KR20160133350A - 무선 통신 시스템에서 위치 추정 장치 및 방법 - Google Patents

무선 통신 시스템에서 위치 추정 장치 및 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 서버가 통신 디바이스의 위치를 추정하는 방법에 있어서, 제1 위치로부터 제2 위치로 이동하는 동안 미리 설정되어 있는 설정 주기를 기반으로 이동 단위들의 개수를 검출하는 과정과, 상기 설정 주기를 기반으로 검출한 이동 단위들의 개수와 미리 설정되어 있는 위치 보간 방식을 기반으로 특정 주기에서의 상기 통신 디바이스의 위치를 검출하는 과정을 포함함을 특징으로 한다.

Description

무선 통신 시스템에서 위치 추정 장치 및 방법{APPARATUS AND METHOD FOR ESTIMATING LOCATION IN WIRLEESS COMMUNICNATION SYSTEM}
본 발명은 무선 통신 시스템에서 위치를 추정하는 장치 및 방법에 관한 것으로, 특히 무선 통신 시스템에서 위치 추정 정확도를 증가시키는 위치 추정 장치 및 방법에 관한 것이다.
최근 다양한 이동 단말기들, 특히 스마트 폰(smart phone)과 같은 다양한 기능들을 제공하는 다양한 이동 단말기들이 급속하게 보급되고 있다. 따라서, 이런 이동 단말기들을 사용하는 위치 기반 서비스(location based service: LBS) 역시 활발하게 연구되고 있다.
이와 같이 위치 기반 서비스가 활발하게 연구됨에 따라, 이동 단말기의 위치를 추정하는 방식 역시 활발하게 연구되고 있으며, 이중 대표적인 방식이 전세계 위치 시스템(global positioning system: GPS, 이하 "GPS"라 칭하기로 한다)을 사용하여 이동 단말기의 위치를 추정하는 방식이다.
그런데, 이렇게 GPS를 사용하여 이동 단말기의 위치를 추정하는 방식에서, 실내 환경과 같이 GPS 위성 신호의 수신 신호 세기가 매우 약하거나, 즉 상기 GPS 위성 신호의 수신 신호 세기가 미리 설정되어 있는 임계 수신 신호 세기 미만이거나, 혹은 상기 GPS 위성 신호가 수신되는 것 자체가 불가능한 환경에서는, 이동 단말기는 상기 GPS 위성 신호를 사용하는 것 자체가 어렵기 때문에 상기 이동 단말기 자신의 위치를 정확하게 검출하는 것이 불가능하다.
따라서, 상기 실내 환경과 같이 GPS 위성 신호를 사용하여 이동 단말기의 위치를 추정하는 것이 어려운 환경에서, 근거리 통신 방식, 일 예로 무선 주파수 식별(radio frequency identification: RFID, 이하 "RFID"라 칭하기로 한다) 방식, 블루투스(Bluetooth) 방식, 또는 무선 랜(wireless local area network: WLAN, 이하 "WLAN"이라 칭하기로 한다) 방식 등과 같은 근거리 통신 방식을 사용하는 근거리 통신 시스템으로부터 수신되는 무선 신호를 사용하여 이동 단말기의 위치를 측정하는 방식이 활발히 연구되고 있다.
상기 근거리 무선 통신 방식들 중 특히, WLAN 방식은 이미 그 인프라(infrastructure)가 광범위하게 구축되어 있기 때문에, 실내 환경에서 이동 단말기의 위치를 측정하는 방식인 실내 위치 추정 방식에서 가장 많이 사용되고 있는 근거리 무선 통신 방식들 중 하나이며, 상기 WLAN 방식을 사용하는 실내 위치 추정 방식은 크게 논-파라미터 접근(non-parametric approach, 이하 "non-parametric approach"라 칭하기로 한다) 방식과 파라미터 접근(parametric approach, 이하 "parametric approach"라 칭하기로 한다) 방식으로 구분될 수 있다.
그러면 여기서, 상기 non-parametric approach 방식과 parametric approach 방식에 대해서 설명하면 다음과 같다.
먼저, 상기 non-parametric approach 방식은, 시스템을 특정할 수 있는 파라미터들을 사용하지 않는 방식이다. 상기 non-parametric approach 방식의 대표적인 예가 핑거 프린트(fingerprint) 방식이며, 상기 핑거 프린트 방식에 대해서 설명하면 다음과 같다.
먼저, 상기 핑거 프린트 방식은, 이동 단말기가 다수 개의 포인트(point)들 각각에서 관측되는, 무선 억세스 포인트(access point: AP, 이하 "AP"라 칭하기로 한다)로부터 수신되는 수신 신호의 수신 신호 세기 지시자(received signal strength indicator: RSSI, 이하 "RSSI"라 칭하기로 한다) 또는 왕복 시간(round trip time: RTT, 이하 "RTT"라 칭하기로 한다) 값을 사전에 저장하고, 이후 실제 수신되는 수신 신호의 세기와 가장 가까운 그리드 포인트를 상기 이동 단말기 자신의 위치로 추정하는 방식이다. 여기서, 상기 다수 개의 포인트들은 실내 지도가 그리드(grid) 단위로 분할됨에 따라, 혹은 미리 설정되어 있는 규칙(rule)에 따라 분할됨에 따라 생성될 수 있다.
이와는 달리, 상기 parametric approach 방식은 시스템을 파라미터들을 사용하여 특정하고, 상기 파라미터들을 사용하여 이동 단말기의 위치를 추정하는 방식이다. 상기 parametric approach 방식의 대표적인 방식은 경로 손실 모델(path loss model)을 기반으로 하는 방식이다.
상기에서 설명한 바와 같은 실내 위치 추정 방식들에서는 위치 추정 동작을 수행하기 위해 트레이닝 단계(training phase)가 필요로 된다.
상기 트레이닝 단계는 이동 단말기가 위치 기반 서비스를 제공하고자 하는 지역을 그리드 단위로 분할하고, 그리드 포인트들 각각에서 주위의 AP로부터 수신한 수신 신호의 RSSI 또는 RTT의 평균 측정값을 데이터 베이스에 저장하는 단계를 나타낸다.
또한, 상기 핑거 프린트 방식을 기반으로 하는 실내 위치 추정 방식의 경우 parametric approach 방식을 기반으로 하는 실내 위치 추정 방식보다 높은 정확도를 가지기 때문에 더 많이 사용되고 있다.
하지만, 상기 핑거 프린트 방식을 기반으로 하는 실내 위치 추정 방식의 경우, 서버가 지도 상의 가능한 모든 그리드 포인트들에 대하여 데이터 베이스들을 생성해야 하기 때문에, 트레이닝 단계에서 많은 인력과 시간을 필요로 할 뿐만 아니라, 그리드 포인트마다 주위의 모든 AP들로부터 수신되는 수신 신호들에 대한 정보를 이동 단말기로 송신해야 하기 때문에 상기 서버로부터 이동 단말기로의 데이터 전송량이 상당히 크다.
한편, 상기 parametric approach 방식을 기반으로 하는 실내 위치 추정 방식의 경우 상기 핑거 프린트 방식에서 발생될 수 있는 데이터 전송량 이슈를 해결할 수 있기는 하지만, 상기 핑거 프린트 방식에 비해 정확도가 낮기 때문에 상기 parametric approach 방식을 기반으로 하는 실내 위치 추정 방식에 대한 연구는 활발하게 진행되고 있지는 않다.
한편, 상기와 같은 정보는 본 발명의 이해를 돕기 위한 백그라운드(background) 정보로서만 제시될 뿐이다. 상기 내용 중 어느 것이라도 본 발명에 관한 종래 기술로서 적용 가능할지 여부에 관해, 어떤 결정도 이루어지지 않았고, 또한 어떤 주장도 이루어지지 않는다.
본 발명의 일 실시예는 무선 통신 시스템에서 위치를 추정하는 장치 및 방법을 제안한다.
또한, 본 발명의 일 실시예는 무선 통신 시스템에서 위치 추정 정확도를 증가시키는 위치 추정 장치 및 방법을 제안한다.
또한, 본 발명의 일 실시예는 무선 통신 시스템에서 이동 단말기에 대한 다수 개의 후보 위치들이 존재할 경우, 신뢰도 테스트를 기반으로 상기 다수 개의 후보 위치들 중 하나를 선택하여 이동 단말기의 위치 추정에 대한 정확도를 증가시키는 위치 추정 장치 및 방법을 제안한다.
또한, 본 발명의 일 실시예는 무선 통신 시스템에서 센서 정보를 기반으로 이동 단말기의 이전 위치에서의 이동 가능 거리를 제한함으로써 이동 단말기의 위치 추정에 대한 정확도를 증가시키는 위치 추정 장치 및 방법을 제안한다.
또한, 본 발명의 일 실시예는 무선 통신 시스템에서 미리 설정되어 있는 주기에서 센서 정보를 기반으로 위치를 추정하는 장치 및 방법을 제안한다.
또한, 본 발명의 일 실시예는 무선 통신 시스템에서 위치 추정 정확도를 증가시키는 것이 가능한 위치 추정 장치 및 방법을 제안한다.
또한, 본 발명의 일 실시예는 무선 통신 시스템에서 복잡도를 감소시키는 것이 가능한 위치 추정 장치 및 방법을 제안한다.
또한, 본 발명의 일 실시예는 무선 통신 시스템에서 신뢰도를 향상시키는 것이 가능한 위치 추정 장치 및 방법을 제안한다.
또한, 본 발명의 일 실시예는 무선 통신 시스템에서 위치 추정에 소요되는 시간을 감소시키는 것이 가능한 위치 추정 장치 및 방법을 제안한다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 방법은; 서버가 통신 디바이스의 위치를 추정하는 방법에 있어서, 제1 위치로부터 제2 위치로 이동하는 동안 미리 설정되어 있는 설정 주기를 기반으로 이동 단위들의 개수를 검출하는 과정과, 상기 설정 주기를 기반으로 검출한 이동 단위들의 개수와 미리 설정되어 있는 위치 보간 방식을 기반으로 특정 주기에서의 상기 통신 디바이스의 위치를 검출하는 과정을 포함함을 특징으로 한다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 다른 방법은; 통신 디바이스가 위치를 검출하는 방법에 있어서, 인접 샘플(sample)들 대비 확률이 피크(peak) 값을 가지는 샘플들이 다수 개 존재함을 검출하는 과정과, 상기 다수 개의 샘플들 각각의 신뢰도를 기반으로 상기 위치를 검출하는 과정을 포함함을 특징으로 한다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 장치는; 서버에 있어서, 제1 위치로부터 제2 위치로 이동하는 동안 미리 설정되어 있는 설정 주기를 기반으로 이동 단위들의 개수를 검출하는 동작과, 상기 설정 주기를 기반으로 검출한 이동 단위들의 개수와 미리 설정되어 있는 위치 보간 방식을 기반으로 특정 주기에서의 통신 디바이스의 위치를 검출하는 동작을 수행하는 프로세서를 포함함을 특징으로 한다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 다른 장치는; 통신 디바이스에 있어서, 인접 샘플(sample)들 대비 확률이 피크(peak) 값을 가지는 샘플들이 다수 개 존재함을 검출하는 동작과, 상기 다수 개의 샘플들 각각의 신뢰도를 기반으로 상기 위치를 검출하는 동작을 수행하는 프로세서를 포함함을 특징으로 한다.
