KR20130116151A - 보폭 추정 모델 파라미터를 이용한 보행자 위치 추정 방법 및 이를 위한 장치 - Google Patents

보폭 추정 모델 파라미터를 이용한 보행자 위치 추정 방법 및 이를 위한 장치 Download PDF

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보폭 추정 모델 파라미터를 이용한 보행자 위치 추정 방법 및 이를 위한 장치가 개시된다. 본 발명에 따른 보행자 위치 추적 방법은, 센서를 구비한 모바일 단말이, 측위용 측정정보를 생성하는 단계; 상기 모바일 단말이, 측위 서버로 측위용 보조정보를 요청하는 단계; 상기 측위 서버가, 상기 측위용 보조정보를 생성하는 단계; 상기 측위 서버가 상기 모바일 단말로 상기 측위용 보조정보를 제공하는 단계; 및 상기 모바일 단말이 상기 측위용 측정정보 및 상기 측위용 보조정보를 이용하여 보행자 위치 추정을 수행하는 단계를 포함한다.

Description

보폭 추정 모델 파라미터를 이용한 보행자 위치 추정 방법 및 이를 위한 장치 {METHOD OF ESTIMATING LOCATION OF PEDESTRIAN USING STEP LENGTH ESTIMATION MODEL PARAMETER AND APPARATUS FOR THE SAME}
본 발명은 보행자 추측 항법(PDR; Pedestrian Dead Reckoning)에 관한 것으로, 특히 가속도계, 자이로, 지자기계 등의 센서를 포함하고 있는 단말에서 센서를 이용하여 보행수, 보폭, 방향 정보를 추정하는 보행자 추측 항법을 통해 단말의 위치를 계산할 때, 보폭추정모델 파라미터들을 서버로부터 제공 받고 이를 이용함으로써 단말에서의 추가적인 보정 작업 없이 위치요청을 받은 즉시 신속하고 정확한 위치정보를 제공할 수 있는 방법 및 장치에 관한 것이다. 나아가, 본 발명은 센서를 포함하고 있는 단말에서 스텝당 센서 측정정보를 서버에 제공하는 방법에 관한 것이다.
미래 이동통신 서비스에서 이동통신 단말의 절대위치 또는 상대위치를 정확하고 신뢰성 있게 파악하는 것은 매우 중요하다. 특히, 미국의 E-911(Enhanced 9-1-1) 서비스와 같은 정밀 측위 방법은 상업적으로나 긴급구조 등의 재난재해 상황이나 군용 응용분야의 니즈(needs)가 증가하고 있다.
이동통신 사업자나 단말 제조사는 단말 사용자 환경에 관계 없이 정밀 측위를 제공하기 위한 연구를 진행하고 있다. 특히, 보행자 추측 항법(PDR; Pedestrian Dead Reckoning)은 GPS 및 이동통신 인프라가 없거나 해당 인프라 기반의 측위시 위치정확도가 떨어지는 환경에서 유용하게 활용될 수 있는 측위 방법이다.
보행자 추측 항법은 상대 위치정보를 제공하는 방법이나, 측위 시점의 절대위치를 알고 있으면 이를 기반으로 연속적으로 절대 위치도 제공할 수 있다. 일반적으로 보행자 추측 항법은 보행자 단말의 가속도계(Accelerometer), 자이로스코프(Gyroscope), 지자기계(Digital Compass) 등으로부터의 측정정보를 활용하여 보행 스텝당 이동 거리(distance) 및 방향(heading) 등을 추정한다. 일반적으로, 보행 스텝당 이동거리는 스텝 보폭(step length)을 활용하고, 보행 스텝당 방향은 지자기계의 방위 정보 또는 자이로스코프의 각속도 출력을 적분한 정보를 활용한다.
보행자 추측 항법(PDR)은 크게 스텝 수와 보폭을 추정하는 스텝 추정(step estimation) 과정과 방향을 추정하는 방향 추정(heading estimation) 과정으로 구분된다.
스텝 추정 과정은 세부적으로 가속도계 출력값의 보행 스텝 당 최대값, 최소값, 분산값 등을 이용하여 보행 수를 추정하는 과정과 연속적인 보행들 사이의 이동거리를 나타내는 보폭을 추정하는 과정으로 나뉜다. 특히, 보폭을 추정하는 과정은 오차 발생 시 보행을 거듭할수록 위치오차가 계속 누적되기 때문에 정밀 측위를 위해서 그 정확도가 매우 중요하다. 일반적으로 보폭은 보행자의 운동상태(예를 들어, 느린 걸음, 빠른 걸음, 느린 뜀, 빠른 뜀, 경사 오름, 경사 내림, 계단 오름, 계단 내림 등)나 키, 성별, 걸음 특성(예를 들어, 바른 걸음, 팔자 걸음 등) 등에 따라 영향을 받기 때문에 이와 같은 보행자의 특성을 정확히 반영하기 위해서는 측위를 시작하기 전에 정해진 구간 또는 기준 위치들을 이동하면서 보폭 추정값을 보정하는 오프라인 캘리브레이션(off-line calibration)을 필요로 한다.
실외의 GPS나 실내의 WiFi 인프라 등 절대위치를 제공받을 수 있는 환경에서는 보폭 추정 과정에서 해당 위치 정보를 이용하여 온라인 캘리브레이션(on-line calibration)을 수행하기도 한다.
방향 추정 과정에서는 지자기계 또는 자이로스코프의 출력값을 활용하여 단말의 방향이 추정되는데, 두 가지 센서는 서로 상반된 측정값 특성을 가지기 때문에 상호 보완적으로 작용하여 방향정보의 정확도를 향상시킬 수 있다.
즉, 지자기계는 절대 방위를 제공하는 장점을 가지는 반면에 자이로계에 영향을 주는 주변 환경에 민감하게 반응하여 큰 오차가 발생할 수 있다. 한편, 자이로스코프는 출력 정보가 각속도이기 때문에 보행자의 빠른 방향 전환에 신속하게 반응하지만, 적분을 통해 상대방위를 추정하기 때문에 방향정보의 오차가 보행 수 증가에 따라 커지게 되는 단점이 있다.
일반적으로 보폭을 추정하는 과정에서 오프라인 캘리브레이션 과정을 적용하는 경우 일반 단말 사용자가 위치정보 이용을 위해 별도의 보정 과정을 수행하여야 한다는 번거로움이 있고, 보정 과정을 위해 정해진 구간의 위치나 기준위치들을 정확히 알아야 하므로 서비스 이용의 편의성이 저하된다. 또한, 온라인 캘리브레이션 과정을 적용하는 경우 GPS 신호 수신이 어렵고, WiFi 등의 무선통신 인프라가 설치되어 있지 않은 실내 환경에서는 이 보정 과정을 수행할 수 없다는 단점이 있다.
