KR102359722B1 - 블루투스 센서 태그를 이용한 유형 자산 관리 시스템 - Google Patents

블루투스 센서 태그를 이용한 유형 자산 관리 시스템 Download PDF

Info

Publication number
KR102359722B1
KR102359722B1 KR1020210088466A KR20210088466A KR102359722B1 KR 102359722 B1 KR102359722 B1 KR 102359722B1 KR 1020210088466 A KR1020210088466 A KR 1020210088466A KR 20210088466 A KR20210088466 A KR 20210088466A KR 102359722 B1 KR102359722 B1 KR 102359722B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
data
user terminal
bluetooth
sensor tag
bluetooth sensor
Prior art date
Application number
KR1020210088466A
Other languages
English (en)
Inventor
임봉빈
장상길
Original Assignee
포엠인포텍(주)
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 포엠인포텍(주) filed Critical 포엠인포텍(주)
Priority to KR1020210088466A priority Critical patent/KR102359722B1/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR102359722B1 publication Critical patent/KR102359722B1/ko

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06K—GRAPHICAL DATA READING; PRESENTATION OF DATA; RECORD CARRIERS; HANDLING RECORD CARRIERS
    • G06K19/00—Record carriers for use with machines and with at least a part designed to carry digital markings
    • G06K19/06—Record carriers for use with machines and with at least a part designed to carry digital markings characterised by the kind of the digital marking, e.g. shape, nature, code
    • G06K19/067—Record carriers with conductive marks, printed circuits or semiconductor circuit elements, e.g. credit or identity cards also with resonating or responding marks without active components
    • G06K19/07—Record carriers with conductive marks, printed circuits or semiconductor circuit elements, e.g. credit or identity cards also with resonating or responding marks without active components with integrated circuit chips
    • G06K19/077—Constructional details, e.g. mounting of circuits in the carrier
    • G06K19/07749—Constructional details, e.g. mounting of circuits in the carrier the record carrier being capable of non-contact communication, e.g. constructional details of the antenna of a non-contact smart card
    • G06K19/07766—Constructional details, e.g. mounting of circuits in the carrier the record carrier being capable of non-contact communication, e.g. constructional details of the antenna of a non-contact smart card comprising at least a second communication arrangement in addition to a first non-contact communication arrangement
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06K—GRAPHICAL DATA READING; PRESENTATION OF DATA; RECORD CARRIERS; HANDLING RECORD CARRIERS
    • G06K19/00—Record carriers for use with machines and with at least a part designed to carry digital markings
    • G06K19/06—Record carriers for use with machines and with at least a part designed to carry digital markings characterised by the kind of the digital marking, e.g. shape, nature, code
    • G06K19/067—Record carriers with conductive marks, printed circuits or semiconductor circuit elements, e.g. credit or identity cards also with resonating or responding marks without active components
    • G06K19/07—Record carriers with conductive marks, printed circuits or semiconductor circuit elements, e.g. credit or identity cards also with resonating or responding marks without active components with integrated circuit chips
    • G06K19/077—Constructional details, e.g. mounting of circuits in the carrier
    • G06K19/07749—Constructional details, e.g. mounting of circuits in the carrier the record carrier being capable of non-contact communication, e.g. constructional details of the antenna of a non-contact smart card
    • G06K19/07758—Constructional details, e.g. mounting of circuits in the carrier the record carrier being capable of non-contact communication, e.g. constructional details of the antenna of a non-contact smart card arrangements for adhering the record carrier to further objects or living beings, functioning as an identification tag
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06K—GRAPHICAL DATA READING; PRESENTATION OF DATA; RECORD CARRIERS; HANDLING RECORD CARRIERS
    • G06K7/00—Methods or arrangements for sensing record carriers, e.g. for reading patterns
    • G06K7/10—Methods or arrangements for sensing record carriers, e.g. for reading patterns by electromagnetic radiation, e.g. optical sensing; by corpuscular radiation

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Microelectronics & Electronic Packaging (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Toxicology (AREA)
  • Electromagnetism (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Mobile Radio Communication Systems (AREA)
  • Position Fixing By Use Of Radio Waves (AREA)

Abstract

본 발명은 블루투스 센서 태그를 이용한 유형 자산 관리 시스템에 관한 것으로, 기업 또는 관공서 등의 유형 자산에 부착된 블루투스 센서 태그와 블루투스 방식으로 연결된 사용자단말기가 블루투스 센서 태그로부터 데이터를 수신하며, 그 수신 시 신호 세기를 측정하여, 수신 신호의 세기가 미약하거나, 신호가 끊어진 경우 그 정보를 사용자단말기로 송신하여 유형 자산의 망실을 방지하여 유형 자산을 관리하는 블루투스 센서 태그를 이용한 유형 자산 관리 시스템에 관한 것이다. 본 발명에 따른 블루투스 센서 태그를 이용한 유형 자산 관리 시스템은, 유형 자산에 부착되고, 블루투스 방식으로 데이터의 송신이 가능한 블루투스 센서 태그, 상기 블루투스 센서 태그와 블루투스 방식으로 연결되며, 상기 블루투스 센서 태그로부터 데이터를 수신하는 사용자단말기 및 상기 사용자단말기와 통신망으로 연결되며, 상기 사용자단말기로부터 상기 데이터를 수신하는 유형 자산 관리 서버를 포함한다.

