로 이미지의 좌표계와 맵 이미지의 좌표계가 서로 동일하다는 것은 이동경로 이미지와 맵 이미지간에 이미지 매칭이 가능하도록 양 좌표계의 종류, 차원, 및 스케일이 서로 동일함을 말한다.
도 4는 도 3의 310 단계에서 생성된 이동경로 이미지의 일례를 도시한 도면이다. 도 4를 참조하면, 310 단계에서 생성된 이동경로 이미지의 좌표계는 2차원 좌표계이며, 각 픽셀의 좌표값은 수평축인 x축의 좌표값과 수직축인 y축의 좌표값, 즉 (x, y)으로 이루어진다. 이동 노드(1)의 위치가 2차원 평면상의 위치 외에 이동 노드(1)의 고도도 함께 표현될 경우에 이동경로 이미지의 좌표계는 3차원 좌표계가 될 수도 있다. 이 경우, 각 픽셀의 좌표값은 x축의 좌표값, y축의 좌표값, 및 z축의 좌표값, 즉 (x, y, z)으로 이루어지고 맵 이미지의 좌표계도 이동경로 이미지의 좌표계와 동일한 3차원 좌표계가 된다.
본 실시예에 따른 무선 측위 방법이 처음으로 실행될 때에, 이미지 생성부(15)는 230 단계에서 추정된 이동 노드(1)의 상대 위치의 좌표값 (0, 0)이 지시하는 2차원 좌표계의 지점 (0, 0)에 130 단계에서 생성된 픽셀 값을 갖는 픽셀을 배치함으로써, 즉 그 픽셀 값을 2차원 좌표계의 지점 (0, 0)에 대응되는 버퍼(14)의 어드레스에 저장함으로써 이동 노드(1)의 이동경로 이미지를 생성한다. 본 실시예에 따른 무선 측위 방법이 두 번째로 실행될 때에, 이미지 생성부(15)는 230 단계에서 추정된 이동 노드(1)의 상대 위치의 좌표값 (x1, 0)이 지시하는 2차원 좌표계의 지점 (x1, 0)에 130 단계에서 생성된 픽셀 값을 갖는 픽셀을 배치함으로써, 즉 그 픽셀 값을 2차원 좌표계의 지점 (x1, 0)에 대응되는 버퍼(14)의 어드레스에 저장함으로써 이동 노드(1)의 이동경로 이미지를 생성한다.
이와 같이, 310 단계에서 이미지 생성부(15)는 맵 이미지의 좌표계와 동일한 좌표계에서의 230 단계에서 추정된 상대 위치의 지시 지점에 130 단계에서 생성된 픽셀 값을 갖는 픽셀을 생성하여 배치하는 방식으로 110 단계에서의 적어도 하나의 신호의 수신 지점을 130 단계에서 생성된 픽셀 값을 갖는 픽셀로 표현한다. 상술한 바와 같이, 버퍼(14)의 어떤 어드레스에 대한 어떤 픽셀 값의 저장이 완료되면, 그 어드레스의 버퍼(14)의 저장 영역은 그 픽셀 값을 갖는 픽셀로서의 역할을 하게 된다. 따라서, 이미지 생성부(15)가 230 단계에서 추정된 상대 위치의 지시 지점에 130 단계에서 생성된 픽셀 값을 갖는 픽셀을 생성하여 배치하는 것은 230 단계에서 추정된 상대 위치의 지시 지점에 따라 버퍼(14)의 어드레스를 선정하고, 이와 같이 선정된 버퍼(14)의 어드레스에 130 단계에서 생성된 픽셀 값을 저장하는 방식으로 구현될 수 있다.
도 4에는 이동 노드(1)가 대략 200 미터 이동하였을 경우의 이동경로 이미지의 일례가 도시되어 있다. 이동 노드(1)의 상대 위치 좌표의 분해능 단위가 1 미터이고 이전 위치와 현재 위치의 이동 거리가 1 미터가 될 때마다 새로운 픽셀이 배치된다. 이동 경로의 시작점에 해당하는 픽셀(41)의 위치는 현실 세계의 이동 노드(1)의 최초 위치를 나타내고, 이동 경로의 종료점에 해당하는 픽셀(42)은 이동 노드(1)의 마지막 위치, 즉 현재 위치를 나타낸다. 픽셀(41)과 픽셀(42) 사이의 픽셀들은 이동 노드(1)의 이동 경로를 나타낸다. 상술한 바와 같이, 스캔부(11)의 스캔 주기가 짧을수록 이동경로 이미지의 분해능이 향상될 수 있다. 이동 노드(1)의 상대 위치 좌표의 분해능에 비해 스캔부(11)의 스캔 주기가 길 경우에 이미지 보간 등을 이용하여 130 단계에서 생성된 픽셀 값 외에 추가적인 픽셀 값을 생성함으로써 이동 노드(1)의 상대 위치 좌표의 분해능에 맞추어 이동경로 이미지의 분해능을 향상시킬 수도 있다.
도 5는 도 3에 도시된 310 단계의 상세 흐름도이다. 도 5를 참조하면, 도 3에 도시된 310 단계는 도 3에 도시된 이미지 생성부(15)에 의해 실행되는 다음과 같은 단계들로 구성된다. 도 3에 도시된 무선 측위 방법이 반복 실행될 때마다 그 반복 회수만큼 도 5에 도시된 310 단계의 세부 단계들도 반복 실행된다. 311 단계에서 이미지 생성부(15)는 스캔부(11)의 스캔 주기마다 130 단계에서 생성된 픽셀 값을 신호 처리부(12)로부터 수신한다. 312 단계에서 이미지 생성부(15)는 110 단계에서의 적어도 하나의 신호의 수신 시점마다 230 단계에서 추정된 상대 위치의 좌표값을 상대위치 추정부(13)로부터 수신한다. 이와 같이, 311 단계에서 이미지 생성부(15)는 스캔부(11)의 스캔 주기마다 새로운 픽셀 값과 상대 위치의 좌표값을 수신하게 된다.
313 단계에서 이미지 생성부(15)는 312 단계에서 수신된 상대 위치의 좌표값과 이 상대 위치의 추정 이전에 추정된 이동 노드(1)의 상대 위치의 좌표값과 동일한가를 확인한다. 313 단계에서의 확인 결과, 312 단계에서 수신된 상대 위치의 좌표값과 이 상대 위치의 추정 이전에 추정된 이동 노드(1)의 상대 위치의 좌표값과 동일하면 314 단계로 진행하고, 그렇지 않으면 315 단계로 진행한다. 이동 노드(1)의 현재 상대 위치의 좌표값과 이 상대 위치의 추정 이전에 추정된 이동 노드(1)의 상대 위치의 좌표값이 동일한 경우는 주로 이동 노드(1)가 한 장소에 머물러 있는 경우이다. 드물지만, 이동 노드(1)가 이전 진행경로로 정확하게 되돌아가는 경우에도 이동 노드(1)의 현재 상대 위치의 좌표값과 이 상대 위치의 추정 이전에 추정된 이동 노드(1)의 상대 위치의 좌표값이 동일하게 될 수 있다.
