KR20090065816A - 실내 측위 시스템에서 위치 좌표 결정 장치 및 방법 - Google Patents

Abstract

실내 측위 시스템에서 위치 좌표 결정 방법에 있어서, 특정 개수의 고정 노드 중 세 개의 고정 노드를 선택하는 과정과, 선택된 고정 노드 중 서로 다른 두 개의 고정 노드를 번갈아가며 선택하여 교선을 구하는 과정과, 구하여진 교선들 중 서로 다른 두 개의 교선을 번갈아가며 선택하여 교점을 구하는 과정과, 특정 개수의 고정 노드 중 서로 다른 세 개의 고정 노드를 번갈아가며 선택하여 구하고자하는 교점들이 모두 구해질 때까지 상기 과정을 반복적으로 수행하는 과정과, 구해진 교점들의 평균값을 구하여 현재 이동 노드의 위치를 추정하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 한다.

실내, 측위, 좌표, 노드, 교선, 교점

Description

실내 측위 시스템에서 위치 좌표 결정 장치 및 방법{POSITION COORDINATE DETERMINATION APPARATUS AND METHOD IN INDOOR LOCATION MEASUREMENT SYSTEM}

본 발명은 실내 위치 인식 시스템 및 실내 위치 인식 방법에 관한 것으로, 더욱 구체적으로는 이동형 태그 노드의 좌표를 실시간으로 추정하면서 정확성을 높이는 장치 및 방법에 관한 것이다.

유비쿼터스 컴퓨팅이란 도로, 다리, 터널, 빌딩, 건물벽 등 모든 물리 공간과 객체에 컴퓨팅 기능을 추가하여 모든 사물과 대상이 지능화되고, 전자 공간에 연결되어 서로 정보를 주고받는 공간을 만드는 개념으로 기존 홈 네트워크, 모바일 컴퓨팅보다 한 단계 발전된 컴퓨팅 환경을 말한다.

또한, 유비쿼터스 컴퓨팅은 모든 컴퓨터가 서로 연결되고 이용자 눈에 보이지 않으면서도 언제 어디서나 사용 가능하고 현실 세계의 사물과 환경 속으로 스며들어 일상생활에 통합되는 것을 기본 전제로 한다. 이러한 유비쿼터스 환경 구현의 핵심 인프라 구조인 유비쿼터스 네트워크는 누구든지, 언제, 어디서나 통신 속도 등의 제약 없이 이용할 수 있고, 모든 정보나 컨텐츠를 유통시킨 수 있는 정보 통신 네트워크를 의미한다.

이러한 유비쿼터스 네트워크의 실현으로 기존 정보 통신 네트워크와 서비스가 가지고 있었던 여러 가지 제약으로부터 벗어나 이용자가 자유롭게 정보 통신 서비스를 이용할 수 있을 것으로 예상된다. 특히, 유비쿼터스 네트워크와 다양한 센서의 활용으로 시간과 공간의 제한을 뛰어넘는 커뮤니티를 형성할 수 있고, 이를 매개로 사람과 사물의 주변 상황 인식 및 위치 인식이 가능해 질 것으로 예측된다.

이러한 유비쿼터스 컴퓨팅과 유비쿼터스 네트워크를 통해 새롭고 다양한 서비스가 창출될 것이며, 언제 어디서나 사람과 사물과 같은 객체의 위치를 인식하고, 이를 기반으로 유용한 서비스를 제공하는 유비쿼터스 위치 기반 응용 서비스가 유비쿼터스 환경에서의 중요한 서비스로 대두되고 있다.

사용자가 현재 어디에 위치하고 있는지에 대한 위치 정보 습득을 위한 위치 기술은 특히 언제, 어디서나 사용자의 상황을 자율적으로 인식하고 상황에 적절한 서비스를 제공하는 유비쿼터스 컴퓨팅의 실현을 위해서 우선적으로 지원되어야 할 기반 기술이 될 것이며, 이러한 위치 인식 기술은 현재 선진 각국에서 활발한 연구로 진행되고 있다.