본 발명의 일 실시예는 무선 통신 시스템에서 위치 추정 정확도를 증가시키는 것이 가능하도록 위치를 추정하는 것을 가능하게 한다는 효과가 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예는 무선 통신 시스템에서 이동 단말기에 대한 다수 개의 후보 위치들이 존재할 경우, 신뢰도 테스트를 기반으로 상기 다수 개의 후보 위치들 중 하나를 선택하여 이동 단말기의 위치 추정에 대한 정확도를 증가시키는 것이 가능하도록 위치를 추정하는 것을 가능하게 한다는 효과가 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예는 무선 통신 시스템에서 센서 정보를 기반으로 이동 단말기의 이전 위치에서의 이동 가능 거리를 제한함으로써 이동 단말기의 위치 추정에 대한 정확도를 증가시키는 것이 가능하도록 위치를 추정하는 것을 가능하게 한다는 효과가 있다.
본 발명의 일 실시예는 무선 통신 시스템에서 미리 설정되어 있는 주기에서 센서 정보를 기반으로 위치를 추정하는 것을 가능하게 한다는 효과가 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예는 무선 통신 시스템에서 위치 추정 정확도를 증가시키는 것이 가능하도록 위치를 추정하는 것을 가능하게 한다는 효과가 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예는 무선 통신 시스템에서 복잡도를 감소시키는 것이 가능하도록 위치를 추정하는 것을 가능하게 한다는 효과가 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예는 무선 통신 시스템에서 신뢰도를 향상시키는 것이 가능하도록 위치를 추정하는 것을 가능하게 한다는 효과가 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예는 무선 통신 시스템에서 위치 추정에 소요되는 시간을 감소시키는 것이 가능하도록 위치를 추정하는 것을 가능하게 한다는 효과가 있다.
본 발명의 특정한 바람직한 실시 예들의 상기에서 설명한 바와 같은 또한 다른 측면들과, 특징들 및 이득들은 첨부 도면들과 함께 처리되는 하기의 설명으로부터 보다 명백하게 될 것이다:
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 무선 통신 시스템에서 가속도 센서를 사용하는 이동 단말기가 트레이닝 단계에서 선형 보간 방식을 기반으로 이동 단말기의 위치를 계산하는 방식을 개략적으로 도시한 도면이다;
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 무선 통신 시스템에서 가속도 센서 및 각속도 센서를 사용하는 이동 단말기가 트레이닝 단계에서 선형 보간 방식을 기반으로 이동 단말기의 위치를 계산하는 방식을 개략적으로 도시한 도면이다;
도 3은 본 발명의 일 실시에 따른 무선 통신 시스템에서 parametric approach 방식을 기반으로 하는 실내 위치 추정 방식이 사용될 경우 발생될 수 있는, 이동 단말기의 위치가 부정확하게 추정되는 경우의 일 예를 개략적으로 도시한 도면이다;
도 4는 도 3에 도시되어 있는 실내 환경에서 각 위치에 대한 확률 분포를 개략적으로 도시한 도면이다;
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 무선 통신 시스템에서 개략적 실내 위치 추정 단계에서 사용되는, 다수 개의 피크 샘플 값들이 존재하는 환경에서 위치 추정 정확도를 증가시키는 과정의 일 예를 개략적으로 도시한 도면이다;
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 무선 통신 시스템에서 개략적 실내 위치 추정 단계에서 사용되는, 다수 개의 피크 샘플 값들이 존재하는 환경에서 위치 추정 정확도를 증가시키는 과정의 다른 예를 개략적으로 도시한 도면이다;
도 7은 본 발명의 다양한 실시예들에 따른 무선 통신 시스템에서 통신 디바이스의 내부 구조의 일 예를 개략적으로 도시한 도면이다;
도 8은 본 발명의 다양한 실시예들에 따른 무선 통신 시스템에서 통신 디바이스가 포함되는 이동 단말기의 내부 구조의 일 예를 개략적으로 도시한 도면이다;
도 9는 본 발명의 다양한 실시예들에 따른 무선 통신 시스템에서 서버의 내부 구조를 개략적으로 도시한 도면이다.
상기 도면들을 통해, 유사 참조 번호들은 동일한 혹은 유사한 엘리먼트들과, 특징들 및 구조들을 도시하기 위해 사용된다는 것에 유의해야만 한다.
첨부되는 도면들을 참조하는 하기의 상세한 설명은 청구항들 및 청구항들의 균등들로 정의되는 본 개시의 다양한 실시예들을 포괄적으로 이해하는데 있어 도움을 줄 것이다. 하기의 상세한 설명은 그 이해를 위해 다양한 특정 구체 사항들을 포함하지만, 이는 단순히 예로서만 간주될 것이다. 따라서, 해당 기술 분야의 당업자는 여기에서 설명되는 다양한 실시예들의 다양한 변경들 및 수정들이 본 개시의 범위 및 사상으로부터 벗어남이 없이 이루어질 수 있다는 것을 인식할 것이다. 또한, 공지의 기능들 및 구성들에 대한 설명은 명료성 및 간결성을 위해 생략될 수 있다.
하기의 상세한 설명 및 청구항들에서 사용되는 용어들 및 단어들은 문헌적 의미로 한정되는 것이 아니라, 단순히 발명자에 의한 본 개시의 명료하고 일관적인 이해를 가능하게 하도록 하기 위해 사용될 뿐이다. 따라서, 해당 기술 분야의 당업자들에게는 본 개시의 다양한 실시예들에 대한 하기의 상세한 설명은 단지 예시 목적만을 위해 제공되는 것이며, 첨부되는 청구항들 및 상기 청구항들의 균등들에 의해 정의되는 본 개시를 한정하기 위해 제공되는 것은 아니라는 것이 명백해야만 할 것이다.
또한, 본 명세서에서 명백하게 다른 내용을 지시하지 않는 “한”과, “상기”와 같은 단수 표현들은 복수 표현들을 포함한다는 것이 이해될 수 있을 것이다. 따라서, 일 예로, “컴포넌트 표면(component surface)”은 하나 혹은 그 이상의 컴포넌트 표현들을 포함한다.
또한, 제1, 제2 등과 같이 서수를 포함하는 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되지는 않는다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다. 및/또는 이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다.
또한, 본 명세서에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
또한, 별도로 다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 이해되어야만 한다.
본 발명의 다양한 실시예들에 따르면, 전자 디바이스는 통신 기능을 포함할 수 있다. 일 예로, 전자 디바이스는 스마트 폰(smart phone)과, 태블릿(tablet) 개인용 컴퓨터(personal computer: PC, 이하 'PC'라 칭하기로 한다)와, 이동 전화기와, 화상 전화기와, 전자책 리더(e-book reader)와, 데스크 탑(desktop) PC와, 랩탑(laptop) PC와, 넷북(netbook) PC와, 개인용 복합 단말기(personal digital assistant: PDA, 이하 'PDA'라 칭하기로 한다)와, 휴대용 멀티미디어 플레이어(portable multimedia player: PMP, 이하 'PMP'라 칭하기로 한다)와, 엠피3 플레이어(mp3 player)와, 이동 의료 디바이스와, 카메라와, 웨어러블 디바이스(wearable device)(일 예로, 헤드-마운티드 디바이스(head-mounted device: HMD, 일 예로 'HMD'라 칭하기로 한다)와, 전자 의류와, 전자 팔찌와, 전자 목걸이와, 전자 앱세서리(appcessory)와, 전자 문신, 혹은 스마트 워치(smart watch) 등이 될 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예들에 따르면, 전자 디바이스는 통신 기능을 가지는 스마트 가정용 기기(smart home appliance)가 될 수 있다. 일 예로, 상기 스마트 가정용 기기는 텔레비젼과, 디지털 비디오 디스크(digital video disk: DVD, 이하 'DVD'라 칭하기로 한다) 플레이어와, 오디오와, 냉장고와, 에어 컨디셔너와, 진공 청소기와, 오븐과, 마이크로웨이브 오븐과, 워셔와, 드라이어와, 공기 청정기와, 셋-탑 박스(set-top box)와, TV 박스 (일 예로, Samsung HomeSyncTM, Apple TVTM, 혹은 Google TVTM)와, 게임 콘솔(gaming console)과, 전자 사전과, 캠코더와, 전자 사진 프레임 등이 될 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예들에 따르면, 전자 디바이스는 의료 기기(일 예로, 자기 공명 혈관 조영술(magnetic resonance angiography: MRA, 이하 'MRA'라 칭하기로 한다) 디바이스와, 자기 공명 화상법(magnetic resonance imaging: MRI, 이하 “MRI”라 칭하기로 한다)과, 컴퓨터 단층 촬영(computed tomography: CT, 이하 'CT'라 칭하기로 한다) 디바이스와, 촬상 디바이스, 혹은 초음파 디바이스)와, 네비게이션(navigation) 디바이스와, 전세계 위치 시스템(global positioning system: GPS, 이하 'GPS'라 칭하기로 한다) 수신기와, 사고 기록 장치(event data recorder: EDR, 이하 'EDR'이라 칭하기로 한다)와, 비행 기록 장치(flight data recorder: FDR, 이하 'FER'이라 칭하기로 한다)와, 자동차 인포테인먼트 디바이스(automotive infotainment device)와, 항해 전자 디바이스(일 예로, 항해 네비게이션 디바이스, 자이로스코프(gyroscope), 혹은 나침반)와, 항공 전자 디바이스와, 보안 디바이스와, 산업용 혹은 소비자용 로봇(robot) 등이 될 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예들에 따르면, 전자 디바이스는 통신 기능을 포함하는, 가구와, 빌딩/구조의 일부와, 전자 보드와, 전자 서명 수신 디바이스와, 프로젝터와, 다양한 측정 디바이스들(일 예로, 물과, 전기와, 가스 혹은 전자기 파 측정 디바이스들) 등이 될 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예들에 따르면, 전자 디바이스는 상기에서 설명한 바와 같은 디바이스들의 조합이 될 수 있다. 또한, 본 발명의 바람직한 실시예들에 따른 전자 디바이스는 상기에서 설명한 바와 같은 디바이스에 한정되는 것이 아니라는 것은 당업자에게 자명할 것이다.
본 발명의 다양한 실시예들에 따르면, 이동 단말기는 일 예로 전자 디바이스가 될 수 있다.
본 발명의 일 실시예는 무선 통신 시스템에서 위치를 추정하는 장치 및 방법을 제안한다.
또한, 본 발명의 일 실시예는 무선 통신 시스템에서 위치 추정 정확도를 증가시키는 위치 추정 장치 및 방법을 제안한다.
또한, 본 발명의 일 실시예는 무선 통신 시스템에서 이동 단말기에 대한 다수 개의 후보 위치들이 존재할 경우, 신뢰도 테스트를 기반으로 상기 다수 개의 후보 위치들 중 하나를 선택하여 이동 단말기의 위치 추정에 대한 정확도를 증가시키는 위치 추정 장치 및 방법을 제안한다.
또한, 본 발명의 일 실시예는 무선 통신 시스템에서 센서 정보를 기반으로 이동 단말기의 이전 위치에서의 이동 가능 거리를 제한함으로써 이동 단말기의 위치 추정에 대한 정확도를 증가시키는 위치 추정 장치 및 방법을 제안한다.
또한, 본 발명의 일 실시예는 무선 통신 시스템에서 미리 설정되어 있는 주기에서 센서 정보를 기반으로 위치를 추정하는 장치 및 방법을 제안한다.
또한, 본 발명의 일 실시예는 무선 통신 시스템에서 위치 추정 정확도를 증가시키는 것이 가능한 위치 추정 장치 및 방법을 제안한다.
또한, 본 발명의 일 실시예는 무선 통신 시스템에서 복잡도를 감소시키는 것이 가능한 위치 추정 장치 및 방법을 제안한다.
또한, 본 발명의 일 실시예는 무선 통신 시스템에서 신뢰도를 향상시키는 것이 가능한 위치 추정 장치 및 방법을 제안한다.
또한, 본 발명의 일 실시예는 무선 통신 시스템에서 위치 추정에 소요되는 시간을 감소시키는 것이 가능한 위치 추정 장치 및 방법을 제안한다.
