KR20160139796A

KR20160139796A - Method And Apparatus for Estimating Location by Using Log Data

Info

Publication number: KR20160139796A
Application number: KR1020150075333A
Authority: KR
Inventors: 정민우; 강석연; 김종연; 조채환; 이민형
Original assignee: 에스케이텔레콤 주식회사
Priority date: 2015-05-28
Filing date: 2015-05-28
Publication date: 2016-12-07
Also published as: KR102204038B1

Abstract

Disclosed are a method and an apparatus for estimating a location by using log data. The present invention provides a method and an apparatus for estimating an access point (AP) location using log data which improve accuracy when estimating an AP location by reflecting location density between locations where log data having a high received signal strength indicator (RSSI) is collected in order to minimize AP location estimation error.

Description

[0001] The present invention relates to an AP location estimation method and apparatus using log data,

본 실시예는 로그 데이터를 이용한 AP 위치 추정 방법 및 장치에 관한 것이다.The present embodiment relates to a method and an apparatus for AP position estimation using log data.

이하에 기술되는 내용은 단순히 본 실시예와 관련되는 배경 정보만을 제공할 뿐 종래기술을 구성하는 것이 아니다.The contents described below merely provide background information related to the present embodiment and do not constitute the prior art.

종래의 무선랜 기반의 측위 방식에서 AP(Access Point)에 대한 무선랜 전파 환경 정보를 이용하여 AP 위치를 추정하는 기술은 수집된 AP의 RSSI(Received Signal Strength Indicator) 중 가장 높은 RSSI를 기반의 가중치만을 적용하여 AP의 위치를 추정하였다. 하지만, 종래의 AP 위치 추정 기술은 추정된 AP 위치와 실제 AP의 설치 위치 간의 오차가 다소 크게 발생한다.A technique for estimating an AP position using a wireless LAN propagation environment information for an AP (Access Point) in a conventional WLAN-based positioning method is based on a method in which the RSSI having the highest RSSI (Received Signal Strength Indicator) To estimate the position of the AP. However, in the conventional AP position estimation technique, the error between the estimated AP position and the actual AP placement position is somewhat large.

종래의 AP 위치 추정 기술은 수집된 로그 데이터의 분석 결과, 단순히 높은 RSSI를 갖는 로그 데이터가 수집된 위치를 기반으로 AP의 위치를 추정하였다. 하지만, 높은 RSSI를 갖는 로그 데이터가 수집된 위치와 실제 AP의 설치 위치와의 거리차가 큰 경우에 AP의 위치 추정 시 큰 오차가 발생하게 된다.The conventional AP position estimation technique estimates the location of the AP based on the collected location of the log data having a high RSSI as a result of analyzing the collected log data. However, when the distance between the location where the log data having a high RSSI is collected and the installation position of the real AP is large, a large error occurs in the position estimation of the AP.

AP 위치 추정 시 오차 발생은 결과적으로 AP의 추정 위치를 기반으로 단말기의 위치를 산출하는 경우, 측위 정밀도의 저하에 직접적인 영향을 미친다. 또한, 종래의 AP 위치 추정 기술은 추정된 AP의 위치가 어느 정도로 신뢰할 수 있는 정보인지에 대한 지표가 없다. 따라서, 종래의 AP 위치 추정 기술로는 AP 위치가 부정확하게 추정된 경우에도 단말기 위치 측위 시 후보로 포함될 수 있어 단말기 위치 측위 시 정밀도 저하가 발생할 수 있는 문제가 있다. The error occurrence in the AP position estimation directly affects the lowering of the positioning accuracy when the position of the terminal is calculated based on the estimated position of the AP. In addition, the conventional AP position estimation technique has no indication as to how reliable the position of the estimated AP is. Therefore, even when the AP position is incorrectly estimated, the conventional AP position estimation technique can be included as a candidate in positioning the terminal, which may cause a reduction in accuracy in positioning the terminal.

본 실시예는 AP 위치 추정 오차를 최소화하기 위하여 높은 RSSI를 갖는 로그 데이터가 수집된 위치 간의 위치 밀집도를 가중치로 반영하여 AP 위치 추정시 정확도를 향상시키는 로그 데이터를 이용한 AP 위치 추정 방법 및 장치를 제공하는 데 목적이 있다.The present embodiment provides a method and an apparatus for estimating an AP position using log data that improves the accuracy of AP position estimation by reflecting the density of positions between positions where log data having a high RSSI is collected to minimize the AP position estimation error The purpose is to do.

본 실시예의 일 측면에 의하면, 위치 추정 장치가 AP의 위치를 추정하는 방법에 있어서, 데이터베이스로부터 추정 대상 AP 식별 정보가 포함된 셀들을 추출하여 후보 셀(Candidate Cell)로 선정하는 후보 선정 과정; 상기 후보 셀에 포함된 추정 대상 AP 식별 정보에 대한 위경도 좌표값들로부터 위경도 평균값을 산출하는 위치 평균 과정; 상기 위경도 평균값과 상기 후보 셀에 포함된 AP 식별 정보에 대한 위경도 좌표값 각각에 근거하여 밀집도 가중치를 결정하는 가중치 결정 과정; 및 상기 밀집도 가중치를 이용하여 상기 AP 식별 정보에 대한 위치 정보를 추정한 위치 추정 정보를 생성하는 위치 추정 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 AP 위치 추정 방법을 제공한다.According to an aspect of the present invention, there is provided a method of estimating a location of an AP, the method comprising: a candidate selection process of extracting cells including estimation target AP identification information from a database and selecting the cells as candidates; A position averaging process for calculating a bevel mean value from the bevel coordinates values of the estimated target AP identification information included in the candidate cell; A weight determining step of determining a density weighting value based on each of the average radial values and the radar coordinate values of the AP identification information included in the candidate cell; And a position estimation process of generating position estimation information in which position information of the AP identification information is estimated using the density weighting value.

본 실시에의 다른 측면에 의하면, 하드웨어와 결합되어 데이터베이스로부터 추정 대상 AP 식별 정보가 포함된 셀들을 추출하여 후보 셀로 선정하는 후보 선정 과정; 상기 후보 셀에 포함된 추정 대상 AP 식별 정보에 대한 위경도 좌표값들로부터 위경도 평균값을 산출하는 위치 평균 과정; 상기 위경도 평균값과 상기 후보 셀에 포함된 AP 식별 정보에 대한 위경도 좌표값 각각에 근거하여 밀집도 가중치를 결정하는 가중치 결정 과정; 및 상기 밀집도 가중치를 이용하여 상기 AP 식별 정보에 대한 위치 정보를 추정한 위치 추정 정보를 생성하는 위치 추정 과정을 실행시키기 위하여 기록매체에 저장된 컴퓨터프로그램을 제공한다.According to another aspect of the present invention, there is provided a method for selecting candidate candidates, the method comprising: a candidate selection process of combining cells with hardware including estimation target AP identification information from a database and selecting the cells as candidates; A position averaging process for calculating a bevel mean value from the bevel coordinates values of the estimated target AP identification information included in the candidate cell; A weight determining step of determining a density weighting value based on each of the average radial values and the radar coordinate values of the AP identification information included in the candidate cell; And a position estimation process of generating position estimation information on the basis of the position information of the AP identification information using the density weighting.

본 실시에의 다른 측면에 의하면, 컴퓨터에, 데이터베이스로부터 추정 대상 AP 식별 정보가 포함된 셀들을 추출하여 후보 셀로 선정하는 후보 선정 과정; 상기 후보 셀에 포함된 추정 대상 AP 식별 정보에 대한 위경도 좌표값들로부터 위경도 평균값을 산출하는 위치 평균 과정; 상기 위경도 평균값과 상기 후보 셀에 포함된 AP 식별 정보에 대한 위경도 좌표값 각각에 근거하여 밀집도 가중치를 결정하는 가중치 결정 과정; 및 상기 밀집도 가중치를 이용하여 상기 AP 식별 정보에 대한 위치 정보를 추정한 위치 추정 정보를 생성하는 위치 추정 과정을 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 제공한다.According to another aspect of the present invention, there is provided a computer program for causing a computer to execute: a candidate selection process of extracting cells including estimation object AP identification information from a database and selecting the cells as candidate cells; A position averaging process for calculating a bevel mean value from the bevel coordinates values of the estimated target AP identification information included in the candidate cell; A weight determining step of determining a density weighting value based on each of the average radial values and the radar coordinate values of the AP identification information included in the candidate cell; And a position estimation process of generating position estimation information by estimating position information of the AP identification information using the density weight.