현재 위치 인식 관련 기술로서는 GPS, 또는 이동통신 기지국을 이용한 추적 기술, 이정표, 점, 방향, 이격 거리 등을 이용한 위치 참조 기술, 토폴로지, 축적 전환, 포맷 변환을 통한 수치 지도 기술 등이 있으나, 이러한 위치 인식 관련 기술은 실외에서 주로 사용되는 기술로서 실내 환경에서 정밀한 위치 인식을 위해서는 적용되지 못한다는 단점이 있다. 따라서 실내 환경에서의 위치 인식을 위하여 별도의 위치 인식 기술이 개발되어 사용되고 있다.

무선 통신 혹은 적외선, 초음파 등을 사용하는 실내 위치 측정 시스템에서, 일반적으로 위치를 측정하고자 하는 이동형 태그 노드의 상대 좌표를 알기 위해서는 일정 개수 이상의 절대 좌표 혹은 단일 노드를 기준으로 하는 상대 좌표가 미리 입력된 고정형 참조 노드를 설치한다. 이동형 태그 노드의 좌표는 이러한 고정형 참조 노드들과 양방향 통신을 이용한 거리를 측정하여, 이 거리값을 기준으로 산출한다. 무선 통신이나 적외선 초음파 등을 사용하는 위치 측정 시스템에서는 각각의 노드들이 고유의 클럭을 가지고 있으며, 이 클럭값을 상호 교환하는 방식으로 전송 시간을 추정하여 노드간 거리를 측정한다.

현재 실내 환경에서 위치 인식을 위한 기술로는 카메라를 이용하여 화상 인식을 통해 위치를 측정하는 방법, 정해진 경로를 따라 이동하는 로봇을 통해 위치를 측정하는 방법, 통계적 방법 등이 존재한다.

이 중 통계적 방법은 노드간 측정거리에 오차가 존재할 때 이동형 태그 노드의 위치 좌표를 추정하는 방법은 주로 통계적 기법이 사용되었다. 즉, 오차가 존재하는 거리를 다수 측정한 뒤 평균을 산출하여 정밀도를 향상시키거나, 각 고정 노드로부터의 거리값으로 결정되는 평면 좌표상의 원의 교점들을 다수 계산한 후 통계적으로 가장 많이 나오는 지점의 좌표값을 평균적으로 산출하여 현재 이동형 노드들의 위치를 결정하였다.

도 1은 기존의 통계적 방법을 이용한 좌표 추정을 나타낸 도면으로서, 통계적 방법을 적용하여 이동노드의 위치를 검출한다.

도 1을 살펴보면, 일정한 시간 간격에 따라 노드1과 노드2와 노드3의 겹치는 교점들을 다수 계산한 후, 통계적으로 가장 많이 나오는 지점의 좌표값을 평균적으로 산출하고 이를 좌표 추정 영역으로 정의한다. 이 좌표 추정 영역이 산출되면 이 영역의 가장 중간이 되는 점을 이동노드로 추정하고 이동 노드의 위치를 결정하게 된다.

한편, 통계적 기법은 샘플을 얻는데 시간이 많이 걸리므로 노드로부터 측정거리를 반지름으로 하는 원들의 교면적을 구하여 그 면적의 중점을 이동 노드의 좌표로 추정하는 방법이 사용되기도 한다.

이러한 통계적 방법의 문제점은 보다 정밀한 현재 좌표를 얻기 위해서 복수개의 좌표 샘플을 얻어 통계적 처리를 해야 한다는 점으로 대단히 많은 연산 부하가 걸릴 뿐만 아니라 측정 시간도 길어진다. 따라서 이동형 태그 노드의 좌표 업데이트가 늦어져 반응 시간도 길어진다. 또한 이러한 측정 시간문제를 극복하기 위해 노드간 거리를 반지름으로 하는 원의 교면적을 구해 그 면적의 중점을 잡는 방법은 연산이 복잡하지 않고 빠른 추정이 가능하고 이를 도 2에 나타내었다.

도 2는 기존의 세 원의 겹치는 면적을 이용하여 좌표 추정을 나타낸 도면이다.