314 단계에서 이미지 생성부(15)는 버퍼(14)에 저장되어 있는 이동경로 이미지의 픽셀들 중 312 단계에서 수신된 상대 위치의 좌표값이 지시하는 지점의 픽셀의 값을 311 단계에서 수신된 픽셀 값으로 갱신함으로서 버퍼(14)에 저장되어 있는 이동경로 이미지를 갱신한다. 이와 같이, 이동 노드(1)의 현재 상대 위치의 좌표값과 이 상대 위치의 추정 이전에 추정된 이동 노드(1)의 상대 위치의 좌표값이 동일한 경우에 이동 노드(1)의 현재 상대 위치의 좌표값의 지시 지점의 기존 픽셀 값은 311 단계에서 수신된 새로운 픽셀 값으로 교체된다. 본 실시예에서 이동 노드(1)의 현재 위치는 마지막으로 생성된 픽셀 값을 갖는 픽셀의 위치이다. 314 단계에서 갱신된 픽셀 값을 갖는 픽셀도 130 단계에서 생성된 픽셀 값을 갖는 픽셀이므로 314 단계에서 갱신된 픽셀 값을 갖는 픽셀이 마지막으로 생성된 픽셀 값을 갖는 픽셀이 될 수도 있다. 이 경우, 이동 노드(1)의 위치는 대부분 이동경로를 나타내는 픽셀들 중에서 중간 위치의 픽셀 위치가 된다.
315 단계에서 이미지 생성부(15)는 버퍼(14)에 저장되어 있는 이동경로 이미지의 2차원 좌표계에서의 312 단계에서 수신된 상대 위치 좌표값의 지시 지점에 311 단계에서 수신된 픽셀 값을 갖는 픽셀을 배치함으로써 버퍼(14)에 저장되어 있는 이동경로 이미지를 갱신한다. 315 단계가 반복 실행될수록 이동경로 이미지가 나타내는 이동 경로의 길이는 점점 더 늘어나게 된다. 본 실시예에 따른 무선 측위 방법이 처음으로 실행되는 경우에는 버퍼(14)에 저장되어 있는 기존 이동경로 이미지가 없다. 이 경우, 이미지 생성부(15)는 311 단계에서 수신된 픽셀 값을 원점 (0,0)에 대응되는 버퍼(14)의 어드레스에 저장함으로써 하나의 픽셀만을 갖는 이동경로 이미지를 생성한다. 그 후, 이동경로 이미지의 생성은 버퍼(14)에 저장되어 있는 기존 이동경로 이미지가 갱신되는 방식으로 이루어진다.
316 단계에서 이미지 생성부(15)는 315 단계에서 갱신된 이동경로 이미지, 즉 버퍼(14)에 저장되어 있는 이동경로 이미지가 나타내는 이동 경로의 길이가 기준 길이를 초과하는가를 확인한다. 316 단계에서의 확인 결과, 이동경로 이미지가 나타내는 이동 경로의 길이가 기준 길이를 초과하면 317 단계로 진행하고, 그렇지 않으면 510 단계로 진행한다. 317 단계에서 이미지 생성부(15)는 버퍼(14)에 저장되어 있는 이동경로 이미지의 픽셀들 중 가장 오래 전에 생성된 픽셀 값을 갖는 픽셀을 제거함으로써 버퍼(14)에 저장되어 있는 이동경로 이미지를 갱신한다.
이에 따라, 본 실시예의 이동경로 이미지가 나타내는 이동 경로의 길이는 도 3에 도시된 무선 측위 방법의 반복 실행에 따라 점차적으로 늘어나다가 기준 길이를 유지하게 된다. 여기에서, 기준 길이는 이동 노드(1)의 위치를 정확하게 추정할 수 있는 이동 노드(1)의 이동 경로의 최소 길이를 의미한다. 이동 노드(1)의 이동 경로가 너무 짧으면 이동 노드(1)의 측위 정확도가 떨어질 수 있고, 이동 노드(1)의 이동 경로가 너무 길면 이미지 매칭에 많은 시간이 소요되어 이동 노드(1)의 측위 실시간성이 떨어질 수 있다. 기준 길이는 본 실시예에 따른 무선 측위 방법에 대한 반복 시뮬레이션을 통해 이동 노드(1)의 측위 정확도와 이동 노드(1)의 측위 실시간성 모두 충족될 수 있도록 결정됨이 바람직하다. 기준 길이는 고정 값이 아닌, 이동 노드(1)가 위치한 지역의 무선 환경, 이동경로 이미지와 맵 이미지간의 평균적인 유사도 등을 고려하여 최적의 측위 서비스가 제공될 수 있도록 조정될 수도 있다.
410 단계에서 이동 노드(1)의 클러스터 선정부(16)는 110 단계에서 수신된 적어도 하나의 신호에 기초하여 본 실시예에 따른 측위 서비스가 제공되는 전 지역의 클러스터들 중에서 적어도 하나의 클러스터를 선정한다. 무선 측위 서비스가 제공되는 전 지역은 복수의 클러스터로 분할된다. 보다 상세하게 설명하면, 클러스터 선정부(16)는 110 단계에서 수신된 적어도 하나의 신호에 실린 적어도 하나의 고정 노드(2)의 아이디에 기초하여 이동 노드(1)가 위치하고 있는 하나의 클러스터를 선정한다. 예를 들어, 어떤 고정 노드(2)가 특정 클러스터에만 신호를 송출하거나 어떤 조합의 복수 고정 노드(2)의 신호 수신이 특정 클러스터에서만 가능한 경우에는 적어도 하나의 고정 노드(2)의 아이디만으로 클러스터가 선정될 수 있다.
클러스터 선정부(16)는 적어도 하나의 고정 노드(2)의 아이디에 기초하여 이동 노드(1)가 위치하고 있는 하나의 클러스터를 선정할 수 없는 경우, 110 단계에서 수신된 적어도 하나의 신호의 세기에 기초하여 이동 노드(1)가 위치하고 있는 하나의 클러스터를 선정한다. 예를 들어, 어떤 고정 노드(2)가 서로 이웃하는 두 개의 클러스터에 신호를 송출하거나 어떤 조합의 복수 고정 노드(2)의 신호 수신이 서로 이웃하는 두 개의 클러스터에서 가능한 경우에는 적어도 하나의 신호의 세기에 기초하여 클러스터가 선정될 수 있다. 클러스터 선정부(16)는 이와 같이 선정된 클러스터에 그 주변의 클러스터를 추가함으로써 복수의 클러스터를 선정할 수도 있다. 예를 들어, 이동 노드(1)가 서로 이웃하는 두 클러스터의 경계에 위치하는 경우나 클러스터의 개수를 늘림으로써 무선 측위의 정확도를 향상시키고자 하는 경우에 복수의 클러스터가 선정될 수 있다.
