KR20070110169A - 이동체 위치 정보를 생성하는 장치 및 방법과 이동체위치를 인식하는 장치 및 방법 - Google Patents

이동체 위치 정보를 생성하는 장치 및 방법과 이동체위치를 인식하는 장치 및 방법 Download PDF

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Abstract

이동체 위치 정보를 생성하는 장치 및 방법과 이동체 위치를 인식하는 장치 및 방법이 제공된다. 이동체 위치 정보를 생성하는 장치는 고정 노드가 이동 노드로부터 수신한 신호 세기 정보를 입력 받는 신호 획득부, 수신된 신호의 세기 정보를 기초로 특징 벡터를 구성하는 특징 벡터 처리부를 포함하며, 이동체 위치를 인식하는 장치는 고정 노드가 이동 노드로부터 수신한 신호 세기 정보를 입력 받는 신호 획득부, 수신된 신호의 세기 정보를 기초로 특징 벡터를 구성하는 특징 벡터 처리부 및 특징 벡터를 기초로 상기 고정 노드에 대한 이동 노드의 상대적인 위치를 인식하는 위치 인식부를 포함한다.
RF(Radio Frequency), 위치 인식, 고정 노드, 이동 노드, 평활화

Description

이동체 위치 정보를 생성하는 장치 및 방법과 이동체 위치를 인식하는 장치 및 방법{Apparatus and method for creating location and Apparatus and method recognizing location of mobile object}
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 이동체 위치 정보를 생성하는 장치의 구성을 나타낸 블록도이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 이동체 위치를 인식하는 장치의 구성을 나타낸 블록도이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 이동체 위치 정보를 생성하는 과정을 나타낸 흐름도이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 DB에 저장된 이동 노드의 4차원 특징 벡터 값을 나타낸 도면이다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 이동체 위치 인식 과정을 나타낸 흐름도이다.
<도면의 주요 부분에 관한 부호의 설명>
200 : 이동체 위치를 인식하는 장치
201 : 신호 획득부
202 : 전처리부
203 : 특징 벡터 처리부
204 : DB
205 : 제어부
206 : 위치 인식부
207: 인터페이스부
본 발명은 이동체 위치 정보를 생성하는 장치 및 방법과 이동체 위치를 인식하는 장치 및 방법에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 거리에 따른 무선 주파수(Radio Frequency, 이하 RF) 신호 세기 정보의 패턴을 분석하여 사물 및 사용자의 위치를 인식하고 저렴함 RF 모듈을 이용함으로써 시스템 구축 비용을 절감할 수 있는 위치 정보를 생성하는 장치 및 방법과 이동체 위치를 인식하는 장치 및 방법에 관한 것이다.
현재 연구 및 구현되고 있는 위치 인식 기술 및 시스템은 위치 인식 영역에 따라서 크게 광역 기반 위치 인식 방법과 지역 기반 위치 인식 방법으로 분류할 수 있다.
광역 기반 위치 인식 방법은 GPS와 이동 통신망 기지국 접속 지역에 따른 위치인식 등 비교적 광범위한 영역에서의 위치를 인식할 수 있는 방법이고, 지역 기반 위치 인식 방법은 비교적 좁은 영역에서 RF 신호, 적외선, 초음파 등의 신호 세 기 및 신호 도달 시간을 이용한 위치 인식 방법이다.
RF 신호를 이용한 방법은 RF 신호의 세기를 이용하거나 RF 신호의 전달 지연을 이용하여 위치를 파악하는 방법으로써, 마이크로소프트 사에서 개발한 래이더(RADAR) 시스템이 대표적인 시스템이다.
래이더는 건물 내 사용자 위치를 인식하고 추적하기 위한 RF 기반의 방법으로, 다중 수신기에서 수집된 신호 세기 정보를 이용하여 사용자의 좌표를 측정한다.
래이더는 IEEE 802.11 무선랜 환경을 기반으로 액세스 포인트에서 무선랜 기기들이 전송하는 신호의 세기와 신호 대 잡음비를 측정하고 이를 이용하여 실내 환경에서 무선랜 장치들의 2차원 위치를 계산한다.
래이더 방식을 사용하면 위치 측정에 필요한 기기의 수가 적고, 별도의 장치 없이 빌딩 내의 무선랜 환경을 이용한다는 장점이 있으나, 위치 측정 대상들이 모두 무선랜을 지원하여야 하기 때문에 전력소모 측면에서 소형 기기나 배터리 등과 같은 제한적인 전원을 갖는 기기들에는 적용하기 힘들며, 상대적으로 가격이 비싸다는 단점이 있다.
이 밖에도 몇 개의 기업에서 RF 신호의 도달 시간을 측정하여 위치를 파악하는 시스템을 판매하고 있으며, 그 중에서 Pinpoint사의 3D-iD 시스템은 정밀도가 1~3m 정도가 된다고 알려져 있다.