한편, 본 발명의 일 실시예에서 제안하는 장치 및 방법은 롱 텀 에볼루션 (long-term evolution: LTE, 이하 "LTE"라 칭하기로 한다) 이동 통신 시스템과, 롱 텀 에볼루션-어드밴스드(long-term evolution-advanced: LTE-A, 이하 "LTE-A"라 칭하기로 한다) 이동 통신 시스템과, 인가-보조 억세스(licensed-assisted access: LAA, 이하 "LAA"라 칭하기로 한다)-LTE 이동 통신 시스템과, 고속 하향 링크 패킷 접속(high speed downlink packet access: HSDPA, 이하 "HSDPA"라 칭하기로 한다) 이동 통신 시스템과, 고속 상향 링크 패킷 접속(high speed uplink packet access: HSUPA, 이하 "HSUPA"라 칭하기로 한다) 이동 통신 시스템과, 3세대 프로젝트 파트너쉽 2(3rd generation partnership project 2: 3GPP2, 이하 "3GPP2"라 칭하기로 한다)의 고속 레이트 패킷 데이터(high rate packet data: HRPD, 이하 "HRPD"라 칭하기로 한다) 이동 통신 시스템과, 3GPP2의 광대역 부호 분할 다중 접속(wideband code division multiple access: WCDMA, 이하 "WCDMA"라 칭하기로 한다) 이동 통신 시스템과, 3GPP2의 부호 분할 다중 접속(code division multiple access: CDMA, 이하 "CDMA"라 칭하기로 한다) 이동 통신 시스템과, 국제 전기 전자 기술자 협회(institute of electrical and electronics engineers: IEEE, 이하 "IEEE"라 칭하기로 한다) 802.16ad 통신 시스템과, IEEE 802.16m 통신 시스템과, IEEE 802.16e 통신 시스템과, 진화된 패킷 시스템(evolved packet system: EPS, 이하 "EPS"라 칭하기로 한다)과, 모바일 인터넷 프로토콜(mobile internet protocol: Mobile IP, 이하 "Mobile IP"라 칭하기로 한다) 시스템 등과 같은 다양한 무선 통신 시스템들에 적용 가능하다.
먼저, 본 발명의 일 실시예에 따른 무선 통신 시스템에서 실내 위치 추정 방식은 실내 위치 추정 단계와 트레이닝 단계(training phase)를 포함하며, 상기 실내 위치 추정 단계는 개략적(coarse) 실내 위치 추정 단계와 미세(refinement) 실내 위치 추정 단계를 포함한다.
상기 개략적 실내 위치 추정 단계는 이동 단말기에 대한 다수 개의 후보 위치들이 존재할 경우, 신뢰도 테스트를 기반으로 상기 다수 개의 후보 위치들 중 하나를 선택하여 이동 단말기의 위치 추정에 대한 정확도를 증가시키는 단계를 나타낸다.
상기 미세 실내 위치 추정 단계는 센서 정보를 기반으로 이동 단말기의 이전 위치에서의 이동 가능 거리를 제한함으로써 이동 단말기의 위치 추정에 대한 정확도를 증가시키는 단계를 나타낸다.
상기 트레이닝 단계는 센서 정보를 기반으로 특정 주기, 일 예로 미리 설정되어 있는 설정 탐색 주기(discovery period)에서의 이동 단말기의 위치를 추정하는 단계를 나타낸다. 또한, 상기 트레이닝 단계에서는 위치 기반 서비스(location based service: LBS)가 제공되는 지역이 포함하는 포인트(point)들 각각에서 상기 포인트들 각각에 인접한 억세스 포인트(access point: AP, 이하 "AP"라 칭하기로 한다)로부터 수신한 수신 신호의 수신 신호 세기 지시자(received signal strength indicator: RSSI, 이하 "RSSI"라 칭하기로 한다) 또는 왕복 시간(round trip time: RTT, 이하 "RTT"라 칭하기로 한다)의 평균 측정값이 데이터베이스(database)에 저장된다. 여기서, 상기 포인트들은 상기 위치 기반 서비스가 제공되는 지역이 그리드(grid) 단위로 분할됨으로써 생성될 수 있거나, 혹은 상기 위치 기반 서비스가 제공되는 지역이 미리 설정되어 있는 규칙(rule)을 기반으로 분할됨으로써 생성될 수 있다. 상기 포인트들은 상기에서 설명한 바와 같은 형태들 뿐만 아니라 다양한 형태들로 생성될 수 있으며, 여기서는 그 상세한 설명을 생략하기로 한다. 또한, 상기 AP는 상기 실내 위치 추정 방식에서 사용되는 기준 신호를 송신하는 기준 신호 송신 장치를 나타내며, 상기 기준 신호는 다양한 신호들 중 하나가 될 수 있다.
다음으로, 본 발명의 일 실시예에 따른 무선 통신 시스템에서 트레이닝 단계의 복잡도를 감소시키는 방식에 대해서 설명하기로 한다.
먼저, 본 발명의 일 실시예에서는, 상기 트레이닝 단계에서 RSSI를 데이터베이스에 저장하는 경우를 일 예로 설명하기로 한다. 하지만, 상기 RSSI 뿐만 아니라 수신 신호 세기를 나타낼 수 있는 다양한 파라미터들, 일 예로 수신 신호 코드 전력(received signal code power: RSCP, 이하 "RSCP"라 칭하기로 한다)과, 기준 신호 수신 전력(reference signal received power: RSRP, 이하 "RSRP"라 칭하기로 한다)과, 기준 신호 수신 품질(reference signal received quality: RSRQ, 이하 "RSRQ"라 칭하기로 한다)과, 캐리어대 간섭 잡음비(carrier-to-interference noise ratio: CINR, 이하 "CINR"라 칭하기로 한다)와, 신호대 잡음비(signal-to-noise ratio: SNR, 이하 "SNR"이라 칭하기로 한다)와, 블록 에러 레이트(block error rate: BLER, 이하 "BLER"이라 칭하기로 한다) 등과 같은 수신 신호 세기를 나타낼 수 있는 다양한 파라미터들이 상기 데이터베이스에 저장될 수 있음은 물론이다. 이하, 설명의 편의상 본 발명의 일 실시예에서는 상기 RSSI가 데이터베이스에 저장된다고 가정하기로 한다.
상기 실내 위치 추정 방식에서는 이동 단말기가 상기 이동 단말기 자신의 위치를 추정하는 개략적 실내 위치 추정 단계 및 미세 실내 위치 추정 단계를 수행하기 전에 상기 트레이닝 단계를 진행해야만 한다. 상기 트레이닝 단계에서는 위치 기반 서비스를 제공하고자 하는 지역의 무선 인프라 사전 조사 작업 등을 통해 서버에서 데이터베이스가 구축될 수 있다.
상기 데이터베이스는 비 매개 변수 접근(non-parametric approach, 이하 "non-parametric approach"라 칭하기로 한다) 방식을 기반으로 하는 non-parametric approach 방식 기반 시스템에서는 각 포인트에서 관측된 수신 신호에 대한 RSSI 또는 RTT 값들을 포함할 수 있으며, 매개 변수 접근(parametric approach, 이하 "parametric approach"라 칭하기로 한다) 방식을 기반으로 하는 parametric approach 방식 기반 시스템에서는 각 AP 또는 시스템의 특성을 특정할 수 있는 파라미터들을 포함할 수 있다. 예를 들어, 경로 손실 모델(path loss model)을 기반으로 하는 위치 추정 시스템에서는 서버의 데이터베이스가 각 AP의 위치와, 다양한 파라미터들, 일 예로, 하기 수학식 1의
Figure pat00001
및
Figure pat00002
와 같은 다양한 파라미터들을 포함할 수 있다. 여기서, 상기 경로 손실 모델은 전송 거리에 따라 수신 신호의 수신 신호 전력이 감소하는 특성을 나타내며, 상기 경로 손실 모델은 하기 수학식 1과 같이 나타낼 수 있다.
Figure pat00003
상기 수학식 1에서,
Figure pat00004
는 수신 신호의 RSSI를 나타내며,
Figure pat00005
는 이동 단말기와 AP 간의 거리를 나타내며, X는 평균이 0인 가우시안(Gaussian) 잡음을 나타내며,
Figure pat00006
는 이동 단말기와 AP 간의 거리가
Figure pat00007
일 경우의 수신 신호의 RSSI를 나타낸다.
일반적인 실내 위치 추정 방식들에서 사용되는 트레이닝 단계에서는 지도상에 표시된 각 포인트에서 측정되는 수신 신호의 값, 일 예로 RSSI 혹은 RTT 값이 기록되는데, 포인트들 간의 거리가 임계 거리, 일 예로 수 m 내 미만으로 유지되어야만 정확성이 높은 위치 기반 서비스가 제공되는 것이 가능하다.
그런데, 상기 트레이닝 단계에서 발생하는 대부분의 프로세스들은 상기 이동 단말기의 사용자 혹은 운영자가 해당 위치에서 직접 수행해야 하기 때문에, 위치 기반 서비스가 제공되는 지역이 매우 넓을 경우 많은 시간과 많은 인력이 소모될 수 있다. 특히, 상업적 측면을 고려할 때, 위치 기반 서비스는 대부분의 공공 실내 장소, 일 예로 백화점, 상가, 병원 등과 같은 대부분의 공공 실내 장소에서 제공되므로, 트레이닝 단계에서 소모되는 시간과 인력을 감소시키는 것이 바람직하다.
한편, 최근 스마트 폰(smart phone)과 같은 고사양의 이동 단말기들이 급속하게 보급되고 있으며, 이와 같은 고사양의 이동 단말기들은 다양한 센서들, 일 예로 관성 센서를 포함하고 있다. 여기서, 상기 관성 센서는 가속도 센서(acceleration sensor), 각속도 센서(angular velocity sensor), 자기장 센서(magnetic field sensor) 등 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
따라서, 본 발명의 일 실시예에서는 다양한 센서들을 사용하여 상기 트레이닝 단계의 복잡도를 감소시키는 방안을 제안한다.
일 예로, 이동 단말기는 미리 설정되어 있는 설정 탐색 주기(discovery period)마다 무선 랜(wireless local area network: WLAN, 이하 "WLAN"이라 칭하기로 한다) 신호를 탐색하고 있으며, 상기 탐색 주기를 사용하여 각 AP로부터 수신되는 신호의 RSSI를 측정한다. 이 경우, 상기 이동 단말기는 두 포인트들 간에서 이동하는 동안, 일 예로 상기 이동 단말기는 시작 포인트인 제1 포인트에서 종료 포인트인 제2 포인트로 이동하는 동안, 상기 이동 단말기에 포함되어 있는 가속도 센서를 사용하여 매 탐색 주기 동안의, 상기 이동 단말기의 이동 단위들의 개수를 측정할 수 있으며, 이 경우 상기 이동 단말기는 위치 보간 방식을 기반으로 각 탐색 주기에 해당하는 위치를 획득할 수 있다. 여기서, 이동 단위는 일 예로 상기 이동 단말기의 사용자의 보폭으로 설정될 수 있다.
이와 같이 가속도 센서를 사용하여 이동 단말기의 위치를 획득할 수 있을 경우, 위치 기반 서비스가 제공되는 지역에서 관심 있는 모든 포인트들에서 운영자가 직접 데이터를 수집하는 수고를 줄일 수 있다.
한편, 각 탐색 주기에서 이동 단말기의 위치는 하기 수학식 2와 같이 표현될 수 있다.
