KR20120003578A - 실내 측위 시스템 및 그 방법 - Google Patents

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Abstract

실내 측위 시스템 및 그 방법이 개시된다. 본 발명의 실시예에 따른 실내 측위 시스템은, 가속도 센서와 각가속도 센서를 이용하여 사용자의 가속도 및 각가속도를 측정하는 관성 측정 장치; 와 상기 측정된 가속도 및 각가속도를 이용하여 사용자의 위치를 추정하고, 간소화된 지도 데이터를 이용하여 추정된 사용자의 위치를 보정하는 모바일 단말을 포함한다.

Description

실내 측위 시스템 및 그 방법{INDOOR LOCALIZATION SYSTEM AND METHOD}
본 발명은 실내 측위 시스템 및 그 방법에 관한 것으로, 더욱 자세하게는 관성측정장치를 이용하여 실내 측위 시 발생하는 오차를 보정 하는 기술에 관한 것이다.
유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 위치기반서비스는 중요한 분야 중 하나이다. 최근 휴대폰, PDA등의 모바일 디바이스와 네트워크의 발달로 사용자에게 다양한 서비스를 제공할 수 있게 되었다. 특히 사용자의 현재 위치에 대한 정보는 개인에 특화된 서비스를 제공하기 위해 필수적인 요소이다.
위치기반서비스를 제공하기 위해 일반적으로 실외에서는 GPS(Global Positioning System)를 이용하고, 실내에서는 관성센서나 수신신호세기(Received Signal Strength Indication; RSSI) 등을 이용한다. GPS를 이용한 기술의 경우 실내 측위에 한계가 있다. 기지국을 이용한 기술의 경우 지역 구분만을 측정할 수 있으므로 정확한 위치를 찾을 수 없고, 인프라 구성에 많은 비용이 든다. 따라서 인프라 구성이 필요 없는 관성 측정 장치(Inertial Measurement Unit : IMU)를 이용한 실내 측위 기술에 대한 연구가 많이 진행되고 있다.
관성 측정 장치는 가속도 센서와 각속도센서로 구성되어 있다. 여기서 얻어낸 정보로 자세, 속도, 방향, 거리 등의 물리적인 움직임을 계산할 수 있다. 관성측정장치는 가속도 정보와 각속도 정보를 알아내어 자세 측정에 용이하나 여러 가지 오차가 존재해서 정확도가 떨어진다. 따라서 효과적인 오차 보정 방법이 필요하다.
관성 측정 장치를 이용하여 실내 측위를 수행하는 경우 발생하는 오차를 보정하는 실내 측위 시스템 및 그 방법이 제안된다.
본 발명의 일 양상에 따른 실내 측위 시스템은, 가속도 센서와 각가속도 센서를 이용하여 사용자의 가속도 및 각가속도를 측정하는 관성 측정 장치; 와 상기 측정된 가속도 및 각가속도를 이용하여 사용자의 위치를 추정하고, 간소화된 지도 데이터를 이용하여 추정된 사용자의 위치를 보정하는 모바일 단말을 포함한다.
상기 모바일 단말은, 상기 측정된 가속도 및 각가속도에 포함된 잡음을 제거하는 저주파 통과 필터; 상기 저주파 통과 필터에서 출력된 가속도 및 각가속도에 포함된 레퍼런스 전압을 제거하는 고주파 통과 필터; 상기 고주파 통과 필터에서 출력된 가속도 및 각가속도를 이용하여 사용자의 이동거리 및 방향을 산출하고, 산출된 이동거리 및 방향을 이용하여 사용자의 위치를 추정하는 위치 추정부; 및 간소화된 지도 데이터에 기초하여 상기 위치 추정부에서 추정된 위치의 오차를 보정 하는 맵 보정부를 포함한다.