적외선을 이용한 위치 측정 시스템으로는 사무실의 천장에 적외선 수신기를 설치하고 사용자들에게는 배지(Badge) 형태의 적외선 송신기를 갖는 액티브 배 지(Active Badge)를 부착시키는 액티브 배지 시스템이 있다.
액티브 배지는 각각 고유의 인식 번호를 가지고 있고, 주기적으로 자신의 인식 번호를 적외선으로 송출하면 송출된 적외선 신호를 천장에 설치된 적외선 수신기들이 감지하여 특정 사용자의 위치를 파악하는 시스템이다.
사무실마다 한 개 이상의 적외선 수신기들이 고정된 위치에 설치되어 네트워크를 구성하고, 사용자들의 인식 번호를 수신하면 이를 위치 관리 소프트웨어로 전달한다.
액티브 배지는 마이크로프로세서를 탑재하고 있고 양방향 통신이 가능하다. 시스템 구성이 비교적 간단하기 때문에 저렴한 비용으로 위치 측정 시스템을 구성할 수 있다.
또한, 고유의 인식 번호만 송출하기 때문에 신호의 발생 시간이 아주 짧고, 배지마다 초기화된 시간이 조금씩 다르기 때문에 같은 공간에 있는 여러 개의 배지에서 동시에 신호가 발생되는 경우는 거의 없다.
그러나 적외선 통신은 제한된 거리 내에서만 가능하고, 설치 및 유지비용이 많이 들며, 창문이 있는 사무실에서 햇빛이 비치면 성능이 악화된다.
또한, 사용자가 증가함에 따라 통신 시 충돌 발생률이 높아질 뿐만 아니라 시스템이 확장되어야 한다는 단점을 가지고 있으며, 적외선의 전파 속도가 빠르기 때문에 저가의 하드웨어로 높은 정밀도의 위치 측정 시스템을 구성하기 어렵다는 문제로 인하여, 주로 일정 영역에 하나의 수신기만을 설치하고 배지를 달고 있는 사람이 어떤 영역에 들어와 있는지를 파악하는 용도로 사용되는 방법이다.
초음파를 이용한 방법에서는 사람이나 사물에 배트(Bat)라고 불리는 초음파 송신기를 부착하고, 사무실의 천장에 초음파 수신기를 부착한다.
초음파 송신기와 초음파 수신기는 각각 고유의 인식 번호를 갖고 있으며 초음파 수신기는 네트워크 서버에 연결되어 있고, 송신기는 별도의 무선 송수신 장치를 갖고 있다.
액티브 배트(Active Bat)는 송신기와 수신기 사이의 측정된 거리를 바탕으로 삼각측량법으로 송신기의 위치를 파악한다.
즉, 사람이나 사물에 부착된 송신기가 짧은 펄스의 초음파를 발생시켜 천장에 달려있는 수신기까지의 도달 시간을 측정하고, 도달 시간에 음속을 곱해주면 송신기와 수신기 사이의 거리를 쉽게 계산할 수 있다.
송신기와 3개 이상의 수신기들 간의 거리를 측정하면, 송신기의 3차원 위치를 결정할 수 있는 충분한 정보가 얻어지므로 사람이나 사물에 2개 이상의 송신기를 부착하여, 송신기들의 상대적인 위치를 알아내면 위치 측정 대상의 방향도 파악할 수 있다.
UWB(Ultra-Wide Band) 위치인식 방법은 초음파 위치인식 시스템 정도의 정확도를 가지면서 그보다 훨씬 적은 기반 시설을 요구하는 방법이다.
UWB는 아주 짧은 무선 펄스를 연속적으로 전송하므로 수 GHz의 광대역 스펙트럼을 차지하는 반면 매우 낮은 전력 밀도를 갖는다.
RFID(Radio Frequency Identification) 시스템은 크게 RFID 태그, 리더, 데이터 처리시스템으로 구성된다.
신체ㆍ사물ㆍ건물 등에 부착된 RFID 태그는 RFID 리더의 호출에 의해 대상체의 식별번호를 RFID 리더에게 전송하며, 이를 데이터 처리시스템에 보내 필요한 정보를 사용자가 이용할 수 있는 단말기나 주변장치에 표시해 준다.
RFID 태그는 마이크로칩과 코일 안테나로 구성되며 배터리의 유무에 따라 액티브와 패시브 방식으로 구분된다.
일반적으로 비용을 고려해 패시브 방식을 선택한다.
태그는 리더의 호출이 있을 때만 통신을 하고 리더는 RF모듈, 제어 유니트, 커플링 소자로 구성되고 모든 리더는 데이터 처리시스템에 연결돼 있다.
대상체에 부착된 RFID 태그에 ID를 저장하고, 이를 포인터로 이용해 대상체에 대한 정보를 네트워크에 연결된 데이터 처리시스템으로부터 얻는다.
한편, RF와 초음파를 함께 이용한 방법도 있다.