Figure pat00008
상기 수학식 2에서,
Figure pat00009
는 상기 이동 단말기의 시작 위치를 나타내며,
Figure pat00010
는 상기 이동 단말기의 종료 위치를 나타내며,
Figure pat00011
은 WLAN 신호에 대한 탐색 주기를 나타내는 인덱스(index)이며,
Figure pat00012
은
Figure pat00013
번째 탐색 주기 동안의 이동 단위들의 개수를 나타낸다. 여기서, 상기
Figure pat00014
은 상기 이동 단말기의 시작 위치
Figure pat00015
로부터 현재의 위치 또는 현재의 시간까지 이동하는 동안의 이동 단위들의 개수를 나타낸다. 상기 수학식 2에서,
Figure pat00016
은 상기 이동 단말기의 시작 위치
Figure pat00017
로부터 상기 이동 단말기의 종료 위치
Figure pat00018
까지 이동하는 동안의 총 이동 단위들의 개수 나타내며,
Figure pat00019
은 상기
Figure pat00020
번째 탐색 주기에서 추정된 상기 이동 단말기의 위치를 나타낸다.
한편, 상기 수학식 2에서는 선형 보간 방식을 기반으로 상기 이동 단말기의 위치를 계산하는 방식이 대하여 설명하였으나, 상기 선형 보간 방식 뿐만 아니라 다양한 보간 방식들이 사용될 수도 있음은 물론이다.
그러면 여기서 도 1을 참조하여 본 발명의 일 실시예에 따른 무선 통신 시스템에서 가속도 센서를 사용하는 이동 단말기가 트레이닝 단계에서 선형 보간 방식을 기반으로 이동 단말기의 위치를 계산하는 방식에 대해서 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 무선 통신 시스템에서 가속도 센서를 사용하는 이동 단말기가 트레이닝 단계에서 선형 보간 방식을 기반으로 이동 단말기의 위치를 계산하는 방식을 개략적으로 도시한 도면이다.
도 1을 참조하면, 먼저 원형으로 표현된 포인트들은 이동 단말기의 사용자가 지도 상에 직접 표시한 포인트들을 나타낸다. 또한, 마름모 형태로 표현된 포인트들은 이동 단말기가 WLAN 신호에 대한 탐색 주기마다 선형 보간 방식을 기반으로 추정한 포인트들을 나타낸다.
도 1에 도시되어 있는 바와 같이, 이동 단말기가 WLAN 신호에 대한 탐색 주기마다 선형 보간 방식을 기반으로 상기 이동 단말기 자신의 위치를 추정할 경우, 비교적 정확하게 다수의 포인트들에 대한 위치가 추정될 수 있음을 알 수 있다.
한편, 이동 단말기에 포함되는 관성 센서가 가속도 센서 뿐만 아니라 각속도 센서를 포함할 경우, 상기 이동 단말기는 상기 각속도 센서로부터의 센서 정보를 기반으로 시간에 따른 방향 정보를 알 수 있고, 따라서 상기 이동 단말기가 이동하는 중에 그 이동 방향을 전환하더라도 두 포인트들 간의 위치를 계산하는 것이 가능하다.
그러면 여기서 도 2를 참조하여 본 발명의 일 실시예에 따른 무선 통신 시스템에서 가속도 센서 및 각속도 센서를 사용하는 이동 단말기가 트레이닝 단계에서 선형 보간 방식을 기반으로 이동 단말기의 위치를 계산하는 방식에 대해서 설명하기로 한다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 무선 통신 시스템에서 가속도 센서 및 각속도 센서를 사용하는 이동 단말기가 트레이닝 단계에서 선형 보간 방식을 기반으로 이동 단말기의 위치를 계산하는 방식을 개략적으로 도시한 도면이다.
도 2를 참조하면, 먼저 원형으로 표현된 포인트들은 이동 단말기의 사용자가 지도 상에 직접 표시한 포인트들을 나타낸다. 또한, 마름모 형태로 표현된 포인트들은 이동 단말기가 WLAN 신호에 대한 탐색 주기마다 선형 보간 방식을 기반으로 추정한 포인트들을 나타낸다.
도 2에 도시되어 있는 바와 같이, 이동 단말기가 WLAN 신호에 대한 탐색 주기마다 선형 보간 방식을 기반으로 상기 이동 단말기 자신의 위치를 추정할 경우, 비교적 정확하게 다수의 포인트들에 대한 위치가 추정될 수 있음을 알 수 있다. 특히, 상기 가속도 센서 뿐만 아니라 각속도 센서가 함께 사용되므로, 상기 이동 단말기는 이동 중에 이동 방향을 검출할 수 있으며, 따라서 비교적 정확하게 다수의 포인트들에 대한 위치가 추정될 수 있음을 알 수 있다.
상기에서는, 본 발명의 일 실시예에 따른 무선 통신 시스템에서 실내 위치 추정 방식에서 사용되는 트레이닝 단계의 복잡도를 감소시키는 방식에 대해서 설명하였으며, 다음으로 본 발명의 일 실시예에 따른 무선 통신 시스템에서 실내 위치 추정 방식에서 사용되는 미세 실내 위치 추정 단계에서 관성 센서를 사용하여 위치 추정에 대한 정확도를 향상시키는 방식에 대해서 설명하기로 한다.
먼저, 트레이닝 단계가 수행된 후, 서버는 이동 단말기에서 수집한 측정값들을 사용하여 필요한 데이터베이스를 생성한다. 경로 손실 모델을 기반으로 하는 실내 위치 추정 시스템의 경우에서, 서버는 트레이닝 단계에서 수집된 AP 별 RSSI 정보를 기반으로, 각 AP에 대한 식별자(identification: ID, 이하 "ID"라 칭하기로 한다) 및 위치와, 다양한 파라미터들, 일 예로, 수학식 1의
Figure pat00021
및
Figure pat00022
와 같은 다양한 파라미터들을 포함하는 데이터베이스를 생성하고, 이동 단말기로부터의 요청이 수신될 경우 상기 이동 단말기로부터의 요청에 상응하는 해당 정보를 상기 이동 단말기로 송신한다.
그러면, 상기 이동 단말기는 상기 서버로부터 수신한 정보와 상기 이동 단말기 자신이 측정한 신호를 기반으로 상기 이동 단말기의 현재 위치를 추정할 수 있다.
한편, 본 발명의 일 실시예에서는 AP로부터 수신되는 측정값 만을 사용하는 일반적인 실내 위치 추정 방식의 위치 추정 정확도를 향상시키기 위하여, 이동 단말기가 포함하는 관성 센서의 센서 정보를 기반으로 이동 단말기의 위치를 추정하는 방식을 제안한다.
상기 트레이닝 단계의 복잡도를 감소시키는 방식에서 설명된 바와 같이, 이동 단말기는 관성 센서를 사용함으로써 이전의 위치 추정 시간부터 현재의 위치 추정 시간 간의 상기 이동 단말기의 이동 단위들의 개수를 검출할 수 있으며, 상기 검출한 이동 단위들의 개수를 상태 천이 모델(state transition model)에 반영함으로써 위치 추정 정확도를 증가시킬 수 있다.
일 예로, 이동 단말기가 매 탐색 주기에 대한 이동 단위들의 개수만 알고 있다고 가정할 경우, 상기 상태 천이 모델은 하기 수학식 3과 같이 표현될 수 있다.
Figure pat00023
Figure pat00024
상기 수학식 3에서,
Figure pat00025
은 WLAN 탐색 주기를 나타내는 시간 인덱스를 나타내며,
Figure pat00026
은
Figure pat00027
번째 탐색 주기에서의 상태를 나타내는 파라미터이며,
Figure pat00028
은 이동 단말기의 위치를 나타내는 파라미터이며,
Figure pat00029
는 이전의 탐색 주기에서부터 현재의 탐색 주기 동안의 이동 단위들의 개수를 나타내며,
Figure pat00030
는 리키 파라미터(leaky parameter)이며,
Figure pat00031
은 잡음을 나타낸다.
또한, 상기 이동 단말기가 이동 단위에 관련된 정보, 즉 이동 단위 정보, 일 예로 상기 이동 단말기의 사용자의 보폭 정보(stride information)를 알고 있을 경우, 상기 수학식 3에 나타낸 바와 같은 상태 천이 모델은 하기 수학식 4와 같이 표현될 수 있다.
Figure pat00032
Figure pat00033
Figure pat00034
상기 수학식 4에서,
Figure pat00035
은 n번째 탐색 주기에서의 이동 단위 정보를 나타내며,
Figure pat00036
은 이동 단위 정보에 대한 오류를 나타내는 파라미터를 나타낸다.
그러면 여기서 경로 손실 모델을 기반으로 하는 실내 위치 추정 시스템에서, 입자 필터(particle filter) 알고리즘과 상태 방정식, 일 예로 수학식 3 혹은 수학식 4를 사용하여 위치를 추정하는 방식에 대해서 설명하기로 한다.
(1) 먼저, 이동 단말기는 주어진 확률 분포를 따르는 M개의 샘플(sample)들을 실내 지도 상에서 생성한다. 이때, 각 샘플에 대한 상태 변수는 하기 수학식 5 혹은 수학식 6을 사용하여 업데이트(update)될 수 있다.
Figure pat00037
Figure pat00038
상기 수학식 5에 나타낸 바와 같은 상태 변수 업데이트 방식은 상기 이동 단말기가 이동 단위 정보를 모르고 있을 경우의 상태 변수 업데이트 방식을 나타낸다.
Figure pat00039
Figure pat00040
Figure pat00041
상기 수학식 6에 나타낸 바와 같은 상태 변수 업데이트 방식은 상기 이동 단말기가 이동 단위 정보를 알고 있을 경우의 상태 변수 업데이트 방식을 나타낸다.
상기 수학식 5 및 수학식 6은 i번째 샘플에 대한 상태 방정식을 나타내며, 여기서 i=0,…
Figure pat00042
이다.
(2) 상기 이동 단말기는 각 샘플에 대한 확률(probability) 또는 웨이트(weight)를 하기 수학식 7을 사용하여 업데이트 한다.
Figure pat00043
상기 수학식 7에서,
Figure pat00044
는 k번째 AP부터 수신된 신호의 RSSI를 나타내며,
Figure pat00045
는 서버로부터 수신한 k번째 AP에 대한
Figure pat00046
를 나타내며,
Figure pat00047
는 상기 서버로부터 수신한 상기 k번째 AP에 대한
Figure pat00048
를 나타내고,
Figure pat00049
는 상기 k번째 AP의 위치를 나타내는 파라미터이며,
Figure pat00050
은 WLAN 탐색 주기를 나타내는 시간 인덱스이다.
(3) 상기 이동 단말기는 i번째 샘플에 대한 확률 또는 웨이트를 하기 수학식 8과 같이 표준화할 수 있다.
Figure pat00051
상기 수학식 8에서, 상기
Figure pat00052
는 상기 i번째 샘플에 대한 확률 또는 웨이트를 나타낸다.
(4) 상기 이동 단말기는 상기 이동 단말기 자신의 위치를 하기 수학식 9를 사용하여 추정할 수 있다.
Figure pat00053
상기 수학식 9에서,
Figure pat00054
는 상기 이동 단말기의 위치를 나타낸다.
(5) 상기 이동 단말기는 샘플들의 유효 개수(effective number of particles)를 하기 수학식 10과 같이 계산할 수 있다.
Figure pat00055
상기 수학식 10에서
Figure pat00056
는 샘플들의 유효 개수를 나타낸다.
상기 이동 단말기는 상기 수학식 10과 같이 계산된 샘플들의 유효 개수
Figure pat00057
가 미리 설정되어 있는 임계 개수
Figure pat00058
미만인지 검사한다. 상기 검사 결과 상기 계산된 샘플들의 유효 개수
Figure pat00059
가 상기 임계 개수
Figure pat00060
미만일 경우 다음과 같이 재샘플링 프로세스를 수행한다.
먼저, 상기 이동 단말기는 현재 생성되어 있는 샘플들을 상기 현재 생성되어 있는 샘플들의 확률 또는 웨이트에 비례하는 개수만큼 재생성한다.