상기 위치 추정부는, 상기 고주파 통과 필터를 통과하여 출력된 가속도 및 각가속도를 이중 적분하여 사용자의 이동거리 및 방향을 산출하되, 상기 고주파 통과 필터를 통과하여 출력된 가속도 및 각가속도를 적분해서 속도 및 각속도를 얻은 후 ZUPT(Zero velocity update) 알고리즘을 이용하여 한걸음마다 속도 및 각속도를 0으로 갱신해서 적분 오차를 없앨 수 있다.
상기 위치 추정부는, 상기 고주파 통과 필터를 통과하여 출력된 가속도를 이용하여 에너지를 계산하고 계산된 에너지를 이용하여 사용자의 걸음 수를 검출할 수 있다.
상기 위치 추정부는, 상기 고주파 통과 필터를 통과하여 출력된 가속도를 이용하여 에너지를 아래의 수학식을 이용하여 계산할 수 있다.
[수 학 식]
Figure pat00001
이때, E는 에너지를 나타내며, Ax, Ay, Az는 각 축의 가속도 값을 나타낸다.
상기 맵 보정부는, 설정된 교차로, 복도, 목적지 도트 데이터를 이용하여 간소화된 지도의 모든 도트(dot)의 종류를 정의하고, 교차로, 복도, 목적지 중 어느 하나로 정의된, 간소화된 지도의 각 도트를 주변 도트와의 일치 여부를 판별을 통해서 통합하고 간소화된 각 구성 요소간의 연결관계를 그래프 저장하는 맵 인식부; 와 사용자의 움직임 이벤트 발생시, 상기 구성 요소간 연결관계의 정보 검색을 통해서 상기 위치 추정부에서 추정된 위치를 보정지점(Fixing point)으로 매핑 하는 위치 보정부를 포함할 수 있다.
상기 위치 보정부는, 상기 보정지점과 현재 위치 사이의 거리의 최대값이 오차 임계값을 초과 여부로써 사용자의 움직임 이벤트 발생 여부를 판단할 수 있다.
상기 위치 보정부는, 사용자의 움직임 이벤트 발생시 사용자의 실제 이동거리와 추정 이동거리를 이용하여 스케일 팩터를 구하고, 구해진 스케일 팩터를 위치 추정부로 피드백할 수 있다.
상기 위치 보정부는, 상기 스케일 팩터를 아래의 수학식을 이용하여 구할 수 있다.
[수 학 식]
Figure pat00002
이때, AD는 실제 이동거리를 나타내고, MD는 이전의 보정된 위치로부터 새로 보정된 위치까지의 거리를 측정된 값을 나타낸다.
상기 위치 추정부는, 피드백된 스케일 팩터를 이용하여 추정된 위치의 오차를 보정할 수 있다.
본 발명의 다른 양상에 따른 실내 측위 시스템의 실내 측위 방법은, 가속도 센서와 각가속도 센서를 이용하여 사용자의 가속도 및 각가속도를 측정하는 단계; 상기 측정된 가속도 및 각가속도를 이용하여 사용자의 위치를 추정하는 단계; 및 간소화된 지도 데이터를 이용하여 추정된 사용자의 위치를 보정하는 단계를 포함한다.
상기 측정된 가속도 및 각가속도를 이용하여 사용자의 위치를 추정하는 단계는, 상기 측정된 가속도 및 각가속도에 포함된 잡음을 제거하는 단계; 상기 저주파 통과 필터에서 출력된 가속도 및 각가속도에 포함된 레퍼런스 전압을 제거하는 단계; 및 상기 고주파 통과 필터에서 출력된 가속도 및 각가속도를 이용하여 사용자의 이동거리 및 방향을 산출하고, 산출된 이동거리 및 방향을 이용하여 사용자의 위치를 추정하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 