도 2를 살펴보면, 각가 노드1과 노드2, 노드2와 노드3, 노드3과 노드1 사이의 거리를 반지름으로 하는 원의 교면적을 구하여 중점을 잡고 그 위치를 추정 위치로 나타낼 수 있다. 하지만 이러한 방법은 연산이 복잡하지 않고 빠른 추정이 가능한 대신 도 2에 표시된 바와 같이 실제 이동 노드의 좌표와는 다른 위치를 추정하는 경우가 많다는 결점이 존재한다.

이 외에도 카메라를 이용하여 화상 인식을 통해 위치를 측정하는 방법이나 정해진 경로를 따라 이동하는 로봇을 통해 위치를 측정하는 방법 또한 다음과 같은 단점이 존재한다.

이에 따라서 실내 환경에서 사용자 또는 사물 등의 위치에 대하여 보다 정확하고 신뢰성 있는 위치 정보를 실시간으로 제공할 수 있는 새로운 위치 측정 방식의 개발이 요구되고 있다.

본 발명은 간단한 연산으로 현재 이동형 태그 노드의 좌표를 비교적 가깝고 정확하게 실시간으로 추정하는 방법을 제공하고자 한다.

본 발명의 견지에 따르면, 실내 측위 시스템에서 위치 좌표 결정 방법에 있어서, 특정 개수의 고정 노드 중 세 개의 고정 노드를 선택하는 과정과, 선택된 고정 노드 중 서로 다른 두 개의 고정 노드를 번갈아가며 선택하여 교선을 구하는 과정과, 구하여진 교선들 중 서로 다른 두 개의 교선을 번갈아가며 선택하여 교점을 구하는 과정과, 특정 개수의 고정 노드 중 서로 다른 세 개의 고정 노드를 번갈아가며 선택하여 구하고자하는 교점들이 모두 구해질 때까지 상기 과정을 반복적으로 수행하는 과정과, 구해진 교점들의 평균값을 구하여 현재 이동 노드의 위치를 추정하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 한다.

본 발명에 의하면, 각 고정 노드들로부터의 거리 측정값에 오차가 많은 실내 측위 시스템에서 원래 위치에 가까운 이동 노드의 좌표를 추정하는 방법을 제공할 수 있는 효과가 있고, 기존의 통계적 방법에 비해 월등히 적은 연산량을 사용하므로 추정 시간이 빨라져서 현재 태그 위치의 실시간 추적이 가능해지는 효과가 있다.

이하 본 발명에 따른 바람직한 실시 예를 첨부한 도면을 참조하여 상세히 설명한다. 하기 설명에서는 구체적인 구성 소자 등과 같은 특정 사항들이 나타나고 있는데 이는 본 발명의 보다 전반적인 이해를 돕기 위해서 제공된 것일 뿐 이러한 특정 사항들이 본 발명의 범위 내에서 소정의 변형이나 혹은 변경이 이루어질 수 있음은 이 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게는 자명하다 할 것이다.

종래의 기술에서 언급한 바와 같이, 통계적 방법의 보다 정밀한 현재 좌표를 얻기 위해서 복수개의 좌표 샘플을 얻어 통계적 처리를 해야 한다는 점으로 대단히 많은 연산 부하가 걸릴 뿐만 아니라 측정 시간도 길어지고, 따라서 이동형 태그 노드의 좌표 업데이트가 늦어져 반응 시간도 길어지는 문제점이 있었다. 기존의 측정 시간문제를 극복하기 위해 노드간 거리를 반지름으로 하는 원의 교면적을 구해 그 면적의 중점을 잡는 방법 또한, 실제 이동 노드의 좌표와는 다른 위치를 추정하는 경우가 많다는 문제점이 있었다. 따라서 종래 기술에서 언급한 문제를 해결하고자 본 발명에서는 간단한 연산으로 현재 이동형 태그 노드의 좌표를 추정하면서 정확성을 높이는 새로운 방법을 제안한다. 이하 본 발명의 내부 구성을 도시한 구성도와 흐름도를 참조하여 자세히 설명한다.

본 발명에서 기술하고자 하는, 노드 간 측정 거리에 오차가 존재할 때 이동형 태그 노드의 위치 좌표를 추정하는 방법은 최소 3개 이상의 고정 참조 노드가 설치된 환경을 가정한다. 또한 이러한 고정 참조 노드가 x-y 평면상에 일렬로 설치되지 않은 환경을 가정한다.