그리고 나서, 상기 이동 단말기는 상기 재 생성된 샘플들의 웨이트를
Figure pat00061
로 변경한다.
상기에서 설명한 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에서는, 이동 단말기가 매 탐색 주기마다 상기 이동 단말기 자신이 이동 가능한 거리를 계산하고, 상기 계산된 이동 가능한 거리를 실내 위치 추정 방식에 적용하여 상기 이동 단말기 자신의 위치를 추정하게 된다.
따라서, 본 발명의 일 실시예에 따른, 이동 단말기의 위치를 추정하는 방식은 기존의 WLAN 신호만을 사용하여 이동 단말기의 위치를 추정하는 실내 위치 추정 방식과 비교할 때 그 위치 추정 정확도가 증가될 수 있다.
상기에서는 본 발명의 일 실시예에 따른 무선 통신 시스템에서 실내 위치 추정 방식에서 사용되는 미세 실내 위치 추정 단계에서 관성 센서를 사용하여 위치 추정에 대한 정확도를 향상시키는 방식에 대해서 설명하였으며, 다음으로 본 발명의 일 실시예에 따른 무선 통신 시스템에서 실내 위치 추정 방식에서 사용되는 개략적 실내 위치 추정 단계에서 샘플의 신뢰도 테스트를 기반으로 위치 추정에 대한 정확도를 향상시키는 방식에 대해서 설명하기로 한다.
먼저, parametric approach 방식을 기반으로 하는 실내 위치 추정 방식이 사용될 경우 AP가 이동 단말기 주위에 비교적 골고루, 일 예로 등간격으로 분포되어 있으면, 상기 실내 위치 추정 방식을 기반으로 추정되는 상기 이동 단말기에 대한 위치 추정값은 높은 정확도를 가지게 된다.
하지만, 상기 이동 단말기 주위의 AP들이 특정 지역 또는 방향에 편중되어 분포되어 있을 경우, 상기 실내 위치 추정 방식을 기반으로 추정되는 상기 이동 단말기에 대한 위치 추정값의 정확도는 감소하게 된다. 이와 같은 위치 추정값에 대한 정확도가 감소하는 현상은 실내 지도의 가장 자리 영역에서 빈번하게 발생할 수 있다.
그러면 여기서 도 3을 참조하여 본 발명의 일 실시에 따른 무선 통신 시스템에서 parametric approach 방식을 기반으로 하는 실내 위치 추정 방식이 사용될 경우 발생될 수 있는, 이동 단말기의 위치가 부정확하게 추정되는 경우의 일 예에 대해서 설명하기로 한다.
도 3은 본 발명의 일 실시에 따른 무선 통신 시스템에서 parametric approach 방식을 기반으로 하는 실내 위치 추정 방식이 사용될 경우 발생될 수 있는, 이동 단말기의 위치가 부정확하게 추정되는 경우의 일 예를 개략적으로 도시한 도면이다.
도 3을 참조하면, 먼저 도 3에 도시되어 있는 바와 같은 실내 환경에는 다수 개, 일 예로 5개, 일 예로 AP#1과, AP#2와, AP#3과, AP#4와, AP#5의 총 5개의 AP들이 존재한다.
따라서, 도 3에 도시되어 있는 바와 같은 실내 환경에서 이동 단말기는 상기 이동 단말기 자신의 위치를 추정하기 위하여 AP들로부터 수신되는 수신 신호들을 사용하게 되는데, 상기 이동 단말기는 상기 AP#1과, 상기 AP#2 및 상기 AP#3 각각으로부터 수신되는 수신 신호만을 사용할 수 있게 된다.
즉, 상기 이동 단말기는 상기 AP#4와 AP#5 각각으로부터 송신되는 신호를 상기 이동 단말기 자신의 위치를 추정하는데 사용할 수 없는데, 그 이유는 상기 AP#4에서 송신되는 신호는 장애물로 인해 상기 이동 단말기가 수신하지 못하고, 상기 AP#5에서 송신되는 신호는 상기 이동 단말기와 비교적 멀리 떨어져서 위치되기 때문에 상기 이동 단말기가 수신하지 못하기 때문이다.
따라서, 상기 이동 단말기는 상기 이동 단말기 자신의 위치를 A 포인트 혹은 B 포인트라고 추정하게 되며, 상기 이동 단말기가 상기 이동 단말기 자신의 위치를 상기 A 포인트라고 추정할 확률과 상기 이동 단말기 자신의 위치를 상기 B 포인트라고 추정할 확률은 거의 동일하게 된다. 여기서, 상기 A 포인트는 상기 이동 단말기가 실제 위치하는 포인트를 나타내며, 상기 B 포인트는 상기 이동 단말기가 상기 A 포인트에 위치한다고 추정될 확률과 동일한 확률을 가지는 포인트를 나타낸다.
도 3에서는 본 발명의 일 실시에 따른 무선 통신 시스템에서 parametric approach 방식을 기반으로 하는 실내 위치 추정 방식이 사용될 경우 발생될 수 있는, 이동 단말기의 위치가 부정확하게 추정되는 경우의 일 예에 대해서 설명하였으며, 다음으로 도 4를 참조하여 도 3에 도시되어 있는 실내 환경에서 각 위치에 대한 확률 분포에 대해서 설명하기로 한다.
도 4는 도 3에 도시되어 있는 실내 환경에서 각 위치에 대한 확률 분포를 개략적으로 도시한 도면이다.
도 4를 참조하면, 먼저 도 4에 도시되어 있는 확률 분포는 도 3에서 설명한 바와 같은 실내 환경에서 각 위치에 대한 확률 분포를 등고선으로 나타낸 확률 분포임에 유의하여야만 할 것이다.
먼저, 도 4에 도시되어 있는 바와 같이 상기 확률 분포에서 A 포인트와 B 포인트 주변에서 형성되는 확률 분포가 거의 대칭을 이루는 것을 알 수 있다. 즉, 실내 지도 상에서 이동 단말기의 위치 추정값에 대해서 확률적으로 최대값을 가지는 포인트가 두 개 발생되고 있다는 것을 알 수 있다. 이 경우, 상기 이동 단말기는 수학식 9를 사용하여 샘플들의 평균값을 획득하게 되고, 따라서 상기 이동 단말기는 상기 이동 단말기 자신의 위치를 C 포인트 혹은 C 포인트에 인접하는 포인트로 추정하게 된다. 상기 C 포인트 혹은 상기 C 포인트에 인접하는 포인트는 상황에 따라 상기 이동 단말기가 실제로 위치하고 있는 포인트인 A 포인트와 매우 큰 거리 차이를 가지게 될 수 있다.
따라서, 본 발명의 일 실시예에서는 다수 개의 피크(peak) 샘플 값들이 존재하는 환경에서 위치 추정 정확도를 증가시키는 방식들, 즉 개략적 실내 위치 추정 단계에서 사용되는, 위치 추정 정확도를 증가시키는 방식을 제안하며, 이를 도 5 및 도 6을 참조하여 설명하면 다음과 같다.
먼저, 도 5를 참조하여 본 발명의 일 실시예에 따른 무선 통신 시스템에서 개략적 실내 위치 추정 단계에서 사용되는, 다수 개의 피크 샘플 값들이 존재하는 환경에서 위치 추정 정확도를 증가시키는 과정의 일 예에 대해서 설명하기로 한다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 무선 통신 시스템에서 개략적 실내 위치 추정 단계에서 사용되는, 다수 개의 피크 샘플 값들이 존재하는 환경에서 위치 추정 정확도를 증가시키는 과정의 일 예를 개략적으로 도시한 도면이다.
도 5를 참조하면, 먼저 도 5에 도시되어 있는 위치 추정 정확도를 증가시키는 과정은 도 4에서 설명한 바와 같이 다수 개의 피크 샘플 값들이 존재하는 환경에서 위치 추정 정확도를 증가시키는 과정임에 유의하여야만 할 것이다.
먼저, 511단계에서 이동 단말기는 인접 샘플들 대비 확률, 즉
Figure pat00062
이 피크 값을 가지는 샘플들의 집합인 집합
Figure pat00063
를 생성하고 513단계로 진행한다. 상기 513단계에서 상기 이동 단말기는 상기 집합
Figure pat00064
가 포함하는 엘리먼트(element)들의 개수 P가 1을 초과하는지 검사한다. 상기 검사 결과 상기 집합
Figure pat00065
가 포함하는 엘리먼트들의 개수 P가 1을 초과할 경우 상기 이동 단말기는 515단계로 진행한다.
상기 515단계에서 상기 이동 단말기는 상기 집합
Figure pat00066
가 포함하는 엘리먼트들, 즉 샘플들 각각에 대한 신뢰도를 계산하고 517단계로 진행한다. 여기서, 상기 신뢰도를 계산하는 방식에 대해서 설명하면 다음과 같다.
먼저, 집합
Figure pat00067
에 포함되는 샘플들의 신뢰도는 경로 손실 모델을 기반으로 하는 실내 위치 추정 방식에서, 다양한 신뢰도 계산 방식들, 일 예로 신뢰도 계산 방식 #1 및 신뢰도 계산 방식 #2를 기반으로 계산될 수 있으며, 이에 대해서 설명하면 다음과 같다.
첫 번째로, 상기 신뢰도 계산 방식 #1에 대해서 설명하면 다음과 같다.
먼저, 이동 단말기는 샘플 i에 대하여 하기 수학식 11에 나타낸 바와 같은 조건을 만족하는 모든 AP들을 검색한다.
Figure pat00068
상기 수학식 11에서,
Figure pat00069
이고,
Figure pat00070
은 미리 설정되어 있는 상수를 나타낸다.
다음으로, 상기 이동 단말기는 상기 i에 대하여 하기 수학식 12에 나타낸 바와 같은 조건을 만족하는 모든 AP들을 검색한다.
Figure pat00071
상기 수학식 12에서,
Figure pat00072
이고,
Figure pat00073
은 미리 설정되어 있는 상수를 나타낸다.
그리고 나서, 상기 이동 단말기는 하기 수학식 13을 사용하여 상기 집합
Figure pat00074
에 포함되는 샘플들의 신뢰도를 계산할 수 있다.
Figure pat00075
상기 수학식 13에서,
Figure pat00076
는 상기 수학식 12에 나타낸 바와 같은 조건을 만족하는 AP들의 개수를 나타내고,
Figure pat00077
는 상기 수학식 1에 나타낸 바와 같은 조건을 만족하는 AP들의 개수를 나타낸다.
다음으로, 상기 신뢰도 계산 방식 #2에 대해서 설명하면 다음과 같다.
먼저, 이동 단말기는 샘플 i에 대하여 하기 수학식 14에 나타낸 바와 같이
Figure pat00078
를 계산한다.
Figure pat00079
상기 수학식 14에서,
Figure pat00080
이다.
이렇게,
Figure pat00081
를 계산한 후 상기 이동 단말기는 하기 수학식 15를 사용하여 상기 집합
Figure pat00082
에 포함되는 샘플들의 신뢰도를 계산할 수 있다.
Figure pat00083
상기에서 설명한 바와 같은 상기 신뢰도 계산 방식 #1 및 신뢰도 계산 방식 #2에서,
Figure pat00084
은 이동 단말기가 수행하는 WLAN 신호에 대한 탐색 주기를 나타내는 인덱스이다.
한편, 상기 517단계에서 상기 이동 단말기는 상기 계산된, 상기 집합
Figure pat00085
가 포함하는 엘리먼트들, 즉 샘플들에 대한 신뢰도들 중 최대 신뢰도를 가지는 샘플을 상기 이동 단말기의 최종 위치 값으로 선택한다.
