KR102558086B1

KR102558086B1 - Ｇｐｓ 기반 멀티미디어 콘텐츠를 이용한 식물탐방 가이드 서비스 제공 시스템

Info

Publication number: KR102558086B1
Application number: KR1020210058310A
Authority: KR
Inventors: 김광규; 김진형
Original assignee: 김광규; 김진형
Priority date: 2021-05-06
Filing date: 2021-05-06
Publication date: 2023-07-24
Also published as: KR20220151279A

Abstract

GPS 기반 멀티미디어 콘텐츠를 이용한 식물탐방 가이드 서비스 제공 시스템이 제공되며, GPS 위치좌표 기반으로 GPS 위치좌표에 기 매핑되어 저장된 팝업을 자동으로 디스플레이하며, 팝업 내 적어도 하나의 종류의 멀티미디어 콘텐츠를 스트리밍받아 출력하는 사용자 단말 및 적어도 하나의 종류의 식물의 식별코드를 기준으로 GPS 위치좌표 및 적어도 하나의 종류의 멀티미디어 콘텐츠가 재생되는 적어도 하나의 팝업을 매핑하여 저장하는 구축부, 사용자 단말에서 GPS 위치좌표를 인식한 경우 GPS 위치좌표에 기 매핑되어 저장된 팝업을 사용자 단말에서 자동으로 출력되도록 하는 제어부, 사용자 단말에서 팝업 내 적어도 하나의 멀티미디어 콘텐츠를 선택하는 경우, 선택된 적어도 하나의 멀티미디어 콘텐츠가 스트리밍되도록 하는 스트리밍부를 포함하는 가이드 서비스 제공 서버를 포함한다.

Description

ＧＰＳ 기반 멀티미디어 콘텐츠를 이용한 식물탐방 가이드 서비스 제공 시스템{SYSTEM FOR PROVIDING GPS BASED PLANT EXPLORATION GUIDANCE SERVICE USING MULTIMEDIA CONTENTS}

본 발명은 GPS 기반 멀티미디어 콘텐츠를 이용한 식물탐방 가이드 서비스 제공 시스템에 관한 것으로, 식물의 위치좌표를 GPS 기반으로 설정한 후 멀티미디어 콘텐츠를 매핑하여 저장함으로써 사용자의 GPS 좌표에 따라 자동으로 팝업이 출력되도록 하는 플랫폼을 제공한다.

개인의 건강에 대한 관심이 증대되고 있는 시점에서 자연휴양림과 같이 자연을 접할 수 있는 관광 및 여가 문화시설의 수요 역시 증가하고 있다. 산림청의 임업통계연보 자료에 따르면 자연휴양림의 이용객 수가 점차적으로 증가한다고 보고하고 있으며 이러한 측면은 자연의 중요성을 나타낸다. 도시에서 자연을 만날 수 있는 한 방법으로 식물원이 있다. 실제로 삶의 질을 높이고 문화적 욕구 등을 충족시키기 위해 수목원이나 식물원을 찾는 이용객이 꾸준히 증가하고 있으며, 서울 식물원의 슬로건인 식물, 문화가 되다에서 느낄 수 있듯이, 정부는 수도권 광역 녹지체계를 구축하여 도시민과 자연을 연결하고 교육 및 문화 행사 등을 제공하여 식물 문화를 대중화 하기 시작했다.

이때, 식물원 내 식물 정보를 알려주기 위한 사이지니나 바코드 또는 RFID를 이용하여 식물 정보를 검색하는 방법이 연구 및 개발되었는데, 이와 관련하여 선행기술인 한국등록특허 제10-1022212호(2011년03월15일 공고) 및 한국공개특허 제2007-0031153호(2007년03월19일 공개)에는, 식물원에 식재된 나무 및 식물의 명칭이나 개화시기, 생식지 또는 특징을 포함한 상세정보를 표시하는 표시판의 구성과, 각 식물에 부착된 바코드나 RFID를 스캐닝할 수 있는 스캐너를 이용하여 식물에 대한 기초정보 및 해설 프로그램 파일을 실행시키며, 탐방자의 활동내역기록이 가능한 구성이 각각 개시되어 있다.

다만, 상술한 구성 중 전자의 경우 일반적인 표지판에 조명만을 추가한 것이므로 표지판에 기재된 정보 이상의 정보를 실시간으로 확인할 수 없고, 후자의 경우에도 바코드나 RFID를 스캔해야 하므로 이 또한 불편하다. 서울식물원은 2,027년까지 식물 자체 연구 및 증식, 국내외 교환과 기증 등을 통해 식물 8천 종 이상 보유를 목표로 운영되고 있으며 서울에 다양한 세계 식물을 소개하고 식물 문화를 충실히 교육해 도시의 생태 감수성을 높여나갈 수 있는 유익한 여가 공간이 될 것으로 기대되고 있지만, 인쇄형 안내도나 팜플렛을 제공하거나 가이드 안내 또는 식물 표찰안내, 단순산책 및 탐방과 같은 형태로 이루어지고 있다. 비단 서울식물원 뿐만 아니라 전국의 식물원 및 수목원은 인쇄형 지도가 대부분으로 편의성이 미비하고 현장 가이드 또한 코로나19로 인하여 비대면 위주로 인력을 줄이거나 없애는 실정이다. 이에, 식물원 및 수목원의 디지털 콘텐츠를 마련하고 편의성을 높여 GPS 기반으로 자동으로 위치 및 식물의 종류에 따른 콘텐츠를 실시간으로 스트리밍해줄 수 있는 플랫폼의 연구 및 개발이 요구된다.

본 발명의 일 실시예는, GPS 기반으로 실외의 식물 및 수목에 대한 멀티미디어 콘텐츠를 자동으로 추출한 후 실시간으로 스트리밍해줄 수 있도록 하고, 실내에서는 적어도 하나의 실내측위기술을 이용함으로써 GPS에서 발생하는 오차나 오류를 제로화시킬 수 있도록 하며, GPS 좌표값을 기준으로 멀티미티어어 콘텐츠를 출력할 수 있는 팝업을 지정한 후, 멀티미티어 콘텐츠가 필요한 식물의 좌표에 팝업을 삽입하는 방식으로 식물원이나 수목원 탐방에 특화된 지도를 제공할 수 있도록 하고, GPS 기반 지도를 통하여 고객의 탐방경로 통계자료를 이용할 수 있으며, 다양한 식물정보를 식물 데이터베이스를 기반으로 광범위하게 제공할 수 있고, 식물원 및 수목원의 지속적인 마케팅에 활용할 수 있는, GPS 기반 멀티미디어 콘텐츠를 이용한 식물탐방 가이드 서비스 제공 방법을 제공할 수 있다. 다만, 본 실시예가 이루고자 하는 기술적 과제는 상기된 바와 같은 기술적 과제로 한정되지 않으며, 또 다른 기술적 과제들이 존재할 수 있다.

상술한 기술적 과제를 달성하기 위한 기술적 수단으로서, 본 발명의 일 실시예는, GPS 위치좌표 기반으로 GPS 위치좌표에 기 매핑되어 저장된 팝업을 자동으로 디스플레이하며, 팝업 내 적어도 하나의 종류의 멀티미디어 콘텐츠를 스트리밍받아 출력하는 사용자 단말 및 적어도 하나의 종류의 식물의 식별코드를 기준으로 GPS 위치좌표 및 적어도 하나의 종류의 멀티미디어 콘텐츠가 재생되는 적어도 하나의 팝업을 매핑하여 저장하는 구축부, 사용자 단말에서 GPS 위치좌표를 인식한 경우 GPS 위치좌표에 기 매핑되어 저장된 팝업을 사용자 단말에서 자동으로 출력되도록 하는 제어부, 사용자 단말에서 팝업 내 적어도 하나의 멀티미디어 콘텐츠를 선택하는 경우, 선택된 적어도 하나의 멀티미디어 콘텐츠가 스트리밍되도록 하는 스트리밍부를 포함하는 가이드 서비스 제공 서버를 포함한다.

전술한 본 발명의 과제 해결 수단 중 어느 하나에 의하면, GPS 기반으로 실외의 식물 및 수목에 대한 멀티미디어 콘텐츠를 자동으로 추출한 후 실시간으로 스트리밍해줄 수 있도록 하고, 실내에서는 적어도 하나의 실내측위기술을 이용함으로써 GPS에서 발생하는 오차나 오류를 제로화시킬 수 있도록 하며, GPS 좌표값을 기준으로 멀티미티어어 콘텐츠를 출력할 수 있는 팝업을 지정한 후, 멀티미티어 콘텐츠가 필요한 식물의 좌표에 팝업을 삽입하는 방식으로 식물원이나 수목원 탐방에 특화된 지도를 제공할 수 있도록 하고, GPS 기반 지도를 통하여 고객의 탐방경로 통계자료를 이용할 수 있으며, 다양한 식물정보를 식물 데이터베이스를 기반으로 광범위하게 제공할 수 있고, 식물원 및 수목원의 지속적인 마케팅에 활용할 수 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 GPS 기반 멀티미디어 콘텐츠를 이용한 식물탐방 가이드 서비스 제공 시스템을 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 도 1의 시스템에 포함된 가이드 서비스 제공 서버를 설명하기 위한 블록 구성도이다.
도 3 및 도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 GPS 기반 멀티미디어 콘텐츠를 이용한 식물탐방 가이드 서비스가 구현된 일 실시예를 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 GPS 기반 멀티미디어 콘텐츠를 이용한 식물탐방 가이드 서비스 제공 방법을 설명하기 위한 동작 흐름도이다.

아래에서는 첨부한 도면을 참조하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 본 발명의 실시예를 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.

명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 "직접적으로 연결"되어 있는 경우뿐 아니라, 그 중간에 다른 소자를 사이에 두고 "전기적으로 연결"되어 있는 경우도 포함한다. 또한 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미하며, 하나 또는 그 이상의 다른 특징이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.

명세서 전체에서 사용되는 정도의 용어 "약", "실질적으로" 등은 언급된 의미에 고유한 제조 및 물질 허용오차가 제시될 때 그 수치에서 또는 그 수치에 근접한 의미로 사용되고, 본 발명의 이해를 돕기 위해 정확하거나 절대적인 수치가 언급된 개시 내용을 비양심적인 침해자가 부당하게 이용하는 것을 방지하기 위해 사용된다. 본 발명의 명세서 전체에서 사용되는 정도의 용어 "~(하는) 단계" 또는 "~의 단계"는 "~ 를 위한 단계"를 의미하지 않는다.

본 명세서에 있어서 '부(部)'란, 하드웨어에 의해 실현되는 유닛(unit), 소프트웨어에 의해 실현되는 유닛, 양방을 이용하여 실현되는 유닛을 포함한다. 또한, 1 개의 유닛이 2 개 이상의 하드웨어를 이용하여 실현되어도 되고, 2 개 이상의 유닛이 1 개의 하드웨어에 의해 실현되어도 된다. 한편, '~부'는 소프트웨어 또는 하드웨어에 한정되는 의미는 아니며, '~부'는 어드레싱 할 수 있는 저장 매체에 있도록 구성될 수도 있고 하나 또는 그 이상의 프로세서들을 재생시키도록 구성될 수도 있다. 따라서, 일 예로서 '~부'는 소프트웨어 구성요소들, 객체 지향 소프트웨어 구성요소들, 클래스 구성요소들 및 태스크 구성요소들과 같은 구성요소들과, 프로세스들, 함수들, 속성들, 프로시저들, 서브루틴들, 프로그램 코드의 세그먼트들, 드라이버들, 펌웨어, 마이크로코드, 회로, 데이터, 데이터베이스, 데이터 구조들, 테이블들, 어레이들 및 변수들을 포함한다. 구성요소들과 '~부'들 안에서 제공되는 기능은 더 작은 수의 구성요소들 및 '~부'들로 결합되거나 추가적인 구성요소들과 '~부'들로 더 분리될 수 있다. 뿐만 아니라, 구성요소들 및 '~부'들은 디바이스 또는 보안 멀티미디어카드 내의 하나 또는 그 이상의 CPU들을 재생시키도록 구현될 수도 있다.

본 명세서에 있어서 단말, 장치 또는 디바이스가 수행하는 것으로 기술된 동작이나 기능 중 일부는 해당 단말, 장치 또는 디바이스와 연결된 서버에서 대신 수행될 수도 있다. 이와 마찬가지로, 서버가 수행하는 것으로 기술된 동작이나 기능 중 일부도 해당 서버와 연결된 단말, 장치 또는 디바이스에서 수행될 수도 있다.

본 명세서에서 있어서, 단말과 매핑(Mapping) 또는 매칭(Matching)으로 기술된 동작이나 기능 중 일부는, 단말의 식별 정보(Identifying Data)인 단말기의 고유번호나 개인의 식별정보를 매핑 또는 매칭한다는 의미로 해석될 수 있다.

이하 첨부된 도면을 참고하여 본 발명을 상세히 설명하기로 한다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 GPS 기반 멀티미디어 콘텐츠를 이용한 식물탐방 가이드 서비스 제공 시스템을 설명하기 위한 도면이다. 도 1을 참조하면, GPS 기반 멀티미디어 콘텐츠를 이용한 식물탐방 가이드 서비스 제공 시스템(1)은, 적어도 하나의 사용자 단말(100), 가이드 서비스 제공 서버(300)를 포함할 수 있다. 다만, 이러한 도 1의 GPS 기반 멀티미디어 콘텐츠를 이용한 식물탐방 가이드 서비스 제공 시스템(1)은, 본 발명의 일 실시예에 불과하므로, 도 1을 통하여 본 발명이 한정 해석되는 것은 아니다.

이때, 도 1의 각 구성요소들은 일반적으로 네트워크(Network, 200)를 통해 연결된다. 예를 들어, 도 1에 도시된 바와 같이, 적어도 하나의 사용자 단말(100)은 네트워크(200)를 통하여 가이드 서비스 제공 서버(300)와 연결될 수 있다. 그리고, 가이드 서비스 제공 서버(300)는, 네트워크(200)를 통하여 적어도 하나의 사용자 단말(100)과 연결될 수 있다.

여기서, 네트워크는, 복수의 단말 및 서버들과 같은 각각의 노드 상호 간에 정보 교환이 가능한 연결 구조를 의미하는 것으로, 이러한 네트워크의 일 예에는 근거리 통신망(LAN: Local Area Network), 광역 통신망(WAN: Wide Area Network), 인터넷(WWW: World Wide Web), 유무선 데이터 통신망, 전화망, 유무선 텔레비전 통신망 등을 포함한다. 무선 데이터 통신망의 일례에는 3G, 4G, 5G, 3GPP(3rd Generation Partnership Project), 5GPP(5th Generation Partnership Project), LTE(Long Term Evolution), WIMAX(World Interoperability for Microwave Access), 와이파이(Wi-Fi), 인터넷(Internet), LAN(Local Area Network), Wireless LAN(Wireless Local Area Network), WAN(Wide Area Network), PAN(Personal Area Network), RF(Radio Frequency), 블루투스(Bluetooth) 네트워크, NFC(Near-Field Communication) 네트워크, 위성 방송 네트워크, 아날로그 방송 네트워크, DMB(Digital Multimedia Broadcasting) 네트워크 등이 포함되나 이에 한정되지는 않는다.

하기에서, 적어도 하나의 라는 용어는 단수 및 복수를 포함하는 용어로 정의되고, 적어도 하나의 라는 용어가 존재하지 않더라도 각 구성요소가 단수 또는 복수로 존재할 수 있고, 단수 또는 복수를 의미할 수 있음은 자명하다 할 것이다. 또한, 각 구성요소가 단수 또는 복수로 구비되는 것은, 실시예에 따라 변경가능하다 할 것이다.

적어도 하나의 사용자 단말(100)은, GPS 기반 멀티미디어 콘텐츠를 이용한 식물탐방 가이드 서비스 관련 웹 페이지, 앱 페이지, 프로그램 또는 애플리케이션을 이용하여 GPS 위치좌표를 수신한 후 가이드 서비스 제공 서버(300)로 전송하고, 식물 관련 멀티미디어를 출력하는 사용자의 단말일 수 있다. 이때, 식물 관련 멀티미디어라고 기재하였지만, 수목원에서는 수목 관련 멀티미디어, 문화재 관람지에서는 문화재 관련 멀티미디어로 출력될 수도 있다. 멀티미디어의 종류는 상술한 것들로 한정되지 않으며 열거되지 않은 이유로 배제되지 않는다.

여기서, 적어도 하나의 사용자 단말(100)은, 네트워크를 통하여 원격지의 서버나 단말에 접속할 수 있는 컴퓨터로 구현될 수 있다. 여기서, 컴퓨터는 예를 들어, 네비게이션, 웹 브라우저(WEB Browser)가 탑재된 노트북, 데스크톱(Desktop), 랩톱(Laptop) 등을 포함할 수 있다. 이때, 적어도 하나의 사용자 단말(100)은, 네트워크를 통해 원격지의 서버나 단말에 접속할 수 있는 단말로 구현될 수 있다. 적어도 하나의 사용자 단말(100)은, 예를 들어, 휴대성과 이동성이 보장되는 무선 통신 장치로서, 네비게이션, PCS(Personal Communication System), GSM(Global System for Mobile communications), PDC(Personal Digital Cellular), PHS(Personal Handyphone System), PDA(Personal Digital Assistant), IMT(International Mobile Telecommunication)-2000, CDMA(Code Division Multiple Access)-2000, W-CDMA(W-Code Division Multiple Access), Wibro(Wireless Broadband Internet) 단말, 스마트폰(Smartphone), 스마트 패드(Smartpad), 타블렛 PC(Tablet PC) 등과 같은 모든 종류의 핸드헬드(Handheld) 기반의 무선 통신 장치를 포함할 수 있다.

가이드 서비스 제공 서버(300)는, GPS 기반 멀티미디어 콘텐츠를 이용한 식물탐방 가이드 서비스 웹 페이지, 앱 페이지, 프로그램 또는 애플리케이션을 제공하는 서버일 수 있다. 그리고, 가이드 서비스 제공 서버(300)는, 적어도 하나의 종류의 식물 관련 멀티미디어 콘텐츠를 GPS 위치좌표 및 식별코드에 매핑하여 저장하는 서버일 수 있다. 또한, 가이드 서비스 제공 서버(300)는, 빅데이터를 구축하여 식물 데이터베이스를 실시간으로 업데이트하는 서버일 수 있다. 그리고, 가이드 서비스 제공 서버(300)는, 실내에서는 적어도 하나의 종류의 실내측위기술을 이용하여 정확도를 높이는 서버일 수 있다.

여기서, 가이드 서비스 제공 서버(300)는, 네트워크를 통하여 원격지의 서버나 단말에 접속할 수 있는 컴퓨터로 구현될 수 있다. 여기서, 컴퓨터는 예를 들어, 네비게이션, 웹 브라우저(WEB Browser)가 탑재된 노트북, 데스크톱(Desktop), 랩톱(Laptop) 등을 포함할 수 있다.

도 2는 도 1의 시스템에 포함된 가이드 서비스 제공 서버를 설명하기 위한 블록 구성도이고, 도 3 및 도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 GPS 기반 멀티미디어 콘텐츠를 이용한 식물탐방 가이드 서비스가 구현된 일 실시예를 설명하기 위한 도면이다.

도 2를 참조하면, 가이드 서비스 제공 서버(300)는, 구축부(310), 제어부(320), 스트리밍부(330), 통계부(340), 식물데이터베이스부(350), 경로안내부(360), 실내안내부(370)를 포함할 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따른 가이드 서비스 제공 서버(300)나 연동되어 동작하는 다른 서버(미도시)가 적어도 하나의 사용자 단말(100)로 GPS 기반 멀티미디어 콘텐츠를 이용한 식물탐방 가이드 서비스 애플리케이션, 프로그램, 앱 페이지, 웹 페이지 등을 전송하는 경우, 적어도 하나의 사용자 단말(100)은, GPS 기반 멀티미디어 콘텐츠를 이용한 식물탐방 가이드 서비스 애플리케이션, 프로그램, 앱 페이지, 웹 페이지 등을 설치하거나 열 수 있다. 또한, 웹 브라우저에서 실행되는 스크립트를 이용하여 서비스 프로그램이 적어도 하나의 사용자 단말(100)에서 구동될 수도 있다. 여기서, 웹 브라우저는 웹(WWW: World Wide Web) 서비스를 이용할 수 있게 하는 프로그램으로 HTML(Hyper Text Mark-up Language)로 서술된 하이퍼 텍스트를 받아서 보여주는 프로그램을 의미하며, 예를 들어 넷스케이프(Netscape), 익스플로러(Explorer), 크롬(Chrome) 등을 포함한다. 또한, 애플리케이션은 단말 상의 응용 프로그램(Application)을 의미하며, 예를 들어, 모바일 단말(스마트폰)에서 실행되는 앱(App)을 포함한다.

본 발명의 일 실시예에 따른 서비스는, 크고 방대한 식물원에서 일반인이 인지하지 못하는 특정 식물 및 특정 경로에 따라 GPS 기반 멀티미디어 콘텐츠를 팝업시킴으로써, 다양하게 밀식되어 있는 모든 식물을 알려주는 것이 아니라, 식물원에서 대중에게 알려주고자 했던 특정 식물을 추출하여 GPS를 매핑하여 저장하고, 이 GPS 좌표에 멀티미디어 콘텐츠를 출력시키도록 함으로써, 관람객이 가이드가 인솔하는 것과 같은 테마를 만들어주는 것을 그 목적으로 한다.

도 2를 참조하면, 구축부(310)는, 적어도 하나의 종류의 식물의 식별코드를 기준으로 GPS 위치좌표 및 적어도 하나의 종류의 멀티미디어 콘텐츠가 재생되는 적어도 하나의 팝업을 매핑하여 저장할 수 있다. 이때, 적어도 하나의 종류의 식물은 적어도 하나의 종류의 문화재로 대체가능할 수 있다. 멀티미디어 콘텐츠는 VR(Virtual Reality), 오디오, 이미지 및 텍스트 중 어느 하나 또는 적어도 하나의 조합을 포함할 수 있다.

제어부(320)는, 사용자 단말(100)에서 GPS 위치좌표를 인식한 경우 GPS 위치좌표에 기 매핑되어 저장된 팝업을 사용자 단말(100)에서 자동으로 출력되도록 할 수 있다. 사용자 단말(100)은, GPS 위치좌표 기반으로 GPS 위치좌표에 기 매핑되어 저장된 팝업을 자동으로 디스플레이하며, 팝업 내 적어도 하나의 종류의 멀티미디어 콘텐츠를 스트리밍받아 출력할 수 있다. 이때, 사람이 몰리는 주말이나 붐비는 시간대에 다수의 단말에 스트리밍을 시켜주어야 하므로 트래픽 스무딩을 더 진행할 수 있다. 트래픽 스무딩이 진행되기 위한 기본 조건은 인코딩 곡선을 서버 단(End)에서 알고 있다는 점인데, 단일 링크에서는 자기 자신의 인코딩 곡선을 아는 것이 곧 디코딩 곡선까지 아는 것이기 때문에 트래픽 스무딩에서 무리가 없었다. 하지만 멀티링크에서 최적화된 트래픽 스무딩을 진행하기 위해서는 처음 링크에서 데이터를 전송할 때 트랜스코더의 인코딩 곡선을 함께 고려해야하기 때문에 트랜스코딩이 진행되지 않은 상황에서는 곡선 전체를 알 수 없다. 따라서, 멀티 링크에서 트래픽 스무딩을 진행할 때, 안정적인 범위 내에서 기준 딜레이 값들을 조정할 필요가 있는데, 전송을 시작하는데서 디코더에 도착할 때가지의 최대 딜레이(δn)는 업링크와 다운링크에서의 최대 딜레이(δnup, δndown)로 각각 나뉜다.

여기서, 업링크와 다운링크에서의 최대 딜레이(δnup, δndown)를 이하 수학식 2와 같이 결정하게 되면, 데이터의 발생된 양이 업링크에 많다면 업링크에 전송된 전송시간을 늘려주고, 발생된 양이 다운링크에 많다면 다운링크에 전송시간을 늘려주어서 데이터양의 수준이 적절하게 나뉘게 된다.

한편, 멀티 링크의 각각에 대해서는 단일 링크에서의 트래픽 스무딩 방법이 적용되는데, 단일 링크에서의 트래픽 스무딩 과정은 첫째, GOP(Group of Pictures) 내에 있는 프레임들의 크기 만큼 비중을 두어서 데이터가 많이 발생한 프레임에는 전송시간을 많이 주고 데이터가 적게 발생한 프레임에는 전송시간을 적게 주는 과정이다. 이렇게 하면 전체적인 데이터 발생량이 일정해져서 전체 네트워크의 전송 부하를 균일하게 해서 안정성을 높여줄 수 있다. 두 번째는 할당된 프레임별 전송시간마다 실제로 전송할 수 있는 속도를 정하는 과정인데, 이 과정에서 프레임 내 슬라이스 단위로 디코더의 디코딩 언더플로우를 방지하도록 전송률을 설정해야 한다는 제약조건이 필요하다. 이와 같은 과정을 통해 단일 링크에서의 트래픽 스무딩을 이룰 수 있다.

이때, 전송된 영상을 쌓아두지 않고 통신 주기에 맞추어 바로 전송하기 때문에, 화면을 동영상 데이터와 같이 임의의 버퍼링을 이용하여 전송하는 다른 프로그램보다 전송 시간을 단축시킬 수 있다. 다른 프로그램에 비해 끊김 현상이 발생하지만 빠른 전송을 통해 실시간 전송을 구현한다는 목적에 있어서 보다 나은 성과를 볼 수 있다. 또한, 단방향이 아닌 양방향 데이터 전송 방식을 지원하므로 상호적인 커뮤니케이션을 수행할 수 있고, 송출자와 수신자가 프로그램을 실행시켰을 때 수신부, 통신부는 서로 연결되며 영상 공유하는 기능이 동작하기 시작한다. 또한, 양방향 추적 기능이 활성화되며 수신자의 터치입력은 송출자와 수신자 양방향으로 호환, 수정될 수 있다.

스트리밍부(330)는, 사용자 단말(100)에서 팝업 내 적어도 하나의 멀티미디어 콘텐츠를 선택하는 경우, 선택된 적어도 하나의 멀티미디어 콘텐츠가 스트리밍되도록 할 수 있다. 이때, 애플리케이션을 설치하지 않더라도 웹 페이지 내에서 멀티미디어 콘텐츠가 재생되도록 HMTL5를 이용할 수도 있다. 여기서, HTML5는, 웹문서 표준인 HTML(Hyoer Text Markup Language)의 최신 규격으로 문서 작성 중심에서 그림, 동영상, 음악 등을 실행하는 기능이 포함되었다. HTML5는 플러그인 기반의 액티브 엑스(Active-X), Flash 와 같이 프로그램을 별도로 설치할 필요가 없어지게 되었으며, 이로 인해 발생한 문제는 대부분 해결할 수 있게 되었다. 이때, 종래의 HTML 표준과 HTML5의 가장 큰 차이점은 시맨틱 마크업을 지원하는 점과 추가적인 API를 제공하는 점이다. 시맨틱 마크업은 웹 문서를 의미적으로 구조화 할 수 있는 새로운 요소이다. 예를 들어, 문서의 내용을 머리말, 본문, 꼬리말로 구분할 수 있도록 <head>, <section>, <footer> 라는 요소로 문서를 작성하게 되면, 문서의 내용을 구조적으로 명확히 이해할 수 있게 된다. 또한 HTML5에서는 다양한 API를 제공한다. HTML5에서 제공하는 API는 2차원 그래픽을 지원하거나, 디바이스의 지리적 위치를 확인할 수 있는 기능을 지원하는 등 웹 애플리케이션에 다양한 기능을 추가할 수 있도록 해준다

또한, HTML5는, 웹 페이지를 만들 때 사용이 되는 마크업 언어로 하이퍼링크와 텍스트로 표시하던 HTML을 멀티미디어 등 다양한 애플리케이션까지 표현하고 제공할 수 있다. HTML5는 웹 문서 구조 설계를 위한 마크업 언어인 HTML, 디자인 표현을 위한 CSS, 인터랙티브한 동작을 표현하기 위한 자바스크립트(JavaScript) 등을 포함하여 구현될 수 있고, 기존의 HTML의 태그에 새로운 태그들이 더 추가될 수 있으며, 콘텐츠들을 담기 위한 구조로 개선되어 플랫폼의 역할까지도 수행할 수 있다. 또, HTML5는 모바일 웹을 위한 표준은 아니지만, 앞서 설명한 여러 기능 중에서 모바일 웹의 구현에 필요한 기능들을 다수 제공해 주고 있다. 2차원 그래픽, 오디오, 다양한 웹 폼 등은 모바일 웹의 UI(User Interface)를 풍부하고 다양하게 해줄 수 있다. 즉, 모바일 웹 환경에서도 멀티미디어 정보를 제공하거나 사용자의 동적인 상호작용을 지원할 수 있게 된다. 모바일 웹 환경에서는 모바일 환경의 특성상 대용량의 데이터를 전송하는데 한계를 가지고, 인터넷이 연결되지 않는 환경이 자주 발생하지만, 이러한 제약조건을 극복할 수 있는 것이 웹 클라이언트의 캐시를 이용하여 오프라인 웹 애플리케이션을 구현하거나 로컬에 DB를 저장하여 SQL문으로 질의할 수 있다.

또는, SaaS(Software as a Servcie)를 이용할 수도 있는데, SaaS는 인터넷 어디에서든 쉽게 이용할 수 있고, 웹브라우저만 있으면 어디서든 접근할 수 있다. 이때, 기관, 사용자 및 강사의 요구사항에 따라 BaaS(Backend as a Service)를 더 추가할 수도 있다. 물론, 인프라나 플랫폼 자체가 구비되지 않은 사용자, 기관 및 강사의 경우 IaaS(Infrastructure as a Service)로 서버 운영에 필요한 서버자원, IP, Network, Storage, 전력 등 여러 인프라 자원을 탄력적이고 빠르게 제공할 수 있다. IaaS는 자원을 쉽게 추가하거나 제거할 수 있으며 운영체제를 제공하므로 친숙한 환경이 주어질 수 있다. 또, PaaS(Platform as a Service)로 서비스를 제공할 수 있는데, 안정적인 환경과 그 환경을 이용하는 응용 프로그램을 개발할 수 있는 API까지 제공하는 서비스이다. PaaS는 간편하게 원시코드를 빌드 및 배포할 수 있으며 사용량에 따라 스케일 아웃(Scale Out)을 하기 용이하다. BaaS는 모바일 애플리케이션에 특화된 서비스로 모바일 애플리케이션에서 처리하기 힘든 회원관리 및 푸시, 파일 처리 등 서버 측 애플리케이션을 제공할 수 있다. PaaS의 플랫폼을 이용할 수 있고 제공되는 백앤드 모듈을 REST API나 라이브러리 CALL을 통해 바로 사용할 수 있도록 구성될 수도 있다.

통계부(340)는, 사용자 단말(100)의 GPS 이동경로를 기반으로 탐방경로를 누적하여 통계 데이터를 생성할 수 있다.

식물 데이터베이스부(350)는, 식물 정보 데이터를 수집하고, 식물 정보 데이터인 로우(Raw) 데이터 내에 포함된 비정형(Unstructed) 데이터, 정형(Structured) 데이터 및 반정형 데이터(Semi-structured)를 정제하고, 메타 데이터로 분류를 포함한 전처리를 실시하며, 전처리된 데이터를 데이터 마이닝(Data Mining)을 포함하는 분석을 실시하여 빅데이터를 구축할 수 있다. 식물 데이터베이스부(350)는 GPS로 각 식물의 위치를 식별했다고 하더라도 밀집하여 식재된 식물들을 하나하나 구분하기가 어려운 점에 착안하여 이미지 기반 다중객체 구별 방법을 더 이용할 수 있다.

다중객체 구별 방법은 대표적으로 분할(Segmentation) 모델, 객체 탐지(Object Detection) 모델이 있다. 이 모델들은 바로 적용하기에는 공통적인 한계가 존재하는데, 첫째로 학습을 위한 대규모 데이터 세트가 필요하다는 것이고, 둘째는 새로운 식물이 추가될 때마다 새로운 식물의 데이터 세트를 다시 모으고 다시 학습해야 하는 비효율이 발생한다는 것이다. 이에 따라, 본 발명의 일 실시예는, 객체 탐지를 위해 클래스를 구분하지 않는 객체 탐지 모델과, 객체 분류를 위한 클래스 검색 모델로 구성될 수 있다.

먼저 클래스를 구분하지 않는 객체 탐지 모델에서는 객체들이 들어 있는 카메라 화면을 입력으로 받아 화면 내의 모든 객체를 하나의 클래스로 각각 탐지한다. 클래스 검색 모델에서는 각각 탐지된 객체 이미지를 받아 소수의 레퍼런스 이미지와 비교하여 클래스를 분류한다. 이 과정은 기존에 Retrieval Process라고 잘 알려진 바 있다. 이를 이용하는 경우, 첫째 클래스를 구분하지 않기 때문에 학습하지 않은 객체도 탐지할 수 있다. 이 모델을 사용해서 반자동 데이터 세트 생성이 가능하고 초기 학습 데이터 세트를 구축하는데 시간을 절약할 수 있다. 둘째, 클래스 검색 모델을 사용했기 때문에, 학습하지 않은 객체도 분류를 할 수 있다. 그래서 새로운 객체를 추가하더라도 데이터를 추가하거나 학습을 다시 하지 않아도 되고 단순 레퍼런스 이미지를 몇 장 추가하는 것으로 충분하다.

상술한 구성을 설명하기 위하여 이에 배경이 되는 기본 개념을 이하에서 간단히 설명한다.

<기본 개념>

객체를 인식하고 분류하기 위한 연구는 분할 및 객체 탐지의 두 가지 범주로 나눌 수 있다. 분할은 이미지에서 픽셀(Pixel)을 분류하는 과정이며 객체 탐지는 경계 상자(Bounding Box)를 이용하여 객체 영역을 인식하고 상자 내의 객체를 분류하는 과정이다. 두 접근법 모두 데이터가 충분할 경우 학습된 객체 클래스에 대한 인식 및 분류의 성공적인 결과를 보여주었다. 그러나 두 가지 모두 학습용 데이터와 다른 클래스의 객체들에 대해 잘 수행하지 못했다. 이런 객체들의 경우 추가 데이터 수집 및 재학습이 필요하다. 최근에 이러한 문제점을 해결하기 위해 이미지 검색을 이용하여 알지못하는 객체들을 다시 학습하지 않고 선택과 배치하는 방법이 연구 및 개발되었는데, 이러한 방법은 객체의 레퍼런스 이미지들(Reference Images)과 비교했을 때 기존 객체와 새로운 객체를 인식하며, 결과적으로 방해되는 장애물들이 있을 때 새로운 객체를 집어서 일치시킬 수 있다. 그러나 이 방법은 객체를 하나씩 골라 촬영하여 분류해야 한다는 한계가 있어 식물원을 촬영하는 경우에는 효율적이지 않다.

이미지 검색의 목표는 레퍼런스 이미지들 중에서 주어진 쿼리 이미지(Query Image)와 가장 유사한 이미지를 찾는 것이다. 왜냐하면 쿼리와 레퍼런스 이미지가 항상 학습된 클래스에 포함되지 않기 때문에 두 이미지의 유사성을 파악하는 것이 중하기 때문이다. 이를 위해 가장 유용한 접근법 중 하나는 거리 학습(Metric Learning)이다. 거리 학습을 통해 이미지에 대한 적절한 임베딩 벡터(Embedding Vector)를 찾을 수 있다면, 유사한 이미지에 대한 해당 임베딩 벡터가 가깝게 위치된다. 이것은 이미지 검색 작업을 수행하는 데 사용될 수 있으며 클래스의 레퍼런스 이미지가 주어지는 경우에만 모든 이미지를 분류할 수 있다.

거리 학습에 사용되는 잘 알려진 손실 함수들(Loss Functions) 중 하나는 삼중 손실(Triplet Loss)이다. 삼중 손실은 같은 클래스의 거리를 최소화하고 다른 클래스 간 거리를 최대화한다. 데이터 세트의 삼중 튜플(Triplet Tuple)은 앵커(Anchor), 같은 클래스 샘플 중 하나인 양(Positive)의 샘플, 다른 클래스 샘플 중 하나인 음(Negative)의 샘플로 구성된다. 따라서 샘플 수의 세제곱에 비례하여 전체 데이터 수가 증가한다. 즉, 유용한 삼중 튜플만 샘플링 하는 것이 중요하다. 이러한 샘플링 문제 해결을 위해 반경도(Semi- Hard) 샘플링과 거리 가중(Distanced Weighted) 샘플링이 도입되었다. 최근에는 원래의 데이터 세트에 근접한 소수의 프록시(Proxy)로 문제를 해결했다. 이 방법은 프록시를 최적화하기 위해 NCA(Neighborhood Component Analysis) 손실 함수를 사용한다. 더 나아가 NCA 손실 대신 정규화 된 소프트맥스(Softmax) 손실을 사용하여 결과를 더욱 개선하고 있다.

<다중객체 구별>

다중객체 구별을 위해서, 한 화면에 다양한 종류의 식물이 포함된 이미지가 클래스를 구분하지 않는 객체 탐지 모델의 입력으로 들어가서, 식물원 내에 있는 모든 식물의 경계 상자 정보가 출력되어 나온다. 이 경계 상자 정보를 바탕으로 식물원 내부에 있는 식물들을 오려낸 이미지들은 클래스 검색 모델에 입력된다. 클래스 검색 모델은 각각의 식물 이미지를 임베딩하고, 동일한 임베딩 모델을 사용하여 벡터화 된 레퍼런스들과의 거리 비교를 하여 레퍼런스 중에서 가장 거리가 가까운 레퍼런스의 클래스로 분류한다. 이때, 학습 중에 학습한 클래스와 레퍼런스의 클래스가 일치하지 않더라도 식물원 안에서 검출된 식물을 가장 거리가 가까운 레퍼런스 클래스로 분류할 수 있다.

<클래스를 구분하지 않는 객체 탐지 모델>

클래스를 구분하지 않는 객체 탐지 모델은 잘 알려진 객체 탐지 네트워크 중 하나인 YOLO v3의 tiny 버전을 기반으로 할 수 있다. 이는 다른 객체 탐지 모델보다 상대적으로 빠르고 정확하며 가볍다는 장점이 있다. 이미지를 모델에 입력하면 다음과 같이 크기 26 × 26의 격자(cell)에 대해 3개의 앵커를 둔 V 벡터를 얻는다.

여기서, xk, yk, wk, hk, ck, vk는 k 번째 앵커에 대해서 각각 x 값, y 값, 너비, 높이, 신뢰도 수준(Confidence Level) 및 클래스 벡터다. 이 모델의 목적은 클래스와 관계없이 식물의 경계 상자를 추정하는 것이기 때문에 모든 식물은 하나의 클래스로 라벨이 지정된다. 즉, 모든 v 벡터의 길이는 1이다. 이로써 YOLO v3 tiny 네트워크의 손실 함수에서 분류 손실(Classification Loss)이 제거되고, 따라서 모델은 경계 상자 및 신뢰도에 대한 손실에 의해 학습된다. 결과적으로, 클래스를 구분하지 않는 객체 탐지 모델은 모든 상품에 대한 경계 상자의 정확한 추정에 초점을 맞추어 학습된다.

<클래스 검색 모델>

클래스 검색 모델은 DenseNet-121 모델에 기반하고 ImageNet 데이터 세트를 사용하여 미리 학습된 가중치로 초기화된다. 클래스를 구분하지 않는 객체 탐지 모델에서 얻은 각 상품 이미지가 차례로 클래스 검색 모델의 입력으로 들어가면 손실 함수 평가에 사용되는 1024 크기의 벡터가 출력된다. 이 모델의 학습 과정은 최근 이미지 검색 분야에서 최첨단으로 평가되고 있는 Softmax-NCA 방법을 기반으로 할 수 있다. 이 방법의 핵심은 Softmax-NCA 손실인데, 이 손실 함수는 기존 NCA 손실과 Softmax 개념을 결합한 형태이다. 프록시 개념은 Softmax-NCA 손실로 모델을 학습시킬 때 효율적으로 학습시키기 위해 사용된다. 프록시 개념 아래에서 두 벡터 사이의 거리를 표현하기 위해 유클리드 거리를 사용할 수 있고, 최종 손실 함수 L은 이하 수학식 4와 같다.

여기서 x는 목표 이미지 벡터 py와 pz는 각각 x에 대한 양의 프록시 벡터와 음의 프록시 벡터, σ는 온도 스케일링(Temperature Scaling)에 대한 매개변수다. 클래스 검색 모델의 학습이 끝나면, 클래스 검색 모델을 이용한 분류 작업은 주어진 레퍼런스 클래스의 목록을 이용하여 행해진다. 목록상의 각각의 레퍼런스 클래스에 대해서, 적은 개수의 레퍼런스 이미지들이 선택되어 해당 클래스를 대표하는 레퍼런스 이미지가 된다. 그런 다음, 선택된 모든 레퍼런스 이미지는 클래스 검색 모델을 통해 벡터로 변환된다. 그 후에 쿼리 이미지가 입력될 때 마다, 쿼리 이미지의 벡터와 레퍼런스 이미지들의 벡터 사이의 유클리디안 거리(Euclidean Distance)가 계산된다. 마지막으로, 가장 가까운 레퍼런스 이미지가 찾아지고 이 레퍼런스 이미지가 해당하는 클래스가 쿼리 이미지의 클래스로 할당된다.

<반자동 데이터 세트 생성>

이 프로세스는 두 모델에 대한 학습 데이터 세트를 생성하기 위한 시간을 절약하기 위해 설계될 수 있다. 우선, 학습 데이터가 없는 초기 상태인 조건에서는 몇 가지 식물에 대한 경계 상자에 주석을 달아야 하며 각 식물에 클래스는 사람이 라벨을 붙여야 한다. 그 후, 클래스를 구분하지 않는 객체 탐지 모델과 클래스 검색 모델을 소량의 데이터로 학습시킨다. 이 모델을 통해 새로운 데이터를 반자동으로 만들 수 있다. 새로운 데이터가 들어오면 학습된 모델들을 사용하여 객체의 경계 상자 주석과 클래스 라벨의 초안을 생성할 수 있다. 객체 탐지모델이 클래스 구분 없이 객체를 탐지해주고, 클래스 검색 모델에서 그 객체의 벡터와 레퍼런스에 있는 이미지 백터 사이의 거리를 비교해서 클래스를 분류해준다. 부정확한 데이터를 최소화하기 위해, 클래스를 구분하지 않는 객체 탐지를 위한 데이터 생성에는 신뢰도 수준이 일정 수준 이상인 경계 상자만 사용된다. 비슷하게 클래스 검색 모델의 경우 입력 이미지 벡터와 예상된 결과 이미지 벡터 사이의 거리가 신뢰도 수준으로 사용된다. 결과적으로, 이 과정은 딥러닝 모델을 단기간에 학습할 수 있도록 사람과 데이터 세트가 수행해야 하는 작업을 효과적으로 감소시킨다

경로안내부(360)는, 적어도 하나의 팝업이 출력되는 탐방경로를 설정하고 사용자 단말(100)로 네비게이션을 제공할 수 있다.

실내안내부(370)는, 사용자 단말(100)의 위치가 실내에 대응하는 GPS 위치좌표와 일치하는 경우, 적어도 하나의 종류의 실내측위 알고리즘을 이용하여 사용자 단말(100)의 위치를 측정할 수 있다. 이때, 비콘을 이용한 핑거프린팅 알고리즘을 이용할 수 있다. 이때, 사용자 단말(100)은 패킷을 수신하여 가이드 서비스 제공 서버(300)로 출력할 때, 사용자 단말(100)의 인증 데이터 및 적어도 하나의 비콘의 UUID(Universally Unique IDentifier)를 전송할 수 있다.

여기서, UUID는, 비콘 브로드캐스팅시 비콘 센서라는 것을 식별하기 위한 영역, 적어도 하나의 비콘에 포함된 비콘 센서의 종류(Type)을 파악하기 위한 영역 및 적어도 하나의 비콘 중 어느 비콘에서 신호를 보내는지 파악하기 위한 기기 일련 번호가 기재되는 영역을 포함할 수 있다. 예를 들어, UUID가 16Byte로 이루어졌다면, 센서 ID는 앞 8 Byte, 센서 종류는 2 Byte, 나머지 6 Byte는 일련번호일 수 있다. 이때, UUID의 전송 표준을 이용하여 총 47 Byte를 이용할 수 있다. 이때, iBeacon에서 정의한 데이터 규격은 총 31 Byte이다. 31 Bytes의 데이터 중에 UUID, Major, Minor 값을 임의로 센서 값으로 변경하여 데이터를 브로드캐스팅되도록 할 수도 있다. 물론, 상술한 패킷 구조에 한정되는 것은 아니고 실시예에 따라 추가 또는 삭제해야 할 데이터가 존재한다면 이에 대응되도록 재설정될 수 있다.

실내안내부(370)는, 식물원 내 위치한 적어도 하나의 비콘의 신호 세기를 각 위치별로 측정하여 저장하고, 사용자 단말(100)에서 감지한 적어도 하나의 비콘의 신호 세기를 수신하여 핑거프린팅(Fingerprinting) 알고리즘에 입력한 후 사용자 단말(100)의 식물원 내 실시간 위치를 측정할 수 있다. 핑거프린팅 알고리즘은 무선랜 신호와 신호가 수집된 위치정보를 담고 있는 정밀한 라디오맵(Radiomap) 구축이 선행되어야 한다. 이는 사전수집 단계와 측위 단계로 분류할 수 있다. 사전 수집 단계에서는 실내 공간 내 임의의 수집 위치 좌표와 해당 수집 위치에서의 노드의 수신 신호세기 리스트를 결합하여 저장 한 뒤, 선택한 격자 또는 링크 상의 위치에 대한 라디오맵을 구축하는 단계이다. 측위 단계에서는 측위 시점에 측정된 노드 수신신호세기 리스트와 사전 수집단계에서 구축된 라디오맵을 비교하여 높은 라디오맵 상의 위치들의 가중치 합으로 단말 위치를 결정한다.

라디오맵을 구축한 후 통신기기를 지니고 있는 사용자가 현재 위치를 알고 싶을 때 자신의 위치에서 신호 세기를 측정하여 위치를 파악한다. 또한 구축된 라디오맵 내에 실내 환경의 신호 전파 특성이 모두 반영되어 높은 위치 정확도를 제공한다. 다만 정확도를 향상시키기 위하여 동일한 위치에서 여러 번 측정 과정을 수행해야 하는 단점이 있다. 이러한 오차 발생을 낮추기 위해 다양한 알고리즘을 사용하여 측위 정확도를 높일 수 있다. 이때 사용될 수 있는 것이 KNN 및 특징 벡터(Feature Vector) 알고리즘이다.

KNN 알고리즘은 주로 분류(Classification)와 회귀(Regression)에 사용되는 비모수 방식이다. 비모수 방식이란 모집단 분포(데이터들의 집합)에 대한 가정 없이 접근하는 통계적 방법이다. KNN 알고리즘의 정의는 분류기준이 없는 다수의 데이터의 분류기준을 선정하여 분류하는 알고리즘이며 대상간의 유사점을 찾아 그룹화하며 유사점은 사용자가 정의하기에 따라 달라진다. 분류할 데이터들을 받아들이면 데이터를 학습 데이터가 표시된 공간에서 거리상 가장 가까운 N 개의 데이터를 찾아낸 후 다수결 투표를 한 뒤 어디에 속할지 결정한다. 여기서 N 값은 사용자가 임의로 정한다. N 값이 너무 낮으면 민감하지만 Noise가 높을 수 있으며 N 값이 너무 크면 Noise에는 강하지만 민감도가 떨어진다는 단점이 있어 적절한 수준의 K 값을 이용하는 것이 중요하다.

이때, j는 1부터 n까지의 정수이다. 상술한 수학식 5는 셀과 AP간의 거리를 구하는 식으로 i는 AP의 번호를 나타내며 j는 라디오맵의 셀 번호를 의미한다. Si는 현재 측정하고 있는 라디오맵 값을 의미하며 Sij는 구축된 라디오맵의 RSSI 값을 의미한다. 수학식 5에서 계산한 dj의 값이 최소가 될 때 본인의 위치라고 판단한다. 그 때의 위치 좌표를 수학식 6의 (xi, yi)로 나타낸다.

수학식 6은 추정 좌표 값의 정확도 향상을 위한 일반식이며 수학식 5를 사용하여 도출한 자신의 위치 좌표 값을 구하고 그 과정을 K 번 반복하여 K개의 좌표 값을 구하여 각각 더한 후 K로 나눈다. 평균값을 사용함으로써 오차를 줄여 위치인식의 정확도를 높인다. KNN 알고리즘은 간단하고 효율적이며 데이터가 어떤 분포를 따르는지에 대한 가정이 필요하지 않아 빠르다는 장점이 있다. 특징 벡터 알고리즘은 두 벡터 간의 Cosine 각도를 이용하여 구할 수 있는 두 벡터의 유사도를 의미한다. 두 벡터의 방향이 완전히 동일한 경우에는 1의 값을 가지며, 90˚의 각으로 수직을 이루면 0, 180˚로 서로 반대 방향을 가지면 -1의 값을 갖게 된다. 즉 특징 벡터는 -1 이상 1 이하의 값을 가지며 값이 1에 가까울수록 높다고 판단하며 일반적으로 벡터 요소는 양수로 만들어진다. 특징 벡터 알고리즘을 이용한 핑거프린팅 기법은 벡터코사인 식을 이용하여 값을 구하여 라디오맵을 구축한 후 유사도 함수를 이용하여 라디오맵 값과 측정값을 비교하여 유사도를 측정한다.

수학식 7은 벡터 코사인 식을 이용한 좌표추정 일반식이며, (x, y)값은 Radiomap의 셀 좌표를 의미하며, 수학식 8을 통해 값을 구하여 라디오맵을 구축한다.

수학식 8는 유사도 도출을 위한 일반식이며, Vrt는 현재 측정하고 있는 RSSI의 값을 의미하며 Vi,j는 구축된 라디오맵의 (i,j) 번째 좌표의 값을 의미한다. t수학식 8을 통해 구한 값은 0 ∼1 범위에 존재하며 값이 클수록 벡터간의 각도차가 작아지며 유사도가 높다는 것을 의미한다. 즉 코사인 값이 최댓값 일때의 좌표를 자신의 위치로 결정한다. 핑거프린팅 기반의 특징 벡터 알고리즘은 2차원을 활용함으로써 보다 정확도가 높지만 처리과정이 복잡하고 높아 연산시간이 길어지게 된다.

따라서, 상술한 기본 개념을 바탕으로 비콘을 이용하여 핑거프린팅 기법으로 사용자의 실시간 위치를 추정할 때, 비콘의 오차 값이 큰 RSSI 값의 정확도를 높이기 위해 칼만 필터와 가비지 필터를 사용하는 하이브리드 필터를 이용하기로 한다. 또, 핑거프린팅 알고리즘의 정확도를 높이기 위하여 KNN과 특징 벡터 알고리즘을 이용하기로 한다. 상술한 기본 개념들은 이하에서 중복하여 설명하지 않는다.

이때, 실내안내부(370)는, 식물원 내 공간을 단위 셀(Cell)로 분할하고, 각 단위 셀에서 적어도 하나의 비콘의 MAC 주소 및 RSSI 값을 수집함으로써 각 위치별 신호 세기를 저장할 수 있다. 만약, WIFI와 같은 AP가 존재하는 경우 AP의 MAC 주소와 RSSI 값을 측정할 수도 있다. 우선, 라디오맵은 실내 측위를 할 실내 공간에 실내 지도 정보와 핑거프린팅 방식으로 구축한 라디오맵 정보로 구성될 수 있다. 비콘 정보를 모아두는 구성에는 실내 공간에 설치한 각각의 비콘 정보와 비콘이 보내는 데이터들을 스캔할 수 있는 비콘 스캐너(미도시)가 더 구성될 ㅅ수 있다.

위치 프로세싱을 하기 위한 구성은, KNN과 특징 벡터 알고리즘으로 구성될 수 있고, 각각의 비콘에서 스캔할 데이터를 이용하여 두 알고리즘으로 각각의 위치 값을 계산한다. RSSI 모델링을 위한 구성은 실내 공간에 설치된 각각의 비콘들로부터 측정한 RSSI 값을 칼만 필터와 가비지 필터를 이용하여 보정한다. 각각의 비콘은 UUID, Mac Address, Tx Power, RSSI 값을 포함한 데이터들을 일정한 주기로 송신한다. 식물원 내 측위를 할 공간에 비콘을 설치하고 스마트 폰을 이용해 실내 측위를 할 수 있다.

한편, 하이브리드 필터는 비콘로부터 측정된 N개의 Raw RSSI 값들을 스마트 폰으로 스캐닝한 후 가이드 서비스 제공 서버(300)로 보낸 다음 데이터베이스에 저장한다. 그 후 하이브리드 필터를 사용해 측정한 RSSI 값들을 필터링한다. 가비지 필터는 사용 중인 비콘과의 거리에 따라 수신할 수 있는 실제 RSSI의 오차 범위를 제외한 나머지 RSSI 값을 제외하며 사용 중인 비콘외의 다른 비콘에서 송신하는 RSSI 값을 제외하는 역할을 한다. G-RSSI는 측정된 N개의 RSSI 값들을 가져와 가비지 필터를 사용한 후의 RSSI 값의 개수이다. N개의 RSSI 값들에서 가비지 필터를 사용해 제외하고자 하는 RSSI 값의 범위를 정하고 범위에 해당하는 개수의 RSSI 값들을 제외한다. 마지막으로 가비지 필터를 이용해 제외되고 남은 RSSI 값의 개수들을 칼만 필터를 이용해 RSSI 값들을 보정한 후 스마트 폰으로 송신할 수 있다. 물론, 상술한 특징 벡터, KNN, 가비지 필터 이외에도 다양한 방법으로 측위의 정확도를 높이는 방법을 사용가능하며 실시예에 따라 달라질 수 있음은 자명하다 할 것이다.

이하, 상술한 도 2의 가이드 서비스 제공 서버의 구성에 따른 동작 과정을 도 3 및 도 4를 예로 들어 상세히 설명하기로 한다. 다만, 실시예는 본 발명의 다양한 실시예 중 어느 하나일 뿐, 이에 한정되지 않음은 자명하다 할 것이다.

도 3a를 참조하면, 일반적인 식물원이나 수목원을 방문하는 경우 매표소에서 입장권을 구매한 후 자율적인 탐방을 하거나 가이드 탐방을 하게 되는데, 식물원이나 수목원의 디지털 콘텐츠가 미비하기 때문에 본 발명의 일 실시예는 일반적인 인쇄형 지도를 대체할 모바일 애플리케이션 기반 지도를 제공하고, GPS 기반으로 현 위치를 파악하며, 식물정보 및 각종시설정보를 제공하고, 애플리케이션에 삽입된 특정 좌표의 콘텐츠 팝업을 터치 및 재생할 수 있도록 구성할 수 있다. 도 3b와 같은 구성일 수 있지만 GPS 위치좌표 획득을 위한 위치 서버는 본 발명의 일 실시예에 따른 서버와 통합될 수도 있고 스마트폰 자체에서 GPS 좌표를 백그라운드 모드로 획득하기 때문에 삭제될 수도 있다. 도 3c를 참조하면 애플리케이션 내에 지도를 출력할 때, 자신의 위치(적색)를 확인할 수 있도록 함과 동시에 GPS 좌표값으로 팝업을 지정하고, 멀티미디어 콘텐츠가 필요한 식물의 좌표에 팝업을 삽입할 수 있으며, 식물원이나 수목원 탐방에 특화된 지도를 제공할 수 있다.

도 4a와 같이 현재 위치를 기반으로, 자신과 가장 가까이 있는 팝업을 도 4b와 같이 터치하게 되면, 도 4c와 같은 팝업이 오버레이되면서 VR, 오디오, 이미지나 텍스트 등 사용자가 원하는 종류의 멀티미디어 콘텐츠를 재생할 수 있게 된다. 도 4d와 같은 형태로 구현될 수 있으나 디자인은 실시예에 따라 변경될 수 있음은 자명하다 할 것이다. 본 발명의 일 실시예에 따라 식물원이나 수목원에 디지털 멀티미디어 콘텐츠를 제공할 수 있는데, 방문객이 원하는 식물정보 요소에 대한 풍부한 콘텐츠를 제공할 수 있고, 다양한 콘텐츠 소비를 통하여 일반적인 탐방보다 깊이 있는 탐방경험이 제공될 수 있고, 특정 요일(주말)에 몰리는 탐방객에게도 딜레이 없는 양질의 콘텐츠를 제공할 수 있다. 또, 식물원이나 수목원 경영관리의 편의성을 높여줄 수 있는데, GPS 기반으로 고객의 탐방경로를 통계 데이터로 리포팅할 수 있고, 계절별 식물정보를 제공할 수 있고 관람 동선을 관리자가 지정하는 방향으로 유도할 수 있으며, 다양한 식물정보를 식물 데이터베이스를 이용하여 광범위하게 제공할 수 있고, 식물원 및 수목원의 지속적인 마케팅이 가능할 수 있다.

이와 같은 도 2 내지 도 4의 GPS 기반 멀티미디어 콘텐츠를 이용한 식물탐방 가이드 서비스 제공 방법에 대해서 설명되지 아니한 사항은 앞서 도 1을 통해 GPS 기반 멀티미디어 콘텐츠를 이용한 식물탐방 가이드 서비스 제공 방법에 대하여 설명된 내용과 동일하거나 설명된 내용으로부터 용이하게 유추 가능하므로 이하 설명을 생략하도록 한다.

도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 도 1의 GPS 기반 멀티미디어 콘텐츠를 이용한 식물탐방 가이드 서비스 제공 시스템에 포함된 각 구성들 상호 간에 데이터가 송수신되는 과정을 나타낸 도면이다. 이하, 도 5를 통해 각 구성들 상호간에 데이터가 송수신되는 과정의 일 예를 설명할 것이나, 이와 같은 실시예로 본원이 한정 해석되는 것은 아니며, 앞서 설명한 다양한 실시예들에 따라 도 5에 도시된 데이터가 송수신되는 과정이 변경될 수 있음은 기술분야에 속하는 당업자에게 자명하다.

도 5를 참조하면, 가이드 서비스 제공 서버는, 적어도 하나의 종류의 식물의 식별코드를 기준으로 GPS 위치좌표 및 적어도 하나의 종류의 멀티미디어 콘텐츠가 재생되는 적어도 하나의 팝업을 매핑하여 저장한다(S5100).

그리고, 가이드 서비스 제공 서버는, 사용자 단말에서 GPS 위치좌표를 인식한 경우 GPS 위치좌표에 기 매핑되어 저장된 팝업을 사용자 단말에서 자동으로 출력되도록 하고(S5200), 사용자 단말에서 팝업 내 적어도 하나의 멀티미디어 콘텐츠를 선택하는 경우, 선택된 적어도 하나의 멀티미디어 콘텐츠가 스트리밍되도록 한다(S5300).

상술한 단계들(S5100~S5300)간의 순서는 예시일 뿐, 이에 한정되지 않는다. 즉, 상술한 단계들(S5100~S5300)간의 순서는 상호 변동될 수 있으며, 이중 일부 단계들은 동시에 실행되거나 삭제될 수도 있다.

이와 같은 도 5의 GPS 기반 멀티미디어 콘텐츠를 이용한 식물탐방 가이드 서비스 제공 방법에 대해서 설명되지 아니한 사항은 앞서 도 1 내지 도 4를 통해 GPS 기반 멀티미디어 콘텐츠를 이용한 식물탐방 가이드 서비스 제공 방법에 대하여 설명된 내용과 동일하거나 설명된 내용으로부터 용이하게 유추 가능하므로 이하 설명을 생략하도록 한다.

도 5를 통해 설명된 일 실시예에 따른 GPS 기반 멀티미디어 콘텐츠를 이용한 식물탐방 가이드 서비스 제공 방법은, 컴퓨터에 의해 실행되는 애플리케이션이나 프로그램 모듈과 같은 컴퓨터에 의해 실행가능한 명령어를 포함하는 기록 매체의 형태로도 구현될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는 임의의 가용 매체일 수 있고, 휘발성 및 비휘발성 매체, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다. 또한, 컴퓨터 판독가능 매체는 컴퓨터 저장 매체를 모두 포함할 수 있다. 컴퓨터 저장 매체는 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈 또는 기타 데이터와 같은 정보의 저장을 위한 임의의 방법 또는 기술로 구현된 휘발성 및 비휘발성, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다.

전술한 본 발명의 일 실시예에 따른 GPS 기반 멀티미디어 콘텐츠를 이용한 식물탐방 가이드 서비스 제공 방법은, 단말기에 기본적으로 설치된 애플리케이션(이는 단말기에 기본적으로 탑재된 플랫폼이나 운영체제 등에 포함된 프로그램을 포함할 수 있음)에 의해 실행될 수 있고, 사용자가 애플리케이션 스토어 서버, 애플리케이션 또는 해당 서비스와 관련된 웹 서버 등의 애플리케이션 제공 서버를 통해 마스터 단말기에 직접 설치한 애플리케이션(즉, 프로그램)에 의해 실행될 수도 있다. 이러한 의미에서, 전술한 본 발명의 일 실시예에 따른 GPS 기반 멀티미디어 콘텐츠를 이용한 식물탐방 가이드 서비스 제공 방법은 단말기에 기본적으로 설치되거나 사용자에 의해 직접 설치된 애플리케이션(즉, 프로그램)으로 구현되고 단말기에 등의 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 기록될 수 있다.

전술한 본 발명의 설명은 예시를 위한 것이며, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성 요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성 요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다.

본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.

Claims

GPS 위치좌표 기반으로 상기 GPS 위치좌표에 기 매핑되어 저장된 팝업을 자동으로 디스플레이하며, 상기 팝업 내 적어도 하나의 종류의 멀티미디어 콘텐츠를 스트리밍받아 출력하는 사용자 단말; 및
적어도 하나의 종류의 식물의 식별코드를 기준으로 GPS 위치좌표 및 적어도 하나의 종류의 멀티미디어 콘텐츠가 재생되는 적어도 하나의 팝업을 매핑하여 저장하는 구축부와, 상기 사용자 단말에서 상기 GPS 위치좌표를 인식한 경우 상기 GPS 위치좌표에 기 매핑되어 저장된 팝업을 상기 사용자 단말에서 자동으로 출력되도록 하는 제어부와, 상기 사용자 단말에서 상기 팝업 내 적어도 하나의 멀티미디어 콘텐츠를 선택하는 경우, 선택된 적어도 하나의 멀티미디어 콘텐츠가 스트리밍되도록 하는 스트리밍부와, 상기 적어도 하나의 팝업이 출력되는 탐방경로를 설정하고 상기 사용자 단말로 네비게이션을 제공하는 경로안내부와, 상기 사용자 단말의 위치가 실내에 대응하는 GPS 위치좌표와 일치하는 경우, 적어도 하나의 종류의 실내측위 알고리즘을 이용하여 상기 사용자 단말의 위치를 측정하는 실내안내부를 포함하는 가이드 서비스 제공 서버를 포함하되,
상기 실내안내부는,
식물원 내 공간을 단위 셀(Cell)로 분할하고, 상기 분할된 단위 셀에서 적어도 하나의 비콘의 MAC 주소 및 RSSI 값을 수집하여 식물원 내 위치한 적어도 하나의 비콘의 신호 세기를 각 위치별로 측정하고, 상기 사용자 단말에서 감지한 상기 적어도 하나의 비콘의 신호 세기를 수신하여 핑거프린팅(Fingerprinting) 알고리즘에 입력한 후 상기 사용자 단말의 식물원 내 실시간 위치를 측정하는 것을 특징으로 하는 GPS 기반 멀티미디어 콘텐츠를 이용한 식물탐방 가이드 서비스 제공 시스템.
제 1 항에 있어서,
상기 가이드 서비스 제공 서버는,
상기 사용자 단말의 GPS 이동경로를 기반으로 탐방경로를 누적하여 통계 데이터를 생성하는 통계부;
를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 GPS 기반 멀티미디어 콘텐츠를 이용한 식물탐방 가이드 서비스 제공 시스템.
제 1 항에 있어서,
상기 가이드 서비스 제공 서버는,
식물 정보 데이터를 수집하고, 상기 식물 정보 데이터인 로우(Raw) 데이터 내에 포함된 비정형(Unstructed) 데이터, 정형(Structured) 데이터 및 반정형 데이터(Semi-structured)를 정제하고, 메타 데이터로 분류를 포함한 전처리를 실시하며, 상기 전처리된 데이터를 데이터 마이닝(Data Mining)을 포함하는 분석을 실시하여 빅데이터를 구축하는 식물 데이터베이스부;
를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 GPS 기반 멀티미디어 콘텐츠를 이용한 식물탐방 가이드 서비스 제공 시스템.
제 1 항에 있어서,
상기 적어도 하나의 종류의 식물은 적어도 하나의 종류의 문화재로 대체가능한 것을 특징으로 하는 GPS 기반 멀티미디어 콘텐츠를 이용한 식물탐방 가이드 서비스 제공 시스템.
제 1 항에 있어서,
상기 멀티미디어 콘텐츠는 VR(Virtual Reality), 오디오, 이미지 및 텍스트 중 어느 하나 또는 적어도 하나의 조합을 포함하는 것을 특징으로 하는 GPS 기반 멀티미디어 콘텐츠를 이용한 식물탐방 가이드 서비스 제공 시스템.
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