MIT에서 개발한 크리켓은 핸드셋 기반의 위치 측정 시스템으로, 천장에 거리 측정을 위한 신호를 송신하는 비컨(Beacon)이라 불리는 장치를 부착하고 거리 측정의 대상이 되는 사람이나 사물에는 수신기를 부착한다.
비컨은 거리 측정을 위하여 초음파 신호와 RF 신호를 동시에 송출한다.
초음파와 RF 신호는 전파 속도가 서로 다르기 때문에 수신기에 RF 신호가 먼저 도착하고 초음파 신호는 그 후에 수신하게 된다.
이러한 두 신호의 도달 시간차를 이용하면 비컨과 수신기 간의 거리 측정이 가능하고, 3개 이상의 비컨들과 수신기 간의 거리들을 측정하면 삼각 측량법을 사용하여 사람 혹은 사물의 위치를 계산할 수 있다.
초음파 신호와 RF 신호를 동시에 사용하면 비컨과 수신기 간의 시간 동기가 맞지 않아도 두 신호의 도달 시간차를 이용하여 거리 측정이 가능하다는 장점을 얻을 수 있다.
상술한 여러 가지 위치인식 방법 및 기술들은 응용 분야에 따라 다양하게 사용할 수 있다.
넓은 영역에서는 GPS, 이동통신망을 이용한 방법이 유리하지만 위치인식에 시간이 걸린다는 것과 통신비용이 많이 든다는 것, 그리고 GPS 인공위성과 GPS 수신기와의 통신 불량 지역에서는 사용이 불가능하다는 단점이 있다.
특히 기본적인 오차 범위가 GPS는 5 ~ 10m가 되며 이동통신망 기지국에 의한 위치인식은 오차 범위가 500m가 넘어서 정밀도가 떨어진다.
RFID를 이용한 방식의 경우, 태그 구입 비용은 비교적 저렴하지만 리더기를 원하는 위치에 모두 설치하여야 하는데 그 비용 또한 만만치 않다. 즉 경제성 측면에서 효율성이 떨어지기 때문에 위치인식 방법으로 적합하지 않다.
적외선을 이용한 위치 인식과 같은 방법은 정밀도는 매우 높지만 구입 가격이 커서 연구 개발 용도나 정밀도를 요구하는 사업 모델에 적용이 가능하다.
상술한 바와 같이, 지역 영역에 기반을 둔 기존 연구에서는 신호의 세기 및 거리와의 상관 관계에 초점을 맞추어 위치를 인식한다.
하지만 거리와 신호 세기 정보의 관계는 반드시 반비례하지 않기 때문에 이러한 방법은 높은 인식률을 얻는데 한계가 있으며, 실제로 여러 기존의 연구에서 그러한 문제점을 제기하였다.
본 발명은 이동체 위치 정보를 생성하는 장치 및 방법과 이동체 위치를 인식하는 장치 및 방법을 통해 거리에 따른 신호 세기 정보의 패턴을 분석하여 위치 정보를 제공하는데 그 목적이 있다.
본 발명의 다른 목적은 이동체 위치 정보를 생성하는 장치 및 방법과 이동체 위치를 인식하는 장치 및 방법을 통해 저렴한 RF 모듈을 사용하게 됨으로써 위치 인식 시스템 구축 및 유지보수 비용을 절감하는 것이다.
본 발명의 또 다른 목적은 이동체 위치 정보를 생성하는 장치 및 방법과 이동체 위치를 인식하는 장치 및 방법을 통해 사무실이나 집과 같은 좁은 영역뿐만 아니라 주차장과 같은 넓은 영역을 처리할 수 있도록 하는 것이다.
본 발명의 목적들은 이상에서 언급한 목적들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 목적들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해되어질 수 있을 것이다.
상기 목적을 달성하기 위하여, 본 발명의 실시예에 따른 이동체 위치 정보를 생성하는 장치는 고정 노드가 이동 노드로부터 수신한 신호 세기 정보를 입력 받는 신호 획득부 및 수신된 신호의 세기 정보를 기초로 특징 벡터를 구성하는 특징 벡터 처리부를 포함한다.
상기 목적을 달성하기 위하여, 본 발명의 실시예에 따른 이동체 위치를 인식하는 장치는 고정 노드가 이동 노드로부터 수신한 신호 세기 정보를 입력 받는 신 호 획득부, 수신된 신호의 세기 정보를 기초로 특징 벡터를 구성하는 특징 벡터 처리부 및 특징 벡터를 기초로 상기 고정 노드에 대한 이동 노드의 상대적인 위치를 인식하는 위치 인식부를 포함한다.
상기 목적을 달성하기 위하여, 본 발명의 실시예에 따른 이동체 위치 정보를 생성하는 방법은 고정 노드가 이동 노드로부터 수신한 신호 세기 정보를 입력 받는 신호 획득 단계 및 수신된 신호의 세기 정보를 기초로 특징 벡터를 구성하는 특징 벡터 처리 단계를 포함한다.