420 단계에서 이동 노드(1)의 맵 로더(17)는 무선통신부(10)를 통하여 측위 서버(3)에 410 단계에서 선정된 적어도 하나의 클러스터에 해당하는 맵 이미지를 전송하여 줄 것을 요청하는 신호를 전송한다. 이 신호에는 410 단계에서 선정된 적어도 하나의 클러스터를 나타내는 데이터가 실리게 된다. 430 단계에서 측위 서버(3)는 이동 노드(1)로부터 전송된 맵 이미지의 요청 신호를 수신하면, 본 실시예에 따른 측위 서비스가 제공되는 전 지역에 대한 맵 이미지로부터 그 요청 신호가 나타내는 적어도 하나의 클러스터에 대한 맵 이미지, 즉 이동 노드(1)가 위치하는 지역에 대한 맵 이미지를 추출한다. 본 실시예에 따른 측위 서비스가 제공되는 전 지역에 대한 맵 이미지는 측위 서버(3)의 데이터베이스에 저장된다.
440 단계에서 측위 서버(3)는 430 단계에서 추출된 맵 이미지를 이동 노드(1)로 전송한다. 450 단계에서 이동 노드(1)는 측위 서버(3)로부터 전송된 맵 이미지를 수신한다. 이동 노드(1)가 측위 서버(3)의 데이터베이스에 저장된 맵 이미지를 수용할 수 있을 만큼의 데이터베이스를 구비하고 있다면, 이동 노드(1)는 그 내부의 데이터베이스에 저장된 맵 이미지로부터 맵 이미지를 추출할 수도 있다. 이 경우, 420, 440, 450 단계는 생략될 수 있으며, 430 단계는 이동 노드(1)에 의해 수행되게 된다. 예를 들어, 이동 노드(1)는 도 6에 도시된 바와 같은 맵 이미지를 수신할 수 있다.
도 6은 도 3의 450 단계에서 수신된 맵 이미지의 일례를 도시한 도면이다. 이동 노드(1)의 버퍼(14)에 저장된 이동경로 이미지와 측위 서버(3)로부터 수신된 맵 이미지는 서로 매칭 가능하여야 하기 때문에 도 6에 도시된 맵 이미지는 310 단계에서의 이동경로 이미지 생성 방식과 동일한 방식으로 생성된다. 따라서, 맵 이미지 생성에 관한 설명은 이동경로 이미지 생성에 관한 설명으로 갈음하기로 한다. 다만, 310 단계에서 생성되는 이동경로 이미지는 기준 길이만큼만 생성되나 본 실시예에 따른 측위 서비스가 제공되는 전 지역에 대한 맵 이미지는 전 지역의 도로나 골목길 등 이동 가능한 모든 경로에 대해 생성된다.
즉, 이동 노드(1)의 일종으로서 맵 이미지 생성에 사용되는 맵작성 노드가 전 지역의 도로나 골목길 등 이동 가능한 모든 경로를 돌아다니면서 그 모든 경로를 나타내는 이미지를 생성한다. 특히, 이동경로 이미지의 각 픽셀의 좌표값은 상대 위치 좌표값이나 맵 이미지의 각 픽셀의 좌표값은 절대 위치 좌표값이다. 맵 이미지의 각 픽셀에는 GPS(Global Positioning System) 좌표, 각 나라별 주소 등과 같은 다른 정보가 함께 매핑되어 저장될 수 있다. 이 경우, 본 실시예에 따른 무선 측위 장치는 측위 서비스가 제공되는 지역에서의 현재 위치 표시와 함께 이동 노드(1)의 사용자에게 사용자가 현재 위치한 지점의 GPS 좌표, 각 나라별 주소 등의 정보를 제공할 수 있다.
도 7은 도 6에 도시된 맵 이미지의 가상 입체도이다. 도 7을 참조하면, 본 실시예의 맵 이미지는 2차원의 평면 이미지이나 본 실시예 대한 이해를 돕기 위해 맵 이미지의 z축 방향으로 이동 노드(1)의 위치 변화에 따른 이동 노드(1)의 수신 신호의 세기 변화가 표시되어 있다. 도 7에는 이동 노드(1)가 수신하는 LTE 신호의 세기를 이용하여 생성된 맵 이미지의 가상 입체도가 도시되어 있다. 도 7에 도시된 가상 입체도에서 점선 그래프는 제 1 컬러성분의 값 변화를 나타내고, 일점쇄선 그래프는 제 2 컬러성분의 값 변화를 나타내고, 실선 그래프는 제 3 컬러성분의 값 변화를 나타내고, 이점쇄선 그래프는 제 4 컬러성분의 값 변화를 나타내고, 파선 그래프는 제 5 컬러성분의 값 변화를 나타낸다.
이것은 측위 서버(3)로부터 수신된 맵 이미지가 나타내는 지역에 총 5 개의 기지국이 존재함을 의미한다. 보다 상세하게 설명하면, 제 1 컬러성분은 제 1 기지국의 아이디에 해당하고 실선 그래프의 높이는 제 1 기지국이 송출하는 LTE 신호의 세기를 나타낸다. 제 2 컬러성분은 제 2 기지국의 아이디에 해당하고 점선 그래프의 높이는 제 2 기지국이 송출하는 LTE 신호의 세기를 나타낸다. 제 3 컬러성분은 제 3 기지국의 아이디에 해당하고 파선 그래프의 높이는 제 3 기지국이 송출하는 LTE 신호의 세기를 나타낸다. 제 4 컬러성분은 제 4 기지국의 아이디에 해당하고 일점쇄선 그래프의 높이는 제 4 기지국이 송출하는 LTE 신호의 세기를 나타낸다. 제 5 컬러성분은 제 5 기지국의 아이디에 해당하고 이점쇄선 그래프의 높이는 제 5 기지국이 송출하는 LTE 신호의 세기를 나타낸다.
510, 520 단계에서 이동 노드(1)의 비교부(18)와 절대위치 추정부(19)는 310 단계에서 생성된 이동경로 이미지와 450 단계에서 수신된 맵 이미지의 비교에 기초하여 이동 노드(1)의 절대 위치를 추정한다. 여기에서, 450 단계에서 수신된 맵 이미지는 이동 노드(1)가 위치하는 지역에 대한 맵 이미지이다. 비교부(18)는 310 단계에서 생성된 이동경로 이미지와 450 단계에서 수신된 맵 이미지를 비교한다. 이어서, 절대위치 추정부(19)는 비교부(18)의 비교 결과에 기초하여 이동 노드(1)의 절대 위치를 추정한다. 여기에서, 450 단계에서 수신된 맵 이미지는 이동 노드(1)가 위치하는 지역에 대한 맵 이미지이다.