3개의 노드 중 2개씩을 골라 측정 거리를 반지름으로 하는 원들의 교선을 구 하는 방법에 있어서, 두 원의 교점이 2개 존재하는 경우와 두 원의 교점이 1개 존재하는 경우에 대하여 각각 설명하면 다음과 같다.

도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 두 원의 교점이 2개 존재하는 경우 이동형 태그 노드의 위치 좌표 추정을 나타낸 도면이다.

도 3을 살펴보면, 먼저 고정 노드들 가운데 임의의 3개 노드를 선택하여 순서에 상관없이 나열한다. 총 N개의 고정 노드가 있을 때의 3개씩 선택하는 경우의 수는

이 된다.

우선 선택된 3개의 고정 노드 값을 참조하여, 각 노드를 중심으로 측정 거리를 반지름으로 하는 원들의 교선을 구한다. 도 3에서는 두 원의 교점이 2개 존재하는 경우이므로, 두 교점을 지나는 선이 교선이 된다. 노드1과 노드2 간의 교선의 방정식을 수학식으로 나타내면 하기와 같다.

수학식 1을 응용하여 각 교선 방정식 3개를 얻을 수 있으며, 3개의 교선 방정식 중 2개씩 골라 교점을 구한다. 교점의 개수는 최소 1개에서 최대 3개가 될 수 있으며, 이 교점들의 평균을 구하고 이를 해당 과정의 결과 좌표로 나타낼 수 있다.

상기 과정을 모든 경우의 고정 노드에 대하여 반복 실시하면, 좌표들의 평균 값을 얻을 수 있는데, 이 평균 좌표 값이 이동형 태그 노드의 위치가 된다.

도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 두 원의 교점이 1개 존재하는 경우 이동형 태그 노드의 위치 좌표 추정을 나타낸 도면이다.

도 4 또한 도 3과 마찬가지로, 고정 노드들 가운데 임의의 3개 노드를 선택하여 순서에 상관없이 나열한다. 우선 선택된 3개의 고정 노드 값을 참조하여, 각 노드를 중심으로 측정 거리를 반지름으로 하는 원들의 교선을 구한다. 도 4는 두 원의 교점이 하나이므로 해당 교점을 지나고 각 노드의 좌표를 연결하는 선과 수직인 선이 교선이 된다. 교선의 방정식을 구하는 수학식은 상기의 수학식 1을 응용하여 구할 수 있다.

각 교선 방정식 3개를 얻는 방법과 교점을 구하는 방법은 도 3에 설명된 바와 같고, 모든 경우의 고정 노드에 대하여 반복 실시하고, 좌표들의 평균값을 얻는 방법 또한 도 3의 내용과 같다.

상기에서 설명한 도 3과 도 4는 3개의 노드(노드1, 노드2, 노드3)를 기준점으로 설정하고 좌표를 구하는 방식이다. 이는 하나의 실시 예일 뿐이며, 노드1이 원점이 아닌 경우, 또는 임의의 3개의 노드를 택해 새로운 추가 노드의 좌표를 구하는 방법 또한 상기한 순서들로부터 용이하게 일반화 시킬 수 있을 것이다.

한편, 상기 과정 중 설명된 교선의 위치는 3가지 경우로 나뉜다. 이 3가지 경우를 하기에 나타내었다.

도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 이동형 태그 노드의 위치 좌표 추정을 나타낸 흐름도이다.

도 5를 살펴보면, 먼저 501단계에서 다수의 고정 노드 중 3개의 고정 노드를 선택한다. 503단계에서 선택된 3개의 고정 노드를 이용하여 교선을 구하는데, 3개의 고정 노드 중 두 개의 고정 노드를 번갈아가며 선택하여 교선을 구한다. 다음으로 505단계에서 구하여진 교선을 이용하여 교점을 추출하게 되는데, 이 또한 구하여진 교선 중 두 개의 교선을 번갈아가며 선택하여 교점을 구한다. 이 교점의 개수는 최소 하나에서 최대 세 개까지 추출될 수 있다. 707단계에서 다수의 고정 노드에 대하여 모든 교점이 구하여 질 때까지 상기의 과정을 반복 수행한다.