상기 목적을 달성하기 위하여, 본 발명의 실시예에 따른 이동체 위치를 인식하는 방법은 고정 노드가 이동 노드로부터 수신한 신호 세기 정보를 입력 받는 신호 획득 단계, 수신된 신호의 세기 정보를 기초로 특징 벡터를 구성하는 특징 벡터 처리 단계 및 특징 벡터를 기초로 상기 고정 노드에 대한 이동 노드의 상대적인 위치를 인식하는 위치 인식 단계를 포함한다.
기타 실시예들의 구체적인 사항들은 상세한 설명 및 도면들에 포함되어 있다.
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. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 상세히 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 이동체 위치 정보를 생성하는 장치의 구성을 나타낸 블록도이다.
본 발명의 실시예에 따른 이동체 위치 정보를 생성하는 장치(100)는 고정 노드가 이동 노드로부터 수신한 신호 세기 정보를 입력 받는 신호 획득부(101), 신호 세기 정보에 대해 평활화를 수행하는 전처리부(102), 평활화한 신호 세기 정보를 기초로 특징 벡터를 구성하는 특징 벡터 처리부(103), 특징 벡터가 저장되는 DB(104), 각 장치를 제어하는 제어부(105)를 포함한다.
이하, 본 발명의 실시예에서 사용되는 '~부'라는 용어는 소프트웨어 또는 FPGA또는 ASIC과 같은 하드웨어 구성요소를 의미하며, '~부'는 어떤 역할들을 수행한다.
그렇지만 '~부'는 소프트웨어 또는 하드웨어에 한정되는 의미는 아니다.
'~부'는 어드레싱할 수 있는 저장 매체에 있도록 구성될 수도 있고 하나 또는 그 이상의 프로세서들을 재생시키도록 구성될 수도 있다.
따라서, 일 예로서 '~부'는 소프트웨어 구성요소들, 객체지향 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, 테 이블들, 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 발명의 실시예에서 고정 노드, 이동 노드는 이동체에 대한 변화를 감지하기 위한 RF 모듈로서, 고정 노드는 RF 수신기를 포함하며, RF수신기를 통해 이동 노드에서 송신하는 이동체의 움직임에 대한 RF 신호를 수신하여 신호 획득부(101)로 전달한다.
고정 노드는 소정의 공간과 위치에 고정되어 설치되며 개수는 특정한 숫자로 한정하지 않고 다수가 설치될 수 있다.
이동 노드는 RF 송신기를 포함하며 사용자가 미리 지정한 민감도와 응답 시간에 따라 소정의 시간 간격으로 고정 노드에 RF 신호를 송신한다.
이동 노드는 움직임을 파악하고자 하는 이동체에 설치되거나 부착될 수 있으며 각 이동 노드의 구분이 가능하다면 그 개수를 제한하지 않는다.
고정 노드와 이동 노드의 RF 신호 방식은 아나로그 방식과 디지털 방식일 수 있으며 본 발명에서는 어느 하나의 방식으로 한정하지 않으나 바람직한 실시예로 디지털 방식을 사용하도록 한다.
이동 노드에서 송신한 신호 세기 정보를 고정 노드에서 수신하면 해당 정보가 신호 획득부(101)에 저장된다.
전처리부(102)는 제어부(105)를 통해 신호 획득부(101)로부터 전달받은 신호 세기 정보에 대한 평활화를 수행한다.
평활화는 거친 표본 추출이나 잡음 때문에 데이터에 좋지 않은 미세한 변동이나 불연속성 등이 있을 때, 이런 변동이나 불연속성을 약하게 하거나 제거하여 매끄럽게 하는 조작으로, 이동 노드를 한 곳에 멈추게 한 후 일정 시간 동안 신호 세기 값을 얻어 보면 주변 환경 조건에 따라 조금씩 변할 수 있으므로 잡음이 없는 안정적인 신호 값을 생성하기 위하여 가급적 여러 번 신호 값을 받아 이용한다.
이처럼 실시간으로 RF 신호 값을 입력 받을 경우, 조건에 따라 신호 세기 값이 불규칙적으로 들어 올 수 있다.
예를 들어, 사람이 지나갈 때와 같이 노드 주위에서 움직임이 있을 경우 신호 세기 값이 불규칙적으로 바뀔 수 있다.
이 경우 잡음을 제거하기 위한 전처리 과정으로서 평활화 방법을 사용한다.
특징 벡터 처리부(103)는 제어부(105)를 통해 전처리부(102)로부터 전달받은 평활화한 신호 세기 정보에 대해 평균값을 구하고 그 평균값을 특정 방향의 벡터 요소로 이용할 수 있도록 특징 벡터를 구성하며, 구성된 특징 벡터를 정규화하여 제어부(105)를 통해 DB(104)에 저장한다.
