KR20140028368A - 최근접 이웃 알고리즘을 이용한 위치 측위 시스템 - Google Patents

Abstract

본 발명의 최근접 이웃 알고리즘을 이용한 위치 측위 시스템은 비컨신호를 주기적으로 전송하는 태그기기, 상기 비컨신호를 수신하고, 수신된 상기 비컨신호의 수신전계강도를 측정하여 상기 비컨신호의 수신전계강도 값이 포함된 데이터를 전송하는 AP기기 및 상기 AP기기로부터 상기 비컨신호의 수신전계강도 값(RSSI)이 포함된 데이터를 전달받아 미리 저장된 상기 AP기기의 위치값과 KNN알고리즘을 이용하여 추정되는 후보지점을 산출하고, 산출된 후보지점의 중간값에 해당되는 위치를 추정하여 상기 태그기기의 위치를 측정하는 위치측정서버를 포함한다.
이를 통해 본 발명은 다수의 실내 공간을 각각 분류하고, 분류된 각 공간에 설치된 노드의 위치값을 미리 저장함으로써, KNN 알고리즘과 미리 저장된 노드의 위치값의 중간값 계산을 이용하여 실내에 위치한 태그기기의 정확히 위치를 측정할 수 있는 효과가 있다.

Description

최근접 이웃 알고리즘을 이용한 위치 측위 시스템{POSITIONING SYSTEM FOR USING K-NEAREST NEIGHBOR ALGORITHM}

본 발명은 최근접 이웃 알고리즘을 이용한 위치 측위 시스템에 관한 것으로, 특히 실내 환경에서의 위치측정을 위해 각각의 실내 공간을 따로 분류하고, 분류된 각 공간에 설치된 AP기기(Access Point)의 위치값을 미리 저장하여, 최근접 이웃 알고리즘(K-NN:K nearest neighbor algorithm)과 저장된 노드의 위치값의 중간값을 계산하여 이동중인 태그기기의 정확한 위치를 측정할 수 있는 최근접 이웃 알고리즘을 이용한 위치 측위 시스템에 관한 것이다.

위치기반서비스(Location Based Service)는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 중요한 역할을 수행하고 있으며, 위치기반서비스는 현재 사용자나 사물의 위치를 좌표상에 표시해주는 서비스이다.

예를 들어, 병원에서 환자의 위치가 실시간으로 확인되면 비상시 의료진들이 환자의 위치에 빠르게 확인할 수 있기 때문에 환자의 안전이 향상될 수 있는 등 위치기반서비스는 현대 사회에서 다양한 형태로 제공되고 있다.

위치기반서비스의 개념은 3GPP(Third Generation Partnership Project)에서 위치기반의 응용제공이 가능하도록 네트워크를 이용한 표준화된 서비스로 정의한다.

OGC(Open GIS Consortium)에서는 위치정보의 접속, 제공 또는 위치정보에 의해 작용하는 모든 응용 소프트웨어 서비스라고 정의한다.

마지막으로 FCC(Federal Communications Commission)에서는 이동식 사용자가 그들의 지리학적 위치, 소재 또는 알려진 존재에 대한 서비스를 받도록 하는 것으로 정의하는 등 각 기관마다 다양한 형태로 이를 정의하고 있다.

위치기반서비스는 이동중인 태그기기의 위치 정보를 기반으로 사용자가 요구하는 다양한 서비스를 실시간으로 제공하도록 한다.

위치기반서비스는 위치를 결정하기 위한 위치 측위 기술, 위치 데이터 관리를 위한 위치기반서비스 서버 기술 그리고 서비스를 제공하기 위한 위치기반서비스 응용기술로 구성된다.

위치기반서비스의 응용 서비스를 위한 실시간으로 태그기기를 찾는 시스템을 RTLS(Real Time Location System)라 한다.

위치기반서비스를 위해 가장 필요한 것은 보다 정확한 위치를 찾아 사용자에게 정보를 제공하는 무선측위기술이다.

현재 범용적으로 GPS 시스템과 이동통신망을 활용하고는 있지만 이는 실내 또는 지하에서는 위치 측위가 불가능하다는 문제점이 있었다.

