KR20140119333A - 위치 정확도 향상을 위한 위치 측위 방법 및 장치 - Google Patents

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KR20140119333A
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Abstract

본 발명은 위치 정확도 향상을 위한 위치 측위 방법 및 장치를 제시한다. 본 발명에서 제안하는 위치 정확도 향상을 위한 위치 측위 방법 및 장치는 사용자의 주변에 있는 액세스 포인트(AP)로부터 사용자의 위치에 해당하는 신호 데이터를 수집하여 신호 데이터에 영향을 줄 수 있는 요인 및 환경들을 선정하여 신호 데이터를 수집하고, 이상적인 신호 데이터와 비교하여 보정계수를 추론한다. 사용자의 위치에 해당하는 신호 데이터에 보정계수를 적용하고, 제1 위치 측위 방법을 이용하여 사용자의 최초 위치를 계산하고, 사용자가 위치한 구역의 RP 수에 따라 제2 위치 측위 방법 중 적합한 알고리즘을 선정하여 계산된 사용자의 최초 위치에 선정된 알고리즘을 적용하여 사용자의 최종 위치를 계산한다. 위치 맵에 계산된 사용자의 좌표 및 사용자의 위치를 표시한다.

Description

위치 정확도 향상을 위한 위치 측위 방법 및 장치{Method and Apparatus for Location Determination to Improve the accuracy of the location}
위치기반 서비스(LBS: Location Based Services)를 제공하는 것에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 와이-파이(Wi-Fi) 신호를 활용하여 위치 정확도를 더욱 향상시키기 위한 방법 및 장치에 관한 것이다
위치기반서비스(Location Based Services, LBS)는 이동통신망이나 위성항법장치(Global Positioning System, GPS)등을 통해 얻은 위치정보를 바탕으로 사용자에게 다양한 서비스를 제공하는 서비스 시스템을 말한다. 한국공개특허 10-20080029228호는 이러한 위치기반 컨텐츠 제공 시스템 및 그 방법에 관한 것으로, 방대한 양의 위치기반 컨텐츠 중에서 사용자에게 시공간적으로 유용한 정보를 추천 및 검색하고, 판독이 용이하도록 지도상에 디스플레이 하는 위치기반 컨텐츠 제공 시스템 및 그 방법을 제공한다
위치기반서비스는 이동통신망 기술, 위치추적 기술, 단말기 기술 및 정보 기술과의 통합 기술로 이들이 유기적으로 결합된 시스템 구성이 필요하다. 위치기반서비스를 위한 기술체계는 휴대 단말기의 위치를 파악하는 무선통신 측위 기술과 서비스를 위한 핵심 기반기술을 제공하는 위치기반서비스 서버기술, 그리고 다양한 위치기반서비스 응용기술들을 들 수 있다. 무선신호를 이용하여 위치를 측정하고자 할 때 측위 서버는 클라이언트로부터 송신되는 무선 신호의 세기(RSSI: Received Signal Strength Indicator)를 입력 받아 여러 가지 신호를 기반으로 하여 위치정보를 획득하게 된다.
무선 신호를 이용한 측위 방법은 전파의 산란, 반사, 굴절, 회절, 멀티패스 등 물리적 현상을 거치며 수신되기 때문에 수신 신호의 세기는 시간에 따라 변동하는 특징을 가지고 있다. 무선 채널 환경에서 송신된 전파는 아래 표 1과 같이 주변의 장애물의 종류에 따라 각기 다른 특성을 보이며 동적 장애물인 사람에 의해서도 영향을 받는 문제점이 있다.
<표 1>
Figure pat00001

따라서 이러한 신호 특성에 따라 위치를 추정하는데 영향을 최소화할 수 있는 방안으로 핑거프린트기법(Fingerprint Method)을 활용하고 있다. 하지만 트레이닝(Training) 단계라는 맵 구축은 많은 시간과 자원이 소모되는 작업으로 환경변화의 요인의 변화에 따라 여러 맵 데이터베이스를 구축하는 데는 무리가 있기 때문에 사용자(Multi-User, MU) 주변 환경에 따라 수집되는 무선신호를 보정할 수 있는 방안 필요하다. 또한, 핑거프린트기법(Fingerprint Method)의 다른 문제점으로 RP(Reference Point) 수에 따른 계산량과 오차의 증가가 있다. 계산량은 RP의 개수에 영향을 받게 되는데 RP의 개수가 늘어날수록 각각의 RP와 사용자(Multi-User, MU)에서 수집된 데이터를 비교하는 과정을 거치기 때문에 연산량은 늘어나게 되며 측위 범위가 커지는 만큼 잘못된 데이터를 사용하게 되면 최대 오차 또한 증가할 수 있다. 마지막으로 선행 연구의 테스트 결과 핑거프린트기법(Fingerprint Method)의 세 가지 알고리즘은 테스트 환경에 따라서 각각 위치 추정 정확도 우위가 달라지는 것을 확인하였다.
