KR102364331B1 - 퍼스널 모빌리티를 이용하는 이용자의 위치를 추정하는 위치 추정 장치, 방법 및 시스템 - Google Patents

퍼스널 모빌리티를 이용하는 이용자의 위치를 추정하는 위치 추정 장치, 방법 및 시스템 Download PDF

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Abstract

본 발명은 퍼스널 모빌리티(personal mobility)를 이용하는 이용자의 위치를 추정하는 위치 추정 장치에 관한 것으로, 퍼스널 모빌리티에 구비된 제1 위치 감지 장치로부터 시간에 따른 제1위치정보 및 이용자의 모바일 기기에 구비된 제2 위치 감지 장치로부터 시간에 따른 제2위치정보를 주기별로 수신하여 상기 제1위치정보 및 상기 제2위치정보를 시간 단위 프레임에 누적하는 데이터 송수신부, 상기 시간 단위 프레임에 누적된 상기 제1위치정보 및 상기 제2위치정보를 시간상에서 동기화시키는 시간 동기화부, 상기 제1위치정보 및 상기 제2위치정보의 노이즈를 제거하여, 상기 제1위치정보 및 상기 제2위치정보를 보정하는 노이즈 제거부 및 상기 제1 위치 감지 장치 및 상기 제2 위치 감지 장치의 신뢰도를 기반으로 노이즈가 제거된 상기 제1위치정보 및 상기 제2위치정보로 이용자의 위치를 결정하는 위치 결정부를 포함할 수 있다.

Description

퍼스널 모빌리티를 이용하는 이용자의 위치를 추정하는 위치 추정 장치, 방법 및 시스템{Method and device for estimating user's location using personal mobility}
본 발명은 퍼스널 모빌리티를 이용하는 이용자의 위치를 추정하는 위치 추정 장치, 방법 및 시스템에 관한 것으로, 더욱 구체적으로는 이용자가 소지한 모바일 기기의 위치 정보와 퍼스널 모빌리티의 위치 정보를 일치시킴으로써 퍼스널 모빌리티의 이용자에 관한 위치를 정확하게 추정할 수 있도록 하는 방법에 관한 것이다.
퍼스널 모빌리티(personal mobility, PM)는 전기를 동력으로 하는 1인용 또는 2인용의 이동수단이다. 이러한 퍼스널 모빌리티는 퍼스널 트랜스포터(personal transporter) 또는 퍼스널 모빌리티 디바이스(personal mobility device) 등으로도 불린다.
퍼스널 모빌리티의 종류로는 전동휠(self-balancing scooter, hoverboard), 전동킥보드, 전동스케이트보드, 전기자전거, 전기 오토바이(electric motorcycles and scooters) 등이 이에 해당한다.
태양광 전력생산기술 발달의 영향으로 저전력 운송기능의 가능성이 부각되면서, 퍼스널 모빌리티는 공해가 적고 공간을 많이 차지하지 않기 때문에 이동수단 및 레저용품으로 입지를 늘려나가고 있다.
퍼스널 모빌리티의 증가로 인해 퍼스널 모빌리티를 이용하는 이용자의 이동경로 및 이동 패턴에 관한 관심이 증가하고 있다.
하지만 퍼스널 모빌리티에 구비된 GPS의 경우에는 대류층, 전리층으로 인해 위치 정보가 손실되거나, 날씨나 주변 사물 등으로 인한 가림으로 인해 오차가 발생하게 된다. 이러한 오차는 수 미터에서 수 십 미터까지 발생될 수 있다.
아울러, 위치 추정을 위한 지속시간(time duration) 또한 하드웨어의 한계로 인해 지연 오차가 발생될 수 있다.
한편, 퍼스널 모빌리티를 이용하는 이용자의 위치 추정을 위해 이용자가 소지한 모바일 기기의 GPS를 이용하는 것을 생각해볼 수 있다. 현재 상태공간보정(state space representation, SSR)이라는 위치 보정 서비스를 통해 모바일 기기의 GPS 정확도를 개선하여 배포하고 있지만, 이용자의 위치 상태에 따라 1~10m 가량의 오차가 발생하고 있다.
따라서 퍼스널 모빌리티의 이용자에 관한 정확한 위치 추정을 위한 연구가 필요한 실정이다.
한국 공개특허 제10-2020-0063859호
본 발명은 상술한 바와 같은 종래 기술의 문제점을 해결하기 위한 것으로, 이용자가 소지한 모바일 기기의 위치 정보와 퍼스널 모빌리티의 위치 정보를 일치시킴으로써 퍼스널 모빌리티를 이용하는 이용자의 위치를 정확하게 추정하는 데 그 목적이 있다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 위치 추정 장치는 퍼스널 모빌리티에 구비된 제1 위치 감지 장치로부터 시간에 따른 제1위치정보 및 이용자의 모바일 기기에 구비된 제2 위치 감지 장치로부터 시간에 따른 제2위치정보를 주기별로 수신하여 상기 제1위치정보 및 상기 제2위치정보를 시간 단위 프레임에 누적하는 데이터 송수신부; 상기 시간 단위 프레임에 누적된 상기 제1위치정보 및 상기 제2위치정보를 시간상에서 동기화시키는 시간 동기화부; 상기 제1위치정보 및 상기 제2위치정보의 노이즈를 제거하여, 상기 제1위치정보 및 상기 제2위치정보를 보정하는 노이즈 제거부; 및 상기 제1 위치 감지 장치 및 상기 제2 위치 감지 장치의 평균 오차 비율과 신뢰도 범위를 기반으로 보정된 상기 제1위치정보 및 상기 제2위치정보 사이에서 이용자의 위치를 결정하는 위치 결정부;를 포함할 수 있다.
여기서, 상기 시간 동기화부는 데이터 부트스트랩을 통해 표본공간 안에서의 잠재적인 상기 제1위치정보 및 상기 제2위치정보의 좌표값과 선형 보간법을 기반으로 도출된 상기 제1위치정보 및 상기 제2위치정보의 좌표값을 매칭함으로써 상기 제1위치정보 및 상기 제2위치정보를 시간상에서 동기화 할 수 있다.
또한, 상기 제1위치정보 및 상기 제2위치정보는 위도 및 경도를 포함하는 GPS 좌표 데이터이고, 상기 노이즈 제거부는 상기 시간 단위 프레임에 누적된 상기 제1위치정보 및 상기 제2위치정보에 대해 칼만 필터를 기반으로 노이즈를 제거하여 보정할 수 있다.
또, 상기 칼만 필터는 측정과 모션을 반복하고, 공통 단계에서 상기 제1위치정보 및 상기 제2위치정보에 대한 추정치를 찾기 위해 이전 단계와 현재 단계의 베이즈 규칙에 의한 가우시안 곱을 통해 업데이트 하여 보정할 수 있다.
아울러, 상기 위치 결정부는 마르코프 체인 몬테카를로(Markov Chain Monte Carlo) 방법에 의해 상기 제1 위치 감지 장치의 신뢰도 범위 및 상기 제2 위치 감지 장치의 신뢰도 범위를 산정하여 상기 제1위치정보의 범위 및 상기 제2위치정보의 범위를 산정할 수 있다.