간소화된 지도 데이터를 이용하여 추정된 사용자의 위치를 보정하는 단계는, 설정된 교차로, 복도, 목적지 도트 데이터를 이용하여 간소화된 지도의 모든 도트(dot)의 종류를 정의하고, 교차로, 복도, 목적지 중 어느 하나로 정의된, 간소화된 지도의 각 도트를 주변 도트와의 일치 여부를 판별을 통해서 통합하고 간소화된 각 구성 요소간의 연결관계를 그래프 저장하는 단계; 와 사용자의 움직임 이벤트 발생시, 상기 구성 요소간 연결관계의 정보 검색을 통해서 상기 추정된 위치를 보정지점(Fixing point)으로 매핑 하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 구성 요소간 연결관계의 정보 검색을 통해서 상기 추정된 위치를 보정지점(Fixing point)으로 매핑 하는 단계는, 상기 보정지점과 현재 위치 사이의 거리의 최대값이 오차 임계값을 초과 여부로써 사용자의 움직임 이벤트 발생 여부를 판단할 수 있다.
상기 실내 측위 시스템의 실내 측위 방법은, 사용자의 움직임 이벤트 발생시 사용자의 실제 이동거리와 추정 이동거리를 이용하여 스케일 팩터를 구하는 단계; 와 상기 피드백된 스케일 팩터를 이용하여 추정된 위치의 오차를 보정하는 단계를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따른 실내 측위 시스템 및 그 방법에 따르면, 가속도 및 각가속도를 이용하여 사용자의 위치를 추정하고, 간소화된 지도 데이터를 이용하여 추정된 사용자의 위치를 보정 함으로써, 실내에서의 사용자의 위치를 정확하게 파악할 수 있게 된다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 실내 측위 시스템의 구성을 나타낸 도면이다.
도 2는 본 발명의 실시예를 설명하기 위한 실제 지도를 나타낸 도면이다.
도 3은 도 2의 실제 지도를 간소화한 지도를 나타낸 도면이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 교차로, 목적지, 복도의 도트 데이터를 나타낸 도면이다.
도 5는 간소화된 지도 내 일부 영역에서 해당 도트와 주변 도트를 나타낸 도면이다.
도 6은 간소화된 지도상의 각 구성 요소간의 연결관계를 그래프를 나타낸 도면이다.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 실내 측위 시스템의 실내 측위 방법을 나타낸 도면이다.
이하에서는 첨부한 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 상세히 설명한다. 본 발명의 실시예를 설명함에 있어 관련된 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략할 것이다. 또한, 후술 되는 용어들은 본 발명에서의 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 본 발명의 실시예에 따른 실내 측위 시스템의 구성을 나타낸 도면이다.
도시된 바와 같이 본 발명의 실시예에 따른 실내 측위 시스템은 관성 측정 장치(1)와 모바일 단말(10)을 포함한다.
관성 측정 장치(1)는 가속도 센서(2)와 각가속도 센서(3)를 포함하며, 가속도 센서(2)와 각가속도 센서(3)를 이용하여 사용자의 가속도 및 각가속도를 측정한다.