위치기반 서비스(Location Based Services, LBS)는 무선통신망이나 위성항법장치(Global Positioning System, GPS)등을 통해 얻은 위치 정보를 기반으로 위치를 측정하고, 측정된 위치를 활용하여 다양한 서비스를 제공하는 기술이다. 처음 군사용으로 출발한 위치기반 서비스는 그 효용성이 입증되면서 교통, 치안 등 공공부문에서 널리 활용되고 있으며, 위성항법장치 수신 칩 가격하락, 지리정보 축적, 정부정책 등에 힘입어 내비게이션을 중심으로 위치기반 서비스의 상업화가 가속화 되었다. 최근에는 이동성과 휴대성, 끊김 없는 정보를 제공하는 스마트폰에서 위치기반 서비스는 핵심 킬러 어플리케이션으로 부상하고 있으며, 과거에 개별적으로 존재했던 각각의 위치기반 서비스 기술과 모바일 앱들이 스마트폰 하나로 통합 되고 있다. 위성항법장치, 기지국 ID, 와이파이 등 정밀도가 향상된 스마트폰의 위치측정 기술들이 모두 스마트폰으로 집약되고, 여기에 소셜 네트워크서비스(SNS), 증강현실, 게임 등 새로운 형태의 킬러 앱들이 더해지면서 위치기반 서비스 의 활용도는 더욱 높아지고 있다. 위치기반 서비스 가 제공할 수 있는 서비스의 범주는 자산 추적, 추량 추적, 그룹 관리, 대인 추적, 주변정보 조회, 내비게이션 등 생활에 편의성을 주는 서비스들뿐만 아니라 재난 구조와 같은 공공성을 위한 서비스로 진화되고 있다. 이에 따라 이미 구축된 와이-파이(Wi-Fi) 신호를 활용하여 위치 정확도를 더욱 향상시키기 위한 방안을 제시하고자 한다.
일 측면에 있어서, 본 발명에서 제안하는 위치 정확도 향상을 위한 위치 측위 방법 사용자의 주변에 있는 액세스 포인트(AP)로부터 사용자의 위치에 해당하는 신호 데이터를 수집하는 단계와, 신호 데이터에 영향을 줄 수 있는 요인 및 환경들을 선정하여 신호 데이터를 수집하고, 이상적인 신호 데이터와 비교하여 보정계수를 추론하는 단계와, 사용자의 위치에 해당하는 신호 데이터에 보정계수를 적용하고, 제1 위치 측위 방법을 이용하여 사용자의 최초 위치를 계산하는 단계와, 사용자가 위치한 구역의 RP 수에 따라 제2 위치 측위 방법 중 적합한 알고리즘을 선정하고, 계산된 사용자의 최초 위치에 선정된 알고리즘을 적용하여 사용자의 최종 위치를 계산하는 단계 및 위치 맵에 계산된 사용자의 좌표 및 사용자의 위치를 표시하는 단계를 포함한다.
보정계수를 추론하는 단계는 신호 데이터에 영향을 줄 수 있는 요인 및 환경들을 선정하는 단계와, 선정된 환경에서 상기 요인 및 환경에 따른 신호 데이터를 수집하는 단계와, 수집된 데이터를 이상적인 신호 데이터와 비교하는 단계와, 비교를 통하여 보정계수를 계산하는 단계를 포함한다.
요인 및 환경에 따른 신호 데이터를 수집하는 단계는 신호 데이터에 영향을 줄 수 있는 요인 및 환경들을 AP와 기 설정된 거리를 두고 기 설정된 시간 동안 데이터를 수집한다.
이상적인 신호 데이터는 상기 신호 데이터에 영향을 줄 수 있는 요인 및 환경들을 수집하는 방법과 동일한 방법으로 수집된다.
수집된 데이터를 이상적인 신호 데이터와 비교하는 단계는 상기 요인 및 환경들의 영향을 받은 신호 데이터가 상기 이상적인 신호데이터로 되기 위해 필요한 값을 모든 데이터를 대상으로 구한다.
보정계수를 계산하는 단계는 모든 데이터를 대상으로 상기 수집된 데이터를 이상적인 신호 데이터와 비교하여 보정된 값을 구하고, 상기 보정된 값들을 모든 데이터에 적용하여 구한 평균 비율을 보정계수로 결정한다.
제1 위치 측위 방법은 최소자승기법을 사용하고, 이때, 신호 데이터는 보정계수를 적용한 값을 사용한다.
사용자가 위치한 구역의 RP는 정확도와 건물의 설계에 따라 RP 크기와 개수를 다르게 데이터베이스가 구축된다.
제2 위치 측위 방법은 핑거프린트기법을 사용하고, 상기 핑거프린트기법은 사용자가 위치한 구역의 RP 수에 따라 적합한 알고리즘을 선정하고, 보정계수를 적용하여 사용자의 최종 위치를 계산한다.
사용자의 최종 위치는 상기 선정된 알고리즘을 이용하여 계산한 결과들 중 가장 근접한 두 가지 결과의 평균을 상기 최종 위치로 결정한다.
일 측면에 있어서, 본 발명에서 제안하는 위치 정확도 향상을 위한 위치 측위 장치는 사용자의 주변에 있는 액세스 포인트(AP)로부터 사용자의 위치에 해당하는 신호 데이터를 수집하는 신호 데이터 수집부와, 신호 데이터에 영향을 줄 수 있는 요인 및 환경들을 선정하여 신호 데이터를 수집하고, 이상적인 신호 데이터와 비교하여 보정계수를 추론하는 보정계수 추론부와, 사용자의 위치에 해당하는 신호 데이터에 상기 보정계수를 적용하고, 제1 위치 측위 방법을 이용하여 사용자의 최초 위치를 계산하는 최초 위치 계산부와, 사용자가 위치한 구역의 RP 수에 따라 제2 위치 측위 방법 중 적합한 알고리즘을 선정하고, 상기 계산된 사용자의 최초 위치에 상기 선정된 알고리즘을 적용하여 사용자의 최종 위치를 계산하는 최종 위치 계산부 및 위치 맵에 상기 계산된 사용자의 좌표 및 사용자의 위치를 표시하는 좌표 및 위치 표시부를 포함한다.