따라서, 오프라인이나 온라인 캘리브레이션 과정 없이 보다 정밀한 보폭 정보를 추정할 수 있는 새로운 보폭 추정 기법의 필요성이 절실하게 대두된다.
본 발명의 목적은 보행자 추측 항법의 스텝 추정(step estimation) 중 서버로부터 제공 받은 보폭 추정 모델 파라미터를 이용하여 별도의 보정 과정 없이 위치요청을 받은 즉시 신속하고 정확하게 보폭을 추정하는 것이다.
또한, 본 발명의 목적은 센서를 포함하고 있는 단말에서 스텝당 센서 측정정보를 서버에 제공함으로써, 단말의 측위 연산의 복잡성을 줄이고 기존 네트워크 또는 GNSS(Global Navigation Satellite System) 측정정보와 결합하여 최적의 복합측위 정보를 제공하는 것이다.
상기한 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 보행자 위치 추정 방법은, 센서를 구비한 모바일 단말이, 측위용 측정정보를 생성하는 단계; 상기 모바일 단말이, 측위 서버로 측위용 보조정보를 요청하는 단계; 상기 측위 서버가, 상기 측위용 보조정보를 생성하는 단계; 상기 측위 서버가 상기 모바일 단말로 상기 측위용 보조정보를 제공하는 단계; 및 상기 모바일 단말이 상기 측위용 측정정보 및 상기 측위용 보조정보를 이용하여 보행자 위치 추정을 수행하는 단계를 포함한다.
이 때, 측위용 보조정보는 보행자 상태 및 상기 보행자 상태에 상응하는 파라미터들을 포함할 수 있다.
이 때, 상기 측위용 보조정보를 요청하는 단계는 상기 모바일 단말의 보행자 상태 정보 및 요청 모델 정보를 포함하는 보조정보 요청 메시지를 상기 측위 서버로 전송할 수 있다.
이 때, 상기 보행자 상태는 수평 걷기, 경사면 내림 걷기, 경사면 오름 걷기, 계단 오름 걷기, 계단 내림 걷기, 수평 뛰기, 경사면 내림 뛰기, 경사면 오름 뛰기, 계단 오름 뛰기, 계단 내림 뛰기 중 하나 이상을 포함할 수 있다.
이 때, 상기 파라미터들은 걸음주기에 대한 계수 및 공칭값, 보폭당 가속도계 최대최소 피크차에 대한 계수 및 공칭값, 보폭당 가속도계 분산에 대한 계수 및 공칭값, 보폭당 자이로 최대값에 대한 계수 및 공칭값, 보폭당 자이로 분산에 대한 계수 및 공칭값 중 하나 이상을 포함할 수 있다.
이 때, 상기 측위용 보조정보를 생성하는 단계는 보폭 추정 파라미터 데이터베이스와 연동하여 상기 측위용 보조정보를 생성할 수 있다.
이 때, 상기 보행자 위치 추정 방법은 상기 측위 서버가 상기 모바일 단말로 센서기반 측위능력을 요청하는 단계; 및 상기 모바일 단말이 상기 측위 서버로 상기 측위용 측정정보를 제공할 수 있는 능력 및 상기 측위용 보조정보를 이용할 수 있는 능력 중 하나 이상을 포함하는 상기 센서기반 측위능력을 제공하는 단계를 더 포함할 수 있다.
이 때, 상기 보행자 위치 추정 방법은 상기 모바일 단말이 상기 측위 서버로 상기 측위용 측정정보를 제공하는 단계; 및 상기 측위 서버가 상기 측위용 측정 정보를 이용하여 보행자 위치 추정을 수행하는 단계를 더 포함할 수 있다.
또한, 본 발명의 일실시예에 따른 모바일 단말은, 측위용 측정정보를 생성하는 하나 이상의 센서; 측위 서버로 측위용 보조정보를 요청하는 측위용 보조정보 요청부; 및 상기 측위용 측정정보 및 상기 측위용 보조정보를 이용하여 보행자 위치 추정을 수행하는 단말 기반 측위부를 포함한다.
이 때, 상기 모바일 단말은 상기 측위 서버로부터의 요청에 기반하여, 상기 측위용 측정정보를 제공할 수 있는 능력 및 상기 측위용 보조정보를 이용할 수 있는 능력 중 하나 이상을 포함하는 센서기반 측위능력을 제공하는 센서기반 측위능력 제공부를 더 포함할 수 있다.
이 때, 상기 모바일 단말은 상기 측위 서버가 상기 측위용 측정정보를 이용하여 보행자 위치 추정을 수행하도록 상기 측위용 측정정보를 상기 측위 서버로 제공하는 측위용 측정정보 제공부를 더 포함할 수 있다.
또한, 본 발명의 일실시예에 따른 측위 서버는, 모바일 단말로 측위용 측정정보를 요청하는 측위용 측정정보 요청부; 상기 모바일 단말에 상응하는 측위용 보조정보를 생성하는 측위용 보조정보 제공부; 및 상기 측위용 측정정보 및 상기 측위용 보조정보를 이용하여 보행자 위치 추정을 수행하는 서버 기반 측위부를 포함한다.
이 때, 상기 측위 서버는 상기 측위용 보조정보를 생성하기 위해 보폭 추정 파라미터 데이터베이스와 연동하는 보폭 추정 파라미터 DB 연동부를 더 포함할 수 있다.
이 때, 상기 측위 서버는 상기 모바일 단말로 상기 측위용 측정정보를 제공할 수 있는 능력 및 상기 측위용 보조정보를 이용할 수 있는 능력 중 하나 이상을 포함하는 센서기반 측위능력을 요청하는 센서기반 측위능력 요청부; 및 상기 모바일 단말로 상기 측위용 보조정보를 제공하는 측위용 보조정보 제공부를 더 포함할 수 있다.
이 때, 상기 서버 기반 측위부는 상기 측위용 측정정보 이외에, 네트워크 및 GNSS 측정정보 중 하나 이상을 이용하여 상기 보행자 위치 추적을 수행할 수 있다.
본 발명에 따르면, 가속도계, 자이로, 지자기계 등의 센서를 포함하고 있는 단말에서 해당 센서를 이용하여 보행수, 보폭, 방향 정보를 추정하는 보행자 위치 추정(Pedestrian Dead Reckoning; PDR) 방법을 통해 위치를 계산할 때, 보폭추정모델 파라미터들을 서버로부터 제공 받고 이를 이용함으로써 단말에서 추가적인 보정작업 없이 위치요청을 받은 즉시 단말 기반 PDR로 위치를 산출할 수 있다.
또한, 본 발명은 센서를 포함하고 있는 단말에서 스텝당 센서 측정정보를 서버에 제공하여 단말 보조 PDR로 위치를 산출할 수 있다.
도 1 내지 도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 보행자 위치 추정 방법이 적용되는 시스템을 나타낸 도면이다.
도 4는 도 1에 도시된 모바일 단말, 측위 서버 및 보폭 추정 파라미터 DB의 세부 구성을 나타낸 블록도이다.