모든 교점이 구하여지면, 509단계로 진행하여, 구하여진 교점들의 평균값을 현재 노드의 위치로 추정하여 좌표값을 구한다.

도 6은 본 발명의 일 실시 예에 따른 교선 추출 시 2개의 원으로 생기는 경우를 나타낸 도면이다.

도 6을 살펴보면, 도 6의 (a)는 두 원이 일부 겹치는 경우를 나타내고, 도 6의 (b)는 두 원이 겹치지 않는 경우를 나타내고, 도 6의 (c)는 한 원이 다른 한 원에 포함되는 경우를 나타내고 있다. 도 6의 (a)와 도 6의 (b)는 의도한 바대로 두 원의 중점을 선택해 주지만, 도 6의 (c)의 경우에는 한 원이 다른 한 원에 종속되므로 두 원의 외부를 지나는 수선의 방정식으로 나타낼 수 있다. 이러한 경우는 특히 거리 오차가 크게 나타나는 실내 측위 시스템의 특성상, 벽체 및 바닥면 혹은 실내 장식 등에 의한 반사파의 영향으로, 전파로 측정된 거리는 실제 거리보다 더 멀리 나타나는 경우가 많으며, 이는 노드간 거리가 길어질수록 더 먼 거리로 측정된다.

따라서 하나의 고정 노드에 가까이 가게 되면 가장 가까운 노드와의 거리는 비교적 정확하게 측정되는 반면 멀리 있는 노드의 거리는 더 길게 측정되어 두 원이 도 6의 (c)와 같이 한 원이 다른 한 원에 포함되는 구성을 갖는다.

도 7은 본 발명의 일 실시 예에 따른 교선 추출 시 3개의 원으로 생기는 모든 경우를 나타낸 도면이다.

도 7을 살펴보면, 도 7의(a)부터 도 7의 (d)까지를 제외한 나머지 구성은 예외 없이 한 원에 종속되는 원이 존재하는 경우이며, 이러한 구성들은 상기의 수학식 1을 응용하여 구하고자 하는 목표물의 좌표를 구하였을 때, 구한 좌표값이 원래 좌표값과 달리, 오차가 많이 발생하는 좌표값을 얻게 되는 경우가 많다.

이러한 오차를 줄이기 위한 방법 중 가장 간단하게는 해당 구성을 일으키는 경우를 평균값에서 제외하는 방법을 사용할 수 있다. 그러나 고정 노드가 적은 시스템에서는 위치 좌표값을 구하지 못하는 경우가 생길 수 있으므로 이를 위한 별도의 과정을 적용하면 다음과 같다.

먼저 한 원이 다른 원을 포함하는 경우에는 포함된 원을 만드는 하나 또는 그 이상의 고정 노드를 제외한 나머지를 이용하여 좌표 결정 과정을 수행한다. 다음으로 제외된 노드 또는 노드들 중에서 좌표 결정 과정을 통해 구해진 점들과 가장 가까운 점을 구한다. 즉, 제외했던 원의 중점을 잇는 선과 나머지 원들의 좌표 결정 과정에서 구해진 좌표와의 교점을 구한다. 구해진 점을 현재 이동형 태그 노드의 위치로 잡는다.

상기에서 설명한 방법은 고정 노드가 적은 아주 제한적인 환경에서 쓰이는 방법으로, 고정 노드가 다수인 환경에서 이러한 구성이 나올 경우, 상기 구성을 제외하고 다른 구성들로 이루어진 평균값을 도출하여 오차를 줄인다.

상기와 같이 본 발명의 일 실시 예에 따른 실내 측위 시스템에서 위치 좌표 결정 장치 및 방법의 구성 및 동작이 이루어질 수 있으며, 한편 상기한 본 발명의 설명에서는 구체적인 실시 예에 관해 설명하였으나 여러 가지 변형이 본 발명의 범위를 벗어나지 않고 실시될 수 있다. 따라서 본 발명의 범위는 설명된 실시 예에 의하여 정할 것이 아니고 청구범위와 청구범위의 균등한 것에 의하여 정하여져야 할 것이다.