한편, 도 5가 본 발명의 일 실시예에 따른 무선 통신 시스템에서 개략적 실내 위치 추정 단계에서 사용되는, 다수 개의 피크 샘플 값들이 존재하는 환경에서 위치 추정 정확도를 증가시키는 과정의 일 예를 도시하고 있더라도, 다양한 변형들이 도 5에 대해 이루어질 수 있음은 물론이다. 일 예로, 도 5에는 연속적인 단계들이 도시되어 있지만, 도 5에서 설명한 단계들은 오버랩될 수 있고, 병렬로 발생할 수 있고, 다른 순서로 발생할 수 있거나, 혹은 다수 번 발생할 수 있음은 물론이다.
한편, 도 5에서 설명한 바와 같은, 본 발명의 일 실시예에 따른 무선 통신 시스템에서 개략적 실내 위치 추정 단계에서 사용되는, 다수 개의 피크 샘플 값들이 존재하는 환경에서 위치 추정 정확도를 증가시키는 과정에서와 같이, 이동 단말기가 매 탐색 주기마다 확률 분포의 피크 값이 다수 개 존재하는지 여부를 검사하는 것은 복잡도 측면을 고려할 때 비효율적일 수 있다.
따라서, 본 발명의 일 실시예에서는 이동 단말기가 매 탐색 주기가 아닌 미리 설정되어 있는 개수의 탐색 주기들마다 도 5에서 설명한 바와 같은 위치 추정 정확도를 증가시키는 과정을 수행하여 복잡도를 감소시킬 수 있다.
도 5에서는 본 발명의 일 실시예에 따른 개략적 실내 위치 추정 단계에서 사용되는, 무선 통신 시스템에서 다수 개의 피크 샘플 값들이 존재하는 환경에서 위치 추정 정확도를 증가시키는 과정의 일 예에 대해서 설명하였으며, 다음으로 도 6을 참조하여 본 발명의 일 실시예에 따른 무선 통신 시스템에서 개략적 실내 위치 추정 단계에서 사용되는, 다수 개의 피크 샘플 값들이 존재하는 환경에서 위치 추정 정확도를 증가시키는 과정의 다른 예에 대해서 설명하기로 한다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 무선 통신 시스템에서 개략적 실내 위치 추정 단계에서 사용되는, 다수 개의 피크 샘플 값들이 존재하는 환경에서 위치 추정 정확도를 증가시키는 과정의 다른 예를 개략적으로 도시한 도면이다.
도 6을 참조하면, 먼저 도 6에 도시되어 있는 위치 추정 정확도를 증가시키는 과정은 도 4에서 설명한 바와 같이 다수 개의 피크 샘플 값들이 존재하는 환경에서 위치 추정 정확도를 증가시키는 과정임에 유의하여야만 할 것이다.
또한, 도 6에 도시되어 있는 위치 추정 정확도를 증가시키는 과정은 도 5에 도시되어 있는 위치 추정 정확도를 증가시키는 과정에 비해 계산량을 감소시키기 위해 제안된 것이며, 이에 대해 구체적으로 설명하면 다음과 같다.
먼저, 611단계에서 이동 단말기는
Figure pat00086
이
Figure pat00087
미만인지 (
Figure pat00088
) 검사한다. 여기서,
Figure pat00089
은 최소 평균 제곱 에러(minimum mean squared error: MMSE, 이하, "MMSE"라 칭하기로 한다) 방식을 기반으로 검출되는, 상기 이동 단말기의 위치를 나타내며, 상기
Figure pat00090
는 최대 우도(maximum likelihood: ML, 이하 "ML"이라 칭하기로 한다) 방식을 기반으로 검출되는, 상기 이동 단말기의 위치를 나타낸다.
상기 MMSE 방식을 기반으로 검출되는, 상기 이동 단말기의 위치
Figure pat00091
는 하기 수학식 16을 사용하여 획득될 수 있다.
Figure pat00092
또한, 상기 ML 방식을 기반으로 검출되는, 상기 이동 단말기의 위치
Figure pat00093
는 하기 수학식 17을 사용하여 획득될 수 있다.
Figure pat00094
한편, 상기 611단계에서 검사 결과
Figure pat00095
이
Figure pat00096
미만이 아닐 경우, 즉
Figure pat00097
이
Figure pat00098
이상일 경우 상기 이동 단말기는 613단계로 진행한다.
상기 613단계에서 상기 이동 단말기는 인접 샘플들 대비 확률, 즉
Figure pat00099
이 피크 값을 가지는 샘플들의 집합인 집합
Figure pat00100
가 포함하는 엘리먼트들, 즉 샘플들 각각에 대한 신뢰도를 계산하고 615단계로 진행한다. 상기 집합
Figure pat00101
가 포함하는 엘리먼트들, 즉 샘플들 각각에 대한 신뢰도를 계산하는 방식은 도 5에서 설명한 바와 유사하므로 여기서는 그 상세한 설명을 생략하기로 한다.
상기 615단계에서 상기 이동 단말기는 상기 계산된, 상기 집합
Figure pat00102
가 포함하는 엘리먼트들, 즉 샘플들에 대한 신뢰도들 중 최대 신뢰도를 가지는 샘플을 상기 이동 단말기의 최종 위치 값으로 선택한다.
한편, 도 6이 본 발명의 일 실시예에 따른 무선 통신 시스템에서 개략적 실내 위치 추정 단계에서 사용되는, 다수 개의 피크 샘플 값들이 존재하는 환경에서 위치 추정 정확도를 증가시키는 과정의 다른 예를 도시하고 있더라도, 다양한 변형들이 도 6에 대해 이루어질 수 있음은 물론이다. 일 예로, 도 6에는 연속적인 단계들이 도시되어 있지만, 도 6에서 설명한 단계들은 오버랩될 수 있고, 병렬로 발생할 수 있고, 다른 순서로 발생할 수 있거나, 혹은 다수 번 발생할 수 있음은 물론이다.
한편, 각 샘플에 대한 신뢰도를 계산하고, 위치 추정 정확도를 증가시키는 프로세스는 경로 손실 모델을 기반으로 하는 위치 추정 시스템뿐만 아니라, 이동 단말기와 AP간의 RTT를 사용하는 위치 추정 시스템에도 적용될 수 있으며, 이 경우 상기에서 설명한 바와 같은 수학식 7은 하기 수학식 18과 같이 변경될 수 있다.
Figure pat00103
상기 수학식 18에서,
Figure pat00104
는 AP#k와 이동 단말기의 현재 위치간의 RTT 값 또는 거리를 나타내고,
Figure pat00105
는 신호 모델로부터 계산된 샘플 i와 AP#k간의 RTT 값 또는 거리를 나타낸다.
다음으로 도 7을 참조하여 본 발명의 다양한 실시예들에 따른 무선 통신 시스템에서 통신 디바이스의 내부 구조의 일 예에 대해서 설명하기로 한다.
도 7은 본 발명의 다양한 실시예들에 따른 무선 통신 시스템에서 통신 디바이스의 내부 구조의 일 예를 개략적으로 도시한 도면이다.
도 7을 참조하면, 본 발명의 다양한 실시예들에 따른 통신 디바이스(700)는 송/수신기(transceiver)(711)와, 프로세서(713)와, 메모리(715) 및 센서 유닛(717)을 포함한다.
상기 송/수신기(711)는 상기 통신 디바이스(700)와 외부 디바이스들, 일 예로 상기 통신 디바이스(700)가 포함되는 이동 단말기 이외의 다른 이동 단말기와, AP 등과 같은 외부 디바이스들과의 통신 동작을 수행한다. 상기 송/수신기(711)는 "통신 모듈" 또는 "통신 인터페이스"와 같은 다양한 용어들로 혼용될 수도 있음은 물론이다.
또한, 상기 송/수신기(711)는 다양한 통신 방식들을 기반으로 상기 외부 디바이스들과 통신 동작을 수행할 수 있으며, 이에 대해서 구체적으로 설명하면 다음과 같다.
먼저, 상기 송/수신기(711)는 무선 통신 방식을 기반으로 상기 외부 디바이스들과 통신 동작을 수행할 수 있으며, 상기 무선 통신 방식은 셀룰러 통신 방식, 일 예로 LTE 방식과, LTE-A 방식과, CDMA 방식과, WCDMA 방식과, 전세계 이동 전화 시스템(universal mobile telecommunications system: UMTS, 이하 "UMTS"라 칭하기로 한다) 방식과, 무선 광대역(wireless broadband: WiBro, 이하 "WiBro"라 칭하기로 한다) 방식과, 전세계 이동 통신(global system for mobile communications: GSM, 이하 "GSM"이라 칭하기로 한다) 방식 등과 같은 셀룰러 통신 방식을 포함할 수 있다.
또한, 상기 무선 통신 방식은 근거리 통신 방식, 일 예로 WiFi(wireless fidelity) 방식과, 블루투스(Bluetooth) 방식과, NFC(near field communication) 방식과, 전세계 네비게이션 위성 시스템(global navigation satellite system: GNSS, 이하 "GNSS"라 칭하기로 한다) 방식 등과 같은 근거리 무선 통신 방식을 포함할 수 있다. 여기서, GNSS는 일 예로, 사용 지역 또는 대역폭 등에 따라, GPS, Glonass(Global Navigation Satellite System), Beidou Navigation Satellite System(이하 "Beidou") 또는 Galileo, the European global satellite-based navigation system 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 이하, 본 발명에서는, "GPS"는 "GNSS"와 혼용되어 사용(interchangeably used)될 수 있다.
또한, 상기 송/수신기(711)는 유선 통신 방식을 기반으로 상기 외부 디바이스들과 통신 동작을 수행할 수 있다. 상기 유선 통신 방식은 범용 직렬 버스(universal serial bus: USB, 이하 "USB"라 칭하기로 한다) 방식과, 고화질 멀티미디어 인터페이스(high definition multimedia interface: HDMI, 이하 "HDMI"라 칭하기로 한다) 방식, RS-232(recommended standard232) 방식, 또는 POTS(plain old telephone service) 방식 등 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
특히, 상기 송/수신기(711)는 본 발명의 다양한 실시예들에 따른 실내 위치 추정 방식, 즉 트레이닝 단계와, 개략적 실내 위치 추정 단계와 미세 실내 위치 추정 단계를 포함하는 실내 위치 추정 단계를 포함하는 실내 위치 추정 방식에 관련된 각종 신호 및 각종 메시지들을 송/수신한다. 상기 송/수신기(711)가 송/수신하는 각종 신호 및 각종 메시지들은 도 1 내지 도 6에서 설명한 바와 동일하므로, 여기서는 그 상세한 설명을 생략하기로 한다.
또한, 상기 프로세서(713)는, 통신 프로세서(communication processor: CP, 이하 "CP"라 칭하기로 한다)를 포함할 수 있다. 본 발명의 다양한 실시예들에 따르면, 상기 프로세서(713)는, 중앙 처리 장치(central processing unit: CPU, 이하 "CPU"라 칭하기로 한다) 또는 어플리케이션 프로세서(application processor: AP, 이하 "AP"라 칭하기로 한다) 중 하나 또는 혹은 그 이상을 더 포함할 수 있다. 상기 프로세서(713)는, 예를 들면, 상기 통신 디바이스(700)가 포함하는, 적어도 하나의 다른 유닛들의 제어 및/또는 통신에 관련된 연산이나 데이터 처리에 관련된 동작을 수행할 수 있다. 본 발명의 다양한 실시예들에 따르면, 상기 "프로세서"라는 용어는, 일부 실시예들에서는, "제어 모듈(control module)", "제어부(control unit)" 또는 "제어기(controller)"와 같은 다양한 용어들로 대체되어 사용될 수 있다.
특히, 상기 프로세서(713)는 본 발명의 다양한 실시예들에 따른 실내 위치 추정 방식에 관련된 동작을 제어한다. 본 발명의 다양한 실시예들에 따른 실내 위치 추정 방식에 관련된 동작은 도 1 내지 도 6에서 설명한 바와 동일하므로, 여기서는 그 상세한 설명을 생략하기로 한다.