본 실시에의 다른 측면에 의하면, 데이터베이스로부터 추정 대상 AP 식별 정보가 포함된 셀들을 추출하여 후보 셀로 선정하는 후보 선정부; 상기 후보 셀에 포함된 추정 대상 AP 식별 정보에 대한 위경도 좌표값들로부터 위경도 평균값을 산출하는 위치 평균부; 상기 위경도 평균값과 상기 후보 셀에 포함된 AP 식별 정보에 대한 위경도 좌표값 각각에 근거하여 밀집도 가중치를 결정하는 가중치 결정부; 및 상기 밀집도 가중치를 이용하여 상기 AP 식별 정보에 대한 위치 정보를 추정한 위치 추정 정보를 생성하는 위치 추정부를 포함하는 것을 특징으로 하는 위치 추정 장치를 제공한다.According to another aspect of the present invention, there is provided a mobile station comprising: a candidate selector for extracting cells including estimation object AP identification information from a database and selecting the cells as candidate cells; A position averaging unit for calculating a mean radius value from the radar coordinate values of the estimated AP identification information included in the candidate cell; A weight determining unit for determining a weight of closeness based on each of the radar average values and the radar coordinate values of the AP identification information included in the candidate cell; And a position estimator for generating position estimation information in which position information of the AP identification information is estimated using the dense weight value.

이상에서 설명한 바와 같이 본 실시예에 의하면, AP 위치 추정 오차를 최소화하기 위하여 높은 RSSI를 갖는 로그 데이터가 수집된 위치 간의 위치 밀집도를 가중치로 반영하여 AP 위치 추정시 정확도를 향상시키는 효과가 있다. 본 실시예에 의하면, 종래의 AP 추정 위치값에 대한 신뢰도를 산정하여 측위 시 신뢰도가 높은 AP를 인지하고 산출 시 활용하여 측위 정밀도를 향상 시킬 수 있는 효과가 있다. 본 실시예에 의하면, 단말기 위치를 측위하기 위한 측위용 데이터베이스에서 보다 신뢰도 있는 AP 식별 정보를 선택하여 측위에 이용할 수 있으므로, 위치 기반 서비스의 품질이 향상되는 효과가 있다.As described above, according to this embodiment, in order to minimize the AP position estimation error, there is an effect of improving accuracy in AP position estimation by reflecting the density of positions between positions where log data having a high RSSI is collected, as weights. According to the present embodiment, there is an effect that the reliability of the conventional AP estimated position value is calculated, and the positioning accuracy can be improved by recognizing and using the highly reliable AP at the time of positioning. According to the present embodiment, more reliable AP identification information can be selected and used for positioning in the positioning database for positioning the terminal position, thereby improving the quality of the location-based service.

본 실시예에 의하면, AP 위치 측위 시 산출되는 신뢰도값을 이용하여 측위 시 수집된 주변 AP에 대한 무선랜 전파 환경 정보와 측위용 데이터베이스의 AP 식별 정보에 매칭하여 저장된 무선랜 전파 환경 정보를 비교하여 동일한 SSID(Service Set Identifier)를 가진 AP 식별 정보가 측위를 위하여 사용되도록 한다. 종래의 AP 측위 기술의 경우 수집된 AP에 대한 무선랜 전파 환경 정보 중 RSSI의 강도가 가장 높은 것만을 기준으로 위치를 산출하는 것이 일반적이나, 부정확하게 산출된 측위용 데이터베이스 AP 위치 정보가 선택되어 산출되는 경우 정밀도 오차범위가 증가하게 된다. 본 실시예에 의하면, 추정된 AP 위치 정보에 대한 신뢰도값은 AP의 위치 정보와 함께 측위용 데이터베이스에 매칭 저장되어, 측위 시 참조되게 되므로, 측위용 데이터베이스에 포함된 AP 정보 중 측위에 우선적으로 반영되어야 하는 AP 정보를 선별 가능하도록 하여 위치 산출 시 정밀도가 향상되도록 하는 효과가 있다.According to this embodiment, using the reliability value calculated at the time of positioning the AP, the wireless LAN propagation environment information for the neighboring AP collected at the time of positioning is compared with the stored wireless LAN propagation environment information for matching with the AP identification information of the positioning database So that AP identification information having the same SSID (Service Set Identifier) is used for positioning. In the case of the conventional AP positioning technique, it is general to calculate the position based on only the strength of the RSSI among the wireless LAN propagation environment information about the collected AP, but the position database AP for positioning data that is calculated incorrectly is selected and calculated The accuracy error range is increased. According to the present embodiment, the reliability value of the estimated AP position information is stored in the positioning database together with the position information of the AP, and is referred to at the positioning. Therefore, the reliability value of the AP information included in the positioning database is preferentially reflected It is possible to select the AP information to be used, and to improve accuracy in position calculation.

본 실시예에 의하면, 추정된 AP 위치에 대한 신뢰도값을 이용하여 삼각 측위, 가중평균을 사용한 측위 등에 활용 될 수 있으며, 수집 장비에서 수집된 RSSI 정보 등 수집 시점의 판단기준과 신뢰도를 결합하여 측위 시 사용될 AP를 선택하는 기술에 적용할 수 있는 효과가 있다.According to the present embodiment, the reliability value for the estimated AP position can be used for triangular positioning, positioning using a weighted average, and the like. The RSSI information collected by the collection equipment, There is an effect that can be applied to a technique of selecting an AP to be used.

도 1은 본 실시예에 따른 AP 위치 추정 시스템을 개략적으로 나타낸 블럭 구성도이다.
도 2는 본 실시예에 따른 위치 추정 장치를 개략적으로 나타낸 블럭 구성도이다.
도 3은 본 실시예에 따른 격자 셀 데이터베이스에 대한 예시도이다.
도 4는 본 실시예에 따른 로그 데이터를 이용한 AP 위치 추정 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 5a, 5b는 본 실시예에 따른 밀집도 가중치, 신뢰도값을 설명하기 위한 예시도이다.1 is a block diagram schematically showing an AP position estimation system according to the present embodiment.
2 is a block diagram schematically showing a position estimating apparatus according to the present embodiment.
3 is an exemplary view of a grid cell database according to the present embodiment.
4 is a flowchart illustrating an AP position estimation method using log data according to the present embodiment.
5A and 5B are diagrams for explaining the density weight and the reliability value according to the present embodiment.

이하, 본 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.Hereinafter, the present embodiment will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

‘로그 데이터’(Log Data)는 위치 추정 장치(130)에서 측위 요청 신호 수신하는 경우 단말기(110)로부터 수신된 ‘무선랜 전파 환경 정보’에 포함된 모든 AP(Access Point) 식별 정보의 조합을 의미한다.The 'Log Data' is a combination of all AP (Access Point) identification information included in the 'WLAN propagation environment information' received from the terminal 110 when the position estimation device 130 receives the positioning request signal it means.

‘무선랜 전파 환경 정보’는 무선랜 신호를 중계하는 AP를 식별할 수 있는 정보를 포함한 정보로서, 바람직하게는 무선랜 신호를 중계하는 AP의 ‘맥 어드레스’, ‘SSDI’, ‘RSSI’ 등을 포함한다. 맥 어드레스(MAC Address)는 해당 AP를 식별할 수 있는 유니크(Unique)한 정보로서 BSSID(Basic Service Set IDentifier)를 의미한다. 맥 어드레스는 총 48 비트(Bit)가 할당될 수 있으며, 48 비트 중 24 비트는 제조사에서 할당한 정보가 입력된다. SSID(Service Set Identifier)도 해당 AP를 식별할 수 있는 정보로서, 유저가 설정한 값을 나타낸다. RSSI(Received Signal Strength Indicator)는 주변 노드가 전달한 데이터의 전파 세기를 측정한 값을 의미한다.The 'WLAN propagation environment information' is information including information capable of identifying an AP relaying a wireless LAN signal. Preferably, the AP information includes 'MAC address', 'SSDI', 'RSSI' . The MAC address is unique information that identifies the corresponding AP, which means a Basic Service Set Identifier (BSSID). A total of 48 bits (bits) can be allocated to the MAC address, and 24 bits of the 48 bits are input by the manufacturer. An SSID (Service Set Identifier) is information for identifying the corresponding AP, and indicates a value set by the user. Received Signal Strength Indicator (RSSI) means a value obtained by measuring the propagation intensity of data transmitted by a neighboring node.

도 1은 본 실시예에 따른 AP 위치 추정 시스템을 개략적으로 나타낸 블럭 구성도이다. 1 is a block diagram schematically showing an AP position estimation system according to the present embodiment.

본 실시예에 따른 AP 위치 추정 시스템은 단말기(110), AP(Access Point)(120), 위치 추정 장치(130) 및 데이터베이스(140)를 포함한다. AP 위치 추정 시스템에 포함된 구성요소는 반드시 이에 한정되는 것은 아니다.The AP position estimation system according to the present embodiment includes a terminal 110, an access point (AP) 120, a position estimation device 130, and a database 140. The components included in the AP position estimation system are not necessarily limited thereto.

단말기(110)는 네트워크를 경유하여 각종 데이터를 송수신할 수 있는 전자 기기를 의미한다. 단말기(110)는 구비된 무선통신 모듈을 이용하여 네트워크와 연동하며 무선 통신으로 음성 통화 또는 데이터 통신을 수행한다. 단말기(110)는 태블릿 PC(Tablet PC), 랩톱(Laptop), 개인용 컴퓨터(PC: Personal Computer), 스마트폰(Smart Phone), 개인휴대용 정보단말기(PDA: Personal Digital Assistant) 및 이동통신 단말기(Mobile Communication Terminal) 등 중 어느 하나일 수 있다. The terminal 110 is an electronic device capable of transmitting and receiving various data via a network. The terminal 110 interworks with the network using the wireless communication module and performs voice communication or data communication through wireless communication. The terminal 110 may be a tablet PC, a laptop, a personal computer (PC), a smart phone, a personal digital assistant (PDA) Communication Terminal) or the like.

