KR20170020524A - 광 기반 위치 결정 - Google Patents

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KR20170020524A
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마이크로소프트 테크놀로지 라이센싱, 엘엘씨
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Abstract

광 기반 위치 결정에 관한 방법이 제공된다. 본 방법은 디바이스(100)에 의해 이용가능한 적어도 하나의 광원(200)으로부터 광 신호를 수신한 것에 응답하여, 수신된 광 신호로부터 비콘을 디코딩하는 단계 - 비콘은 적어도 하나의 광원(200)과 연관되어 있음 -; 수신된 광 신호의 신호 강도를 측정하는 단계; 및 디코딩된 비콘, 측정된 신호 강도, 및 적어도 하나의 광원(200)의 수에 적어도 부분적으로 기초하여 디바이스(100)의 위치를 결정하는 단계를 포함한다. 그에 부가하여, 성능을 추가로 개선시키기 위해 주파수 채널화 및 랜덤 채널 호핑이 이용될 수 있다.

Description

광 기반 위치 결정{LIGHT BASED POSITIONING}
정확한 위치 결정이 핵심 사안인 다양한 시나리오들에서 위치 기반 서비스들이 적용되었다. GPS(Global Positioning System) 및 Galileo 시스템과 같은, 위성 기반 위치 결정 서비스들은 실외 환경에 있는 대상 물체들의 정확한 위치들을 제공할 수 있다. 그렇지만, 알려진 바와 같이, 이러한 위성 기반 해결책들이 실내 위치 결정에 대해서는 적용가능하지 않다. 일 예로서, GPS는 건축 재료들을 통과할 때 상당한 전력을 상실하며, GPS를 실내 환경에 대해 적합하지 않게 만드는 다중 경로 전파 효과들을 겪는다.
실내 위치 결정 서비스들을 제공하기 위해 기존의 WiFi 또는 Bluetooth 무선 통신 인프라를 이용하는 것이 제안되었다. WiFi 기반 위치 결정 해결책들이 비교적 낮은 비용으로 설치되고 사용될 수 있지만, 이들은 무선 채널 동태(wireless channel dynamics), 페이딩, 간섭 및 환경 잡음을 겪어서 최대 몇 미터의 정확도를 제공할 뿐이다. 예를 들어, 복잡한 실내 환경들은 무선파들이 동적이고 예측가능하지 않은 방식으로 전파하게 하여, 이러한 위치 결정 시스템들의 정확도를 제한한다. 그 결과, 무선 통신에 기초한 위치 결정 해결책들은 많은 응용분야들의 요구사항들을 충족시킬 수 없다.
위치 결정이 광 통신에 기초하여 행해질 수 있다. 예를 들어, 기지의 위치에 있는 광원이, 가시적(visible)이거나 비가시적(invisible)(예컨대, 적외선)인, 그의 광 신호를 변조함으로써 광원의 ID(identification)를 브로드캐스팅할 수 있다. 모바일 디바이스가 포착된 광 정보에서 광원의 ID를 검출하면, 모바일 디바이스가 이제 광원의 근접 범위 내에 위치되어 있는 것으로 결정될 수 있다. 그렇지만, 모바일 단말과 광원 사이의 거리를 정확하게 측정하지 않으면, 이러한 커버리지 기반 방법은 위치의 대략적인 추정치를 제공할 수 있을 뿐이다. 예를 들어, 광원이 모바일 단말로부터 멀리 떨어져 위치될 때, 정확도가 상당히 떨어질 것이다. 그 결과, (예를 들어, 서브미터(sub-meter) 레벨의) 높은 정확도와 낮은 비용으로 위치를 결정하는 것은 여전히 큰 도전이고, 실내 환경에 대해 특히 그렇다.
본원에 기술되는 발명 요지의 실시예들은 일반적으로 광 통신에 기초한 위치 결정 해결책에 관한 것이다.
일 실시예에서, 모바일 디바이스와 같은 디바이스가 하나 이상의 광원들로부터 광 신호들을 수신할 때, 광원들과 연관된 각자의 비콘들이 수신된 광 신호로부터 디코딩될 수 있고, 각각의 수신된 광 신호의 신호 강도가 측정될 수 있다. 이어서, 디바이스의 위치가 디코딩된 비콘들, 측정된 신호 강도, 및 이용가능한 광원들의 수에 적어도 부분적으로 기초하여 결정될 수 있다.
다른 실시예에서, 디바이스가 광 통신에 기초하여 그의 위치를 결정할 수 있도록, 하나 이상의 광원들은 광 신호들을 디바이스로 브로드캐스팅하기 위해 랜덤 채널 호핑(random channel hopping)을 사용할 수 있다. 미리 정의된 호핑 주기에 대해, 광원은 상이한 스펙트럼 범위들을 갖는 복수의 광학 채널들로부터 광학 채널을 랜덤하게 선택할 수 있다. 연관된 비콘을 인코딩하기 위해 광 신호가 변조될 수 있다. 이어서, 광원은 인코딩된 비콘을 갖는 광 신호를 선택된 광학 채널을 통해 방출한다.
본원에 기술되는 발명 요지에 따르면, 하나 이상의 광원들로부터의 광 신호들의 신호 강도를 측정하는 것에 의해, 위치 결정의 정확도가 커버리지 기반 접근법들과 비교하여 개선될 수 있다. 더욱이, 상이한 환경 배치들 및/또는 조건들에 대해 위치 결정을 위한 상이한 방식들이 적응적으로 선택될 수 있도록, 이용가능한 광원들의 수가 고려된다. 그에 따라, 제한된 수의 광원들로도, 모바일 디바이스의 위치가 정확하게 결정될 수 있다. 그에 부가하여, 광원측에서의 주파수 채널화(frequency channelization) 및 랜덤 채널 호핑에 의해, 충돌 및 대기 시간이 상당히 감소되거나 제거될 수 있다. 그 결과, 디바이스가 정확하게 그리고 효율적으로 위치 결정될 수 있다.
이 발명의 내용은 선택된 개념들을 간략화된 형태로 소개하기 위해 제공된다. 이 개념들은 이하에서 발명을 실시하기 위한 구체적인 내용에 더 기술되어 있다. 이 발명의 내용은 청구된 발명 요지의 핵심적인 특징들 또는 필수적인 특징들을 언급하려고 의도되어 있지도 않고, 청구된 발명 요지의 범주를 제한하기 위해 사용되는 것으로 의도되어 있지도 않다.
도 1은 본원에 기술되는 발명 요지의 일 실시예에 따른 디바이스의 블록도.
도 2는 본원에 기술되는 발명 요지의 일 실시예에 따른 광원 디바이스의 블록도.
도 3은 본원에 기술되는 발명 요지의 일 실시예에 따른 시스템의 블록도.
도 4는 본원에 기술되는 발명 요지의 일 실시예에 따른, 디바이스에 의해 적어도 부분적으로 구현되는 방법의 흐름도.
도 5는 본원에 기술되는 발명 요지의 일 실시예에 따른 조사 각도(irradiation angle) 및 입사 각도(incidence angle)의 개략도.
도 6a 내지 도 6c는 본원에 기술되는 발명 요지의 일 실시예에 따른, 디바이스가 피치(pitch)될 때 수신된 광 신호의 측정된 강도의 변화를 나타낸 도면.
도 7은 본원에 기술되는 발명 요지의 일 실시예에 따른, 광원에 의해 적어도 부분적으로 구현되는 방법의 흐름도.
본원에 기술되는 발명 요지가 이제부터 몇 개의 예시적인 실시예들을 참조하여 논의될 것이다. 이 실시예들이, 발명 요지의 범주에 대한 임의의 제한들을 암시하는 것이 아니라, 본 기술 분야의 통상의 기술자가 본원에 기술되는 발명 요지를 더 잘 이해하고 따라서 구현할 수 있게 하기 위해서만 논의된다는 것을 잘 알 것이다.
본원에서 사용되는 바와 같이, "포함한다(include)"라는 용어 및 그의 변형들은 "포함하지만, 이들로 제한되지 않는다"를 의미하는 개방형 용어(opened term)로서 읽혀져야 한다. "또는"이라는 용어는, 문맥이 명확히 달리 나타내지 않는 한, "및/또는"으로서 읽혀져야 한다. "기초하여"라는 용어는 "적어도 부분적으로 기초하여"로서 읽혀져야 한다. "하나의 실시예" 및 "일 실시예"라는 용어는 "적어도 하나의 실시예"로서 읽혀져야 한다. "다른 실시예"라는 용어는 "적어도 하나의 다른 실시예"로서 읽혀져야 한다. 명시적인 그리고 암시적인, 다른 정의들이 이하에서 포함될 수 있다.
도 1은 본원에 기술되는 발명 요지의 일 실시예에 따른 디바이스(100)의 블록도를 나타내고 있다. 일 실시예들에서, 디바이스(100)는 모바일 디바이스일 수 있다. 모바일 디바이스의 예는 휴대폰, 랩톱 컴퓨터, 핸드헬드 컴퓨팅 디바이스, 태블릿 컴퓨터, PDA(personal digital assistant), 안경 및 손목시계와 같은 웨어러블 디바이스 등을 포함하지만, 이들로 제한되지 않는다. 다양한 실시예들이 다양한 범용 또는 특수 목적 모바일 디바이스들에 구현될 수 있기 때문에, 도 1에 도시된 디바이스(100)가 본원에 기술되는 발명 요지의 사용 또는 기능의 범위에 관한 임의의 제한을 암시하는 것으로 의도되어 있지 않다는 것을 잘 알 것이다. 구체적으로는, 일부 실시예들이 모바일 디바이스를 참조하여 논의될 것이지만, 본원에 기술되는 발명 요지의 범주가 그것으로 제한되지 않는다. 다른 실시예에서, 디바이스(100)는, 현재 공지되어 있든 장래에 개발되든 간에, 광 신호들을 감지하고 처리할 수 있는 PC(personal computer) 또는 임의의 적당한 디지털 가전제품과 같은 고정식 디바이스일 수 있다.