보정계수 추론부는 신호 데이터에 영향을 줄 수 있는 요인 및 환경들을 선정하고, 상기 선정된 환경에서 상기 요인 및 환경에 따른 신호 데이터를 수집하는 신호 데이터 환경 선정부와, 수집된 데이터를 이상적인 신호 데이터와 비교하여 보정된 값을 구하는 비교부 및 보정된 값들을 모든 데이터에 적용하여 구한 평균 비율을 보정계수로 결정하는 평균 비율 계산부를 포함한다.
최초 위치 계산부는 최소자승기법을 사용하고, 이때, 신호 데이터는 보정계수를 적용한 값을 사용한다.
최종 위치 계산부는 사용자가 위치한 구역의 RP 수를 확인하는 RP 구성 환경 확인부와, RP 수에 따라 적합한 알고리즘을 선정하고 상기 알고리즘을 적용하여 사용자의 최종 위치를 계산하는 핑거프린트기법 수행부와, 알고리즘을 적용하여 구한 최종 후보군들 중 근접한 두 가지 결과의 평균을 계산하는 최종 후보군 평균 계산부를 포함한다.
본 발명의 실시예들에 따르면 사용자가 위치한 환경의 RP 구성에 따라 핑거프린트기법을 달리 적용하여 필요이상의 계산 부하를 줄일 수 있다.
핑거프린트기법의 세 가지 알고리즘을 사용하여 구한 결과 중 근접한 두 개의 측위 결과의 평균을 최종 위치 추정에 사용함으로 위치 정확도와 신뢰도를 증가시킬 수 있다. 또한, 환경에 따른 보정계수를 사용하여 환경에 따른 추가적인 맵 구축 없이 데이터를 보정하여 사용하기 때문에 위치 추정 정확도를 향상시킬 수 있다.
도 1은 일 실시예에 따른 핑거프린트기법(Fingerprint Method)을 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 위치 정확도 향상을 위한 위치 측위 방법의 순서도를 나타낸다.
도 3은 일 실시예에 따른 보정계수를 추론하는 단계를 설명하기 위한 순서도이다.
도 4은 일 실시예에 따른 사용자의 최종 위치를 계산하는 단계를 설명하기 위한 순서도이다.
도 5는 위치 정확도 향상을 위한 위치 측위 장치의 구성을 나타내는 도면이다.
도 6은 일 실시예에 따른 보정계수 추론부의 구성을 나타내는 도면이다.
도 7은 일 실시예에 따른 최종 위치 계산부의 구성을 나타내는 도면이다.
이하, 본 발명의 실시 예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.
도 1은 일 실시예에 따른 핑거프린트기법(Fingerprint Method)을 설명하기 위한 도면이다.
무선신호를 이용한 측위방법 중 하나인 핑거프린트기법(Fingerprint Method)은 AP가 설치된 환경에 AP와 통신이 가능한 단말기를 가진 사용자가 진입하였을 때, AP로부터의 신호세기를 확인한다. 신호세기의 확인 후, 데이터베이스에 미리 저장되어 있는 참조 지점(RP: Reference Point)들에서의 신호세기와 비교하여 가장 유사한 특성을 가지는 RP를 사용자의 위치로 추정하는 방법이다.
핑거프린트기법(Fingerprint Method)은 트레이닝(Training)(110) 단계와 포지셔닝(Positioning)(120) 단계로 나누어진다. 트레이닝(Training)(110) 단계에서 n개의 AP(AP#1, AP#2, .., AP#n)로부터 송신되는 신호세기는 m개의 RP(RP1, RP2, .., RPm)에서 측정되어 미리 데이터베이스에 저장(130)된다. 포지셔닝(Positioning)(120) 단계에서 위치를 알고자 하는 사용자(Multi-User, MU)(140)의 단말기에서 AP로부터 인식한 신호세기는 데이터베이스에 저장된 신호세기와 비교(150)되다. 신호세기의 비교 후, 가장 유사한 값을 가지는 RP를 사용자의 현재 위치로 추정한다.
핑거프린트 방법에는 대표적으로 NN(Nearest Neighborhood), KNN(k-Nearest Neighborhood), KWNN 알고리즘이 있다.
핑거프린트기법(Fingerprint Method)의 포지셔닝(Positioning)에서 사용자의 위치를 계산하기 위해서 다양한 알고리즘이 사용된다. 가장 기본적인 알고리즘 중 하나는 NN(Nearest neighborhood) 알고리즘이다. NN 알고리즘은 데이터베이스에 저장된 신호세기 벡터 [s1, s2, .., sn]와 사용자에서 측정한 신호세기 벡터 [S1, S2, .., Sn]사이의 거리가 최소가 되는 RP를 사용자의 위치로 결정하는 방법이다. NN알고리즘은 수학식1을 이용하여 사용자의 위치를 결정할 수 있다.