단말기(110)는 구비된 무선랜(WLAN) 모듈을 이용하여 주변에 위치하는 AP(120)를 인식(스캔)한다. 단말기(110)는 인식(스캔)된 AP(120)를 이용하여 인터넷망과 Wi-Fi로 연동하며 무선 통신으로 데이터 통신을 수행한다. 단말기(110)는 GPS 모듈을 구비한 경우, 하나 이상의 GPS(Global Positioning System) 인공위성으로부터 수신한 GPS 전파 신호로부터 항법 데이터(Navigation Data)를 추출하여 측위에 이용한다.The terminal 110 recognizes (scans) the AP 120 located in the periphery by using a wireless LAN (WLAN) module. The terminal 110 interworks with the Internet network and Wi-Fi using the recognized (scanned) AP 120 and performs data communication through wireless communication. When the terminal 110 includes a GPS module, the terminal 110 extracts navigation data from the GPS signal received from at least one GPS (Global Positioning System) satellite and uses it for positioning.

단말기(110)는 (ⅰ) 네트워크 또는 AP(120)와 통신을 수행하기 위한 통신 모뎀, (ⅱ) 각종 프로그램과 데이터를 저장하기 위한 메모리, (ⅲ) 프로그램을 실행하여 연산 및 제어하기 위한 마이크로프로세서 등을 구비한다. 적어도 일 실시예에 따르면, 메모리는 램(Random Access Memory: RAM), 롬(Read Only Memory: ROM), 플래시 메모리, 광 디스크, 자기 디스크, 솔리드 스테이트 디스크(Solid State Disk: SSD) 등의 컴퓨터로 판독 가능한 기록/저장매체일 수 있다. 적어도 일 실시예에 따르면, 마이크로프로세서는 명세서상에 기재된 동작과 기능을 하나 이상 선택적으로 수행하도록 프로그램될 수 있다. 적어도 일 실시예에 따르면, 마이크로프로세서는 전체 또는 부분적으로 특정한 구성의 주문형반도체(Application Specific Integrated Circuit: ASIC) 등의 하드웨어로써 구현될 수 있다.The terminal 110 includes a microprocessor for executing (i) a communication modem for performing communication with the network or the AP 120, (ii) a memory for storing various programs and data, (iii) And the like. According to at least one embodiment, the memory may be a computer such as a random access memory (RAM), a read only memory (ROM), a flash memory, an optical disk, a magnetic disk, or a solid state disk Readable recording / storage medium. According to at least one embodiment, a microprocessor can be programmed to selectively perform one or more of the operations and functions described in the specification. In accordance with at least one embodiment, the microprocessor may be implemented in hardware, such as an Application Specific Integrated Circuit (ASIC), in wholly or partially of a particular configuration.

단말기(110)는 사용자의 조작 또는 명령에 의해 메모리 상에 탑재된 위치 기반 애플리케이션을 구동한다. 단말기(110)는 위치 기반 애플리케이션을 이용하여 위치 기반 서비스를 제공받는다. 단말기(110)는 위치 기반 애플리케이션을 임베디드(Embedded) 형태로 탑재하거나, 사용자의 조작 또는 명령에 의해 OS(Operating System) 상에 위치 기반 애플리케이션을 인스톨(Install)한다.The terminal 110 drives a location-based application mounted on the memory by a user's operation or command. The terminal 110 is provided with a location-based service using a location-based application. The terminal 110 mounts a location-based application in an embedded form or installs a location-based application on an operating system (OS) by a user's operation or command.

측위 프로토콜은 위치 측위를 위한 애플리케이션 계층의 규격을 표준화하고 있는 프로토콜을 의미한다. 측위 프로토콜은 단말기(110)와 위치 추정 장치(130) 간에 GPS 신호 또는 무선랜 신호를 송수신이 가능하다면, 어떠한 측위 프로토콜이라도 이용 가능하다. 측위 프로토콜은 IS-801(Interim Standard-801), RRLP(Radio Resource Location Services Protocol), RRC(Radio Resource Control), SUPL(Secure User Plane Location), SUPL 2.0등이 이용될 수 있다. SUPL은 위치 측위와 관련한 데이터를 위치 추정 장치(130)와 단말기(110) 간에 데이터 전송 경로로 직접 주고 받도록 하여 기존 위치 측위 절차를 수행할 경우 필요했던 각 네트워크 노드들 간의 통신을 지양하는 방식의 프로토콜이다. 단말기(110)가 SUPL 2.0을 이용하는 경우 RTD(Round Trip Delay)를 측정할 수 있다. 단말기(110)는 무선랜 신호를 이용하여 통신할 때 무선랜 파라미터를 설정할 때 로케이션 ID(Location ID), 멀티플 로케이션 Ids(Multiple Location Ids)의 로케이션 ID를 설정하고, WLAN AP Info로 RTD Value, RTD Units, RTD Accuracy를 포함하는 RTD(Round Trip Delay)를 측정할 수 있다.The positioning protocol refers to a protocol standardizing the specification of the application layer for position location. Any positioning protocol can be used if the positioning protocol is capable of transmitting and receiving a GPS signal or a wireless LAN signal between the terminal 110 and the position estimating device 130. [ The positioning protocol may be IS-801 (Interim Standard-801), Radio Resource Location Services Protocol (RRLP), Radio Resource Control (RRC), Secure User Plane Location (SUPL) SUPL is a protocol for avoiding communication between each network node, which is needed when performing an existing location determination procedure by directly transmitting and receiving data related to the position location between the position estimating apparatus 130 and the terminal 110 to be. RTD (Round Trip Delay) can be measured when the terminal 110 uses SUPL 2.0. The terminal 110 sets location IDs of location IDs and multiple location IDs when setting a wireless LAN parameter when communicating using a wireless LAN signal. The terminal 110 sets RTD Value, RTD Units, RTD (Round Trip Delay) including RTD Accuracy can be measured.

AP(120)는 데이터 통신을 연결하는 장치로서, 송신측 정보에서 수신측 주소를 읽고 가장 적절한 통신 통로를 지정한 후 다른 네트워크로 전송할 수 있는 장치를 의미한다. AP(120)는 데이터 패킷의 위치를 추출하며, 추출된 위치에 대한 최상의 통신 경로를 지정하며, 지정된 통신 경로를 따라 데이터 패킷을 다음 장치로 전달한다. AP(120)는 일반적인 네트워크 환경에서 복수의 회선을 공유할 수도 있다. AP(120)는 라우터(Router), 리피터(Repeater), 중계기 및 브릿지(Bridge)를 통칭하는 개념이다.The AP 120 is a device for connecting data communication, which means a device capable of reading a destination address from a transmitting side information, designating a most suitable communication path, and transmitting the same to another network. The AP 120 extracts the location of the data packet, specifies the best communication path to the extracted location, and delivers the data packet to the next device along the designated communication path. The AP 120 may share a plurality of lines in a general network environment. The AP 120 is a concept collectively referred to as a router, a repeater, a repeater, and a bridge.

위치 추정 장치(130)는 단말기(110)로부터 측위 요청 신호 수신 시 무선랜 전파 환경 정보를 수신한다. 위치 추정 장치(130)는 무선랜 전파 환경 정보를 분석하여 무선랜 전파 환경 정보에 포함된 AP 식별 정보를 파악한다. 위치 추정 장치(130)는 데이터베이스(140)에 기 저장된 AP 위치 정보를 기반으로 단말기 위치 정보를 산출하고, 단말기 위치 정보를 포함하는 측위 응답 신호를 단말기(110)로 전송한다.The location estimation device 130 receives the wireless LAN propagation environment information upon receiving the positioning request signal from the terminal 110. [ The location estimation device 130 analyzes the wireless LAN propagation environment information and grasps the AP identification information included in the wireless LAN propagation environment information. The location estimation device 130 calculates terminal location information based on the AP location information previously stored in the database 140 and transmits a location response signal including the terminal location information to the terminal 110. [

본 실시예에 따른 위치 추정 장치(130)는 위치 추정 알고리즘을 이용하여 격자 단위의 정보 저장 방식과 위치 결정 시 가중 평균 연산을 기반으로 동작한다. 위치 추정 장치(130)는 RSSI 기반의 가중치 산정 이외에, 수집된 AP 식별 정보 중 상위 RSSI를 가진 셀들의 위치와 상위 RSSI를 가진 셀들에 대한 밀집도를 고려한 밀집도 가중치를 산정하여 가중 평균을 적용하여 단말기 위치 산출 시 반영한다. The position estimating apparatus 130 according to the present embodiment operates based on a grid-based information storage method and a weighted average operation at the time of positioning using a position estimation algorithm. In addition to the weighting calculation based on the RSSI, the position estimating device 130 calculates weighted averages of the positions of the cells having the upper RSSI and the density of the cells having the upper RSSI among the collected AP identification information, Reflect when calculating.