도 1을 참조하면, 디바이스(100)는 적어도 하나의 처리 유닛(또는 프로세서)(110) 및 메모리(120)를 포함한다. 처리 유닛(110)은 컴퓨터 실행가능 명령어들을 실행하고, 실제 또는 가상 프로세서일 수 있다. 다중 처리 시스템(multi-processing system)에서는, 처리 능력을 증가시키기 위해 다수의 처리 유닛들이 컴퓨터 실행가능 명령어들을 실행한다. 메모리(120)는 휘발성 메모리(예컨대, 레지스터, 캐시, RAM), 비휘발성 메모리(예컨대, ROM, EEPROM, 플래시 메모리), 또는 이 둘의 어떤 조합일 수 있다. 메모리(120)는 위치 결정 소프트웨어(170)의 적어도 일부를 저장한다.
디바이스(100)는 부가의 컴포넌트 또는 특징들을 가질 수 있다. 도 1에 도시된 예에서, 디바이스(100)는 저장소(130), 하나 이상의 입출력(I/O) 디바이스들(140), 하나 이상의 통신 연결들(150), 및 하나 이상의 광 센서(들)(160)을 포함한다. 버스, 제어기 또는 네트워크와 같은 상호연결 메커니즘(도시되지 않음)은 디바이스(100)의 컴포넌트들을 상호연결시킨다. 전형적으로, 운영 체제 소프트웨어(도시되지 않음)는 디바이스(100) 상에서 실행 중인 다른 소프트웨어에 대한 운영 환경을 제공하고, 디바이스(100)의 컴포넌트들의 활동들을 조율한다.
저장소(130)는 이동식 또는 비이동식일 수 있고, 정보를 저장하는 데 사용될 수 있는 그리고 디바이스(100) 내에서 액세스될 수 있는 컴퓨터 판독가능 저장 매체를 포함할 수 있다. 저장소(130)는 위치 결정 소프트웨어(170)의 적어도 일부를 저장할 수 있다.
I/O 디바이스(들)(140)는 디바이스(100)에의 입력을 제공하는 데 사용될 수 있는 각종의 상이한 입력 디바이스들 중 하나 이상을 포함할 수 있다. 예를 들어, 입력 디바이스(들)는 키보드, 키패드, 터치 패드, 트랙볼 등과 같은 사용자 디바이스를 포함할 수 있다. 입력 디바이스(들)는, 음성 인식, 터치 및 스타일러스 인식, 입력 디바이스(들)와 접촉하는 그리고 입력 디바이스(들)에 인접한 제스처들의 인식, 에어 제스처들의 인식, 머리 및 눈 추적, 음성 및 발화 인식, 사용자 뇌 활동을 감지하는 것, 및 기계 지능과 같은, 하나 이상의 내추럴 사용자 인터페이스 기법들을 구현할 수 있다. 출력 디바이스들은 디바이스(100)로부터의 출력을 제공하는 디스플레이, 스피커, 네트워크 어댑터, 또는 다른 디바이스일 수 있다. 예를 들어, 디스플레이는 터치 감응 디스플레이일 수 있다.
통신 연결(들)(150)은 통신 매체를 통한 다른 컴퓨팅 엔터티와의 통신을 가능하게 한다. 그에 부가하여, 디바이스(100)의 컴포넌트들의 기능이 단일의 컴퓨팅 머신에서 또는 통신 연결들을 통해 통신할 수 있는 다수의 컴퓨팅 머신들에서 구현될 수 있다. 이와 같이, 디바이스(100)는, 핸드헬드 컴퓨팅 디바이스, 개인용 컴퓨터, 서버, 라우터, 네트워크 PC, 피어 디바이스 또는 다른 통상의 네트워크 노드와 같은, 하나 이상의 원격 컴퓨팅 디바이스들에의 논리적 연결들을 사용하여 네트워크화된 환경에서 동작할 수 있다. 통신 매체는 데이터 또는 컴퓨터 실행가능 명령어들 또는 요청들과 같은 정보를 피변조 데이터 신호로 전달한다. 피변조 데이터 신호는 신호의 특성들 중 하나 이상이 정보를 그 신호에 인코딩하는 방식으로 설정되거나 변경된 신호이다. 제한이 아닌 예로서, 통신 매체는 전기, 광학, RF, 적외선, 음향 또는 다른 반송파로 구현되는 유선 또는 무선 기술들을 포함한다.
광 센서(들)(160)는 광 신호를 감지, 수신, 검출, 및/또는 처리하는 데 사용될 수 있는 임의의 유형들의 적당한 디바이스들을 포함할 수 있다. 구체적으로는, 광 센서(들)(160)는, 가시 광 또는 어떤 경우에 적외선 등과 같은 다른 주파수들일 수 있는, 하나 이상의 광원들로부터의 광을 감지할 수 있다. 광 신호가 정보를 인코딩하기 위해 변조될 때, 광 센서(들)(160)는 광 신호로부터 정보를 디코딩하기 위해 대응하는 복조 프로세스를 수행하기 위해, 처리 유닛(110)과 협력하여, 동작할 수 있다.
발명 요지의 실시예들은 저장 매체 또는 통신 매체일 수 있는 컴퓨터 판독가능 매체의 일반적인 맥락에서 기술될 수 있다. 컴퓨터 판독가능 저장 매체는 디바이스 내에서 액세스될 수 있는 임의의 이용가능한 저장 매체이지만, 컴퓨터 판독가능 저장 매체라는 용어가 전파 신호(propagated signal) 자체를 지칭하지는 않는다. 제한이 아닌 예로서, 디바이스(100)에서, 컴퓨터 판독가능 저장 매체는 메모리(120), 저장소(130), 및 이들의 조합을 포함한다.
발명 요지의 실시예들이 디바이스에서 대상 실제 또는 가상 프로세서 상에서 실행되는, 프로그램 모듈들에 포함된 것과 같은, 컴퓨터 실행가능 명령어들의 일반적인 맥락에서 기술될 수 있다. 일반적으로, 프로그램 모듈들은 특정의 작업들을 수행하거나 특정의 추상 데이터 형식들을 구현하는 루틴, 프로그램, 라이브러리, 객체, 클래스, 컴포넌트, 데이터 구조 등을 포함한다. 프로그램 모듈들의 기능이 다양한 실시예들에서 원하는 바에 따라 프로그램 모듈들 간에 결합되거나 분할될 수 있다. 프로그램 모듈들에 대한 컴퓨터 실행가능 명령어들은 로컬 또는 분산 디바이스 내에서 실행될 수 있다. 분산 디바이스에서는, 프로그램 모듈들이 로컬 컴퓨터 저장 매체와 원격 컴퓨터 저장 매체 둘 다에 위치될 수 있다.
도 2는 일 실시예에 따른 광원(200)의 블록도를 나타내고 있다. 도시된 바와 같이, 광원(200)은 발광 유닛(210) 및 제어 유닛(220)을 포함한다. 발광 유닛(210)은 광을 방출할 수 있는 임의의 디바이스 또는 요소일 수 있고, 이하의 예들에서 광은 가시 광을 사용하여 기술되지만, 적외선 등과 같은 임의의 적당한 광일 수 있다. 예로서, 일 실시예에서, 발광 유닛(210)은 LED(light emitting diode)에 의해 구현된다. LED는 높은 에너지 효율로 광 신호들을 방출할 수 있는 간단한 반도체 디바이스이다. LED의 수명은 종래의 백열 조명 디바이스들의 수명보다 훨씬 더 길다. 더욱이, LED는 수은이 없고 따라서 환경 친화적이다. 반도체 디바이스로서, LED는 순간적인 온 및 오프의 특징을 갖는다. 즉, LED 램프는 몇 마이크로초 내에 토글링될 수 있다. LED를 빈번히 온/오프시키기 위해 PWM(pulse width modulation)과 같은 변조 프로세스가 사용될 수 있다. 이 경우에, LED의 밝기는 듀티 사이클(duty cycle)에 의해 결정된다. 순간적인 온/오프 특징은 LED를 가시 광 통신에 대한 효과적인 송신기로 만든다.
이하에서, 일부 실시예는 LED(들)를 참조하여 기술될 것이다. 그렇지만, 이것은 본원에 기술되는 발명 요지의 범주에 관한 어떤 제한도 암시하지 않고 예시를 위한 것에 불과하다. 예를 들어, 대안의 실시예들에서, 발광 유닛(210)은 OLED(Organic Light Emitting Diode) 또는 레이저일 수 있다. 임의의 적당한 조명 디바이스들이, 현재 공지되어 있든 장래에 개발되든 간에, 발광 유닛(210)으로서 기능할 수 있다는 것을 잘 알 것이다.