때문에 최근에는 최근접 이웃 알고리즘(KNN:K Nearest Neighbor Algorithm)을 적용하여 실내에서의 태그기기의 위치를 측정하고 있으나, KNN 알고리즘에 따라 무선 실내 측위를 수행하는 경우에는 광범위하고 복잡한 실내 환경에서 계산량이 많기 때문에 실제 환경에서 태그기기의 최적 위치를 찾기가 쉽지 않았다.

본 발명은 전술한 문제점을 해결하기 위해 안출된 것으로서, 다수의 실내 공간을 각각 분류하고, 분류된 각 공간에 설치된 노드의 위치값을 미리 저장함으로써, KNN 알고리즘과 미리 저장된 노드의 위치값의 중간값 계산을 이용하여 실내에 위치한 태그기기의 정확히 위치를 측정하는 최근접 이웃 알고리즘을 이용한 위치 측위 시스템을 제공함에 그 목적이 있다.

전술한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 최근접 이웃 알고리즘을 이용한 위치 측위 시스템은 비컨신호를 주기적으로 전송하는 태그기기, 상기 비컨신호를 수신하고, 수신된 상기 비컨신호의 수신전계강도를 측정하여 상기 비컨신호의 수신전계강도 값이 포함된 데이터를 전송하는 AP기기 및 상기 AP기기로부터 상기 비컨신호의 수신전계강도 값(RSSI)이 포함된 데이터를 전달받아 미리 저장된 상기 AP기기의 위치값과 KNN알고리즘을 이용하여 추정되는 후보지점을 산출하고, 산출된 후보지점의 중간값에 해당되는 위치를 추정하여 상기 태그기기의 위치를 측정하는 위치측정서버를 포함한다.

또한 상기 위치측정서버는 감지된 상기 태그기기의 위치를 표시하는 화면출력모듈, 상기 AP기기의 위치를 관리하고, 상기 AP기기의 상태를 모니터링 하는 실내위치관리모듈, 실내 공간에 설치된 상기 AP기기의 위치를 저장하고, 상기 AP기기를 관리하는 AP관리모듈, 상기 AP기기로부터 상기 비컨신호의 수신전계강도 값이 포함된 데이터를 전달받는 통신 관리모듈, 상기 통신 관리 모듈을 통해 수신된 데이터에서 상기 비컨신호의 수신전계강도 값을 추출하는 RSSI데이터수집모듈, 상기 KNN 알고리즘을 이용하여 상기 AP기기의 위치값을 측정 및 저장하는 사전데이터 집합 관리모듈 및 상기 비컨신호의 수신전계 강도 값과 상기 AP기기의 위치값을 비교 및 분석하여 상기 태그기기의 위치를 측정하고, 미리 저장된 실내 공간 정보를 바탕으로 태그기기의 위치에 따른 위치좌표를 계산하는 위치 분석 모듈을 포함한다.

본 발명은 다수의 실내 공간을 각각 분류하고, 분류된 각 공간에 설치된 노드의 위치값을 미리 저장함으로써, KNN 알고리즘과 미리 저장된 노드의 위치값의 중간값 계산을 이용하여 실내에 위치한 태그기기의 정확히 위치를 측정할 수 있는 효과가 있다.

도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 최근접 이웃 알고리즘을 이용한 위치 측위 시스템을 나타낸 사시도,
도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 위치측위서버의 내부 구성도,
도 3은 본 발명의 실시 예에 따라 실내 공간에 배치된 AP장치를 나타낸 도,
도 4는 본 발명의 실시 예에 따라 각 실내 공간의 환경에 따른 위치 측위 값의 변화를 설명하기 위한 도,
도 5는 본 발명의 실시 예에 따라 삼각기법을 활용하여 RSSI를 이용한 위치 측위 기법을 설명하기 위한 도,
도 6은 본 발명의 실시 예에 따른 실내 측위를 위한 건물 배치도를 나타낸 도,
도 7은 본 발명의 실시 예에 따라 위치 측위 시스템에서 KNN 알고리즘을 이용하여 태그기기의 위치를 추정하는 과정을 설명하기 위한 도,
도 8은 본 발명의 실시 예에 따라 위치 측위 시스템에서 KNN 알고리즘을 이용한 중간값을 이용하여 태그기기의 위치를 추정하는 과정을 설명하기 위한 도.