위치 추정 장치(130)는 단말기(110)로부터 무선랜 측위에 대한 로그 데이터를 수집한다. 위치 추정 장치(130)는 데이터베이스(140)로부터 로그 데이터에 포함된 AP 식별 정보 중 추정 대상 AP 식별 정보(임의의 어느 하나의 AP 식별 정보)를 포함하고 있는 계측 셀(Measured Cell)들을 추출한다. 위치 추정 장치(130)는 계측 셀들에서 기 설정된 개수 만큼의 셀을 일차적으로 후보 셀(Candidate Cell)로 선정한다. 위치 추정 장치(130)는 후보 셀들에 포함된 추정 대상 AP 식별 정보에 대한 위경도 좌표값들의 평균값인 위경도 평균값을 산출한다. 위치 추정 장치(130)는 위경도 평균값과 후보 셀들에 포함된 추정 대상 AP 식별 정보에 대한 위경도 좌표값 각각에 근거하여 밀집도 가중치를 결정한다. 위치 추정 장치(130)는 밀집도 가중치의 가중 평균으로 추정 대상 AP 식별 정보에 대한 위치 정보를 추정한 위치 추정 정보를 생성한다.The location estimation device 130 collects log data for the wireless LAN location from the terminal 110. [ The location estimation apparatus 130 extracts measurement cells including the estimation target AP identification information (any one of the AP identification information) among the AP identification information included in the log data from the database 140. The position estimating apparatus 130 firstly selects a predetermined number of cells from the measurement cells as candidate cells. The position estimating device 130 calculates the average value of the radar coordinates, which is the average value of radar coordinate values for the estimated target AP identification information included in the candidate cells. The position estimating apparatus 130 determines a density weight based on the average value of the radar magnitude and the radar coordinate values of the estimated AP identification information included in the candidate cells, respectively. The position estimating apparatus 130 generates position estimation information by estimating position information on the estimated target AP identification information by using a weighted average of the dense weight values.

데이터베이스(140)는 위치 추정 장치(130)와 별도의 장치로 구현된 것으로 기재하고 있으나, 반드시 이에 한정되는 것은 아니며 위치 추정 장치(130) 내에 포함하는 형태로 구현될 수 있다. 데이터베이스(140)는 각각의 셀 ID 를 갖는 격자 셀로 구분된다. 데이터베이스(140)는 각각의 격자 셀에 무선랜 전파 환경 정보의 파라미터를 매칭하여 저장한다. 무선랜 전파 환경 정보는 해당 AP에 대한 맥 어드레스(MAC Address), 맥 어드레스 별 수신 신호세기 정보(RSSI), SSID(Service Set Identifier), AP 채널(Channel) 정보 및 AP 주파수(Frequency) 정보 중 적어도 하나 이상의 정보를 포함한다.The database 140 is implemented as a separate apparatus from the position estimating apparatus 130. However, the present invention is not limited to this, and the database 140 may be embodied as being included in the position estimating apparatus 130. [ The database 140 is divided into grid cells having respective cell IDs. The database 140 stores the parameters of the wireless LAN propagation environment information in each grid cell. The wireless LAN propagation environment information includes at least one of a MAC address, a received signal strength information (RSSI), an SSID (Service Set Identifier), an AP channel information, and an AP frequency information for a corresponding AP One or more pieces of information.

데이터베이스(140)는 매번 측위된 측위 결과인 측위 결과 데이터를 기본 데이터로서 셀 ID별로 구분된 격자 셀을 저장하고 있으며, 각각의 격자 셀에 무선랜 전파 환경 정보의 파라미터를 매칭하여 저장한다. 데이터베이스(140)는 위치 측정 서비스 대상 지역을 정해진 크기의 격자 단위로 분할하고 각 격자를 격자 셀로 정의하여 정의된 격자 셀 별로 측위 결과와 무선랜 전파 환경 정보를 저장한 DB로 구축된다. 무선랜 전파 환경 정보는 와이파이(Wi-Fi) 신호, 와이맥스(WiMax) 신호, DTIM(Delevery Traffic Indication Message) 및 핫스팟(Hot Spot) 신호 중 적어도 하나 이상을 포함한 신호이다. The database 140 stores grid data cells classified by cell IDs as positioning data, which is a positioning result, which is located every time, and stores the parameters of the wireless LAN propagation environment information in each grid cell. The database 140 is constructed with a DB storing location measurement service areas and wireless LAN propagation environment information for each defined grid cell by dividing a location measurement service area into grid units of a predetermined size and defining each grid as a grid cell. The wireless LAN propagation environment information is a signal including at least one of a Wi-Fi signal, a WiMax signal, a DTIM (Delevery Traffic Indication Message), and a hot spot signal.

격자 셀은 특정 지역을 기 설정된 사이즈로 구분한 셀이며, 특정 지역에 위치하는 무선국에 대한 섹터 번호 및 PSC(Primary Scrambling Code)를 근거로 한 셀 ID를 포함한다. 격자 셀은 NxM의 사이즈로 설정될 수 있다. 예컨대, 격자 셀이 100x100, 50x50, 30x30, 25x25, 20x20, 10x10, 5x5 및 1x1 등의 정사각형 형태로 설정될 수 있으나 반드시 이에 한정되는 것은 아니며, 향후 최적화 작업을 수행한 후 각 환경에 적합한 다양한 형태로 설정될 수 있다. A lattice cell is a cell in which a specific area is divided into predetermined sizes, and includes a cell ID based on a sector number and a primary scrambling code (PSC) for a radio station located in a specific area. The grid cell may be set to the size of NxM. For example, the grid cells may be set in a square shape such as 100x100, 50x50, 30x30, 25x25, 20x20, 10x10, 5x5, and 1x1, but the present invention is not limited thereto. Can be set.

데이터베이스(140)가 저장하는 격자 셀 측위 방식의 데이터에 대해 구체적으로 설명하자면, 데이터베이스(140)는 매번 측위된 측위 결과인 측위 결과 데이터를 기본 데이터로서 셀 ID별로 구분된 격자 셀과 함께, 기본 데이터를 대표할 수 있는 기준 데이터도 저장한다. 여기서, 기준 데이터는 격자 셀 측위 시 패턴 정합성 고려시 비교되는 데이터로서 측위 정확도에 큰 영향을 끼치며, 데이터베이스를 갱신할 때 갱신되는 데이터이다. To describe the data of the grid cell positioning method stored in the database 140 in detail, the database 140 stores the positioning result data, which is the positioning result that is positioned each time, as the basic data together with the grid cells classified by the cell ID, As well as the reference data. Here, the reference data is data to be compared when considering the pattern consistency at the time of grid cell positioning, and has a great influence on the positioning accuracy and is data that is updated when the database is updated.

일반적으로 데이터베이스 갱신을 위해, 새롭게 측정된 측위 결과 데이터를 기 저장된 많은 양의 기본 데이터와 함께 산술 평균하여 기준 데이터를 갱신한다. 데이터 갱신 방식으로 인해, 새롭게 측정된 측위 결과 데이터가 갱신된 기준 데이터에 반영되는 정도가 미미할 수 있다. 데이터베이스에 기 저장되어 있던 기본 데이터의 수가 매우 많을 경우에는, 데이터베이스를 갱신하더라도 새롭게 측정된 측위 결과 데이터는 기준 데이터의 갱신에 거의 영향을 끼치지 않는다. 전술한 측위 방식이 보다 정확한 측위 결과를 제공하기 위해서는 데이터베이스가 항상 최신의 데이터(예컨대, 맥 어드레스, SSID, 신호세기 등)로 유지되도록 데이터베이스를 갱신해야 한다. 일반적인 측위 방식에서의 전술한 데이터베이스 갱신 방식에 대한 특징으로 인해 일반적인 데이터베이스 갱신 방식은 무선환경, 측위 시스템 상태 등과 같은 측위 환경의 변화를 충분히 반영하지 못할 수 있다. 예컨대, 측위 서비스가 이루어지는 측위 시스템 또는 무선환경이 지속적으로 빈번하게 변화되는 상황이라면, 과거에 데이터베이스에 기 저장된 기준 데이터보다는 현재 측정된 측위 결과 데이터가 더욱 정확한 측위 결과를 제공할 수 있다. 이런 경우에는 데이터베이스에 기 저장된 기준 데이터를 갱신할 때 현재 측정된 측위 결과 데이터를 더욱 높은 수준으로 반영함으로써 데이터베이스에 저장되는 기준 데이터가 현재의 측위 환경의 변화되는 상황을 적응적으로 따라갈 수 있게 해주어야 한다. Generally, to update the database, the newly measured positioning result data is arithmetically averaged together with a large amount of basic data stored in advance to update the reference data. Due to the data updating method, the degree to which the newly measured positioning result data is reflected in the updated reference data may be insignificant. If the number of basic data already stored in the database is very large, even if the database is updated, the newly measured positioning result data has little effect on the updating of the reference data. In order to provide more accurate positioning results, the database must be updated so that the database is always kept up-to-date (e.g., MAC address, SSID, signal strength, etc.). Due to the characteristics of the above-described database updating method in the general positioning method, a general database updating method may not sufficiently reflect the change of the positioning environment such as the radio environment, the positioning system status, and the like. For example, if the positioning system or the radio environment in which the positioning service is performed is continuously and frequently changed, the currently measured positioning result data may provide more accurate positioning results than the reference data previously stored in the database. In this case, when the reference data stored in the database is updated, the reference data stored in the database should adaptively follow the change of the current positioning environment by reflecting the currently measured positioning result data to a higher level .