본 발명에서 특징값이란, 특정 이동 노드를 해당 이동 노드에 근접한 다른 이동체와 구별하기 위해 필요한 최소한의 정보로서, 본 발명의 바람직한 실시예로 이동 노드에서 소정 간격으로 고정 노드로 송신하는RF 신호 세기 정보를 특징값으로 사용하며, 고정 노드에 대한 이동 노드의 상대적인 특징값들의 집합을 특징 벡 터라고 정의한다.
또한 본 발명에서는 특징값을 이동 노드가 송신하는 RF 신호 세기 정보만으로 한정하지 않으며 특정 이동 노드를 해당 이동 노드에 근접한 다른 이동체와 구별하기 위해 필요한 최소한의 정보라면 특징값으로 사용할 수 있다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 이동체 위치를 인식하는 장치의 구성을 나타낸 블록도이다.
본 발명의 실시예에 따른 이동체 위치를 인식하는 장치(200)는 고정 노드가 이동 노드로부터 수신한 신호 세기 정보를 입력 받는 신호 획득부(201), 신호 세기 정보에 대해 평활화를 수행하는 전처리부(202), 평활화한 신호 세기 정보를 기초로 특징 벡터를 구성하는 특징 벡터 처리부(203), 특징 벡터가 저장되는 DB(204), 각 장치를 제어하는 제어부(205), 특징 벡터를 기초로 거리 값을 구하고 이동 노드의 위치를 파악하는 위치 인식부(206), 이동 노드의 위치를 화면에 보여주는 인터페이스부(207)를 포함한다.
본 발명의 실시예에 따른 이동체 위치를 인식하는 장치(200)에서 신호 획득부(201), 전처리부(202), 특징 벡터 처리부(203), DB(204)의 역할은 도 1을 통해 설명한 이동체 위치 정보를 생성하는 장치(201~204)와 동일하다.
특징 벡터 처리부(203)에서 새롭게 구성된 특징 벡터는 제어부(205)를 통해 위치 인식부(206)로 전달되고, 위치 인식부(206)에서는 벡터 처리부(203)로부터 전달받은 새롭게 구성된 특징 벡터와 DB(204)에 정규화 되어 저장된 기존의 특징 벡터를 비교하여 거리값과 이동 노드의 위치를 인식한다.
위치 인식부(206)에서 계산된 거리값과 이동 노드의 위치는 제어부(205)를 거쳐 인터페이스부(207)를 통해 사용자가 볼 수 있는 단말기 화면에 표시된다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 이동체 위치 정보를 생성하는 과정을 나타낸 흐름도이다.
도 1을 통해 설명한 부분에서 언급했듯이 고정 노드와 이동 노드의 개수는 특정 숫자로 한정되지 않지만, 이하 설명의 편의상 고정 노드의 개수는 4개이고 이동 노드의 개수는 1개로 가정하여 설명하도록 한다..
4개의 고정 노드는 이동 노드로부터 1초에 한 번 이상의 RF 신호 세기 값을 수신하고 이 값들은 신호 획득부(101)에 입력된다(S301).
이때 이동 노드로부터 송신되는 RF 신호 세기는 소정의 시간 간격으로 송신되며 사용자에 의해서 송신 시간 간격의 조절이 가능하지만, 이하 본 발명의 실시예에서는 설명의 편의상 이동 노드가 1초에 한 번 이상의 RF 신호를 송신하는 것으로 가정하여 설명하도록 한다.
S301에서, 실시간으로 RF 신호 세기 값을 입력 받을 때 조건에 따라 RF 신호 세기 값이 불규칙적으로 들어 올 수 있으므로 전처리부(202)에서는 잡음을 제거하기 위한 전처리 과정을 거쳐 평활화 방법으로 잡음을 제거한다(S302).
본 발명의 실시예에 따른 평활화 방법은 근접 신호 값과의 평균값을 연산하는 방법을 사용하도록 하며 식 (1)과 같이 표현 할 수 있다.
식 (1)
Figure 112006033462716-PAT00001
Figure 112006033462716-PAT00002
은 평활화를 한 결과 값이고
Figure 112006033462716-PAT00003
과
Figure 112006033462716-PAT00004
는 특징 벡터를 구성하는 요소 값으로서 특정 시간에 고정 노드로부터 받은 신호 값을 의미한다.
Figure 112006033462716-PAT00005
과
Figure 112006033462716-PAT00006
는
Figure 112006033462716-PAT00007
을 만족하는 파라미터이다.
예를 들어 하나의 고정 노드에서 일정 시간동안 다음과 같은 RF 신호 세기 값들을 받았다고 가정한다.
이때 RF 신호 세기 값은 디지털 방식일 수 있고 아나로그 방식일 수 있으며 특정 방식으로 한정되지 않는다.
이하, 본 발명에서는 RF 신호 세기의 값의 바람직한 실시예로 디지털 방식을 사용하여 설명하도록 한다.