모바일 단말(10)은 저주파 통과필터(11), 고주파 통과 필터(12), 위치 추정부(13) 및 맵 보정부(14)를 포함한다.
저주파 통과 필터(11)는 관성 측정 장치에 의해 측정된 가속도 및 각가속도에 포함된 잡음을 제거한다.
고주파 통과 필터(12)는 저주파 통과 필터(11)에서 출력된 가속도 및 각가속도에 포함된 레퍼런스 전압을 제거한다. 이에 따라 고주파 통과 필터(12)를 통하여 레퍼런스 전압이 제거됨으로써 레퍼런스 전압으로 인해서 발생하는 바이어스 오차가 제거되어 저주파 특성이 없어지게 된다.
위치 추정부(13)는 저주파 통과 필터(11) 및 고주파 통과 필터(12)를 통과하여 출력된 가속도 및 각가속도를 이용하여 사용자의 이동거리 및 방향을 산출하고, 산출된 이동거리 및 방향을 이용하여 사용자의 위치를 추정한다. 이때, 이동거리 및 방향은 저주파 통과 필터(11) 및 고주파 통과 필터(12)를 통과하여 출력된 가속도 및 각가속도를 이중 적분하여 산출할 수 있다. 따라서 산출된 이동거리와 방향을 이용하여 기준 위치로부터의 사용자의 이동경로를 추정할 수 있게 된다.
그러나 이렇게 산출되는 이동거리 및 방향은 관성 측정 장치의 오차는 드리프트 오차로 인해서 시간이 지날수록 커지게 된다. 이를 방지하기 위해서 위치 추정부(13)는 저주파 통과 필터(11) 및 고주파 통과 필터(12)를 통과하여 출력된 가속도 및 각가속도를 적분해서 속도 및 각속도를 얻은 후 ZUPT(Zero velocity update) 알고리즘을 이용하여 한걸음마다 속도 및 각속도를 0으로 갱신해서 적분 오차를 없앤다. ZUPT 알고리즘의 적용을 위해서는 걸음 수의 검출이 필요한데, 위치 추정부(13)는 저주파 통과 필터(11) 및 고주파 통과 필터(12)를 통과하여 출력된 가속도를 이용하여 에너지를 계산하고 계산된 에너지를 이용하여 사용자의 걸음 수를 검출할 수 있다. 즉, 위치 추정부(13)는 걸음과 걸음 사이의 구간에서 움직임이 없어서 에너지가 0인 것을 기준으로 하여 걸음 수를 검출할 수 있다. 이때, 에너지는 아래의 수학식 1을 이용하여 구할 수 있다.
Figure pat00003
에너지 E는 각 축의 가속도 값 Ax, Ay, Az의 제곱을 더한 값의 양의 제곱근으로 구해질 수 있다. 이에 따라 위치 추정부(13)는 걸음 수가 검출이 되면 걸음이 끝날 때마다 속도를 0으로 초기화시켜 드리프트 오차를 제거할 수 있다.
맵 보정부(14)는 간소화된 지도 데이터에 기초하여 위치 추정부(13)에서 추정된 위치의 오차를 보정하며, 맵 인식부(15)와 위치 보정부(16)를 포함한다. 위치 추정부(13)에서 추정되는 이동경로는 실제와 비슷하지만 추측 항법의 특성으로 인해서 정확한 위치와는 오차가 있으며, 이 오차는 시간이 경과 할수록 증가하게 되어 추정된 위치는 실제 위치와 많은 차이가 날 수 있기 때문에 맵 보정부(14)를 통해서 추정된 위치의 오차를 보정 하게 되는 것이다.
맵 인식부는 도 2에 도시된 바와 같이 실제 지도를 간소화하여 얻어진, 도 3에 도시된 바와 같은 간소화된 지도를 교차로, 복도, 목적지를 분류한다. 이때, 실제 지도의 간소화는 수작업으로 이루어질 수 있다. 간소화된 지도를 교차로, 복도, 목적지로 분류하기 위한 알고리즘 1은 아래 표1에 표시된 바와 같다.