상기 메모리(715)는, 휘발성 및/또는 비휘발성 메모리를 포함할 수 있다. 상기 메모리(715)는, 예를 들면, 상기 통신 디바이스(700)가 포함하는, 적어도 하나의 다른 유닛들에 관련된 명령 또는 데이터를 저장할 수 있다. 본 발명의 다양한 실시예들에 따르면, 상기 메모리(715)는 소프트웨어 및/또는 프로그램을 저장할 수 있다. 상기 프로그램은, 예를 들면, 커널(kernel), 미들웨어(middleware), 어플리케이션 프로그래밍 인터페이스(application programming interface: API, 이하 "API"라 칭하기로 한다) 및/또는 어플리케이션 프로그램(또는 "어플리케이션") 등을 포함할 수 있다. 도 7에서는, 상기 메모리(715)가 상기 통신 디바이스(700)에 포함되는 경우가 도시되었으나, 이는 일 예일 뿐 상기 통신 디바이스(700)가 상기 메모리(715)를 반드시 포함할 필요는 없다.
특히, 상기 메모리(715)는 본 발명의 다양한 실시예들에 따른 실내 위치 추정 방식에 관련된 동작과 관련되는 각종 프로그램들 및 각종 데이터 등을 저장한다. 본 발명의 다양한 실시예들에 따른 실내 위치 추정 방식에 관련된 동작은 도 1 내지 도 6에서 설명한 바와 동일하므로, 여기서는 그 상세한 설명을 생략하기로 한다.
상기 센서 유닛(717)은 관성 센서를 포함할 수 있으며, 상기 관성 센서는 가속도 센서와, 각속도 센서와, 자기장 센서 등을 포함할 수 있다. 특히, 상기 센서 유닛(717)에서 센싱된 센서 정보는 상기 프로세서(713)로 전달되며, 상기 프로세서(713)는 상기 센서 유닛(717)으로부터 전달되는 센서 정보를 기반으로 본 발명의 다양한 실시예들에 따른 실내 위치 추정 방식에 관련된 동작을 수행한다.
한편, 도 7에는 상기 통신 디바이스(700)가 상기 송/수신기(711)와, 프로세서(713)와, 메모리(715)와, 센서 유닛(717)과 같이 별도의 유닛들로 구현된 경우가 도시되어 있으나, 상기 통신 디바이스(700)는 상기 송/수신기(711)와, 프로세서(713)와, 메모리(715)와, 센서 유닛(717) 중 적어도 두 개가 1개의 유닛으로 통합된 형태로 구현 가능함은 물론이다. 또한, 상기 통신 디바이스(700)는 1개의 프로세서로도 구현될 수 있다.
도 7에서는 본 발명의 다양한 실시예들에 따른 무선 통신 시스템에서 통신 디바이스의 내부 구조의 일 예에 대해서 설명하였으며, 다음으로 도 8을 참조하여 본 발명의 다양한 실시예들에 따른 무선 통신 시스템에서 통신 디바이스가 포함되는 이동 단말기의 내부 구조의 일 예에 대해서 설명하기로 한다.
도 8은 본 발명의 다양한 실시예들에 따른 무선 통신 시스템에서 통신 디바이스가 포함되는 이동 단말기의 내부 구조의 일 예를 개략적으로 도시한 도면이다.
도 8을 참조하면, 본 발명의 다양한 실시예들에 따른 이동 단말기(800)는 통신 디바이스(700)와, 디스플레이(811) 및 입/출력 인터페이스(813)를 포함할 수 있다.
상기 통신 디바이스(700)는 네트워크(820)를 통해 외부의 전자 장치들, 일 예로 전자 장치(830) 및 전자 장치(840)과 통신할 수 있으며, 또한, AP(810)와 통신할 수 있다. 상기 통신 디바이스(700)는 도 7에서 설명한 바와 동일하므로, 여기서는 그 상세한 설명을 생략하기로 한다.
상기 디스플레이(811)는 다양한 형태들로 구현될 수 있으며, 일 예로 액정 크리스털 디스플레이(liquid crystal display: LCD, 이하 "LCD"라 칭하기로 한다)와, 발광 다이오드(light-emitting diode: LED, 이하 "LED"라 칭하기로 한다) 디스플레이, 유기 발광 다이오드(organic light-emitting diode: OLED, 이하 "OLED"라 칭하기로 한다) 디스플레이와, 마이크로 전자기계 시스템(microelectromechanical systems: MEMS, 이하 "MEMS"라 칭하기로 한다) 디스플레이, 전자 종이(electronic paper) 디스플레이 등과 같은 다양한 형태들로 구현될 수 있다.
또한, 상기 디스플레이(811)는 각종 컨텐츠, 일 예로 텍스트, 이미지, 비디오, 아이콘, 심볼 등과 같은 각종 컨텐츠를 디스플레이할 수 있다. 또한, 상기 디스플레이(811)는 터치 스크린(touch screen)을 포함할 수 있으며, 따라서 터치, 제스쳐, 근접, 또는 호버링 입력을 수신할 수 있다.
상기 입/출력 인터페이스(813)는 입력되는 명령 또는 데이터를 상기 이동 단말기(800)가 포함하는 다른 유닛들로 전달하는 인터페이스의 역할을 수행할 수 있다. 또한, 상기 입/출력 인터페이스(813)는 상기 이동 단말기(800)의 다른 유닛들로부터 수신되는 사용자 명령 또는 데이터를 출력할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예들에 따르면, 상기 이동 단말기(800)는 저장 모듈, 일 예로 메모리 등과 같은 저장 모듈 또는 프로세서, 일 예로 AP 등과 같은 프로세서를 더 포함할 수 있다.
한편, 도 8에는 상기 이동 단말기(800)가 상기 통신 디바이스(700)와, 디스플레이(811) 및 입/출력 인터페이스(813)와 같이 별도의 유닛들로 구현된 경우가 도시되어 있으나, 상기 이동 단말기(800)는 상기 통신 디바이스(700)와, 디스플레이(811) 및 입/출력 인터페이스(813) 중 적어도 두 개가 1개의 유닛으로 통합된 형태로 구현 가능함은 물론이다. 또한, 상기 이동 단말기(800)는 1개의 프로세서로도 구현될 수 있다.
도 8에서는 본 발명의 다양한 실시예들에 따른 무선 통신 시스템에서 통신 디바이스가 포함되는 이동 단말기의 내부 구조의 일 예에 대해서 설명하였으며, 다음으로 도 9를 참조하여 본 발명의 다양한 실시예들에 따른 무선 통신 시스템에서 서버의 내부 구조에 대해서 설명하기로 한다.
도 9는 본 발명의 다양한 실시예들에 따른 무선 통신 시스템에서 서버의 내부 구조를 개략적으로 도시한 도면이다.
도 9를 참조하면, 서버(900)는 송신기(911)와, 제어기(913)와, 수신기(915)와, 저장 유닛(917)을 포함한다.
먼저, 상기 제어기(913)는 상기 서버(900)의 전반적인 동작을 제어하며, 특히 본 발명의 다양한 실시예들에 따른 실내 위치 추정 방식, 즉 트레이닝 단계와, 개략적 실내 위치 추정 단계와 미세 실내 위치 추정 단계를 포함하는 실내 위치 추정 단계를 포함하는 실내 위치 추정 방식에 관련된 동작을 제어한다. 본 발명의 일 실시예에 따른 실내 위치 추정 방식에 관련된 동작에 대해서는 도 1 내지 도 6에서 설명한 바와 동일하므로 여기서는 그 상세한 설명을 생략하기로 한다.
상기 송신기(911)는 상기 제어기(913)의 제어에 따라 다른 엔터티들, 일 예로 통신 디바이스 등과 같은 다른 엔터티들로 각종 신호들 및 각종 메시지들을 송신한다. 여기서, 상기 송신기(911)가 송신하는 각종 신호들 및 각종 메시지들은 도 1 내지 도 6에서 설명한 바와 동일하므로 여기서는 그 상세한 설명을 생략하기로 한다.
또한, 상기 수신기(915)는 상기 제어기(913)의 제어에 따라 상기 다른 엔터티들로부터 각종 신호들 및 각종 메시지들을 수신한다. 여기서, 상기 수신기(915)가 수신하는 각종 신호 및 각종 메시지들은 도 1 내지 도 6에서 설명한 바와 동일하므로 여기서는 그 상세한 설명을 생략하기로 한다.
상기 저장 유닛(917)은 상기 제어기(913)의 제어에 따라 상기 서버(900)가 수행하는, 본 발명의 일 실시예에 따른 실내 위치 추정 방식에 관련된 동작과 관련된 프로그램과 각종 데이터 등을 저장한다.
또한, 상기 저장 유닛(917)은 상기 수신기(915)가 상기 다른 엔터티들로부터 수신한 각종 신호 및 각종 메시지들을 저장한다.
한편, 도 9에는 상기 서버(900)가 상기 송신기(911)와, 제어기(913)와, 수신기(915)와, 저장 유닛(917)과 같이 별도의 유닛들로 구현된 경우가 도시되어 있으나, 상기 서버(900)는 상기 송신기(911)와, 제어기(913)와, 수신기(915)와, 저장 유닛(917) 중 적어도 두 개가 통합된 형태로 구현 가능함은 물론이다.
또한, 상기 서버(900)는 1개의 프로세서로 구현될 수도 있음은 물론이다.
본 발명의 특정 측면들은 또한 컴퓨터 리드 가능 기록 매체(computer readable recording medium)에서 컴퓨터 리드 가능 코드(computer readable code)로서 구현될 수 있다. 컴퓨터 리드 가능 기록 매체는 컴퓨터 시스템에 의해 리드될 수 있는 데이터를 저장할 수 있는 임의의 데이터 저장 디바이스이다. 상기 컴퓨터 리드 가능 기록 매체의 예들은 리드 온니 메모리(Read-Only Memory: ROM)와, 랜덤-접속 메모리(Random-Access Memory: RAM)와, CD-ROM들과, 마그네틱 테이프(magnetic tape)들과, 플로피 디스크(floppy disk)들과, 광 데이터 저장 디바이스들, 및 캐리어 웨이브(carrier wave)들(상기 인터넷을 통한 데이터 송신과 같은)을 포함할 수 있다. 상기 컴퓨터 리드 가능 기록 매체는 또한 네트워크 연결된 컴퓨터 시스템들을 통해 분산될 수 있고, 따라서 상기 컴퓨터 리드 가능 코드는 분산 방식으로 저장 및 실행된다. 또한, 본 발명을 성취하기 위한 기능적 프로그램들, 코드, 및 코드 세그먼트(segment)들은 본 발명이 적용되는 분야에서 숙련된 프로그래머들에 의해 쉽게 해석될 수 있다.
또한 본 발명의 일 실시예에 따른 장치 및 방법은 하드웨어, 소프트웨어 또는 하드웨어 및 소프트웨어의 조합의 형태로 실현 가능하다는 것을 알 수 있을 것이다. 이러한 임의의 소프트웨어는 예를 들어, 삭제 가능 또는 재기록 가능 여부와 상관없이, ROM 등의 저장 장치와 같은 휘발성 또는 비휘발성 저장 장치, 또는 예를 들어, RAM, 메모리 칩, 장치 또는 집적 회로와 같은 메모리, 또는 예를 들어 CD, DVD, 자기 디스크 또는 자기 테이프 등과 같은 광학 또는 자기적으로 기록 가능함과 동시에 기계(예를 들어, 컴퓨터)로 읽을 수 있는 저장 매체에 저장될 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 따른 방법은 제어부 및 메모리를 포함하는 컴퓨터 또는 휴대 단말에 의해 구현될 수 있고, 상기 메모리는 본 발명의 실시 예들을 구현하는 지시들을 포함하는 프로그램 또는 프로그램들을 저장하기에 적합한 기계로 읽을 수 있는 저장 매체의 한 예임을 알 수 있을 것이다.