Description

블루투스 센서 태그를 이용한 유형 자산 관리 시스템{SYSTEM FOR MANAGE TANGIBLE ASSETS USING BLUETOOTH SENSOR TAG}
본 발명은 블루투스 센서 태그를 이용한 유형 자산 관리 시스템에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 기업 또는 관공서 등의 유형 자산에 부착된 블루투스 센서 태그와 블루투스 방식으로 연결된 사용자단말기가 블루투스 센서 태그로부터 데이터를 수신하며, 그 수신 시 신호 세기를 측정하여, 수신 신호의 세기가 미약하거나, 신호가 끊어진 경우 그 정보를 사용자단말기로 송신하여 유형 자산의 망실을 방지하여 유형 자산을 관리하는 블루투스 센서 태그를 이용한 유형 자산 관리 시스템에 관한 것이다.
종래에는 기업이나 관공서 등에서 수많은 유형의 자산을 관리하기 위하여 실사를 이용하였다. 유형 자산 관리에 있어서 실사는 실사자가 수작업에 의한 자산 확인 작업을 수행하거나, 자산에 부착된 바코드 또는 RFID 등을 개별적으로 PDA 등을 이용하여 일일이 읽어 들였다. 이와 같은 방법은 그 자산의 존재 유무 여부를 조사하여야 함에 따라 매우 큰 노동력이 필요하고, 그 작업량이 많아 매우 번거롭고 시간이 오래 걸리게 됨으로써 그 효율성이 매우 떨어지게 되는 문제점이 있어 왔다. 또한 유형 자산의 존재유무 파악이 어려운 경우(망실)에는 많은 노동력과 시간을 투여 함에도 불구하고 찾기가 거의 불가능하며, 자산 총괄 관리자 또한 실사 전까지 유형 자산의 존재유무 파악이 불가능한 문제점이 있었다.
대한민국 등록특허공보 제10-1493372호 (2015년02월13일 공고)
상술한 문제점을 해결하기 위한 본 발명의 목적은 기업 또는 관공서 등의 유형 자산에 부착된 블루투스 센서 태그와 블루투스 방식으로 연결된 사용자단말기가 블루투스 센서 태그로부터 데이터를 수신하며, 그 수신 시 신호 세기를 측정하여, 수신 신호의 세기가 미약하거나, 신호가 끊어진 경우 그 정보를 사용자단말기로 송신하여 유형 자산의 망실을 방지하여 유형 자산을 관리하는 블루투스 센서 태그를 이용한 유형 자산 관리 시스템을 제공하는 것이다.
상술한 목적을 달성하기 위하여, 본 발명의 일 실시예에 따른 블루투스 센서 태그를 이용한 유형 자산 관리 시스템은, 유형 자산에 부착되고, 블루투스 방식으로 데이터의 송신이 가능한 블루투스 센서 태그, 상기 블루투스 센서 태그와 블루투스 방식으로 연결되며, 상기 블루투스 센서 태그로부터 데이터를 수신하는 사용자단말기 및 상기 사용자단말기와 통신망으로 연결되며, 상기 사용자단말기로부터 상기 데이터를 수신하는 유형 자산 관리 서버를 포함하는 블루투스 센서 태그를 이용한 유형 자산 관리 시스템에 있어서, 상기 사용자단말기는, 상기 블루투스 센서 태그로부터 데이터를 수신하는 단말기수신부, 상기 단말기수신부가, 상기 블루투스 센서 태그로부터 상기 데이터를 수신할 때, 블루투스 신호세기를 측정하여 신호세기 정보를 생성하는 신호세기생성부, 상기 사용자단말기의 위치 정보를 생성하는 위치측정부 및 상기 수신한 데이터, 상기 생성한 신호세기 정보 및 상기 생성한 사용자단말기의 위치 정보를 상기 유형 자산 관리 서버로 송신하는 단말기송신부를 포함하고, 상기 유형 자산 관리 서버는, 상기 사용자단말기부터 상기 데이터, 상기 측정된 신호세기 정보 및 상기 사용자단말기의 상기 위치 정보를 수신하는 정보수신부, 상기 정보수신부가 수신한 상기 신호세기 정보 및 상기 사용자단말기의 상기 위치 정보를 통해 상기 유형 자산의 위치 정보를 연산하는 자산위치부 및 상기 정보수신부가 수신한 상기 신호세기 정보를 분석하며, 상기 신호세기가 미약하거나, 상기 신호가 끊어진 경우 자산망실데이터를 생성하고, 생성한 상기 자산망실데이터를 상기 사용자단말기로 송신하는 자산망실부를 포함한다.
상기 블루투스 센서 태그는, 상기 데이터를 생성하는 데이터생성부를 포함하며, 상기 데이터생성부가 생성하는 상기 데이터는 블루투스 센서 태그를 식별할 수 있는 식별정보 및 블루투스 송신 신호 세기 정보를 포함한다.
상기 시스템은, 복수개의 서로 다른 블루투스 센서 태그를 포함하고, 상기 복수개의 블루투스 센서 태그는 각각, 상기 데이터를 송신할 때, 블루투스 방식으로 연결 가능한 장치를 검색하는 장치검색부, 상기 장치검색부가 검색한 상기 연결 가능한 장치로 블루투스 방식으로 상기 데이터를 송신하는 데이터송신부 및 상기 다른 블루투스 센서 태그로부터 블루투스 방식으로 상기 데이터를 수신하는 데이터수신부를 더 포함하며, 상기 데이터송신부는, 상기 장치검색부가 연결 가능한 장치를 검색한 결과, 상기 장치에 상기 사용자단말기가 포함되는 경우, 상기 사용자단말기로 상기 데이터를 송신하고, 상기 데이터송신부는, 상기 장치검색부가 연결 가능한 장치를 검색한 결과, 상기 장치에 다른 블루투스 센서 태그만 포함되는 경우, 상기 다른 블루투스 센서 태그로 상기 데이터를 송신하여, 상기 블루투스 센서 태그는, 상기 사용자단말기가 연결 가능할 때까지 상기 데이터의 송신이 가능하다.
상기 시스템은, 복수개의 서로 다른 사용자단말기를 포함하고, 상기 복수개의 서로 다른 사용자단말기는 각각 서로 다른 위치에서, 상기 블루투스 센서 태그로부터 상기 데이터를 수신하며, 상기 수신한 데이터, 상기 신호세기생성부가 생성한 상기 신호세기 정보 및 상기 위치측정부가 생성한 위치정보를 상기 유형 자산 관리 서버로 송신한다.
상기 자산위치부는, 상기 신호세기 정보에서 이상치를 보정하여 상기 유형 자산의 위치 정보를 연산한다.
본 발명인 블루투스 센서 태그를 이용한 유형 자산 관리 시스템에 따르면, 기업 또는 관공서 등의 유형 자산에 부착된 블루투스 센서 태그와 블루투스 방식으로 연결된 사용자단말기가 블루투스 센서 태그로부터 데이터를 수신하며, 그 수신 시 신호 세기를 측정하여, 수신 신호의 세기가 미약하거나, 신호가 끊어진 경우 그 정보를 사용자단말기로 송신하여 유형 자산의 망실을 방지하여 유형 자산을 관리하는 것이 가능한 효과가 있다.
도 1은 본 발명에 따른 블루투스 센서 태그를 이용한 유형 자산 관리 시스템(이하, ‘시스템’)의 구성을 보여주는 블록도이다.
도 2는 본 발명에 따른 시스템이 포함하는 각 구성의 세부 구성을 보여주는 블록도이다.
도 3은 본 발명에 따른 시스템이 복수개의 서로 다른 블루투스 센서 태그를 포함한 모습을 보여주는 블록도이다.
도 4는 본 발명에 따른 시스템이 복수개의 서로 다른 사용자단말기를 포함한 모습을 보여주는 블록도이다.
이하, 본 발명의 일부 실시예들을 예시적인 도면을 통해 상세하게 설명한다. 각 도면의 구성 요소들에 참조 부호를 부가함에 있어서, 동일한 구성 요소들에 대해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 한 동일한 부호를 가지도록 하고 있음에 유의해야 한다.
그리고 본 발명의 실시예를 설명함에 있어, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 실시예에 대한 이해를 방해한다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략한다.
또한, 본 발명의 실시예의 구성 요소를 설명하는 데 있어서, 제1, 제2, A, B, (a), (b) 등의 용어를 사용할 수 있다. 이러한 용어는 그 구성 요소를 다른 구성 요소와 구별하기 위한 것일 뿐, 그 용어에 의해 해당 구성 요소의 본질이나 차례 또는 순서 등이 한정되지 않는다.
본 명세서에서 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 명세서에서 사용되는 “포함한다” 및/또는 “포함하는” 은 언급된 구성요소 외에 하나 이상의 다른 구성요소의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명을 보다 상세하게 설명하고자 한다.
도 1은 본 발명에 따른 시스템의 구성을 보여주는 블록도이다.
본 발명에 따른 시스템(1000)은, 도 1을 참조하면, 블루투스 센서 태그(100), 사용자단말기(200) 및 유형 자산 관리 서버(300)를 포함한다.
본 발명에 따른 블루투스 센서 태그(100)(Tag)는 유형 자산에 부착되어 그 유형 자산의 망실을 방지한다. 유형 자산은 기업 또는 관공서 등에서 경영수단으로 반복 사용되며 구체적인 형태를 갖춘 고정자산으로 기업의 영업목적을 달성하기 위하여 장기간에 걸쳐 계속 사용할 목적으로 보유하고 있는 자산이다. 예를 들어 유형 자산은, 블루투스 센서 태그(100)의 부착이 가능한 기계장치, 차량운반구, 공구, 기구, 비품 등을 포함할 수 있다. 좀 더 상세히는 유형 자산은 휴대용 자산과 비휴대용 자산을 포함할 수 있으며, 휴대용 자산은 노트북, 태블릿 등을 포함하고, 비휴대용 자산은 책상, 의자, 데스크탑 컴퓨터 등을 포함할 수 있다. 다만, 이에 한정되는 것은 아니다.
블루투스(Bluetooth)는 작고(0.5평방인치), 저렴한 가격(5달러), 적은 전력소모 (100mW)로 휴대폰, 휴대용 PC 등과 같은 휴대 장치들, 네트워크 액세스 포인트들, 기타 주변 장치들간 작은 구역(10m~100m)내의 무선 연결(Radio Link, 2.4GHs ISM Open Band)을 위한 하나의 기술적인 규격 사양이다. 일반적으로 블루투스 무선 시스템은 ISM(Industrial Scientific and Medical) 주파수 대역인 2402~2480MHz, 총 79개의 채널을 사용하는데, ISM(Industrial Scientific and Medical)은 공업용, 과학용, 의료용 등으로 사용되는 고주파용 설비로 전파사용에 대해 허가를 받을 필요가 없어 저전력이 전파를 발신하는 개인 무선기기에 주로 사용된다. 여러 시스템들과 같은 주파수 대역을 사용하기 때문에 시스템 사이에 전파 간섭이 생길 우려가 있어, 이를 예방하기 위해 주파수 호핑 방식을 이용한다. 주파수 호핑은 많은 수의 채널을 특정 패턴에 따라 빠르게 이동하며, 패킷을 조금씩 전송하는 기법으로, 블루투스는 할당된 79개 채널을 1초당 1699번 정도 호핑 한다. 이 호핑 패턴이 블루투스 기기 간에 동기화되어 통신이 이루어지게 된다. 블루투스는 기기 간 마스터(Master)와 슬레이브(Slave) 구성으로 연결되는데, 마스터 기기가 생성하는 주파수 호핑에 슬레이브 기기를 동기화 하지 못하면 통신이 이루어지지 못하기도 한다.
블루투스 센서 태그(100)는, 블루투스 모듈이 포함된 블루투스 무선 통신이 가능한 비접촉식 태그일 수 있으며, 예를 들어, 블루투스 칩, 블루투스 LE(low energy) 칩, 비콘 등을 포함한다. 일 실시예로서, 스마트폰과 같은 사용자단말기(200)에 그와 같은 태그의 무선신호를 읽어낼 수 있는 모듈 탑재 및 어플리케이션이 설치되어 있을 경우, 그 사용자단말기(200)가 리더기의 기능을 수행할 수도 있다.
블루투스 센서 태그(100)는 페어링된 사용자단말기(200) 또는 다른 블루투스 센서 태그(100)와 블루투스 방식으로 데이터 송수신이 가능하다. 즉, 블루투스 센서 태그(100)는 다른 블루투스 방식의 통신이 가능한 장치와 공지된 방식으로 페어링된 후 데이터의 송수신이 가능하다.
사용자단말기(200)는 블루투스 센서 태그(100)와 블루투스 방식으로 연결 및 페어링된다. 사용자단말기(200)는 블루투스 센서 태그(100)로부터 블루투스 방식의 통신으로 데이터를 수신한다. 사용자단말기(200)는 블루투스 센서 태그(100)로부터 데이터를 수신할 때, 데이터 수신 전파 신호세기(RSSI, Received Signal Strength Indication)를 측정한다. 사용자단말기(200)는 자신의 위치 정보와 함께 측정된 신호세기 정보를 유형 자산 관리 서버(300)로 송신한다.