도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 단말 기반 보행자 위치 추정 방법을 나타낸 동작 흐름도이다.
도 6은 본 발명의 일실시예에 따른 단말 보조 보행자 위치 추정 방법을 나타낸 동작 흐름도이다.
본 발명을 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명하면 다음과 같다. 여기서, 반복되는 설명, 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있는 공지 기능, 및 구성에 대한 상세한 설명은 생략한다. 본 발명의 실시형태는 당 업계에서 평균적인 지식을 가진 자에게 본 발명을 보다 완전하게 설명하기 위해서 제공되는 것이다. 따라서, 도면에서의 요소들의 형상 및 크기 등은 보다 명확한 설명을 위해 과장될 수 있다.
이하, 본 발명에 따른 바람직한 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.
도 1 내지 도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 보행자 위치 추정 방법이 적용되는 시스템을 나타낸 도면이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일실시예에 따른 보행자 위치 추정 방법이 적용되는 시스템은 센서를 포함하는 모바일 단말(110), 측위 서버(120) 및 보폭 추정 파라미터 데이터베이스(130)를 포함한다.
모바일 단말(110)은 가속도계, 자이로, 지자기계 등의 센서 모듈 및 서버와의 데이터 전송을 위한 통신 모듈 등을 포함하는 이동통신단말이나 컴퓨팅 장치일 수 있다. 예를 들어, 최근 소개되고 있는 스마트폰들은 가속도계, 자이로, 지자기계, 카메라 등의 센서장치를 포함하고 있으며, 통신 모듈로써 CDMA, WCDMA, LTE, WiBro, Femto Cell 등의 이동 통신 모듈이나 WiFi, RFID, NFC, Bluetooth 등의 근거리 통신 모듈을 포함하고 있으므로 도 1에 도시된 모바일 단말에 해당될 수 있다. 뿐만 아니라, 센서나 통신모듈을 내장형 또는 외장형으로 장착한 태블릿 PC나, 넷북, 울트라북, 노트북 등의 랩탑 컴퓨터 등도 도 1에 도시된 모바일 단말에 해당될 수 있다.
측위 서버(120)는 모바일 단말(110)로 센서기반 측위능력 요청을 한다. 모바일 단말(110)은 측위 서버(120)로 센서기반 측위능력을 제공한다. 이 때, 센서기반 측위능력은 센서 관련 측위용 측정정보를 제공할 수 있는 능력이나, 센서 관련 측위용 보조정보를 이용할 수 있는 능력일 수 있다.
이 때, 센서 관련 측위용 측정정보는 스텝당 센서 측정정보를 포함할 수 있고, 스텝당 센서 측정정보는 걸음주기(step frequency), 가속도계 최대/최소 피크 차이값, 가속도계 분산값, 자이로 최대값, 자이로 분산값 등을 포함할 수 있다. 즉, 센서 기반 측위능력은 이와 같은 스텝당 센서 측정정보를 제공할 수 있는 능력에 관한 정보를 포함할 수 있다.
이 때, 센서 관련 측위용 보조정보는 보행자 상태별 보폭 추정용 파라미터를 포함할 수 있다. 즉, 센서 기반 측위능력은 이와 같은 보행자 상태별 보폭 추정용 파라미터를 활용할 수 있는 능력에 관한 정보를 포함할 수 있다.
보폭 추정 파라미터 데이터베이스(130)는 하나 이상의 보폭 추정용 파라미터 모델 집합을 포함할 수 있다. 보폭 추정용 파라미터 모델 집합은 센서 제조사 별로 보행자 상태 및 해당 상태의 보폭 추정용 파라미터 모델로 구성될 수 있다. 센서 제조사가 상이한 경우, 각각의 센서 제조사의 규격에 따라 센서 출력 및 보정 계수 등이 달라질 수 있다. 서로 다른 모바일 단말(110)의 경우라도, 센서 제조사가 동일하다면 보행자 상태 별로 동일한 보폭 추정용 파라미터 모델을 적용할 수도 있다.
도 2를 참조하면, 모바일 단말(110)이 측위 서버(120)에 측위용 보조정보를 요청하고, 이에 응답하여 측위 서버(120)는 모바일 단말(110)로 측위용 보조정보를 제공하는 것을 알 수 있다.
도 3을 참조하면, 측위 서버(120)가 모바일 단말(110)로 스텝당 센서 측정정보와 같은 측위용 측정정보를 요청하고, 이에 응답하여 모바일 단말(110)은 측위 서버(120)로 측위용 측정정보를 제공하는 것을 알 수 있다.
도 1 내지 도 3에 도시된 예에서, 도 1의 측위능력 요청 및 제공, 도 2의 측위용 보조정보 요청 및 제공, 도 3의 측위용 측정정보 요청 및 제공은 별개로 수행될 수도 있고 서로 연동될 수도 있다. 나아가, 하나의 모바일 단말 및 측위 서버의 쌍이 도 1 내지 3에 도시된 기능들을 전부 제공할 수도 있다.
도 4는 도 1에 도시된 모바일 단말, 측위 서버 및 보폭 추정 파라미터 DB의 세부 구성을 나타낸 블록도이다.
도 4를 참조하면, 모바일 단말(410)은 센서기반 측위능력 제공부(411), 측위용 보조정보 요청부(413), 측위용 측정정보 제공부(415) 및 단말 기반 측위부(417)를 포함한다.
센서기반 측위능력 제공부(411)는 모바일 단말(410)이 측위 서버(420)에게 센서 관련 측위용 측정정보를 제공할 수 있는 능력 또는 센서 관련 측위용 보조 정보를 이용할 수 있는 능력을 제공한다. 이 때, 센서 관련 측위용 측정정보는 걸음주기(step frequency), 가속도계 최대/최소 피크 차이값, 가속도계 분산값, 자이로 최대값, 자이로 분산값 등의 스텝당 센서 측정정보를 포함할 수 있다. 이 때, 센서 관련 측위용 보조정보는 보행자 상태별 보폭 추정용 파라미터를 포함할 수 있다.
즉, 센서기반 측위능력 제공부(411)는 스텝당 센서 측정정보를 제공할 수 있는 능력이나, 보폭 추정용 파라미터를 사용할 수 있는 능력에 관한 정보를 측위 서버(420)로 제공할 수 있다.
측위용 측정정보 제공부(415)는 모바일 단말(410)이 측위 서버(420)에게 센서 관련 측위용 측정정보를 제공하는 기능을 수행한다. 센서 관련 측위용 측정정보는 하나 이상의 스텝당 센서 측정정보의 집합으로 구성될 수 있고, 현재 시간뿐만 아니라 과거 시간에 상응하는 센서 측정정보들의 집합을 포함할 수 있다.
측위용 보조정보 요청부(413)는 모바일 단말(410)이 측위 서버(420)에게 센서 관련 측위용 보조정보를 요청하는 기능을 수행한다.