도 3에 도시된 무선 측위 방법의 반복 실행 회수가 증가함에 따라 310 단계에서 생성된 이동경로 이미지의 길이는 점점 더 늘어나게 된다. 310 단계에서 생성된 이동경로 이미지가 어느 정도의 길이에 도달할 때까지는 이동 노드(1)의 절대 위치의 추정값이 부정확할 수 있다. 최근 들어, 이동 노드(1)에 해당하는 스마트폰이나 네비게이션 시스템의 성능이 매우 뛰어남에 따라 310 단계에서 생성된 이동경로 이미지는 이동 노드(1)의 절대 위치의 추정값의 높은 정확도를 보장할 수 있을 만큼의 길이에 즉시 도달할 수 있다. 사용자는 도 2에 도시된 무선 측위 장치의 구동 즉시 고정확도의 측위 서비스를 제공받을 수 있게 된다.
상술한 바와 같이, 본 실시예는 기존의 이미지 매칭 기법을 활용하여 맵 이미지 내에서 이동 노드(1)의 이동경로 이미지와 매칭되는 부분을 찾을 수 있다. 기존의 이미지 매칭 기법은 전체 이미지와 부분 이미지간에 서로 대응되는 두 픽셀의 컬러 성분별 값의 유사도를 이용하여 전체 이미지 내에서 부분 이미지와 매칭되는 부분을 찾는다. 510, 520 단계에서 비교부(18)와 절대위치 추정부(19)는 이러한 기존의 이미지 매칭 기법을 활용함으로써 310 단계에서 생성된 이동경로 이미지의 픽셀들의 값과 이동 노드(1)가 위치하는 지역에 대한 맵 이미지의 픽셀들의 값의 비교에 기초하여 이동 노드(1)의 절대 위치를 추정할 수 있다.
대한민국등록특허 제10-1954677호 "경로 변화에 강인한 고정확도의 복합 측위 방법 및 장치"는 이동 노드가 어떤 길을 가다가 그 길이 여러 갈래로 갈라지기 시작하는 분기점에 위치한 경우에 여러 갈래의 길 각각에 대해 신호 세기의 변화 패턴을 생성하고 여러 개의 패턴과 지도와의 비교에 기초하여 이동 노드의 위치를 추정하기 때문에 무선 측위 알고리즘의 계산 효율성이 매우 낮다. 이동 노드가 좁은 골목길로부터 넓은 광장으로 진입하는 경우에도 사용자가 분기점에 위치한 경우와 마찬가지로 사용자는 지금까지 지나온 하나의 경로를 벗어나 임의의 여러 경로로 진행할 수 있기 때문에 무선 측위의 정확도가 떨어지게 된다.
본 실시예의 이동경로 이미지는 이동 노드(1)가 현재 위치에 도달할 때까지 이동하면서 수신한 신호들을 송출한 고정 노드들의 아이디와 그 신호들의 세기로부터 생성된 픽셀 값들을 갖는 픽셀들로 이루어져 있고, 본 실시예는 이러한 단 하나의 이동경로 이미지와 맵 이미지의 비교에 기초하여 이동 노드(1)의 절대 위치를 추정하기 때문에 무선 측위 알고리즘의 계산 효율성이 대폭 향상될 수 있다. 특히, 종래기술은 이동 노드의 위치를 추정하기 위해 이동 노드의 이동 방향의 고려 없이 이동 노드의 일차원적인 상대적 위치 변화에 따른 신호 세기의 변화 패턴을 이용하는 반면, 본 실시예는 이동 노드(1)의 이차원 또는 삼차원적인 움직임이 그대로 반영된 이차원 또는 삼차원의 이동경로 이미지를 이용하기 때문에 측위 정확도가 대폭 향상될 수 있다. 궁극적으로, 무선 측위 알고리즘의 계산 효율성이 향상되면 측위 실시간성이 향상되기 때문에 무선 측위의 정확도 및 실시간성 모두가 향상될 수 있다.
이동 노드(1)가 하나의 길이 여러 갈래로 갈라지기 시작하는 분기점에 위치한 경우나 광장, 지하주차장, 넓은 실내 홀 등 넓은 공간에 위치한 경우에도 이차원 또는 삼차원의 이동경로 이미지와 맵 이미지의 비교에 기초하여 이동 노드(1)의 절대 위치를 추정하기 때문에 좁은 골목길을 지나가는 경우와 마찬가지로 고정확도의 측위 서비스를 제공할 수 있다. 종래기술은 상술한 바와 같은 경로 환경에서 측위 정확도가 낮은 경우에 이동 노드의 상대 위치를 이동 노드의 현재 위치 결정에 반영하는 기술을 제시하고 있으나 PDR, DR 등의 상대 위치 추정 알고리즘은 상대 위치 오차 누적을 피할 수 없기 때문에 측위 정확도 저하를 방지하는 데에 한계가 있다. 반면, 본 실시예는 이미지 기반의 무선 측위에 의해 이동 노드(1)의 절대 위치가 추정된 이후에는 이동 노드(1)의 그 다음 상대 위치는 그 절대 위치를 기준으로 추정되기 때문에 상대 위치 추정 알고리즘의 상대 위치 오차 누적을 피할 수 있다.
510 단계에서 이동 노드(1)의 비교부(18)는 310 단계에서 생성된 이동경로 이미지와 450 단계에서 수신된 맵 이미지를 비교함으로써 맵 이미지 내에서 310 단계에서 생성된 이동경로 이미지와 가장 유사한 부분을 색출한다. 보다 상세하게 설명하면, 510 단계에서 비교부(18)는 310 단계에서 생성된 이동경로 이미지의 픽셀들의 값과 450 단계에서 수신된 맵 이미지 내의 복수의 탐색영역 각각의 픽셀들의 값을 비교함으로써 그 이동경로 이미지에 대한 맵 이미지 내의 복수의 탐색영역 각각의 유사도를 산출한다. 이어서, 비교부(18)는 이와 같이 산출된 유사도들 중 가장 높은 유사도를 갖는 탐색영역을 310 단계에서 생성된 이동경로 이미지와 가장 유사한 부분으로서 색출한다. 여기에서, 맵 이미지 내의 복수의 탐색영역 각각은 이동경로 이미지와 가장 유사한 부분의 탐색을 위해 이동경로 이미지를 맵 이미지 상에서 이동시킬 때에 이동경로 이미지와 중첩하게 되는 동일 크기의 영역을 말한다.