이하, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명을 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명하기 위하여, 본 발명의 바람직한 실시 예를 첨부한 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.

도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 최근접 이웃 알고리즘을 이용한 위치 측위 시스템을 나타낸 사시도이다.

먼저, 위치측정서버(300)는 이미 고정 위치를 알고 있는 AP기기(200)들로부터 송신된 라디오 신호를 감지한다. RSS(Received Signal Strength)의 신호 특성은 지역에 따라 특정한 값을 갖게 된다. 감지 기술은 RSS(Received Signal Strength)의 신호를 감지하여 이를 측정해 신호 세기를 각 단계(level)로 분류하여 표현하는 것을 기본으로 한다. 주어진 몇 개의 AP기기(200)를 이용하여, MS(Mobile Station, 이동 단말)는 RSS의 신호 특성을 따라 상대적인 위치를 측위할 수 있게 된다.

일반적으로 태그기기(100)는 위치를 측위(positioning)하기 위한 데이터에 많은 한계점을 갖는다. 따라서 위치의 측정은 태그기기(100)가 주기적으로 비컨 신호를 송신하고 이를 참조 포인트들이 감지해, 이 감지된 값을 RSSI의 값으로 계측한 후, 네트워크로 연결된 서버에서 실질적인 위치를 측정하는 것이 시스템의 동작에서 최소한의 처리 시간을 위해 효율적일 수 있다.

위치 측정을 위해 최소한의 시간을 활용하는 것은 실시간 처리와 연관성을 갖게 된다. 따라서 본 발명에서는 AP기기(200)에서 태그기기(100)의 신호를 감지해 얻어진 RSSI의 값을 위치측위서버(300)로 전달하고, 위치측위서버(300)에서 태그기기(100)의 최종적인 위치를 측위하는 것으로 설정하여 설명하기로 한다.

도 1을 참조하여 위치 측위 시스템을 설명하면, 도 1에 되어 있는 바와 같이 위치 측위 시스템은 태그기기(100), 복수개의 AP기기(200) 및 위치측위서버(300)를 포함한다.

태그기기(100)는 이동성을 지원해야 하기 때문에, 크기가 작아야되며, 동작수명을 최대한 연장하기 위해 동작에 따른 전력소모 또한 최소화되어야 한다.

또한 태그기기(100)는 IEEE 802.15.4를 기반으로 한 지그비 통신이 가능한 단말장치로서, 배터리 사용자 휴대 가능에 따른 이동성을 제공한다.

이러한 태그기기(100)는 사용자의 전원 버튼을 통해 전원이 인가되면, 우선적으로 부팅 및 초기화하고, 사용자의 비컨 신호의 알림 버튼의 입력 유/무에 따라 내부의 동작이 달라진다.

먼저 태그기기(100)는 사용자가 비컨 신호 알림 버튼(Button Toggling)을 켰을 경우, 실시간성을 위해 주기적으로 보내어지는 비컨 신호를 2초 단위로 설정한다.

그 후, 태그기기(100)는 설정된 시간을 주기로 비컨 신호를 전송하게 되고 보내는 중에 주위에 비컨 신호를 받는 AP기기(200)들이 없을 경우 스스로의 수명 연장을 위해 비컨 신호의 송출 시간 단위를 30초로 변경하게 된다. 이 같은 동작으로 인해 AP기기(200)들은 태그기기(100)로부터 받는 비컨 신호의 RSSI를 읽어 WLAN을 통해 위치측정서버(300)에 전송하게 된다.

이때 태그기기(100)에서 전송되는 비컨 신호의 전송 단위는 사용자의 요구에 따라 각기 다르게 설정될 수도 있다. 그러나 실시간 측위를 위해 너무 짧은 주기로의 설정은 전체적인 태그기기(100)의 수명을 단축시킬 수 있는 문제가 발생할 수 있다.