유형 자산 관리 서버(300)는, 사용자단말기(200)와 유무선 통신망으로 연결되며, 사용자단말기(200)로부터 데이터를 수신한다. 유형 자산 관리 서버(300)가 사용자단말기(200)로부터 수신하는 데이터는, 사용자단말기(200)가 블루투스 센서 태그(100)로부터 수신한 데이터 외에 사용자단말기(200)가 측정한 신호세기 정보 및 사용자단말기(200)의 위치 정보를 포함한다. 유형 자산 관리 서버(300)는 사용자단말기(200)의 위치 정보와 사용자단말기(200)가 측정한 신호세기 정보를 연산하여 블루투스 센서 태그(100)의 위치를 연산할 수 있다. 상세하게는 사용자단말기(200)와 블루투스 센서 태그(100)가 떨어진 거리를 연산하고, 연산된 떨어진 거리와 사용자단말기(200)의 위치 정보를 통해 블루투스 센서 태그(100)의 위치 정보를 연산할 수 있다.
이하에서는 도 2를 참조하여, 본 발명에 따른 시스템의 각 구성이 포함하는 세부 구성에 대해 설명한다.
도 2는 본 발명에 따른 시스템이 포함하는 각 구성의 세부 구성을 보여주는 블록도이다.
도 2를 참조하면, 본 발명에 따른 블루투스 센서 태그(100)는, 데이터생성부(101) 및 데이터송신부(103)를 포함하고, 본 발명에 따른 사용자단말기(200)는, 단말기수신부(201), 신호세기생성부(203), 위치측정부(205) 및 단말기송신부(207)를 포함하며, 본 발명에 따른 유형 자산 관리 서버(300)는 정보수신부(301), 자산위치부(303) 및 자산망실부(305)를 포함한다.
본 발명에 따른 블루투스 센서 태그(100)는, 데이터생성부(101), 데이터송신부(103), 데이터수신부(107) 및 장치검색부(105)를 포함한다.
데이터생성부(101)는, 블루투스 센서 태그(100)가 사용자단말기(200)로 송신하는 데이터를 생성한다. 데이터생성부(101)가 생성하는 데이터에는, 블루투스 센서 태그(100)에 기 저장된 데이터가 포함될 수 있다. 데이터생성부(101)가 생성하는 데이터는, 블루투스 센서 태그(100)를 식별할 수 있는 식별정보와 블루투스 송신 신호 세기 정보를 포함한다.
블루투스 센서 태그(100)를 식별할 수 있는 식별정보는, 블루투스 센서 태그(100)가 포함하는 블루투스 모듈의 고유주소(블루투스 고유값, BD_ADDR), 블루투스 센서 태그(100)가 부착된 유형 자산의 정보(예를 들어, 휴대용 자산, 비휴대용 자산, 자산의 명칭 또는 자산을 보유한 부서정보 등)를 포함한다.
블루투스 송신 신호 세기 정보는, 신호가 블루투스 센서 태그(100)를 출발할 때의 출력 세기 신호일 수 있으며, RSSI의 연산에 이용된다. RSSI는 신호가 송신기에서 출발한 이후 출력파워가 얼마나 감소했는지를 측정해 두 장치 간의 거리를 추정한다.
데이터송신부(103)는, 다른 블루투스 방식의 통신이 가능한 장치로 데이터생성부(101)가 생성한 데이터를 송신한다.
본 발명에 따른 사용자단말기(200)는 단말기수신부(201), 신호세기생성부(203), 위치측정부(205) 및 단말기송신부(207)를 포함한다.
단말기수신부(201)는, 블루투스 센서 태그(100)로부터 데이터를 수신한다.
신호세기생성부(203)는, 단말기수신부(201)가 블루투스 센서 태그(100)로부터 데이터를 수신할 때 블루투스 연결의 신호세기를 측정하여 신호세기 정보를 생성한다.
위치측정부(205)는 사용자단말기(200)의 현재 위치 정보를 생성한다. 위치측정부(205)는 GNSS를 이용하여 사용자단말기(200)의 위치 정보를 생성할 수 있다. GNSS 란, Global Navigation Satellite System(범지구적 위성 측위 시스템)을 의미하며, 위성을 이용한 범지구적 측위 및 항법 시스템의 일반 명칭으로 지상 물체의 위치, 고도, 속도에 관한 정보를 제공하는 시스템이다. 주요 GNSS의 예로서 미국의 GPS, 유럽의 Galileo, 러시아의 GLONASS, 중국의 BeiDou가 있다. 예를 들면, 미국 국방성에 의해 개발된 위성측위시스템(Global Positioning System; GPS)은 궤도상에 떠 있는 인공위성의 위치를 실시간으로 파악하여 GPS 수신기를 통해 수신기에 도달한 시간과 위성의 신호를 수신하여 삼각측량을 통해 위치를 결정한다. 또한 스마트 단말기의 위치 정보는 실내 측위 시스템을 이용할 수도 있으며, 실내 측위 시스템에 관해서는 후술하도록 한다.
단말기송신부(207)는, 사용자단말기(200)가 블루투스 센서 태그(100)로부터 수신한 데이터, 신호세기생성부(203)가 생성한 신호세기 정보 및 위치측정부(205)가 생성한 사용자단말기(200)의 위치 정보를 유형 자산 관리 서버(300)로 송신한다.
본 발명에 따른 유형 자산 관리 서버(300)는, 정보수신부(301), 자산위치부(303) 및 자산망실부(305)를 포함한다.
정보수신부(301)는, 단말기송신부(207)가 송신하는 사용자단말기(200)가 블루투스 센서 태그(100)로부터 수신한 데이터, 신호세기생성부(203)가 생성한 신호세기 정보 및 위치측정부(205)가 생성한 사용자단말기(200)의 위치 정보(이하, ‘데이터 등’)를 수신한다.
자산위치부(303)는, 정보수신부(301)가 수신한 신호세기 정보와 사용자단말기(200)의 위치 정보를 기반으로 유형 자산의 위치 정보를 연산한다. 자산위치부(303)는, 전술한 바와 같이, 사용자단말기(200)의 위치 정보를 중심으로, 신호세기 정보에 따라 연산된 사용자단말기(200)와 블루투스 센서 태그(100) 간 거리를 통해 유형 자산의 위치 정보를 연산할 수 있다.
연산된 유형 자산의 위치 정보는 사용자단말기(200)로 송신될 수 있고, 따라서 사용자단말기(200)를 소지한 사용자는 유형 자산의 실사를 자동화 할 수 있고, 망실을 방지하여 유형 자산을 관리할 수 있다.
한편, 자산망실부(305)는, 정보수신부(301)가 수신한 신호세기 정보를 분석한다. 자산망실부(305)는, 신호세기 정보를 분석함에 따라 신호세기가 미약하거나, 신호가 끊어진 것을 판단할 수 있다. 블루투스는 무선 신호로 데이터를 주고받기 때문에 거리가 멀어지면 멀어질수록 신호 세기가 비례적으로 감소하며, 일정 거리를 벗어나면 연결이 완전히 끊기고 작동을 멈추게 된다.
자산망실부(305)는, 신호세기가 미약하거나 신호가 끊어진 경우 자산망실데이터를 생성한다. 신호세기가 미약한 경우, 자산망실데이터에는 유형 자산의 위치가 사용자단말기(200)로부터 멀어져 신호세기가 미약하다는 정보가 포함된다. 만일 신호가 끊어져 정보수신부(301)가 데이터 등을 수신하지 못한 경우 자산망실데이터에는, 유형 자산이 사용자단말기(200)로부터 블루투스 통신 가능한 유효 거리를 벗어났다는 정보가 포함된다.
자산망실부(305)는 생성한 자산망실데이터를 사용자단말기(200)로 송신한다. 따라서 사용자단말기(200)를 소지한 사용자는 유형 자산의 실사를 자동화 할 수 있고, 망실을 방지하여 유형 자산을 관리할 수 있다.
도 3은 본 발명에 따른 시스템이 복수개의 서로 다른 블루투스 센서 태그(100)를 포함한 모습을 보여주는 블록도이다.
본 발명에 따른 시스템(1000)은, 도 3을 참조하면, 복수개의 서로 다른 블루투스 센서 태그(100)를 포함할 수 있다.
본 발명에 따른 블루투스 센서 태그(100)는, 도 3에 도시된 바와 같이, 제1 태그(100), 제2 태그(100) 및 제3 태그(100)를 포함할 수 있다. 다만, 이에 한정되지 않고, 더 많은 복수개의 서로 다른 블루투스 센서 태그(100)를 포함할 수 있다.
도 3은 현재 제1 태그(100)는 사용자단말기(200)와 블루투스 통신이 양호한 거리 내(A)에 위치하고, 제2 태그(100) 및 제3 태그(100)는 사용자단말기(200)와 일정 거리 이상 떨어져 블루투스 통신이 끊긴 상태를 나타내었다. 따라서 도 3에서 유형 자산 관리 서버(300)는 사용자단말기(200)로 제2 태그(100) 및 제3 태그(100)의 자산망실데이터를 송신한 상태이다.
이때, 제1 내지 제3 태그(100)는 각각, 전술한 데이터생성부(101) 및 데이터송신부(103) 외에 장치검색부(105) 및 데이터수신부(107)를 더 포함한다.
제1 내지 제3 태그(100)는, 전술한 바와 같이, 모두 블루투스 방식으로 연결되는 것이 가능하며, 따라서 블루투스 방식으로 데이터를 송수신하는 것이 가능하다.
장치검색부(105)는, 데이터송신부(103)가 데이터를 송신할 때 주변의 블루투스 방식으로 연결 가능한 장치를 검색한다. 예를 들어, 도 3에 도시된 바와 같이, 제1 태그(100)의 주변에는 블루투스 방식으로 연결가능한 장치로 사용자단말기(200)와 제2 태그(100)가 위치하고 있으며, 제1 태그(100)의 장치검색부(105)는 사용자단말기(200)와 제2 태그(100)를 검색할 수 있다.
이때, 제1 태그(100)의 데이터송신부(103)는 제1 태그(100)의 장치검색부(105)가 검색한 사용자단말기(200) 및 제2 태그(100) 중 사용자단말기(200)로 데이터를 송신한다. 즉, 제1 태그(100)의 데이터송신부(103)는 장치검색부(105)가 연결 가능한 장치를 검색한 결과에 사용자단말기(200)가 포함되는 경우에는 사용자단말기(200)로만 데이터를 송신한다.
그러나 만약 장치검색부(105)가 검색한 블루투스 방식으로 연결 가능한 장치에 사용자단말기(200)가 없는 경우, 즉 도 3의 제2 태그(100)와 같이 주변의 블루투스 방식으로 연결 가능한 장치가 제1 태그(100) 및 제3 태그(100) 밖에 없는 경우, 제2 태그(100)의 데이터송신부(103)는 데이터를 제1 태그(100) 및 제3 태그(100)로 송신한다.
제1 내지 제3 태그(100)는 각각 데이터수신부(107)를 포함한다. 데이터수신부(107)는 다른 블루투스 센서 태그(100)로부터 블루투스 방식으로 데이터를 수신하는 것이 가능하다. 따라서 제2 태그(100)의 데이터송신부(103)는 제1 태그(100) 및 제3 태그(100)로 데이터를 송신하며, 제1 태그(100) 및 제3 태그(100)의 데이터수신부(107)는 그 데이터를 수신한다. 이때 제2 태그(100)로부터 데이터를 수신한 제1 태그(100)는, 다시 수신한 데이터를 제1 태그(100)의 장치검색부(105)가 검색한 사용자단말기(200)로 송신한다. 사용자단말기(200)는 수신한 자산망실데이터에 포함된 제2 태그(100)에 대한 데이터를 다시 수신한 경우 자산회수정보를 유형 자산 관리 서버(300)로 송신할 수 있고, 자산회수정보를 수신한 유형 자산 관리 서버(300)는 자산회수데이터를 생성하여 사용자단말기(200)로 송신할 수 있다. 유형 자산 관리 서버(300)는 자산회수데이터를 생성하여 사용자단말기(200)로 송신하는 자산회수부(307)를 더 포함할 수 있다.
따라서 본 발명에 따른 블루투스 센서 태그(100)는 사용자단말기(200)가 연결 가능할 때까지 데이터의 송신이 가능할 수 있다. 이처럼 유형 자산 관리 서버(300)가 사용자단말기(200)로 제2 태그(100) 및 제3 태그(100)의 자산망실데이터를 송신한 후 다시 사용자단말기(200)로 자산회수데이터를 송신하는 것이 가능하여, 사용자단말기(200)를 소지한 사용자는 유형 자산의 실사를 자동화 할 수 있고, 망실을 방지하여 유형 자산을 관리할 수 있다.
한편, 데이터생성부(101)가 생성하는 데이터에는 유효호핑횟수정보 및 최종호핑장치정보가 더 포함될 수 있다.