또한, 상기 위치 결정부는, 상기 제1위치정보의 범위 및 상기 제2위치정보의 범위에서 상기 제1위치정보 및 상기 제2위치정보 사이 내에서 상기 제1 위치 감지 장치의 신뢰도 범위 및 상기 제2 위치 감지 장치의 신뢰도 범위에 따라 가중치를 부여하여 이용자의 위치를 결정할 수 있다.
또, 보정된 상기 제1위치정보 및 상기 제2위치정보를 인공지능에 의해 학습하여, 과거의 제1 위치 감지 장치에 관한 위치 정보에서 현재 제1 위치 감지 장치에 관한 위치 정보인 제3위치정보 및 과거의 제2 위치 감지 장치에 관한 위치 정보에서 현재 제2 위치 감지 장치에 관한 제4위치정보를 예측하는 위치 예측부;를 더 포함할 수 있다.
또, 상기 위치 예측부는, LSTM(Long Shot Term Memory) 기법을 기반으로 과거의 제1 위치 감지 장치에 관한 위치 정보에서 상기 제3위치정보 및 과거의 제2 위치 감지 장치에 관한 위치 정보에서 상기 제4위치정보를 예측하고, 엑스트라 트리(Extra Tree)를 사용하여 상기 LSTM을 통해 예측된 상기 제3위치정보 및 상기 제4위치정보에 관해 각 시간 단위에서의 가변적인 가중치를 설정하여 방향성에 대한 파인 피팅(fine fitting)을 작용하여 상기 제3위치정보 및 상기 제4위치정보의 방향을 수정할 수 있다.
또한, 상기 위치 결정부는, 상기 제1위치정보의 마르코프 체인 몬테카를로(Markov Chain Monte Carlo)의 범위 및 상기 제3위치정보의 범위가 중첩되는 영역에서 제1중점을 산출하고, 상기 제2위치정보 및 상기 제4위치정보의 마르코프 체인 몬테카를로의 범위가 중첩되는 영역에서 제2중점을 산출하며, 상기 제1중점 및 상기 제2중점의 사이 내에서 상기 제1 위치 감지 장치의 신뢰도 범위 및 상기 제2 위치 감지 장치의 신뢰도 범위에 따라 가중치를 부여하여 이용자의 위치를 결정할 수 있다.
한편, 상기 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 위치 추정 방법은 퍼스널 모빌리티(personal mobility)를 이용하는 이용자의 위치를 추정하는 위치 추정 방법에 있어서, 데이터 송수신부가 퍼스널 모빌리티에 구비된 제1 위치 감지 장치로부터 시간에 따른 제1위치정보 및 이용자의 모바일 기기에 구비된 제2 위치 감지 장치로부터 시간에 따른 제2위치정보를 주기별로 수신하여 상기 제1위치정보 및 상기 제2위치정보를 시간 단위 프레임에 누적하는 단계; 시간 동기화부가 상기 시간 단위 프레임에 누적된 상기 제1위치정보 및 상기 제2위치정보를 시간상에서 동기화시키는 단계; 노이즈 제거부가 상기 제1위치정보 및 상기 제2위치정보의 노이즈를 제거하여, 상기 제1위치정보 및 상기 제2위치정보를 보정하는 단계; 및 위치 결정부가 상기 제1 위치 감지 장치 및 상기 제2 위치 감지 장치의 평균 오차 비율과 신뢰도 범위를 기반으로 보정된 상기 제1위치정보 및 상기 제2위치정보 사이에서 이용자의 위치를 결정하는 단계;를 포함할 수 있다.
본 발명에 따른 퍼스널 모빌리티를 이용하는 이용자의 위치를 추정하는 위치 추정 장치, 방법 및 시스템은 다음과 같은 효과가 있다.
첫째, 이용자의 이동경로를 정확히 파악 가능하다. 본 발명에 따른 위치 추정 장치는 퍼스널 모빌리티에 구비된 GPS 장치와 이용자가 소지한 모바일 기기의 GPS 장치 사이의 위치 정보를 매칭하여 퍼스널 모빌리티를 탑승한 이용자의 위치를 정확하게 추정이 가능하다. 이에 따라, 이용자의 이동경로를 용이하게 파악할 수 있다.
둘째, 이용자의 이동경로에 대한 분석이 용이하다. 본 발명에 따른 위치 추정 장치는 이용자의 과거 주행정보를 학습하고, 이를 통해서 현재 이용자의 위치를 예측할 수 있으며, 이를 현재 이용자의 위치를 보정하는데 이용한다. 따라서 이용자의 이동경로를 용이하게 예측할 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 위치 추정 시스템을 개략적으로 나타낸 도면이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 위치 추정 장치를 나타낸 블록도이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 위치 추정 방법의 순서도이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 위치 추정 장치에서 PM GPS 장치 및 모바일 기기 GPS 장치의 시간에 따른 위치 정보를 하나의 시간 단위 프레임에 누적하는 것을 개략적으로 도면이다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 위치 추정 장치에서 PM GPS 장치 및 모바일 기기 GPS 장치의 시간에 따른 위치 정보를 동기화 시 선형 보간법을 적용하는 것을 개략적으로 나타낸 도면이다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 위치 추정 장치에서 데이터 부트스트랩핑을 적용하여 선형 보간법을 통해 산출된 시간 동기화를 보강하는 것을 개략적으로 나타낸 도면이다.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 위치 추정 장치에서 제1위치정보 및 제2위치정보를 시간상에서 동기화 하여 제1위치정보 및 제2위치정보 사이의 오차가 감소된 것을 나타낸 도면이다.
도 8은 본 발명의 실시예에 따른 위치 추정 장치에서 수집된 GPS 데이터 및 생성된 스택킹 시간 프레임을 개략적으로 나타낸 도면이다.
도 9는 본 발명의 실시예에 따른 위치 추정 장치에서 스택킹 된 시간 데이터를 칼만필터를 이용하여 위치 보정을 실시한 것을 개략적으로 나타낸 도면이다.
도 10은 본 발명의 실시예에 따른 위치 추정 장치에서 마르코스 체인 몬테카를로 방법을 활용하여 PM GPS 장치 및 모바일 기기 GPS 장치의 신뢰 구간을 산정하는 것을 개략적으로 나타낸 도면이다.
도 11은 본 발명의 실시예에 따른 위치 추정 장치에서 위치 결정부가 최종적으로 이용자의 위치를 결정하는 것을 설명하기 위한 도면이다.
도 12는 본 발명의 실시예에 따른 위치 추정 장치에서 단방향 LSTM 기법을 이용하여 위치 예측부가 PM 및 이용자의 위치 정보를 예측한 것을 개략적으로 나타낸 도면이다.
도 13은 본 발명의 실시예에 따른 위치 추정 장치에서 엑스트라 트리를 이용하여 위치 예측부가 단방향 LSTM 기법을 이용하여 예측한 PM 및 이용자의 위치 정보를 수정함을 개략적으로 나타낸 도면이다.
도 14는 본 발명의 실시예에 따른 위치 추정 장치에서 PM GPS 장치로부터 x시간에 수신된 위치 정보, 모바일 기기 GPS 장치로부터 x시간에 수신된 위치 정보, 위치 예측부가 위치 보정된 LSTM으로 x시간에 예측한 PM GPS 장치의 위치 정보 및 위치 예측부가 위치 보정된 LSTM으로 x시간에 예측한 모바일 기기 GPS 장치의 위치 정보를 기반으로 이용자의 위치를 추정하는 것을 개략적으로 나타낸 도면이다.