따라서, 본 발명은 본 명세서의 임의의 청구항에 기재된 장치 또는 방법을 구현하기 위한 코드를 포함하는 프로그램 및 이러한 프로그램을 저장하는 기계(컴퓨터 등)로 읽을 수 있는 저장 매체를 포함한다. 또한, 이러한 프로그램은 유선 또는 무선 연결을 통해 전달되는 통신 신호와 같은 임의의 매체를 통해 전자적으로 이송될 수 있고, 본 발명은 이와 균등한 것을 적절하게 포함한다
또한 본 발명의 일 실시예에 따른 장치는 유선 또는 무선으로 연결되는 프로그램 제공 장치로부터 상기 프로그램을 수신하여 저장할 수 있다. 상기 프로그램 제공 장치는 상기 프로그램 처리 장치가 기 설정된 컨텐츠 보호 방법을 수행하도록 하는 지시들을 포함하는 프로그램, 컨텐츠 보호 방법에 필요한 정보 등을 저장하기 위한 메모리와, 상기 그래픽 처리 장치와의 유선 또는 무선 통신을 수행하기 위한 통신부와, 상기 그래픽 처리 장치의 요청 또는 자동으로 해당 프로그램을 상기 송수신 장치로 전송하는 제어부를 포함할 수 있다.
한편 본 발명의 상세한 설명에서는 구체적인 실시예에 관해 설명하였으나, 본 발명의 범위에서 벗어나지 않는 한도 내에서 여러 가지 변형할 수 있음은 물론이다. 그러므로 본 발명의 범위는 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 안되며 후술하는 특허청구의 범위뿐만 아니라 이 특허청구의 범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.

Claims (20)

  1. 서버가 통신 디바이스의 위치를 추정하는 방법에 있어서,
    제1 위치로부터 제2 위치로 이동하는 동안 미리 설정되어 있는 설정 주기를 기반으로 이동 단위들의 개수를 검출하는 과정과,
    상기 설정 주기를 기반으로 검출한 이동 단위들의 개수와 미리 설정되어 있는 위치 보간 방식을 기반으로 특정 주기에서의 상기 통신 디바이스의 위치를 검출하는 과정을 포함함을 특징으로 하는 서버가 통신 디바이스의 위치를 추정하는 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 제1 위치로부터 제2 위치로 이동하는 동안 상기 설정 주기를 기반으로 이동 단위들의 개수를 검출하는 과정은;
    상기 통신 디바이스가 포함하는 관성 센서에서 센싱되는 센서 정보를 기반으로 상기 제1 위치로부터 제2 위치로 이동하는 동안 상기 설정 주기를 기반으로 이동 단위들의 개수를 검출하는 과정을 포함함을 특징으로 하는 서버가 통신 디바이스의 위치를 추정하는 방법.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 관성 센서는 가속도 센서와, 각속도 센서와, 자기장 센서 중 적어도 하나를 포함함을 특징으로 하는 서버가 통신 디바이스의 위치를 추정하는 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 설정 주기를 기반으로 검출한 이동 단위들의 개수와 상기 위치 보간 방식을 기반으로 특정 주기에서의 위치를 검출하는 과정은;
    상기 제1 위치와, 제2 위치와, 상기 설정 주기를 나타내는 인덱스와, 상기 인덱스에 상응하는 설정 주기 동안의 이동 단위들의 개수와, 상기 제1 위치에서 제2 위치로 이동하는 동안의 총 이동 단위들의 개수를 기반으로 상기 특정 주기에서의 위치를 검출하는 과정을 포함함을 특징으로 하는 서버가 통신 디바이스의 위치를 추정하는 방법.
  5. 통신 디바이스가 위치를 검출하는 방법에 있어서,
    인접 샘플(sample)들 대비 확률이 피크(peak) 값을 가지는 샘플들이 다수 개 존재함을 검출하는 과정과,
    상기 다수 개의 샘플들 각각의 신뢰도를 기반으로 상기 위치를 검출하는 과정을 포함함을 특징으로 하는 통신 디바이스가 위치를 검출하는 방법.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 다수 개의 샘플들 각각의 신뢰도를 기반으로 상기 위치를 검출하는 과정은;
    상기 인접 샘플들 대비 확률이 피크 값을 가지는, 적어도 하나의 샘플을 포함하는 집합을 생성하는 과정과,
    상기 집합이 포함하는 샘플들의 개수가 다수 개일 경우, 상기 집합이 포함하는 샘플들 각각에 대한 신뢰도를 검출하는 과정과,
    상기 샘플들의 신뢰도들 중 최대 값을 가지는 신뢰도를 가지는 샘플을 상기 위치로 검출하는 과정을 포함함을 특징으로 하는 통신 디바이스가 위치를 추정하는 방법.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 집합이 포함하는 샘플들 각각에 대한 신뢰도를 검출하는 과정은;
    상기 샘플들 각각에 대해 해당 샘플에서의 상기 통신 디바이스의 위치와 해당 기준 신호 송신 장치의 위치 간의 차이를 기반으로 상기 집합이 포함하는 샘플들 각각에 대한 신뢰도를 검출하는 과정을 포함함을 특징으로 하는 통신 디바이스가 위치를 추정하는 방법.
  8. 제5항에 있어서,
    상기 다수 개의 샘플들 각각의 신뢰도를 기반으로 상기 위치를 검출하는 과정은;
    제1 방식을 기반으로 검출되는 상기 통신 디바이스의 위치와 제2 방식을 기반으로 검출되는 상기 통신 디바이스의 위치 간의 차이가 미리 설정되어 있는 임계 값 이상일 경우, 상기 인접 샘플들 대비 확률이 피크 값을 가지는, 적어도 하나의 샘플을 포함하는 집합이 포함하는 샘플들 각각에 대한 신뢰도를 검출하는 과정과,
    상기 샘플들의 신뢰도들 중 최대 값을 가지는 신뢰도를 가지는 샘플을 상기 특정 주기에서의 위치로 검출하는 과정을 포함함을 특징으로 하는 통신 디바이스가 위치를 추정하는 방법.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 집합이 포함하는 샘플들 각각에 대한 신뢰도를 검출하는 과정은;
    상기 샘플들 각각에 대해 해당 샘플에서의 상기 통신 디바이스의 위치와 해당 기준 신호 송신 장치의 위치 간의 차이를 기반으로 상기 집합이 포함하는 샘플들 각각에 대한 신뢰도를 검출하는 과정을 포함함을 특징으로 하는 통신 디바이스가 위치를 추정하는 방법.
  10. 제8항에 있어서,
    상기 제1 방식은 최소 평균 제곱 에러(minimum mean squared error: MMSE) 방식이며, 상기 제2 방식은 최대 우도(maximum likelihood: ML) 방식임을 특징으로 하는 통신 디바이스가 위치를 추정하는 방법.
  11. 서버에 있어서,
    제1 위치로부터 제2 위치로 이동하는 동안 미리 설정되어 있는 설정 주기를 기반으로 이동 단위들의 개수를 검출하는 동작과, 상기 설정 주기를 기반으로 검출한 이동 단위들의 개수와 미리 설정되어 있는 위치 보간 방식을 기반으로 특정 주기에서의 통신 디바이스의 위치를 검출하는 동작을 수행하는 프로세서를 포함함을 특징으로 하는 서버.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 제1 위치로부터 제2 위치로 이동하는 동안 상기 설정 주기를 기반으로 이동 단위들의 개수를 검출하는 동작은;
    상기 통신 디바이스가 포함하는 관성 센서에서 센싱되는 센서 정보를 기반으로 상기 제1 위치로부터 제2 위치로 이동하는 동안 상기 설정 주기를 기반으로 이동 단위들의 개수를 검출하는 동작을 포함함을 특징으로 하는 서버.
  13. 제12항에 있어서,
    상기 관성 센서는 가속도 센서와, 각속도 센서와, 자기장 센서 중 적어도 하나를 포함함을 특징으로 하는 서버.
  14. 제11항에 있어서,
    상기 설정 주기를 기반으로 검출한 이동 단위들의 개수와 상기 위치 보간 방식을 기반으로 특정 주기에서의 위치를 검출하는 동작은;
    상기 제1 위치와, 제2 위치와, 상기 설정 주기를 나타내는 인덱스와, 상기 인덱스에 상응하는 설정 주기 동안의 이동 단위들의 개수와, 상기 제1 위치에서 제2 위치로 이동하는 동안의 총 이동 단위들의 개수를 기반으로 상기 특정 주기에서의 위치를 검출하는 동작을 포함함을 특징으로 하는 서버.

  15. 통신 디바이스에 있어서,
    인접 샘플(sample)들 대비 확률이 피크(peak) 값을 가지는 샘플들이 다수 개 존재함을 검출하는 동작과, 상기 다수 개의 샘플들 각각의 신뢰도를 기반으로 상기 위치를 검출하는 동작을 수행하는 프로세서를 포함함을 특징으로 하는 통신 디바이스.
  16. 제15항에 있어서,
    상기 다수 개의 샘플들 각각의 신뢰도를 기반으로 상기 위치를 검출하는 동작은;
    상기 인접 샘플들 대비 확률이 피크 값을 가지는 적어도 하나의 샘플을 포함하는 집합을 생성하는 동작과,
    상기 집합이 포함하는 샘플들의 개수가 다수 개일 경우, 상기 집합이 포함하는 샘플들 각각에 대한 신뢰도를 검출하는 동작과,
    상기 샘플들의 신뢰도들 중 최대 값을 가지는 신뢰도를 가지는 샘플을 상기 위치로 검출하는 동작을 포함함을 특징으로 하는 통신 디바이스.
  17. 제16항에 있어서,
    상기 집합이 포함하는 샘플들 각각에 대한 신뢰도를 검출하는 동작은;
    상기 샘플들 각각에 대해 해당 샘플에서의 상기 통신 디바이스의 위치와 해당 기준 신호 송신 장치의 위치 간의 차이를 기반으로 상기 집합이 포함하는 샘플들 각각에 대한 신뢰도를 검출하는 동작을 포함함을 특징으로 하는 통신 디바이스.
  18. 제15항에 있어서,
    상기 다수 개의 샘플들 각각의 신뢰도를 기반으로 상기 위치를 검출하는 동작은;
    제1 방식을 기반으로 검출되는 상기 통신 디바이스의 위치와 제2 방식을 기반으로 검출되는 상기 통신 디바이스의 위치 간의 차이가 미리 설정되어 있는 임계 값 이상일 경우, 상기 인접 샘플들 대비 확률이 피크 값을 가지는 적어도 하나의 샘플을 포함하는 집합이 포함하는 샘플들 각각에 대한 신뢰도를 검출하는 동작과,
    상기 샘플들의 신뢰도들 중 최대 값을 가지는 신뢰도를 가지는 샘플을 상기 특정 주기에서의 위치로 검출하는 동작을 포함함을 특징으로 하는 통신 디바이스.
  19. 제18항에 있어서,
    상기 집합이 포함하는 샘플들 각각에 대한 신뢰도를 검출하는 동작은;
    상기 샘플들 각각에 대해 해당 샘플에서의 상기 통신 디바이스의 위치와 해당 기준 신호 송신 장치의 위치 간의 차이를 기반으로 상기 집합이 포함하는 샘플들 각각에 대한 신뢰도를 검출하는 동작을 포함함을 특징으로 하는 통신 디바이스.
  20. 제18항에 있어서,
    상기 제1 방식은 최소 평균 제곱 에러(minimum mean squared error: MMSE) 방식이며, 상기 제2 방식은 최대 우도(maximum likelihood: ML) 방식임을 특징으로 하는 통신 디바이스.
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