[206 202 200 208 204 208 204 206 202 204 202 206]
Figure 112006033462716-PAT00008
과
Figure 112006033462716-PAT00009
를 각각 1/2이라고 할 때, 위 값들을 근접 신호 값과의 평균값을 연산하는 평활화 방법을 통해 아래와 같은 결과값을 얻을 수 있다.
[206 204 201 204 206 206 206 205 204 203 203 204]
또한, 위 결과를 기초로 일정 시간동안 받은 신호 세기 값과 신호 세기 값의 거리의 합을 구하는 과정을 통해, 현저히 구별되는 신호 값을 잡음으로 판단하여 평활화를 수행할 수 있으며 식(2)로 표현할 수 있다.
식(2)
Figure 112006033462716-PAT00010
Figure 112006033462716-PAT00011
은 일정 시간동안 받은 신호 세기 값의 수이고
Figure 112006033462716-PAT00012
는 그 중
Figure 112006033462716-PAT00013
번째 신호 세기 값을 의미하며
Figure 112006033462716-PAT00014
는
Figure 112006033462716-PAT00015
번째 신호 세기 값과 나머지 신호 세기 값들의 거리의 합을 나타낸다.
이와 같이 하나의 고정 노드에서 일정 시간동안 얻은 신호 값들을 평활화하여 잡음이 발생할 경우에도 위치 인식률을 높일 수 있다.
고정 노드의 수를 4 개로 가정했으므로, 나머지 3개의 고정 노드에서 얻은 값에 대해서도 동일한 과정을 수행한다.
S302 후, 벡터 정보 처리부(103)에서는 전처리부(102)에서 평활화를 수행한 후 얻은 값들에 대한 평균값을 기초로 특징 벡터를 구성한다(S303).
예를 들어 다음과 같은 특징 벡터가 있다고 가정한다.
Figure 112006033462716-PAT00016
Figure 112006033462716-PAT00017
는 특징 벡터를 구성하는 요소로서
Figure 112006033462716-PAT00018
번째 고정 노드에서 얻은 값에서 구한 요소 값이고
Figure 112006033462716-PAT00019
은 고정 노드의 수를 의미하며 본 발명의 실시예에서는 4가 된다.
이때 특징 벡터 요소
Figure 112006033462716-PAT00020
는 식(3)과 같이 정의한다.
식(3)
Figure 112006033462716-PAT00021
식(3)에서
Figure 112006033462716-PAT00022
은 입력 받은 신호 값의 수(본 발명의 실시예의 경우 12)이며,　
Figure 112006033462716-PAT00023
는
Figure 112006033462716-PAT00024
번째 고정 노드에서 얻은
Figure 112006033462716-PAT00025
번째 신호 값을 의미한다.
예를 들어, 상술한 평활화한 값은
[206 204 201 204 206 206 206 205 204 203 203 204]
이며, 위와 같이 한 고정 노드에서 구한 값으로부터 얻은
Figure 112006033462716-PAT00026
요소 값은 204.3이 된다.
고정 노드가 4 개일 때 나머지 3 개의 고정 노드로부터 구한
Figure 112006033462716-PAT00027
값이 201.7, 184.3, 89.1이라고 한다면 결과적으로 특징 벡터 f는 다음과 같다.
f = (204.3 201.7 184.3 89.1)
참고로, 본 발명에서 사용한 RF 센서 모듈의 신호 값의 범위는 특정 범위로만 한정되지 않으며, 본 발명에서는 바람직한 실시예로 RF 센서 모듈의 신호 값의 범위가 기본적으로 0보다 크고 255보다 작은 신호 값을 만들어내도록 RF 센서 모듈이 설계되었다고 가정한다.
S303 후, 벡터 정보 처리부(103)에서는 상술한 특징 벡터의 요소를 이용하여 이 신호 값을 0과 1사이의 실수 값으로 정규화하고(S304), 정규화한 값들을 DB에 저장한다(S305).
이때, 정규화를 위한 정규화 값의 범위는 특정 값의 범위로만 한정되지 않으며 본 발명에서는 정규화 값의 바람직한 범위로 0과 1사이의 실수 값을 사용하여 설명하도록 한다.
신호 값을 정규화하기 위한 식은 식(4)와 같다.
식(4)
Figure 112006033462716-PAT00028
Figure 112006033462716-PAT00029
는 정규화 이전의 값,
Figure 112006033462716-PAT00030
은 정규화한 값이며
Figure 112006033462716-PAT00031
은 최소 RF 신호 값이고
Figure 112006033462716-PAT00032
는 최대 RF 신호 값이다.
이처럼 최대 신호 값과 최소 신호 값을 이용하면 모든 RF 신호 값은 0과 1 사이의 실수 값으로 정규화 된다.
예를 들어 상술한 특징 벡터는 다음과 같다.
f = (204.3 201.7 184.3 89.1)
이때 식(4)에 의해 정규화한 특징 벡터 fN은 다음과 같다.
fN = (1.0 0.98 0.83 0)
만일 본 발명의 실시예에 따른 이동체 위치 정보를 생성하는 장치를 100 대의 차를 주차할 수 있는 주차장에서 사용한다고 가정하면, 이 경우 자동차의 위치 를 인식할 것이므로 인식할 위치의 수는 100 개이다.