도 15는 도 14에 도시된 위치 추정을 구체적으로 나타낸 도면이다.
이하에서는 본 발명의 바람직한 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 설명한다. 다만 발명의 요지와 무관한 일부 구성은 생략 또는 압축할 것이나, 생략된 구성이라고 하여 반드시 본 발명에서 필요가 없는 구성은 아니며, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 결합되어 사용될 수 있다.
<위치 추정 시스템>
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 위치 추정 시스템을 개략적으로 나타낸 도면이다.
도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 위치 추정 시스템은 PM GPS 장치(10), 모바일 기기 GPS 장치(20) 및 위치 추정 장치(30)를 포함할 수 있다.
먼저, 본 발명에서 설명하는 GPS 장치는 현재 위치를 감지하기 위한 구성으로, GPS 기술을 기반으로 하는 위치 감지 장치이다. 따라서 실시하기에 따라 GPS 기술이 아닌 다른 위치 감지 기술을 사용하는 것도 가능할 수 있다.
PM GPS 장치(10)는 퍼스널 모빌리티에 구비된 GPS(global positioning system, 위성 위치 확인 시스템) 장치로써, 퍼스널 모빌리티의 위치 정보를 위치 추정 장치(30)로 송신하는 구성이다. 이러한 PM GPS 장치(10)는 퍼스널 모빌리티의 손잡이나 몸체 등 부착이나 설치가 쉬운 위치에 구비될 수 있다. PM GPS 장치(10)는 퍼스널 모빌리티에 구비되어 GPS 위성으로부터 신호를 수신하여 퍼스널 모빌리티의 현재 위치를 계산하고, 계산된 결과로써 현재 위치 정보를 위치 추정 장치(30)로 송신할 수 있다. 여기서, PM GPS 장치(10)가 송신하는 현재 위치 정보에 관한 GPS 좌표 데이터는 제1위치정보(410)라 칭하기로 한다.
모바일 기기 GPS 장치(20)는 사용자가 소지한 모바일 기기에 구비된 GPS 장치로써, 모바일 기기의 위치 정보를 위치 추정 장치(30)로 송신하는 구성이다. 이러한 모바일 기기 GPS 장치(20)는 통상적으로 모바일 기기의 내부에 내장된 GPS칩이며, 모바일 기기 GPS 장치(20)는 GPS 위성으로부터 신호를 수신하여 모바일 기기의 현재 위치를 계산하고, 계산된 결과로써 현재 위치 정보를 위치 추정 장치(30)로 송신할 수 있다. 여기서, 모바일 기기 GPS 장치(20)가 송신하는 현재 위치 정보에 관한 GPS 좌표 데이터는 제2위치정보(420)라 칭하기로 한다.
위치 추정 장치(30)는 퍼스널 모빌리티 및 이용자가 소지한 모바일 기기와 연동하여 PM GPS 장치(10) 및 모바일 기기 GPS 장치(20)로부터 각각 위치 정보를 수신하고, 퍼스널 모빌리티를 이용하고 있는 사용자의 위치를 정확하게 결정하는 구성이다. 이러한 위치 추정 장치(30)는 퍼스널 모빌리티를 관리하는 통합 관제 센터 등에 구비되어 퍼스널 모빌리티 및 이용자가 소지한 모바일 기기로부터 위치 정보를 수신할 수 있다. 이에 따라, 통합 관제 센터에서는 퍼스널 모빌리티를 이용하는 다수의 이용자들의 위치 정보를 관리할 수 있다.
<위치 추정 장치의 구성>
이하에서는 도면을 참고하여 위치 추정 장치(30)의 구성을 설명하기로 한다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 위치 추정 장치(30)를 나타낸 블록도이다.
도 2에 도시된 바와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 위치 추정 장치(30)는 데이터 송수신부(310), 시간 동기화부(320), GPS 데이터 처리부 및 위치 결정부(350)를 포함할 수 있다.
데이터 송수신부(310)는 PM GPS 장치(10) 및 모바일 기기 GPS 장치(20)로부터 현재의 위치 정보를 수신하는 구성이다. 이러한 데이터 송수신부(310)는 PM GPS 장치(10) 및 모바일 기기 GPS 장치(20)의 시간에 따른 위치 정보를 정해진 수신 주기별로 수신할 수 있다.
예를 들어, 본 발명에서는 데이터 송수신부(310)가 PM GPS 장치(10) 및 모바일 기기 GPS 장치(20)의 시간에 따른 위치 정보를 1초마다 1회 수신하는 것으로 가정할 수 있다. 여기서, PM GPS 장치(10) 및 모바일 기기 GPS 장치(20)가 송신하는 위치 정보는 각각 프레임에 담겨 데이터 송수신부(310)로 전달될 수 있다. 이에 따라, 데이터 송수신부(310)는 각각의 프레임에 담겨 수신된 PM GPS 장치(10) 및 모바일 기기 GPS 장치(20)의 시간에 따른 위치 정보를 하나의 시간 단위 프레임(40)에 기록 및 누적하여 관리할 수 있다.
여기서, 시간 단위 프레임(40)에 기록 및 누적되는 위치 정보는 각각 퍼스널 모빌리티의 위도, 경도 및 시간과, 이용자가 소지한 모바일 기기의 위도, 경도 및 시간일 수 있다.
아울러, 위치 결정부(350)에 의해 위치가 결정된 이용자의 위치 정보를 퍼스널 모빌리티를 관리하는 통합 관제 센터에 송신할 수 있다.
시간 동기화부(320)는 시간 단위 프레임(40)에 누적된 PM GPS 장치(10) 및 모바일 기기 GPS 장치(20)의 시간에 따른 위치 정보를 시간상에서 동기화하기 위한 구성이다. 이러한 시간 동기화부(320)는 PM GPS 장치(10) 및 모바일 기기 GPS 장치(20)의 시간에 따른 위치 정보를 동기화하기 위해 데이터 내삽법 또는 선형 보간법(linear interpolation)과, 데이터 부트스트랩(data bootstrap)을 조합하여 수행할 수 있다.
즉, 데이터 부트스트랩을 통한 표본 공간 안에서의 잠재적인 위치 좌표값과 선형 보간법을 통해 도출된 좌표값의 평균을 매칭함으로써 PM GPS 장치(10) 및 모바일 기기 GPS 장치(20)의 시간에 따른 위치 정보를 동기화시킬 수 있다.
노이즈 제거부(330)는 시간 동기화부(320)가 동기화 시킨 PM GPS 장치(10) 및 모바일 기기 GPS 장치(20)의 시간에 따른 위치 정보를 처리하여 노이즈를 제거하여 위치 정보를 보정하는 구성이다. 이러한 노이즈 제거부(330)는 위도와 경도로 시간에 따라 프레임에 누적된 위치 정보에 필터를 사용하여 디노이즈(denoise) 시킬 수 있다.