유효호핑횟수정보는 각 블루투스 센서 태그(100)의 데이터송신부(103)가 다른 블루투스 센서 태그(100)로 데이터를 송신할 횟수가 포함된다. 예를 들어 유효호핑횟수정보에 포함된 송신할 횟수가 10인 경우, 데이터생성부(101)가 생성한 데이터는 사용자단말기(200)로 송신될 때까지 10번의 송신만이 이루어지고, 10번의 송신에도 사용자단말기(200)로 송신되지 못한 경우 10번째 송신된 블루투스 센서 태그(100)에서 소멸된다. 소멸될 때에는 그 블루투스 센서 태그(100)에 소멸된 정보가 생성될 수 있다.
최종호핑장치정보는 유효호핑횟수정보와 무관하게 특정 사용자단말기(200) 또는 특정 블루투스 센서 태그(100)에 데이터가 송신되면 더 이상 송신되지 않도록 설정된 정보이다. 최종호핑장치정보는, 예를 들어, 최초 또는 최후로 페어링된 사용자단말기(200)일 수 있으며, 최종호핑장치정보가 설정된 경우 유효호핑횟수정보와 무관하게 설정된 사용자단말기(200)에 송신될 때까지 데이터가 재송신되어 유형 자산의 망실을 방지할 수 있다.
도 4는 본 발명에 따른 시스템이 복수개의 서로 다른 사용자단말기(200)를 포함한 모습을 보여주는 블록도이다.
본 발명에 따른 시스템은, 복수개의 서로 다른 사용자단말기(200)를 포함할 수 있다. 복수개의 서로 다른 사용자단말기(200)는 각각 서로 다른 위치에서 블루투스 센서 태그(100)로부터 데이터를 수신한다. 복수개의 서로 다른 사용자단말기(200)는 수신한 데이터, 신호세기생성부(203)가 생성한 신호세기 정보 및 위치측정부(205)가 생성한 각자 자신의 위치정보를 생성하여 유형 자산 관리 서버(300)로 송신한다. 따라서 블루투스 센서 태그(100)의 위치 측정을 더 정확하게 할 수 있다.
본 발명에 따른 시스템은 도 4에 도시된 바와 같이 네 개의 사용자단말기(200)가 각각 블루투스 센서 태그(100)의 위치를 측정할 수 있다.
Bluetooth를 활용한 전통적인 실내 측위 기술은 비콘 장치 등을 이용하는 Proximity 방식과 신호세기 정보(이하, ‘RSSI’) 기반의 측위 알고리즘 방식으로 대표될 수 있다.
RSSI 기반의 Bluetooth 측위 방식은 매우 다양하게 연구되고 있지만, 보편적으로 KNN 등의 알고리즘을 활용한 Fingerprinting 방식이 널리 활용된다. 이 방식은 대상 서비스 지역을 특정 셀로 구분한 뒤 많은 수의 비콘 장치로부터 수집되는 RSSI 정보를 토대로 셀 단위 유사성을 파악하여 대상 셀을 결정하는 방식이다. 하지만 Fingerprinting 방식은 사전에 각 셀마다 Radio Map을 구축해야 하는 단점이 있기에 각 블루투스 센서 태그(100)의 위치에 따른 환경을 적용하기 어렵다.
본 명세서는 이와 같은 제한적 환경 내에서 유형 자산 관리 시스템을 위한 측위 알고리즘을 제안한다.
제안 방식은 고정적으로 위치한 사용자단말기(200)가 수신하는 RSSI 데이터를 기반으로 전통적인 Hyperbolic Trilateration 기법을 적용하여 알고리즘 최적화를 진행하고 이를 토대로 실험 결과를 산출하였다.
시스템 환경 구성
전술한 바와 같이 네 개의 사용자단말기(200)가 각 코너에 설치되고, 각 사용자단말기(200)는 자신이 측정한 RSSI 정보와 블루투스 센서 태그(100)의 송신 출력 정보를 유형 자산 관리 서버(300)로 전달한다. 이 사용자단말기(200)들은 측위를 위한 Hyperbolic Trilateration 관점에서 Known Anchor 역할을 이행하며, 따라서 4개의 Anchor를 기준으로 직사각형 모형의 측위 영역을 고려할 수 있다.
본 측위 대상 영역은 가로 폭은 약1.5m, 세로 길이는 약 2.5m로 가정한다. 따라서 본 알고리즘 개발 역시 측위 대상 영역을 x축의 최대 길이와 y축의 최대 길이를 [1.5m, 2.5m]로 설정하였으며, 대상 환경에 특화된 측위 방안을 도출하기 위하여 Hyperbolic Trilateration 측면에서 대상 모델을 정의하였다.
시스템 환경 모델은 높이 2.5m와 폭 1.5m의 크기를 가지는 협소한 영역의 직사각형으로 형상화될 수 있고, 각 코너에 4개의 사용자단말기(200)가 고정적으로 위치하여 4개의 사용자단말기(200)를 기반으로 상대 위치를 획득한다.
기본적인 운영 동작은 블루투스 센서 태그(100)가 주기적으로 4개의 사용자단말기(200)에게 Bluetooth LE를 통해 데이터를 전달한다. 이와 같은 주기적 데이터는 Bluetooth LE에서 정의된 3개의 Advertising 채널을 활용하여 비접속 방식으로 전송되는 형태가 보편적이지만, 본 발명에서는 접속 기반으로 데이터를 전달하며, 따라서 Bluetooth LE의 37개 데이터 채널을 통해 송신된다.
환경 모델을 고려한 Trilateration 알고리즘
이하에서는 Trilateration 알고리즘 최적화 과정을 설명한다. 각 사용자단말기(200)의 위치를 Anchor point로 설정하고 이에 대하여 P1 ~ P4로 명칭한 후, 블루투스 센서 태그(100)가 임의의 {x, y} 위치에 존재한다고 가정할 때, 각 Anchor와 측위 대상 블루투스 센서 태그(100)의 거리 r1 ~ r4 는 아래 수식 1과 같이 나타낼 수 있다.
Figure 112021077852602-pat00001
<수식 1>
따라서 r1과 r2에 대하여 연립방정식을 적용하면 아래와 같이 y 좌표를 획득할 수 있다. 단, 또 다른 연립방정식의 조합으로 인하여 y 값의 다른 해가 존재하기 때문에, 아래 수식 2에서는 y1으로 표기하였다.
Figure 112021077852602-pat00002
<수식 2>
반면에, 본 환경 모델에서는 Reference Anchor가 4개이므로, 아래 수식 3에서 r3와 r4를 기준으로 또 다른 y 좌표인 y2의 값을 획득할 수 있다.
Figure 112021077852602-pat00003
<수식 3>
이와 같은 방법으로 r2와 r3, r1과 r4의 연립방정식 조합에 의하여 두 개의 x값을 획득할 수 있으며, 이에 대한 해는 아래 수식 4 및 수식 5와 같다.
Figure 112021077852602-pat00004
<수식 4>
Figure 112021077852602-pat00005
<수식 5>
Intersection 부재에 따른 알고리즘 적용
전술한 모델은 블루투스 센서 태그(100)와 각 사용자단말기(200)의 거리가 정확할 경우 명제적으로 적용할 수 있다. 하지만, RSSI 특성 상 오차율이 크기 때문에 r1 내지 r4는 정확한 값이 아닌 범위로 해석해야 한다. 본 발명에서는 이와 같은 환경적 특성을 고려하기 위하여, 각 거리에 대한 비례상수를 적용한다.
RSSI 오차를 배제할 경우, 블루투스 센서 태그(100)가 P1과 P4의 연장선상에 존재할 경우 (즉, y좌표가 P1 및 P4와 동일), r1과 r4의 합은 yr값과 동일하다. 또한, 거리 오차가 작을 경우, 만약 블루투스 센서 태그(100)가 P1과 P4 사이에 위치한다면 r1 의 크기는 xr+r4를 초과할 수 없다. 하지만 RSSI는 Radio Propagation Model에 따라 거리의 제곱에 비례하며, 따라서 약간의 RSSI 오차가 발생하더라도 거리의 오차는 제곱의 크기만큼 발생 될 수 있다.
Figure 112021077852602-pat00006
<그림 1>
그림 1은 P4 원이 P1 원에 완전히 포함되는 경우에 대한 Included Circle 문제를 나타내었다. 보편적으로 오차가 발생하더라도 두 원의 중첩 구간은 발생될 수 있으며, 이 경우에는 확률적인 관점에서 위치를 측위할 수 있다. 하지만 이와 같이 두 원의 중첩 구간이 없고 한 원이 다른 원에 완전히 포함될 경우, 중첩 구간 부재에 따른 문제가 발생 될 수 있다.
Figure 112021077852602-pat00007
<그림 2>
또 다른 관점에서의 문제는 그림 2와 같이 두 원이 서로 중첩 없이 상호 배타적으로 독립적인 원을 형성하는 Excluded Circle 문제이다. 이 경우에도 Included Circle 문제와 같이 두 원에 대하여 x 좌표를 지정하기 어렵다. 만약 두 원의 크기가 동일할 경우, x 좌표는 P1과 P4의 중앙에 위치한다고 간주될 수 있으나, 두 원의 크기가 서로 다르면 이 역시 결정적으로 접근하기 어렵다.
따라서 본 발명에서는 비례변수를 적용하되, 위치인식 영역에 대한 각각의 Edge를 대상으로 차등하게 적용하였다. 즉, P1과P4, P2와P3에 대한 Edge에는 x 좌표에 대한 비례변수를 적용하되 두 Edge는 서로 다른 x에 대한 비례변수를 적용하였으며, P1과 P4, P2와 P3에 대한 Edge에는 y좌표에 대한 비례변수를 적용하되 두 Edge 역시 서로 다른 y에 대한 비례변수를 적용하였다. 이때의 비례변수는 모든 측위 이벤트마다 값을 달리할 수 있으며, Included Circle 및 Excluded Circle에 대하여 교차점이 발생 될 때까지 변수의 값을 변동시켰다.
이와 같은 아이디어는 위에서 제시된 두 가지 문제점을 극복할 수 있다. 예를 들어, P1과 P4에서 Included Circle 문제가 발생될 경우 1보다 작은 비례변수를 구하고 이를 반영하여 두 원이 만나는 점의 x 값을 측정하여 반영할 수 있으며, P2와 P3에서 Excluded Circle 문제가 발생할 경우 1보다 큰 비례변수를 구하여 x 값을 측정할 수 있다.
먼저, Included Circle 문제에서는 r1과 r4에 비례변수 α를 적용할 경우 두 원이 만나는 상태를 만족시킬 수 있으며, 만약 블루투스 센서 태그(100)의 위치가 P4 외부에 존재한다면 이때의 비례변수는 아래 수식 6과 같이 구할 수 있다.
Figure 112021077852602-pat00008
<수식 6>
한편, 블루투스 센서 태그(100)가 P1 외부에 존재할 경우, 비례변수는 아래 수식 7과 같다.
Figure 112021077852602-pat00009
<수식 7>
따라서 비례변수는 아래 수식 8과 같이 일반화시킬 수 있다.
Figure 112021077852602-pat00010
<수식 8>
한편, Excluded Circle 문제에서는 블루투스 센서 태그(100)가 P1과 P4 사이에 존재하며, 오차로 인하여 두 RSSI가 낮게 측정될 경우, 이때의 비례변수는 1보다 큰 값이 되어야 하며 아래 수식 9와 같이 구할 수 있다.
Figure 112021077852602-pat00011
<수식 9>
이 경우 블루투스 센서 태그(100)가 P1과 P4 사이에 존재하지 않을 수도 있지만, RSSI 특성 상 Included Circle 문제일 확률이 매우 높기 때문에 본 알고리즘에서는 배제하였다. 결론적으로 비례변수 α는 Included Circle 문제와 Excluded Circle에 따라 다르게 나타날 수 있으며, 따라서 두 원의 Intersection 구간이 없는 경우 이 두 문제 중 어느 부분에 해당하는지 파악하여 적용해야 하며, 따라서 아래 수식 10과 같이 알고리즘을 수정하였다.
Figure 112021077852602-pat00012
<수식 10>
따라서, P1과 P4에 대한 연립방정식으로 성립되는 x 좌표는 아래 수식 11과 같이 수정될 수 있다.
Figure 112021077852602-pat00013
<수식 11>
결론적으로, <수식 2> 내지 <수식 5>까지의 x 및 y 좌표는 아래 수식 12와 같이 수정될 수 있다.
Figure 112021077852602-pat00014
<수식 12>
RSSI 잡음 제거를 위한 Kalman Filter 적용
일반적으로 RSSI 정보는 매우 큰 오차를 포함하고 있으며, 송신 전력이 낮은 Bluetooth LE의 경우 그 폭이 크다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 필터링 알고리즘 적용이 필수적이며, 본 시스템에서는 칼만 필터를 적용하였다.