도 8은 도 3의 510 단계에서의 유사 부분 색출의 일례를 도시한 도면이다. 도 8에는 이동경로 이미지와 맵 이미지의 구별을 위해 이동경로 이미지는 실선으로 맵 이미지는 점선으로 도시되어 있다. 도 8을 참조하면, 비교부(18)는 이동경로 이미지를 맵 이미지의 좌상측 첫 번째 탐색영역(81) 상에 위치시키고 그 상태에서 서로 중첩되어 대응되는 이동경로 이미지의 픽셀들의 값과 맵 이미지의 탐색영역(81)의 픽셀들의 값간의 차이 제곱의 총합을 산출한다. 서로 대응되는 두 픽셀 값이 유사할수록 그 차이의 제곱값은 0에 수렴하게 된다. 예를 들어, 맵 이미지의 첫 번째 탐색영역(81)의 이미지가 이동경로 이미지와 동일하다면 그 총합은 0이 된다. 즉, 이동경로 이미지의 픽셀들의 값과 맵 이미지의 탐색영역(81)의 유사도는 서로 대응되는 이동경로 이미지의 픽셀들의 값과 맵 이미지의 탐색영역(81)의 픽셀들의 값간의 차이 제곱의 총합의 역수로서, 그 총합 크기에 반비례한다.
이어서, 비교부(18)는 이동경로 이미지를 맵 이미지 상에서 x축 방향으로 한 픽셀씩 이동시키면서 한 픽셀 간격의 맵 이미지의 탐색영역마다 서로 대응되는 이동경로 이미지의 픽셀들의 값과 맵 이미지의 탐색영역의 픽셀들의 값간의 차이 제곱의 총합을 산출한다. 이어서, 비교부(18)는 이동경로 이미지를 맵 이미지 상에서 y축 방향으로 한 픽셀 이동시키고 그 상태에서 서로 대응되는 이동경로 이미지의 픽셀들의 값과 맵 이미지의 탐색영역(81)의 픽셀들의 값간의 차이 제곱의 총합을 산출한다. 이어서, 비교부(18)는 이동경로 이미지를 맵 이미지 상에서 x축 방향으로 한 픽셀씩 이동시키면서 한 픽셀 간격의 맵 이미지의 탐색영역마다 서로 대응되는 이동경로 이미지의 픽셀들의 값과 맵 이미지의 탐색영역(81)의 픽셀들의 값간의 차이 제곱의 총합을 산출한다. 이러한 과정은 맵 이미지의 전 영역에 대해 완료될 때까지 반복된다.
이어서, 비교부(18)는 이동경로 이미지를 단위 각도만큼 회전시킨다. 이어서, 비교부(18)는 이와 같이 회전된 이동경로 이미지를 맵 이미지의 좌상측 영역 상에 위치시키고 그 상태에서 서로 대응되는 이동경로 이미지의 픽셀들의 값과 맵 이미지의 탐색영역(81)의 픽셀들의 값간의 차이 제곱의 총합을 산출한다. 이어서, 비교부(18)는 상술한 바와 같이 이동경로 이미지를 맵 이미지 상에서 x축과 y축 방향으로 차례대로 한 픽셀씩 이동시키면서 한 픽셀 간격의 맵 이미지의 탐색영역마다 서로 대응되는 이동경로 이미지의 픽셀들의 값과 맵 이미지의 탐색영역의 픽셀들의 값간의 차이 제곱의 총합을 산출한다. 이러한 과정은 이동경로 이미지의 모든 가능한 회전에 대해 완료될 때까지 반복된다. 이동경로 이미지의 회전 예가 맵 이미지의 우상측 탐색영역(82) 상에 도시되어 있다.
이어서, 비교부(18)는 지금까지 산출된 유사도들 중 가장 높은 유사도를 갖는 탐색영역, 즉 지금까지 산출된 차이 제곱 총합이 가장 작은 탐색영역을 310 단계에서 생성된 이동경로 이미지와 가장 유사한 부분으로서 색출한다. 상술한 바에 따라 회전된 이동경로 이미지에 대해 가장 높은 유사도를 갖는 탐색영역이 색출된 경우, 비교부(18)는 그 탐색영역을 310 단계에서 생성되어 510 단계에서 회전된 이동경로 이미지와 가장 유사한 부분으로서 색출한다. 도 8에서 시계방향으로 대략 45도 회전된 이동경로 이미지가 맵 이미지의 탐색영역(83) 상에서 이것과 가장 유사한 맵 이미지의 부분에 거의 근접해서 위치해 있음을 볼 수 있다. 도 8에 도시된 예에서 첫 번째 탐색영역(81)은 좌상측 영역으로 설정되었으나, 우상측 영역 등 다른 영역으로 설정될 수도 있다. 맵 이미지 내 첫 번째 탐색영역(81)의 위치에 따라 이동경로 이미지의 탐색 방향이 달라지게 된다.
520 단계에서 이동 노드(1)의 절대위치 추정부(19)는 510 단계에서 색출된 부분이 지시하는 맵 이미지의 절대 위치를 이동 노드(1)의 절대 위치로 추정한다. 보다 상세하게 설명하면, 520 단계에서 절대위치 추정부(19)는 510 단계에서 색출된 맵 이미지 내 부분의 픽셀들 중에서 이동경로 이미지의 픽셀들 중 가장 최근에 생성된 픽셀 값을 갖는 픽셀에 대응되는 픽셀의 좌표값을 이동 노드(1)의 절대 위치로 추정한다. 이와 같이, 510 단계에서의 비교에 의해 색출된 부분이 지시하는 맵 이미지의 절대 위치는 510 단계에서의 비교에 의해 색출된 부분의 픽셀들 중에서 이동경로 이미지의 픽셀들 중 가장 최근에 생성된 픽셀 값을 갖는 픽셀에 대응되는 픽셀의 좌표값이다.
상술한 바에 따라 회전된 이동경로 이미지에 대해 가장 높은 유사도를 갖는 탐색영역이 색출된 경우, 비교부(18)는 510 단계에서 색출된 맵 이미지 내 부분의 픽셀들 중에서 510 단계에서 회전된 이동경로 이미지의 픽셀들 중 가장 최근에 생성된 픽셀 값을 갖는 픽셀에 대응되는 픽셀의 좌표값을 이동 노드(1)의 절대 위치로 추정한다. 도 8에 도시된 예에서는 시계방향으로 대략 45도 회전된 이동경로 이미지의 픽셀들 중 가장 최근에 생성된 픽셀(42)에 대응되는 맵 이미지의 픽셀의 좌표값 (-48, -116)이 이동 노드(1)의 절대 위치로 추정된다.
상술한 바와 같이, 본 실시예의 이동경로 이미지는 이동 노드(1)가 현재 위치에 도달할 때까지 이동하면서 수신한 신호들을 송출한 고정 노드들의 아이디와 그 신호들의 세기로부터 생성된 픽셀 값들을 갖는 픽셀들로 이루어져 있고, 본 실시예는 맵 이미지 내 부분의 픽셀들 중에서 이동경로 이미지의 픽셀들 중 가장 최근에 생성된 픽셀 값을 갖는 픽셀에 대응되는 픽셀의 좌표값을 이동 노드(1)의 절대 위치로 추정한다. 이에 따라, 통신 채널간의 신호 간섭, 기지국의 증설, 고장이나 장애물 발생 등과 같은 무선 환경 변화로 인해 맵 이미지 생성 당시에 수집된 신호 세기와는 다른 신호 세기가 측정된 경우에도 이것은 이동경로 이미지의 픽셀들 중 극히 일부 픽셀의 특정 컬러 성분의 값에만 영향을 주게 됨에 따라 이동 노드(1)의 위치 추정값의 오차가 거의 발생하지 않게 된다.