단말 기반 측위부(415)는 측위 서버(420)에서 제공받은 센서 관련 측위용 보조정보와 모바일 단말의 센서 관련 측위용 측정정보를 이용하여 단말의 위치를 계산하는 기능을 수행한다. 예를 들어, 보행자 추측 항법(PDR)에서 모바일 단말(410)은 보폭 추정용 보조정보로써 보행자 상태별 보폭 추정용 파라미터 모델(431)을 측위 서버(420)에 요청하여 수신한 뒤, 수신한 모델을 기반으로 오프라인 보정절차 없이 위치 요청을 받은 순간부터 보다 정확히 단말의 위치를 계산한다.
또한, 측위 서버(420)는 센서기반 측위능력 요청부(421), 측위용 보조정보 제공부(423), 측위용 측정정보 요청부(425), 서버 기반 측위부(427) 및 보폭 추정 파라미터 DB 연동부(429)를 포함한다.
센서기반 측위능력 요청부(421)는 측위 서버(420)가 모바일 단말(410)에게 센서 관련 측위용 측정정보를 제공할 수 있는 능력 또는 센서 관련 측위용 보조 정보를 이용할 수 있는 능력에 관해 질의하는 기능을 수행한다.
측위용 측정정보 요청부(425)는 측위 서버(420)가 모바일 단말(410)에게 센서 관련 측위용 측정정보를 요청하는 기능을 수행한다.
측위용 보조정보 제공부(423)는 측위 서버(420)가 단말에게 센서 관련 측위용 보조정보를 제공하는 기능을 수행한다. 센서 관련 측위용 보조정보는 보행자 상태별 보폭 추정용 파라미터 등을 포함할 수 있다.
서버 기반 측위부(427)는 모바일 단말(410)에서 제공 받은 센서 측정정보 또는 복합 측정정보(센서와 GNSS 및 네트워크 등이 결합된 측정정보) 등을 이용하여 단말의 위치를 연산하는 기능을 수행한다. 예를 들어, 서버 기반 측위부(427)는 가속도계, 자이로 및 지자기계의 스텝당 측정정보를 이용하여 서버에서 PDR 측위 방법을 이용하여 단말의 위치를 계산할 수 있다. 예를 들어, 서버 기반 측위부(427)는 WiFi 측정정보(RSSI, AOA, RTD)와 같은 모바일 단말(410)에서 측정 가능한 모든 자원, 의사거리 또는 반송파 위상 등과 같은 GNSS 측정정보, Cell-ID, TDoA(Time difference of arrival), RSSI Pattern 등과 같은 네트워크 기지국 측정정보를 결합하여 모바일 단말(410)의 현재 환경(실내 또는 실외)에서 최적의 위치를 계산한다.
보폭 추정 파라미터 DB 연동부(429)는 보폭 추정 파라미터 데이터베이스(430)가 측위 서버(420) 내에 존재하지 않는 경우, 외부의 보폭 추정 파라미터 데이터베이스(430)에 접근하여 파라미터 데이터를 제공받는 기능을 수행한다.
또한, 보폭 추정 파라미터 데이터베이스(430)는 보행자 상태별 보폭 추정용 파라미터 모델(431)을 포함할 수 있다.
보폭 추정 파라미터 데이터베이스(430)는 측위 서버(420) 내에 구비될 수도 있고, 외부에 독립적인 서버 형태로 존재할 수도 있다. 보폭 추정 파라미터 데이터베이스(430)는 하나 이상의 보폭 추정용 파라미터 모델 집합을 포함할 수 있다. 보폭 추정용 파라미터 모델 집합은 센서 제조사 별로 보행자 상태 및 해당 상태의 보폭 추정용 파라미터 모델로 구성될 수 있다. 일반적으로, 센서 제조사가 서로 다른 경우, 각각의 센서 제조사의 규격에 따라 센서 출력 및 보정 계수 등이 달라질 수 있다. 만약, 서로 다른 모바일 단말의 경우에도 센서 제조사가 동일하다면 보행자 상태 별로 동일한 보폭 추정용 파라미터 모델이 적용될 수 있다.
이 때, 보행자 상태는 모바일 단말을 소유한 보행자의 운동 상태를 나타내며, 예를 들어, 수평 걷기, 경사면 내림 걷기, 경사면 오름 걷기, 계단 오름 걷기, 계단 내림 걷기, 수평 뛰기, 경사면 내림 뛰기, 경사면 오름 뛰기, 계단 오름 뛰기, 계단 내림 뛰기 등으로 구성될 수 있다.
보폭 추정용 파라미터 모델(431)은 보폭 추정시 사용되는 요소들로 구성되며, 보행자 상태의 걸음주기에 대한 계수 및 공칭값, 보폭당 가속도계 최대최소 피크차에 대한 계수 및 공칭값, 보폭당 가속도계 분산에 대한 계수 및 공칭값, 보폭당 자이로 최대값에 대한 계수 및 공칭값, 보폭당 자이로 분산에 대한 계수 및 공칭값 등으로 구성될 수 있다.
도 4에 도시된 구성을 통해 단말 기반 PDR 측위 방법(UE based PDR) 또는 단말 보조 PDR 측위 방법(UE assisted PDR)을 통해 단말의 위치를 계산할 수 있다.
도 4에 도시된 구성 중 측위용 보조정보 요청부(413), 측위용 보조정보 제공부(423), 단말 기반 측위부(417)는 단말 기반 PDR 측위방법에 이용되는 구성들이다. 이 때, 보폭 추정 파라미터 DB 연동부(429)는 측위용 보조정보 제공부(423)로 단말 기반 측위 방법을 위한 보폭 추정용 파라미터를 제공할 수 있다.
단말 기반 PDR 측위를 위해, 측위 서버(420)의 센서 기반 측위능력 요청부(421)와 모바일 단말(410)의 센서 기반 측위능력 제공부(411)가 서로 통신하여 위치를 계산하고자 하는 모바일 단말(410)이 센서 기반 측위를 지원하는지 여부를 확인한다. 센서 기반 측위가 지원 가능한 경우, 측위용 보조정보 요청부(413)는 측위 서버(420)에 센서 관련 측위용 보조정보(예를 들어, 보행자 상태별 보폭 추정용 파라미터 모델)를 요청한다. 요청을 받은 측위 서버(420)는 해당 보조정보가 서버 외부에 보폭 추정 파라미터 데이터베이스(430)의 형태로 존재한다면, 보폭 추정 파라미터 DB 연동부(429)를 통해 외부의 보폭 추정 파라미터 데이터베이스(430)와 연동하여 보조정보를 생성한다. 해당 보조정보가 측위 서버(420) 내부에 존재하는 경우, 보폭 추정 파라미터 DB 연동부(429)는 기능하지 않는다.