칼만 필터를 적용할 경우, 원칙적으로 대상 관측값의 선형/비선형 여부에 따라 칼만 필터 원형 또는 Extended 칼만 필터가 적용될 수 있기에, RSSI 오차에 대한 정의가 필요하다. 본 시스템에서는 RSSI 패턴을 오차가 높은 선형 함수로 정의하기에 오차 패턴의 변동성이 매우 높다고 판단하여 RSSI 결과를 비선형 함수로 정의하고, 임베디드 환경을 고려하여 연산량이 높은 Extended 칼만 필터의 적용을 배제하였다.
따라서, 본 시스템은 대체 방안으로써 비선형 신호의 mean과 covariance 값을 적용하는 Unscented 칼만 필터를 적용하여 그림 3과 같이 오차 극복 방안을 설계하였다.
Figure 112021077852602-pat00015
<그림 3>
우선, 각 사용자단말기(200)에서 RSSI가 수신되면 Garbage 제거를 위해 측정 그래프를 실시간 미분하고, 8 이상의 미분 값이 도출될 경우 현재 값을 0.2배로 축소시켰다. 이후 RSSI 신뢰값 산출을 위한 Unscented 칼만 필터를 적용할 때, 예측값의 민감도를 결정하는 칼만 필터의 중요 파라미터인 Q와 R의 최적값을 실험에 의해 도출하였으며, 각각 0.085 및 1.4로 설정하였다.
이후, 모든 측위 결과 정보는 가중치 형태로 기록하고, 일정 타임슬롯 내에 가중치가 가장 높은 cell을 현재의 측위 값으로 결정하였다. 또한, 관측값과 필터값의 차이를 실측하고 이를 다음 관측값 결정의 필터 내부 변수에 순환적으로 적용하였다. 이러한 절차를 통하여, 모든 타임슬롯마다 결정된 측위값을 축적하고 x 좌표와 y 좌표의 관점에서 다시 한번 Unscented 칼만 필터를 적용하는 중첩 방안을 구현하였다.
실험 환경 구축
먼저 y축에 대해서는 최종 2408mm의 크기로 결정한 후, 실험 환경의 간소화를 위해 2.5m로 적용하였다. x축의 길이 역시 y축 산정방식과 동일한 방법으로 추론하였으며, 이때 추론된 길이는 1417.5mm 의 크기로 결정한 후, 실험 환경의 간소화를 위해 1.5m로 적용하였다. 이러한 형태로 측위 대상 영역의 크기를 추론하여 실험 환경을 구축하였다.
실험 환경 내의 모든 사용자단말기(200)는 직사각형 형태의 모서리 부분에 설치하였다.
먼저 4개의 사용자단말기(200) 위치는, 사용자단말기 1(200)은 북서, 사용자단말기 2(200)는 남서, 사용자단말기 3(200)은 남동, 사용자단말기 4(200)는 북동 방향의 가장자리에 설치하였으며, 블루투스 센서 태그(100)는 위와 같이 구축된 실험 환경 내에서 이동시키며 위치를 측정하였다.
각 위치에 따른 실험 결과
Figure 112021077852602-pat00016
<그림 4>
Figure 112021077852602-pat00017
<그림 5>
Figure 112021077852602-pat00018
<그림 6>
Figure 112021077852602-pat00019
<그림 7>
그림 4부터 7까지는 블루투스 센서 태그(100)를 각각 정해진 위치에 고정한 후 개발된 알고리즘을 통해 획득한 결과를 나타내었다. 각 그림의 좌측은 RSSI 기반의 측위결과를 토대로 태그의 위치를 붉은 점으로 표기하였다. 좌측 평면 그림 내의 4개의 원은 각 코너에 설치된 사용자단말기(200) 장치로부터 획득된 RSSI 정보를 바탕으로 산출된 거리 값을 나타내며, 이때의 값은 비례변수를 적용하지 않은 상태의 결과를 의미한다.
각 그림의 우측은, 실험 대상 환경의 평면을 가로와 세로 모두 10cm 크기의 셀로 구분한 후, 각 셀의 분포를 x축과 y축으로 나타내었다. 또한, 동일한 실험을 100회 반복한 후, 각 실험마다 측정된 위치가 포함된 셀에 대하여 z축을 1씩 증가시켰다. 즉, z축의 값이 클수록 해당 셀이 최종 위치로 선택되는 경우가 많음을 의미하며, 모든 셀의 z축 값의 합은 100이다. 또한, z축의 값이 존재하는 셀에 대한 기둥의 수가 많을수록 측위값 변동이 빈번하다는 점을 의미한다.
먼저 실험 환경의 중앙에 블루투스 센서 태그(100)를 위치시킬 경우, 그림 4와 같은 결과를 획득했다. 그림에서 나타낸 바와 같이, 태그의 위치는 실험 환경 내의 중앙에 고정되어 있지만, 알고리즘을 통해 획득된 위치정보는 중앙 근처의 총 6개의 셀에서 결정된 위치정보가 소폭 변동하며 관측되었다. 100회 실험에 대한 평균 위치 오차는 6.511cm를 나타내었으며, 이는 전체 실험환경의 2.23%의 오차를 나타낸다.
다음 실험은 블루투스 센서 태그(100)를 동북 방향 코너에 위치시킨 후 결과를 측정하여 그림 5에 나타내었다. 보편적으로 RSSI 측정값은 거리가 멀수록 오차가 크기 때문에, 블루투스 센서 태그(100)가 사용자단말기(200)가 설치된 코너에 위치할 경우 RSSI 오차가 매우 낮게 나타난다. 따라서 본 실험에서는 100회의 실험 모두 정확한 위치의 셀에서만 결과가 측정되었으며, 평균 오차는 0cm를 나타내었다.
그림 6은 블루투스 센서 태그(100)가 실험 환경의 중앙과 정북방향의 중간에 위치할 경우의 실험 결과를 나타낸다.
실험 결과를 살펴보면 좌우(동서) 방향의 오차는 크지않지만, 상하(남북) 방향의 오차는 다소 높게 관찰되었다. 이러한 결과는 RSSI가 상대적으로 낮게 측정될 수 있는 남서 방향의 사용자단말기(200)(사용자단말기2)와 남동 방향의 사용자단말기(200)(사용자단말기3)의 거리가 멀기 때문에 RSSI 편차가 높게 관찰되었고, 이러한 이유로 상하 방향의 오차가 좌우 방향의 오차보다 높게 관찰되었다. 본 실험의 결과에서는 100회의 실험에서 알고리즘을 통해 결정된 셀이 총 8개로 나타났으며, 평균 오차는 3.5%인 10.23cm로 나타났다.
마지막 실험은 블루투스 센서 태그(100)를 실험 환경의 동쪽 방향 외부에 위치하여 진행하였으며, 그 결과를 그림 7에 나타내었다. 그림의 좌측에서 확인할 수 있듯이, 본 알고리즘을 통해 블루투스 센서 태그(100)가 실험 환경의 동쪽 방향으로 범위를 이탈했음을 인지할 수 있다. 본 실험의 결과를 살펴볼 때, 100회 실험의 평균 결과오차는 18.3cm이며 전체 실험면적 대비 6.27%의 오차를 나타내었다.
본 발명은 에너지 효율이 요구되는 시스템 특성에 따라 Bluetooth LE 기반 시스템에 적합한 측위 알고리즘을 연구하고, 구현과 실험을 통해 평균 오차 5% 미만의 신뢰적인 결과를 검증하였다.
한편, 전술한 바와 같이, 본 발명에 따른 유형 자산 관리 서버(300)는, 정보수신부(301)가 수신한 신호세기 정보 및 사용자단말기(200)의 위치 정보를 통해 유형 자산의 위치 정보를 연산하는 자산위치부(303)를 포함한다.
본 발명에 따른 자산위치부(303)는, 유형 자산의 위치 정보를 연산할 때, 신호세기 정보에서 이상치 보정을 수행한다.
블루투스 센서 태그(100)는 주기적으로 자신의 고유 정보를 포함한 메시지를 송신한다. 사용자단말기(200)는 블루투스 센서 태그(100)가 송신한 메시지의 수신 신호 세기(Received Signal Strength Indicator, RSSI)정보를 활용하여 블루투스 센서 태그(100)와 사용자단말기(200) 사이의 거리를 판단한다. 그러나 RSSI 값 사용시, 주변 간섭, 다중경로, 장애물 등으로 인한 이상치 발생으로 거리측정의 오차가 증가한다.
본 발명에 따른 자산위치부(303)는, 유형 자산의 위치 정보를 연산할 때 이상치 보정을 활용한 거리 측정 기법을 제안한다. 제안기법은 하나의 사용자단말기(200)에서 수집된 RSSI 값의 이상치를 보정함으로써, 블루투스 센서 태그(100)와 사용자단말기(200) 사이의 거리 측정 오차를 최소화한다. 이를 위해 제안하는 기법은 먼저 미리 정의된 Measurement Period (MP) 동안 RSSI 값을 수집한다. 그 다음, 1) 상·하위 RSSI 값 제거, 2) RSSI 값 이상치 대체, 3) 이동 평균 연산, 4) 최종 거리 계산의 4단계를 통해 거리를 측정한다. 먼저, 상·하위 RSSI 값 제거 단계에서는, MP 동안 수집된 RSSI 값 중 일정 비율의 상·하위 RSSI 값을 제거한다. RSSI 값 이상치 대체 단계에서는, MP 동안 수집된 RSSI 값의 평균과 표준편차를 사용하여 상위 임계값과 하위 임계값을 결정하고, 상위 임계값 이상과 하위 임계값 이하의 RSSI 값을 각각 상위 임계값과 하위 임계값으로 대체한다. 이동 평균 연산 단계에서는, MP 동안 수집된 RSSI 값에서 일정 크기의 부분집합들을 생성하고, 부분집합들의 연속된 평균값을 계산한다. 마지막으로, 최종 거리 계산 단계에서는, 보정된 RSSI 값과 블루투스 센서 태그(100) 메시지 내 포함된 TxPower 값을 사용하여 최종 거리를 계산한다. 제안기법의 성능 평가를 위해 블루투스 센서 태그(100)의 개수 및 블루투스 센서 태그(100)와 사용자단말기(200) 간 거리를 다양하게 변화시켜가며 거리측정 실험을 수행하고, 이를 이상치 보정을 적용하지 않은 RSSI 값을 사용한 거리측정 결과와 비교하였다. 그 결과, 제안기법이 대조군 대비 평균적으로 42.43% 낮은 오차를 보여주었다.
이상치 보정을 활용한 블루투스 센서 태그(100) 기반의 실내 거리측정 기법
블루투스 센서 태그(100)는 자신의 고유정보를 포함한 메시지를 주기적으로 전송한다. 블루투스 센서 태그(100)의 메시지가 포함하는 고유정보는 Universally Unique Identifier (UUID), Major, Minor, TxPower으로서 총 4가지이다. 이때, UUID, Major, Minor는 블루투스 센서 태그(100)의 구별을 위한 정보이다. UUID는 블루투스 센서 태그(100)가 사용되는 서비스의 정보, Major는 서비스 내의 하위그룹 정보, Minor는 하위 그룹 내의 각 블루투스 센서 태그(100)의 고유 정보이다. 즉, 사용자단말기(200)는 메시지의 UUID, Major, Minor 정보를 통해 메시지를 송신한 블루투스 센서 태그(100)를 구분할 수 있다. 한편, TxPower는 블루투스 센서 태그(100)의 송신 세기이며, 사용자단말기(200)와 블루투스 센서 태그(100)사이의 거리측정에 사용된다.
사용자단말기(200)는 간섭, 다중 경로로 인한 RSSI 값의 오차를 줄이기 위해서 제안기법을 사용한 거리측정을 수행한다. 제안기법은 다음과 같이 동작한다. 먼저 미리 정의된 Measurement Period (MP) 동안 RSSI 값을 수집하고, 수집된 RSSI 값에서 일정비율의 상·하위 RSSI 값을 제거한다. 그 다음, 남은 RSSI 값에 대해 이상치 대체 및 이동평균을 연산한다. 마지막으로 보정된 RSSI 값들의 거리측정값을 계산하고, 계산된 값들의 평균을 최종 거리측정값으로 도출한다.
Figure 112021077852602-pat00020
<표 1>
표 1은 제안기법을 사용한 거리측정 알고리즘을 보여주는 의사코드이다. 표 1의 알고리즘은 하나의 배열(R)과 4개의 변수(μ, σ, distance, cnt) 그리고 세 개의 상수(w, tp, p)를 사용한다.
R은 MP동안 수집된 RSSI의 값들을 포함하는 배열이며, 아래와 수식 13과 같이 표현된다.
Figure 112021077852602-pat00021
<수식 13>
여기서 rssi은 각각의 RSSI 값을 의미하며, n은 MP동안 수집된 RSSI 값의 개수를 의미한다. μ 와 σ는 각각 수집된 RSSI 값들의 평균과 표준분포를 저장하기 위한 변수이며, 이상치 판단 및 대체를 위해 사용된다. cnt는 상 하위 RSSI 값을 제거할때, 제거된 RSSI 값의 수를 세기 위해 사용되는 변수이다. distance는 각각의 RSSI 값을 사용해 측정한 거리 계산값들의 합을 저장하기 위한 변수이다. 마지막으로 상수 w, wp, p는 각각 이동평균의 윈도우 크기, 블루투스 센서 태그(100)가 송신한 메시지의 TxPower 값, 그리고 수집된 RSSI 값에서 제거될 상 하위 RSSI 값의 비율을 의미한다.