LTE 신호와 같이, 넓은 지역에 걸쳐 신호 세기의 변화가 거의 없는 무선 신호를 이용하여 이동 노드의 위치를 추정하는 경우에 본 실시예는 LTE 신호 변화가 나타날 수 있는 충분한 길이의 이동경로 이미지와 맵 이미지를 비교함으로써 이동 노드(1)의 절대 위치를 추정할 수 있다. 이에 따라, 본 실시예는 LTE 신호와 같이, 넓은 지역에 걸쳐 신호 세기의 변화가 거의 없는 무선 신호를 이용하여 무선 측위를 실시하는 경우에도 고정확도의 측위 서비스를 제공할 수 있다. 이동 경로 상의 측정 지점들간에 신호 세기의 변화가 거의 없는 LTE 신호를 이용하여 이동 노드의 위치를 정확하게 추정할 수 있기 때문에 실내를 넘어서 실외를 모두 커버할 수 있는 무선 측위 서비스의 제공을 가능하게 할 수 있다. 결과적으로, 본 실시예는 실내 측위 및 실외 측위가 모두 가능한 차량 네비게이션 시스템이나 자율주행용의 무선 측위 서비스를 제공할 수 있음에 따라 현재 차량 네비게이션 시스템으로 가장 널리 사용되고 있으나 실내 측위가 불가능한 GPS를 대체할 수 있다.
도 9는 도 1에 도시된 고정 노드(2)로부터 송출되는 신호의 감쇄 모델을 도시한 도면이다. 도 9를 참조하면, 고정 노드(2)로부터 송출되는 신호의 감쇄 모델의 x축은 고정 노드(2)로부터 송출되는 신호의 실제 수신 지점으로부터 그 신호의 가상 수신 지점까지의 거리를 나타내고, y축은 그 신호의 세기를 나타낸다. 도 10은 도 1에 도시된 측위 서버(3)에 의한 신호 세기의 추정 원리를 설명하기 위한 도면이다. 상술한 바와 같이, 측위 서버(3)의 데이터베이스에 저장되는 맵 이미지는 이동경로 이미지 생성 방식과 동일한 방식으로 생성된다. 맵 이미지의 생성을 위해 측위 서버(3)의 설계자는 본 실시예에 따른 측위 서비스가 제공되는 지역의 곳곳에서 수신된 신호의 세기를 측정하기 위해 휴대 가능한 맵작성 노드(30)를 들고서 그 지역의 곳곳을 돌아다닌다. 도 1에 도시된 이동 노드(2)와의 구별을 위해, 도 9에는 맵작성 노드(30)가 보행자 형상으로 표시되어 있다.
예를 들어, 도 10에 도시된 점선을 따라 맵작성 노드(30)가 이동한다고 하면 맵작성 노드(30)의 이동 경로 외의 영역(100)에 대해서는 신호 세기의 측정이 이루어지지 않게 되고, 결과적으로 그 영역(100)을 표현하는 픽셀들이 생성되지 않게 된다. 즉, 맵 이미지 내에는 커다란 빈 영역(100)이 존재하게 된다. 두 이미지간의 매칭은 어느 하나의 이미지의 픽셀들의 값과 다른 하나 이미지의 픽셀들의 값의 비교에 의해 이루어지기 때문에 맵 이미지 내에 커다란 빈 영역(100)이 존재할 경우 이미지 매칭이 정상적으로 이루어지지 않을 수 있다.
특히, 맵작성 노드(30)가 지나갈 수 있음에도 도 10에 도시된 점선 바로 옆 주변을 지나가지 않은 경우, 도 10에 도시된 점선 바로 옆 주변을 표현하는 픽셀들이 생성되지 않게 된다. 이러한 현상은 광장, 지하주차장, 넓은 실내 홀 등 넓은 공간에서 두드러지게 나타난다. 이동 노드(1)가 넓은 광장이나 룸의 어떤 지점에 위치해 있을 경우에 그 지점에서 신호 수신이 가능함에 불구하고, 맵 이미지 내에는 그 지점을 표현하는 픽셀이 존재하지 않는 경우가 자주 발생하게 된다. 이 경우, 맵 이미지 내에서 이동 노드(1)의 이동경로 이미지와 가장 유사한 부분이 정상적으로 색출되지 않을 수 있다.
본 실시예의 맵작성 노드(30)는 이러한 문제점을 해결하기 위해, 측위 서비스가 제공되는 지역의 실제 신호 수신 지점들에서 수신된 신호들의 세기 측정값으로부터 가상 신호 수신 지점들에서 가상으로 수신된 신호들의 세기를 추정하고, 이러한 신호들의 세기 추정값으로부터 가상 신호 수신 지점들을 표현하는 픽셀들을 생성한다. 이어서, 맵작성 노드(30)는 맵 이미지 내의 빈 영역(100)을 이와 같이 생성된 픽셀들로 채운다. 맵 이미지는 측위 서비스가 제공되는 지역의 실제 신호 수신 지점들에서 수신된 신호들의 세기로부터 생성된 복수의 픽셀 값을 갖는 픽셀들과 그 지역의 가상 신호 수신 지점들에서 가상으로 수신된 신호들의 세기로부터 생성된 복수의 픽셀 값을 갖는 픽셀들로 이루어진다고 할 수 있다.
도 10을 참조하면, 맵작성 노드(30)는 다음 수학식 1에 따라 실제 신호 수신 지점(101)과 가상 신호 수신 지점(102)간의 거리와 실제 신호 수신 지점(101)에서 수신된 신호의 세기 측정값으로부터 가상 신호 수신 지점(102)에서 가상으로 수신된 신호의 세기를 추정한다. 이와 같이, 가상 신호 수신 지점들에서 가상으로 수신된 신호들의 세기는 실제 신호 수신 지점들과 가상 신호 수신 지점들간의 거리와 실제 신호 수신 지점들에서 수신된 신호들의 세기 측정값으로부터 추정된다고 할 수 있다.
Figure 112019094781418-pat00001
수학식 1에서 "Rd"는 가상 신호 수신 지점(102)에서 가상으로 수신된 신호의 세기 추정값을 의미하고, "Rref"는 실제 신호 수신 지점(102)에서 수신된 신호의 세기의 측정값을 의미하고, "R0"은 신호 세기의 최대 감쇄 폭을 의미한다. 도 9에 도시된 신호 감쇄 모델에서의 "R0"은 60dBm이다. 도 9에 도시된 예에서는 고정 노드(2)로부터 송출되는 신호의 최대 세기가 -45dBm임에 따라 최대 60dBm의 감쇄가 이루어져 고정 노드(2)로부터 송출되는 신호의 최소 세기는 -105dBm를 유지함을 볼 수 있다. 이러한 "R0"은 고정 노드(2)가 액세스포인트인지, 아니면 기지국인지와 고정 노드(2)의 모델 타입에 따라 결정된다. "e"는 자연로그의 역함수에 해당하는 지수함수를 나타내고, "d"는 실제 신호 수신 지점(101)과 가상 신호 수신 지점(102)간의 거리를 의미한다. "a", "b", "c"는 그 값이 실험적으로 결정되는 계수들이다. 즉, "a", "b", "c"는 여러 실제 신호 수신 지점들간의 거리와 그 지점들에서 수신된 신호 세기의 측정값을 다음 수학식 1의 "d"와 "Rd"에 대입하는 과정을 반복함으로써 결정될 수 있다.
도 11은 도 1에 도시된 측위 서버(3)에 저장된 맵 이미지의 일례를 도시한 도면이다. 도 11의 (a)에는 측위 서버(3)에 저장된 맵 이미지의 가상 입체도가 도시되어 있고, 도 11의 (b)에는 측위 서버(3)에 저장되는 실제 맵 이미지가 도시되어 있다. 도 11의 (a)와 (b)에서 이동 노드(1)가 위치한 지역의 지점들에서 수신된 신호들의 세기 측정값은 그 측정값의 크기에 비례하는 높이를 갖는 점들로 표현되어 있다. 이러한 점들 중에서 실제 신호 수신 지점들에서 수신된 신호들의 세기 측정값을 표현하는 점들에는 사각 박스가 표시되어 있다. 나머지 점들은 가상 신호 수신 지점들에서 수신된 신호들의 세기 추정값을 나타낸다. 도 11의 (a)와 (b)로부터 맵작성 노드(30)가 직사각형 둘레 형태의 경로를 지나가면서 신호들을 수신하고 그 세기를 측정하였음에도 상술한 바와 같은 가상 신호 수신 지점들에 대한 픽셀 채움에 의해 그 경로 주변의 대부분 영역이 일정 간격의 픽셀들로 채워져 있음을 볼 수 있다.
도 12는 도 11에 도시된 맵 이미지 상에 이동경로 이미지가 부가된 도면이다. 도 12의 (a)를 참조하면, 도 11의 (a)에 도시된 맵 이미지의 가상 입체도에 이동 노드(1)가 수신한 신호들의 세기 측정값을 나타내는 별표 점들이 추가되어 있다. 도 12의 (b)를 참조하면, 도 11의 (b)에 도시된 실제 맵 이미지에 이동 노드(1)에 의해 생성된 이동경로 이미지가 별표 점들로 표현되어 추가되어 있다. 측위 서버(3)에 저장된 맵 이미지는 동일한 경로를 여러 번 왕복하면서 획득되는 비교적 정확한 위치와 신호 세기를 기반으로 생성된다. 이에 반해, 이동 노드(1)에 의해 생성된 이동경로 이미지를 나타내는 이동 경로는 상대 위치 추정 알고리즘의 오차 등으로 인해 실제 이동 궤적과 정확하게 일치하지 않을 수 있다.
본 실시예에 따르면, 맵 이미지 내에서 이동 노드(1)의 이동 경로와 가장 유사한 부분의 주변이 비워져 있지 않고 가상 신호 수신 지점들을 표현하는 픽셀들로 채워져 있음에 따라 이동 노드(1)에 의해 생성된 이동경로 이미지가 나타내는 이동 경로가 이동 노드(1)의 실제 이동 경로와 다소 차이가 있는 경우에도 이동 노드(1)의 절대 위치가 비교적 정확하게 추정될 수 있다. 즉, 이동 노드(1)의 실제 이동 경로와 다소 차이가 있는 이동경로 이미지의 부분의 픽셀들의 값은 맵 이미지 내에서 이 부분에 대응되는 픽셀들의 값과 거의 동일하기 때문에 이동 노드(1)의 절대 위치가 비교적 정확하게 추정될 수 있다.
이상에서는 와이파이 신호와 LTE 신호를 이용하는 경우에 대해 본 발명의 실시예들을 설명하고, 특히 LTE 신호를 이용하는 경우에 대해 구체적인 예들을 제시하면서 본 발명의 실시예들의 측위 정확도 및 측위 효율의 우월성을 설명하였으나본 실시예에 따른 무선 측위에 이용될 수 있는 신호에는 제한이 없으며, 블루투스, 지그비, 로라, 5G 무선통신신호 등과 같은 무선 신호의 세기를 이용하여 본 실시예에 따른 측위가 수행될 수 있다.
한편, 상술한 바와 같은 본 발명의 일 실시예에 따른 무선 측위 방법은 컴퓨터의 프로세서에서 실행 가능한 프로그램으로 작성 가능하고, 이 프로그램을 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 기록하여 실행시키는 컴퓨터에서 구현될 수 있다. 컴퓨터는 데스크탑 컴퓨터, 노트북 컴퓨터, 스마트폰, 임베디드 타입의 컴퓨터 등 프로그램을 실행시킬 수 있는 모든 타입의 컴퓨터를 포함한다. 또한, 상술한 본 발명의 일 실시예에서 사용된 데이터의 구조는 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 여러 수단을 통하여 기록될 수 있다. 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체는 램(RAM), 롬(ROM), 마그네틱 저장매체(예를 들면, 플로피 디스크, 하드디스크 등), 광학적 판독 매체(예를 들면, 시디롬, 디브이디 등)와 같은 저장매체를 포함한다.
이제까지 본 발명에 대하여 그 바람직한 실시예들을 중심으로 살펴보았다. 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형상으로 구현될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 개시된 실시예들은 한정적인 관점이 아니라 설명적인 관점에서 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 전술한 설명이 아니라 특허청구범위에 나타나 있으며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 차이점은 본 발명에 포함된 것으로 해석되어야 할 것이다.