AP기기(200)는 태그기기(100)에서의 비컨 신호를 수신하고 RSS의 크기를 판별하여 LAN 및 무선으로 구성된 WLAN을 통해 서버에 알리는 기능을 수행한다.

또한 AP기기(200)는 인터넷을 통한 위치측위서버(300)와의 통신을 위해, LAN 또는 WLAN을 기반으로 한 IP의 제공, 그리고 이 인터넷 프로토콜의 운영 그리고 태그기기(100)로부터의 비컨 수신 및 처리 등을 수행한다.

이러한 AP기기(200)는 원활한 서비스 제공을 위해 임베디드 리눅스(Linux) 운영체제를 사용한다.

고정 위치에 설치되는 AP기기(200)는 장착된 IEEE 802.15.4 기반의 지그비 장치를 이용하여 태그기기(100)로부터 주기적으로 비컨 신호를 수신한다.

그리고 AP기기(200)는 비컨 신호와 함께 읽혀진 RSSI의 값을 LAN이나 WLAN을 이용하여 인터넷에 연결된 위치측위서버(300) (Positioning System 또는 인터넷 서버)으로 전달하는 기능만을 수행한다.

AP기기(200)는 운용되는 장치들의 관리 및 인터넷을 통한 서버로의 데이터 전송기능 수행 등의 효율적인 동작을 위해 운영체제를 기반으로 동작된다.

이러한 AP기기(200)는 태그기기(100)로부터 받아진 RSSI 정보를 가공하여, 위치 측위를 위한 서버에 메시지 패킷(Packet)을 전달하는 기능을 수행한다.

또한 AP기기(200)는 태그기기(100)를 실시간으로 측위하기 위해 응용프로그램은 구동과 동시에 서버와 소켓을 통한 접속링크를 미리 형성하여 둔다.

또한 AP기기(200)는 와치도그(Watch Dog) 알고리즘을 활용하여, 반복해서 태그기기(100)로부터 비컨 신호를 감시하며, 태그기기(100)로부터 비컨 신호를 받게 되면, RSSI의 값과 받은 비컨 프레임(frame)에서 태그의 ID, 시퀀스(Sequence ID) 등의 정보를 추출한다.

그리고 AP기기(200)는 위치측위서버(300)에 알리기 위해 이러한 정보를 이용하여 패킷을 생성한 후 전달하여 주는 기능을 수행한다.

한편 RSSI를 이용한 위치 측위는 AP기기(200)에서도 처리가 가능하다. 그러나 RF의 특성상 연산의 단위가 상당히 큰 소수점을 요구하고, 그에 따른 부동소수점 연산의 시간이 많이 소요되어 결과적으로 시간을 많이 지연시키는 일을 초래할 수 있다. 따라서 이러한 시간 지연문제를 해결하기 위해 본 발명에서는 이러한 연산만을 전문으로 수행하는 위치측위서버(300)를 인터넷의 서버에서 동작시켜 최종적으로 사용자에게 알려주도록 한다.

위치측위서버(300)는 각 AP기기(200)들로부터 비컨의 RSS의 값의 크기를 전달받고, RSSI의 값을 KNN 알고리즘을 활용하여 위치를 측정한다.

이때 위치측위서버(300)는 한 개의 태그기기(100)에서 송출된 비컨 신호는 이웃한 최소 세 개의 AP기기(200)에 전달됨으로, 각각의 AP기기(200)에서 검출된 비컨의 RSS의 값을 크기를 전달받게 된다.

이하 도 2를 참조하여 위치측위서버(300)에 대해 자세히 설명하기로 한다.

도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 위치 측위 서버의 내부 구성도이고, 도 3은 본 발명의 실시 예에 따라 실내 공간에 배치된 AP장치를 나타낸 도이며, 도 4는 본 발명의 실시 예에 따라 각 실내 환경에 따른 위치 측위 값의 변화를 설명하기 위한 도이고, 도 5는 본 발명의 실시 예에 따라 삼각기법을 활용하여 RSSI를 이용한 위치 측위 기법을 설명하기 위한 도이다.

도 2 내지 5를 참조하면, 화면출력모듈(310)(Display Manager)은 사용자에게 감지된 태그기기(100)의 위치를 보여주고, 사용자의 명령을 받아 사전데이터 집합 정보를 갱신하는 등의 기능을 수행하게 된다.

또한 화면출력모듈(310)은 화면에 출력되는 태그기기(100)의 위치를 실내공간의 이름 및 그 공간에서의 위치까지 표현한다. 예를 들어, 103호의 어느 특정 공간에 태그기기(100)가 검색되었다고 가정하였을 때, 화면출력모듈(310)은 103호실의 사전에 입력된 기본 정보 및 실내 구조를 표현한 후, 측정된 RSSI의 분석 값을 토대로 예상되는 위치를 표현하는 기능을 수행한다.

또한 화면출력모듈(310)은 사용자의 입력을 받아 실내 공간의 위치 및 내부 구조의 형태를 설정하며, 공간 형태의 관리는 실내위치관리모듈(Indoor Blocks Manager)(320)의 제어를 통해 이루어진다.

실내위치관리모듈(320)(Indoor Blocks Manager)은 AP기기(200)의 위치를 관리하고, 각 설치된 AP기기(200)의 상태를 모니터링 한다.

또한, 실내위치관리모듈(320)은 화면출력모듈(310)에서 정의된 실내 공간의 형태 정보 등을 통합적으로 관리하는 역할을 수행한다. 또한 실내 공간에서 태그기기(100)는 어느 곳이든 존재할 수 있다. 그러나 그 실내에 태그기기(100)가 존재할 수 없는 지역이 가구 배치 등의 환경적인 요소에 의해 존재할 수도 있다. 예를 들어, 한쪽 벽면에 가로 60Cm X 세로 300Cm X 높이 280Cm 크기의 커다란 선반이 존재한다고 가정하였을 때, 확률적으로 그 부분에 태그 시스템이 존재할 경우의 수는 극히 작다. 오히려, 이러한 요소들에 의해서 RSS의 값이 왜곡 및 도플러 등에 의해 변형이 될 수가 있다. 이로 인한 각 실내 공간에서의 같은 RSS의 값을 이용한다고 하더라고 실질적인 태그기기(100)의 위치는 도 4에서와 같이 크게 달라질 수도 있다.

또한, 실내위치관리모듈(320)은 공간의 환경요소들을 관리한다.

AP관리모듈(330)은 도 3에 도시된 바와 같이 각 실내 공간에 설치된 AP기기(200)의 위치를 파악하고 관리한다.

일반적으로 RSSI를 이용한 위치측위 기법은 삼각기법을 활용하게 되는데, 이는 기본적으로 도 5에서 보여주는 것과 같이, 최소 3개의 AP기기(200)를 필요로 한다. 그러나 AP기기(200)는 실내 공간의 형태에 따라서 정방형태의 실내 공간 그리고 각 인접하는 면간의 AP기기(200)간에 통신이 가능하고, 대각선의 모서리에 존재하는 AP기기(200)와는 통신이 이루어지지 않을 경우, 최소한 네 개의 AP기기(200)를 필요로 하게 된다. 또한, 실내 공간의 규모에 따라 네 개의 AP기기(200)를 활용한 전파범위를 벗어나게 될 경우 그 이상의 AP기기(200)를 필요로 하게 된다.

따라서 위치측위서버(300)는 각 실내 공간의 형태 및 규모 그리고 각 실내 공간에 설치된 AP기기(200)의 위치를 파악하여 관리를 할 필요가 있으며, 이러한 기능들은 AP 관리자(AP Manager)가 수행하는 것이다.

통신관리모듈(340)은 AP기기(200)들과의 원활한 통신을 위한 기본적인 통신 인터페이스 기능을 제공하는 역할을 수행한다.

또한 통신관리모듈(340)은 태그기기(100)로부터의 송신된 데이터의 RSSI 값들을 최종적으로 전달받아 분석을 통해 위치를 측위하고, 데이터를 전달받기 위해서는 형성된 네트워크의 접속 링크를 유지하여, 지속적으로 통신을 유지할 필요가 있다.

또한 통신관리모듈(340)은 사용자의 명령을 받아 AP기기(200)를 제어하거나 이 AP기기(200)로부터 RSSI의 값을 보고받는다.

RSSI 데이터 수집모듈(350)(RSSI Data Gather)은 통신관리모듈(340)에서 수집된 데이터를 분석(Parsing)하여 RSSI와 연관된 데이터를 추출하기 위해 사용되는 파서이다.

RSSI 데이터 수집모듈(350)은 AP기기(200)와의 통신을 위해 사용된 정의된 패킷의 구조를 분석하여 RSSI의 값과 시퀀스 번호 그리고 AP 정보 등을 추출하는 기능을 수행한다.

사전데이터 집합 관리모듈(370)(Training Data Set DB & Updater)은 K-NN(K-Nearest Neighbor) 알고리즘의 사용을 위한 사전데이터의 집합 정보를 저장하는 데이터베이스를 관리하는 모듈이며, 위치측위의 예측을 위한 RSSI 값의 샘플링 데이터들의 일괄적인 정보의 집합을 관리한다.

또한, 사전데이터 집합 관리모듈(379)은 사용자의 갱신 요청에 의해 데이터베이스 정보를 수정하는 역할도 동시해 수행한다.

위치 분석모듈(360)(위치측위 프로세서)(Location Analyzer or Positioning Processor)은 수출된 RSSI의 값과 사전데이터 집합 정보를 비교 및 분석하여, 위치를 측위하고 실내 공간의 도형의 출력과 그 공간에서의 측정된 위치를 출력하기 위해 좌표를 계산하는 역할을 수행한다.

이하 도 6 내지 도 8을 참조하여 위치측정서버에서 실내에 위치한 태그기기(100)의 위치를 측정하는 과정에 대해 설명하기로 한다.

도 6은 본 발명의 실시 예에 따른 실내 측위를 위한 건물 배치도를 나타낸 도이고, 도 7은 본 발명의 실시 예에 따라 위치 측위 시스템에서 KNN 알고리즘을 이용하여 태그기기의 위치를 추정하는 과정을 설명하기 위한 도이며, 도 8은 본 발명의 실시 예에 따라 위치 측위 시스템에서 KNN 알고리즘을 이용한 중간값을 이용하여 태그기기의 위치를 추정하는 과정을 설명하기 위한 도이다.

도 6 내지 8을 참고하면, 위치측정서버(300)는 RSSI를 적용하여 태그기기(100)의 정확한 위치를 판단한다.

RSSI(Received Signal Strength Indicator)는 신호를 수신하는 측에서 신호의 세기를 통계적인 방법에 근거하여 확률분포와 대조하여 위치를 측정하는 방법으로 RF 지문방식(Finger-print) 기술이라고 한다.

위치측정서버(300)는 지문 방식에 따라 준비단계(off-line phase)와 실시간 측정 단계(on-line phase)로 동작한다. 위치측정서버(300)는 준비단계에서 측위 소프트웨어가 적용되는 범위내의 각 지점(후보지점이라고 함)에서 위치값 (RF 신호의 세기)을 측정하여(측정치를 샘플이라고 칭함), 각 지점의 평균이 포함된 찾아보기 표를 미리 저장한다.

위치측정서버(300)는 실시간 측정단계에서 사용자의 현재 위치에서 측정한 위치값과 찾아보기 표의 내용과 비교하여 사용자의 위치 즉 태그기기(100)의 위치를 판정한다. 이때 K 개의 가장 가까운 지점을 찾아, 이들의 평균을 사용자의 현재 위치로 판정하는 방법을 K-NN에 적용할 수 있다.

지그비를 운영하는 IEEE 802.15.4의 RF를 활용하여 K-NN을 적용하면 다음과 같다. 옥내 측위 대상 지역의 건물 배치도를 도 6에 예시하였다. 기준스테이션 세 개를 그림의 별표처럼 거리를 두어 임의로 배치한다. 도 6의 빨간점(A, B, C, 등의 label이 붙어 있음)을 후보지점이라 가정한다.