도 2는 본 실시예에 따른 위치 추정 장치를 개략적으로 나타낸 블럭 구성도이다.2 is a block diagram schematically showing a position estimating apparatus according to the present embodiment.

본 실시예에 따른 위치 추정 장치(130)는 데이터 수집부(210), 후보 선정부(220), 위치 평균부(230), 가중치 결정부(240), 위치 추정부(250) 및 신뢰도 평가부(260)를 포함한다. 위치 추정 장치(130)에 포함된 구성요소는 반드시 이에 한정되는 것은 아니다.The position estimating apparatus 130 according to the present embodiment includes a data collecting unit 210, a candidate selecting unit 220, a position averaging unit 230, a weight determining unit 240, a position estimating unit 250, (260). The components included in the position estimating apparatus 130 are not necessarily limited thereto.

위치 추정 장치(130)에 포함된 각 구성요소는 장치 내부의 소프트웨어적인 모듈 또는 하드웨어적인 모듈을 연결하는 통신 경로에 연결되어 상호 간에 유기적으로 동작할 수 있다. 이러한 구성요소는 하나 이상의 통신 버스 또는 신호선을 이용하여 통신한다.Each component included in the position estimating apparatus 130 may be connected to a communication path connecting a software module or a hardware module in the apparatus so as to operate organically with each other. These components communicate using one or more communication buses or signal lines.

도 2에 도시된 위치 추정 장치(130)의 각 구성요소는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 소프트웨어적인 모듈, 하드웨어적인 모듈 또는 소프트웨어와 하드웨어의 결합으로 구현될 수 있다.Each component of the position estimating apparatus 130 shown in FIG. 2 means a unit for processing at least one function or operation, and may be implemented as a software module, a hardware module, or a combination of software and hardware.

데이터 수집부(210)는 단말기(110)로부터 무선랜 측위에 대한 로그 데이터를 수집한다. 후보 선정부(220)는 데이터베이스(140)로부터 로그 데이터에 포함된 AP 식별 정보 중 추정 대상 AP 식별 정보를 포함하고 있는 계측 셀들을 추출한다. 후보 선정부(220)는 로그 데이터에 포함된 모든 AP 식별 정보 중 추정 대상 AP 식별 정보 이외의 나머지 AP 식별 정보 각각에 대해 동일한 동작을 수행한다. 다시 말해, 후보 선정부(220)는 로그 데이터에 포함된 모든 AP 식별 정보 각각을 포함하고 있는 계측 셀들을 추출한다. 후보 선정부(220)는 계측 셀들에서 기 설정된 개수 만큼의 셀을 일차적으로 후보 셀로 선정한다. 후보 선정부(220)의 구체적인 동작에 대해 설명자면, 후보 선정부(220)는 계측 셀들에 포함된 RSSI를 기준으로 내림차순으로 정렬한 정렬 정보를 생성한다. 후보 선정부(220)는 계측 셀의 개수와 RSSI 강도에 근거하여 기 설정된 개수(후보 셀의 개수)를 결정한다. 후보 선정부(220)는 정렬 정보 중 결정된 개수만큼의 셀을 후보 셀로 선정한다.The data collecting unit 210 collects log data for the wireless LAN location from the terminal 110. The candidate selection unit 220 extracts measurement cells including the estimation target AP identification information from the AP identification information included in the log data from the database 140. The candidate selecting unit 220 performs the same operation on each of the remaining AP identification information other than the estimation target AP identification information among all of the AP identification information included in the log data. In other words, the candidate selection unit 220 extracts measurement cells including each of the AP identification information included in the log data. The candidate selecting unit 220 selects a predetermined number of cells as the candidate cells in the measurement cells. To explain the concrete operation of the candidate selection unit 220, the candidate selection unit 220 generates sorting information sorted in descending order based on the RSSI included in the measurement cells. The candidate selection unit 220 determines a predetermined number (the number of candidate cells) based on the number of measurement cells and the RSSI strength. The candidate selecting unit 220 selects as many candidate cells as the determined number of the sorting information.

위치 평균부(230)는 후보 셀들에 포함된 추정 대상 AP 식별 정보에 대한 위경도 좌표값들의 평균값인 위경도 평균값을 산출한다. 위치 평균부(230)는 후보 셀 중 기 설정된 임계치를 초과하는 RSSI를 갖는 셀을 이차적으로 상위 셀로 선정한다. 위치 평균부(230)는 상위 셀들에 포함된 추정 대상 AP 식별 정보에 대한 위경도 좌표값의 평균값인 위경도 평균값을 산출한다. 위치 평균부(230)는 상위 셀을 선정할 때, 후보 셀의 개수와 RSSI의 강도에 근거하여 상위 셀의 개수를 선정한다. 위치 평균부(230)는 상위 셀의 개수가 두 개 이하인 경우, 가중치 결정부(240)로 하여금 밀집도 가중치를 미결정하도록 한다.The position averaging unit 230 calculates the average value of the radar coordinates, which is an average value of radar coordinate values for the estimated target AP identification information included in the candidate cells. The position averaging unit 230 secondarily selects a cell having an RSSI exceeding a preset threshold value among the candidate cells as an upper cell. The position averaging unit 230 calculates the average value of the radar coordinates, which is the average value of radar coordinate values for the estimated target AP identification information included in the upper cells. The location averaging unit 230 selects the number of upper cells based on the number of candidate cells and the strength of RSSI when selecting an upper cell. The location averaging unit 230 causes the weight determining unit 240 to determine the density of the crowd if the number of upper cells is less than two.

가중치 결정부(240)는 위경도 평균값과 후보 셀들에 포함된 추정 대상 AP 식별 정보에 대한 위경도 좌표값 각각에 근거하여 밀집도 가중치를 결정한다. 가중치 결정부(240)는 위경도 평균값과 후보 셀에 포함된 추정 대상 AP 식별 정보에 대한 위경도 좌표값 각각의 인접성을 비교하여 밀집도 가중치를 결정한다. 가중치 결정부(240)는 상위 셀들마다 위경도 평균값에서 후보 셀에 포함된 추정 대상 AP 식별 정보에 대한 위경도 좌표값 각각을 차감하여 위경도 기준거리 편차값을 산출한다. 가중치 결정부(240)는 위경도 기준거리 편차값이 기 설정된 밀집도 판단거리 경계값 이내인 셀의 RSSI를 기준으로 밀집도 가중치를 결정한다. 기 설정된 밀집도 판단거리 경계값은 단말기(110)로부터 수집된 무선랜 신호의 특성, 지역 특성, 설치 특성에 따라 최적화 된 값이다.The weight determining unit 240 determines the dense weight based on the radar average value and the radar coordinate values of the estimated AP identification information included in the candidate cells, respectively. The weight determining unit 240 determines the dense weight by comparing the proximity of each of the radar average values and the radar coordinate values of the estimated target AP identification information included in the candidate cell. The weight determining unit 240 determines the weights The radar standard deviation value is calculated by subtracting each of the radar coordinate values for the estimated AP identification information included in the candidate cell from the radar average value. The weight determining unit 240 determines a density weight based on the RSSI of a cell whose radial distance reference distance value is within a predetermined density determination distance limit value. The predetermined density determination distance boundary value is optimized according to the characteristics of the wireless LAN signal collected from the terminal 110, the area characteristics, and the installation characteristics.

위치 추정부(250)는 밀집도 가중치의 가중 평균으로 추정 대상 AP 식별 정보에 대한 위치 정보를 추정한 위치 추정 정보를 생성한다. 위치 추정부(250)는 위치 추정 정보를 데이터베이스에 반영한다. 위치 추정부(250)는 단말기(110)로부터 측위 요청 신호 수신 시 위치 추정 정보를 이용하여 단말기의 현재 위치 정보를 산출한다.The location estimating unit 250 generates location estimation information by estimating location information on the estimated AP identification information with a weighted average of the dense weight values. The position estimation unit 250 reflects the position estimation information to the database. The position estimating unit 250 calculates the current position information of the terminal using the position estimation information when the positioning request signal is received from the terminal 110. [

신뢰도 평가부(260)는 밀집도 가중치를 계측 셀의 개수로 나눈값을 신뢰도값으로 연산한다. 신뢰도 평가부(260)는 신뢰도값이 높은 경우 높은 강도를 갖는 RSSI가 측정된 셀이 밀집해 있으며 추정 대상 AP 식별 정보를 포함하는 셀의 개수가 적어 좁은 지역에서 측정된 것으로 판단한다. 신뢰도 평가부(260)는 신뢰도값이 낮은 경우 높은 강도를 갖는 RSSI가 측정된 셀의 밀집도가 낮으며 추정 대상 AP 식별 정보를 포함하는 셀의 개수가 많아 넓은 지역에서 측정된 것으로 판단한다.The reliability evaluation unit 260 calculates a value obtained by dividing the density of weights by the number of measurement cells as a reliability value. The reliability evaluation unit 260 determines that the measured RSSI is concentrated in a region where the measured RSSIs are concentrated and the number of cells including the estimated target AP identification information is small and the region is narrow. The reliability evaluation unit 260 determines that the density of the measured RSSIs is low and the number of cells including the estimated target AP identification information is low and that the measurement is performed in a wide area.