[수학식1]
Figure pat00002

KNN 알고리즘은 데이터베이스에 저장된 각각의 RP와 사용자 사이의 신호세기 값의 유클리드 거리가 작은 k개의 RP를 선택하여 동일한 가중치로 k개 좌표의 산술 평균을 구하여 사용자의 위치로 결정하는 방법이다. KNN 알고리즘에서도 NN 방법과 마찬가지로 먼저 데이터베이스에 저장된 RP의 신호세기 값들과 측정된 사용자의 신호세기 값들의 유클리드 거리를 구한다. 모든 RP에서 사용자와의 유클리드 거리가 구해지면 값이 작은 순서대로 우선순위가 높은 k개의 후보 RP를 선정한다. 이때, 데이터베이스에 저장된 RP와 대응되는 좌표들을 활용하여 사용자의 위치를 결정할 수 있다. KNN알고리즘은 수학식2를 이용하여 사용자의 위치를 결정할 수 있다.
[수학식2]
Figure pat00003

KWNN 알고리즘은 앞서 살펴보았던 KNN 알고리즘에서 우선순위를 가지는 k개의 후보 RP를 선정하는 단계까지는 동일한 과정을 실행한다. 다만, 사용자의 추정위치를 계산할 때 KNN 알고리즘이 k개의 후보 RP에 동일한 가중치를 부여한 데 반해서, KWNN 알고리즘은 우선순위를 결정한 파라미터인 유클리드 거리 값을 참고하여 우선순위가 높은 후보 RP에 더 높은 가중치를 적용한다. 즉, 유클리드 거리가 작은 RP에 더 큰 가중치를 주기 때문에 k개의 후보 RP를 결정할 때 유클리드 거리가 작은 값을 가지는 후보 RP의 좌표에 해당 RP의 유클리드 거리의 역수만큼의 가중치를 준다. 이 가중치를 바탕으로 KWNN 알고리즘을 적용한 사용자의 위치를 추정할 수 있다. KWNN알고리즘은 수학식3를 이용하여 사용자의 위치를 결정할 수 있다.
[수학식3]
Figure pat00004

본 발명에서는 핑거프린트 방법에서 NN, KNN, KWNN 알고리즘을 모두 사용하여 사용자의 위치를 추정하는 방법을 제안한다. 그리고 주변환경의 영향을 적게 받는 것으로 알려진 핑거프린트기법의 정확도를 더욱 향상시키기 위한 사용자에서 수집되는 신호 데이터를 보정할 수 있는 보정계수 추론방법을 제안하다. 또한, 실시예에 따른 보정방법으로는 회귀분석을 이용할 수 있다. 산정방법은 거리 별로 신호 데이터를 수집하여 실제 이동거리로 회귀할 수 있는 계수를 구할 수 있다.
도 2는 위치 정확도 향상을 위한 위치 측위 방법의 순서도를 나타낸다.
도 2를 참고하면, 본 발명의 실시예에 따른 위치 정확도 향상을 위한 위치 측위 방법은 사용자의 주변에 있는 액세스 포인트(AP)로부터 사용자의 위치에 해당하는 신호 데이터를 수집하는 단계(210), 보정계수를 추론하는 단계(220), 사용자의 최초 위치를 계산하는 단계(230), 사용자의 최종 위치를 계산하는 단계(240) 및 사용자의 좌표 및 사용자의 위치를 표시하는 단계를 포함한다.
위치 측위 장치를 통해 사용자의 주변에 있는 액세스 포인트(AP)로부터 사용자의 위치에 해당하는 신호 데이터가 수집된다(210).
이후, 신호 데이터에 영향을 줄 수 있는 요인 및 환경들을 선정하여 신호 데이터를 수집하고, 이상적인 신호 데이터와 비교하여 보정계수를 추론한다(220). 보정계수의 추론 과정은 도 3을 참조하여 상세하게 설명한다.
도 3은 일 실시예에 따른 보정계수를 추론하는 단계를 설명하기 위한 순서도이다.
일 실시예에 따른 보정계수를 추론하는 단계는 환경을 선정하는 단계(310), 환경에 따른 신호 데이터를 수집하는 단계(320), 이상적인 신호 데이터와 비교하는 단계(330), 보정계수를 계산하는 단계(340)를 포함할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따른 위치 정확도 향상을 위한 위치 측위 방법은 보정계수 추론을 위해 신호 데이터에 영향을 줄 수 있는 요인 및 환경들을 선정한다(310).
이후, 선정된 환경에서 상기 요인 및 환경에 따른 신호 데이터를 수집한다(320).
예를 들어, 신호 데이터에 영향을 줄 수 있는 환경은 건축물의 재질, 유동인구의 수를 포함할 수 있다. 이후, AP와 기 설정된 거리를 두고 기 설정된 시간 동안 신호 데이터가 수집된다. 한편, 환경에 영향을 받고 있는 환경에서의 데이터 수집방법과 동일한 거리와 시간 동안 환경의 영향을 받지 않는 환경에서의 신호 데이터가 수집된다.
신호 데이터에 영향을 줄 수 있는 요인 및 환경에서 수집된 데이터를 이상적인 신호 데이터와 비교한다(330). 일 실시예에 따르면, 보정계수 추론에는 관찰된 연속형 변수들에 대하여 독립변수와 종속변수 사이의 인과관계에 따른 수학적 모델인 선형적 관계식이 사용된다. 선형적 관계식에서 어떤 독립변수가 주어졌을 때 이에 따른 종속변수를 예측한다. 이러한 예측을 통해서 도출된 수학적 모델이 독립변수와 종속 변수간 관계를 얼마나 잘 설명하고 있는지를 판별하기 위한 적합도를 검증하기 위해 통계적 분석 방법인 회귀분석(Regression Analysis)이 사용된다. 이상적인 신호 데이터와 회귀분석을 통해 환경영향을 받은 데이터 들의 Y절편 값을 환경영향을 받지 않은 데이터의 차를 구하고 기울기로 나누어 보정된 값을 수집된 모든 데이터를 대상으로 구한다.
다음으로 환경영향을 받은 데이터와 보정된 값의 비율을 구하고 수집된 모든 데이터에 적용하여 평균 비율을 구한다. 이러한 과정을 통해 구한 평균 비율을 보정계수로 사용할 수 있다(340).
다시 도 2를 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 위치 정확도 향상을 위한 위치 측위 방법은 사용자의 위치에 해당하는 신호 데이터에 보정계수를 적용하고, 제1 위치 측위 방법을 이용하여 사용자의 최초 위치를 계산한다(230).
일 실시예에 따르면, 사용자의 최초 위치 계산을 위해 제1 위치 측위 방법으로 최소 자승기법을 사용할 수 있다. 이를 위해서는 AP와 사용자간의 거리값이 필요하다. 거리값은 프리이스(Friis) 공식을 사용할 수 있다. 프리이스(Friis) 공식에 사용되는 신호 데이터는 보정계수를 적용한 값을 사용하여 오차를 줄일 수 있다. 이때, 최소자승기법을 사용하는 이유는 AP의 수가 많을 경우 삼각측량기법을 사용하면 AP를 선정하는 기준이 필요하기 때문에 복잡한 방정식 풀이 과정을 거쳐야 한다. 하지만 최소자승기법은 사용자에서 신호가 수집되는 모든 AP를 활용할 수 있으며, 방정식의 풀이를 행렬을 이용해 풀이하기 때문에 비교적 빠른 속도로 계산할 수 있다. 최소자승기법을 통한 계산은 수신되는 모든 AP 신호를 두 개씩 조합하여 AP와 사용자간의 거리 di 를 기준으로 수학식4와 같은 방정식을 사용할 수 있다.
[수학식4]
Figure pat00005

삼각측량기법과 기본적인 방정식은 동일하지만 최소자승기법에서는 AP의 위치를 행렬 A, 태그의 위치를 행렬 L로 하여 수학식5에 대입할 수 있다.
[수학식5]
Figure pat00006

최소자승기법에서 연립방정식의 해는 기 설정된 범위내의 좌표를 사용자의 최초 위치좌표로 도출하는 과정을 거칠 수 있다. 사용자의 최초 위치좌표를 도출하기 위한 기 설정된 범위는 하기 세가지 범위를 포함할 수 있다.
Ⅰ)
Figure pat00007
Ⅱ)
Figure pat00008
Ⅲ) AP를 꼭지점으로 하는 볼록집합영역(인접한 2개의 AP를 연결하는 직선방정식으로 표현되는 half space들의 교집합)
최소자승기법으로 구해진 연립방정식의 해가 Ⅰ), Ⅱ), Ⅲ)을 모두 만족한다면 사용자의 최초 위치좌표로 도출할 수 있다.
사용자가 위치한 구역의 RP 수에 따라 제2 위치 측위 방법 중 적합한 알고리즘을 선정하고, 계산된 사용자의 최초 위치에 선정된 알고리즘을 적용하여 사용자의 최종 위치를 계산한다(240). 실내환경에서 RP의 구성은 필요한 정확도와 건물의 설계에 따라 RP크기와 개수를 다르게 설정하여 데이터베이스를 구축할 수 있다. 예를 들어, 정밀한 위치 측위가 필요한 경우 RP들이 촘촘히 구성될 수 있고, 정밀한 위치 측위가 필요 없을 경우 비교적 넓이가 큰 RP들로 구성될 수 있다. 또한, 측위 구역이 좁을 경우 다수의 RP로 구성될 수 없기 때문에 환경에 따라 RP의 숫자는 달라질 수 있다. 사용자의 최종 위치를 계산하는 과정은 도 4를 참조하여 상세하게 설명한다.
도 4은 일 실시예에 따른 사용자의 최종 위치를 계산하는 단계를 설명하기 위한 순서도이다.
사용자의 최종 위치를 계산하는 단계는 사용자의 위치에 해당하는 신호세기 데이터 수집 및 보정계수를 적용하는 단계(410), RP 구성 확인 단계(420), RP 수에 따른 알고리즘을 적용하는 단계(430, 440, 450)를 포함할 수 있다.
사용자의 최초 위치를 결정한 후, 사용자가 위치한 구역의 RP 수에 따라 제2 위치 측위 방법 중 적합한 알고리즘을 선정하고, 상기 계산된 사용자의 최초 위치에 상기 선정된 알고리즘을 적용하여 사용자의 최종 위치를 계산한다.
먼저, 결정된 사용자의 최초 위치에 해당하는 신호세기 데이터 수집 및 보정계수를 적용한다(410).
이후, RP 구성을 확인한다(420). 실내환경에서 RP의 구성은 필요한 정확도와 건물의 설계에 따라 RP크기와 개수가 다르게 데이터베이스를 구축한다. 정밀한 위치 측위가 필요한 경우 RP들을 촘촘히 구성하고 정밀한 위치 측위가 필요 없을 경우 비교적 넓이가 큰 RP들로 구성할 수 있다. 또한, 측위 구역이 좁을 경우 다수의 RP로 구성할 수 없기 때문에 환경에 따라 RP의 숫자는 달라질 수 있다.
RP의 구성을 확인한 후, RP 구성 환경에 적합한 알고리즘을 적용한다(430, 440, 450). RP 구성 환경에 따라 핑거프린트기법의 알고리즘 중 적합한 알고리즘을 적용할 수 있다.
예를 들어, RP 수가 1보다 작거나 같을 경우, NN법으로 빠르게 계산할 수 있다(430). RP 수가 1보다 크고 5 미만일 경우, 주변 RP를 고려하는 KNN법으로 계산할 수 있다(440). 또한, RP 수가 5 이상일 경우, 핑거프린트기법의 NN, KNN, KWNN 방법으로 추정 위치 후보군을 도출할 수 있다(450). 계산된 세 가지 결과 중 가장 근접한 두 가지 결과의 평균을 계산하여 사용자의 최종 위치로 결정할 수 있다.
이러한 과정을 통해 계산된 사용자의 최종 좌표 및 위치를 위치 맵에 표시한다(250).
도 5는 위치 정확도 향상을 위한 위치 측위 장치의 구성을 나타내는 도면이다.
본 발명의 실시예에 따른 위치 정확도 향상을 위한 위치 측위 장치는 신호 데이터 수집부(510), 보정계수 추론부(520), 최초 위치 계산부(530), 최종 위치 계산부(540), 좌표 및 위치 표시부(550)로 구성된다.
신호 데이터 수집부(510)는 사용자의 주변에 있는 액세스 포인트(AP)로부터 사용자의 위치에 해당하는 신호 데이터를 수집할 수 있다.
보정계수 추론부(520)는 신호 데이터에 영향을 줄 수 있는 요인 및 환경들을 선정하여 신호 데이터를 수집하고, 이상적인 신호 데이터와 비교하여 보정계수를 추론할 수 있다. 보정계수 추론부(520)는 도 6을 참조하여 상세하게 설명한다.
도 6은 일 실시예에 따른 보정계수 추론부(520)의 구성을 나타내는 도면이다.
보정계수 추론부(520)는 신호 데이터 환경 선정부(610), 비교부(620), 평균 비율 계산부(630)로 구성될 수 있다.
신호 데이터 환경 선정부(610)는 신호 데이터에 영향을 줄 수 있는 요인 및 환경들을 선정하고, 선정된 환경에서 상기 요인 및 환경에 따른 신호 데이터를 수집할 수 있다.
비교부(620)는 상기 수집된 데이터를 이상적인 신호 데이터와 비교하여 보정된 값을 구할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 보정계수 추론에는 관찰된 연속형 변수들에 대하여 독립변수와 종속변수 사이의 인과관계에 따른 수학적 모델인 선형적 관계식이 사용된다. 선형적 관계식에서 어떤 독립변수가 주어졌을 때 이에 따른 종속변수를 예측한다. 이러한 예측을 통해서 도출된 수학적 모델이 독립변수와 종속 변수간 관계를 얼마나 잘 설명하고 있는지를 판별하기 위한 적합도를 검증하기 위해 통계적 분석 방법인 회귀분석(Regression Analysis)이 사용된다. 이상적인 신호 데이터와 회귀분석을 통해 환경영향을 받은 데이터 들의 Y절편 값을 환경영향을 받지 않은 데이터의 차를 구하고 기울기로 나누어 보정된 값을 수집된 모든 데이터를 대상으로 구한다.
평균 비율 계산부(630)는 환경영향을 받은 데이터와 보정된 값의 비율을 구하고 수집된 모든 데이터에 적용하여 평균 비율을 구한다. 이러한 과정을 통해 구한 평균 비율을 보정계수로 사용할 수 있다.
다시 도 5를 참조하면, 최초 위치 계산부(530)는 사용자의 위치에 해당하는 신호 데이터에 보정계수를 적용하고, 제1 위치 측위 방법을 이용하여 사용자의 최초 위치를 계산할 수 있다. 이때, 사용자의 최초 위치 계산을 위해 사용되는 제1 위치 측위 방법은 최소 자승기법을 포함할 수 있다.
최종 위치 계산부(540)는 사용자가 위치한 구역의 RP 수에 따라 제2 위치 측위 방법 중 적합한 알고리즘을 선정하고, 계산된 사용자의 최초 위치에 상기 선정된 알고리즘을 적용하여 사용자의 최종 위치를 계산할 수 있다. 최종 위치 계산부(540)는 도 7을 참조하여 상세하게 설명한다.
도 7은 일 실시예에 따른 최종 위치 계산부(540)의 구성을 나타내는 도면이다.
최종 위치 계산부(540)는 RP 구성 환경 확인부(710), 핑거프린트기법 수행부(720), 최종 후보군 평균 계산부(730)로 구성될 수 있다.
RP 구성 환경 확인부(710)는 사용자가 위치한 구역의 RP 수를 확인할 수 있다. 정밀한 위치 측위가 필요한 경우 RP들이 촘촘히 구성되고 정밀한 위치 측위가 필요 없을 경우 비교적 넓이가 큰 RP들로 구성될 수 있다. 또한, 측위 구역이 좁을 경우 다수의 RP로 구성될 수 없기 때문에 환경에 따라 RP의 숫자는 달라질 수 있다. 사용자가 위치한 구역의 RP 수에 따라 제2 위치 측위 방법 중 적합한 알고리즘을 선정하고, 계산된 사용자의 최초 위치에 선정된 알고리즘을 적용하여 사용자의 최종 위치를 계산할 수 있다. 이때, 제2 위치 측위 방법은 핑거프린트기법을 포함할 수 있다.