예를 들어, 사용되는 필터는 칼만 필터(Kalman Filter)가 사용될 수 있다. 즉, 가우시안은 위치 공간에 대한 연속 함수이며, 측정과 모션을 반복하는 칼만 필터는 공통 단계에서 물체의 위치에 대한 최선의 추정치를 찾기 위해, 이전 스텝과 현재 스텝의 베이즈 규칙 또는 베이즈 정리(Bayes theorem)에 의한 가우시안 곱에 기반한 추정으로 데이터를 업데이트 할 수 있다. 이에 따라, 업데이트 된 데이터를 바탕으로 시작점을 기준으로 하여 시간 단위 프레임(40)을 매칭시킬 수 있고, 모든 시간 단위 프레임(40)은 0.0에서 출발하는 5개의 시간 시퀀스를 갖는 이동 단위로 분할이 가능하다.
위치 결정부(350)는 보정된 PM GPS 장치(10) 및 모바일 기기 GPS 장치(20)의 시간에 따른 위치 정보를 기반으로 퍼스널 모빌리티를 이용하는 이용자의 위치를 산출하여 결정하는 구성이다. 이러한 위치 결정부(350)는 PM GPS 장치(10)와 모바일 기기 GPS 장치(20)의 하드웨어 신뢰도와 하드웨어의 스펙상의 평균적인 오차 비율을 산정하여 위치를 결정할 수 있다.
<수신된 2가지 위치 정보에 기반한 위치 추정 방법>
이하에서는 위치 추정 방법에 대해 도면을 참고하여 설명하기로 한다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 위치 추정 방법의 순서도이다.
도 3에 도시된 바와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 위치 추정 방법은 최초에 데이터 송수신부(310)가 퍼스널 모빌리티에 구비된 PM GPS 장치(10)로부터 시간에 따른 제1위치정보(410) 및 이용자의 모바일 기기에 구비된 모바일 기기 GPS 장치(20)로부터 시간에 따른 제2위치정보(420)를 주기별로 수신할 수 있다.<S30> 이를 도 4를 참고하여 설명하기로 한다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 위치 추정 장치(30)에서 PM GPS 장치(10) 및 모바일 기기 GPS 장치(20)의 시간에 따른 위치 정보를 하나의 시간 단위 프레임(40)에 누적하는 것을 개략적으로 도면이다.
도 4에 도시된 바와 같이, 데이터 송수신부(310)는 PM GPS 장치(10) 및 모바일 기기 GPS 장치(20)로부터 시간에 따른 위치 정보를 각각 수신하여 하나의 시간 단위 프레임(40)에 누적할 수 있다.
예를 들어, 하나의 프레임에서 좌측에는 모바일 기기 GPS 장치(20)로부터 수신한 위치 정보가 누적되고, 우측에는 PM GPS 장치(10)로부터 수신한 위치 정보가 누적될 수 있다.
여기서, 시간 단위 프레임(40)에 기록 및 누적되는 위치 정보는 각각 퍼스널 모빌리티의 위도, 경도 및 시간과, 이용자가 소지한 모바일 기기의 위도, 경도 및 시간일 수 있다. 또한, 위치 정보로는 퍼스널 모빌리티 및 이용자가 소지한 모바일 기기의 방향, 속도, 이동 패턴 등을 파악할 수 있다.
아울러, 데이터 송수신부(310)는 위치 정보를 수신하는 주기에 따라 프레임의 길이를 상이하게 구성할 수 있다. 그러나 퍼스널 모빌리티 및 모바일 기기의 위치 정보를 길게 누적하는 것은 장치의 메모리 관리나 시간 단위 프레임(40)을 연산하는데 있어서 큰 부하를 초래할 수 있고, 이는 위치 추정 장치(30)가 이용자의 위치를 추정하는 것에 있어서 정확도가 하락하는 주요한 원인이 될 수 있다.
따라서 본 발명에서는 시계열적인 이동을 예측하되, 길지 않은 시간을 바탕으로 퍼스널 모빌리티를 이용하는 이용자의 이동 패턴을 예측하는 것이 바람직하다. 즉, 본 발명에서는 데이터 송수신부(310)가 수신하는 위치 정보의 주기는 1초가 가장 바람직하다.
다음으로, 시간 동기화부(320)가 시간 단위 프레임(40)에 누적된 제1위치정보(410) 및 제2위치정보(420)를 동기화시킬 수 있다.<S31> 이를 도 5 및 도 6을 참고하여 설명하기로 한다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 위치 추정 장치(30)에서 PM GPS 장치(10) 및 모바일 기기 GPS 장치(20)의 시간에 따른 위치 정보를 동기화 시 선형 보간법을 적용하는 것을 개략적으로 나타낸 도면이고, 도 6은 본 발명의 실시예에 따른 위치 추정 장치(30)에서 데이터 부트스트랩을 적용하여 선형 보간법을 통해 산출된 시간 동기화를 보강하는 것을 개략적으로 나타낸 도면이며, 도 7은 본 발명의 실시예에 따른 위치 추정 장치(30)에서 제1위치정보(410) 및 제2위치정보(420)를 시간상에서 동기화 하여 제1위치정보(410) 및 제2위치정보(420) 사이의 오차가 감소된 것을 나타낸 도면이다.
여기서, 편의상 PM GPS 장치(10)로부터 수신한 위치 정보를 제1위치정보(410), 모바일 기기 GPS 장치(20)로부터 수신한 위치 정보를 제2위치정보(420)라 칭하기로 한다.
PM GPS 장치(10) 및 모바일 기기 GPS 장치(20)는 각각 다른 시간에 구동되고, 위치 정보를 송신하기 때문에 제1위치정보(410)와 제2위치정보(420)의 신뢰도만큼이나 시간상에서의 동기화에 관한 데이터 신뢰도도 중요하다. 평균적으로 퍼스널 모빌리티의 이동속도는 7m/s 내지 8m/s이고, 시간에 따라 많게는 20m 이상의 거리 차이가 발생할 수 있다. 따라서 시간상에서 제1위치정보(410) 및 제2위치정보(420)를 동기화 하는 것은 필요하다.
따라서 본 발명에서는 이러한 제1위치정보(410) 및 제2위치정보(420)를 동기화하기 위해 선형 보간법 및 데이터 부트스트랩을 조합하여 사용한다.
여기서, 선형 보간법은 끝점의 값이 주어졌을 때 그 사이에 위치한 값을 추정하기 위하여 직선거리에 따라 선형적으로 계산하는 방법으로써, 비례식을 활용하는 위치 추정 방식이다. 즉, 이미 지나간 점에 대한 시간적 추정이므로 주어진 좌표에 대한 선형적인 계산 및 시간에 따른 거리의 내분을 통해서 단위 시간에 대한 위치를 특정할 수 있다.
따라서 도 5에 도시된 점이 제1위치정보(410) 또는 제2위치정보(420)라 가정할 시 시간 동기화부(320)는 선형 보간법을 활용하여 a 위치와 c 위치 사이에 b 위치를 추정할 수 있고, c 위치와 e 위치 사이의 d 위치를 추정할 수 있다.
또한, 데이터 부트스트랩법은 자료를 통해 얻은 통계량의 표본오차를 확률분포의 가정을 두지 않고 논파라메트릭(non-parametric)적으로 평가하기 위한 방법으로써, 주어진 데이터 세트를 원래의 모집단을 대표하는 독립표본으로 가정하고, 그 자료로부터의 중복을 허용한 무작위 재추출을 컴퓨터로 복수의 자료를 작성하여 각각에서 얻은 통계량(부트스트랩 반복)을 계산한다. 그리고 얻어진 복수의 통계량의 오차분산을 구한다. 이러한 데이터 부트스트랩법은 신뢰성을 평가할 목적으로 널리 사용하고 있다.