그리고 이 주차장에 자동차로부터 RF 신호를 받는 고정 노드를 4 개 설치하였다고 할 때, 상술한 과정(S301~S305)을 통해 도 4와 같이 이동 노드의 4 차원 특징 벡터 100 개를 구해 DB(104)에 저장할 수 있다.
이것이 바로 위치를 인식하기 위한 지식을 모형(model)화한 것이고 인공지능 관점에서 볼 때 학습한 결과에 해당된다.
이와 같이 학습 과정에서는 위치인식을 위한 특징 벡터 테이블, 즉 학습 모형을 구한다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 이동체 위치를 인식하는 과정을 나타낸 흐름도이다.
이동체 위치를 인식하기 위해 특징 벡터를 구성하여 정규화한 후 DB(204)에 저장하는 과정은 도 3을 통해 설명한 이동체 위치 정보를 생성하는 과정(S301~S305)과 동일하다.
DB(204)에 정규화되어 저장된 특징 벡터 값들은 위치 인식부(206)를 통해 이동 노드의 위치를 인식하기 위한 모형으로 사용되며, 인식 알고리즘으로 유클리드 거리(Euclidean Distance), 신경망, SVM(Support Vector Machine) 등이 사용될 수 있다.
이동체 위치를 인식하기 위해 특징 벡터 처리부(203)에서 새롭게 구성된 특징 벡터는 제어부(205)를 통해 위치 인식부(206)로 전달되고(S506),
위치 인식부(206)에서는 벡터 처리부(203)로부터 전달받은 새롭게 구성된 특징 벡 터와 DB(204)에 정규화 되어 저장된 기존의 특징 벡터를 비교하여(S507)
거리값과 이동 노드의 위치를 인식한다(S508).
S501~S503은 인공지능 관점에서 인식하는 과정에 해당한다.
즉, 인식 과정에서 추출한 특징 벡터는 모형으로 등록된 특징 벡터와 비교하여 거리를 구하게 되며, 그 방법으로 본 발명에서는 아래의 식(5)와 같이 유클리드 거리를 이용하도록 한다.
식(5)
Figure 112006033462716-PAT00033
식(5)에서
Figure 112006033462716-PAT00034
는
Figure 112006033462716-PAT00035
번째 특징 벡터의
Figure 112006033462716-PAT00036
번째 벡터 요소 값을 의미한다.
Figure 112006033462716-PAT00037
는 이동 노드가 임의의 위치에 있을 때 고정 노드로부터 획득한 특징 벡터 중
Figure 112006033462716-PAT00038
번째 요소 값이며,
Figure 112006033462716-PAT00039
는 모형과 현재 얻은 특징 벡터 간의 유클리드 거리 값을 의미한다.　
임의의 위치에 이동 노드가 있을 때 도 4의 경우 100개의 모형과 비교함으로써 100 개의 거리 값을 구할 수 있다.
이때 이동 노드는 가장 작은 값을 갖는 위치에 있는 것으로 인식할 수 있으며 아래의 식(6)으로 표현할 수 있다.
식(6)
Figure 112006033462716-PAT00040
본 발명의 실시예에서 식(6)의 경우
Figure 112006033462716-PAT00041
값은 100이 되므로 도 4를 이용하여 구한 유클리드 거리 100 개 중 가장 작은 값을 이동 노드의 위치로 인식한다.
상술한 과정을 통해 위치 인식부(206)는 고정 노드에 대한 이동 노드의 상대 위치를 인식하고, 고정 노드의 위치가 표시된 단말기 상의 Map에 이동 노드의 위치를 적용하기 위해, 단말기 상의 Map에 표시된 고정 노드에 대한 이동 노드의 절대위치를 산출한다(S509).
S504 후, 위치 인식부(206)는 인터페이스부(207)를 통해 사용자가 볼 수 있는 단말기 상의 Map에 이동 노드의 위치를 디스플레이 한다(S510).
이상 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 설명하였지만, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다.
상기한 바와 같은 본 발명의 이동체 위치 정보를 생성하는 장치 및 방법과 이동체 위치를 인식하는 장치 및 방법에 따르면 다음과 같은 효과가 하나 혹은 그 이상 있다.
RF 신호의 세기 및 거리와의 상관 관계만을 고려한 종래의 기술과는 다르게 거리에 따른 신호 세기 정보의 패턴을 분석하여 위치 정보를 제공하므로 위치의 정확도를 높이는 장점이 있다.
저렴한 RF 모듈을 사용하게 됨으로써 위치 인식 시스템 구축 및 유지보수 비용을 절감하는 장점도 있다.
저렴한 비용으로도 사무실이나 집과 같은 좁은 영역뿐만 아니라 주차장과 같은 넓은 영역을 처리할 수 있는 장점도 있다.