사용자단말기(200)와 블루투스 센서 태그(100)의 거리 계산은 1) 상 하위 RSSI 값 제거, 2) RSSI 값 이상치 대체, 3) 이동평균 연산, 4) 최종 거리계산의 단계를 통해 수행된다. 첫 번째, 상 하위 RSSI 값 제거에서는 측정된 RSSI 값들 중 np/100개의 상위 값과 하위 값을 제거한다. 이때 제거된 RSSI 값의 개수는 cnt에 저장된다. 두 번째, RSSI 값 이상치 대체에서는 먼저 RSSI 값들의 평균과 표준편차를 계산하여 각각 μ와 σ에 저장한다. 그 다음, μ+σ을 상위 임계치로 그리고 μ-σ을 하위 임계치로 사용하여, 상위 임계치보다 큰 RSSI 값은 상위 임계치로, 하위 임계치보다 작은 RSSI 값은 하위 임계치로 대체한다. 세 번째 이동평균 연산에서는 rssii-(w-1)부터 rssii까지의 평균값을 계산하여 기존 rssii을 대체한다. 이러한 이동평균은 w번째 RSSI 값부터 다음 RSSI 값으로 이동하며 적용된다. 마지막으로, 최종 거리계산에서는 앞서 보정된 RSSI 값들과 블루투스 센서 태그(100) 메시지에 포함된 TxPower 값을 사용하여 각 RSSI 값에 대한 거리를 측정하고, 그 거리측정값들의 합을 distance에 저장한다. 그 다음, distance를 n-cnt으로 나누어 평균 거리 측정값을 계산하고, 이를 최종 거리측정 결과로 도출한다. 이때 각 RSSI 값과 TxPower 값을 사용해 거리를 측정하는 공식 f(rssi,tp)은 아래 수식 14와 같다.
Figure 112021077852602-pat00022
<수식 14>
실험 환경
제안기법의 성능검증을 위해 블루투스 센서 태그(100) 개수와 사용자단말기(200)와 블루투스 센서 태그(100)간 거리를 다르게 하여 블루투스 센서 태그(100)의 RSSI 값을 120초 동안 수집하였다. 그 다음 수집된 RSSI 값을 사용해 제안기법을 사용한 거리측정과 Raw RSSI 값을 사용한 거리측정 결과를 비교하였다. 제안기법은 총 3가지 MP(5sec, 10sec, 15sec)를 사용하였으며, 이동평균의 윈도우 크기는 4로, 제거되는 상 하위 RSSI 값의 비율은 20%로 설정하였다. 실험의 실제 구현을 위해 B-Fon사의 i4와 Raspberry pi 4 Model B를 각각 블루투스 센서 태그(100)와 사용자단말기(200)로 사용하였다. 표 2는 실험의 환경변수를 요약하여 보여준다.
Figure 112021077852602-pat00023
<표 2>
Figure 112021077852602-pat00024
<그림 8>
그림 8은 시간에 따른 거리측정결과의 예시를 보여준다. 그림 8 (a), (b), (c)는 각각 MP를 5, 10, 15로 사용한 제안기법의 거리측정결과를 나타낸다. 그림 8 (a), (b), (c) 모두 실험이 시작된 직후 제안기법의 거리측정값이 Raw RSSI 값을 사용한 거리측정값보다 더 큰 오차를 보인다. 이는 수집된 RSSI 값의 수가 적어 오차를 발생시키는 이상치가 보정되지 않기 때문이다. 하지만 시간이 지나고, 수집된 RSSI 값의 수가 늘어난 이후 제안기법을 적용한 거리측정값이 Raw RSSI 값을 사용한 거리측정값보다 더 적은 오차를 보인다. 이는 상 하위 RSSI 값 제거, 이상치 대체, 이동평균 연산을 통해 이상치에 해당하는 RSSI 값이 제거되거나 보정되기 때문이다. 또한, MP가 길어질수록 제안기법을 적용한 거리측정값의 오차가 작아진다. MP가 길수록 더 많은 수의 RSSI 값이 수집되고, 이를 사용해 실측값과 더 가까운 평균값을 도출할 수 있게 된다. 따라서, MP가 길어질수록 이상치 보정의 효과가 더 커진다. 거리에 따른 거리측정결과의 성능을 비교하기 위해서 오차(e)를 다음 수식 15와 같이 계산하였다.
Figure 112021077852602-pat00025
<수식 15>
여기서 distance는 실제 거리이며, result는 실험시간(즉, 120초) 동안 측정된 각각의 거리측정값을 의미하고, m은 실험시간 동안 측정된 거리측정값의 총 개수를 나타낸다.
Figure 112021077852602-pat00026
<그림 9>
그림 9는 실제 거리에 따른 거리측정결과의 오차를 보여준다. 그림 9 (a), (b), (c)는 각각 블루투스 센서 태그(100)의 개수가 5개, 10개, 15개일 때의 오차를 나타낸다. 그림 9의 (a), (b), (c)에서 주변환경의 간섭으로 인해 RSSI 값의 이상치가 발생하기 때문에, 불규칙적으로 오차가 증가하고 감소한다. 하지만, 블루투스 센서 태그(100)와 사용자단말기(200)의 거리가 증가할수록 오차가 증가하는 경향을 보인다. 이는 거리가 멀어질수록 외부환경의 간섭이 심해지고 이상치에 해당하는 RSSI 값이 많아지기 때문이다. 하지만 그림 9에서, 제안기법의 오차가 제안기법을 적용하지 않은 평균오차보다 더 작다, 이는 제안기법을 적용함으로서 함께 수집된 값 대비 너무 크거나 작은 RSSI 값들이 제거되고 보정되었기 때문이다. 특히, MP=15를 사용한 제안기법의 평균오차가 Raw RSSI 값을 사용한 거리측정값의 오차보다 각각 (a)에서 36.22%, (b)에서 47.63%, (c)에서 43.45% 낮았다. 결과적으로, 제안기법을 적용한 거리측정이 Raw RSSI 값을 사용한 거리측정값보다 평균 42.43% 낮은 오차를 보였다.
본 발명에서는 블루투스 센서 태그(100)를 사용한 거리측정 정확도를 개선하기 위해서 이상치 보정을 활용한 블루투스 센서 태그(100) 기반의 실내거리측정 기법을 제안했다. 제안하는 기법은 1) 상 하위 RSSI값 제거, 2) RSSI 값 이상치 대체, 3) 이동평균 연산, 4) 최종 거리계산의 단계로 구성된다. 상 하위 RSSI 값 제거에서는 수집된 RSSI 값들 중 일정비율의 상,하위 값들을 제거한다. RSSI 값 이상치 대체에서는 RSSI 값의 평균과 표준편차를 사용해 상위 임계값과 하위 임계값을 결정하고, 그 상위 임계값 이상 하위 임계값 이하의 RSSI 값은 각각상위 임계값과 하위 임계값으로 대체한다. 이동 평균 연산에서는 수집된 RSSI 값에서 일정 크기의 부분집합을 생성하고, 부분집합들의 연속된 평균값을 계산한다. 마지막으로 최종 거리계산에서는 앞선 과정에서 보정된 RSSI 값을 사용해 거리를 측정하고, 그 거리측정값들의 평균을 최종 거리측정 결과로 도출한다.
제안기법의 성능검증을 위해 블루투스 센서 태그(100) 개수와 사용자단말기(200)와 블루투스 센서 태그(100)간 거리를 다르게 하여 블루투스 센서 태그(100)의 RSSI 값을 120초 동안 수집하고, 이를 사용하여 제안기법을 사용한 거리측정결과와 Raw RSSI 값을 사용한 거리측정결과를 비교하였다. 그 결과, 제안기법을 사용한 거리측정 결과가 Raw RSSI 값을 사용한 거리측정 결가와 비교하여 평균 42.43% 낮은 오차를 보였다. 이를 통해 제안기법이 블루투스 센서 태그(100)를 사용한 거리측정의 정확도를 향상시킬 수 있음을 확인하였다.
본 발명에 따른 사용자단말기(200)는 키보드, 마우스, 터치패드, 터치 스크린 등의 입력수단과, 디스플레이 화면을 구비한 데스크탑 PC, 노트북 PC, 태블릿 PC, 스마트폰 등의 단말기로서, 이에 한정되는 것은 아니고, 통신망을 통해 유형 자산 관리 서버(300)에 접속할 수 있으며, 검색 정보 및 선택 정보의 입력과, 검색된 결과 정보를 디스플레이할 수 있는 애플리케이션 프로그램의 설치가 가능한 디지털 정보의 처리가 가능한 구성이면 모두 포함될 수 있다. 본 발명에 따른 사용자단말기(200)는 유형 자산 관리 서버(300)에 통신망을 통해 접속하여 정보를 송수신하는 구성요소로서, 예를 들면 스마트폰(smartphone), 태블릿 PC(tablet personalcomputer), 이동 전화기(mobile phone), 영상 전화기, 데스크탑 PC(desktoppersonal computer), 랩탑 PC(laptop personal computer), 넷북 컴퓨터(netbook computer), PDA(personal digital assistant), PMP(portable multimedia player), 웨어러블 장치(wearable device)(예: 스마트 안경, 머리 착용형 장치(head-mounted-device(HMD) 등), 무인단말기(kiosk) 또는 스마트 와치(smart watch)) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
본 발명에 따른 사용자단말기(200)와 유형 자산 관리 서버(300)는 각각이 구비한 통신부 및 통신망을 통해 통신할 수 있다. 통신망은 단말들 및 서버들과 같은 각각의 노드 상호간에 정보 교환이 가능한 연결구조를 의미하는 것으로, 이러한 통신망의 일 예에는, 3GPP(3rd Generation Partnership Project) 네트워크, LTE(Long Term Evolution) 네트워크, 5G 네트워크, WIMAX(World Interoperability for Microwave Access) 네트워크, 인터넷(Internet), LAN(Local Area Network), Wireless LAN(Wireless Local Area Network), WAN(Wide Area Network), PAN(Personal Area Network), wifi 네트워크, 블루투스(Bluetooth) 네트워크, 위성 방송 네트워크, 아날로그 방송 네트워크, DMB(Digital Multimedia Broadcasting) 네트워크 등이 포함되나 이에 한정되지는 않는다. 사용자단말기(200)와 유형 자산 관리 서버(300)가 각각 구비한 통신부는, 전술한 통신망을 통한 유무선 데이터 통신을 수행할 수 있도록 상기 통신망을 위해 구비된 전자 부품을 포함할 수 있다.
본 명세서에서 데이터생성부(101), 데이터송신부(103), 장치검색부(105), 데이터수신부(107), 단말기수신부(201), 신호세기생성부(203), 위치측정부(205), 단말기송신부(207), 정보수신부(301), 자산위치부(303), 자산망실부(305) 및 자산회수부(307)는 메모리에 저장된 연속된 수행과정들을 실행하는 프로세서들일 수 있다. 또는, 프로세서에 의해 구동되고 제어되는 소프트웨어 모듈들로서 동작할 수 있다. 나아가, 프로세서는 하드웨어 장치일 수 있다.
본 명세서에 있어서 '부(部)'란, 하드웨어에 의해 실현되는 유닛(unit), 소프트웨어에 의해 실현되는 유닛, 양방을 이용하여 실현되는 유닛을 포함한다. 또한, 1개의 유닛이 2개 이상의 하드웨어를 이용하여 실현되어도 되고, 2개 이상의 유닛이 1개의 하드웨어에 의해 실현되어도 된다.
본 발명의 보호범위가 이상에서 명시적으로 설명한 실시예의 기재와 표현에 제한되는 것은 아니다. 또한, 본 발명이 속하는 기술분야에서 자명한 변경이나 치환으로 말미암아 본 발명이 보호범위가 제한될 수도 없음을 다시 한 번 첨언한다.
100 : 블루투스 센서 태그 101 : 데이터생성부
103 : 데이터송신부 105 : 장치검색부
107 : 데이터수신부 200 : 사용자단말기
201 : 단말기수신부 203 : 신호세기생성부
205 : 위치측정부 207 : 단말기송신부
300 : 유형 자산 관리 서버 301 : 정보수신부
303 : 자산위치부 305 : 자산망실부
307 : 자산회수부
1000 : 블루투스 센서 태그를 이용한 유형 자산 관리 시스템

Claims (5)

  1. 유형 자산에 부착되고, 블루투스 방식으로 데이터의 송신이 가능한 블루투스 센서 태그; 상기 블루투스 센서 태그와 블루투스 방식으로 연결되며, 상기 블루투스 센서 태그로부터 데이터를 수신하는 사용자단말기; 및 상기 사용자단말기와 통신망으로 연결되며, 상기 사용자단말기로부터 상기 데이터를 수신하는 유형 자산 관리 서버;
    를 포함하는 블루투스 센서 태그를 이용한 유형 자산 관리 시스템에 있어서,
    상기 사용자단말기는,
    상기 블루투스 센서 태그로부터 데이터를 수신하는 단말기수신부;
    상기 단말기수신부가, 상기 블루투스 센서 태그로부터 상기 데이터를 수신할 때, 블루투스 신호세기를 측정하여 신호세기 정보를 생성하는 신호세기생성부;
    상기 사용자단말기의 위치 정보를 생성하는 위치측정부; 및
    상기 수신한 데이터, 상기 생성한 신호세기 정보 및 상기 생성한 사용자단말기의 위치 정보를 상기 유형 자산 관리 서버로 송신하는 단말기송신부;
    를 포함하고,
    상기 유형 자산 관리 서버는,
    상기 사용자단말기부터 상기 데이터, 상기 측정된 신호세기 정보 및 상기 사용자단말기의 상기 위치 정보를 수신하는 정보수신부;
    상기 정보수신부가 수신한 상기 신호세기 정보 및 상기 사용자단말기의 상기 위치 정보를 통해 상기 유형 자산의 위치 정보를 연산하는 자산위치부; 및
    상기 정보수신부가 수신한 상기 신호세기 정보를 분석하며, 상기 신호세기가 미약하거나, 상기 신호가 끊어진 경우 자산망실데이터를 생성하고, 생성한 상기 자산망실데이터를 상기 사용자단말기로 송신하는 자산망실부;
    를 포함하고,
    상기 자산위치부는, 상기 신호세기 정보에서 이상치를 보정하여 상기 유형 자산의 위치 정보를 연산하되,
    상기 블루투스 센서 태그는, 상기 데이터를 생성하는 데이터생성부를 포함하며,
    상기 데이터생성부가 생성하는 상기 데이터는,
    상기 데이터가 상기 사용자단말기로 송신될 때까지 송신될 수 있는 횟수가 포함된 유효호핑횟수정보; 및
    송신될 특정 사용자단말기 또는 특정 블루투스 센서태그에 대한 정보가 포함된 최종호핑장치정보를 포함하고,
    상기 데이터생성부가 생성하는 상기 데이터는, 상기 블루투스 센서 태그의 데이터 송신 세기 정보가 포함된 TxPower를 더 포함하며,
    상기 신호세기생성부는, 기 지정된 측정기간(Measurement Period, MP) 동안 상기 신호세기를 측정하고,
    상기 자산위치부의 상기 유형 자산의 위치 정보의 연산은,
    상기 측정기간 동안 측정된 신호세기 값 중 일정 비율의 상위 신호세기 값 및 하위의 신호세기 값들을 제거하고,
    상기 측정된 신호세기 값들의 평균 및 표준편차의 합을 상위 임계치로 연산하며, 평균 및 표준편차의 차를 하위 임계치로 연산하고, 상기 상위 임계치보다 큰 신호세기 값들을 상기 상위 임계치로 대체하며, 상기 하위 임계치보다 작은 신호세기 값들을 상기 하위 임계치로 대체하고,
    상기 측정된 신호세기 값들을 포함하는 일정 크기의 부분집합들을 생성하며, 상기 부분집합들의 연속된 평균값을 계산하여 신호세기 값을 보정하고,
    상기 보정된 신호세기 값과 상기 TxPower 값을 기반으로 거리측정값을 연산하며, 상기 거리측정값의 평균을 최종 거리측정값으로 도출하여 상기 유형 자산의 위치 정보를 연산하는 것을 특징으로 하는, 블루투스 센서 태그를 이용한 유형 자산 관리 시스템.
  2. 청구항 1에 있어서,
    상기 데이터생성부가 생성하는 상기 데이터는,
    블루투스 센서 태그를 식별할 수 있는 식별정보 및 블루투스 송신 신호 세기 정보를 더 포함하는 것을 특징으로 하는, 블루투스 센서 태그를 이용한 유형 자산 관리 시스템.
  3. 청구항 2에 있어서,
    상기 시스템은,
    복수개의 서로 다른 블루투스 센서 태그를 포함하고,
    상기 복수개의 블루투스 센서 태그는 각각,
    상기 데이터를 송신할 때, 블루투스 방식으로 연결 가능한 장치를 검색하는 장치검색부;
    상기 장치검색부가 검색한 상기 연결 가능한 장치로 블루투스 방식으로 상기 데이터를 송신하는 데이터송신부; 및
    상기 다른 블루투스 센서 태그로부터 블루투스 방식으로 상기 데이터를 수신하는 데이터수신부;
    를 더 포함하며,
    상기 데이터송신부는,
    상기 장치검색부가 연결 가능한 장치를 검색한 결과, 상기 장치에 상기 사용자단말기가 포함되는 경우, 상기 사용자단말기로 상기 데이터를 송신하고,
    상기 데이터송신부는,
    상기 장치검색부가 연결 가능한 장치를 검색한 결과, 상기 장치에 다른 블루투스 센서 태그만 포함되는 경우, 상기 다른 블루투스 센서 태그로 상기 데이터를 송신하여,
    상기 블루투스 센서 태그는, 상기 사용자단말기가 연결 가능할 때까지 상기 데이터의 송신이 가능한 것을 특징으로 하는, 블루투스 센서 태그를 이용한 유형 자산 관리 시스템.
  4. 청구항 3에 있어서,
    상기 시스템은,
    복수개의 서로 다른 사용자단말기를 포함하고,
    상기 복수개의 서로 다른 사용자단말기는 각각 서로 다른 위치에서,
    상기 블루투스 센서 태그로부터 상기 데이터를 수신하며, 상기 수신한 데이터, 상기 신호세기생성부가 생성한 상기 신호세기 정보 및 상기 위치측정부가 생성한 위치정보를 상기 유형 자산 관리 서버로 송신하는 것을 특징으로 하는, 블루투스 센서 태그를 이용한 유형 자산 관리 시스템.
  5. 삭제
KR1020210088466A 2021-07-06 2021-07-06 블루투스 센서 태그를 이용한 유형 자산 관리 시스템 KR102359722B1 (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020210088466A KR102359722B1 (ko) 2021-07-06 2021-07-06 블루투스 센서 태그를 이용한 유형 자산 관리 시스템