제어 유닛(220)은, 광 방출, 변조, 비코닝(beaconing) 및/또는 임의의 다른 측면들(이들로 제한되지 않음)을 비롯한, 광원(200)의 동작을 제어한다. 제어 유닛(220)은 하드웨어, 소프트웨어, 펌웨어, 및/또는 이들의 임의의 조합에 의해 구현될 수 있다. 예를 들어, 일 실시예에서, 제어 유닛(220)은 제어 회로로서 구현된다. 구체적으로는, 제어 회로(220)는 구성 정보를 동적으로 수신하고 광원(200)을 즉시 구성할 수 있다. 이와 관련한 예시적인 실시예들은 나중에 논의될 것이다. 더욱이, 발광 유닛(210)과 제어 유닛(220)이 도 2에 도시된 바와 같이 꼭 개별적인 엔터티들로서 구현되어야 하는 것은 아님을 잘 알 것이다. 그 대신에, 이들이 단일의 디바이스 내에 공존할 수 있다.
도 3은 본원에 기술되는 발명 요지의 일 실시예에 따른 시스템(300)의 일 예를 나타내고 있다. 시스템(300)은 실내 환경, 예를 들어, 방일 수 있다. 도시된 바와 같이, 디바이스(들)(100)는 시스템(300) 내의 특정 위치에 위치되어 있다. 제한이 아니라 단지 예시를 위해, 이하의 논의에서, 디바이스(100)는 모바일 디바이스로서 기술될 것이다. 그렇지만, 앞서 언급된 바와 같이, 디바이스(100)는 역시 고정 디바이스(fixed device)일 수 있다.
더욱이, 하나 이상의 광원들(2001, 2002,... , 200n)(총칭하여 "광원(200)"이라고 지칭됨)이 시스템(300)에 배열되어 있다. 일 실시예에서, 광원들(200)은 조명 시스템에 이미 설치되어 있는 것들일 수 있다. 즉, 모바일 디바이스(100)의 위치를 결정하기 위해 기존의 조명 시스템을 재사용하는 것이 가능하다. 그 결과, 위치 결정이 아주 낮은 비용으로 "플러그 앤 플레이(plug-and-play)" 방식으로 행해질 수 있다. 그에 부가하여, 광 통신에서의 잠재적인 플리커링(flickering) 문제를 피하기 위해, 일 실시예에서, 광원(200)의 주파수가, 예를 들어, 100Hz 초과 또는 약 200Hz와 같은, 사람에 의해 검출가능한 주파수보다 더 높게 설정될 수 있다.
도 3을 참조하면, 일부 실시예에서, 시스템(300)은 광원과 연관된, 디바이스 자체와 연관된, 그리고/또는 디바이스에 통신가능하게 결합된 제어 시스템의 일부일 수 있는 컴퓨터/서버(310)를 포함할 수 있다. 서버(310)는 모바일 디바이스(100) 및/또는 광원(들)(200)과 통신하고 모바일 디바이스(100)의 위치를 결정하는 데 필요하게 되는 임의의 정보를 저장할 수 있다. 예를 들어, 일 실시예에서, 서버(310)는 하나 이상의 광원들(200)과 각자의 위치 정보 사이의 연관관계들을 저장한다. 이러한 실시예에서, 모바일 디바이스(100)는 하나 이상의 광원들(200)의 위치 정보를 검색하기 위해 서버(310)에 액세스할 수 있으며, 이에 대해서는 나중에 논의될 것이다.
서버(310)가 시스템(300)에 위치되어 있는 것으로 도시되어 있지만, 본원에 기술되는 발명 요지가 이와 관련하여 제한되지 않는다는 것을 잘 알 것이다. 예를 들어, 대안의 실시예에서, 서버(310)는 모바일 디바이스(100) 및/또는 광원들(200)에 대해 원격지에 위치될 수 있다. 사실, 일부 실시예가 도 3에 도시된 서버(310) 없이도 적용될 수 있다. 이러한 실시예들에서, 광원들(200)의 위치 정보 및 가능한 다른 관련 정보가 각자의 광원들(200)에 로컬적으로 저장되고 필요할 때 모바일 디바이스(100)에 제공될 수 있고; 대안적으로, 서버 기능 및/또는 위치 정보 및/또는 다른 가능한 관련 정보의 전부 또는 일부가 모바일 디바이스(100) 내에 제공될 수 있다. 더욱이, 광원들(200)의 구성들이, 예를 들어, 광 통신에 의해 제공 및/또는 업데이트될 수 있다. 따라서, 임의의 중앙집중식 서비스에 의존하지 않고 위치 결정이 행해질 수 있다.
이제부터, 모바일 디바이스와 같은 디바이스(100)에 의해 적어도 부분적으로 구현되는 방법(400)의 흐름도를 도시하는 도 4를 참조할 것이다. 예를 들어, 소프트웨어(170)는 방법(400)의 단계들을 수행하기 위해 실행될 수 있다.
모바일 디바이스(100)에 의해 이용가능한 광원들(200) 중 하나 이상으로부터 광 신호들이 수신되는 단계(410)에서 방법(400)에 들어간다. 이용가능한 광원(200)은 광원 - 이로부터의 광이 모바일 디바이스(100)의 광 센서(160)에 의해 관찰 또는 인지될 수 있음 - 을 지칭한다. 상이한 환경들에서, 모바일 디바이스(100)에 의해 이용가능한 광원들(200)의 수가 상이할 수 있다는 것을 잘 알 것이다.
그에 응답하여, 이용가능한 광원(200)으로부터의 광 신호에 대해, 단계(420)에서 그 광원(200)과 연관된 비콘이 디코딩된다. 나중에 논의될 것인 바와 같이, 광원(200)은 위치 결정에서 사용하기 위한 광원(200)에 특유한 임의의 정보를 포함하는 비콘을 발생시킬 수 있다. 발생된 비콘은 ID, 위치 정보 또는 광원(200)과 연관된 임의의 다른 정보를 포함할 수 있다. 이러한 정보는 모바일 디바이스(100)의 위치를 결정하는 데 사용될 수 있다. 비콘에 포함되는 정보의 예들은 나중에 논의될 것이다.
광원(200)에서, 발생된 비콘이 변조 프로세스에 의해 광 신호 내에 인코딩된다. 예로서, LED는 비콘 및 임의의 다른 메시지를 인코딩하기 위해 BFSK(binary frequency shifting keying) 변조를 채택할 수 있다. OOK(on-off keying), VPPM(variable pulse-position modulation), CSK(color shift keying) 등(이들로 제한되지 않음)을 비롯한, 다른 변조 방식들도 가능하다. 이어서, 비콘이 광원(200)으로부터 방출되는 광 신호에 의해 브로드캐스팅된다. 모바일 디바이스(100)에서, 비콘을 디코딩하기 위해 대응하는 복조 프로세스가 수신된 광 신호에 대해 적용된다.
도 4를 참조하면, 방법(400)은 이어서 단계(410)에서 수신된 광 신호들의 신호 강도가 측정되는 단계(430)로 진행한다. 신호 강도는 RSSI(received signal strength indicator)로서 표현될 수 있고, 임의의 적당한 방식들로 측정될 수 있다. 예를 들어, 일 실시예에서, 모바일 디바이스(100)는 수신된 광 신호들의 에너지 또는 크기를 측정한다. 구체적으로는, 모바일 디바이스(100)의 위치를 결정하는 특정 방식에 따라, 단계(430)에서 측정된 신호 강도는 수신된 광 신호의 하나 이상의 특정 주파수 성분들의 크기일 수 있다. 예를 들어, 이하에서 논의될 일 실시예에서, 신호 강도로서 역할하기 위해 수신된 광 신호의 기저대역 주파수 성분의 크기가 단계(430)에서 측정된다. 그에 부가하여, 단계들(420 및 430)이 임의의 순서로 또는 병렬로 수행될 수 있다는 것을 잘 알 것이다. 예를 들어, 광 신호의 수신 시에, 신호 강도를 측정하면서 비콘을 디코딩하는 것이 가능하다.
단계(440)에서, 모바일 디바이스(100)의 위치가 단계(420)에서 디코딩된 비콘, 단계(430)에서 측정된 신호 강도, 및 모바일 디바이스(100)에 의해 현재 이용가능한 광원들(200)의 수에 적어도 부분적으로 기초하여 결정된다. 그 커버리지 기반 방법들과 달리, 대략적인 추정치보다는 모바일 디바이스(100)의 정확한 위치를 도출하기 위해 신호 강도가 사용된다. 게다가, 위치 결정을 위한 특정 방식이 이용가능한 광원(200)의 수에 따라 유연하게 그리고 적응적으로 선택된다. 그 결과, 위치 결정의 정확도 및 신뢰성이 상당히 개선된다.
일부 실시예에서, 모델 기반 접근법이 단계(440)에서 모바일 디바이스(100)의 위치를 결정하는 데 이용된다. 일반적으로, 이러한 실시예들에서, 광 신호의 전파 거리와 수신 신호 강도를 적어도 연관시키기 위해 광 전파 모델이 사전에 구축된다. 단계(430)에서 측정된 수신 신호 강도를 모델에 대입하는 것에 의해, 모바일 디바이스(100)와 이용가능한 광원들(200) 사이의 거리들이 도출될 수 있다. 그에 부가하여, 이용가능한 광원들(200)의 위치들이 디코딩된 비콘으로부터 획득될 수 있다. 모바일 디바이스(100)와 하나 이상의 광원(200) 사이의 거리들 및 이 광원(200)의 위치들이 주어지면, 모바일 디바이스(100)의 정확한 위치가 이용가능한 광원(200)의 수에 따라 각자의 방식으로 결정될 수 있다.