따라서 리샘플링의 일종으로 가설 검증과 통계 메트릭을 계산하기 전에 중복을 허용하는 복원 추출을 통해서 확률변수의 정확한 확률분포를 모르는 경우에 사용할 수 있다. 시간 동기화부(320)는 데이터 부트스트랩을 통해서 데이터의 존재 가능성이 있는 표본공간을 확정할 수 있고, 지속 시간(time duration)을 2로 설정하게 되면, 이전 1초에서의 속도를 구할 수 있다. 이를 활용해서 데이터 표본공간에서의 속도에 따른 시간 위치를 특정할 수 있게 된다.
결과적으로, 도 6에 도시된 바와 같이, 시간 동기화부(320)는 제1위치정보(410) 및 제2위치정보(420)를 선형 보간법을 통해 이미 지나간 위치를 추정하고, 데이터 부트스트랩을 통해 데이터 존재 가능성이 있는 표본공간을 확정하여 a 위치로 시간상에서의 동기화를 수행할 수 있다. 즉, 시간 동기화부(320)는 데이터 부트스트랩을 통해 도출된 표본공간 안에서의 잠재적인 위치 좌표값과 선형 보간법을 통해 도출된 점의 좌표값에서의 평균을 매칭시킴으로써 보다 정확한 위치를 특정 지을 수 있다.
본 발명에 따른 위치 추정 장치(30)가 기반으로 실험한 바에 따르면, 도 7에 도시된 바와 같이, 시간상에서 동기화를 수행되기 전에는 PM GPS 장치(10)에서 수신한 위치 정보와 모바일 기기 GPS 장치(20)에서 수신한 위치 정보가 평균적으로 10.019m의 차이가 발생하였지만, 시간상에서 동기화를 수행하고, 확률적인 위치 보정이 수행된 후에는 평균적으로 2.66m의 차이가 발생하여 정확도가 향상된 것을 확인할 수 있다.
이후 노이즈 제거부(330)가 제1위치정보(410) 및 제2위치정보(420)의 노이즈를 제거하여, 제1위치정보(410) 및 상기 제2위치정보(420)를 보정할 수 있다.<S32> 이를 도 8 및 도 9를 통해 설명하기로 한다.
도 8은 본 발명의 실시예에 따른 위치 추정 장치(30)에서 수신된 GPS 데이터 및 누적된 시간 단위 프레임(40)을 예시적으로 나타낸 도면이고, 도 9는 본 발명의 실시예에 따른 위치 추정 장치(30)에서 누적된 GPS 데이터에 대해 칼만필터를 이용하여 위치 보정을 실시한 것을 개략적으로 나타낸 도면이다.
제1위치정보(410)는 PM GPS 장치(10)로부터 수신한 위치 정보이고, 제2위치정보(420)는 모바일 기기 GPS 장치(20)로부터 수신한 위치 정보임을 앞서 설명하였다. 이러한 위치 정보는 GPS 좌표 데이터로써, 지구의 경도와 위도를 기준으로 출력되는 좌표값을 가진다. 따라서 해당 GPS 데이터가 수신될 잠재적인 위치가 퍼스널 모빌리티가 이동 가능한 영역임을 고려할 때 GPS 데이터의 정체성은 유지한 채 변형을 가할 수 있다.
도 8의 (a)에 도시된 바와 같이, 수신된 위치 정보는 순서에 따라 0, 1, 2 등으로 구분되고, 고유한 아이디(ID)가 부여될 수 있다. 아울러, 위치 정보에는 위도와 경도가 포함될 수 있고, 위도와 경도가 수신된 날짜와 시간이 포함될 수 있다.
여기서, 누적된 시간 단위 프레임(40)에는 도 8의 (b)와 같이, 예를 들어 위도와 경도만이 포함될 수 있다.
이 때 누적된 시간 데이터는 위치상의 노이즈를 포함할 수 있다. 따라서 노이즈를 제거하기 위해서, 즉 디노이즈(denoise)를 위해 본 발명에서는 노이즈 제거부(330)가 칼만 필터로 위치 보정을 수행할 수 있다.
가우시안 함수는 위치 공간에 대한 연속 함수이며, 측정과 모션을 반복하는 칼만 필터는 공통 단계에서 물체의 위치에 대한 최선의 추정치를 찾기 위해 이전 스텝과 현재 스텝의 베이즈 이론에 의해 가우시안 곱을 통해 추정하고, 이러한 추정을 통해 추정치를 업데이트 할 수 있다.
따라서 도 9에 도시된 바와 같이, 업데이트된 제1위치정보(410) 및 제2위치정보(420)를 바탕으로 하여 시작점을 기준으로 시간 단위 프레임(40)을 매칭시키고, 이에 따라 모든 시간 단위 프레임(40)은 0.0에서 출발하는 5개의 시간 시퀀스를 갖는 단순한 이동 단위로 분할이 가능하다.
즉, 누적되는 시간 단위 프레임(40)에서 노이즈 제거부(330)가 5개의 시간 단위 프레임(5초 단위)으로 처리하는 것이다.
마지막으로, PM GPS 장치(10) 및 모바일 기기 GPS 장치(20)의 평균 오차 비율과 신뢰도 범위를 기반으로 보정된 상기 제1위치정보(410) 및 상기 제2위치정보(420) 사이에서 이용자의 위치를 결정할 수 있다.<S33>
일반적으로, x시간일 때 GPS 장치 및 스마트폰의 위치 정보에 관한 값은 기기의 하드웨어적인 정밀도에 따라 작게는 1m, 크게는 30m 이상의 차이가 발생될 수 있다.
측정 데이터의 정확도는 특정 하드웨어에 종속되어 있을 뿐만 아니라 측정 환경, 전원 공급의 안정성과 같은 가변적인 변수들에 의해 결정될 수 있다. 다라서 무작위적인 환경에서 제공되는 측정값에 대한 신뢰도를 가늠하기 위해서는 측정 데이터의 신뢰 구간 또는 신뢰도 범위를 산정할 수 있어야 한다. 즉, 위치 결정부(350)는 몬테카를로 방법을 활용하여 측정 데이터의 신뢰 구간 또는 신뢰도 범위를 산정할 수 있다. 이를 도 10을 참고하여 설명하기로 한다.
도 10은 본 발명의 실시예에 따른 위치 추정 장치(30)에서 마르코프 체인 몬테카를로 방법을 활용하여 PM GPS 장치(10) 및 모바일 기기 GPS 장치(20)의 신뢰 구간을 산정하는 것을 개략적으로 나타낸 도면이고, 도 11은 본 발명의 실시예에 따른 위치 추정 장치(30)에서 위치 결정부(350)가 최종적으로 이용자의 위치를 결정하는 것을 설명하기 위한 도면이다.
도 10에 도시된 바와 같이, 위치 결정부(350)는 PM GPS 장치(10) 및 모바일 기기 GPS 장치(20)에서 수신된 위치 정보의 좌표값에 대해 몬테카를로 방법을 활용할 수 있다.