도 1은 기존의 통계적 방법을 이용한 좌표 추정을 나타낸 도면

도 2는 기존의 세 원의 겹치는 면적을 이용하여 좌표 추정을 나타낸 도면

도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 두 원의 교점이 2개 존재하는 경우 이동형 태그 노드의 위치 좌표 추정을 나타낸 도면

도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 두 원의 교점이 1개 존재하는 경우 이동형 태그 노드의 위치 좌표 추정을 나타낸 도면

도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 이동형 태그 노드의 위치 좌표 추정을 나타낸 흐름도

도 6은 본 발명의 일 실시 예에 따른 교선 추출 시 2개의 원으로 생기는 모든 경우를 나타낸 도면

도 7은 본 발명의 일 실시 예에 따른 교선 추출 시 3개의 원으로 생기는 모든 경우를 나타낸 도면

Claims (7)

1. 실내 측위 시스템에서 위치 좌표 결정 방법에 있어서,

   특정 개수의 고정 노드 중 세 개의 고정 노드를 선택하는 과정과,

   상기 선택된 고정 노드 중 서로 다른 두 개의 고정 노드를 번갈아가며 선택하여 교선을 구하는 과정과,

   상기 구하여진 교선들 중 서로 다른 두 개의 교선을 번갈아가며 선택하여 교점을 구하는 과정과,

   상기 특정 개수의 고정 노드 중 서로 다른 세 개의 고정 노드를 번갈아가며 선택하여 구하고자하는 교점들이 모두 구해질 때까지 상기 과정을 반복적으로 수행하는 과정과,

   상기 구해진 교점들의 평균값을 구하여 현재 이동 노드의 위치를 추정하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 위치 좌표 결정 방법.
2. 제 1항에 있어서, 상기 교선을 구하는 과정은

   하기의 수학식을 이용하여 상기 교선을 구하는데 필요한 교선 방정식을 구하는 것을 특징으로 하는 위치 좌표 결정 방법.

   

   상기 수학식 2에서 x, y와 x1, y1은 각각 상기 서로 다른 2개의 고정 노드의 중점을 나타낸다.
3. 제 1항에 있어서, 상기 교점을 구하는 과정은

   상기 교선들이 서로 교차하는 교점을 구하여 상기 구하여진 교점들의 평균을 구하고 이를 해당 과정의 결과 좌표로 삼는 것을 특징으로 하는 위치 좌표 결정 방법.
4. 제 1항에 있어서,

   상기 선택된 고정 노드들의 범위 중 특정 고정 노드의 범위가 다른 고정 노드의 범위에 종속될 경우, 해당 노드들 간의 교선을 구하는 과정을 생략하여 위치 오차율을 줄이는 것을 특징으로 하는 위치 좌표 결정 방법.
5. 제 1항에 있어서,

   상기 선택된 고정 노드들의 범위 중 특정 고정 노드의 범위가 다른 고정 노드의 범위에 종속될 경우, 포함되는 노드를 제외한 다른 노드들을 이용하여 교선을 구하는 것을 특징으로 하는 위치 좌표 결정 방법.
6. 제 5항에 있어서, 상기 다른 노드들을 이용하여 교선을 구하는 것은

   상기 구하여진 교선과 가장 가까운 거리로 상기 포함된 노드의 중점을 이은 선과, 상기 포함된 노드의 중점을 이은 선과 상기 포함된 노드가 가지는 범위의 경계면에서 만나는 교점을 구하여 현재 이동형 태그 노드의 위치로 추정하는 것을 특징으로 하는 위치 좌표 결정 방법.
7. 실내 측위 시스템에서 위치 좌표 결정 장치에 있어서,

   찾고자 하는 목표물과 양방향 통신을 통하여 거리를 측정하는 세 개 이상의 고정형 참조 노드(Node)와,

   상기 찾고자 하는 목표물에 부착되어 상기 한개 이상의 고정형 참조 노드와 양방향 통신을 통하여 각각의 거리를 측정하는 비고정형 태그 노드를 포함하는 것을 특징으로 하는 위치 좌표 결정 장치.

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