최종적으로 생성된 센서 관련 측위용 보조정보는 모바일 단말(410)의 단말 기반 측위부(417)로 제공되어 단말 기반 측위부(417)가 단말 기반 PDR 측위를 수행할 수 있도록 한다. 이 때, 센서 관련 측위용 보조정보는 측위용 측정정보 제공부(415)를 통해서 단말 기반 측위부(417)로 제공될 수도 있다.
도 4에 도시된 구성 중 측위용 측정정보 제공부(415), 측위용 측정정보 요청부(425) 및 서버 기반 측위부(427)는 단말 보조 PDR 측위방법에 이용되는 구성들이다. 이 때, 보폭 추정 파라미터 DB 연동부(429)는 서버 기반 측위부(427)로 단말 보조 측위 방법을 위한 보폭 추정용 파라미터를 제공할 수 있다.
단말 보조 PDR 측위를 위해, 측위 서버(420)의 센서 기반 측위능력 요청부(421)와 모바일 단말(410)의 센서 기반 측위능력 제공부(411)가 서로 통신하여 위치를 계산하고자 하는 모바일 단말(410)이 센서 기반 측위를 지원하는지 여부를 확인한다. 센서 기반 측위가 지원 가능한 경우, 측위 서버(420)의 측위용 측정정보 요청부(425)는 모바일 단말(410)의 측위용 측정정보 제공부(415)에 센서 관련 측위용 측정정보(예를 들어, 스텝당 센서 측정정보)를 요청하여 해당 측정정보를 제공 받는다. 서버 기반 측위부(427)는 제공 받은 측정 정보 및 보폭 추정 파라미터 데이터베이스(430)에서 수신한 보조정보를 활용하여 단말 보조 PDR 측위를 수행한다.
도 4에 도시된 예에서, 센서기반 측위능력 제공부(411), 센서기반 측위능력 요청부(421), 보폭 추정 파라미터 DB 연동부(429) 및 보행자 상태별 보폭 추정용 파라미터 모델(431)은 단말 기반 PDR 측위방법 및 단말 보조 PDR 측위방법에서 공통적으로 사용되는 구성들이다.
도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 단말 기반 보행자 위치 추정 방법을 나타낸 동작 흐름도이다.
도 5를 참조하면, 먼저 모바일 단말이 스텝당 센서 측정정보를 생성한다(S510).
이 때, 센서 측정정보는 워킹 주파수(Walking Frequency; WF), 가속도계 최대최소 피크차(magnitude)(AM) 또는 분산(variance)(AV), 자이로 최대최소 피크차(magnitude)(GM) 또는 분산(variance)(GV) 등을 포함할 수 있다.
또한, 모바일 단말은 측위 서버로 측위용 보조정보를 요청한다(S520).
이 때, 측위용 보조정보 요청은 센서의 그룹 식별자(sensorGroupID), 보행자 상태(reqMotionState) 및 요청 모델(reqModel) 정보 등을 포함할 수 있다.
측위 서버는 모바일 단말로부터의 요청에 따라 보폭 추정용 파라미터 모델을 생성한다(S530).
이 때, 단계(S530)는 단계(S520)에서 제공된 정보(sensorGroupID, reqMotionState, reqModel)를 이용하여 보폭 추정용 파라미터 모델을 생성할 수 있다.
또한, 측위 서버는 생성된 보폭 추정용 파라미터 모델을 모바일 단말로 제공한다(S540).
모바일 단말은 제공된 보폭 추정용 파라미터 모델을 이용하여 단말 기반 PDR을 수행하여 단말의 상대 위치(relative position)를 계산한다(S550).
이 때, 단말의 상대 위치 계산에는 스텝수(step count), 보폭(step length) 및 방향(heading) 정보가 사용될 수 있다.
도 6은 본 발명의 일실시예에 따른 단말 보조 보행자 위치 추정 방법을 나타낸 동작 흐름도이다.
도 6을 참조하면, 먼저 측위 서버는 모바일 단말로 센서 측정정보를 요청한다(S610).
측위 서버로부터의 요청에 따라, 모바일 단말은 누적 스텝당 센서 측정정보(cumulative sensor measurement information per step)를 계산한다(S620).
이 때, 누적 스텝당 센서 측정정보는 타임스탬프(timestamp), 스텝수(step count), 방향 정보(heading information), 가속도계 최대최소 피크차(magnitude)(GM) 또는 분산(variance)(GV) 등을 포함할 수 있다.
모바일 단말은 센서 측정정보를 측위 서버로 제공한다(S630). 이 때, 센서 측정정보는 스텝당 {타임스탬프, 스텝수, 방향 정보, AM or AV}의 집합일 수 있다.
측위 서버는 제공 받은 센서 측정정보를 이용하여 단말 보조 PDR을 수행한다(S640).
이 때, 단계(S640)는 센서 측정정보를 이용하여 보폭을 추정하는 단계 및 추정된 보폭을 이용하여 상대 위치를 계산하는 단계로 구성될 수 있다. 이 때, 센서 측정정보를 이용하여 보폭을 추정하는 단계는 타임스탬프, 스텝수 및 AM/AV를 보폭 모델과 매칭하여 보폭을 추정할 수 있다. 이 때, 상대 위치를 계산하는 단계는 스텝수, 보폭 및 방향 정보를 이용하여 상대 위치를 계산할 수 있다.
하기 수도코드 1은 모바일 단말이 측위 서버에게 센서 기반 측위용 보조정보로써 보폭 추정용 보조정보를 요청하는 메시지의 일 예를 나타낸다.
[수도코드 1]
Figure pat00001
상기 수도코드 1에서 OMA-LPPe-Sensor-RequestAssistanceData는 센서 기반 측위용 보조정보를 요청하는데 사용되는 메시지이다.
또한, pedestrianStateReq는 타겟이 보폭 추정용 파라미터 모델이 제공될 보행자 상태를 요청하기 위해 포함된다. 요청된 정보의 유형은 하기 비트 할당의 비트 스트링을 사용하여 지시된다. 1의 비트 값은 정보 유형이 요청되었음을 나타내고, 0의 비트 값은 요청되지 않았음을 나타낸다.
walking-horizontal은 수평 걷기를 위한 스텝 추정 모델의 수신을 요청함을 나타낸다.
walking-up-slope는 경사면 오름 걷기를 위한 스텝 추정 모델의 수신을 요청함을 나타낸다.
walking-down-slope는 경사면 내림 걷기를 위한 스텝 추정 모델의 수신을 요청함을 나타낸다.
walking-up-stair는 계단 오름 걷기를 위한 스텝 추정 모델의 수신을 요청함을 나타낸다.
walking-down-stair는 계단 내림 걷기를 위한 스텝 추정 모델의 수신을 요청함을 나타낸다.
running-horizontal은 수평 뛰기를 위한 스텝 추정 모델의 수신을 요청함을 나타낸다.
running-up-slope는 경사면 오름 걷기를 위한 스텝 추정 모델의 수신을 요청함을 나타낸다.
running-down-slope는 경사면 내림 뛰기를 위한 스텝 추정 모델의 수신을 요청함을 나타낸다.
running-up-stair는 계단 오름 뛰기를 위한 스텝 추정 모델의 수신을 요청함을 나타낸다.
running-down-stair는 계단 내림 뛰기를 위한 스텝 추정 모델의 수신을 요청함을 나타낸다.