몬테카를로 방법(Monte Carlo method)은 난수를 이용하여 함수의 값을 확률적으로 계산하는 알고리즘이다. 이 방법은 계산하려는 값이 닫힌 형식으로 표현되지 않거나 복잡한 경우에 근사적으로 계산할 때 사용된다. 즉, 변수의 확률분포가 매개변수로 표현될 때 일반적인 수학적 접근방법론은 마크로프 체인 몬테카를로 방법임을 고려할 때 어느 정규화 된 고정 확률분포를 가진 적응형 마르코프 체인 모델을 설계할 수 있다. 이는 반복 시행에서 마르코프 체인 몬테카를로(Markov Chain Monte Carlo) 방법에 의해 생성되는 샘플은 원하는 시험 집합의 분포 샘플과 유사해져 가는 것을 활용하는 것이다.
한편, 에르고딕 동역학계는 특정 시스템의 위상 공간이 있는 경우 특정 시스템 상태 공간에 대한 평균이 시간에 따라 평균적으로 동일한 분포를 보인다. 따라서 무작위 시행 또는 프로세스를 가정하면 시간에 따른 평균이 확률 공간에서 같게 되면 에르고딕 하다는 것을 고려할 수 있고, 마르코프 체인 몬테카를로 방법에 의한 측정치는 무작위 상태의 측정에 근사함을 알 수 있다.
이와 같은 마르코프 체인 몬테카를로 방법에 의해 위치 결정부(350)는 도 11과 같이 PM GPS 장치(10) 및 모바일 기기 GPS 장치(20)에서 수신된 제1위치정보(410) 및 제2위치정보(420) 각각에 원 형태의 범위(MCMC에 따른 측정범위)를 산정할 수 있고, 이는 PM GPS 장치(10) 및 모바일 기기 GPS 장치(20)에 종속된 사전 파라미터로써 동작될 수 있다. 즉, 원 형태의 범위는 PM GPS 장치(10) 및 모바일 기기 GPS 장치(20)가 측정한 제1위치정보(410) 및 제2위치정보(420)의 신뢰도 범위라 할 수 있다.
따라서 위치 결정부(350)는 도 11에 도시된 바와 같이, 제1위치정보(410) 및 제2위치정보(420)의 원 형태의 범위에서 제1위치정보(410) 및 제2위치정보(420) 사이의 반지름을 연결하고, PM GPS 장치(10) 및 모바일 기기 GPS 장치(20)의 하드웨어 스펙상의 평균적인 오차의 비율을 산정하여 퍼스널 모빌리티를 이용하는 이용자의 위치를 결정할 수 있다.
또한, 위치 결정부(350)는 하드웨어 신뢰도에 따른 가변적인 위치 정보에 대해 가중치를 포함하여 최적거리를 산출함으로써 보다 정확도가 높도록 위치를 결정할 수 있다. 즉, PM GPS 장치(10) 및 모바일 기기 GPS 장치(20)의 신뢰도에 따라 제1위치정보(410) 및 제2위치정보(420)의 사이 거리에 대해 가중치를 부여하여 가중치가 높은 비율 쪽으로 PM 이용자의 현재 위치를 치우치도록 위치를 결정할 수 있다.
예를 들어, PM GPS 장치(10) 및 모바일 기기 GPS 장치(20) 중에서 하드웨어의 평균 오차가 높은 쪽은 위치 정보가 상대적으로 부정확한 것이므로, 평균 오차의 비율을 기반으로 상대적으로 정확한 위치 정보로 최종 위치 정보를 치우쳐서 결정하는 것이다.
아울러, 위치 결정부(350)는 위치 예측부(340)가 퍼스널 모빌리티 및 이용자의 이동 패턴을 예측한 것을 기반으로 위치를 보정하여 보다 높은 정확도로 이용자의 위치를 결정할 수도 있다.
이와 같이, 퍼스널 모빌리티를 이용하는 이용자의 위치가 결정된 이후에는 위치 추정 장치(30)가 통합 관제 센터에 이용자의 위치를 주기적으로 전달하여 통합 관제 센터에서 복수의 이용자들에 대한 위치를 관리할 수 있다.
<4가지 위치 정보에 기반한 위치 추정>
한편, 본 발명에서는 PM GPS 장치(10) 및 모바일 기기 GPS 장치(20)로부터 수신된 위치 정보로 위치 결정부(350)가 퍼스널 모빌리티를 이용하는 이용자의 위치를 추정하는 것뿐만 아니라 보정된 위치 정보를 위치 예측부(340)가 학습하여 예측된 제3위치정보 및 제4위치정보를 산출하고, 이에 따라 위치 결정부(350)가 기존의 제1위치정보(410) 및 제2위치정보(420) 뿐만 아니라 제3위치정보 및 제4위치정보를 기반으로 이용자의 위치를 추정할 수도 있다. 이를 도 12 내지 도 15를 참고하여 설명하기로 한다.
먼저 도 12는 본 발명의 실시예에 따른 위치 추정 장치(30)에서 단방향 LSTM 기법을 이용하여 위치 예측부(340)가 PM 및 이용자의 위치 정보를 예측한 것을 개략적으로 나타낸 도면이고, 도 13은 본 발명의 실시예에 따른 위치 추정 장치(30)에서 엑스트라 트리를 이용하여 위치 예측부(340)가 단방향 LSTM 기법을 이용하여 예측한 PM 및 이용자의 위치 정보를 수정함을 개략적으로 나타낸 도면이다.
본 발명에서 위치 추정 장치(30)는 위치 예측부(340)를 더 포함할 수 있다. 이러한 위치 예측부(340)는 시간 단위 프레임(40)에 누적된 위치 정보가 보정됨에 따라 과거 위치 정보를 기반으로 현재 위치 정보를 예측하는 구성이다. 여기서, 보정된 위치 정보는 경도 및 위도를 기반으로 한 정제된 데이터이기 때문에 변화량이 굉장히 작다는 특징이 있다. 이에 따라, 보정된 위치 정보는 기계학습에서 활용하는 평균적인 학습률을 적용할 때 과소적합이 발생될 수 있다. 따라서 위치 예측부(340)는 제1위치정보(410) 및 제2위치정보(420)에 스케일링을 적용하여 수치를 보정하고 인코딩 할 수 있다.
이용자의 현재 위치 정보는 단순히 PM GPS 장치(10) 및 모바일 기기 GPS 장치(20)에서 수신된 값뿐만 아니라 과거에 이용자가 어떤 방향에서 어떻게 이동해 왔는지 또한 중요하다. 따라서 이용자의 보정된 과거 위치 정보를 통해서 현재 이용자의 위치를 예측할 수 있고, 그 결과는 현재의 위치 정보를 보정하는 근거로 활용될 수 있다. 본 발명에서는 이러한 이용자의 과거 위치 정보를 활용하기 위해 단방향 LSTM을 활용할 수 있다.
여기서, LSTM(Long Shot Term Memory)이란 RNN(Recurrent Neural Networks)의 일종이다. RNN은 히든 노드가 방향을 가진 엣지로 연결돼 순환구조를 이루는 인공신경망의 한 종류이다. 이러한 RNN은 음성, 문자 등 순차적으로 등장하는 데이터 처리에 적합한 모델로 알려져 있다.
RNN이 갖는 고질적인 문제점은 장기 기억에 대한 학습 과정에서 gradient vanishing이 발생되는 것이다. LSTM은 이러한 RNN이 갖는 기존의 문제점을 해결하기 위한 수단으로 스테이트값을 보존한 채 전달함으로써, 장기기억에 대한 내구성을 높인다.