핑거프린트기법 수행부(720)는 RP 수에 따라 적합한 알고리즘을 선정하고 상기 알고리즘을 적용하여 사용자의 최종 위치를 계산할 수 있다.
예를 들어, RP 수가 1보다 작거나 같을 경우, NN법으로 빠르게 계산할 수 있다. RP 수가 1보다 크고 5 미만일 경우, 주변 RP를 고려하는 KNN법으로 계산할 수 있다. 또한, RP 수가 5 이상일 경우, 핑거프린트기법의 NN, KNN, KWNN 방법으로 추정 위치 후보군을 도출할 수 있다. 계산된 세 가지 결과 중 가장 근접한 두 가지 결과의 평균을 계산하여 사용자의 최종 위치로 결정할 수 있다.
최종 후보군 평균 계산부(730)는 알고리즘을 적용하여 구한 최종 후보군들 중 근접한 두 가지 결과의 평균을 계산할 수 있다.
사용자의 최종 위치가 결정되면, 좌표 및 위치 표시부(550)는 위치 맵에 계산된 사용자의 좌표 및 사용자의 위치를 표시할 수 있다.
이하에서, 본 발명에서 제안하는 위치 정확도 향상을 위한 위치 측위 방법 및 장치의 적용 대상 제품 및 서비스에 대하여 후술한다.
위치기반 서비스를 위한 국내?외 위치 측위 방법들 및 연구현황을 살펴보면 실내 측위 기술 중 많이 사용되고 있는 기술은 적외선 및 초음파 기술에서 WLAN 및 RFID 기술로 변화하는 것을 확인할 수 있다. 이러한 경향은 시스템을 구축하기 위한 여러 가지 고려해야 할 요소 중 비용적 측면에서 상당히 효과적인 장점을 가지기 때문이다. WLAN 방식은 노트북 컴퓨터, PDA, 혹은 다른 WLAN 장치, 모바일 장치들을 사용하여 미들 웨어 혹은 어플리케이션 수준에서 소프트웨어의 도구에 의하여 구현될 수 있는 환경을 갖추고 있기 때문에, 전용으로 실내에서 위치를 측위하는 방식들보다 현저하게 저렴한 비용으로 시스템을 구현할 수 있다. 따라서, WLAN을 이용한 모든 위치기반서비스에 활용이 가능하다.
무선인터넷 활성화 이후 위치기반서비스는 핵심 스마트폰 서비스로 성장할 예정이고 더욱 높은 측위 정밀도가 요구되고 있다. 스마트폰의 수집할 수 있는 다양한 무선 자원 (3W+근거리네트워크+GPS)와 스마트폰의 가속센서, 방향센서를 활용하여 높은 정밀도의 위치 측위 가능한 수단이다.
세계 각국은 국가 비상 응급 체계를 중앙 정부가 운용 중에 있고 정확한 위치 정보의 획득이 시스템의 핵심 기술이다. 미국(E-911)과 유럽(E-112)은 응급구조 서비스의 위치 정보 요구사항을 제시하고 있으나 현재까지 기술로는 요구사항을 만족하지 못하고 있다. 위치정보는 재난 등 긴급 상황에서 국민의 생명을 보호하기 위한 국가가 제공하는 사회 안전망으로 인식 되고 있으며 실내 및 지하 공간이 증가함에 따라 사회 안전망으로서의 위치정보 활용 범위가 실외에서 실내로 확대 필요성 증가하고 있다.
와이파이 위치추적 시스템(WPS)이 대표적으로 글로벌 회사들은 와이파이로 들어오는 맥어드레스-시그널을 데이터베이스(DB)화해 위치정보를 제공해 왔다. 국내가 아닌 외국 업체 데이터베이스를 이용한 탓에 위치정보의 품질이 균일하게 이루어지지 않았다는 것이 업계 관계자들의 지적이다. 따라서 최근 스마트폰의 보급 확대 및 이동통신 3사의 와이-파이(W-iFi) AP 설치 확대 계획과 연계하여 기 설치된 AP 및 신규 AP를 통합한 범국가적 와이-파이(W-iFi) AP 위치 데이터베이스를 구축하여 국가 위치기반서비스 인프라로 활용하기 위한 기술개발이 필요한 상황이다.
이와 같이 국외에 의존하고 있는 와이-파이(W-iFi) 측위 기술들의 국산화와 위치정확도 향상의 요구가 증가하고 있는 상황이며 글로벌 회사들은 와이파이로 들어오는 맥어드레스-시그널을 데이터베이스(DB)를 보정하여 효율적으로 사용하기 위한 방안이 될 수 있고 측위 정확도에 대한 요구가 증가하는 만큼 이를 위한 기술로써 인정받을 수 있을 것으로 예상된다.
이상에서 설명된 장치는 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPA(field programmable array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 애플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 콘트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.
소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치, 또는 전송되는 신호 파(signal wave)에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.
실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.
그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.