도 3은 본 실시예에 따른 격자 셀 데이터베이스에 대한 예시도이다.3 is an exemplary view of a grid cell database according to the present embodiment.

도 3에 도시된 데이터베이스(140)는 위치 기반 서비스의 대상 지역(인도어(Indoor) 또는 아웃도어(Outdoor))을 기 설정된 크기의 격자 셀 단위로 분할(셀 ID로 구분)한다. 데이터베이스(140)는 분할된 각 격자 셀 별로 수집한 무선랜 전파 환경 정보를 매칭 저장한다. 도 3에 도시된 격자 셀은 특정 지역을 기 설정된 사이즈로 구분한 셀이다. 격자 셀은 NxM의 사이즈로 설정될 수 있다. 예컨대, 격자 셀이 100x100, 50x50, 30x30, 25x25, 20x20, 10x10, 5x5 및 1x1 등의 정사각형 형태로 설정될 수 있으나 반드시 이에 한정되는 것은 아니며, 향후 최적화 작업을 수행한 후 각 환경에 적합한 형태로 설정될 수 있다.The database 140 shown in FIG. 3 divides the target area (Indoor or Outdoor) of the location-based service into cell IDs of a predetermined size. The database 140 stores the wireless LAN propagation environment information collected for each of the divided grid cells. The grid cell shown in FIG. 3 is a cell in which a specific region is divided into predetermined sizes. The grid cell may be set to the size of NxM. For example, the grid cells may be set in a square shape such as 100x100, 50x50, 30x30, 25x25, 20x20, 10x10, 5x5, and 1x1, but the present invention is not limited thereto. .

데이터베이스(140)는 각각의 셀 ID 를 갖는 격자 셀로 구분된다. 데이터베이스(140)는 각각의 격자 셀에 무선랜 전파 환경 정보의 파라미터를 매칭하여 저장한다. 무선랜 전파 환경 정보는 해당 AP에 대한 맥 어드레스, 맥 어드레스 별 수신 신호세기 정보, SSID, AP 채널 정보 및 AP 주파수 정보 중 적어도 하나 이상의 정보를 포함한다.The database 140 is divided into grid cells having respective cell IDs. The database 140 stores the parameters of the wireless LAN propagation environment information in each grid cell. The wireless LAN propagation environment information includes at least one of a MAC address for the AP, received signal strength information for each MAC address, SSID, AP channel information, and AP frequency information.

데이터베이스(140)는 도 3에 도시된 바와 같이, 구분된 격자 셀 별에 무선랜 신호를 송수신하는 AP에 대한 식별 정보, 맥 어드레스 정보, 수신 신호세기 정보, 주파수 정보, AP에 대한 위치 추정 정보를 매칭하여 저장한다. 물론, 데이터베이스(140)는 외부 장치를 이용하여 AP가 설치된 위치에 대한 정확한 위치 정보인 위도 정보, 경도 정보 및 고도 정보 중 적어도 하나 이상의 정보를 획득하는 경우, AP가 설치된 위치에 대한 정확한 위치 정보로 AP에 대한 위치 추정 정보를 업데이트할 수 있다. 데이터베이스(140)는 데이터베이스 관리 프로그램(DBMS)을 이용하여 컴퓨터 시스템의 저장공간(하드디스크 또는 메모리)에 구현된 일반적인 데이터구조를 의미한다. 다시 말해, 데이터베이스(140)는 데이터의 검색(추출), 삭제, 편집, 추가 등을 자유롭게 행할 수 있는 데이터 저장형태를 의미한다.As shown in FIG. 3, the database 140 stores identification information, AP information, received signal strength information, frequency information, and position estimation information on the AP for transmitting and receiving a wireless LAN signal for each divided grid cell And stores them. Of course, when acquiring at least one of the latitude information, the latitude information, and the altitude information, which is accurate position information about the location where the AP is installed, using the external device, the database 140 stores the location information It is possible to update the position estimation information for the AP. The database 140 refers to a general data structure implemented in a storage space (hard disk or memory) of a computer system using a database management program (DBMS). In other words, the database 140 means a form of data storage in which data retrieval (extraction), deletion, editing, addition, and the like can be freely performed.

데이터베이스(140)는 오라클, 인포믹스, 사이베이스, DB2와 같은 관계형 데이터베이스 관리 시스템, 겜스톤, 오리, O2 등과 같은 객체 지향 데이터베이스 관리 시스템, 엑셀론, 타미론, 세카이주 등의 XML 전용 데이터베이스를 이용하여 구현될 수 있다. The database 140 is implemented using relational database management systems such as Oracle, Informix, Sybase, DB2, object-oriented database management systems such as Gamstone, Duck, and O2, and XML-specific databases such as Exelon, .

도 4는 본 실시예에 따른 로그 데이터를 이용한 AP 위치 추정 방법을 설명하기 위한 순서도이다.4 is a flowchart illustrating an AP position estimation method using log data according to the present embodiment.

위치 추정 장치(130)는 단말기(110)로부터 무선랜 측위에 대한 로그 데이터를 수집한다(S410). 단계 S410에서 수집된 로그 데이터에 포함된 무선랜 전파 환경 정보는 도 3에 도시된 바와 같이 셀 ID별로 매칭하여 저장된다. The location estimation apparatus 130 collects log data on the wireless LAN positioning from the terminal 110 (S410). The wireless LAN propagation environment information included in the log data collected in step S410 is stored for each cell ID as shown in FIG.

위치 추정 장치(130)는 데이터베이스(140)로부터 로그 데이터에 포함된 AP 식별 정보 중 추정 대상 AP 식별 정보를 포함하고 있는 계측 셀들을 추출한다. 도 5a에 도시된 바와 같이, 위치 추정 장치(130)는 로그 데이터에 포함된 AP 식별 정보 중 추정 대상 AP 식별 정보를 ‘OO:11:33:11:3e:33’으로 가정하는 경우, 위치 추정 장치(130)는 데이터베이스(140)로부터 ‘OO:11:33:11:3e:33’를 포함하는 있는 셀 ID ‘41’, ‘42’, ‘43’, ‘44’, ‘45’... 등을 ‘계측 셀’들로 추출한다. The location estimation device 130 extracts measurement cells including estimation target AP identification information among the AP identification information included in the log data from the database 140. As shown in FIG. 5A, when the estimation target AP identification information among the AP identification information included in the log data is assumed to be 'OO: 11: 33: 11: 3e: 33' The device 130 receives cell ID '41', '42', '43', '44', '45' containing 'OO: 11: 33: 11: 3e: 33' And so on into measurement cells.

위치 추정 장치(130)는 계측 셀들에 포함된 RSSI를 기준으로 내림차순으로 정렬한 정렬 정보를 생성한다. 도 5a에 도시된 바와 같이, 위치 추정 장치(130)는 ‘OO:11:33:11:3e:33’를 포함하는 있는 계측 셀인 ‘41’, ‘42’, ‘43’, ‘44’, ‘45’... 등에 포함된 RSSI들이 내림 차순인 ‘- 59’, ‘- 61’, ‘- 62’, ‘- 74’, ‘- 80’... 등이 되도록 정렬한다. 위치 추정 장치(130)는 계측 셀의 개수와 RSSI 강도에 근거하여 기 설정된 개수(후보 셀의 개수)를 결정한다. The position estimation apparatus 130 generates sorting information sorted in descending order based on the RSSI included in the measurement cells. As shown in FIG. 5A, the position estimating apparatus 130 includes measuring cells 41 ', 42', 43 ', 44', and 41 'including measurement channels including' OO: 11: 33: 11: 3e: 33 ' '45' ... are arranged in descending order of '-59', '-61', '-62', '-74', '-80', and so on. The position estimation apparatus 130 determines a predetermined number (the number of candidate cells) based on the number of measurement cells and the RSSI intensity.