또한, stepLengthEstimationModelReq는 타겟이 보폭 추정용 파라미터 모델의 정보를 요청하기 위해 포함된다. 요청된 정보의 유형은 하기 비트 할당의 비트 스트링을 사용하여 지시된다. 1의 비트 값은 정보 유형이 요청되었음을 나타내고, 0의 비트 값은 요청되지 않았음을 나타낸다.
stepfreq는 스텝 주파수 계수 및 공칭값의 수신을 요청함을 나타낸다.
peakdiffAccel은 3축 가속도 놈 계수의 피크 차이 및 공칭값의 수신을 요청함을 나타낸다.
varAccel은 3축 가속도 놈 계수의 분산 및 공칭값의 수신을 요청함을 나타낸다.
peakGyro는 3축 자이로 놈 계수의 피크값 및 공칭값의 수신을 요청함을 나타낸다.
varGyro는 3축 자이로 놈 계수의 분산 및 공칭값의 수신을 요청함을 나타낸다.
하기 수도코드 2는 측위 서버가 모바일 단말에게 센서 기반 측위용 보조정보로써 보폭 추정용 보조정보를 제공하는 메시지의 일 예를 나타낸다.
[수도코드 2]
Figure pat00002
상기 수도코드 2에서 OMA-LPPe-Sensor-ProvideAssistanceData는 센서 기반 측위용 보조정보를 제공하는데 사용되는 메시지이다.
OMA-LPPe-Sensor-StepLengthEstimationModelList는 복수의 보폭 추정 모델 집합들을 포함할 수 있다. 예를 들어, 이 리스트는 최대 16개의 모델들을 포함할 수 있다. 각각의 보폭 추정 모델 집합은 보행자 상태와 이에 상응하는 보폭 추정 파라미터들을 포함한다.
예를 들어, 각각 다른 보행자 상태에 상응하는 세 개의 모델들은 3개의 다른 보행자 적용 가능한 보폭 추정 모델들에 해당할 수 있다.
하기 수도코드 3은 보폭 추정용 보조정보를 제공하는 메시지에 포함되는 보폭 추정 모델 리스트(OMA-LPPe-Sensor-StepLengthEstimationModelList)의 일 예를 나타낸다.
[수도코드 3]
Figure pat00003
Figure pat00004
Figure pat00005
상기 수도코드 3에서 pedestrianState는 보폭 추정 모델이 적용될 보행자 상태를 나타낸다.
또한, stepfreqCoeff는 선택된 보행자 상태에서의 걸음주기의 공칭값으로부터 걸음주기의 변화와, 보폭의 변화를 선형적으로 관계시키는 걸음주기 계수를 나타낸다. 예를 들어, stepfreqCoeff의 스케일 펙터(scale factor)는 10-2 m/Hz이고, 범위(range)는 [0, 1.28)m/Hz일 수 있다.
stepfreqNominalVal은 선택된 보행자 상태에서의 걸음주기(step frequency)의 공칭값을 나타낸다. 예를 들어, stepfreqNominalVal의 스케일 펙터(scale factor)는 10-2Hz이고, 범위(range)는 [0, 5.12)Hz일 수 있다.
peakdiffAccelCoeff는 3축 가속도 놈 계수의 피크 차이(peak difference)를 나타낸다. 이 때, 3축 가속도 놈 계수는 선택된 보행자 상태의 3축 가속도 놈의 피크 차이의 공칭값으로부터 3축 가속도 놈의 피크 차이의 변화와, 보폭의 변화를 선형적으로 관계시키는 계수이다. 3축 가속도 놈의 피크 차이는 매 걸음마다 3축 가속도 놈 값의 최대값과 최소값 사이의 차이를 뜻한다. 예를 들어, peakdiffAccelCoeff의 스케일 펙터(scale factor)는 10-3m/(m/s2)이고, 범위(range)는 [0, 0.256)m/(m/s2)일 수 있다.
peakdiffAccelNominalVal은 선택된 보행자 상태에서 3축 가속도 놈의 피크 차이의 공칭값을 나타낸다. 예를 들어, peakdiffAccelNominalVal의 스케일 펙터는 10-1m/s2이고, 범위는 [0, 25.6)m/s2일 수 있다.
valAccelCoeff는 3축 가속도 놈 계수의 분산을 나타낸다. 이 때, 3축 가속도 놈 계수는 선택된 보행자 상태의 3축 가속도 놈의 분산의 공칭값으로부터 3축 가속도 놈의 분산의 변화와, 보폭의 변화를 선형적으로 관계시키는 계수이다. 예를 들어, valAccelCoeff의 스케일 펙터는 10-3m/(m/s2)2이고, 범위(range)는 [0, 0.256)m/(m/s2)2일 수 있다.
valAccelNominalVal은 선택된 보행자 상태에서 3축 가속도 놈의 분산의 공칭값을 나타낸다. 예를 들어, valAccelNominalVal의 스케일 펙터는 1(m/s2)2이고, 범위는 [0, 256)(m/s2)2일 수 있다.
peakGyroCoeff는 3축 자이로 놈 계수의 피크를 나타낸다. 이 때, 3축 자이로 놈 계수는 선택된 보행자 상태에서 3축 자이로 놈의 피크의 공칭값으로부터 3축 자이로 놈의 피크 변화와 보폭의 변화를 선형적으로 관계시키는 계수이다. 예를 들어, peakGyroCoeff의 스케일 펙터는 10-3m/(rad/s)이고, 범위는 [0, 4.096)m/(rad/s)일 수 있다.
peakGyroNominalVal은 선택된 보행자 상태에서 3축 자이로 놈의 피크의 공칭값을 나타낸다. 예를 들어, peakGyroNominalVal의 스케일 펙터는 10-2rad/s이고, 범위는 [0, 5.12)rad/s일 수 있다.
valGyroCoeff는 3축 자이로 놈 계수의 분산을 나타낸다. 이 때, 3축 자이로 놈 계수는 선택된 보행자 상태에서 3축 자이로 놈의 분산의 공칭값으로부터 3축 자이로 놈의 분산 변화와 보폭의 변화를 선형적으로 관계시키는 계수이다. 예를 들어, valGyroCoeff의 스케일 펙터는 10-1m(rad/s)2이고, 범위는 [0, 102.3)m/(rad/s)2일 수 있다.
valGyroNominalVal은 선택된 보행자 상태에서 3축 자이로 놈의 분산의 공칭값을 나타낸다. 예를 들어, valGyroNominalVal의 스케일 펙터는 10-2(rad/s)2이고, 범위는 [0, 10.23)(rad/s)2일 수 있다.