Claims (19)

  1. 고정 노드가 이동 노드로부터 수신한 신호 세기 정보를 입력 받는 신호 획득부; 및
    상기 수신된 신호의 세기 정보를 기초로 특징 벡터를 구성하는 특징 벡터 처리부를 포함하는 이동체 위치 정보를 생성하는 장치.
  2. 제 1항에 있어서,
    상기 특징 벡터는 상기 고정 노드에 대한 상기 이동 노드의 상대적인 특징값들의 집합인 이동체 위치 정보를 생성하는 장치.
  3. 제 1항에 있어서,
    상기 특징 벡터는 상기 특징값들을 정규화하여 DB에 저장되는 이동체 위치 정보를 생성하는 장치.
  4. 고정 노드가 이동 노드로부터 수신한 신호 세기 정보를 입력 받는 신호 획득부;
    상기 수신된 신호의 세기 정보를 기초로 특징 벡터를 구성하는 특징 벡터 처리부; 및
    상기 특징 벡터를 기초로 상기 고정 노드에 대한 이동 노드의 상대적인 위치 를 인식하는 위치 인식부를 포함하는 이동체 위치를 인식하는 장치.
  5. 제 4항에 있어서,
    상기 신호 세기 정보에 대해 평활화를 수행하는 전처리부를 더 포함하는 이동체 위치 정보를 생성하고 이동체 위치를 인식하는 장치.
  6. 제 4항에 있어서,
    상기 고정 노드는 하나 이상 다수로 존재하고 소정의 간격으로 상기 신호 세기 정보를 상기 이동 노드로부터 수신하는 이동체 위치 정보를 생성하고 이동체 위치를 인식하는 장치.
  7. 제 4항에 있어서,
    상기 특징 벡터는 상기 고정 노드에 대한 상기 이동 노드의 상대적인 특징값들의 집합인 이동체 위치 정보를 생성하고 이동체 위치를 인식하는 장치.
  8. 제 4항에 있어서,
    상기 특징 벡터는 상기 특징값들에 대한 평균값을 포함하는 이동체 위치 정보를 생성하고 이동체 위치를 인식하는 장치.
  9. 제 4항에 있어서,
    상기 특징 벡터는 상기 특징값들을 정규화하여 DB에 저장되는 이동체 위치 정보를 생성하고 이동체 위치를 인식하는 장치.
  10. 제 4항에 있어서,
    상기 위치 인식부는 상기 특징 벡터와 상기 정규화된 값을 기초로 거리값을 구하고 이동 노드의 위치를 파악하는 이동체 위치를 인식하는 장치.
  11. 고정 노드가 이동 노드로부터 수신한 신호 세기 정보를 입력 받는 신호 획득 단계; 및
    상기 수신된 신호의 세기 정보를 기초로 특징 벡터를 구성하는 특징 벡터 처리 단계를 포함하는 이동체 위치 정보를 생성하는 방법.
  12. 제 11항에 있어서,
    상기 신호 세기 정보에 대해 평활화를 수행하는 전처리 단계를 더 포함하는 이동체 위치 정보를 생성하는 방법.
  13. 제 11항에 있어서,
    상기 특징 벡터 처리 단계는 특징값들을 정규화하여 DB에 저장하는 이동체 위치 정보를 생성하는 방법.
  14. 고정 노드가 이동 노드로부터 수신한 신호 세기 정보를 입력 받는 신호 획득 단계;
    상기 수신된 신호의 세기 정보를 기초로 특징 벡터를 구성하는 특징 벡터 처리 단계; 및
    상기 특징 벡터를 기초로 상기 고정 노드에 대한 이동 노드의 상대적인 위치를 인식하는 위치 인식 단계를 포함하는 이동체 위치를 인식하는 방법.
  15. 제 14항에 있어서,
    상기 신호 세기 정보에 대해 평활화를 수행하는 전처리 단계를 더 포함하는 이동체 위치를 인식하는 방법.
  16. 제 14항에 있어서,
    상기 신호 획득 단계는 상기 고정 노드가 상기 이동 노드로부터 상기 신호 세기 정보를 소정의 간격으로 수신하는 이동체 위치를 인식하는 방법.
  17. 제 14항에 있어서,
    상기 특징 벡터 처리 단계는 상기 특징값들에 대한 평균값을 구하는 단계를 포함하는 이동체 위치를 인식하는 방법.
  18. 제 14항에 있어서,
    상기 특징 벡터 처리 단계는 상기 특징값들을 정규화하여 DB에 저장하는
    단계를 더 포함하는 이동체 위치 정보를 생성하고 이동체 위치를 인식하는 방법.
  19. 제 14항에 있어서,
    상기 위치 인식 단계는 상기 특징 벡터와 상기 정규화된 값을 기초로 거리값을 구하고 고정 노드에 대한 이동 노드의 상대적인 위치를 인식하는 이동체 위치를 인식하는 방법.
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