따라서 본 발명에서는 위치 예측부(340)가 이를 활용하여 누적된 시간 단위 프레임(40)에서의 변화값을 추적하여 PM GPS 장치(10) 및 모바일 기기 GPS 장치(20)에서의 예측값을 추출하여 데이터 정확도에 따른 예측치를 생성할 수 있다.
즉, 위치 예측부(340)는 도 12의 (a)와 같이 제1위치정보(410) 및 제2위치정보(420)를 시단 단위 프레임에서 단위 시간에 따라 프레임을 분리하고, 분리된 프레임에서 도 12의 (b)와 같이 LSTM을 통해 제1위치정보(410)와 제2위치정보(420)의 위치를 예측하는 것이다.
다만, 도 12에 도시된 예측 과정은 단지 위치에 따른 변화량의 예측 정도에 불과하다. 따라서 실제 이용자의 이동은 과거의 이동 패턴에 따라 방향성이 결정되고, 이동 패턴에 결정적인 영향을 미치는 것은 가까운 시간일수록 더 높은 가중치를 가지기 때문에 각 시간 단위에서의 가변적인 가중치를 설정하여 방향성에 대한 파인 피팅(fine fitting)이 선행되어야 한다. 이를 위해서 본 발명에서는 도 13에 도시된 바와 같이 엑스트라 트리(extra tree)를 활용할 수 있다.
엑스트라 트리는 많은 수의 디시전 트리(decision tree)로 구성되어 있으며, 모든 트리의 예측을 고려하여 최종적으로 결정하는 것이고, 위치 분석에 있어서는 회귀 문제에 해당해 산술 평균을 통해 결론을 도출하는 것이다. 이러한 엑스트라 트리는 원본 샘플 전체를 사용할 수 있다. 또한, 엑스트라 트리는 노드를 분할하기 위해 절단점을 선택하는 것에 있어서, 위치 정보에 무작위성을 추가하여 임의로 선택하게 되지만 편향과 분산이 감소되어 연산 비용 및 실행시간 측면에서 빠르게 진행될 수 있다. 아울러, 엑스트라 트리는 특성(feature)의 중요도(feature importance)에 따른 편차에 민감하게 반응한다. 따라서 과거의 동작 정보 중 가까운 시간일수록 높은 가중치를 갖는다는 가정에 합당하다.
따라서 도 13에 도시된 바와 같이, 위치 예측부(340)는 엑스트라 트리를 통해 LSTM 기법을 이용하여 예측한 위치 정보에 대해 진행 방향에 대한 수정을 가할 수 있다.
이 때 제3위치정보 및 제4위치정보의 범위는 LSTM 예측 위치 및 엑스트라 트리 예측 방향을 둘레에 포함한 영역으로 한정될 수 있다.
결과적으로, PM GPS 장치(10)로부터 x시간에 수신된 위치 정보인 제1위치정보(410), 모바일 기기 GPS 장치(20)로부터 x시간에 수신된 위치 정보인 제2위치정보(420)에 더하여, 위치 예측부(340)에 의해 위치 보정된 LSTM으로 x시간에 예측한 PM GPS 장치(10)의 위치 정보인 제3위치정보, 위치 예측부(340)에 의해 위치 보정된 LSTM으로 x시간에 예측한 모바일 기기 GPS 장치(20)의 위치 정보인 제4위치정보 등 4가지의 위치 정보를 모두 포함하여 이용자의 위치를 위치 결정부(350)가 결정할 수 있다. 이를 도 12 및 도 13을 참고하여 설명하기로 한다.
도 14는 본 발명의 실시예에 따른 위치 추정 장치(30)에서 PM GPS 장치(10)로부터 x시간에 수신된 위치 정보, 모바일 기기 GPS 장치(20)로부터 x시간에 수신된 위치 정보, 위치 예측부(340)가 위치 보정된 LSTM으로 x시간에 예측한 PM GPS 장치(10)의 위치 정보 및 위치 예측부(340)가 위치 보정된 LSTM으로 x시간에 예측한 모바일 기기 GPS 장치(20)의 위치 정보를 기반으로 이용자의 위치를 추정하는 것을 개략적으로 나타낸 도면이고, 도 15는 도 14에 도시된 위치 추정 과정을 구체적으로 나타낸 도면이다.
도 14 및 도 15에 도시된 바와 같이, 위치 결정부(350)는 제1위치정보(410), 제2위치정보(420), 제3위치정보 및 제4위치정보를 기반으로 이용자의 현재 위치를 결정할 수 있다.
구체적으로, 앞서 제1위치정보(410)의 마르코프 체인 몬테카를로의 범위(MCMC 측정 범위)와 제2위치정보(420)의 마르코프 체인 몬테카를로의 범위가 산정된 바 있다. 이에 따라, 엑스트라 트리를 통한 방향 보정된 LSTM을 생각할 때 보정 위치와 예측 결과 사이의 분포는 제3위치정보 및 제4위치정보를 중심으로 각각 원 형태의 범위로 산정할 수 있다. 이러한 원 형태의 범위는 보정된 위치를 중심으로 하는 오차만큼의 확률 공간이다.
엑스트라 트리와 LSTM의 예측 방향 벡터의 차이가 작을수록 확률 공간의 크기는 제곱에 비례해서 작아지게 되므로, 높은 수준의 추론을 지향하는 모델의 목적에 부합하다면 확률 공간은 충분히 협소하게 되고, 측정 오차와 함께 불안정한 신호 수신이 동반된다면 확률 공간은 제곱에 비례해서 커지게 될 것이다. 이를 통해서 위치 결정부(350)가 제1위치정보(410) 및 제3위치정보 사이에서 오차 비율을 산정하여 위치를 특정 지을 수 있다. 마찬가지로, 위치 결정부(350)가 제2위치정보(420) 및 제4위치정보 사이에서 오차 비율을 산정하여 위치를 특정 지을 수 있다.
결과적으로, 위치 결정부(350)는 제1위치정보(410)의 원 형태의 마르코프 체인 몬테카를로의 범위와 제3위치정보가 중첩되는 영역에서 제1중점을 산출할 수 있다. 또한, 위치 결정부(350)는 제2위치정보(420) 및 제4위치정보의 원 형태의 마르코프 체인 몬테카를로의 범위가 중첩되는 영역에서 제2중점을 산출할 수 있다. 이에 따라, 위치 결정부(350)는 제1중점 및 제2중점을 연결하고, PM GPS 장치(10) 및 모바일 기기 GPS 장치(20)의 하드웨어 스펙상의 평균적인 오차의 비율을 산정하여 퍼스널 모빌리티를 이용하는 이용자의 위치를 산정할 수 있다.
또한, 위치 결정부(350)는 하드웨어 신뢰도에 따른 가변적인 위치 정보에 대해 가중치를 포함하여 최적거리를 산출할 수 있다. 즉, PM GPS 장치(10) 및 모바일 기기 GPS 장치(20)의 신뢰도에 따라 제1위치정보(410) 및 제2위치정보(420)의 사이 거리에 대해 가중치를 부여하여 가중치가 높은 비율 쪽으로 PM 이용자의 현재 위치를 치우치도록 위치를 결정할 수 있다.