하기 수도코드 4는 측위 서버가 모바일 단말에게 센서기반 측위능력을 요청하는 메시지의 일 예를 나타낸다.
[수도코드 4]
Figure pat00006
하기 수도코드 5는 모바일 단말이 측위 서버에게 센서기반 측위능력을 제공하는 메시지의 일 예를 나타낸다.
[수도코드 5]
Figure pat00007
상기 수도코드 4에서 OMA-LPPe-Sensor-ProvideCapabilities는 센서기반 측위의 능력(capabilities)을 제공하는데 사용된다.
수도코드 5에서 OMA-LPPe-Sensor-PedestrianState-List는 하나 이상의 보행자 상태의 리스트를 제공한다.
OMA-LPPe-Sensor-StepLengthEstimationModel-List는 sensorTechnologies 필드를 포함할 수 있다. sensorTechnologies는 특정 센서 기술을 나타내며, 아래와 같은 값들을 가질 수 있다.
accel은 센서 기술이 가속도계(accelerometer)(IEEE 802.15.1)임을 나타낸다.
gyro는 센서 기술이 자이로스코프(NFC1, NFC2)임을 나타낸다.
mag은 센서 기술이 자기계(magnetometer)(OMA-MC)임을 나타낸다.
하기 수도코드 6은 OMA-LPPe-Sensor-PedestrianState-List의 일 예를 나타낸다.
[수도코드 6]
Figure pat00008
하기 수도코드 7은 수도코드 5의 OMA-LPPe-Sensor-StepLengthEstimationModel-List의 일 예를 나타낸다.
[수도코드 7]
Figure pat00009
수도코드 7의 OMA-LPPe-Sensor-StepLengthEstimationModel-List는 하나 이상의 센서 타입의 리스트를 제공한다. 관련 비트가 1이면 해당 타입이 존재하고, 관련 비트가 0이면 해당 타입이 존재하지 않음을 나타낼 수 있다.
이상에서와 같이 본 발명에 따른 보행자 위치 추정 방법 및 이를 위한 장치는 상기한 바와 같이 설명된 실시예들의 구성과 방법이 한정되게 적용될 수 있는 것이 아니라, 상기 실시예들은 다양한 변형이 이루어질 수 있도록 각 실시예들의 전부 또는 일부가 선택적으로 조합되어 구성될 수도 있다.
410: 모바일 단말
411: 센서기반 측위능력 제공부
413: 측위용 보조정보 요청부
415: 측위용 측정정보 제공부
417: 단말 기반 측위부
420: 측위 서버
421: 센서기반 측위능력 요청부
423: 측위용 보조정보 제공부
435: 측위용 측정정보 요청부
427: 서버 기반 측위부
429: 보폭 추정 파라미터 DB 연동부
430: 보폭 추정 파라미터 데이터베이스
431: 보행자 상태별 보폭 추정용 파라미터 모델

Claims (20)

  1. 센서를 구비한 모바일 단말이, 측위용 측정정보를 생성하는 단계;
    상기 모바일 단말이, 측위 서버로 측위용 보조정보를 요청하는 단계;
    상기 측위 서버가, 상기 측위용 보조정보를 생성하는 단계;
    상기 측위 서버가 상기 모바일 단말로 상기 측위용 보조정보를 제공하는 단계; 및
    상기 모바일 단말이 상기 측위용 측정정보 및 상기 측위용 보조정보를 이용하여 보행자 위치 추정을 수행하는 단계
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 보행자 위치 추정 방법.
  2. 청구항 1에 있어서,
    상기 측위용 보조정보는
    보행자 상태 및 상기 보행자 상태에 상응하는 파라미터들을 포함하는 것을 특징으로 하는 보행자 위치 추정 방법.
  3. 청구항 2에 있어서,
    상기 측위용 보조정보를 요청하는 단계는
    상기 모바일 단말의 보행자 상태 정보 및 요청 모델 정보를 포함하는 보조정보 요청 메시지를 상기 측위 서버로 전송하는 것을 특징으로 하는 보행자 위치 추정 방법.
  4. 청구항 2에 있어서,
    상기 보행자 상태는
    수평 걷기, 경사면 내림 걷기, 경사면 오름 걷기, 계단 오름 걷기, 계단 내림 걷기, 수평 뛰기, 경사면 내림 뛰기, 경사면 오름 뛰기, 계단 오름 뛰기, 계단 내림 뛰기 중 하나 이상을 포함하는 것을 특징으로 하는 보행자 위치 추정 방법.
  5. 청구항 4에 있어서,
    상기 파라미터들은
    걸음주기에 대한 계수 및 공칭값, 보폭당 가속도계 최대최소 피크차에 대하나 계수 및 공칭값, 보폭당 가속도계 분산에 대한 계수 및 공칭값, 보폭당 자이로 최대값에 대한 계수 및 공칭값, 보폭당 자이로 분산에 대한 계수 및 공칭값 중 하나 이상을 포함하는 것을 특징으로 하는 보행자 위치 추정 방법.
  6. 청구항 2에 있어서,
    상기 측위용 보조정보를 생성하는 단계는
    보폭 추정 파라미터 데이터베이스와 연동하여 상기 측위용 보조정보를 생성하는 것을 특징으로 하는 보행자 위치 추정 방법.
  7. 청구항 2에 있어서,
    상기 보행자 위치 추정 방법은
    상기 측위 서버가 상기 모바일 단말로 센서기반 측위능력을 요청하는 단계; 및
    상기 모바일 단말이 상기 측위 서버로 상기 측위용 측정정보를 제공할 수 있는 능력 및 상기 측위용 보조정보를 이용할 수 있는 능력 중 하나 이상을 포함하는 상기 센서기반 측위능력을 제공하는 단계
    를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 보행자 위치 추정 방법.
  8. 청구항 7에 있어서,
    상기 보행자 위치 추정 방법은
    상기 모바일 단말이 상기 측위 서버로 상기 측위용 측정정보를 제공하는 단계; 및
    상기 측위 서버가 상기 측위용 측정 정보를 이용하여 보행자 위치 추정을 수행하는 단계
    를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 보행자 위치 추정 방법.
  9. 측위용 측정정보를 생성하는 하나 이상의 센서;
    측위 서버로 측위용 보조정보를 요청하는 측위용 보조정보 요청부; 및
    상기 측위용 측정정보 및 상기 측위용 보조정보를 이용하여 보행자 위치 추정을 수행하는 단말 기반 측위부
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 모바일 단말.
  10. 청구항 9에 있어서,
    상기 측위용 보조정보는
    보행자 상태 및 상기 보행자 상태에 상응하는 파라미터들을 포함하는 것을 특징으로 하는 모바일 단말.
  11. 청구항 10에 있어서,
    상기 보행자 상태는
    수평 걷기, 경사면 내림 걷기, 경사면 오름 걷기, 계단 오름 걷기, 계단 내림 걷기, 수평 뛰기, 경사면 내림 뛰기, 경사면 오름 뛰기, 계단 오름 뛰기, 계단 내림 뛰기 중 하나 이상을 포함하는 것을 특징으로 하는 모바일 단말.
  12. 청구항 11에 있어서,
    상기 파라미터들은
    걸음주기에 대한 계수 및 공칭값, 보폭당 가속도계 최대최소 피크차에 대하나 계수 및 공칭값, 보폭당 가속도계 분산에 대한 계수 및 공칭값, 보폭당 자이로 최대값에 대한 계수 및 공칭값, 보폭당 자이로 분산에 대한 계수 및 공칭값 중 하나 이상을 포함하는 것을 특징으로 하는 모바일 단말.
  13. 청구항 10에 있어서,
    상기 모바일 단말은
    상기 측위 서버로부터의 요청에 기반하여, 상기 측위용 측정정보를 제공할 수 있는 능력 및 상기 측위용 보조정보를 이용할 수 있는 능력 중 하나 이상을 포함하는 센서기반 측위능력을 제공하는 센서기반 측위능력 제공부
    를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 모바일 단말.
  14. 청구항 13에 있어서,
    상기 모바일 단말은
    상기 측위 서버가 상기 측위용 측정정보를 이용하여 보행자 위치 추정을 수행하도록 상기 측위용 측정정보를 상기 측위 서버로 제공하는 측위용 측정정보 제공부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 모바일 단말.
  15. 모바일 단말로 측위용 측정정보를 요청하는 측위용 측정정보 요청부;
    상기 모바일 단말에 상응하는 측위용 보조정보를 생성하는 측위용 보조정보 제공부; 및
    상기 측위용 측정정보 및 상기 측위용 보조정보를 이용하여 보행자 위치 추정을 수행하는 서버 기반 측위부를 포함하는 것을 특징으로 하는 측위 서버.
  16. 청구항 15에 있어서,
    상기 측위용 보조정보는
    보행자 상태 및 상기 보행자 상태에 상응하는 파라미터들을 포함하는 것을 특징으로 하는 측위 서버.
  17. 청구항 16에 있어서,
    상기 보행자 상태는
    수평 걷기, 경사면 내림 걷기, 경사면 오름 걷기, 계단 오름 걷기, 계단 내림 걷기, 수평 뛰기, 경사면 내림 뛰기, 경사면 오름 뛰기, 계단 오름 뛰기, 계단 내림 뛰기 중 하나 이상을 포함하고,
    상기 파라미터들은
    걸음주기에 대한 계수 및 공칭값, 보폭당 가속도계 최대최소 피크차에 대하나 계수 및 공칭값, 보폭당 가속도계 분산에 대한 계수 및 공칭값, 보폭당 자이로 최대값에 대한 계수 및 공칭값, 보폭당 자이로 분산에 대한 계수 및 공칭값 중 하나 이상을 포함하는 것을 특징으로 하는 측위 서버.
  18. 청구항 16에 있어서,
    상기 측위 서버는
    상기 측위용 보조정보를 생성하기 위해 보폭 추정 파라미터 데이터베이스와 연동하는 보폭 추정 파라미터 DB 연동부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 측위 서버.
  19. 청구항 16에 있어서,
    상기 측위 서버는
    상기 모바일 단말로 상기 측위용 측정정보를 제공할 수 있는 능력 및 상기 측위용 보조정보를 이용할 수 있는 능력 중 하나 이상을 포함하는 센서기반 측위능력을 요청하는 센서기반 측위능력 요청부; 및
    상기 모바일 단말로 상기 측위용 보조정보를 제공하는 측위용 보조정보 제공부
    를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 측위 서버.
  20. 청구항 16에 있어서,
    상기 서버 기반 측위부는
    상기 측위용 측정정보 이외에, 네트워크 및 GNSS 측정정보 중 하나 이상을 이용하여 상기 보행자 위치 추적을 수행하는 것을 특징으로 하는 측위 서버.
KR1020120099256A 2012-04-13 2012-09-07 보폭 추정 모델 파라미터를 이용한 보행자 위치 추정 방법 및 이를 위한 장치 KR101634325B1 (ko)

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Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20160012707A (ko) * 2014-07-25 2016-02-03 숭실대학교산학협력단 위치 추적 방법, 위치 추적 시스템 및 이를 수행하기 위한 기록매체
KR20160050304A (ko) * 2014-10-29 2016-05-11 한국과학기술연구원 사용자의 보폭을 추정하는 장치 및 방법
KR101642286B1 (ko) 2015-02-12 2016-07-25 한국항공우주연구원 보행특성을 이용한 실내에서의 보행자 이동방향 추정 방법
KR20170067518A (ko) 2015-12-08 2017-06-16 에스케이플래닛 주식회사 오프라인 결제 처리 시스템, 결제 영역으로의 진입 감지를 이용한 오프라인 결제 처리 방법 및 이를 이용한 장치
KR20170068804A (ko) 2015-12-10 2017-06-20 에스케이플래닛 주식회사 오프라인 결제 처리 시스템, 체크아웃 기반의 오프라인 결제 처리 방법 및 이를 이용한 장치
KR101967394B1 (ko) * 2018-07-30 2019-04-10 주식회사 리텍 실내 위치 보정 방법 및 장치

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20060090913A (ko) * 2005-02-11 2006-08-17 삼성전자주식회사 걸음을 기반으로 하는 경로 안내 장치 및 방법
JP2009229204A (ja) * 2008-03-21 2009-10-08 Sumitomo Electric Ind Ltd 位置特定装置、コンピュータプログラム及び位置特定方法

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20060090913A (ko) * 2005-02-11 2006-08-17 삼성전자주식회사 걸음을 기반으로 하는 경로 안내 장치 및 방법
JP2009229204A (ja) * 2008-03-21 2009-10-08 Sumitomo Electric Ind Ltd 位置特定装置、コンピュータプログラム及び位置特定方法

Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20160012707A (ko) * 2014-07-25 2016-02-03 숭실대학교산학협력단 위치 추적 방법, 위치 추적 시스템 및 이를 수행하기 위한 기록매체
KR20160050304A (ko) * 2014-10-29 2016-05-11 한국과학기술연구원 사용자의 보폭을 추정하는 장치 및 방법
KR101642286B1 (ko) 2015-02-12 2016-07-25 한국항공우주연구원 보행특성을 이용한 실내에서의 보행자 이동방향 추정 방법
KR20170067518A (ko) 2015-12-08 2017-06-16 에스케이플래닛 주식회사 오프라인 결제 처리 시스템, 결제 영역으로의 진입 감지를 이용한 오프라인 결제 처리 방법 및 이를 이용한 장치
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KR101967394B1 (ko) * 2018-07-30 2019-04-10 주식회사 리텍 실내 위치 보정 방법 및 장치

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