1 ... 이동 노드
10 ... 무선통신부 20 ... 센서부
11 ... 스캔부 12 .... 신호 처리부
13 ... 상대위치 추정부 14 ... 버퍼
15 ... 이미지 생성부 16 ... 클러스터 선정부
17 ... 맵 로더 18 ... 비교부
19 ... 절대위치 추정부
2, 21, 22, 23, 24 ... 고정 노드
3 ... 측위 서버

Claims (15)

  1. 적어도 하나의 고정 노드로부터 송출된 적어도 하나의 신호를 수신하는 단계;
    상기 수신된 적어도 하나의 신호의 세기를 측정하는 단계;
    상기 적어도 하나의 고정 노드의 아이디와 상기 측정된 적어도 하나의 신호 세기로부터 어느 하나의 픽셀 값을 생성하는 단계;
    상기 적어도 하나의 신호의 수신 지점을 상기 생성된 픽셀 값을 갖는 픽셀로 표현함으로써 이동 노드의 이동경로 이미지를 생성하는 단계; 및
    상기 생성된 이동경로 이미지와 상기 이동 노드가 위치하는 지역에 대한 맵 이미지와의 비교에 기초하여 상기 이동 노드의 위치를 추정하는 단계를 포함하고,
    상기 생성된 픽셀 값의 컬러 성분의 종류는 상기 적어도 하나의 고정 노드의 아이디에 해당하는 것을 특징으로 하는 무선 측위 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 어느 하나의 픽셀 값을 생성하는 단계는 적어도 한 종류의 컬러 성분으로서의 역할을 하는 적어도 하나의 고정 노드의 아이디와 각 컬러 성분의 값으로서의 역할을 하는 각 신호의 세기를 조합함으로써 상기 어느 하나의 픽셀 값을 생성하는 것을 특징으로 하는 무선 측위 방법.
  3. 제 2 항에 있어서,
    상기 어느 하나의 픽셀 값은 상기 수신된 각 신호 별로 상기 각 신호를 송출한 고정 노드의 아이디 및 상기 측정된 각 신호의 세기를 하나의 세트로 묶은 픽셀 값인 것을 특징으로 하는 무선 측위 방법.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 신호의 수신 시점에서의 이동 노드의 상대 위치를 추정하는 단계를 더 포함하고,
    상기 이동경로 이미지를 생성하는 단계는 상기 추정된 이동 노드의 상대 위치가 지시하는 적어도 하나의 신호의 수신 지점을 상기 생성된 픽셀 값의 픽셀로 표현함으로써 상기 이동경로 이미지를 생성하는 것을 특징으로 하는 무선 측위 방법.
  5. 제 4 항에 있어서,
    상기 이동경로 이미지를 생성하는 단계는 상기 맵 이미지의 좌표계와 동일한 좌표계에서의 상기 추정된 상대 위치의 지시 지점에 상기 생성된 픽셀 값을 갖는 픽셀을 배치하는 방식으로 상기 적어도 하나의 신호의 수신 지점을 상기 생성된 픽셀 값을 갖는 픽셀로 표현하는 것을 특징으로 하는 무선 측위 방법.
  6. 제 1 항에 있어서,
    상기 이동 노드의 위치를 추정하는 단계는 상기 이동경로 이미지의 픽셀들의 값과 상기 맵 이미지의 픽셀들의 값의 비교에 기초하여 상기 이동 노드의 위치를 추정하는 것을 특징으로 하는 무선 측위 방법.
  7. 제 1 항에 있어서,
    상기 이동 노드의 위치를 추정하는 단계는
    상기 이동경로 이미지와 상기 맵 이미지를 비교함으로써 상기 맵 이미지 내에서 상기 이동경로 이미지와 가장 유사한 부분을 색출하는 단계; 및
    상기 색출된 부분이 지시하는 맵 이미지의 절대 위치를 상기 이동 노드의 위치로 추정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 무선 측위 방법.
  8. 제 7 항에 있어서,
    상기 이동경로 이미지와 가장 유사한 부분을 색출하는 단계는 상기 이동경로 이미지의 픽셀들의 값과 상기 맵 이미지 내의 복수의 탐색영역 각각의 픽셀들의 값을 비교함으로써 상기 이동경로 이미지에 대한 상기 복수의 탐색영역 각각의 유사도를 산출하고, 상기 산출된 유사도들 중 가장 높은 유사도를 갖는 탐색영역을 상기 이동경로 이미지와 가장 유사한 부분으로서 색출하는 것을 특징으로 하는 무선 측위 방법.
  9. 제 7 항에 있어서,
    상기 이동 노드의 절대 위치로 추정하는 단계는 상기 색출된 맵 이미지 내 부분의 픽셀들 중에서 상기 이동경로 이미지의 픽셀들 중 가장 최근에 생성된 픽셀 값을 갖는 픽셀에 대응되는 픽셀의 좌표값을 상기 이동 노드의 위치로 추정하는 것을 특징으로 하는 무선 측위 방법.
  10. 제 1 항에 있어서,
    상기 맵 이미지는 상기 지역의 실제 신호 수신 지점들에서 수신된 신호들의 세기로부터 생성된 복수의 픽셀 값을 갖는 픽셀들과 상기 지역의 가상 신호 수신 지점들에서 가상으로 수신된 신호들의 세기로부터 생성된 복수의 픽셀 값을 갖는 픽셀들을 포함하는 것을 특징으로 하는 무선 측위 방법.
  11. 제 10 항에 있어서,
    상기 가상 신호 수신 지점들에서 가상으로 수신된 신호들의 세기는 상기 실제 신호 수신 지점들과 상기 가상 신호 수신 지점들간의 거리와 상기 실제 신호 수신 지점들에서 수신된 신호들의 세기 측정값으로부터 추정되는 것을 특징으로 하는 무선 측위 방법.
  12. 제 1 항 내지 제 11 항 중에 어느 한 항의 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.
  13. 적어도 하나의 고정 노드로부터 송출된 적어도 하나의 신호를 수신하는 스캔부;
    상기 적어도 하나의 고정 노드의 아이디와 상기 수신된 적어도 하나의 신호의 세기로부터 어느 하나의 픽셀 값을 생성하는 신호 처리부;
    상기 적어도 하나의 신호의 수신 지점을 상기 생성된 픽셀 값을 갖는 픽셀로 표현함으로써 이동 노드의 이동경로 이미지를 생성하는 이미지 생성부;
    상기 생성된 이동경로 이미지와 상기 이동 노드가 위치하는 지역에 대한 맵 이미지를 비교하는 비교부; 및
    상기 비교 결과에 기초하여 상기 이동 노드의 위치를 추정하는 위치 추정부를 포함하고,
    상기 생성된 픽셀 값의 컬러 성분의 종류는 상기 적어도 하나의 고정 노드의 아이디에 해당하는 것을 특징으로 하는 무선 측위 장치.
  14. 제 13 항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 신호의 수신 시점에서의 이동 노드의 상대 위치를 추정하는 상대위치 추정부를 더 포함하고,
    상기 이미지 생성부는 상기 추정된 이동 노드의 상대 위치가 지시하는 적어도 하나의 신호의 수신 지점을 상기 생성된 픽셀 값의 픽셀로 표현함으로써 상기 이동경로 이미지를 생성하는 것을 특징으로 하는 무선 측위 장치.
  15. 제 14 항에 있어서,
    상기 이동 노드의 움직임을 감지하는 센서부를 더 포함하고,
    상기 상대위치 추정부는 상기 센서부의 출력 신호의 값으로부터 상기 이동 노드의 상대 위치를 추정하는 것을 특징으로 하는 무선 측위 장치.
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