위치 추정 장치(130)는 정렬 정보 중 결정된 개수만큼의 셀을 후보 셀로 선정한다. 도 5a에 도시된 바와 같이, 위치 추정 장치(130)는 ‘OO:11:33:11:3e:33’를 포함하는 있는 ‘계측 셀’인 ‘41’, ‘42’, ‘43’, ‘44’, ‘45’... 등에서 결정된 개수만큼의 셀을 ‘후보 셀’로 선정한다The position estimation apparatus 130 selects as many cells as the number of the determined number of the alignment information. As shown in FIG. 5A, the position estimating apparatus 130 includes' 41 ',' 42 ',' 43 ',' 43 ', and' 44 ',' 45 ', and so forth are selected as' candidate cells'

위치 추정 장치(130)는 후보 셀 중 기 설정된 임계치를 초과하는 RSSI를 갖는 셀을 이차적으로 상위 셀로 선정한다(S420). 도 5a에 도시된 바와 같이, 위치 추정 장치(130)는 ‘후보 셀’ 인 셀 ID ‘41’, ‘42’, ‘43’, ‘44’, ‘45’... 등에서 기 설정된 임계치(예컨대, ‘- 85’)를 초과하는 RSSI를 갖는 셀을 ‘상위 셀’로 선정한다. 위치 추정 장치(130)는 상위 셀을 선정할 때, 후보 셀의 개수와 RSSI의 강도에 근거하여 상위 셀의 개수를 선정한다. 위치 추정 장치(130)는 상위 셀의 개수가 두 개 이하인 경우, 밀집도 가중치를 미결정한다.The location estimation device 130 secondarily selects a cell having an RSSI exceeding a preset threshold value among the candidate cells as an upper cell (S420). 5A, the position estimating apparatus 130 estimates a predetermined threshold value (e.g., a predetermined threshold) in the cell ID '41', '42', '43', '44', '45' , '-85') as an 'upper cell'. The location estimation device 130 selects the number of upper cells based on the number of candidate cells and the strength of RSSI when selecting an upper cell. When the number of upper cells is two or less, the position estimating device 130 determines the density weighted value.

단계 S420에서 위치 추정 장치(130)는 로그 데이터에 포함된 모든 AP 식별 정보 중 추정 대상 AP 식별 정보(OO:11:33:11:3e:33) 이외의 나머지 AP 식별 정보(‘OO:11:33:11:3e:44’, ‘OO:11:33:11:3e:55’... 등) 각각에 대해 동일한 동작을 수행한다. 다시 말해, 후보 선정부(220)는 로그 데이터에 포함된 모든 AP 식별 정보(‘OO:11:33:11:3e:33’, ‘OO:11:33:11:3e:44’, ‘OO:11:33:11:3e:55’... 등) 각각을 포함하고 있는 계측 셀들을 추출한다.In step S420, the position estimating apparatus 130 extracts remaining AP identification information ('OO: 11: 33: 11: 3: 33) from all of the AP identification information included in the log data, 33: 11: 3e: 44 ',' OO: 11: 33: 11: 3e: 55 '...). 11: 33: 11: 3e: 33 ',' OO: 11: 33: 11: 3e: 44 ',' OO: 11: : 11: 33: 11: 3e: 55 '...).

위치 추정 장치(130)는 후보 셀(상위 셀)들에 포함된 추정 대상 AP 식별 정보에 대한 위경도 좌표값들의 평균값인 위경도 평균값을 산출한다(S430). 도 5a에 도시된 바와 같이, 위치 추정 장치(130)는 후보 셀(상위 셀)의 셀 ID ‘41’, ‘42’, ‘43’, ‘44’, ‘45’에 포함된 위경도 좌표값인 ‘위경도1’, ‘위경도2’, ‘위경도3’, ‘위경도4’, ‘위경도5’의 평균값인 ‘위경도 평균값’을 산출한다. The position estimating apparatus 130 calculates an average value of the radar coordinates, which is an average value of radar coordinate values for the estimated target AP identification information included in the candidate cell (upper cells) (S430). As shown in FIG. 5A, the position estimating apparatus 130 determines the position of the candidate cell (upper cell) based on the radar coordinate values And the average value of the diameters of the diameters of the diameters of the diameters of the diameters of the diameters of the diamonds.

위치 추정 장치(130)는 가중치 결정부(240)는 위경도 평균값과 후보 셀(상위 셀)에 포함된 추정 대상 AP 식별 정보에 대한 위경도 좌표값 각각의 인접성을 비교하여 밀집도 가중치를 결정한다(S440). 단계 S440에서 위치 추정 장치(130)는 후보 셀(상위 셀)들마다 위경도 평균값에서 후보 셀(상위 셀)에 포함된 추정 대상 AP 식별 정보에 대한 위경도 좌표값 각각을 차감하여 위경도 기준거리 편차값을 산출한다. 다시 말해 위치 추정 장치(130)는 『위경도 평균값 - 후보 셀(상위 셀)(셀 ID ‘41’, ‘42’, ‘43’, ‘44’, ‘45’)에 포함된 추정 대상 AP 식별 정보에 대한 위경도 좌표값 각각(‘위경도1’, ‘위경도2’, ‘위경도3’, ‘위경도4’, ‘위경도5’)』으로 ‘위경도 기준거리 편차값’을 산출한다. ‘위경도 기준거리 편차값’은 도 5a에 도시된 바와 같이, 후보 셀(상위 셀)(셀 ID ‘41’, ‘42’, ‘43’, ‘44’, ‘45’)별로 ‘10 m’, ‘5 m’, ‘50 m’, ‘20 m’, ‘70 m’가 산출될 수 있다.The weight determining unit 240 of the position estimating unit 130 determines the density weight by comparing the proximity of each of the radar average values and the radar coordinate values of the estimated AP identification information included in the candidate cell (upper cell) S440). In step S440, the position estimating apparatus 130 estimates the number of candidate cells (upper cells) The radar distance reference value is calculated by subtracting each of the radar coordinate values of the estimated AP identification information included in the candidate cell (upper cell) from the radar average value. In other words, the position estimating apparatus 130 determines whether or not the estimated target AP identification included in the " radar average value-candidate cell (upper cell) (cell ID '41', '42', '43', '44', '45' The distance value of the radial distance reference value is set to the radar coordinate value of each of the information ('Luminance 1', 'Luminance 2', 'Luminance 3', 'Luminance 4', and 'Luminance 5') . As shown in FIG. 5A, the 'degree of radial distance reference distance value' is a value of '10 m' for each candidate cell (upper cell) (cell ID '41', '42', '43', '44', '45'',' 5 m ',' 50 m ',' 20 m ',' 70 m 'can be calculated.

위치 추정 장치(130)는 단계 S440 이후에 단계 S440에서 결정한 밀집도 가중치를 이용하여 단계 S450 및 S460을 동시에 수행한다. The position estimation apparatus 130 performs steps S450 and S460 simultaneously using the density weight determined in step S440 after step S440.

위치 추정 장치(130)는 위경도 기준거리 편차값이 기 설정된 밀집도 판단거리 경계값 이내인 셀의 RSSI를 기준으로 밀집도 가중치를 결정한다. 위치 추정 장치(130)는 위경도 기준거리 편차값(‘10 m’, ‘5 m’, ‘50 m’, ‘20 m’, ‘70 m’) 중 기 설정된 밀집도 판단거리 경계값(예컨대, ‘80 m’) 이내 셀(셀 ID ‘41’, ‘42’, ‘43’, ‘44’, ‘45’)의 RSSI가 높을 수록 높은 밀집도 가중치(‘W1’, ‘W2’, ‘W3’, ‘W4’, ‘W5’) 를 결정한다. 기 설정된 밀집도 판단거리 경계값은 단말기(110)로부터 수집된 무선랜 신호의 특성, 지역 특성, 설치 특성에 따라 최적화 된 값이다. 위치 추정 장치(130)는 밀집도 가중치의 가중 평균으로 추정 대상 AP 식별 정보에 대한 위치 정보를 추정한 위치 추정 정보를 생성한다(S450). 도 5b에 도시된 바와 같이, 위치 추정 장치(130)는 밀집도 가중치(‘W1’, ‘W2’, ‘W3’, ‘W4’, ‘W5’)의 가중 평균으로 추정 대상 AP 식별 정보(OO:11:33:11:3e:33)에 대한 위치 정보를 추정한 위치 추정 정보를 생성한다.The position estimating apparatus 130 determines a density weight based on the RSSI of a cell whose radial distance reference distance value is within a predetermined density determination distance limit value. The position estimating apparatus 130 may calculate a predetermined density determination distance boundary value (e.g., 10 m ', 10 m', 10 m ', 20 m' W1 ',' W2 ', and' W3 'as the RSSI of the cell (cell ID' 41 ',' 42 ',' 43 ',' 44 ',' 45 ' , 'W4', and 'W5'). The predetermined density determination distance boundary value is optimized according to the characteristics of the wireless LAN signal collected from the terminal 110, the area characteristics, and the installation characteristics. The position estimating apparatus 130 generates position estimation information by estimating positional information on the estimated target AP identification information with a weighted average of the dense weight values (S450). , The position estimation device 130, as shown in Figure 5b density weight ( 'W1', 'W2' , 'W3', 'W4', 'W5') estimated as a weighted average of the target AP identification information (OO: 11: 33: 11: 3e: 33).

위치 추정 장치(130)는 밀집도 가중치를 계측 셀의 개수로 나눈값을 신뢰도값으로 연산한다(S460). 위치 추정 장치(130)는 밀집도 가중치(‘W1’, ‘W2’, ‘W3’, ‘W4’, ‘W5’)를 계측 셀(셀 ID ‘41’, ‘42’, ‘43’, ‘44’, ‘45’... 등)의 개수로 나눈값을 추정 대상 AP 식별 정보(OO:11:33:11:3e:33)의 위치 추정 정보의 신뢰도값(‘신뢰도1’, ‘신뢰도2’, ‘신뢰도3’, ‘신뢰도4’, ‘신뢰도5’)으로 연산한다. The position estimating apparatus 130 calculates a reliability value by dividing the density of the density by the number of measurement cells (S460). The position estimating apparatus 130 calculates the density weights W1 ', W2', W3 ', W4' and W5 'as the measurement cells (cell ID' 41 ',' 42 ',' 43 ' (Reliability 1, reliability 2) of the position estimation information of the estimated target AP identification information ( OO: 11: 33: 11: 3e: 33) ',' Reliability 3 ',' reliability 4 ',' reliability 5 ').