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020210088466A KR102359722B1 (ko) 2021-07-06 2021-07-06 블루투스 센서 태그를 이용한 유형 자산 관리 시스템

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR102359722B1 true KR102359722B1 (ko) 2022-02-08

Family

ID=80252043

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020210088466A KR102359722B1 (ko) 2021-07-06 2021-07-06 블루투스 센서 태그를 이용한 유형 자산 관리 시스템

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR102359722B1 (ko)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114745707A (zh) * 2022-04-13 2022-07-12 福建新大陆自动识别技术有限公司 一种物资定位方法及其系统
CN116017302A (zh) * 2022-12-14 2023-04-25 深圳市新兴达科技发展有限公司 一种智能定位及管理统计的装置及系统

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101493372B1 (ko) 2013-08-01 2015-02-13 엄상진 와이파이 모듈, 블루투스 모듈 및 ｎｆｃ 태그를 포함하는 원칩을 이용하는 자산 관리 시스템
KR20170062808A (ko) * 2015-11-30 2017-06-08 포엠인포텍 (주) 무선인식 태그를 이용한 자산위치 실사 방법 및 시스템
KR20180064336A (ko) * 2018-05-16 2018-06-14 주식회사 필컴 이동형 비콘 및 비콘 스캐너를 이용한 기업형 통합 자산 관리시스템
KR20200013277A (ko) * 2018-07-30 2020-02-07 금오공과대학교 산학협력단 블루투스를 이용한 대피로 안내 시스템
KR20210013386A (ko) * 2019-07-24 2021-02-04 포엠인포텍 (주) 블루투스 센서 태그를 이용한 유형 자산 관리 방법

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101493372B1 (ko) 2013-08-01 2015-02-13 엄상진 와이파이 모듈, 블루투스 모듈 및 ｎｆｃ 태그를 포함하는 원칩을 이용하는 자산 관리 시스템
KR20170062808A (ko) * 2015-11-30 2017-06-08 포엠인포텍 (주) 무선인식 태그를 이용한 자산위치 실사 방법 및 시스템
KR20180064336A (ko) * 2018-05-16 2018-06-14 주식회사 필컴 이동형 비콘 및 비콘 스캐너를 이용한 기업형 통합 자산 관리시스템
KR20200013277A (ko) * 2018-07-30 2020-02-07 금오공과대학교 산학협력단 블루투스를 이용한 대피로 안내 시스템
KR20210013386A (ko) * 2019-07-24 2021-02-04 포엠인포텍 (주) 블루투스 센서 태그를 이용한 유형 자산 관리 방법

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114745707A (zh) * 2022-04-13 2022-07-12 福建新大陆自动识别技术有限公司 一种物资定位方法及其系统
CN116017302A (zh) * 2022-12-14 2023-04-25 深圳市新兴达科技发展有限公司 一种智能定位及管理统计的装置及系统

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Taneja et al. Analysis of three indoor localization technologies for supporting operations and maintenance field tasks
Zhao et al. Uloc: Low-power, scalable and cm-accurate uwb-tag localization and tracking for indoor applications
Song et al. A proximity-based method for locating RFID tagged objects
Stojanović et al. Indoor localization and tracking: Methods, technologies and research challenges
KR102359722B1 (ko) 블루투스 센서 태그를 이용한 유형 자산 관리 시스템
Qin et al. Vehicles on RFID: Error-cognitive vehicle localization in GPS-less environments
Costin et al. Fusing passive RFID and BIM for increased accuracy in indoor localization
Zhou et al. A comprehensive multi-factor analysis on RFID localization capability
Park et al. Development and evaluation of a probabilistic local search algorithm for complex dynamic indoor construction sites
Zhu et al. Review of RFID-based indoor positioning technology
CN110764052A (zh) 基于超宽带的定位方法及装置、系统
CN114758364B (zh) 基于深度学习的工业物联网场景融合定位方法及系统
Jain et al. A study on Indoor navigation techniques using smartphones
CN113466786B (zh) 一种定位方法、装置和系统
Pereira et al. Evaluating location fingerprinting methods for underground GSM networks deployed over Leaky Feeder
CN112363111A (zh) 一种基于有源标签及射频读取器的设备定位方法及系统
Dellosa et al. Modified fingerprinting localization technique of indoor positioning system based on coordinates
Ling et al. UWB-based real-time continuous positioning system in NLOS tunnel environment
CN104236550A (zh) 位置信息处理装置和方法
Kumar et al. Self-localization of IoT devices using noisy anchor positions and RSSI measurements
Pancham et al. Assessment of Feasible Methods Used by the Health Care Industry for Real Time Location.
Yu Positioning and navigation in complex environments
KR20130000734A (ko) 인식범위를 벗어난 무선노드의 위치확인을 위한 노드의 협업시스템
CN112543421A (zh) 一种定位方法、装置、设备及存储介质
Zhou et al. VTIL: A multi-layer indoor location algorithm for RSSI images based on vision transformer

Legal Events

Date Code Title Description
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant