KR102657785B1 - 모바일 기기 측위 시스템 및 방법 - Google Patents

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로젠버그에렐
우연정
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주식회사 디에프알씨
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Abstract

본 발명은 단일 센서(single sensor)를 사용하여 군중(crowd) 내에서 모바일 기기(mobile devices)의 위치를 특정(localization)시켜 줄 수 있도록 구현한 모바일 기기 측위 시스템 및 방법에 관한 것으로, 송신용 비콘 기기가 모바일 기기로부터 송신되는 신호와 동일한 신호를 송신하며; N 개의 지향성 안테나를 구비하고 상기 지향성 안테나에 연관된 N 개의 채널을 가지는 센서가, 송신용 비콘 기기에서 송신한 신호를 각 채널을 통해 수집하여 수집 신호를 전달하며; 송신용 비콘 기기의 위치를 기록해 두고 있는 기록기기가, 센서에서 전달한 수집 신호를 샘플 포인트로 기록하며; AI 기반 계산기가 기록기기에 기록된 샘플 포인트를 기반으로 센서의 검출 범위 이내의 각 위치별 RSSI 값 및 위치의 행렬을 계산하며; 반환기가 AI 기반 계산기에서 계산한 각 위치별 RSSI 값 및 위치의 행렬을 기반으로 각 채널로부터 N RSSI 값들의 벡터를 준 베스트 매치 위치를 반환한다.

Description

모바일 기기 측위 시스템 및 방법{System and method for localization of mobile devices}
본 발명의 기술 분야는 모바일 기기 측위 시스템 및 방법에 관한 것으로, 특히 단일 센서(single sensor)를 사용하여 군중(crowd) 내에서 모바일 기기(mobile devices)의 위치를 특정(localization)시켜 줄 수 있도록 구현한 모바일 기기 측위 시스템 및 방법에 관한 것이다.
휴대용 개인 단말기의 보급과 더불어, 사용자의 위치에 따라 서비스를 제공하는 위치 기반 서비스(Location-Based Service; LBS) 시장이 급속도로 성장하고 있다. 초기의 위치 기반 서비스는 GPS(Global Positioning System)와 같은 위성 항법 시스템을 통해 사용자의 위치 정보를 획득할 수 있어, 실외 공간으로 그 서비스 범위가 한정되어 있었다. 이에 서비스 가용 범위가 실내 공간으로까지 확대되고 있으며, 그 수요 또한 지속적으로 증가하고 있다.
측위 방식에는, 삼변 측위(Trilateration), 삼각 측위(Triangulation), 또는 핑거프린트(Fingerprint) 측위 방식이 있다. 그러나 이러한 측위 방식은, 다수의 RF(Radio Frequency) 수신기가 필요하게 되며 번거로운 측위 과정이 수반되는 단점을 가지고 있다. 다시 말해서, 삼변 측위 방식의 경우, 최소 3개의 RF 수신기와 모바일 기기 사이의 거리가 각각 계산되어야 하며, 삼각 측위 방식의 경우, 최소 3개의 RF 수신기 및 RF 수신기에서의 신호 수신 각도(또는, 방향) 측정을 위한 별도의 장치가 필요하게 된다. 또한, 핑거프린트 측위 방식의 경우, 다수의 RF 수신기가 필요할 뿐 아니라, 각 위치에서의 핑거프린트를 사전에 미리 수집하여야 하는 번거로움이 있다.
이러한 측위 방식은, 또한 RF 수신기가 무지향성 안테나를 사용하여 신호를 감지하게 되므로, 모바일 기기의 위치 측정 시 전파의 특성 및 주변 환경에 많은 영향을 받게 되며 신호가 중복되어 감지되는 위험이 발생하게 되는 단점도 있다.
한국공개특허 제10-2017-0130727호(2017.11.29. 공개)는 모바일 기기의 위치를 용이하게 측정하고 각 경로별 혼잡도, 모바일 기기의 동선 및 체류 시간을 제공하기 위한 위치 측정 시스템 및 방법에 관하여 개시되어 있다. 개시된 기술에 따르면, 지향성 안테나를 구비하며, 지향성 안테나의 신호 감지 방향 측 경로에 위치한 하나 이상의 모바일 기기 각각으로부터 신호를 수신하는 수신 장치; 및 신호에 관한 정보를 수신 장치로부터 수신하고, 신호에 관한 정보를 기반으로 모바일 기기의 위치를 결정하며, 위치를 이용하여 경로의 혼잡도를 획득하는 서버를 포함하는 것을 특징으로 함으로써, 지향성 안테나를 구비하는 하나의 수신 장치를 이용하여 각 경로(또는 링크)별로 모바일 기기의 위치를 측정할 수 있으며, 이로부터 각 경로별 모바일 기기의 개수 및 혼잡도를 용이하게 파악할 수 있으며, 모바일 기기의 위치 및 수신 장치에서 신호를 수신한 시각으로부터 모바일 기기의 동선 및 체류 시간을 용이하게 파악할 수 있으며, 테스트 기기를 이용하여 거리 계산 시 사용되는 최적의 손실 신호 계수를 산출하고 산출된 손실 신호 계수를 이용하여 모바일 기기 및 수신 장치 사이의 거리를 계산하도록 함으로써, 계산된 모바일 기기 및 수신 장치 사이의 거리와 모바일 기기 및 수신 장치 사이의 실제 거리 간의 오차를 최소화할 수 있으며, 특정 경로 또는 구간 내 출입 인원을 필요로 하는 보안 및 안전 분야에서 널리 활용될 수 있다.
한국등록특허 제10-0977246호(2010.08.16. 등록)는 순방향 링크 AOA를 이용한 위치 추정 장치 및 방법에 관하여 개시되어 있는데, 설정 간격을 갖고서 이동 주체인 단말에 배열 설치되며, 기준 좌표계에 대응하여 고정된 위치 값을 갖는 다수의 센서로부터 전달된 신호를 수신하는 다수의 배열안테나; 및 기준 좌표계에 대응하는 단말의 위치를 산출하며, 이웃하는 배열안테나 간의 센서로부터 전달된 신호의 거리 차와 배열안테나의 설정 간격과의 비율로 정의되는 각도 측정치로부터 기준 좌표계에 대응하는 단말의 방위각을 산출하는 프로세서를 포함하는 것을 특징으로 한다. 개시된 기술에 따르면, 단말의 크기 및 동작의 제한이 작은 시스템일 경우 순방향 링크를 통하여 센서의 설비 부담을 줄일 수 있는데, 즉 단말에 배열안테나를 설치할 경우 센서의 크기를 줄일 수 있고 보다 간단하게 설계할 수 있으며, 단말에 배열안테나를 설치하여도 큰 문제가 없는 시스템의 경우 순방향 링크를 사용함으로써 효율적인 운용이 가능하며, 정확한 망 동기 없이 고정밀 시스템을 구현할 수 있고 단말의 위치와 각도를 동시에 획득할 수 있으며, 지능형 로봇 서비스 및 유비쿼터스 환경을 위한 다양한 응용분야에서 활용될 수 있다.
상술한 바와 같은 종래의 기술에서는, 군중(crowd) 내에서 모바일 기기(mobile devices)의 위치를 여전히 특정(localization)시켜 주지 못하므로, 가축 위치 측위, 해상에서의 배 위치 측위, 백화점 등과 같은 리테일 샵에서의 고객 위치 측위, 공항에서의 여객 위치 측위, 사람과 사물에 대한 위치 측위 등의 다양한 분야에 적용하는데 여전히 한계가 있는 단점을 가지고 있다.
한국공개특허 제10-2017-0130727호 한국등록특허 제10-0977246호
본 발명이 해결하고자 하는 과제는, 전술한 바와 같은 단점을 해결하기 위한 것으로, 단일 센서(single sensor)를 사용하여 군중(crowd) 내에서 모바일 기기(mobile devices)의 위치를 특정(localization)시켜 줄 수 있도록 구현한 모바일 기기 측위 시스템 및 방법을 제공하는 것이다.
상술한 과제를 해결하는 수단으로는, 본 발명의 한 특징에 따르면, 모바일 기기로부터 송신되는 신호와 동일한 신호를 송신하는 송신용 비콘 기기; N 개의 지향성 안테나를 구비하고 상기 지향성 안테나에 연관된 N 개의 채널을 가지며, 상기 송신용 비콘 기기에서 송신한 신호를 각 채널을 통해 수집하여 수집 신호를 전달하는 센서; 상기 송신용 비콘 기기의 위치를 기록해 두며, 상기 센서에서 전달한 수집 신호를 샘플 포인트로 기록하는 기록기기; 상기 기록기기에 기록된 샘플 포인트를 기반으로 상기 센서의 검출 범위 이내의 각 위치별 RSSI 값 및 위치의 행렬을 계산하는 AI 기반 계산기; 및 상기 AI 기반 계산기에서 계산한 각 위치별 RSSI 값 및 위치의 행렬을 기반으로 각 채널로부터 N RSSI 값들의 벡터를 준 베스트 매치 위치를 반환하는 반환기를 포함하는 모바일 기기 측위 시스템을 제공한다.
일 실시 예에서, 상기 센서는, 상기 송신용 비콘 기기로부터 송신되는 신호의 벡터를 상기 지향성 안테나를 통해 검출하는 것을 특징으로 한다.
일 실시 예에서, 상기 센서는, 상기 지향성 안테나 4개를 서로 90도 간격으로 배치되도록 구비하는 것을 특징으로 한다.
일 실시 예에서, 상기 센서는, 상기 송신 비콘 기기가 기 설정해 둔 위치에 있었던 시간 동안에 각 채널을 통해 상기 송신용 비콘 기기로부터 송신되는 신호의 RSSI 값을 측정하는 것을 특징으로 한다.
일 실시 예에서, 상기 센서는, 각 검출 채널에서 동시에 RSSI 값을 측정하는 것을 특징으로 한다.
일 실시 예에서, 상기 모바일 기기는, 상기 센서에서 검출할 수 있는 WiFi 또는 블루투스의 신호를 전송하는 것을 특징으로 한다.
일 실시 예에서, 상기 센서는, 준비 단계로, 상기 모바일 기기의 WiFi 또는 블루투스의 신호를 검출하고, 검출한 신호의 RSSI와 함께 신호 식별자를 추출하며; N 개의 수신 채널을 구비하되, 각 수신 채널을 상기 지향성 안테나에 각각 연결 형성하며; 모든 수신 채널들 중 하나를 무지향성 안테나에 연결 형성한 후에, 모든 수신 채널들에서 동시에 동일한 주파수 대역을 측정하며, 각 수신 채널들로부터 측정된 데이터를 수집하며, 측정 데이터의 수집 결과로 벡터를 생성시키는 것을 특징으로 한다.
일 실시 예에서, 상기 센서는, 캘리브레이션 단계로, 주변 영역을 N*M 직사각형으로 나누고 상기 센서로부터의 거리를 기준으로 각 직사각형을 x, y 좌표로 생성시키며; 캘리브레이션 장치를 구비하여 주변의 N 포인트들 내에서의 RSSI 벡터를 측정하며; 측정한 RSSI 벡터를 상기 AI 기반 계산기로 전달하는 것을 특징으로 한다.
일 실시 예에서, 상기 센서는, 위치 추정 단계로, 모바일 기기의 신호를 검출하되, 각 지향성 안테나로부터의 RSSI 값의 벡터를 측정하며; 측정한 RSSI 값 벡터를 상기 AI 기반 계산기로 통보하는 것을 특징으로 한다.
일 실시 예에서, 상기 기록기기는, 상기 센서로부터 측정 RSSI 값을 전달받아 기록하는 것을 특징으로 한다.
일 실시 예에서, 상기 AI 기반 계산기는, 상기 센서에서 생성시킨 N 벡터를 이용하여 타깃 기기의 위치를 계산하는 것을 특징으로 한다.
일 실시 예에서, 상기 AI 기반 계산기는, 캘리브레이션 단계로, 상기 센서에서 측정한 주변의 N 포인트들 내에서의 RSSI 벡터를 전달받으며; 예측 알고리즘을 구비하여 상기 센서에서 측정되지 않은 주변의 모든 포인트들에 대한 RSSI 벡터를 추정하며; 결과적으로 각 포인트에 대한 RSSI 벡터를 가지는 N*M 행렬을 완성하는 것을 특징으로 한다.
일 실시 예에서, 상기 AI 기반 계산기는, 위치 추정 단계로, 상기 센서에서 측정한 RSSI 값 벡터를 통보받으며, 상기 센서에서 측정한 RSSI 값 벡터와 거리가 최소인 RSSI 값 벡터를 가진 행렬 내에 있는 셀을 찾는 것을 특징으로 한다.
일 실시 예에서, 상기 반환기는, 상기 센서가 각 검출 채널에서 동시에 측정한 RSSI 값을, 상기 AI 기반 계산기에서 계산한 각 위치별 예상 RSSI 값의 행렬과 비교하여, 가장 유사한 값의 위치를 타깃 기기의 위치로 캘리브레이션하는 것을 특징으로 한다.
일 실시 예에서, 상기 반환기는, 위치 추정 단계로, 상기 AI 기반 계산기에서 찾은 셀을 통보받아 모바일 기기 위치의 추정 포인트로 하는 것을 특징으로 한다.
상술한 과제를 해결하는 수단으로는, 본 발명의 다른 한 특징에 따르면, 송신용 비콘 기기가 모바일 기기로부터 송신되는 신호와 동일한 신호를 송신하는 단계; N 개의 지향성 안테나를 구비하고 상기 지향성 안테나에 연관된 N 개의 채널을 가지는 센서가, 상기 송신용 비콘 기기에서 송신한 신호를 각 채널을 통해 수집하여 수집 신호를 전달하는 단계; 상기 송신용 비콘 기기의 위치를 기록해 두고 있는 기록기기가, 상기 센서에서 전달한 수집 신호를 샘플 포인트로 기록하는 단계; AI 기반 계산기가 상기 기록기기에 기록된 샘플 포인트를 기반으로 상기 센서의 검출 범위 이내의 각 위치별 RSSI 값 및 위치의 행렬을 계산하는 단계; 및 반환기가 상기 AI 기반 계산기에서 계산한 각 위치별 RSSI 값 및 위치의 행렬을 기반으로 각 채널로부터 N RSSI 값들의 벡터를 준 베스트 매치 위치를 반환하는 단계를 포함하는 모바일 기기 측위 방법을 제공한다.
상술한 과제를 해결하는 수단으로는, 본 발명의 또 다른 한 특징에 따르면, 센서가 모바일 기기의 신호로부터 RSSI와 신호 식별자를 추출하고, N 개의 수신 채널을 서로 다른 지향성 안테나에 각각 연결 형성하고, 하나의 수신 채널을 무지향성 안테나에 연결 형성하고, 모든 수신 채널에서 주파수 대역을 측정하고 수집하여 측정 데이터의 벡터로 생성하는 준비 단계; 상기 센서가 주변 영역을 N*M 직사각형들로 나누어 x, y 좌표를 생성시키고, 주변의 N 포인트들 내에서의 RSSI 벡터를 측정하고, AI 기반 계산기가 측정되지 않은 주변의 모든 포인트들에 대한 RSSI 벡터를 추정하고, 각 포인트에 대한 RSSI 벡터를 가지는 N*M 행렬을 완성하는 캘리브레이션 단계; 및 상기 센서가 모바일 기기의 신호를 검출하되, 각 지향성 안테나로부터의 RSSI 값의 벡터를 측정하고, 상기 RSSI 값 벡터와 최소 거리를 가지는 행렬 내에 있는 셀을 찾고, 상기 셀을 모바일 기기 위치의 추정 포인트로 하는 위치 추정 단계를 포함하는 모바일 기기 측위 방법을 제공한다.
일 실시 예에서, 상기 준비 단계는, 상기 센서가 모바일 기기의 신호로부터 RSSI와 신호 식별자를 추출하는 추출 스텝; 상기 센서가 N 개의 수신 채널을 구비하여 서로 다른 지향성 안테나에 각각 연결 형성하는 지향성 연결 스텝; 상기 센서가 하나의 수신 채널을 무지향성 안테나에 연결 형성하는 무지향성 연결 스텝; 및 상기 센서가 모든 수신 채널에서 주파수 대역을 측정하고 수집하여 측정 데이터의 벡터로 생성하는 벡터 생성 스텝을 구비하는 것을 특징으로 한다.
일 실시 예에서, 상기 캘리브레이션 단계는, 상기 센서가 주변 영역을 N*M 직사각형들로 나누어 x, y 좌표를 생성시키는 좌표 생성 스텝; 상기 센서가 주변의 N 포인트들 내에서의 RSSI 벡터를 측정하는 벡터 측정 스텝; AI 기반 계산기가 상기 벡터 측정 스텝에서 측정되지 않은 주변의 모든 포인트들에 대한 RSSI 벡터를 추정하는 벡터 추정 스텝; 및 상기 AI 기반 계산기가 각 포인트에 대한 RSSI 벡터를 가지는 N*M 행렬을 완성하는 행렬 완성 스텝을 구비하는 것을 특징으로 한다.
일 실시 예에서, 상기 위치 추정 단계는, 상기 센서가 모바일 기기의 신호를 검출하되, 각 지향성 안테나로부터의 RSSI 값의 벡터를 측정하는 벡터 측정 스텝; 상기 AI 기반 계산기가 상기 벡터 측정 스텝에서 측정한 RSSI 값 벡터와 최소 거리를 가지는 행렬 내에 있는 셀을 찾는 셀 찾는 스텝; 및 반환기가 상기 셀 찾는 스텝에서 찾은 최소 거리를 가지는 셀을 모바일 기기 위치의 추정 포인트로 하는 포인트 추정 스텝을 구비하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 효과로는, 단일 센서(single sensor)를 사용하여 군중(crowd) 내에서 모바일 기기(mobile devices)의 위치를 특정(localization)시켜 줄 수 있도록 구현한 모바일 기기 측위 시스템 및 방법을 제공함으로써, 가축 위치 측위, 해상에서의 배 위치 측위, 백화점 등과 같은 리테일 샵에서의 고객 위치 측위, 공항에서의 여객 위치 측위, 사람과 사물에 대한 위치 측위 등의 다양한 분야에 효율적으로 적용할 수 있다는 것이다.
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 모바일 기기 측위 시스템을 설명하는 도면이다.
도 2는 도 1에 있는 센서에 연결된 지향성 안테나를 설명하는 도면이다.
도 3은 도 1에 있는 센서의 검출 여부를 설명하는 도면이다.
도 4는 본 발명의 실시 예에 따른 모바일 기기 측위 방법을 제1예로 설명하는 도면이다.
도 5는 본 발명의 실시 예에 따른 모바일 기기 측위 방법을 제2예로 설명하는 도면이다.
도 6은 도 5에 있는 준비 단계를 설명하는 도면이다.
도 7은 도 5에 있는 캘리브레이션 단계를 설명하는 도면이다.
도 8은 도 5에 있는 위치 추정 단계를 설명하는 도면이다.
아래에서는 첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명의 실시 예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나 본 발명에 관한 설명은 구조적 내지 기능적 설명을 위한 실시 예에 불과하므로, 본 발명의 권리범위는 본문에 설명된 실시 예에 의하여 제한되는 것으로 해석되어서는 아니 된다. 즉, 실시 예는 다양한 변경이 가능하고 여러 가지 형태를 가질 수 있으므로 본 발명의 권리범위는 기술적 사상을 실현할 수 있는 균등물들을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 또한, 본 발명에서 제시된 목적 또는 효과는 특정 실시예가 이를 전부 포함하여야 한다거나 그러한 효과만을 포함하여야 한다는 의미는 아니므로, 본 발명의 권리범위는 이에 의하여 제한되는 것으로 이해되어서는 아니 될 것이다.
본 발명에서 서술되는 용어의 의미는 다음과 같이 이해되어야 할 것이다.
"제1", "제2" 등의 용어는 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하기 위한 것으로, 이들 용어들에 의해 권리범위가 한정되어서는 아니 된다. 예를 들어, 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다. 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결될 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다고 언급된 때에는 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다. 한편, 구성요소들 간의 관계를 설명하는 다른 표현들, 즉 "~사이에"와 "바로 ~사이에" 또는 "~에 이웃하는"과 "~에 직접 이웃하는" 등도 마찬가지로 해석되어야 한다.
단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한 복수의 표현을 포함하는 것으로 이해되어야 하고, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 설시된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이며, 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.
여기서 사용되는 모든 용어들은 다르게 정의되지 않는 한, 본 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가진다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 것으로 해석되어야 하며, 본 발명에서 명백하게 정의하지 않는 한 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미를 지니는 것으로 해석될 수 없다.
이제 본 발명의 실시 예에 따른 모바일 기기 측위 시스템 및 방법에 대하여 도면을 참고로 하여 상세하게 설명한다.
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 모바일 기기 측위 시스템을 설명하는 도면이며, 도 2는 도 1에 있는 센서에 연결된 지향성 안테나를 설명하는 도면이며, 도 3은 도 1에 있는 센서의 검출 여부를 설명하는 도면이다.
도 1 내지 3을 참조하면, 모바일 기기 측위 시스템(100)은, 동일 장소에 배치(collocation)되어 있는 복수 개의 지향성 안테나(directional antenna)를 사용하여 모바일 기기(mobile devices)의 송신(예를 들어, WiFi 또는 BLE)의 RSSI(received signal strength indicator; 수신 신호 강도) 값을 측정할 수 있는 센서(sensor)(110)를 기반으로 하되, 센서(110), 송신용 비콘 기기(transmitting beacon device)(120), 기록기기(recording system)(130), AI 기반 계산기(140), 반환(return)기(150)를 포함한다.
센서(110)는, N(N>1) 개의 지향성 안테나(Antenna 1 ~ N)를 구비하여 해당 지향성 안테나(Antenna 1 ~ N)에 연관된 N 개의 채널을 가지며, 송신용 비콘 기기(120)로부터 송신되는 신호를 각 채널을 통해 수집하여 해당 수집 신호를 기록기기(130)로 전달해 준다.
일 실시 예에서, 센서(110)는, 송신용 비콘 기기(120)로부터 송신되는 신호의 벡터를 N 개의 지향성 안테나(Antenna 1 ~ N)를 통해 검출할 수 있다.
일 실시 예에서, 센서(110)는, 예를 들어 N이 4인 경우에, 도 2에 도시된 바와 같이, 지향성 안테나(Antenna 1 ~ 4) 4개를 각각 90도 간격으로 배치되도록 구비할 수 있으며, 이에 제1지향성 안테나(Antenna 1)를 통해 {0, 0, -57, 0} 신호 벡터를 검출하고, 제2지향성 안테나(Antenna 2)를 통해 {0, 0, 0, 0} 신호 벡터를 검출하고, 제3지향성 안테나(Antenna 3)를 통해 {0, 0, 0, 0} 신호 벡터를 검출하고, 제4지향성 안테나(Antenna 4)를 통해 {0, -55, 0, 0} 신호 벡터를 검출할 수 있다.
일 실시 예에서, 센서(110)는, 송신 비콘 기기(120)가 기 설정해 둔 위치(specific location)에 있었던 시간 동안에 각 채널을 통해 송신용 비콘 기기(120)로부터 송신되는 신호의 RSSI 값을 측정해 줄 수 있으며, 해당 측정한 RSSI 값을 기록기기(130)에 전달해 줄 수 있다.
일 실시 예에서, 센서(110)는, 각 검출 채널에서 동시에 RSSI 값을 측정할 수 있다. 이때, 모든 모바일 기기는, 도 3에 도시된 바와 같이, 센서(110)에서 검출할 수 있는 신호(예를 들어, WiFi 또는 블루투스(BLE) 신호)를 전송할 수 있다. 또한, 예를 들어 도 3에서 빨간색 원으로 표시된 것은 모바일 기기가 센서(110)의 검출 범위 이내에 있어 신호가 검출되었음을 나타내고, 회색 원으로 표시된 것은 모바일 기기가 센서(110)의 검출 범위 밖에 있어 신호가 검출되지 못하였음을 나타낸다.
일 실시 예에서, 센서(110)는, 준비 단계(general phase)로, 모바일 기기의 WiFi 또는 블루투스 신호와 같은 특정 유형의 신호를 검출할 수 있으며, 해당 검출한 신호의 RSSI(수신 신호 강도)와 함께 신호 식별자(unique identification)를 추출해 줄 수 있다.
일 실시 예에서, 센서(110)는, 준비 단계로, N 개의 각기 동일 수신 채널(individual identical receiving channels)을 구비할 수 있으며, 해당 각 수신 채널을 서로 다른 방향을 가리키는 다른 지향성 안테나(Antenna 1 ~ N)에 각각 연결 형성할 수 있다.
일 실시 예에서, 센서(110)는, 준비 단계로, 모든 수신 채널들 중 하나의 채널을 무지향성 안테나(omni directional antenna)에 연결 형성한 후에, 모든 수신 채널들에서 동시에 동일한 주파수 대역을 측정할 수 있으며, 각 수신 채널들로부터 측정된 데이터를 수집할 수 있으며, 측정 데이터의 수집 결과로 벡터를 생성시킬 수 있다.
일 실시 예에서, 센서(110)는, 캘리브레이션 단계(calibration phase)로, 주변 영역을 N*M 직사각형(rectangle)으로 나누고 센서(110)로부터의 거리를 기준으로 해당 각 직사각형을 x, y 좌표로 생성시켜 주며, 또한 캘리브레이션 장치를 구비할 수 있으며, 해당 캘리브레이션 장치를 활용하여 센서(110) 주변의 N 포인트들 내에서의 RSSI 벡터를 측정할 수 있으며, 해당 측정한 RSSI 벡터를 AI 기반 계산기(140)로 전달해 줄 수 있다.
일 실시 예에서, 센서(110)는, 위치 추정 단계(location estimation phase)로, 모바일 기기의 신호를 검출하되, 각 지향성 안테나(Antenna 1 ~ N)로부터의 RSSI 값의 벡터를 측정(measurement)할 수 있으며, 해당 측정한 RSSI 값 벡터를 AI 기반 계산기(140)로 통보해 줄 수 있다.
송신용 비콘 기기(120)는, 모바일 기기로부터 송신되는 신호와 동일한 신호를 센서(110)로 송신해 준다.
기록기기(130)는, 송신용 비콘 기기(120)의 위치를 기록해 주고 센서(110)로부터 전달되는 수집 신호를 샘플 포인트(sample points)로 기록해 준다.
일 실시 예에서, 기록기기(130)는, 센서(110)로부터 전달되는 측정 RSSI 값을 기록해 줄 수 있다.
AI 기반 계산기(140)는, 기록기기(130)에 기록된 샘플 포인트를 기반으로 센서(110)의 검출 범위 이내의 각 위치별 RSSI 값 및 위치의 행렬(matrix of location)을 계산(calculation)해 준다.
일 실시 예에서, AI 기반 계산기(140)는, 센서(110)에서 생성시킨 N 벡터를 이용하여 타깃 기기(target device)의 위치를 계산(calculation)할 수 있다.
일 실시 예에서, AI 기반 계산기(140)는, 캘리브레이션 단계로, 센서(110)에서 측정한 주변의 N 포인트들 내에서의 RSSI 벡터를 전달받을 수 있으며, 또한 예측 알고리즘(prediction algorithm)을 구비할 수 있으며, 해당 예측 알고리즘을 활용하여 센서(110)에서 측정되지 않은 센서(110) 주변의 모든 포인트들에 대한 RSSI 벡터를 추정(estimation)할 수 있으며, 이에 결과적으로 각 포인트에 대한 RSSI 벡터를 가지는 N*M 행렬을 완성해 줄 수 있다.
일 실시 예에서, AI 기반 계산기(140)는, 위치 추정 단계로, 센서(110)에서 측정한 RSSI 값 벡터를 통보받을 수 있으며, 센서(110)에서 측정한 RSSI 값 벡터와 거리가 최소인 RSSI 값 벡터를 가진 행렬 내에 있는 셀을 찾을 수 있으며, 이에 해당 찾은 셀을 반환기(150)에 통보해 줄 수 있다.
반환기(150)는, AI 기반 계산기(140)에서 계산한 각 위치별 RSSI 값 및 위치의 행렬을 기반으로 각 채널로부터 N RSSI 값들의 벡터를 준 베스트 매치 위치(best match location; 가장 정확하게 매칭되는 위치)를 반환해 준다.
일 실시 예에서, 반환기(150)는, 센서(110)가 각 검출 채널에서 동시에 측정한 RSSI 값을, AI 기반 계산기(140)에서 계산한 각 위치별 예상 RSSI 값의 행렬과 비교하여, 가장 유사한 값의 위치를 타깃 기기의 위치로 캘리브레이션(calibration)해 줄 수 있다.
일 실시 예에서, 반환기(150)는, 위치 추정 단계로, AI 기반 계산기(140)로부터 찾은 셀을 통보받아 모바일 기기 위치의 추정 포인트로 해 줄 수 있다.
상술한 바와 같은 구성을 가진 모바일 기기 측위 시스템(100)은, 단일 센서(single sensor)(110)를 사용하여 군중(crowd) 내에서 모바일 기기의 위치를 특정(localization)시켜 줄 수 있도록 구현함으로써, 가축 위치 측위, 해상에서의 배 위치 측위, 백화점 등과 같은 리테일 샵에서의 고객 위치 측위, 공항에서의 여객 위치 측위, 사람과 사물에 대한 위치 측위 등의 다양한 분야에 효율적으로 적용할 수 있다.
도 4는 본 발명의 실시 예에 따른 모바일 기기 측위 방법을 제1예로 설명하는 도면이다.
도 4를 참조하면, 송신용 비콘 기기(120)에서는, 모바일 기기로부터 송신되는 신호와 동일한 신호를 센서(110)로 송신해 주게 된다(S401).
상술한 단계 S401에서 신호를 송신하게 되면, N(N>1) 개의 지향성 안테나(Antenna 1 ~ N)를 구비하고 있는 센서(110)에서는, 해당 지향성 안테나(Antenna 1 ~ N)에 연관된 N 개의 채널을 가지며, 송신용 비콘 기기(120)로부터 송신되는 신호를 각 채널을 통해 수집하여 해당 수집 신호를 기록기기(130)로 전달해 주게 된다(S402).
상술한 단계 S402에서 수집 신호를 전달함에 있어서, 센서(110)에서는, 송신용 비콘 기기(120)로부터 송신되는 신호의 벡터를 N 개의 지향성 안테나(Antenna 1 ~ N)를 통해 검출할 수 있다.
상술한 단계 S402에서 수집 신호를 전달함에 있어서, 센서(110)에서는, 예를 들어 N이 4인 경우에, 도 2에 도시된 바와 같이, 지향성 안테나(Antenna 1 ~ 4) 4개를 각각 90도 간격으로 배치되도록 구비할 수 있으며, 이에 제1지향성 안테나(Antenna 1)를 통해 {0, 0, -57, 0} 신호 벡터를 검출하고, 제2지향성 안테나(Antenna 2)를 통해 {0, 0, 0, 0} 신호 벡터를 검출하고, 제3지향성 안테나(Antenna 3)를 통해 {0, 0, 0, 0} 신호 벡터를 검출하고, 제4지향성 안테나(Antenna 4)를 통해 {0, -55, 0, 0} 신호 벡터를 검출할 수 있다.
상술한 단계 S402에서 수집 신호를 전달함에 있어서, 센서(110)에서는, 송신 비콘 기기(120)가 기 설정해 둔 위치(specific location)에 있었던 시간 동안에 각 채널을 통해 송신용 비콘 기기(120)로부터 송신되는 신호의 RSSI 값을 측정해 줄 수 있으며, 해당 측정한 RSSI 값을 기록기기(130)에 전달해 줄 수 있다.
상술한 단계 S402에서 수집 신호를 전달함에 있어서, 센서(110)에서는, 각 검출 채널에서 동시에 RSSI 값을 측정할 수 있다. 이때, 모든 모바일 기기에서는, 도 3에 도시된 바와 같이, 센서(110)에서 검출할 수 있는 신호(예를 들어, WiFi 또는 블루투스(BLE) 신호)를 전송할 수 있다. 또한, 예를 들어 도 3에서 빨간색 원으로 표시된 것은 모바일 기기가 센서(110)의 검출 범위 이내에 있어 신호가 검출되었음을 나타내고, 회색 원으로 표시된 것은 모바일 기기가 센서(110)의 검출 범위 밖에 있어 신호가 검출되지 못하였음을 나타낸다.
상술한 단계 S402에서 수집 신호를 전달함에 있어서, 센서(110)에서는, 준비 단계(general phase)로, 모바일 기기의 WiFi 또는 블루투스 신호와 같은 특정 유형의 신호를 검출할 수 있으며, 해당 검출한 신호의 RSSI(수신 신호 강도)와 함께 신호 식별자(unique identification)를 추출해 줄 수 있다.
상술한 단계 S402에서 수집 신호를 전달함에 있어서, 센서(110)에서는, 준비 단계로, N 개의 각기 동일 수신 채널(individual identical receiving channels)을 구비할 수 있으며, 해당 각 수신 채널을 서로 다른 방향을 가리키는 다른 지향성 안테나(Antenna 1 ~ N)에 각각 연결 형성할 수 있다.
상술한 단계 S402에서 수집 신호를 전달함에 있어서, 센서(110)에서는, 준비 단계로, 모든 수신 채널들 중 하나의 채널을 무지향성 안테나(omni directional antenna)에 연결 형성한 후에, 모든 수신 채널들에서 동시에 동일한 주파수 대역을 측정할 수 있으며, 각 수신 채널들로부터 측정된 데이터를 수집할 수 있으며, 측정 데이터의 수집 결과로 벡터를 생성시킬 수 있다.
상술한 단계 S402에서 수집 신호를 전달함에 있어서, 센서(110)에서는, 캘리브레이션 단계(calibration phase)로, 주변 영역을 N*M 직사각형(rectangle)으로 나누고 센서(110)로부터의 거리를 기준으로 해당 각 직사각형을 x, y 좌표로 생성시켜 주며, 또한 캘리브레이션 장치를 구비할 수 있으며, 해당 캘리브레이션 장치를 활용하여 센서(110) 주변의 N 포인트들 내에서의 RSSI 벡터를 측정할 수 있으며, 해당 측정한 RSSI 벡터를 AI 기반 계산기(140)로 전달해 줄 수 있다.
상술한 단계 S402에서 수집 신호를 전달함에 있어서, 센서(110)에서는, 위치 추정 단계(location estimation phase)로, 모바일 기기의 신호를 검출하되, 각 지향성 안테나(Antenna 1 ~ N)로부터의 RSSI 값의 벡터를 측정(measurement)할 수 있으며, 해당 측정한 RSSI 값 벡터를 AI 기반 계산기(140)로 통보해 줄 수 있다.
상술한 단계 S402에서 수집 신호를 전달하게 되면, 송신용 비콘 기기(120)의 위치를 기록하고 있는 기록기기(130)에서는, 센서(110)로부터 전달되는 수집 신호를 샘플 포인트(sample points)로 기록해 주게 된다(S403).
상술한 단계 S403에서 샘플 포인트를 기록함에 있어서, 기록기기(130)에서는, 센서(110)로부터 전달되는 측정 RSSI 값을 기록해 줄 수 있다.
상술한 단계 S403에서 샘플 포인트를 기록한 다음에, AI 기반 계산기(140)에서는, 기록기기(130)에 기록된 샘플 포인트를 기반으로 센서(110)의 검출 범위 이내의 각 위치별 RSSI 값 및 위치의 행렬(matrix of location)을 계산(calculation)해 주게 된다(S404).
상술한 단계 S404에서 각 위치별 RSSI 값 및 위치의 행렬을 계산함에 있어서, AI 기반 계산기(140)에서는, 센서(110)에서 생성시킨 N 벡터를 이용하여 타깃 기기(target device)의 위치를 계산(calculation)할 수 있다.
상술한 단계 S404에서 각 위치별 RSSI 값 및 위치의 행렬을 계산함에 있어서, AI 기반 계산기(140)에서는, 캘리브레이션 단계로, 센서(110)에서 측정한 주변의 N 포인트들 내에서의 RSSI 벡터를 전달받을 수 있으며, 또한 예측 알고리즘(prediction algorithm)을 구비할 수 있으며, 해당 예측 알고리즘을 활용하여 센서(110)에서 측정되지 않은 센서(110) 주변의 모든 포인트들에 대한 RSSI 벡터를 추정(estimation)할 수 있으며, 이에 결과적으로 각 포인트에 대한 RSSI 벡터를 가지는 N*M 행렬을 완성해 줄 수 있다.
상술한 단계 S404에서 각 위치별 RSSI 값 및 위치의 행렬을 계산함에 있어서, AI 기반 계산기(140)에서는, 위치 추정 단계로, 센서(110)에서 측정한 RSSI 값 벡터를 통보받을 수 있으며, 센서(110)에서 측정한 RSSI 값 벡터와 거리가 최소인 RSSI 값 벡터를 가진 행렬 내에 있는 셀을 찾을 수 있으며, 이에 해당 찾은 셀을 반환기(150)에 통보해 줄 수 있다.
상술한 단계 S404에서 각 위치별 RSSI 값 및 위치의 행렬을 계산한 후에, 반환기(150)에서는, AI 기반 계산기(140)에서 계산한 각 위치별 RSSI 값 및 위치의 행렬을 기반으로 각 채널로부터 N RSSI 값들의 벡터를 준 베스트 매치 위치(best match location; 가장 정확하게 매칭되는 위치)를 반환해 주게 된다(S405).
상술한 단계 S405에서 베스트 매치 위치를 반환함에 있어서, 반환기(150)에서는, 센서(110)가 각 검출 채널에서 동시에 측정한 RSSI 값을, AI 기반 계산기(140)에서 계산한 각 위치별 예상 RSSI 값의 행렬과 비교하여, 가장 유사한 값의 위치를 타깃 기기의 위치로 캘리브레이션(calibration)해 줄 수 있다.
상술한 단계 S405에서 베스트 매치 위치를 반환함에 있어서, 반환기(150)에서는, 위치 추정 단계로, AI 기반 계산기(140)로부터 찾은 셀을 통보받아 모바일 기기 위치의 추정 포인트로 해 줄 수 있다.
도 5는 본 발명의 실시 예에 따른 모바일 기기 측위 방법을 제2예로 설명하는 도면이며, 도 6은 도 5에 있는 준비 단계를 설명하는 도면이며, 도 7은 도 5에 있는 캘리브레이션 단계를 설명하는 도면이며, 도 8은 도 5에 있는 위치 추정 단계를 설명하는 도면이다.
도 5 내지 8을 참조하면, 모바일 기기 측위 방법은, 준비 단계(S510), 캘리브레이션 단계(S520), 위치 추정 단계(S530)를 포함한다.
준비 단계(S510)는, 도 6에 도시된 바와 같이, 센서(110)가 모바일 기기의 신호로부터 RSSI(수신 신호 강도)와 신호 식별자(unique identification)를 추출하는 추출 스텝(S511); 센서(110)가 N 개의 수신 채널(individual identical receiving channels)을 구비하여 서로 다른 지향성 안테나(Antenna 1 ~ N)에 각각 연결 형성하는 지향성 연결 스텝(S512); 센서(110)가 하나의 수신 채널을 무지향성 안테나(omni directional antenna)에 연결 형성하는 무지향성 연결 스텝(S513); 센서(110)가 모든 수신 채널에서 주파수 대역을 측정하고 수집하여 측정 데이터의 벡터로 생성하는 벡터 생성 스텝(S514)을 구비한다.
추출 스텝(S511)은, 센서(110)가 모바일 기기의 WiFi 또는 블루투스 신호와 같은 특정 유형의 신호를 검출할 수 있으며, 해당 검출한 신호의 RSSI와 함께 신호 식별자를 추출해 줄 수 있다.
지향성 연결 스텝(S512)은, 센서(110)가 N 개의 수신 채널을 구비할 수 있으며, 해당 각 수신 채널을 서로 다른 방향을 가리키는 지향성 안테나(Antenna 1 ~ N)에 각각 연결 형성할 수 있다.
무지향성 연결 스텝(S513)은, 센서(110)가 모든 수신 채널들 중에서 하나를 무지향성 안테나에 연결 형성할 수 있다.
벡터 생성 스텝(S514)은, 센서(110)가 모든 수신 채널들에서 동시에(즉, 같은 시간에) 동일한 주파수 대역을 측정할 수 있으며, 이에 각 수신 채널로부터 측정된 데이터를 수집할 수 있으며, 해당 측정 데이터를 수집한 결과로의 벡터를 생성할 수 있다.
캘리브레이션 단계(S520)는, 도 7에 도시된 바와 같이, 센서(110)가 센서(110)의 주변 영역을 N*M 직사각형들로 나누어 x, y 좌표를 생성시키는 좌표 생성 스텝(S521); 센서(110)가 센서(110) 주변의 N 포인트들 내에서의 RSSI 벡터를 측정하는 벡터 측정 스텝(S522); 벡터 측정 스텝(S522)에서 측정되지 않은 센서(110) 주변의 모든 포인트들에 대한 RSSI 벡터를 추정(estimation)하는 벡터 추정 스텝(S523); AI 기반 계산기(140)가 각 포인트에 대한 RSSI 벡터를 가지는 N*M 행렬을 완성하는 행렬 완성 스텝(S524)을 구비한다.
좌표 생성 스텝(S521)은, 센서(110)가 센서(110)의 주변 영역을 N*M 직사각형들로 나눌 수 있으며, 센서(110)가 센서(110)로부터의 거리를 기준으로 해당 각 직사각형을 x, y 좌표로 생성시켜 줄 수 있다.
벡터 측정 스텝(S522)은, 센서(110)가 캘리브레이션 장치를 활용하여 센서(110) 주변의 N 포인트들 내에서의 RSSI 벡터 값을 측정할 수 있다.
벡터 추정 스텝(S523)은, AI 기반 계산기(140)가 예측 알고리즘을 활용하여 센서(110)에서 측정되지 않은 센서(110) 주변의 모든 포인트들에 대한 RSSI 벡터를 추정할 수 있다.
행렬 완성 스텝(S524)은, AI 기반 계산기(140)가 캘리브레이션 단계(S520)의 결과(outcome)로서, 행렬로 하면, 각 포인트에 대한 RSSI 벡터를 가지는 N*M 행렬을 완성해 줄 수 있다.
위치 추정 단계(S530)는, 도 8에 도시된 바와 같이, 센서(110)가 모바일 기기의 신호를 검출하되, 각 지향성 안테나(Antenna 1 ~ N)로부터의 RSSI 값의 벡터를 측정하는 벡터 측정 스텝(S531); 벡터 측정 스텝(S531)에서 측정한 RSSI 값 벡터와 최소 거리(minimal distance)를 가지는 행렬 내에 있는 셀(cell)을 찾는 셀 찾는 스텝(S532); 셀 찾는 스텝(S532)에서 찾은 최소 거리를 가지는 셀을 모바일 기기 위치의 추정 포인트로 하는 포인트 추정 스텝(S533)을 구비한다.
벡터 측정 스텝(S531)은, 시스템에 의해 변환된 신호를 전송하는 모바일 기기가 센서(110)에 의해 검출될 수 있으며, 센서(110)가 각 지향성 안테나(Antenna 1 ~ N)로부터의 RSSI 값의 벡터를 측정할 수 있다.
셀 찾는 스텝(S532)은, AI 기반 계산기(140)가 센서(110)에서 측정한 RSSI 값 벡터와 거리가 최소인 RSSI 값 벡터를 가지는 행렬 내에 있는 셀을 찾을 수 있다.
포인트 추정 스텝(S533)은, 반환기(150)가 AI 기반 계산기(140)에서 찾은 최소 거리를 가지는 셀을 모바일 기기 위치의 추정 포인트로 해 줄 수 있다.
이상, 본 발명의 실시 예는 상술한 장치 및/또는 운용방법을 통해서만 구현이 되는 것은 아니며, 본 발명의 실시 예의 구성에 대응하는 기능을 실현하기 위한 프로그램, 그 프로그램이 기록된 기록 매체 등을 통해 구현될 수도 있으며, 이러한 구현은 앞서 설명한 실시 예의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야의 전문가라면 쉽게 구현할 수 있는 것이다. 이상에서 본 발명의 실시 예에 대하여 상세하게 설명하였지만 본 발명의 권리범위는 이에 한정되는 것은 아니고 다음의 청구범위에서 정의하고 있는 본 발명의 기본 개념을 이용한 당업자의 여러 변형 및 개량 형태 또한 본 발명의 권리범위에 속하는 것이다.
100: 모바일 기기 측위 시스템
110: 센서
120: 송신용 비콘 기기
130: 기록기기
140: AI 기반 계산기
150: 반환기

Claims (5)

  1. 모바일 기기로부터 송신되는 신호와 동일한 신호를 송신하는 송신용 비콘 기기;
    N 개의 지향성 안테나를 구비하고 상기 지향성 안테나에 연관된 N 개의 채널을 가지며, 상기 송신용 비콘 기기에서 송신한 신호를 각 채널을 통해 수집하여 수집 신호를 전달하는 센서;
    상기 송신용 비콘 기기의 위치를 기록해 두며, 상기 센서에서 전달한 수집 신호를 샘플 포인트로 기록하는 기록기기;
    상기 기록기기에 기록된 샘플 포인트를 기반으로 상기 센서의 검출 범위 이내의 각 위치별 RSSI 값 및 위치의 행렬을 계산하는 AI 기반 계산기; 및
    상기 AI 기반 계산기에서 계산한 각 위치별 RSSI 값 및 위치의 행렬을 기반으로 각 채널로부터 N RSSI 값들의 벡터를 준 베스트 매치 위치를 반환하는 반환기를 포함하며;
    상기 N은 1보다 큰 자연수인 것을 특징으로 하는 모바일 기기 측위 시스템.
  2. 제1항에 있어서, 상기 센서는,
    상기 송신용 비콘 기기로부터 송신되는 신호의 벡터를 상기 지향성 안테나를 통해 검출하는 것을 특징으로 하는 모바일 기기 측위 시스템.
  3. 제1항에 있어서, 상기 센서는,
    상기 지향성 안테나 4개를 서로 90도 간격으로 배치되도록 구비하는 것을 특징으로 하는 모바일 기기 측위 시스템.
  4. 제1항에 있어서, 상기 센서는,
    상기 송신용 비콘 기기가 기 설정해 둔 위치에 있었던 시간 동안에 각 채널을 통해 상기 송신용 비콘 기기로부터 송신되는 신호의 RSSI 값을 측정하는 것을 특징으로 하는 모바일 기기 측위 시스템.
  5. 송신용 비콘 기기가 모바일 기기로부터 송신되는 신호와 동일한 신호를 송신하는 단계;
    N 개의 지향성 안테나를 구비하고 상기 지향성 안테나에 연관된 N 개의 채널을 가지는 센서가, 상기 송신용 비콘 기기에서 송신한 신호를 각 채널을 통해 수집하여 수집 신호를 전달하는 단계;
    상기 송신용 비콘 기기의 위치를 기록해 두고 있는 기록기기가, 상기 센서에서 전달한 수집 신호를 샘플 포인트로 기록하는 단계;
    AI 기반 계산기가 상기 기록기기에 기록된 샘플 포인트를 기반으로 상기 센서의 검출 범위 이내의 각 위치별 RSSI 값 및 위치의 행렬을 계산하는 단계; 및
    반환기가 상기 AI 기반 계산기에서 계산한 각 위치별 RSSI 값 및 위치의 행렬을 기반으로 각 채널로부터 N RSSI 값들의 벡터를 준 베스트 매치 위치를 반환하는 단계를 포함하며;
    상기 N은 1보다 큰 자연수인 것을 특징으로 하는 모바일 기기 측위 방법.
KR1020210149715A 2021-11-03 2021-11-03 모바일 기기 측위 시스템 및 방법 KR102657785B1 (ko)

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