구체적으로는, 모델 기반 위치 결정에서, 모바일 디바이스(100)가 이용가능한 광원들(200)의 위치들을 알게 하는 것이 필요하다. 일 실시예에서, 광원(200)은 그의 위치를 알며, 위치 정보를 그의 비콘 내에 직접 인코딩할 수 있다. 예를 들어, 위치는 공간 좌표 <x, y, z>에 의해 표현될 수 있다. 그에 따라, 모바일 디바이스(100)는 임의의 광원(200)의 위치를 단계(420)에서 디코딩된 그의 비콘으로부터 읽을 수 있다.
대안의 실시예에서, 위치 정보 자체 대신에, 비콘은 광원(200)을 일의적으로 식별해줄 수 있는 광원(200)의 ID를 포함한다. 각자의 광원들(200)의 ID들과 위치들 사이의 연관관계들이, 앞서 기술된 서버 및/또는 모바일 디바이스 등에서, 사전에 결정되고 저장된다. 모바일 디바이스(100)가 ID에 기초하여 이용가능한 광원(200)의 위치를 결정할 수 있도록, ID들과 위치들 사이의 연관관계들이 임의의 적당한 방식으로 모바일 디바이스에 제공될 수 있다. 일 실시예에서, 이러한 연관관계들이 로컬적으로 모바일 디바이스(100)에 저장된다. 대안적으로, 연관관계들이 원격적으로, 예를 들어, 도 3에서의 서버(310)에 저장될 수 있다. 후자의 경우에, 모바일 디바이스(100)는 하나 이상의 이용가능한 광원(200)의 위치들을 그 각자의 ID들을 사용해 검색하기 위해 통신 연결(들)(150)을 통해 서버(310)에 액세스할 수 있다.
광 전파 거리와 수신 신호 강도 사이의 관계를 특징지우는 광 전파 모델이 주어지면, 모바일 디바이스(100)와 이용가능한 광원들(200) 중 임의의 것 사이의 거리를 획득하기 위해, 단계(430)에서 측정된 신호 강도가 모델에 입력될 수 있다. 일부 실시예에서, 이러한 거리가 명시적으로 계산된다. 대안적으로, 예를 들어, 거리(들)를 모바일 디바이스(100)의 위치에 의해 표현함으로써, 거리(들)를 암시적으로 이용하는 것이 또한 가능하다. 이와 관련한 예시적인 실시예들은 나중에 논의될 것이다.
이어서, 이용가능한 광원(200)에 대해, 광원(200)의 위치가 중심이고 모바일 디바이스(100)와 광원(200) 사이의 거리가 반경인 공간 구(spatial sphere)가 결정된다. 모바일 디바이스(100)가 이 구의 표면 상의 특정 위치에 위치된다는 것을 잘 알 것이다. 모바일 디바이스(100)에 의해 현재 이용가능한 광원들(200)의 수에 따라, 모바일 디바이스(100)의 정확한 공간 위치가 적응적 방식으로 결정될 수 있다. 예를 들어, 이용가능한 광원들(200)의 수가 미리 정의된 문턱값(예를 들어, 3 또는 4) 이상이면, 삼변측정(trilateration) 또는 다변측정(multilateration)이 적용될 수 있다. 다른 방식으로, 이용가능한 광원(200)의 수가 문턱값 수 미만이면, 위치 결정을 용이하게 하기 위해 모바일 디바이스(100)의 사용자를, 예를 들어, 모바일 디바이스(100)의 하나 이상의 제스처들을 통해, 부가 정보를 제공하도록 관여시키는 것이 가능하다. 다른 방식으로, 이용가능한 광원들의 수가 문턱값 수 미만이면, 디바이스의 이전의 알려진 위치들 또는 다른 관련 정보에 기초한 위치의 추정이 결정될 수 있다.
단지 예시를 위해, 특정 예가 이제부터 논의될 것이다. 이 예에서, 광 전파 모델이 다음과 같이 구축된다. 광학 채널에 대해, 수신된 광 신호의 신호 강도가 광원의 전송 전력, 채널 이득 및 수신기 이득에 의해 특징지워질 수 있다. 예로서, 일 실시예에서, 수신 신호 강도는 수학식 1과 같이 기술될 수 있고:
Figure pct00001
여기서 Pt는 특정의 광학 채널을 통한 광원(200)의 전송 전력을 나타내고, H(d)는 광학 채널의 이득을 나타내며, Gr은 모바일 디바이스(100)에서의 이득을 나타낸다. 일 실시예에서, 수신기 이득 Gr은 사전에 교정되고 동작에서 상수로서 사용된다 채널 이득 H(d)는 광 전파 거리(d로서 표기됨), 광의 조사 각도(φ)로서 표기됨) 및 광의 입사 각도(θ)로서 표기됨)의 함수이다. 도 5에 도시된 바와 같이, 조사 각도 φ는 수직 방향(520)과 광원(200)으로부터 모바일 디바이스(100)로의 광 전파 경로(530)의 방향 사이의 각도(510)를 지칭한다. 입사 각도 θ는 광 전파 경로(530)의 방향과 모바일 디바이스(100)의 표면에 의해 정의되는 평면의 법선(550) 사이의 각도(540)를 지칭한다.
일 실시예에서, 방사 세기(radiant intensity)는 램버시안 방사 패턴(Lambertian radiation pattern)을 따르는 것으로 가정된다. 그에 따라, 채널 이득 H(d)는 다음과 같이 모델링될 수 있다:
Figure pct00002
여기서 A는 광 센서(160)의 면적을 나타내고, g(φ)는 입사 각도 θ가 광 센서(160)의 시야(field of view)(FoV)에 속하는 경우 상수인 광학 집광기(optical concentrator)를 나타내며, m은 램버시안 차수(Lambertian order)를 나타낸다. 이러한 모델은 실험들에 의해 검증되고, 상수들 모두는 사전에 잘 정의될 수 있다. 예를 들어, 광원들(200)이 전형적인 LED 전구인 일 실시예에서, 조명 범위는 [-60°, +60 °] 내로 제한되고, 파라미터 m은 1로 설정된다.
광원(200)의 방출 전력 Pt에 관해, 예로서, 광원(200)이 PWM 변조를 채택할 때, 광원(200)에 의해 방출되는 광 신호는 0-1 펄스파이다. 펄스 시간 t를 갖는 주기 T에 대해, 펄스파에 대한 푸리에 급수 전개는 수학식 3이고:
Figure pct00003
여기서 첫 번째 AC 성분은 기저대역 주파수 성분에 대한 방출 전력에 대응한다. 즉, 방출 전력 Pt는 기저대역 및 모든 고조파들에 걸쳐 확산된다. 실제로는, 전체적인 수신 에너지를 측정하는 것이 어렵거나 실현불가능하다. 그에 따라, 일부 실시예에서, 단계(430)에서의 신호 강도의 측정은 수신된 광 신호의 기저대역 주파수 성분에 대해서만 수행될 수 있다.
예를 들어, 일 실시예에서, 강도 신호로서 역할하기 위해 수신된 광 신호의 기저대역 주파수 성분의 크기가 단계(430)에서 측정된다. 이것이 실현가능한 이유는 기저대역 광학 채널을 통한 에너지 부분이 수학식 2에 의해 표현된 바와 같이 채널 모델을 유효성 검사하는 데 이미 충분하기 때문이다. 그에 따라, 광 전파 모델은 다음과 같이 정의될 수 있고:
Figure pct00004
여기서 C는 광원(200)의 최대 방출 전력에 관련된 상수를 나타내고, τ/T는 광원(200)의 전송 전력 Pt에 영향을 미치기 위한 주요 인자인 광원(200)의 듀티 사이클을 나타낸다.
이 실시예에서, 모바일 디바이스(100)가 그의 위치를 결정할 수 있게 하기 위해, 상수 C 및 광원(200)의 듀티 사이클 τ/T가 모바일 디바이스(100)에 제공된다. 일 실시예에서, 상수 C 및/또는 듀티 사이클 τ/T에 관한 정보는 광원(200)의 비콘에 포함된다. 이러한 방식으로, 모바일 디바이스(100)는 단계(420)에서 비콘을 디코딩한 후에 이러한 정보를 읽을 수 있다. 이 파라미터들을 대안의 방식들로 모바일 디바이스에 제공하는 것이 또한 가능하다. 예를 들어, 일 실시예에서, 상수 C 및/또는 듀티 사이클 τ/T가 사전에 결정되고 대응하는 광원(200)의 ID와 연관되어 모바일 디바이스(100)에 저장될 수 있다.
수학식 4에 의해 표현된 광 전파 모델이, 본원에 기술되는 발명 요지의 범주에 관한 어떤 제한도 암시하지 않고, 예시를 위한 것에 불과하다는 것을 잘 알 것이다. 전파 거리와 수신 신호 강도를 연관시키는 임의의 다른 모델들, 경험적 데이터 세트들, 또는 다른 적절한 방법들이 사용될 수 있다. 광 전파 모델들의 상이한 정의들에 따라, 최대 방출 전력 및 듀티 사이클에 부가하여 또는 그 대신에, 광원들(200)의 하나 이상의 특성들이 위치 결정에서 사용될 수 있다. 광원(200)의 그 요구된 특성들 중 하나 이상이 비콘에 포함되고 모바일 디바이스(100)로 전송될 수 있다.
수학식 4에 의해 표현된 모델을 여전히 참조하면, 이용가능한 광원들(200)의 수가 4개 이상인 경우, 모바일 디바이스(100)의 위치가 일의적으로 구해질 수 있다. 이동국(100)이 수평 평면에 보유된다고 가정한다. 이것은, 예를 들어, 모바일 디바이스(100)의 제스처를 조절하라고 사용자에게 요청하는 것에 의해, 달성될 수 있다. 이 시점에서, 거리 d, 조사 각도 φ 및 입사 각도 θ 모두가 모바일 디바이스(100)의 위치에 의해 표현될 수 있다. 구체적으로는, 구해져야 하는 모바일 디바이스(100)의 위치가 <x0, y0, z0>인 것으로 가정한다. 이어서, 위치 <x, y, z>에 배열된 이용가능한 광원(200)에 대해, 모바일 디바이스(100)와 광원(200) 사이의 거리 d는 수학식 5로서 표현될 수 있다:
Figure pct00005
게다가, 광원들(200)이 대부분의 경우에, 예를 들어, 천장에 설치되어 있기 때문에, 광원들(200)이 아래쪽으로 향해 있다고 가정하는 것이 타당하다. 그러면, 조사 각도 φ의 코사인은 수학식 6으로서 표현될 수 있다:
Figure pct00006
모바일 디바이스(100)의 광 센서(160)가 천장 쪽으로 똑바로 위쪽을 향해 있는 경우에, 입사 각도 θ는 조사 각도 φ와 같다. 다른 경우에, 유망한 또는 실제의 조사 각도가 디바이스의 위치 정보와 함께 저장될 수 있다.
그에 따라, 광 전파 모델에서의 변형들 모두가 모바일 디바이스(100)의 위치(보다 구체적으로는, 좌표 값들 x0, y0 및 z0)에 의해 표현될 수 있다. n개의 광원(200)에 대해, 일단의 방정식들이 다음과 같이 획득된다.
Figure pct00007
4개 이상의 이용가능한 광원들(200)(n > 4)에 대해, 모바일 디바이스(100)의 좌표 값들 x0, y0 및 z0가 일의적으로 구해질 수 있다. 이 실시예에서, 모바일 디바이스(100)와 광원들(200) 사이의 거리들이 삼변측정 또는 다변측정에서 암시적으로 사용된다.
일부 실시예에서, 이상의 방정식 세트를 푸는 것은 LMS(linear mean square) 오차를 최소화하려고 시도하는 최적화 프로세스로서 수식화될 수 있다. 예를 들어, 최적화를 위해 뉴튼법(Newton's Method)이 적용될 수 있지만, 다른 최적화 프로세스들이 적절할 수 있다. 목표는 수학식 7에서의 각각의 방정식의 좌변과 우변 사이의 절대 오차의 합을 최소화하는 것이다. 예로서, 일 실시예에서, 각각의 미지수에 대한 초기 값이 랜덤하게 발생된다. 이어서, 지역 최소값(local minima)을 피하기 위해 최적화 프로세스가 여러 번 실행된다.
구체적으로는, 이상의 예에서, 4개의 광원들(200)이 디바이스 위치의 유일 해(unique solution)를 보장하기 때문에, 문턱값이 4로 설정되는 것으로 보여진다. 대안적으로, 어떤 경우에, 단지 3개의 광원들(200)로 고유 위치를 도출하는 것이 또한 가능하다. 구체적으로는, 모바일 디바이스(100)가 3개의 광원들(200)만을 인지할 수 있다면, 이상의 방정식 세트를 푼 결과 2개의 모호한 해가 얻어질 것이고 그 중 하나는 가짜 해(fake)임을 잘 알 것이다. 가짜 해는, 예를 들어, 상식에 의해 필터링 제거될 수 있다. 예를 들어, 천장에 설치된 광원들(200)은 보통 유사한 높이들을 가지며, 따라서 동일 평면에 있다. 이 경우에, 모델에서의 코사인 함수의 우대칭 특성(even symmetry property)으로 인해, 가짜 해는 천장 위쪽에- 이는 현실적으로 불가능함 - 나타나거나 위치된 것으로 결정될 것이다. 일반적으로 말하면, 문턱값에 대한 하한은 3이다. 즉, 3개의 광원들(200)이 전형적으로 모바일 디바이스(100)의 정확한 위치를 직접 계산하기 위해 요구되는 최소 수이다.
그에 부가하여, 이상의 논의에서의 가정들이, 본원에 기술되는 발명 요지의 사용 또는 기능의 범주에 관한 어떤 제한도 암시하지 않고, 예시를 위한 것에 불과하다는 것을 잘 알 것이다. 예를 들어, 모바일 디바이스(100)가 임의의 배향으로 있는 경우, 일 실시예에서, 모바일 디바이스(100) 상에 장착된 IMU(inertial measurement unit)들과 같은 배향 센서들이 디바이스의 자세를 측정하고 다시 수평 자세로 변환하는 데 사용될 수 있다. 더욱이, 광원들(200) 모두가 아래쪽을 향하고 있지는 않은 경우에, 그들의 각도들이 교정을 통해 미리 획득되고 비콘들을 통해 수신기로 전달될 수 있다. 사실, 광원(200) 및 모바일 디바이스(100)조차도 완벽하게 아래로 또는 위로 향해 있지 않으며, 약간의 불완전은 위치 정확도에 거의 영향을 미치지 않는데, 그 이유는 거리 추정에 대한 그들의 영향이 영 근방에서 서서히 변하는 코사인 함수를 통하기 때문이다. 게다가, 보다 많은 제약조건들을 도입함으로써 일반적인 위치측정(localization) 문제를 풀기 위해 보다 많은 측정들이 수행될 수 있다.
다른 한편으로, 모바일 디바이스(100)에 의해 이용가능한 광원들(200)의 수가 문턱값(3 또는 4) 미만이면 - 실제로 그러할 수 있음 -, 방정식 세트(7)을 직접 푸는 것에 의해 유일 해를 도출하는 것이 불가능하다. 예를 들어, 주어진 순간에, 모바일 디바이스(100)가 하나 또는 2개의 광원들(200)로부터만 광 신호들을 수신할 수 있는 일이 있을 수 있다. 이러한 상황들에 대처하기 위해, 일부 실시예에서, 부가의 보조 정보를 제공하기 위해 모바일 디바이스(100)의 하나 이상의 제스처들이 사용된다. 이를 위해, 모바일 디바이스(100)의 사용자가 관여될 수 있다. 일 실시예에서, 사용자는 먼저 모바일 디바이스(100)를 수평으로 잡고 이어서 디바이스를 모바일 디바이스(100)의 Z-축을 중심으로 회전시키도록 요청받는다. 모바일 디바이스(100)가 하나의 광원(200) 쪽으로 배향될 때, 사용자는 모바일 디바이스(100)를 점진적으로 피치하도록 요청받는다. 그 동안에, 상이한 피치 각도들에서 그 광원(200)으로부터의 광 신호들의 신호 강도들을 기록하기 위해 연속적인 측정들이 수행된다. 이 프로세스에서, 모바일 디바이스(100) 내의 하나 이상의 배향 센서들이 조사 각도 및 입사 각도를 측정하는 데 사용될 수 있다.
일 예로서, 도 6a가 참조된다. 모바일 디바이스(100)가 처음에 수평으로 보유될 때, 모바일 디바이스(100)와 광원(200)을 연결시키는 가상 선과 북쪽 방향 사이의 배향 각도(α1로서 표기됨)가 측정된다. 모바일 디바이스(100)가 광원(200) 쪽으로 배향될 때 수신되는 수신 신호 강도가 측정되고 기록된다(Pr1로서 표기됨). 이어서, 도 6b에 도시된 바와 같이, 모바일 디바이스(100)는 모바일 디바이스(100)의 광 센서(들)를 광원(200)과 마주하게 유지하면서 수평 자세로부터 각도 α2의 대략 수직 자세로 회전된다. 모바일 디바이스(100)의 광 센서(들)가 광원(200) 쪽으로 똑바로 향해 있는 지점에서 각도 α2가 입사 각도 θ 및 조사 각도 φ보다 더 크게 된다는 것을 잘 알 것이다.
광원(200)으로부터 수신된 광 신호의 측정된 신호 강도 및 (모바일 디바이스(100)의 X 축을 중심으로 한) 대응하는 순간 피치 각도가 기록되고, 도 6c에 도시된 바와 같이, 곡선으로서 표현될 수 있다. 곡선(600)으로부터, 측정된 신호 강도가, 피크 지점(610)에 도달될 때까지, 증가한다는 것을 알 수 있다. 그 지점(610)에서, 변하는 입사 각도 θ로 인해, 모바일 디바이스(100)가 회전될 때, 측정된 신호 강도가 떨어진다. 이와 같이, 피크 지점(610)은 모바일 디바이스(100)가 똑바로 광원(200) 쪽으로 향하는 순간에 대응한다. 시작부터 피크 지점(610)까지의 대응하는 피치된 각도는 모바일 디바이스(100)가 수평으로 놓여 있을 때의 원하는 입사 각도 θ이다.
이제, 입사 각도 θ, 측정된 신호 강도 Pr1, 및 각도 α1이 이용가능하다. 광 전파 모델, 예를 들어, 수학식 5에 의해 표현된 것에 의해, 입사 각도 θ 및 측정된 신호 강도 Pr1은 모바일 디바이스(100)의 후보 위치들 모두가 이용가능한 광원들(200) 각각을 중심으로 한 2차원(2D) 수평 원 내에 있도록 보장한다. 이어서, 모바일 디바이스(100)의 정확한 위치인, 원 내에서의 단 하나의 위치를 최종적으로 결정하기 위해 각도 α1이 사용된다. 모바일 디바이스(100)의 제스처들을 통해 이러한 부가 정보를 획득하고 사용하는 것에 의해, 제한된 수의 광원들(200)들로도, 디바이스(100)의 위치가 광 전파 모델에 기초하여 정확하게 결정될 수 있다.
앞서 기술된 사용자 지원(user assisted) 부가 정보에 대한 대안으로서 또는 그에 부가하여, 모바일 디바이스의 현재 위치를 결정하기 위해 다른 기지의 또는 결정된 정보가 사용될 수 있다. 예를 들어, 모바일 디바이스의 이전의 알려진 위치들, 이전의 검출된 광원들, 및/또는 디바이스의 다른 위치 및 안내 정보(예컨대, GPS, WiFi, 시간의 경과에 따른 이동 방향 등)가 모바일 디바이스의 잠재적인 위치들의 가능한 수를 제한하는 데 사용될 수 있다.
광 전파 모델 대신에, 일부 대안의 실시예에서, 단계(440)에서, 핑거프린트 기반 접근법이 모바일 디바이스(100)의 위치를 결정하는 데 적용될 수 있다. 이러한 실시예들에서, 광원들(200)이, 예를 들어, 그 각자의 ID들에 의해 일의적으로 식별될 수 있다. 하나 이상의 미리 결정된 기지의 위치들에서 핑거프린트들을 수집하기 위해 오프라인 데이터 수집 프로세스가 사전에 실행된다. 본원에서 사용되는 바와 같이, "핑거프린트"라는 용어는 적어도 측정된 신호 강도, 광원(들)(200) - 이로부터 광 신호가 수신됨 - 의 ID, 및 측정이 수행되는 위치로 이루어져 있는 데이터 세트를 지칭한다. 일 예로서, 일 실시예에서, 핑거프린트는 <Light_Source_ID, Received_Signal_Strength, Position>의 형태의 튜플로서 표현된다. 임의의 다른 적당한 데이터 구조들도 가능하다. 이 수집된 핑거프린트들이, 예를 들어, 서버(310)에 있는, 데이터베이스에 저장된다.
이러한 핑거프린트 기반 위치 결정에서는, 광원들(200)의 위치들을 알 필요가 없다. 필요하게 되는 유일한 것은 이용가능한 광원(200)의 ID이다. 따라서, 이러한 실시예들에서, 비콘은 연관된 광원(200)의 ID를 포함한다. 동작을 설명하면, ID들이 디코딩된 비콘으로부터 획득되고 하나 이상의 이용가능한 광원들(200)을 식별하는 데 사용된다. 이어서, 측정된 신호 강도를 식별된 광원(들)(200)과 연관되어 있는 미리 저장된 핑거프린트들과 비교하는 것에 의해 모바일 디바이스(100)의 위치가 결정된다. 예를 들어, 일 실시예에서, 주어진 광원(들)(200)에 대해, 측정된 신호 강도와 핑거프린트에 기록된 신호 강도 사이의 최소 차이를 찾아냄으로써 가장 일치하는 핑거프린트가 선택될 수 있다. 이어서, 일치하는 핑거프린트에 기록된 위치가 위치 추정으로서 사용된다. 대안의 실시예에서, 가장 작은 신호 강도 차이들을 갖는 복수의 핑거프린트들이 선택되고, 그들의 위치들의 평균 또는 가중 평균이 위치 추정으로서 사용된다. 2개 이상의 광원들(200)이 있을 때, 2개 이상의 후보 위치들을 결정하기 위해 그들 각각에 대해, 각각, 핑거프린트 대조(fingerprint matching)를 수행하는 것이 가능하다. 이어서, 모바일 디바이스(100)의 위치의 추정치를 획득하기 위해 후보 위치가 결합(예를 들어, 평균 또는 가중 평균)될 수 있다.
앞서 논의된 바와 같은 모델 방법 및 핑거프린트 방법이 단독으로 또는 조합하여 사용될 수 있다는 것을 잘 알 것이다. 예를 들어, 일 실시예에서, 핑거프린트 기반 위치 결정 방법이 모델 기반 방법의 대안으로서 사용될 수 있다. 다른 실시예에서, 핑거프린트 방법이 모델 방법과 함께 사용될 수 있다. 예를 들어, 모델 방법이 이용될 때, 이용가능한 광원들의 수가 삼변측정 또는 다변측정에 불충분한 경우, 핑거프린트 방법이 적용될 수 있다. 더욱이, 디바이스 위치의 보다 정확한 추정을 제공하기 위해, 핑거프린트 접근법이 WiFi, 환경 음향 등과 같은 임의의 다른 적당한 감지 방식들과 결합되어 사용될 수 있다.
위치 결정의 신뢰성을 보장하고 대기 시간을 감소시키기 위해, 일부 실시예에서, 주파수 채널화 및/또는 랜덤 채널 호핑이 광원들(200)에서 채택된다. 일반적으로, 신뢰성 있는 비코닝에 대한 주요 과제는 다수의 광원들(200)이 공유된 광 매체를 통해 조율되지 않고 동기화되지 않을 때 일어날 수 있는 충돌 문제이다. 광원들(200) 간에 조율하는 것이 보통 어렵다는 것을 잘 알 것이다. 일반적으로, 비용 절감을 고려하여, LED 램프와 같은 광원(200)이 그의 이웃들을 찾아내기 위한 추가 센서를 장착하고 있지 않을 것이다. 이러한 추가 센서가 실제로 장착되어 있더라도, (예컨대, 보통 천장 또는 벽에 부착되는) 광원들(200)의 실제 배치는 광원들(200)이 서로를 감지하는 것을 어렵게 만든다. 이것은 무선 송수신 장치(wireless radio) 경우들과 아주 상이하다. 그 결과, 많은 경우에 시분할이 실현가능하지 않을 수 있다.
이를 위해, 일부 실시예에서, 광원들(200) 간의 동기화를 제공하기 위해, 이용가능한 광 스펙트럼 전체가 복수의 공통부분을 갖지 않는(disjoint) 부반송파들로 채널화된다. 부반송파들은 "광학 채널들" 또는 "채널들"이라고 지칭된다. 채널들은 상이한 스펙트럼 범위들을 가지며, 예를 들어, 전체 스펙트럼에 걸쳐 균일하게 분포될 수 있다. 일 실시예에서, 광원들(200)들 각각에 정적 채널을 할당하는 것이 가능하다. 그렇지만, 광원들(200)의 커버리지 영역들 및 그의 교차 지점들이 시간의 경과에 따라 변하거나 전혀 알려져 있지 않을 수 있다는 것을 잘 알 것이다. 따라서, 대안의 실시예에서, 광원들(200) 간의 지속적인 충돌을 피하기 위해 랜덤 채널 호핑 메커니즘이 사용된다.
보다 구체적으로는, 특정의 길이를 갖는 호핑 주기가 정의된다. 현재 호핑 주기에 대해, 광원(200)의 제어 유닛(220)은 복수의 채널들 중 하나를 랜덤하게 선택하고, 그의 비콘을 광 신호 내에 인코딩하며, 비콘을 전송하도록 구성되어 있다. 현재 호핑 주기의 만료 시에, 제어 유닛(220)은 랜덤 채널 선택을 반복함으로써, 다른 광학 채널로 호핑한다. 채널들의 수가 경쟁하는 광원들(200)의 수와 비교하여 충분히 많은 한, 이러한 랜덤 호핑이 충돌들을 상당히 감소시키거나 제거할 것임을 잘 알 것이다.
본 발명의 실시예들에 따르면, 랜덤 채널 호핑이 충돌을 감소시키는 데 꼭 필요하게 되지는 않는다는 것을 잘 알 것이다. 예를 들어, 일 실시예에서, 각각의 광원(200)이 고정된 채널에 머물러 있도록 광원들(200)을 사전에 구성하는 것이 가능하다. 이러한 미리 결정된 채널 할당에 의해, 충돌이 회피될 수 있다.
물론, 랜덤 채널 호핑에 의해서도, 어떤 경우에 충돌이 여전히 일어날 수 있다는 것을 잘 알 것이다. 충돌이 일어날 때, 모바일 디바이스(100)는 충돌된 광원들(200)의 비콘들을 정확하게 수신 또는 디코딩할 수 없다. 일 실시예에서, 모바일 디바이스(100)는, 비콘이 정확하게 디코딩될 수 있도록, 광 신호들을 수신하기 위해 부가의 호핑 주기(들) 동안 기다릴 수 있다. 충돌의 가능성을 추가로 감소시키기 위해, 일 실시예에서, 호핑 주기의 길이 및 환경에 있는 광원들(200)의 총수 또는 수들의 범위에 기초하여 채널들의 수가 선택된다.
광학 채널들의 적당한 수를 결정하기 위해, 일 실시예에서, 디바이스(100)의 대기 시간이 특징지워질 수 있다. S M개의 광원들(200)(또는 최대 M개의 광원들)이 환경에서 이용가능하고 광학 채널들의 수가 N인 것으로 가정한다. 일 실시예에서, 대기 시간 tw는, 예를 들어, 수학식 8과 같이, 호핑 주기들의 수 및 길이를 사용하여 수식화될 수 있고:
Figure pct00008
여기서 k는 호핑 주기들의 수를 나타내고 τ는 각각의 호핑 주기의 길이이다. 대기 시간 tw 및 호핑 주기들의 수 k 둘 다는 M의 함수들이다. 고정된 전체 스펙트럼이 주어지면, τ는 N에 비례하는데, 그 이유는 채널들의 수를 증가시키면 보다 좁은 채널들 그리고 따라서 보다 낮은 전송 속도들이 얻어지기 때문이다.
광원들(200)들 간의 동기화가 없으면, 상이한 광원들(200)의 호핑 주기들이 오정렬될 가능성이 있는데, 그 이유는 광원(200)의 호핑 주기가 광원(200)의 로컬 클럭을 참조하기 때문이다. 이와 같이, 하나의 광원(200)은 다른 것과 부분적으로 충돌할 수 있고, 이는 2개의 충돌하는 광원들로부터의 비콘들을 오염시킬 수 있다. 각각의 주기 동안의 채널 선택이 독립적이고 [1, N]에 균일하게 분포되어 있는 경우에, k개의 연속적인 호핑 주기들에서, 하나의 광원(200)이 (모바일 디바이스(100)에서의 정확한 디코딩을 보장하는) 적어도 하나의 호핑 주기 동안 임의의 다른 광원들(200)과 충돌하지 않을 확률은 수학식 9이고:
Figure pct00009
여기서 M은 환경에 의해 결정되는 상수이다. N이 주어지면, k의 최소 값은, 예를 들어, 수학식 10과 같이, p ≥ P0이도록 결정될 수 있고:
Figure pct00010
여기서 P0은 원하는 성공률을 나타낸다. M과 P0이 주어지면, 대기 시간을 최소화시키는 최적의 N은 수학식 8 내지 수학식 10을 결합하여 결정될 수 있다. 예를 들어, M=3에 대한 채널들의 최적의 수는 7이고, 호핑 주기들의 대응하는 수는 3이다.
실제로는, 상이한 환경들에서 광원들(200)의 밀도가 변할 수 있다. 따라서, 모든 상황들에 대해 전역적으로 최적인 N을 찾는 것이 어렵다. 일 실시예에서, N의 값은 수학식 11에 의해 선택될 수 있고:
Figure pct00011
여기서 Mtypical은 모바일 디바이스(100)에 의해 관찰되는 광원들(200)의 전형적인 수들의 세트를 나타낸다. 일 실시예에서, P0과 Mtypical은, 각각, 90%와 [3, 10]이다. 그에 따라, N = 30이고 k = 3인 것으로 결정된다. 즉, 이 실시예에서, 가시 광의 이용가능한 통신 매체가 30개의 채널들로 나누어지고, 모바일 디바이스(100)는 최대 3개의 호핑 주기들 동안 기다린다. 대기 시간 동안, 모바일 디바이스(100)는 동일한 광원(200)으로부터 다수의 비콘들을 수신할 수 있다. 일 실시예에서, 다른 비콘들에 의해 오염될 가능성이 보다 적은, 가장 낮은 신호 강도를 갖는 비콘이 추가의 처리를 위해 선택된다.
일 예로서, 일 실시예에서, 주파수 대역 [10kHz, 19kHz]가 사용된다. 주파수 대역이, 각각이 300Hz 대역폭을 갖는, 30개의 광학 채널들로 나누어진다. 각각의 채널에서의 대응하는 데이터 레이트는 120bps이다. 호핑 주기의 길이는 0.7s이다. 실험들은 전체 대기 시간이 약 2.1s라는 것을 보여준다.
게다가, 본원에 기술되는 발명 요지의 실시예들에 따르면, 광원들(200)이 즉시 구성될 수 있도록, 구성 정보가 다양한 방식들로 광원들(200)에 동적으로 제공될 수 있다. 이것이 요망되는 이유는, 광원(200)이 설치되지 않으면, 위치와 같은 어떤 정보가 보통 알려지지 않을 수 있기 때문이다. 이를 위해, 일 실시예에서, 광원(200)이 각자의 무선 통신 기술을 사용하여 구성 정보를 수신하기 위해 무선(예를 들어, Bluetooth, BLE, WiFi 등) 수신기를 장착하고 있을 수 있거나, 설치 전문가에 의해 지도 또는 다른 위치 프레임워크와 관련한 위치와 수동으로 연관될 수 있다.
대안의 실시예에서, 비용을 낮은 수준으로 유지하기 위해, 구성 정보가 광 통신에 의해 광원들(200)에 제공될 수 있다. 구체적으로는, 광원(200)이 부가의 광 센서를 장착하고 있을 수 있다. 사실, 광원(200)이 광을 감지할 수 있다면 광원(200)(예를 들어, LED) 자체를 광 센서로서 단순히 재사용하는 것이 또한 가능하다. 동작을 설명하면, 광원(200)의 제어 유닛(220)은, 예를 들어, 다른 광원(200)으로부터 들어오는 광 신호를 수신할 수 있다. 이어서, 제어 유닛(220)은 광원(200)의 위치와 같은 구성 정보를 들어오는 광 신호로부터 디코딩할 수 있다. 디코딩된 구성 정보에 기초하여, 제어 유닛(220)은 구성을 업데이트하고 그에 따라 비콘를 발생시켜 브로드캐스팅할 수 있다.
도 7은 적어도 일부가 광원에 의하는 방법(700)의 흐름도를 나타내고 있다. 들어오는 광 신호가 수신되는 단계(710)에서, 방법(700)에 들어간다. 들어오는 광 신호는 다른 광원, 플래시, 또는 임의의 다른 적당한 광원들에 의해 방출될 수 있다. 이어서 단계(720)에서, 구성 정보가 들어오는 광 신호로부터 디코딩된다. 예를 들어, 구성 정보는 광원의 위치를 포함할 수 있다. 단계(730)에서, 광원과 연관된 비콘이 디코딩된 구성 정보에 적어도 부분적으로 기초하여 발생된다. 앞서 논의된 바와 같이, 구성 정보를 종래의 또는 수동 방식으로 획득하거나, 예를 들어, 무선 수신기를 사용하는 것이 또한 가능하다.
단계(740)에서, 복수의 광학 채널들 중 하나가 미리 정의된 호핑 주기 동안 선택된다. 이 광학 채널들 각각은 상이한 주파수 범위들을 가진다. 구체적으로는, 일 실시예에서, 호핑 주기의 길이 및 환경에 배열된 광원들의 수에 기초하여 채널들의 수가 결정된다. 비콘이, 단계(750)에서, 예를 들어, 변조에 의해, 광 신호 내에 인코딩되고, 단계(760)에서, 단계(740)에서 선택된 채널을 통해 방출된 광 신호에 의해 브로드캐스팅된다.
동적 구성(단계들(710 내지 730))이 방법(700)에서 먼저 수행되는 것으로 도시되어 있지만, 이것은 어떤 제한도 암시하지 않고 예시를 위한 것에 불과하다는 것을 잘 알 것이다. 실제로는, 동적 구성이 임의의 적당한 타이밍에서 행해질 수 있다. 예를 들어, 일 실시예에서, 초기 구성을 종래 방식으로 또는 무선 통신을 통해 설정하고 이어서 런타임 시에 필요할 때는 언제나 구성을 업데이트하는 것이 가능하다. 사실, 본원에 기술되는 발명 요지는 심지어 동적 구성 없이 종래의 광원들에 의해 구현될 수 있다.
발명 요지가 구조적 특징들 및/또는 방법 동작들과 관련하여 기술되어 있지만, 첨부된 청구항들에 한정된 발명 요지가 앞서 기술된 구체적인 특징들 또는 동작들로 꼭 제한되는 것은 아님을 잘 알 것이다. 오히려, 이상에서 기술한 특정의 특징들 및 동작들은 청구항들을 구현하는 예시적인 형태로서 개시되어 있다.

Claims (20)

  1. 적어도 부분적으로 디바이스에 의해 구현되는 방법에 있어서,
    상기 디바이스에 의해 이용가능한 적어도 하나의 광원으로부터 광 신호를 수신한 것에 응답하여, 상기 수신된 광 신호로부터 비콘 - 상기 비콘은 상기 적어도 하나의 광원과 연관되어 있음 - 을 디코딩하는 단계;
    상기 수신된 광 신호의 신호 강도를 측정하는 단계; 및
    상기 디코딩된 비콘, 상기 측정된 신호 강도, 및 상기 적어도 하나의 광원의 수에 적어도 부분적으로 기초하여 상기 디바이스의 위치를 결정하는 단계
    를 포함하는, 적어도 부분적으로 디바이스에 의해 구현되는 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 디바이스의 위치를 결정하는 단계는,
    상기 디코딩된 비콘에 기초하여 상기 적어도 하나의 광원의 위치를 결정하는 단계; 및
    광 전파 모델 - 상기 광 전파 모델은 적어도 상기 측정된 신호 강도와 상기 수신된 광 신호의 전파 거리를 연관시킴 - 에 따라 상기 적어도 하나의 광원의 위치, 상기 측정된 신호 강도 및 상기 적어도 하나의 광원의 수에 기초하여 상기 디바이스의 위치를 결정하는 단계
    를 포함하는 것인, 적어도 부분적으로 디바이스에 의해 구현되는 방법.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 디바이스의 위치를 결정하는 단계는,
    상기 적어도 하나의 광원의 수가 미리 정의된 문턱값 초과인 것에 응답하여, 상기 광 전파 모델에 따라 상기 적어도 하나의 광원의 위치 및 상기 측정된 신호 강도에 기초하여 상기 디바이스의 위치를 결정하기 위해 삼변측정(trilateration) 또는 다변측정(multilateration)을 적용하는 단계
    를 포함하는 것인, 적어도 부분적으로 디바이스에 의해 구현되는 방법.
  4. 제2항에 있어서,
    상기 디바이스의 위치를 결정하는 단계는,
    상기 적어도 하나의 광원의 수가 미리 정의된 문턱값 미만인 것에 응답하여, 상기 디바이스의 적어도 하나의 제스처를 검출하는 단계; 및
    상기 전파 모델에 따라 상기 적어도 하나의 광원의 위치, 상기 측정된 신호 강도 및 상기 디바이스의 상기 검출된 적어도 하나의 제스처에 기초하여 상기 디바이스의 위치를 결정하는 단계
    를 포함하는 것인, 적어도 부분적으로 디바이스에 의해 구현되는 방법.
  5. 제2항에 있어서,
    상기 광 전파 모델은 상기 적어도 하나의 광원의 듀티 사이클 및 최대 방출 전력에 적어도 부분적으로 기초하여 상기 측정된 신호 강도와 상기 수신된 광 신호의 전파 거리를 연관시키고,
    상기 방법은,
    상기 디코딩된 비콘으로부터, 상기 듀티 사이클 및 상기 최대 방출 전력 중 적어도 하나에 관한 정보를 획득하는 단계를 더 포함하는, 적어도 부분적으로 디바이스에 의해 구현되는 방법.
  6. 제2항에 있어서,
    상기 수신된 광 신호의 신호 강도를 측정하는 단계는,
    상기 수신된 광 신호의 기저대역 주파수 성분의 크기(magnitude)를 측정하는 단계
    를 포함하는 것인, 적어도 부분적으로 디바이스에 의해 구현되는 방법.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 디바이스의 위치를 결정하는 단계는,
    상기 디코딩된 비콘으로부터 상기 적어도 하나의 광원의 ID(identification)를 획득하는 단계; 및
    상기 ID에 기초하여, 복수의 미리 결정된 위치들에서의 상기 적어도 하나의 광원의 복수의 미리 결정된 신호 강도들을 검색하는 단계; 및
    상기 측정된 신호 강도를 상기 복수의 미리 결정된 신호 강도들과 비교하는 것에 의해 상기 디바이스의 위치를 결정하는 단계
    를 포함하는 것인, 적어도 부분적으로 디바이스에 의해 구현되는 방법.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 광원은 미리 정의된 호핑 주기들 각각에서 상기 광 신호를 방출할 광학 채널을 랜덤하게 선택하도록 구성되고,
    상기 방법은,
    상기 수신된 광 신호에서 충돌(collision)을 검출한 것에 응답하여, 상기 적어도 하나의 광 신호로부터 상기 광 신호를 수신하기 위해 부가의 호핑 주기 동안 기다리는 단계를 더 포함하는, 적어도 부분적으로 디바이스에 의해 구현되는 방법.
  9. 광원에 있어서,
    제어 유닛; 및
    발광 유닛
    을 포함하고,
    상기 제어 유닛은,
    미리 정의된 호핑 주기 동안, 상이한 스펙트럼 범위들을 갖는 복수의 광학 채널들로부터 광학 채널을 랜덤하게 선택하고,
    상기 광원과 연관된 비콘을 인코딩하기 위해 상기 광 신호를 변조하도록 구성되고,
    상기 발광 유닛은,
    상기 인코딩된 비콘을 갖는 상기 광 신호를 상기 선택된 광학 채널을 통해 환경 내로 방출하도록 구성되는 것인, 광원
  10. 제9항에 있어서,
    상기 제어 유닛은 또한,
    들어오는 광 신호를 수신하고;
    상기 수신된 들어오는 광 신호로부터 구성 정보를 디코딩하며;
    상기 디코딩된 구성 정보에 적어도 부분적으로 기초하여 상기 비콘을 발생시키도록 구성되는 것인, 광원.
  11. 제9항 또는 제10항에 있어서,
    상기 복수의 광학 채널들의 수는 상기 호핑 주기의 길이 및 상기 환경 내의 광원들의 수에 기초하여 결정되는 것인, 광원.
  12. 환경에서의 시스템에 있어서,
    적어도 하나의 광원; 및
    디바이스
    를 포함하고,
    상기 적어도 하나의 광원은,
    미리 정의된 호핑 주기들 각각 동안, 상이한 스펙트럼 범위들을 갖는 복수의 광학 채널들로부터 광학 채널을 랜덤하게 선택하도록, 그리고 상기 광원과 연관된 비콘을 인코딩하기 위해 광 신호를 변조하도록 구성되는 제어 유닛, 및
    상기 인코딩된 비콘을 갖는 상기 광 신호를 상기 선택된 광학 채널을 통해 상기 환경 내로 방출하도록 구성되는 발광 유닛
    을 포함하고,
    상기 디바이스는,
    상기 적어도 하나의 광원으로부터 상기 광 신호를 수신하도록 구성되는 광 센서, 및
    상기 수신된 광 신호로부터 디코딩되는 상기 적어도 하나의 광원과 연관된 비콘, 상기 수신된 광 신호의 측정된 신호 강도, 및 상기 적어도 하나의 광원의 수에 적어도 부분적으로 기초하여 상기 디바이스의 위치를 결정하도록 구성되는 프로세서
    를 포함하는 것인, 환경에서의 시스템.
  13. 제12항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 광원의 상기 제어 유닛은 또한,
    들어오는 광 신호를 수신하고;
    상기 수신된 들어오는 광 신호로부터 구성 정보를 디코딩하며;
    상기 디코딩된 구성 정보에 적어도 부분적으로 기초하여 상기 비콘을 발생시키도록 구성되는 것인, 환경에서의 시스템.
  14. 제12항 또는 제13항에 있어서,
    상기 복수의 광학 채널들의 수는 상기 호핑 주기의 길이 및 상기 환경 내의 광원들의 수에 기초하여 결정되는 것인, 환경에서의 시스템.
  15. 제12항에 있어서,
    상기 디바이스의 상기 광 센서는 또한,
    상기 수신된 광 신호에서 충돌이 검출된 것에 응답하여, 상기 미리 정의된 호핑 주기들 중 부가의 호핑 주기에서 상기 적어도 하나의 광원으로부터 상기 광 신호를 수신하도록 구성되는 것인, 환경에서의 시스템.
  16. 제12항에 있어서,
    상기 디바이스의 상기 프로세서는 또한,
    상기 디코딩된 비콘에 기초하여 상기 적어도 하나의 광원의 위치를 결정하고;
    광 전파 모델 - 상기 광 전파 모델은 적어도 상기 측정된 신호 강도와 상기 수신된 광 신호의 전파 거리를 연관시킴 - 에 따라 상기 적어도 하나의 광원의 위치, 상기 측정된 신호 강도 및 상기 적어도 하나의 광원의 수에 기초하여 상기 디바이스의 위치를 결정하도록 구성되는 것인, 환경에서의 시스템.
  17. 제16항에 있어서,
    상기 디바이스의 상기 프로세서는 또한,
    상기 적어도 하나의 광원의 수가 미리 정의된 문턱값 초과인 것에 응답하여, 상기 광 전파 모델에 따라 상기 적어도 하나의 광원의 위치 및 상기 측정된 신호 강도에 기초하여 상기 디바이스의 위치를 결정하기 위해 삼변측정 또는 다변측정을 적용하도록 구성되는 것인, 환경에서의 시스템.
  18. 제16항에 있어서,
    상기 디바이스의 상기 프로세서는 또한,
    상기 적어도 하나의 광원의 수가 미리 정의된 문턱값 미만인 것에 응답하여, 상기 디바이스의 적어도 하나의 제스처를 검출하고;
    상기 전파 모델에 따라 상기 적어도 하나의 광원의 위치, 상기 측정된 신호 강도 및 상기 디바이스의 상기 검출된 적어도 하나의 제스처에 기초하여 상기 디바이스의 위치를 결정하도록 구성되는 것인, 환경에서의 시스템.
  19. 제16항에 있어서,
    상기 광 전파 모델은 상기 적어도 하나의 광원의 듀티 사이클 및 최대 방출 전력에 적어도 부분적으로 기초하여 상기 측정된 신호 강도와 상기 수신된 광 신호의 전파 거리를 연관시키고,
    상기 디바이스의 상기 프로세서는 또한,
    상기 디코딩된 비콘으로부터, 상기 듀티 사이클 및 상기 최대 방출 전력 중 적어도 하나에 관한 정보를 획득하도록 구성되는 것인, 환경에서의 시스템.
  20. 제12항에 있어서,
    상기 디바이스의 상기 프로세서는 또한,
    상기 디코딩된 비콘으로부터 상기 적어도 하나의 광원의 ID(identification)를 획득하고;
    상기 ID에 기초하여, 복수의 미리 결정된 위치들에서의 상기 적어도 하나의 광원의 복수의 미리 결정된 신호 강도들을 검색하며;
    상기 측정된 신호 강도를 상기 복수의 미리 결정된 신호 강도들과 비교하는 것에 의해 상기 디바이스의 위치를 결정하도록 구성되는 것인, 환경에서의 시스템.
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