Claims (14)

  1. 사용자의 주변에 있는 액세스 포인트(AP)로부터 사용자의 위치에 해당하는 신호 데이터를 수집하는 단계;
    신호 데이터에 영향을 줄 수 있는 요인 및 환경들을 선정하여 신호 데이터를 수집하고, 상기 수집된 신호 데이터를 보정하기 위해 이상적인 신호 데이터와 비교하는 단계;
    상기 사용자의 위치에 해당하는 신호 데이터에 상기 비교 결과를 적용하고, 제1 위치 측위 방법을 이용하여 사용자의 최초 위치를 계산하는 단계;
    사용자가 위치한 구역의 환경 및 측위 정밀도에 따라 제2 위치 측위 방법 중 적합한 알고리즘을 선정하고, 상기 계산된 사용자의 최초 위치에 상기 선정된 알고리즘을 적용하여 사용자의 최종 위치를 계산하는 단계; 및
    위치 맵에 상기 계산된 사용자의 좌표 및 사용자의 위치를 표시하는 단계
    를 포함하는 위치 측위 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 보정계수를 추론하는 단계는,
    신호 데이터에 영향을 줄 수 있는 요인 및 환경들을 선정하는 단계;
    상기 선정된 환경에서 상기 요인 및 환경에 따른 신호 데이터를 수집하는 단계;
    상기 수집된 데이터를 이상적인 신호 데이터와 비교하는 단계; 및
    상기 비교를 통하여 보정계수를 계산하는 단계
    를 포함하는 위치 측위 방법.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 요인 및 환경에 따른 신호 데이터를 수집하는 단계는
    상기 신호 데이터에 영향을 줄 수 있는 요인 및 환경들을 AP와 기 설정된 거리를 두고 기 설정된 시간 동안 데이터를 수집하는
    위치 측위 방법.
  4. 제2항에 있어서,
    상기 이상적인 신호 데이터는 상기 신호 데이터에 영향을 줄 수 있는 요인 및 환경들을 수집하는 방법과 동일한 방법으로 수집되는
    위치 측위 방법.
  5. 제2항에 있어서,
    상기 수집된 데이터를 이상적인 신호 데이터와 비교하는 단계는 상기 요인 및 환경들의 영향을 받은 신호 데이터가 상기 이상적인 신호데이터로 되기 위해 필요한 값을 모든 데이터를 대상으로 구하는
    위치 측위 방법.
  6. 제2항에 있어서,
    상기 보정계수를 계산하는 단계는 모든 데이터를 대상으로 상기 수집된 데이터를 이상적인 신호 데이터와 비교하여 보정된 값을 구하고, 상기 보정된 값들을 모든 데이터에 적용하여 구한 평균 비율을 보정계수로 결정하는
    위치 측위 방법.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 제1 위치 측위 방법은 최소자승기법을 사용하고, 이때, 신호 데이터는 보정계수를 적용한 값을 사용하는
    위치 측위 방법.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 사용자가 위치한 구역의 RP는 정확도와 건물의 설계에 따라 RP 크기와 개수를 다르게 데이터베이스가 구축되는
    위치 측위 방법.
  9. 제1항에 있어서,
    상기 제2 위치 측위 방법은 핑거프린트기법을 사용하고, 상기 핑거프린트기법은 사용자가 위치한 구역의 RP 수에 따라 적합한 알고리즘을 선정하고, 보정계수를 적용하여 사용자의 최종 위치를 계산하는
    위치 측위 방법.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 사용자의 최종 위치는 상기 선정된 알고리즘을 이용하여 계산한 결과들 중 가장 근접한 두 가지 결과의 평균을 상기 최종 위치로 결정하는
    위치 측위 방법.
  11. 사용자의 주변에 있는 액세스 포인트(AP)로부터 사용자의 위치에 해당하는 신호 데이터를 수집하는 신호 데이터 수집부;
    신호 데이터에 영향을 줄 수 있는 요인 및 환경들을 선정하여 신호 데이터를 수집하고, 이상적인 신호 데이터와 비교하여 보정계수를 추론하는 보정계수 추론부;
    상기 사용자의 위치에 해당하는 신호 데이터에 상기 보정계수를 적용하고, 제1 위치 측위 방법을 이용하여 사용자의 최초 위치를 계산하는 최초 위치 계산부;
    사용자가 위치한 구역의 RP 수에 따라 제2 위치 측위 방법 중 적합한 알고리즘을 선정하고, 상기 계산된 사용자의 최초 위치에 상기 선정된 알고리즘을 적용하여 사용자의 최종 위치를 계산하는 최종 위치 계산부; 및
    위치 맵에 상기 계산된 사용자의 좌표 및 사용자의 위치를 표시하는 좌표 및 위치 표시부
    를 포함하는 위치 측위 장치.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 보정계수 추론부는,
    신호 데이터에 영향을 줄 수 있는 요인 및 환경들을 선정하고, 상기 선정된 환경에서 상기 요인 및 환경에 따른 신호 데이터를 수집하는 신호 데이터 환경 선정부;
    상기 수집된 데이터를 이상적인 신호 데이터와 비교하여 보정된 값을 구하는 비교부; 및
    상기 보정된 값들을 모든 데이터에 적용하여 구한 평균 비율을 보정계수로 결정하는 평균 비율 계산부
    를 포함하는 위치 측위 장치.
  13. 제11항에 있어서,
    상기 최초 위치 계산부는 최소자승기법을 사용하고, 이때, 신호 데이터는 보정계수를 적용한 값을 사용하는
    위치 측위 장치.
  14. 제11항에 있어서,
    상기 최종 위치 계산부는,
    사용자가 위치한 구역의 RP 수를 확인하는 RP 구성 환경 확인부;
    상기 RP 수에 따라 적합한 알고리즘을 선정하고 상기 알고리즘을 적용하여 사용자의 최종 위치를 계산하는 핑거프린트기법 수행부;
    상기 알고리즘을 적용하여 구한 최종 후보군들 중 근접한 두 가지 결과의 평균을 계산하는 최종 후보군 평균 계산부
    를 포함하는 위치 측위 장치.
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