Algorithm 1

for from (0,0) to the size of map

if DotColor(i,j) = black then

for from (i-1,j-1) to the (i+1,j+1)

count black dot

end for

if count = 2 then

mapinfo(i,j) ← destination

else if count = 3 then

if DotColor(i-1,j) = DotColor(i+1,j) then

mapinfo(i,j) ← line

else

mapinfo(i,j) ← intersection

end if

else

mapinfo(i,j) ← intersection

end if

else

mapinfo(i,j) ← blank

end if

end for
또한 맵 인식부(15)는 간소화된 지도를 교차로, 복도, 목적지로 분류하기 위해서, 설정된 교차로, 복도, 목적지 도트 데이터를 이용하여 간소화된 지도의 모든 도트(dot)의 종류를 정의한다. 실시예로, 맵 인식부(15)는 도 4에 도시된 교차로, 복도, 목적지 도트 데이터를 이용하여, 도 5에 도시된 바와 같이 간소화된 지도의 해당 도트가 교차로, 복도, 목적지인지를 정의한다.
이후, 맵 인식부(15)는 교차로, 복도, 목적지 중 어느 하나로 정의된, 간소화된 지도의 각 도트를 주변 도트와의 일치 여부를 판별을 통해서 통합하고 간소화된 각 구성 요소간의 연결관계를 그래프 저장한다. 이때, 교차로, 복도, 목적지 중 어느 하나로 정의된, 간소화된 지도의 각 도트를 주변 도트와의 일치 여부를 판별을 통해서 통합하고 간소화된 지도상의 각 구성 요소간의 연결관계를 그래프 형태로 저장하는 알고리즘 2는 표2에 표시된 바와 같다. 그리고 간소화된 지도상의 각 구성 요소간의 연결관계를 그래프가 도 6에 도시되어 있다. 도 6에서 D는 목적지를 나타내고, I는 교차로를 나타내고, L은 복도를 나타낸다.

Algorithm 2

//같은 구성요소의 통합

for from (0,0) to the size of mapinfo

if mapinfo(i,j) != blank then

if mapinf(i,j) = mapinf(i+1,j) then

mapinfo(i+1,j) ← mapinf(i,j)

end if

if mapinf(i,j) = mapinf(i,j+1) then

mapinf(i,j+1) ← mapinf(i,j)


end if

end if

end for

//구성요소간 연결 관계 저장

for from (0,0) to the size of mapinfo

if mapinfo(i,j) != around mapinfo(i,j) then

save link information between mapinfo and around mapinfo

end if

end for
위치 보정부(16)는 사용자의 움직임 이벤트 발생시, 구성 요소간 연결관계의 정보 검색을 통해서 위치 추정부(13)에서 추정된 위치를 보정지점(Fixing point)으로 매핑 한다. 이때, 사용자의 움직임 이벤트 발생은 보정지점과 현재 위치 사이의 거리의 최대값이 오차 임계값을 초과 여부로써 판단할 수 있다. 나아가 위치 보정부(16)는 사용자의 움직임 이벤트 발생시 사용자의 실제 이동거리와 추정 이동거리를 이용하여 스케일 팩터를 구하고, 구해진 스케일 팩터를 위치 추정부로 피드백한다. 이에 위치 추정부는 피드백된 스케일 팩터를 이용하여 추정 위치의 오차를 보정할 수 있다. 이때, 스케일 팩터는 아래의 수학식 2를 이용하여 구할 수 있다.
Figure pat00004
이때, AD는 실제 이동거리를 나타내고, MD는 이전의 보정된 위치로부터 새로 보정된 위치까지의 거리를 측정된 값이며 IMU(관성측정장치)를 통해서 측정될 수 있다. 이러한 스케일 팩터는 매 위치 보정보다 유동적으로 변함으로써, 가속도 센서 및 각속도 센서의 위치변화나 움직임의 패턴에 영향을 받지 않고 정확한 위치 보정을 할 수 있게 된다.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 실내 측위 시스템의 실내 측위 방법에 대한 흐름도이다.
실내 측위 시스템은 가속도 센서와 각가속도 센서를 이용하여 사용자의 가속도 및 각가속도를 측정한다(S1).
실내 측위 시스템은 측정된 가속도 및 각가속도를 이용하여 사용자의 위치를 추정한다(S2). 즉 실내 측위 시스템은 저주파 통과 필터를 이용하여 측정된 가속도 및 각가속도에 포함된 잡음을 제거하고, 고주파 통과 필터를 이용하여 저주파 통과 필터에서 출력된 가속도 및 각가속도에 포함된 레퍼런스 전압을 제거한다. 이후 실내 측위 시스템은 고주파 통과 필터를 통과하여 출력된 가속도 및 각가속도를 이용하여 사용자의 이동거리 및 방향을 산출하고, 산출된 이동거리 및 방향을 이용하여 사용자의 위치를 추정한다. 이때, 사용자의 위치 추정에 대한 설명은 상술 되었으므로 생략하기로 한다.
실내 측위 시스템은 간소화된 지도를 이용하여 추정된 사용자의 위치를 보정한다(S3). 이때, 추정된 사용자의 위치에 대한 보정에 대한 설명은 상술 되었으므로 생략하기로 한다.
이제까지 본 발명에 대하여 실시예들을 중심으로 살펴보았다. 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형태로 구현될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 개시된 실시예들은 한정적인 관점이 아니라 설명적인 관점에서 고려되어야 한다. 따라서 본 발명의 범위는 전술한 실시예에 한정되지 않고 특허청구범위에 기재된 내용 및 그와 동등한 범위 내에 있는 다양한 실시 형태가 포함되도록 해석되어야 할 것이다.

Claims (15)

  1. 가속도 센서와 각가속도 센서를 이용하여 사용자의 가속도 및 각가속도를 측정하는 관성 측정 장치; 와
    상기 측정된 가속도 및 각가속도를 이용하여 사용자의 위치를 추정하고, 간소화된 지도 데이터를 이용하여 추정된 사용자의 위치를 보정하는 모바일 단말을 포함하는 실내 측위 시스템.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 모바일 단말은,
    상기 측정된 가속도 및 각가속도에 포함된 잡음을 제거하는 저주파 통과 필터;
    상기 저주파 통과 필터에서 출력된 가속도 및 각가속도에 포함된 레퍼런스 전압을 제거하는 고주파 통과 필터;
    상기 고주파 통과 필터에서 출력된 가속도 및 각가속도를 이용하여 사용자의 이동거리 및 방향을 산출하고, 산출된 이동거리 및 방향을 이용하여 사용자의 위치를 추정하는 위치 추정부; 및
    간소화된 지도 데이터에 기초하여 상기 위치 추정부에서 추정된 위치의 오차를 보정 하는 맵 보정부를 포함하는, 실내 측위 시스템.
  3. 제 2 항에 있어서,
    상기 위치 추정부는,
    상기 고주파 통과 필터를 통과하여 출력된 가속도 및 각가속도를 이중 적분하여 사용자의 이동거리 및 방향을 산출하되,
    상기 고주파 통과 필터를 통과하여 출력된 가속도 및 각가속도를 적분해서 속도 및 각속도를 얻은 후 ZUPT(Zero velocity update) 알고리즘을 이용하여 한걸음마다 속도 및 각속도를 0으로 갱신해서 적분 오차를 없애는, 실내 측위 시스템.
  4. 제 3 항에 있어서,
    상기 위치 추정부는,
    상기 고주파 통과 필터를 통과하여 출력된 가속도를 이용하여 에너지를 계산하고 계산된 에너지를 이용하여 사용자의 걸음 수를 검출하는, 실내 측위 시스템.
  5. 제 4 항에 있어서,
    상기 위치 추정부는,
    상기 고주파 통과 필터를 통과하여 출력된 가속도를 이용하여 에너지를 아래의 수학식을 이용하여 계산하는, 실내 측위 시스템.
    [수 학 식]
    Figure pat00005

    이때, E는 에너지를 나타내며, Ax, Ay, Az는 각 축의 가속도 값을 나타낸다.
  6. 제 2 항에 있어서,
    상기 맵 보정부는,
    설정된 교차로, 복도, 목적지 도트 데이터를 이용하여 간소화된 지도의 모든 도트(dot)의 종류를 정의하고, 교차로, 복도, 목적지 중 어느 하나로 정의된, 간소화된 지도의 각 도트를 주변 도트와의 일치 여부를 판별을 통해서 통합하고 간소화된 각 구성 요소간의 연결관계를 그래프 저장하는 맵 인식부; 와
    사용자의 움직임 이벤트 발생시, 상기 구성 요소간 연결관계의 정보 검색을 통해서 상기 위치 추정부에서 추정된 위치를 보정지점(Fixing point)으로 매핑 하는 위치 보정부를 포함하는, 실내 측위 시스템.
  7. 제 6 항에 있어서,
    상기 위치 보정부는,
    상기 보정지점과 현재 위치 사이의 거리의 최대값이 오차 임계값을 초과 여부로써 사용자의 움직임 이벤트 발생 여부를 판단하는, 실내 측위 시스템.
  8. 제 6 항에 있어서,
    상기 위치 보정부는,
    사용자의 움직임 이벤트 발생시 사용자의 실제 이동거리와 추정 이동거리를 이용하여 스케일 팩터를 구하고, 구해진 스케일 팩터를 위치 추정부로 피드백하는, 실내 측위 시스템.
  9. 제 8 항에 있어서,
    상기 위치 보정부는,
    상기 스케일 팩터를 아래의 수학식을 이용하여 구하는, 실내 측위 시스템.
    [수 학 식]
    Figure pat00006

    이때, AD는 실제 이동거리를 나타내고, MD는 이전의 보정된 위치로부터 새로 보정된 위치까지의 거리를 측정된 값을 나타낸다.
  10. 제 8 항 또는 제 9 항에 있어서,
    상기 위치 추정부는, 피드백된 스케일 팩터를 이용하여 추정된 위치의 오차를 보정하는, 실내 측위 시스템.
  11. 가속도 센서와 각가속도 센서를 이용하여 사용자의 가속도 및 각가속도를 측정하는 단계;
    상기 측정된 가속도 및 각가속도를 이용하여 사용자의 위치를 추정하는 단계; 및
    간소화된 지도 데이터를 이용하여 추정된 사용자의 위치를 보정하는 단계를 포함하는, 실내 측위 시스템의 실내 측위 방법.
  12. 제 11 항에 있어서,
    상기 측정된 가속도 및 각가속도를 이용하여 사용자의 위치를 추정하는 단계는,
    상기 측정된 가속도 및 각가속도에 포함된 잡음을 제거하는 단계;
    상기 저주파 통과 필터에서 출력된 가속도 및 각가속도에 포함된 레퍼런스 전압을 제거하는 단계; 및
    상기 고주파 통과 필터에서 출력된 가속도 및 각가속도를 이용하여 사용자의 이동거리 및 방향을 산출하고, 산출된 이동거리 및 방향을 이용하여 사용자의 위치를 추정하는 단계를 포함하는, 실내 측위 시스템의 실내 측위 방법.
  13. 제 11 항에 있어서,
    상기 간소화된 지도 데이터를 이용하여 추정된 사용자의 위치를 보정하는 단계는,
    설정된 교차로, 복도, 목적지 도트 데이터를 이용하여 간소화된 지도의 모든 도트(dot)의 종류를 정의하고, 교차로, 복도, 목적지 중 어느 하나로 정의된, 간소화된 지도의 각 도트를 주변 도트와의 일치 여부를 판별을 통해서 통합하고 간소화된 각 구성 요소간의 연결관계를 그래프 저장하는 단계; 와
    사용자의 움직임 이벤트 발생시, 상기 구성 요소간 연결관계의 정보 검색을 통해서 상기 추정된 위치를 보정지점(Fixing point)으로 매핑 하는 단계를 포함하는, 실내 측위 시스템의 실내 측위 방법.
  14. 제 13 항에 있어서,
    상기 사용자의 움직임 이벤트 발생시, 상기 구성 요소간 연결관계의 정보 검색을 통해서 상기 추정된 위치를 보정지점(Fixing point)으로 매핑 하는 단계는,
    상기 보정지점과 현재 위치 사이의 거리의 최대값이 오차 임계값을 초과 여부로써 사용자의 움직임 이벤트 발생 여부를 판단하는, 실내 측위 시스템의 실내 측위 방법.
  15. 제 13 항 또는 제 14 항에 있어서,
    사용자의 움직임 이벤트 발생시 사용자의 실제 이동거리와 추정 이동거리를 이용하여 스케일 팩터를 구하는 단계; 와
    상기 피드백된 스케일 팩터를 이용하여 추정된 위치의 오차를 보정하는 단계를 더 포함하는, 실내 측위 시스템의 실내 측위 방법.

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