상기한 본 발명의 바람직한 실시예는 예시의 목적을 위해 개시된 것이고, 본 발명에 대해 통상의 지식을 가진 당업자라면, 본 발명의 사상과 범위 안에서 다양한 수정, 변경 및 부가가 가능할 것이며, 이러한 수정, 변경 및 부가는 본 발명의 특허청구 범위에 속하는 것으로 보아야 할 것이다.
10 : PM GPS 장치
20 : 모바일 기기 GPS 장치
30 : 위치 추정 장치
310 : 데이터 송수신부
320 : 시간 동기화부
330 : 노이즈 제거부
340 : 위치 예측부
350 : 위치 결정부
40 : 시간 단위 프레임
410 : 제1위치정보
420 : 제2위치정보

Claims (10)

  1. 퍼스널 모빌리티(personal mobility)를 이용하는 이용자의 위치를 추정하는 위치 추정 장치에 있어서,
    퍼스널 모빌리티에 구비된 제1 위치 감지 장치로부터 시간에 따른 제1위치정보 및 이용자의 모바일 기기에 구비된 제2 위치 감지 장치로부터 시간에 따른 제2위치정보를 주기별로 수신하여 상기 제1위치정보 및 상기 제2위치정보를 시간 단위 프레임에 누적하는 데이터 송수신부;
    상기 시간 단위 프레임에 누적된 상기 제1위치정보 및 상기 제2위치정보를 시간상에서 동기화시키는 시간 동기화부;
    상기 제1위치정보 및 상기 제2위치정보의 노이즈를 제거하여, 상기 제1위치정보 및 상기 제2위치정보를 보정하는 노이즈 제거부; 및
    상기 제1 위치 감지 장치 및 상기 제2 위치 감지 장치의 평균 오차 비율과 신뢰도 범위를 기반으로 보정된 상기 제1위치정보 및 상기 제2위치정보 사이에서 이용자의 위치를 결정하는 위치 결정부를 포함하되,
    보정된 상기 제1위치정보 및 상기 제2위치정보를 인공지능에 의해 학습하여, 과거의 제1 위치 감지 장치에 관한 위치 정보에서 현재 제1 위치 감지 장치에 관한 위치 정보인 제3위치정보 및 과거의 제2 위치 감지 장치에 관한 위치 정보에서 현재 제2 위치 감지 장치에 관한 제4위치정보를 예측하는 위치 예측부를 더 포함하는,
    위치 추정 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 시간 동기화부는 데이터 부트스트랩을 통해 표본공간 안에서의 잠재적인 상기 제1위치정보 및 상기 제2위치정보의 좌표값과 선형 보간법을 기반으로 도출된 상기 제1위치정보 및 상기 제2위치정보의 좌표값을 매칭함으로써 상기 제1위치정보 및 상기 제2위치정보를 시간상에서 동기화 하는,
    위치 추정 장치.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 제1위치정보 및 상기 제2위치정보는 위도 및 경도를 포함하는 GPS 좌표 데이터이고,
    상기 노이즈 제거부는 상기 시간 단위 프레임에 누적된 상기 제1위치정보 및 상기 제2위치정보에 대해 칼만 필터를 기반으로 노이즈를 제거하여 보정하는,
    위치 추정 장치.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 칼만 필터는 측정과 모션을 반복하고, 공통 단계에서 상기 제1위치정보 및 상기 제2위치정보에 대한 추정치를 찾기 위해 이전 단계와 현재 단계의 베이즈 규칙에 의한 가우시안 곱을 통해 업데이트 하여 보정하는,
    위치 추정 장치.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 위치 결정부는 마르코프 체인 몬테카를로(Markov Chain Monte Carlo) 방법에 의해 상기 제1 위치 감지 장치의 신뢰도 범위 및 상기 제2 위치 감지 장치의 신뢰도 범위를 산정하여 상기 제1위치정보의 범위 및 상기 제2위치정보의 범위를 산정하는,
    위치 추정 장치.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 위치 결정부는,
    상기 제1위치정보의 범위 및 상기 제2위치정보의 범위에서 상기 제1위치정보 및 상기 제2위치정보 사이 내에서 상기 제1 위치 감지 장치의 신뢰도 범위 및 상기 제2 위치 감지 장치의 신뢰도 범위에 따라 가중치를 부여하여 이용자의 위치를 결정하는,
    위치 추정 장치.
  7. 삭제
  8. 제1항에 있어서,
    상기 위치 예측부는,
    LSTM(Long Shot Term Memory) 기법을 기반으로 과거의 제1 위치 감지 장치에 관한 위치 정보에서 상기 제3위치정보 및 과거의 제2 위치 감지 장치에 관한 위치 정보에서 상기 제4위치정보를 예측하고,
    엑스트라 트리(Extra Tree)를 사용하여 상기 LSTM을 통해 예측된 상기 제3위치정보 및 상기 제4위치정보에 관해 각 시간 단위에서의 가변적인 가중치를 설정하여 방향성에 대한 파인 피팅(fine fitting)을 작용하여 상기 제3위치정보 및 상기 제4위치정보의 방향을 수정하는,
    위치 추정 장치.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 위치 결정부는,
    상기 제1위치정보의 마르코프 체인 몬테카를로(Markov Chain Monte Carlo)의 범위 및 상기 제3위치정보의 범위가 중첩되는 영역에서 제1중점을 산출하고,
    상기 제2위치정보 및 상기 제4위치정보의 마르코프 체인 몬테카를로의 범위가 중첩되는 영역에서 제2중점을 산출하며,
    상기 제1중점 및 상기 제2중점의 사이 내에서 상기 제1 위치 감지 장치의 신뢰도 범위 및 상기 제2 위치 감지 장치의 신뢰도 범위에 따라 가중치를 부여하여 이용자의 위치를 결정하는,
    위치 추정 장치.
  10. 퍼스널 모빌리티(personal mobility)를 이용하는 이용자의 위치를 추정하는 위치 추정 방법에 있어서,
    데이터 송수신부가 퍼스널 모빌리티에 구비된 제1 위치 감지 장치로부터 시간에 따른 제1위치정보 및 이용자의 모바일 기기에 구비된 제2 위치 감지 장치로부터 시간에 따른 제2위치정보를 주기별로 수신하여 상기 제1위치정보 및 상기 제2위치정보를 시간 단위 프레임에 누적하는 단계;
    시간 동기화부가 상기 시간 단위 프레임에 누적된 상기 제1위치정보 및 상기 제2위치정보를 시간상에서 동기화시키는 단계;
    노이즈 제거부가 상기 제1위치정보 및 상기 제2위치정보의 노이즈를 제거하여, 상기 제1위치정보 및 상기 제2위치정보를 보정하는 단계; 및
    위치 결정부가 상기 제1 위치 감지 장치 및 상기 제2 위치 감지 장치의 평균 오차 비율과 신뢰도 범위를 기반으로 보정된 상기 제1위치정보 및 상기 제2위치정보 사이에서 이용자의 위치를 결정하는 단계;를 포함하되,
    보정된 상기 제1위치정보 및 상기 제2위치정보를 인공지능에 의해 학습하여, 과거의 제1 위치 감지 장치에 관한 위치 정보에서 현재 제1 위치 감지 장치에 관한 위치 정보인 제3위치정보 및 과거의 제2 위치 감지 장치에 관한 위치 정보에서 현재 제2 위치 감지 장치에 관한 제4위치정보를 예측하는 것을 더 포함하는,
    위치 추정 방법.
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