단계 S460에서 위치 추정 장치(130)는 신뢰도값이 높은 경우 높은 강도를 갖는 RSSI가 측정된 셀이 밀집해 있으며 추정 대상 AP 식별 정보를 포함하는 셀의 개수가 적어 좁은 지역에서 측정된 것으로 판단한다. 단계 S460에서 위치 추정 장치(130)는 신뢰도값이 낮은 경우 높은 강도를 갖는 RSSI가 측정된 셀의 밀집도가 낮으며 추정 대상 AP 식별 정보를 포함하는 셀의 개수가 많아 넓은 지역에서 측정된 것으로 판단한다.In step S460, the position estimating apparatus 130 determines that the RSSI having high strength is measured in a region where the measured cells are dense and the number of cells including the estimated target AP identification information is small and the region is narrow. In step S460, the position estimating apparatus 130 determines that the density of the cells in which the RSSI with high intensity is measured is low and the number of cells including the estimated target AP identification information is low and is measured in a wide area when the reliability value is low .

위치 추정 장치(130)는 위치 추정 정보를 데이터베이스에 반영한다. 위치 추정 장치(130)는 단말기(110)로부터 측위 요청 신호 수신 시 위치 추정 정보를 이용하여 단말기의 현재 위치 정보를 산출한다(S470).The position estimation device 130 reflects the position estimation information to the database. The position estimation apparatus 130 calculates the current position information of the terminal using the position estimation information when receiving the positioning request signal from the terminal 110 (S470).

도 4에서는 단계 S410 내지 단계 S470을 순차적으로 실행하는 것으로 기재하고 있으나, 반드시 이에 한정되는 것은 아니다. 다시 말해, 도 4에 기재된 단계를 변경하여 실행하거나 하나 이상의 단계를 병렬적으로 실행하는 것으로 적용 가능할 것이므로, 도 4는 시계열적인 순서로 한정되는 것은 아니다. 전술한 바와 같이 도 4에 기재된 본 실시예에 따른 로그 데이터를 이용한 AP 위치 추정 방법은 프로그램으로 구현되고 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 기록될 수 있다. 본 실시예에 따른 로그 데이터를 이용한 AP 위치 추정 방법을 구현하기 위한 프로그램이 기록되고 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치를 포함한다. Although it is described in FIG. 4 that steps S410 to S470 are sequentially executed, the present invention is not limited thereto. In other words, Fig. 4 is not limited to the time-series order, since it would be applicable to changing or executing the steps described in Fig. 4 or executing one or more steps in parallel. As described above, the AP position estimation method using the log data according to the present embodiment described in FIG. 4 can be implemented by a program and recorded in a computer-readable recording medium. The program for implementing the AP position estimation method using the log data according to the present embodiment is recorded, and the computer-readable recording medium includes all kinds of recording devices for storing data that can be read by the computer system.

이상의 설명은 본 실시예의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 실시예가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 실시예의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서, 본 실시예들은 본 실시예의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본 실시예의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 실시예의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 실시예의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.The foregoing description is merely illustrative of the technical idea of the present embodiment, and various modifications and changes may be made to those skilled in the art without departing from the essential characteristics of the embodiments. Therefore, the present embodiments are to be construed as illustrative rather than restrictive, and the scope of the technical idea of the present embodiment is not limited by these embodiments. The scope of protection of the present embodiment should be construed according to the following claims, and all technical ideas within the scope of equivalents thereof should be construed as being included in the scope of the present invention.

이상에서 설명한 바와 같이 본 실시예는 무선랜 기반 로그 데이터를 수집하고 무선랜 기반 측위시 이용하는 데이터베이스를 구축 또는 갱신하는 분야에 적용되어, AP 추정 위치 오차를 최소화할 수 있는 효과를 발생하는 유용한 발명이다.As described above, the present embodiment is useful in the field of collecting wireless LAN-based log data and constructing or updating a database for use in wireless LAN-based positioning, thereby minimizing the AP estimated position error .

110: 단말기 120: AP
130: 위치 추정 장치 140: 데이터베이스
210: 데이터 수집부 220: 후보 선정부
230: 위치 평균부 240: 가중치 결정부
250: 위치 추정부 260: 신뢰도 평가부110: Terminal 120: AP
130: Position estimation apparatus 140:
210: Data collecting unit 220: Candidate selection unit
230: position average part 240: weight determining part
250: Position estimation unit 260: Reliability evaluation unit

Claims

A method for estimating a position of an AP,
A candidate selection process of extracting cells including estimation target AP identification information from a database and selecting the cells as candidates;
A position averaging process for calculating a bevel mean value from the bevel coordinates values of the estimated target AP identification information included in the candidate cell;
A weight determining step of determining a density weighting value based on each of the average radial values and the radar coordinate values of the AP identification information included in the candidate cell; And
A position estimation process for generating position estimation information in which position information on the AP identification information is estimated using the dense weight value;
And estimating the position of the mobile station.

The method according to claim 1,
Further comprising a data collecting step of collecting log data on the wireless LAN location from the terminal,
Wherein the candidate selection process comprises the step of storing the estimated AP identification information among the AP identification information included in the log data from the database storing the parameters of the log data in a grid cell having each cell ID And selecting a predetermined number of cells from the measurement cells as the candidate cell (Candidate Cell).

3. The method of claim 2,
The candidate selection process includes:
Generating sorting information sorted in descending order based on RSSI (Received Signal Strength Indicator) included in the measurement cells;
Determining the predetermined number based on the number of measurement cells and RSSI intensity; And
Selecting a predetermined number of cells among the sorting information as the candidate cells
And estimating the position of the mobile station.

3. The method of claim 2,
The position averaging process includes:
Selecting a cell having an RSSI exceeding a predetermined threshold among the candidate cells as an upper cell; And
Calculating a mean value of the radar coordinate values of the estimated AP identification information included in the upper cells,
And estimating the position of the mobile station.

5. The method of claim 4,
In the process of selecting the upper cell,
Wherein the number of upper cells is selected based on the number of candidate cells and the strength of RSSI, and when the number of upper cells is less than or equal to two, the density weight is undetermined.

5. The method of claim 4,
The weight determination process includes:
Wherein the density weighting unit determines the density weight by comparing the proximity of each of the radar average values and the radar coordinate values of the estimated AP identification information included in the candidate cell.

5. The method of claim 4,
The weight determination process includes:
For each of the upper cells Calculating a radial distance reference deviation value by subtracting each of radar coordinate values of the estimated AP identification information included in the candidate cell from the radar average value; And
Determining the density weighting based on the RSSI of the cell in which the radar magnitude reference distance value is within a predetermined density determination distance boundary value
And estimating the position of the mobile station.

3. The method of claim 2,
And calculating a value obtained by dividing the density weighting value by the number of measurement cells as a reliability value. When the reliability value is high, the number of cells including the estimated target AP identification information And if the reliability value is low, the density of the measured RSSI cells is low and the number of cells including the estimated target AP identification information is large. Reliability assessment process judged to be
Further comprising the steps of:

The method according to claim 1,
Reflecting the position estimation information to the database; And
A step of calculating terminal position information using the position estimation information upon receipt of a positioning request signal from the terminal
Further comprising the steps of:

The method according to claim 1,
The position estimation process includes:
And generates position estimation information in which positional information on the estimated AP identification information is estimated as a weighted average of the dense weight values.

Combined with hardware
A candidate selection process of extracting cells including estimation target AP identification information from a database and selecting the cells as candidate cells;
A position averaging process for calculating a bevel mean value from the bevel coordinates values of the estimated target AP identification information included in the candidate cell;
A weight determining step of determining a density weighting value based on each of the average radial values and the radar coordinate values of the AP identification information included in the candidate cell; And
A position estimation process for generating position estimation information in which position information on the AP identification information is estimated using the dense weight value;
The computer program being stored on a recording medium.

On the computer,
A candidate selection process of extracting cells including estimation target AP identification information from a database and selecting the cells as candidate cells;
A position averaging process for calculating a bevel mean value from the bevel coordinates values of the estimated target AP identification information included in the candidate cell;
A weight determining step of determining a density weighting value based on each of the average radial values and the radar coordinate values of the AP identification information included in the candidate cell; And
A position estimation process for generating position estimation information in which position information on the AP identification information is estimated using the dense weight value;
Readable recording medium having recorded thereon a program for causing a computer to execute:

A candidate selecting unit for extracting cells including estimation target AP identification information from a database and selecting the cells as candidate cells;
A position averaging unit for calculating a mean radius value from the radar coordinate values of the estimated AP identification information included in the candidate cell;
A weight determining unit for determining a weight of closeness based on each of the radar average values and the radar coordinate values of the AP identification information included in the candidate cell; And
And a location estimating unit that estimates location information of the AP identification information using the dense weight,
The position estimating apparatus comprising: