KR102472549B1 - 위치 측정 방식 선택 장치 및 방법 - Google Patents

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    • G01S19/01—Satellite radio beacon positioning systems transmitting time-stamped messages, e.g. GPS [Global Positioning System], GLONASS [Global Orbiting Navigation Satellite System] or GALILEO

Abstract

일 실시예에 따른 위치 측정 방식 선택 장치는 단말의 측위에 영향을 미치는 파라미터의 값을 복수의 위치 측정 방식 각각에 대해 획득하는 획득부와, 상기 획득부에 의해 획득된 상기 복수의 위치 측정 방식 각각에 대한 파라미터의 값을 입력으로 하고, 상기 복수의 위치 측정 방식 중 오차 수준이 가장 작은 위치 측정 방식을 선택하도록 학습된 선택부를 포함한다.

Description

위치 측정 방식 선택 장치 및 방법 {APPARATUS AND METHOD FOR SELECTING TYPE OF MEASURING LOCATION}
본 발명은 위치 측정 방식(또는 측위 방식) 선택 장치 및 방법에 관한 것이다. 보다 자세하게는 단말의 위치를 측정하는 복수의 위치 측정 방식 중에서 어느 하나를 선택하는 장치 및 방법에 관한 것이다.
스마트폰이나 스마트패드와 같은 단말이 현재 어디에 있는지를 나타내는 위치 정보는 다양하게 활용 가능하다. 예컨대, 위치 정보는 지도 상에서 단말을 표시하는데 이용될 수 있는데, 이를 통해 위치 추적 서비스나 네비게이션 서비스 등이 제공될 수 있다.
전술한 위치 정보는 다양한 위치 측정 방식(측위 방식)에 의해 획득 가능하다.
이 중 위성항법시스템(Global Navigation Satellite System, GNSS)은 다수의 위성 및 지상의 수신 장비를 이용하여서 단말에 대한 측위(위치 측정)를 수행한 뒤 그 결과로서 위치 정보를 제공한다. 각국은 이러한 위성항법시스템을 개선 중에 있다. 예컨대 미국은 민간에서 이루어지는 측위 기반 서비스의 질을 개선하기 위해 GPS(Global Positioning System)의 현대화 계획을 추진하고 있다. 러시아는 GLONASS(GLObal NAvigation Satellite System)의 항법 서비스의 정상적인 가동 및 현대화를 진행하고 있다. 유럽은 미국의 GPS에 대응하여서 독자적인 위성항법시스템인 갈릴레오(Galileo) 시스템을 구축하여서 개선시키고 있다.
전술한 위성항법시스템 이외에도 다양한 위치 측정 방식이 있으며, 그 중의 하나인 패턴 매칭(Pattern Matching) 방식에 대해 살펴보기로 한다. 패턴 매칭 방식에서는, 사전에 구축된 데이터베이스의 정보와 단말에서 측정된 신호 그 자체 및 측정된 신호와 관련된 정보를 매칭시킨 뒤, 패턴이 가장 잘 매칭되는 좌표값을 단말의 위치로 추정한다. 예컨대 패턴 매칭 방식이 'Wi-Fi 방식에서의 액세스 포인트(Access Point, AP)가 송출한 신호가 단말에서 수신되었을 때의 세기 및 해당 액세스 포인트의 ID(Identification) 등을 이용하는 방식'이라면, 데이터베이스에는 '각 액세스 포인트의 ID, 각 액세스 포인트의 신호 세기가 어느 정도라면 단말의 위치는 어디일 것이다'와 같은 정보가 구축되어 있을 수 있으며, 데이터베이스에 저장 내지 구축된 이러한 정보와의 매칭을 통해 위치가 추정될 수 있다.
한국등록특허공보, 10-163012호 (2016.03.07. 등록)
각 위치 측정 방식에 따른 측위 결과에는 어느 정도의 오차가 있을 수 있다. 이러한 오차의 정도, 달리 말하면 측위의 신뢰도(confidence)는 여러가지 상황에 의해 영향을 받을 수 있다. 예컨대 단말의 위치에 따라 측위의 신뢰도가 달라질 수 있다. 즉 A라는 위치에서는 제1 위치 측정 방식이 제2 위치 측정 방식보다 신뢰도가 높은 반면, B라는 위치에서는 제2 위치 측정 방식이 제1 위치 측정 방식에 비해 신뢰도가 높을 수 있다. 또는 같은 위치에서도 시간에 따라 측위의 신뢰도가 달라질 수도 있다. 즉 오전에는 제1 위치 측정 방식이 제2 위치 측정 방식보다 신뢰도가 높은 반면, 오후에는 오전과 같은 위치에서도 제2 위치 측정 방식이 제1 위치 측정 방식에 비해 신뢰도가 높을 수 있다.
이에, 본 발명의 해결하고자 하는 과제는, 복수의 위치 측정 방식 중에서 신뢰도가 가장 높은, 달리 말하면 오차 수준이 가장 낮은 측정 방식을 전술한 여러가지 상황 등을 고려하여서 선택한 뒤, 선택된 위치 측정 방식이 무엇인지를 해당 단말 그 자체 또는 해당 단말에게 측위 기반 서비스를 제공하는 사업자 등에게 제공하는 것이다.
다만, 본 발명의 해결하고자 하는 과제는 이상에서 언급한 것으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 해결하고자 하는 과제는 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
일 실시예에 따른 위치 측정 방식 선택 장치는 단말의 측위에 영향을 미치는 파라미터의 값을 복수의 위치 측정 방식 각각에 대해 획득하는 획득부와, 상기 획득부에 의해 획득된 상기 복수의 위치 측정 방식 각각에 대한 파라미터의 값을 입력으로 하고, 상기 복수의 위치 측정 방식 중 오차 수준이 가장 작은 위치 측정 방식을 선택하도록 학습된 선택부를 포함한다.
일 실시예에 따른 위치 측정 방식 선택 방법은 위치 측정 장치 선택 장치에 의해 수행되며, 단말의 측위에 영향을 미치는 파라미터의 값을 복수의 위치 측정 방식 각각에 대해 획득하는 단계와, 상기 획득하는 단계에 의해 획득된 상기 복수의 위치 측정 방식 각각에 대한 파라미터의 값을 입력으로 하고, 상기 복수의 위치 측정 방식 중 오차 수준이 가장 작은 위치 측정 방식을 사전에 학습된 알고리즘을 이용하여 출력하는 단계를 포함한다.
일 실시예에 따르면 각 위치 측정 방식은 측위에 대한 어느 정도의 오차를 갖는다. 이러한 오차의 정도, 달리 말하면 측위의 신뢰도는 여러가지 상황에 의해 영향을 받을 수 있다. 이에, 일 실시예에 따르면 복수의 위치 측정 방식 중에서 신뢰도가 가장 높은 또는 오차 수준이 가장 작은 어느 하나의 위치 측정 방식을, 전술한 여러가지 상황을 고려하여서 결정한 뒤 선택할 수 있다. 따라서, 위치를 기반으로 하는 다양한 서비스의 품질이 향상될 수 있다.
도 1은 단말의 측위가 다양한 위치 측정 방식에 의해 수행될 수 있음을 개념적으로 도시한 도면이다.
도 2는 일 실시예에 따른 위치 측정 방식 선택 장치의 구성을 예시적으로 도시한 도면이다.
도 3은 도 2에 도시된 위치 측정 방식 선택 장치의 구성 중 하나인 선택부를 학습시키기 위해, 어떠한 데이터가 선택부에 제공되는지를 예시적으로 도시한 도면이다.
도 4는 도 2에 도시된 위치 측정 방식 선택 장치의 구성 중 하나인 선택부가 학습이 완료된 후, 실제로 복수의 위치 측정 방식 중 어느 하나를 선택하는 것을 개념적으로 도시한 도면이다.
도 5는 패턴 매칭 방식에서 채용하는 데이터베이스에, 어떠한 정보가 저장되어 있는지를 예시적으로 도시한 도면이다.
도 6은 일 실시예에 따라 위치 측정 방식을 선택하는 방법의 절차를 도시한 도면이다.
본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다.
본 발명의 실시예들을 설명함에 있어서 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략할 것이다. 그리고 후술되는 용어들은 본 발명의 실시예에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례 등에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 그 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.
도 1은 단말(1000)의 측위(위치 측정)가 다양한 측위 방식(위치 측정 방식) 중 적어도 하나에 의해 선택적으로 또는 함께 수행될 수 있음을 개념적으로 도시한 도면이다.
도 1을 참조하면, 단말(1000)의 측위는 다수의 위성(200)을 채용하고 있는 위성항법시스템에 따른 위치 측정 방식에 의해 수행될 수 있으며, 또한 신호 송출 장치(300)로부터 수신된 신호의 정보 등을 이용하는 패턴 매칭 방식에 의해 수행될 수 있다.
여기서, 도 1에는 신호 송출 장치(300)가 신호를 미치는 영역이 육각형의, 서로 크기가 동일한 셀(cell)로서 표시되어 있다. 이 때, 셀이 육각형의 동일한 형상을 갖는 것은 예시적인 것에 불과하며, 따라서 셀은 육각형 이외에도 다양한 형상을 가질 수 있으며 그 크기 또한 서로 상이할 수 있다. 아울러, 도 1에는 1개의 셀에 1개의 신호 송출 장치(300)만이 포함된 것으로 도시되어 있는데 이 또한 예시적인 것에 불과하며, 따라서 1개의 셀에는 1개 이상의 신호 송출 장치(300)가 포함될 수도 있다.
한편, 도 1은 단말(1000)에 대한 다양한 위치 측정 방식을 예시적으로 도시한 것에 불과하며, 따라서 이하에서 기술될 본 발명의 사상은 도 1에 도시된 위치 측정 방식이 채용되는 경우에만 적용되는 것으로 한정 해석되지는 않는다.
위성항법시스템에 따른 위치 측정 방식에 대해 살펴보면, 단말(1000)은 다수의 위성(200)이 송출한 신호를 수신한다. 이 때 각 위성(200)이 신호를 송출한 시간과 단말(1000)에서 이러한 신호를 수신한 시간과의 차이에 광속을 곱하면, 각 위성(200)과 단말(1000) 간의 이격 거리가 계산된다. 계산된 이격 거리와 각 위성의 위치 등을 이용하면, 단말(1000)의 위치가 도출된다.
패턴 매칭 방식에 따른 위치 측정 방식을 살펴보면, 단말(1000)에는 다수의 신호 송출 장치(300)가 송출한 신호가 수신된다. 단말(1000)에서 수신된 이러한 신호의 세기 및 해당 신호를 송출한 신호 송출 장치(300)의 ID는, 패턴 매칭 방식에서 채용하고 있는, 사전에 구축된 데이터베이스 내의 정보와 매칭된다. 매칭의 결과, 데이터베이스의 정보 중 패턴이 가장 잘 매칭되는 좌표값이 단말(1000)의 위치로 추정된다. 이 때 신호 송출 장치(300)는 Wi-Fi 방식에서의 액세스 포인트(Access Point, AP)를 포함할 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.
여기서, 복수의 위치 측정 방식 중 하나는 단말(1000)에서 수행되고 나머지 측정 방식은 별도의 서버(도 1에는 도시되지 않음)에서 수행될 수 있다. 예컨대, 위성항법시스템에 따른 위치 측정 과정은 단말(1000)에서 수행될 수 있으며, 패턴 매칭 방식에 따른 과정은 서버에서 수행될 수 있다. 이 경우, 단말(1000)은 위성 신호 수신 모듈(예컨대, GPS) 및 수신된 위성 신호를 기초로 단말(1000)의 위치를 측정하는 모듈을 포함할 수 있으며, 또한 신호 수신 모듈(신호 송출 장치(300)로부터 송출된 신호를 수신하기 위한 통신 모듈)을 포함할 수 있고, 위성 신호를 기초로 측정된 위치 정보 및 신호 수신 모듈로부터 수신된 신호를 전술한 서버에게 송신하는 통신부를 포함할 수 있다. 아울러, 서버는 패턴 매칭 방식에서 채용하는 데이터베이스 등을 구성으로서 포함할 수 있다.
물론, 이와 달리 위성항법시스템에 따른 위치 측정 과정과 패턴 매칭 방식에 따른 위치 측정 과정이 모두 단말(1000)에서 수행되거나 또는 전술한 서버에서 수행될 수도 있다.
한편, 이하에서 설명될 위치 측정 방식 선택 장치(100)는 단말(1000)에서 구현되거나 또는 전술한 서버에서 구현될 수 있다. 단말(1000)에서 구현될 경우, 위치 측정 방식을 선택하는 과정은 해당 단말(1000)에서 수행되는 반면, 서버에서 구현될 경우 위치 측정 방식을 선택하는 과정은 서버에서 수행된다. 이하에서는 이러한 점을 전제로, 일 실시예에 따른 측정 방식 선택 장치(100)에 대해 보다 자세하게 살펴보기로 한다.
도 2는 일 실시예에 따른 위치 측정 방식 선택 장치(100)의 구성을 예시적으로 도시한 도면이다. 도 2에 대한 설명에 앞서, 위치 측정 방식 선택 장치(100)는 이하에서 설명할 기능을 수행하도록 프로그램된 명령어를 저장하는 메모리, 그리고 이러한 명령어를 실행하는 마이크로프로세서를 포함하는 컴퓨터에서 구현 가능하다.
도 2를 참조하면, 위치 측정 방식 선택 장치(100)는 획득부(110), 선택부(120) 및 학습부(130)를 포함할 수 있되, 실시예에 따라서 이 중 적어도 하나의 구성을 포함하지 않거나 또는 언급되지 않은 추가적인 구성을 더 포함할 수 있다.
획득부(110)는 데이터를 획득한다. 예컨대 획득부(110)는 이하에서 설명할 선택부(120)의 학습 과정에 사용될 데이터를 획득할 수 있으며, 또한 학습이 완료된 이후에는 복수의 위치 측정 방식 중에서 어느 하나의 위치 측정 방식의 선택에 이용될 데이터를 획득할 수 있다. 획득부(110)에 의해 데이터가 획득되는 과정 내지 획득되는 데이터의 종류는 후술하기로 한다. 이러한 획득부(110)는 데이터를 입력받는 포트 또는 통신 모듈 등에 의해 구현 가능하다.
여기서, 획득부(110)는 단말(1000) 또는 도 1에 대하 설명 부분에서 언급은 되었지만 도 1에 도시되어 있지는 않은 서버로부터 데이터를 획득할 수 있다. 만약 위치 측정 선택 장치(100)가 단말(1000)에서 구현되는 경우라면 획득부(110)는 단말(1000)로부터 상기 데이터를 획득할 수 있으며, 그렇지 않고 위치 측정 방식 선택 장치(100)가 서버에서 구현되는 경우라면 획득부(110)는 전술한 서버로부터 상기 데이터를 획득할 수 있다.
선택부(120)는 복수의 위치 측정 방식 중 어느 하나의 위치 측정 방식을 선택한다. 이 때, 선택 가능한 복수의 위치 측정 방식에는 위성항법시스템에 따른 위치 측정 방식과 패턴 매칭 방식에 따른 위치 측정 방식이 포함될 수 있으며, 다만 이에 한정되는 것은 아님은 이미 살펴본 바와 같다. 아울러, 선택에 있어서 각 위치 측정 방식에 영향을 주는 다양한 파라미터들이 고려될 수 있는데, 파라미터에 대해서는 후술하기로 한다.
선택부(120)는 다양한 모델을 이용하여서 전술한 선택을 수행할 수 있다. 예컨대, 선택부(120)는 로지스틱 회귀(logistic regression)나 결정 트리(decision tree)와 같은 분류기 모델을 이용할 수 있다. 또는 선택부(120)는 랜덤 포레스트(random forest)나 그레디언트 부스팅(gradient boosting)과 같은 앙상블 기법에 따른 모델을 이용할 수도 있다. 또는 선택부(120)는 SVM(support vector machine), 신경망 네트워크 또는 딥러닝과 같은 모델을 이용할 수도 있다.
선택부(120)는 복수의 위치 측정 방식 중 어느 하나를 선택하여서 출력할 수 있다. 이 경우 단말(1000)에 대한 측위는 선택부(120)에 의해 선택된 위치 측정 방식에 의해 수행된다.
이 때 선택부(120)는, 각각의 위치 측정 방식에 대해 측위에 있어서의 상대적인 신뢰도(confidence)(또는 오차 수준)를 출력할 수 있다.
이 경우 선택부(120)는 이와 같이 출력된 신뢰도를 기초로 복수의 위치 측정 방식 중 어느 하나를 선택할 수 있다. 예컨대, 선택부(120)는 가장 높은 신뢰도를 갖는 위치 측정 방식을 출력할 수 있으며, 측위는 이와 같이 출력된 위치 측정 방식에 의해 수행될 수 있다.
이와 달리, 선택부(120)는 각각의 위치 측정 방식에 의해 수행된 측위 결과에, 각각의 위치 측정 방식에 대해 출력된 전술한 신뢰도를 가중 평균할 수 있으며, 측위에는 이와 같이 가중 평균된 결과가 반영될 수 있다. 예컨대 위성항법시스템에 따른 위치 측정 방식의 신뢰도가 80%이고 패턴 매칭 방식에 따른 위치 측정 방식의 신뢰도가 20%인 경우, 측위는 위성항법시스템의 위치 측정 방식에 따라 측정된 위치와 매칭 방식에 따라 측정된 위치를 80:20으로 가중 평균하여서 수행될 수 있다.
선택부(120)가 전술한 선택 과정에서 이용하는 모델은 사전에 학습이 이루어진 결과물이다. 학습부(130)는 선택부(120)를 전술한 모델 중의 어느 하나를 기초로 학습시킬 수 있다. 이를 위해 학습부(130)는 각각의 모델을 기초로 선택부(120)를 학습시키는 다양한 알고리즘을 구비하고 있을 수 있는데, 학습시키는 과정 내지 그 원리나 알고리즘 자체는 이미 공지된 기술이므로 이에 대한 자세한 설명은 생략하기로 한다.
이상에서 살펴본 바와 같이, 각 위치 측정 방식은 측위에 대한 어느 정도의 오차를 갖는다. 이러한 오차의 정도, 달리 말하면 측위의 신뢰도는 여러가지 상황에 의해 영향을 받을 수 있다. 이에, 일 실시예에 따르면 복수의 위치 측정 방식 중에서 신뢰도가 가장 높은 또는 오차 수준이 가장 작은 어느 하나의 위치 측정 방식을, 전술한 여러가지 상황을 고려하여서 결정한 뒤 선택하여서 제공할 수 있다. 따라서, 위치를 기반으로 하는 다양한 서비스의 품질이 향상될 수 있다.
이하에서는 선택부(120) 및 이와 관련된 것들에 대해 보다 구체적으로 살펴보기로 한다. 먼저, 선택부(120)의 학습 과정에 이용되는 입력 데이터와 정답 데이터, 입력 데이터와 정답 데이터가 획득되는 과정 및 학습되는 과정에 대해 살펴본 뒤, 이 후 학습된 결과에 따라 선택부(120)에 입력 데이터가 입력되었을 때 출력되는 결과물에 대해 살펴보고, 마지막으로는 이러한 입력 데이터에는 어떠한 것들이 있는지를 살펴보기로 한다.
도 3은 도 2에 도시된 위치 측정 방식 선택 장치(1000)의 구성 중 하나인 선택부(120)를 학습시키기 위해, 어떠한 데이터가 선택부(120)에 제공되는지를 예시적으로 도시한 도면이다.
도 3을 참조하면, 선택부(120)는 입력 데이터 및 그에 매칭되는 정답 데이터를 학습을 위해 입력받는다. 즉, 도 3에 도시된 입력 데이터는 '학습용 입력 데이터'이다.
도 3에 도시된 입력 데이터는 위치 측정 방식의 신뢰도 또는 오차 수준에 영향을 미치는 것으로 설정된 파라미터를 포함한다. 이 때, 어느 하나의 위치 측정 방식에 영향을 미치는 것으로 설정된 파라미터는 다른 위치 측정 방식에 영향을 미치는 것으로 설정된 파라미터와 겹치거나 또는 겹치지 않을 수 있다.
정답 데이터는 각각의 입력 데이터에 매칭되어서, '입력 데이터에 포함된 각 파라미터의 값이 어떤 값이라면, 이 때 가장 신뢰도가 높은 또는 오차 수준이 작은 위치 측정 방식은 무엇이다'라는 것을 나타내는 데이터이다. 정답 데이터는 복수의 측정 방식 중에서, 각 측정 방식에 따라 측정된 위치와 실제 위치(참 위치) 간의 차이가 가장 작은 측정 방식으로 선정될 수 있다.
입력 데이터와 정답 데이터는 다음과 같은 방식으로 획득 가능하며, 다만 이에 한정되는 것은 아니다. 예컨대 다양한 지역에서 전술한 파라미터에 해당하는 값들을 통신 등을 통해 획득하는데, 이렇게 획득한 데이터는 입력 데이터이다. 아울러, 복수의 위치 측정 방식 각각을 이용하여서 상기 다양한 지점에서 위치를 측정하고, 아울러 단말(1000)의 실제 위치를 획득한 뒤, 측정된 위치와 실체 위치 간의 이격 거리를 연산한다. 각 위치 측정 방식마다의 연산된 이격 거리 중 가장 이격 거리가 작은 위치 측정 방식이 해당하는 입력 데이터에 대한 정답 데이터이다(라벨링).
여기서, 단말(1000)의 실제 위치값은 RTK(Real Time Kinematic)와 같은 측량장비로부터 획득 가능한데, 이 때의 위치값의 스케일은 cm급일 수 있다. 이와 달리 단말(1000)의 실제 위치값은 지도 어플리케이션 등을 이용하여 획득할 수도 있는데, 이 경우 위치값의 스케일은 2~3m급일 수 있다. 실제 위치값을 어떤 방식을 이용하여 획득할지 여부는, 실제 제공되는 서비스의 종류 등에 따라 달라질 수 있다.
한편, 이와 같이 마련된 입력 데이터와 정답 데이터는 도 3에 도시된 것과 같이 선택부(120)에 학습을 위해 제공된다. 학습부(130)는 이러한 입력 데이터와 정답 데이터를 이용해서 선택부(120)를 소정의 모델에 따라 학습시킨다.
선택부(120)에 대한 학습이 완료되면, 이 후 선택부(120)에는 판단을 위한 입력 데이터가 입력된다. 도 4는 이를 도시하고 있다. 도 4를 참조하면, 입력 데이터의 입력에 대응해서, 선택부(120)는 복수의 위치 측정 방식 중에서 가장 신뢰도가 높은 또는 오차 수준이 낮은 위치 측정 방식을 판단하여 출력 데이터로서 출력한다.
이 때, 도 4에 도시된 입력 데이터는 '판단용 입력 데이터'이다. 판단용 입력 데이터란, 복수의 위치 측정 방식 중에서 가장 신뢰도가 높은 또는 오차 수준이 낮은 위치 측정 방식을 판단할 때 사용되는 데이터이다. 이러한 판단용 입력 데이터는 특정 현장이나 특정 상황으로부터 획득된 데이터인 반면, 도 3에 도시된 '학습용 입력 데이터'는 선택부(120)를 학습시키기 위해서 다양한 현장이나 다양한 상황으로부터 획득된 데이터이다. 이를 기초로 살펴보면 판단용 입력 데이터와 학습용 입력 데이터는 그 목적 자체가 상이하고, 또한 경우에 따라서는 획득되는 방법 자체가 상이할 수도 있다.
다만, 데이터의 종류의 면에서 살펴보면, 도 3에 도시된 학습용 입력 데이터의 종류는 도 4에 도시된 판단용 입력 데이터의 종류와 동일하거나 또는 학습용 입력 데이터의 종류가 판단용 입력 데이터의 종류보다 많을 수 있다.
이하에서는 전술한 입력 데이터(학습용 입력 데이터 또는 판단용 입력 데이터)에 해당하는, 파라미터의 종류에 대해 살펴보기로 한다.
(1) (측정 방식에 종속되지 않은, 범용 파라미터) 어느 하나의 측정 방식에서 측정된 위치와 다른 위치 측정 방식에 따라 측정된 위치 간의 이격 거리
예컨대, 파라미터는 위성항법시스템에 따른 위치 측정 방식에서 측정된 단말의 위치와 패턴 매칭 방식에 따른 위치 측정 방식에서 측정된 단말의 위치 간의 이격 거리를 포함할 수 있다. 만약 이격 거리가 소정의 기준보다 크다면 두 개의 위치 측정 방식 중 어느 하나에서 오차가 크게 발생하였거나 또는 두 개의 위치 측정 방식 모두에서 오차가 크게 발생하였을 가능성이 있다. 즉, 이러한 이격 거리는 각 위치 측정 방식의 신뢰도를 판단하는 하나의 척도가 될 수 있다.
(2) (위성항법시스템용 파라미터) 위성항법시스템에 채용된 위성과 단말 간의 위치 관계에 기초한 파라미터
위성항법시스템에 채용된 위성과 단말 간의 위치 관계는 해당 위성항법시스템에 따른 위치 측정 방식의 오차 수준과 맵핑될 수 있다. 즉, 다수의 위성이 단말을 기준으로 어떤 위치에 있는지 여부가 측정 방식의 오차에 영향을 줄 수 있다. 이 때 위성항법시스템에 채용된 위성과 단말 간의 위치 관계는 DOP(Dilution Of Precision)라고 지칭될 수 있다.
(3) (위성항법시스템용 파라미터) 위성항법시스템에 채용된 위성의 개수, 의사거리(pseudo range) 측정치 오차수준, 단말에 수신된 위성으로부터의 신호 세기, 위성의 앙각(elevation)
위성의 개수가 많을수록 신뢰도가 향상될 수 있으므로 위성의 개수 또한 파라미터에 포함될 수 있다. 또한 의사거리 측정치 오차수준이 클수록 신호 추적시에 잡음이 크다는 것이므로 이 또한 파라미터에 포함될 수 있다. 아울러, 위성으로부터 송출된 신호가 단말에서 어느 정도의 크기로 수신되었는지 여부 그리고 위성의 앙각(지구의 표면을 기준으로 위성이 떠 있는 곳을 바라봤을 때의 각도) 또한 측위의 신뢰도 내지 오차 수준에 영향을 줄 수 있으므로 파라미터에 포함될 수 있다.
(4) (위성항법시스템용 파라미터) 별도로 생성된 측위의 신뢰도 표시 지표
스마트폰이나 스마트패드와 같은 단말의 경우 자체적으로 측위에 대한 신뢰도를 나타내는 지표를 제공한다. 예컨대, 안드로이드 OS에서 제공하는 Accuracy값이나 SUPL 측위시 제공하는 HEPE 값 등은 측위에 대한 신뢰도 표시로서 활용 가능하다. 따라서, 이러한 지표는 파라미터에 포함될 수 있다.
(5) (패턴 매칭 방식용 파라미터) 신호 송출 장치의 개수
예컨대 단말에서 스캔된 Wi-Fi 방식의 액세스 포인트(Access Point, AP)의 개수가 많을수록, 즉 신호 송출 장치의 개수가 많을수록 패턴 매칭 방식에서의 측위 신뢰도가 향상될 수 있다. 따라서, 패턴 매칭 방식에서 신호 송출 장치의 개수는 파라미터에 포함될 수 있다.
(6) (패턴 매칭 방식용 파라미터) 스캔 신호 세기
신호 송출 장치로부터 송출된 신호가 단말에서 수신되었을 때, 이 때 수신시의 세기가 클수록 단말은 해당 신호 송출 장치에 가깝게 있다는 것을 의미한다. 따라서, 단말의 위치는 신호 송출 장치로부터 송출된 신호가 단말에서 수신되었을 때의 신호 세기를 기초로 판단 가능하다. 즉, 스캔 신호 세기는 파라미터에 포함될 수 있다.
(7) (패턴 매칭 방식용 파라미터) 신호 송출 장치 또는 신호 송출 장치의 영향에 있는 셀(cell)에 대한 정보와 기 구축된 데이터베이스와의 매칭 정도
단말에서 스캔된 AP 정보를, 해당 지역에 대한 AP 정보를 갖고 있는 데이터베이스(리스트)와 매칭시켜보았을 때, 매칭이 잘될수록 측위의 신뢰도가 높다는 것을 의미한다. 도 5를 참조하여서 보다 자세하게 살펴보도록 한다. 도 5는 앞서 설명한 패턴 매칭 방식에 따라 사전에 구축된 데이터베이스의 내용이다. 도 5를 참조하면, 단말이 위치 1에 있는 것으로 가정한다면, 신호 송출 장치 1 내지 5 각각으로부터 수신되어야 할 신호 세기는 도 5에 도시된 데이터베이스의 내용을 참조하면 -10dB, -15dB, 0dB, -20dB 및 -50dB이다.
아울러, 패턴 매칭 방식에 따라 단말의 위치를 측정한 결과 단말이 위치 1에 있는 것으로 측정되었다고 하자. 아울러, 해당 단말에서 각 신호 송출 장치로부터 신호를 수신한 결과, 수신된 신호의 세기가 -10dB, -15dB, 0dB, -20dB 및 -50dB라면, 해당 단말은 실제로 위치 1에 있을 확률이 매우 높다. 즉, 이 때는 패턴 매칭 방식의 신뢰도가 매우 높다고 할 수 있다. 여기서 더 나아가서, 각 신호 송출 장치의 신호가 미치는 셀(cell) 간의 상대적인 위치 관계(또는 분포 양태) 또한 고려될 수 있다. 예컨대 매칭 결과 신호 세기의 매칭 정도가 상대적으로 높은 신호 송출 장치들이 선별된 경우, 이와 같이 선별된 신호 송출 장치들의 셀들이 서로 간에 조밀하게 분포하는 경우가 광범위하게 퍼져서 분포하는 경우에 비해 패턴 매칭 방식의 신뢰도가 높다고 할 수 있다.
즉, 패턴 매칭 방식에서는 신호 송출 장치 또는 신호 송출 장치의 셀에 대한 정보와 기 구축된 데이터베이스와의 매칭 정도가 파라미터로 포함될 수 있다.
지금까지 각 위치 측정 방식에 따른 파라미터 및 위치 측정 방식에 종속되지 않는 범용 파라미터에 대해 살펴보았다. 여기서, 이러한 파라미터들은 예시적인 것에 불과하므로, 본 발명에서 파라미터로 활용할 수 있는 것들이 여기서 언급한 것들로만 한정해석되는 것은 아니다.
이상에서 살펴본 바와 같이, 일 실시예에 따르면 각 위치 측정 방식은 측위에 대한 어느 정도의 오차를 갖는다. 이러한 오차의 정도, 달리 말하면 측위의 신뢰도는 여러가지 상황에 의해 영향을 받을 수 있다. 이에, 일 실시예에 따르면 복수의 위치 측정 방식 중에서 신뢰도가 가장 높은 또는 오차 수준이 가장 작은 어느 하나의 위치 측정 방식을, 전술한 여러가지 상황을 고려하여서 결정한 뒤 선택하여서 제공할 수 있다. 따라서, 위치를 기반으로 하는 다양한 서비스의 품질이 향상될 수 있다.
도 6은 일 실시예에 따른 위치 측정 방식 선택 방법의 절차를 도시한 도면이다. 도 6에 도시된 위치 측정 방식 선택 방법은 지금까지 설명한 위치 측정 방식 선택 장치(100)에 의하여 구현 가능하다. 아울러, 도 6에 도시된 위치 측정 방식 선택 방법은 예시적인 것에 불과하므로, 본 발명의 사상이 도 6에 도시된 것으로 한정해석되는 것은 아니다.
도 6을 참조하면, 단말의 측위에 영향을 미치는 파라미터의 값을 복수의 위치 측정 방식 각각에 대해 획득하는 단계(S100)가 수행된다.
또한 상기 획득하는 단계(S100)에 의해 획득된 상기 복수의 위치 측정 방식 각각에 대한 파라미터의 값을 입력으로 하고, 상기 복수의 위치 측정 방식 중 오차 수준이 가장 작은 위치 측정 방식을 사전에 학습된 알고리즘을 이용하여 출력하는 단계가 수행된다(S200).
한편, 이러한 위치 측정 방식 선택 방법은 전술한 위치 측정 장치 선택 장치(100)에 의하여 수행되며, 그 과정은 위치 측정 장치 선택 장치(100)에 대한 설명에서 이미 논의하였는바, 이에 대한 자세한 설명은 생략하기로 한다.
한편, 일 실시예에 따른 위치 측정 방식 선택 방법은 이러한 방법의 각 단계를 수행하도록 프로그램된 컴퓨터 판독가능한 기록매체에 저장된 컴퓨터 프로그램의 형태로 구현 가능하다.
이상의 설명은 본 발명의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 품질에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서, 본 발명에 개시된 실시예들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 균등한 범위 내에 있는 모든 기술사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.
일 실시예에 따르면 위치를 기반으로 하는 다양한 서비스의 품질이 향상될 수 있다.
100: 위치 측정 방식 선택 장치

Claims (11)

  1. 단말의 측위에 영향을 미치는 파라미터의 값을 복수의 위치 측정 방식 각각에 대해 획득하는 획득부와,
    상기 획득부에 의해 획득된 상기 복수의 위치 측정 방식 각각에 대한 파라미터의 값을 입력받으며, 상기 복수의 위치 측정 방식 중 오차 수준이 가장 작은 위치 측정 방식을 출력하도록 학습된 학습모델을 구비하는 선택부를 포함하는
    위치 측정 방식 선택 장치.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 선택부는,
    상기 입력으로서, 상기 복수의 위치 측정 방식 각각을 이용하여 측정된 상기 단말의 위치 정보 간의 이격 거리를 더 포함하는
    위치 측정 방식 선택 장치.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 복수의 위치 측정 방식은,
    위성항법시스템(Global Navigation Satellite System, GNSS)을 이용한 위치 측정 방식 또는 패턴 매칭 방식을 포함하는
    위치 측정 방식 선택 장치.
  4. 제 3 항에 있어서,
    상기 위성항법시스템을 이용한 위치 측정 방식에 대한 파라미터는,
    상기 위성항법시스템에 채용된 위성과 상기 단말 간의 위치 관계에 기초한 파라미터, 상기 위성의 개수, 의사거리(pseudo range) 측정치 오차수준, 상기 단말에 수신된 상기 위성으로부터의 신호 세기 및 상기 위성의 앙각(elevation) 중 적어도 하나를 포함하는
    위치 측정 방식 선택 장치.
  5. 제 3 항에 있어서,
    상기 패턴 매칭 방식에 대한 파라미터는,
    패턴 매칭의 기초가 되는 신호를 송출하는 적어도 하나의 신호 송출 장치의 개수 및 상기 적어도 하나의 신호 송출 장치가 송출한 신호가 상기 단말에서 수신되었을 때의 신호 세기 중 적어도 하나를 포함하는
    위치 측정 방식 선택 장치.
  6. 제 3 항에 있어서,
    상기 패턴 매칭 방식에 대한 파라미터는,
    패턴 매칭의 기초가 되는 신호를 송출하는 적어도 하나의 신호 송출 장치의 각각의 식별정보와 사전에 구축된 신호 송출 장치의 식별정보를 포함하는 리스트 간의 매칭 정도를 포함하는
    위치 측정 방식 선택 장치.
  7. 제 3 항에 있어서,
    상기 패턴 매칭 방식에 대한 파라미터는,
    패턴 매칭의 기초가 되는 신호를 송출하는 적어도 하나의 신호 송출 장치 중에서 소정의 기준에 부합되는 신호 송출 장치의 셀의 위치 분포에 대한 정보를 포함하는
    위치 측정 방식 선택 장치.
  8. 제 1 항에 있어서,
    상기 선택부는,
    상기 복수의 위치 측정 방식 각각에 대한 상대적인 신뢰도(confidence)를 출력하고, 상기 복수의 위치 측정 방식 각각에 따라 수행된 측위 결과에 상기 출력된 신뢰도 중 해당하는 신뢰도가 반영된 가중치를 가중 평균하여서 상기 단말의 위치를 산출하는
    위치 측정 방식 선택 장치.
  9. 위치 측정 방식 선택 장치에 의해 수행되는 위치 측정 방식 선택 방법으로서,
    단말의 측위에 영향을 미치는 파라미터의 값을 복수의 위치 측정 방식 각각에 대해 획득하는 단계와,
    상기 획득하는 단계에 의해 획득된 상기 복수의 위치 측정 방식 각각에 대한 파라미터의 값을 입력받으며, 상기 복수의 위치 측정 방식 중 오차 수준이 가장 작은 위치 측정 방식을 출력하도록 사전에 학습된 학습모델을 이용하여 출력하는 단계를 포함하는
    위치 측정 방식 선택 방법.
  10. 단말의 측위에 영향을 미치는 파라미터의 값을 복수의 위치 측정 방식 각각에 대해 획득하는 단계와,
    상기 획득하는 단계에 의해 획득된 상기 복수의 위치 측정 방식 각각에 대한 파라미터의 값을 입력받으며, 상기 복수의 위치 측정 방식 중 오차 수준이 가장 작은 위치 측정 방식을 출력하도록 사전에 학습된 학습모델을 이용하여 출력하는 단계를 수행하도록 프로그램된
    컴퓨터 판독가능한 기록매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.
  11. 단말의 측위에 영향을 미치는 파라미터의 값을 복수의 위치 측정 방식 각각에 대해 획득하는 단계와,
    상기 복수의 위치 측정 방식 중에서 오차 수준이 가장 작은 위치 측정 방식에 대한 정보를 획득하는 단계와,
    상기 획득된 정보 중에서 상기 복수의 위치 측정 방식 각각에 대한 파라미터의 값을 입력받으며, 상기 복수의 위치 측정 방식 중 오차 수준이 가장 작은 위치 측정 방식을 출력하도록 학습모델을 학습시키는 단계를 포함하는,
    위치 측정 방식 선택 장치를 학습시키는 방법.
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