위치측정서버(300)는 준비 단계에서 [표 1]와 같이 각 후보지점에서 측정한 위치값으로 구성된 찾아보기 표를 미리 저장한다. RADAR에서는 수신 신호의 세기(RSS：Received Signal Strength)가 특징 값으로 사용된다. 표 1에서 RSS1은 첫 번째 기준 스테이션에서 측정한 신호의 세기이다.

후보지점	RSS1	RSS2	RSS3
A	31	48	55
B	37	47	54
C	40	45	52
D	45	45	50
...	...	...	...

위치측정서버(300)는 실시간 측정 단계에서 특징값을 실측하여 찾아보기 표에서 가장 가까운 항을 K개 찾는다. 예를 들어 실시간 측위 단계에서 실측한 값이 X=(38, 46, 53)이라 할 때, X와 A의 거리는

이 된다.

비슷한 방법으로 B, C, D 각각에 대한 거리를 구하면, B가 가장 가깝고, 다음은 C가 두 번째로 가깝다는 것을 알 수 있다.

위치측정서버(300)는 K가 1이라면 X와 가장 가까운 점 하나를 찾아 현재 위치가 B라고 판정한다.

그리고 위치측정서버(300)는 K = 2라고 가정하면 가장 가까운 두 점, B와 C를 찾아 이들의 평균(지점이 좌표임으로 좌표의 평균)을 현재 지점으로 판정한다.

측위를 위한 특수 장비가 전혀 필요 없는, 무선 랜을 이용하는 방식이 이미 여러 곳에서 발표된 바 있다. AP기기(200)와 태그기기(100)와의 거리를 D, 태그기기(100)에서 측정한 AP기기(200)의 신호세기를 S라 하고, D와 S 사이의 상관관계를 구하여 사용자의 위치를 판정하는 방법이지만 이 방법의 실질적인 오차가 너무 크다.

일반적으로 RSSI의 값은 다음과 같은 수식에 비례하여 추출될 수 있다.

여기에서 n은 신호 파장의 상수 값이며, d는 송신장치로부터의 거리(단위: 미터)를 나타낸다. 그리고 A는 1 미터 거리에서 RSS의 세기 값을 표현한 것이다. 이를 역으로 환산하여 거리(d)를 계산하면 다음과 같은 수식을 얻을 수 있다.

이러한 특성을 바탕으로 기준점이 되는 각 AP기기(200)들로부터의 위치를 얻어낼 수 있다. 그러나 위치를 측위하기 위해서 얻어지는 RSSI의 값을 가지고 계산에 의한 위치 측정은 처리과정에서 많은 시간을 소요하게 됨에 따라 실시간 서비스를 위한 시스템에서는 적합하지 않다. 이를 해결하기 위한 한가지의 방식이 K-NN 기술을 적용하는 것이다.

본 발명에서 구현된 K-NN의 훈련 집합의 데이터 형성에서는 가로, 세로가 각각 대략 3.3m의 거리 분포를 두고 샘플링 작업을 수행한다. 따라서 태그기기(100)의 위치가 도 7에서와 같이 훈련 집합을 위한 실험위치에서 조금 벗어난 곳에서 실험이 되었을 때, 기존의 K-NN 기술은 각 후보지의 위치(X1, X2, X3, X4)로부터 가장 가까운 값(b<a<d<c)을 추출하여 하나의 지점(X2)으로 결정한다.

이러한 방식의 근접 값을 추출하여 가장 가까운 하나의 위치를 추정하는 기능을 갖는 기존의 K-NN의 방식은 이 환경에서 최대 오차 범위가 1.67m의 크기를 가질 수 있다.

이를 해결하기 위해 후보지의 지점들 사이로 추출된 RSSI의 값은 후보지들의 값과 비교하여 상대적인 위치로 결정하여, 특정 범위내의 값과 비슷할 경우 그 사이에 존재할 수 있도록 위치측위시스템을 구현하였다. 즉, 측위된 RSSI의 값들의 편차값(a,b,c,d)이 서로 비슷할 경우, 이들 사이에 존재하는 것으로 간주시켜, 최대 오차의 범위를 기존의 K-NN보다 두 배 가까이 낮은 대략 0.83m으로 감소시킬 수 있다.

위치측정서버(300)는 도 8에 도시된 바와 같이 기존의 K-NN의 위치 추정에서 중간값에 해당되는 위치를 X5의 새로운 지정으로 분류하여, 새로운 가상의 위치를 추정한다. 그리고 위치측정서버(300)는 기존의 K-NN은 인접공간의 네 개의 후보지점을 선출하고 이 중 가장 가까운 위치를 유력후보지로 결정하여 위치를 측정하는 것이 아니라, 이 인접공간의 가운데 영역을 새로운 후보지로 선출한다.

그리고 위치측정서버(300)는 중간에 존재하는 후보지의 위치는 사전데이터에 의해 정의될 수 없으므로, 다음과 같은 수식에 의해 결정한다.

이 수식에서 마지막에 곱해지는 상수(0.25)는 X5위치의 범위를 지정하기 위한 값으로, 전체 공간에서 가운데 부분을 중심으로 25% 영역에 포함되는 모든 영역을 X5로 지정하기 위한 값이다.

이렇게 함으로써, 위치측위서버(300)는 AP기기(200)로부터 전달받은 위치값을 통해 태그기기(100)의 정확한 위치를 측정할 수 있다.

이상의 설명에서는 본 발명의 바람직한 실시예를 제시하여 설명하였으나, 본 발명이 반드시 이에 한정되는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 여러가지 치환, 변형 및 변경할 수 있음을 쉽게 알 수 있을 것이다.

100: 태그기기 200: AP기기
300: 위치측정서버 310: 화면출력모듈
320: 실내위치관리모듈 330: AP관리모듈
340: 통신관리모듈 350: RSSI데이터수집모듈
360: 위치분석모듈 370: 사전데이터 집합 관리모듈

Claims (2)

1. 비컨신호를 주기적으로 전송하는 태그기기;
   상기 비컨신호를 수신하고, 수신된 상기 비컨신호의 수신전계강도를 측정하여 상기 비컨신호의 수신전계강도 값이 포함된 데이터를 전송하는 AP기기; 및
   상기 AP기기로부터 상기 비컨신호의 수신전계강도 값(RSSI)이 포함된 데이터를 전달받아 미리 저장된 상기 AP기기의 위치값과 KNN알고리즘을 이용하여 추정되는 후보지점을 산출하고, 산출된 후보지점의 중간값에 해당되는 위치를 추정하여 상기 태그기기의 위치를 측정하는 위치측정서버를 포함하는 최근접 이웃 알고리즘을 이용한 위치 측위 시스템.
   
2. 제1 항에 있어서, 상기 위치측정서버는,
   감지된 상기 태그기기의 위치를 표시하는 화면출력모듈;
   상기 AP기기의 위치를 관리하고, 상기 AP기기의 상태를 모니터링 하는 실내위치관리모듈;
   실내 공간에 설치된 상기 AP기기의 위치를 저장하고, 상기 AP기기를 관리하는 AP관리모듈;
   상기 AP기기로부터 상기 비컨신호의 수신전계강도 값이 포함된 데이터를 전달받는 통신 관리모듈;
   상기 통신 관리 모듈을 통해 수신된 데이터에서 상기 비컨신호의 수신전계강도 값을 추출하는 RSSI데이터수집모듈;
   상기 KNN 알고리즘을 이용하여 상기 AP기기의 위치값을 측정하여 사전데이터 집합 정보를 저장하는 사전 데이터 집합 관리모듈; 및
   상기 비컨신호의 수신전계 강도 값과 상기 사전데이터 집합 정보와 비교 및 분석하여 상기 태그기기의 위치를 측정하고, 미리 저장된 실내 공간 정보를 바탕으로 태그기기의 위치에 따른 위치좌표를 계산하는 위치 분석 모듈을 포함하는 것을 특징으로 하는 최근접 이웃 알고리즘을 이용한 위치 측위 시스템.
   

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