KR20170032147A - 단말 및 이의 위치 측정 방법 - Google Patents

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Abstract

단말 및 이의 위치 측정 방법이 개시된다. 본 발명의 일 실시 예에 따른, 사용자 단말의 위치 측정 방법은 공간 내에 존재하는 복수의 전자 장치로부터 수신하는 신호의 수신 전계 강도 (received signal strength indicator, RSSI) 를 측정하는 단계, 상기 측정된 복수 개의 RSSI 값에 기 설정된 복수 개의 알고리즘을 적용하여, 상기 복수 개의 알고리즘 각각에 대한 단말의 예비 위치를 도출하는 단계, 상기 예비 위치 각각에 대해, 기 결정된 가중치를 적용하여 제1 추정 위치를 확인하는 단계, 적어도 하나의 센서를 이용하여, 상기 단말의 제2 추정 위치를 확인하는 단계 및 상기 제1 및 제2 추정 위치에 기반하여 상기 단말의 최종 위치를 결정하는 단계를 포함할 수 있다.

Description

단말 및 이의 위치 측정 방법 {A TERMINAL FOR MEASURING A POSITION AND METHOD THEREOF }
본 발명은 단말 및 이의 위치 측정 방법에 관한 것이다. 보다 구체적으로, 본 발명에서는 수신 전계 강도를 이용하여 결정된 단말의 위치에 가중치를 부여하고 보정을 수행함으로써 상기 단말의 위치를 더욱 정확하게 측정하는 방법을 제안한다.
인터넷은 인간이 정보를 생성하고 소비하는 인간 중심의 연결 망에서, 사물 등 분산된 구성 요소들 간에 정보를 주고 받아 처리하는 IoT(Internet of Things, 사물인터넷) 망으로 진화하고 있다. 클라우드 서버 등과의 연결을 통한 빅데이터(Big data) 처리 기술 등이 IoT 기술에 결합된 IoE (Internet of Everything) 기술로 대두하고 있다. IoT를 구현하기 위해서, 센싱 기술, 유무선 통신 및 네트워크 인프라, 서비스 인터페이스 기술, 및 보안 기술과 같은 기술 요소들이 요구되어, 최근에는 사물 간의 연결을 위한 센서 네트워크(sensor network), 사물 통신(Machine to Machine, M2M), MTC(Machine Type Communication)등의 기술이 연구되고 있다.
IoT 환경에서는 연결된 사물들에서 생성된 데이터를 수집, 분석하여 인간의 삶에 새로운 가치를 창출하는 지능형 IT(Internet Technology) 서비스가 제공될 수 있다. IoT는 기존의 IT(information technology)기술과 다양한 산업 간의 융합 및 복합을 통하여 스마트 홈, 스마트 빌딩, 스마트 시티, 스마트 카 혹은 커넥티드 카, 스마트 그리드, 헬스 케어, 스마트 가전, 첨단의료서비스 등의 분야에 응용될 수 있다.
한편, IoT 기술의 구현 실시 예에는 사용자의 위치를 측정하여, 상기 사용자의 위치에 따라 서비스를 제공하는 방법이 포함된다.
그러나 종래의 BLE(Bluetooth Low Energy) 기반의 사용자 근접 감지 기술의 경우, 상기 BLE 기기의 장착이 필수적이므로 초기 비용이 높다. 또한, 상기 사용자 근접 감지 기술은 상기 BLE 기기가 장착된 기기로의 사용자의 근접을 판단하는 것만 용이할 뿐, 사용자의 일반적인 위치를 측정하는 용도로는 상대적으로 정확도가 낮다는 단점이 있다.
한편, 무선 AP(access point)로부터 수신되는 와이파이 신호의 수신 전계 강도 (received signal strength indicator, RSSI)를 측정하여, 단말의 위치를 측정하는 기술은, BLE 기기와 같은 별도의 기기 장착은 불필요 하다는 장점이 있다. 다만, 상기 RSSI 기반의 위치 측정은 상기 단말의 위치에 따라 일부 영역에서는 정확도가 높고, 일부 영역에서는 정확도가 낮게 되는 등, 전체적으로 오류 발생 가능성이 크다.
따라서, 사용자의 위치를 정확하게 측정하여, 사용자의 위치에 따른 서비스를 제공하기 위한 기술의 필요성이 대두하였다.
본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는 복수개의 방식으로 측정된 사용자의 위치에 대해 가중치를 부여하고 보정을 수행함으로써, 정확도가 높은 사용자의 위치를 획득하기 위한 방법을 제공하는 것이다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 사용자 단말의 위치 측정 방법은, 공간 내에 존재하는 복수의 전자 장치로부터 수신하는 신호의 수신 전계 강도 (received signal strength indicator, RSSI) 를 측정하는 단계, 상기 측정된 복수 개의 RSSI 값에 기 설정된 복수 개의 알고리즘을 적용하여, 상기 복수 개의 알고리즘 각각에 대한 단말의 예비 위치를 도출하는 단계, 상기 예비 위치 각각에 대해, 기 결정된 가중치를 적용하여 제1 추정 위치를 확인하는 단계, 적어도 하나의 센서를 이용하여, 상기 단말의 제2 추정 위치를 확인하는 단계 및 상기 제1 및 제2 추정 위치에 기반하여 상기 단말의 최종 위치를 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 다른 실시 예에 따른 사용자 단말은, 신호를 송수신하는 송수신부 및 공간 내에 존재하는 복수의 전자 장치로부터 수신하는 신호의 수신 전계 강도 (received signal strength indicator, RSSI) 를 측정하고, 상기 측정된 복수 개의 RSSI 값에 기 설정된 복수 개의 알고리즘을 적용하여, 상기 복수 개의 알고리즘 각각에 대한 단말의 예비 위치를 도출하며, 상기 예비 위치 각각에 대해, 기 결정된 가중치를 적용하여 제1 추정 위치를 확인하고, 적어도 하나의 센서를 이용하여, 상기 단말의 제2 추정 위치를 확인하며 상기 제1 및 제2 추정 위치에 기반하여 상기 단말의 최종 위치를 결정하는 제어부를 포함할 수 있다.
본 발명의 실시 예에 따르면, 복수개의 방식으로 측정된 사용자의 위치에 대해 가중치를 부여하고 보정을 수행함으로써, 정확도가 높은 사용자의 위치를 획득할 수 있게 된다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따라, 사용자가 소지한 단말을 이용하여, 사용자의 위치를 측정하는 방법을 나타내는 도면,
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따라, 신호의 수신 전계 강도를 이용하여 단말의 위치를 예측하는 방법을 설명하기 위한 도면,
도 3a 내지 도 3c는 본 발명의 일 실시 예에 따라, 각 알고리즘에 적용되는 가중치를 결정하는 방법을 설명하기 위한 도면,
도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따라, 단말의 위치를 측정하는 방법을 나타내는 흐름도,
도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따라, 단말의 위치를 측정하는 구성을 나타내는 블록도,
도 6은 본 발명의 일 실시 예에 따라, 단말의 복수의 센서를 이용하여 단말의 위치를 측정하고, 상기 측정된 단말의 위치를 보정한 결과를 나타내는 도면,
도 7은 본 발명의 일 실시 예에 따라, 맵 매칭(map matching)을 수행한 결과를 나타내는 도면,
도 8a 및 도 8b는 본 발명의 일 실시 예에 따라, 도어락에 접근하는 사용자 단말을 감지하는 실시 예를 나타내는 도면,
도 9a 내지 도 9c는 본 발명의 일 실시 예에 따라, 사용자의 측정된 위치에 따라 PDR 기술의 온오프(on/off)를 제어하는 방법을 나타내는 도면,
도 10은 본 발명의 일 실시 예에 따라, 상기 PDR 기술의 온오프가 제어되는 방법을 나타내는 도면,
도 11a 및 도 11b는 본 발명의 일 실시 예에 따라, 사용자의 입출에 따라 PDR 기능의 온오프를 제어하는 방법을 나타내는 도면,
도 12는 본 발명의 일 실시 예에 따라, 사용자가 기설정된 공간을 출입했는지 여부에 따라 PDR 기능의 온오프를 제어하는 방법을 나타내는 도면, 그리고
도 13은 본 발명의 일 실시 예에 따른 단말의 구성요소를 도시한 블록도이다.
본 실시 예들은 다양한 변환을 가할 수 있고 여러 가지 실시 예를 가질 수 있는바, 특정 실시 예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나 이는 특정한 실시 형태에 대해 범위를 한정하려는 것이 아니며, 개시된 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변환, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 실시 예들을 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.
제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 구성요소들은 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다.
본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 권리범위를 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다." 또는 "구성되다." 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
실시 예에 있어서 ‘모듈’ 혹은 ‘부’는 적어도 하나의 기능이나 동작을 수행하며, 하드웨어 또는 소프트웨어로 구현되거나 하드웨어와 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다. 또한, 복수의‘모듈’ 혹은 복수의‘부’는 특정한 하드웨어로 구현될 필요가 있는 ‘모듈’ 혹은 ‘부’를 제외하고는 적어도 하나의 모듈로 일체화되어 적어도 하나의 프로세서(미도시)로 구현될 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따라, 사용자(10)가 소지한 단말(100)을 이용하여, 사용자(10)의 위치를 측정하는 방법을 나타내는 도면이다.
도 1에 도시된 바와 같이, 사용자(10)의 위치를 측정하기 위해, 사용자(10)가 소지한 단말(100) 및 사용자(10)가 존재하는 공간에는 복수개의 전자 장치(110, 120)가 이용될 수 있다.
상기 복수개의 전자 장치(110, 120)는 상기 공간에 기설정된 간격으로 이격되어 설치될 수 있다. 그리고 상기 복수개의 전자 장치(110, 120)는 상기 단말(100)과 신호를 송수신할 수 있다. 따라서, 단말(100)은 상기 복수개의 전자 장치(110, 120)로부터 수신되는 신호의 세기를 측정하여, 상기 단말(100)과 각 전자 장치(110, 120) 사이의 거리를 측정할 수 있다.
예를 들면, 상기 복수개의 전자 장치(110, 120)는 AP(access point)와 같이 무선 통신에서 유선망을 상기 공간에 대해 무선망으로 확장시키기 위해 중계 역할을 수행하는 장치일 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따르면, 단말(100)은 제1 위치(130)에서 제3 위치(150)로 이동하면서, 상기 복수개의 전자 장치(110, 120) 각각으로부터 무선 신호를 수신할 수 있다. 도 1은 두 개의 전자 장치(110, 120)만을 도시하였으나, 공간 내에는 두 개 이상의 복수개의 전자 장치가 존재할 수 있다.
따라서, 단말(100)은 각각의 전자 장치로부터 수신되는 무선 신호로부터, 상기 단말(100)의 위치를 측정할 수 있다. 또한, 단말(100)의 위치는 정확도가 높아지도록 보정될 수 있다.
예를 들면, 단말(100)의 이동 방향이 도면 부호 131로 판단되는 경우, 보정을 수행하여 단말(100)의 이동 방향을 도면 부호 132로 결정할 수 있다. 또는, 단말(100)이 제2 위치(140)에 도달하여, 도면 부호 141로 이동하는 것으로 판단되는 경우, 실질적으로 공간 내에서 제2 위치(140)는 벽과 맞닿아 있으며 도면 부호 141방향은 단말(100)을 소지한 사용자(10)가 이동할 수 없는 공간이므로, 보정을 수행하여 단말(100)의 이동 방향을 도면 부호 142로 결정할 수 있다.
제3 방향(150)의 우측에 문(door)과 같은 단말(100)의 목적지가 존재한다면, 상술한 방법에 의해, 상기 단말(100)은 상기 문으로부터 임계 거리 이내에 근접하였는지 여부를 판단할 수 있게 된다.
본 발명의 또 다른 실시 예에 따르면, 상기 단말(100)이 상기 복수의 전자 장치(110, 120)로부터 수신하는 신호의 세기를 측정하여 상기 단말(100)의 위치를 결정하는 방법뿐만 아니라, 상기 단말(100) 내에 존재하는 복수의 센서를 이용하여 상기 단말(100)의 위치를 결정할 수도 있다.
또한, 상기 복수의 전자 장치(110, 120)로부터 수신되는 신호의 세기를 측정하여 결정된 상기 단말(100)의 위치 및 상기 복수의 센서를 이용하여 결정된 상기 단말(100)의 위치를 기반으로 상기 단말(100)의 최종 위치가 결정될 수도 있다.
한편, 단말(100)이 자신의 위치를 결정하고, 상기 결정된 위치에 따른 동작을 수행하는 것은 일 실시 예에 불과하며, 공간에 존재하는 제어 장치 또는 서버와 같은 외부 장치에서 상기 단말(100)의 위치를 결정하고, 상기 결정된 단말(100)의 위치 결과를 상기 단말(100)로 전송하거나 또는 상기 결정된 위치에 대응하는 동작을 수행할 수도 있다.
상술한 방법에 의해, 단말이 존재하는 공간에 추가적인 장치 및 설비 없이도 단말의 위치를 정확하게 결정할 수 있게 된다.
이하에서는 단말의 위치를 결정하는 방법에 대해 구체적으로 설명한다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따라, 신호의 수신 전계 강도(Received Signal Strength Indicator, RSSI)를 이용하여 단말의 위치를 예측하는 방법을 설명하기 위한 도면이다. 단말은 사용자에 의해 소지 되며, 임의의 공간 내에 위치하는 것으로 가정한다. 또한, 상기 임의의 공간 내에는 기 설치된 복수개의 전자 장치(예를 들면, AP)가 존재하는 것으로 가정한다.
신호의 수신 전계 강도(RSSI)가 이용되는 것은 일 실시 예에 불과하며, 상기 단말 및 상기 복수개의 전자 장치 사이의 송수신 되는 신호의 세기를 측정할 수 있는 다양한 지표가 이용될 수 있다.
단말은 복수 개의 전자 장치로부터 수신되는 신호의 RSSI를 측정할 수 있다.
단말은 복수 개의 AP로부터 수신되는 신호의 RSSI를 측정할 수 있다. 하기의 수학식 1은 자유 공간에서 전파 손실을 나타내는 경로 손실(path loss) 모델을 나타낸 수학식이다.
Figure pat00001
상기 수학식 1의 A는 각 AP에 따라 결정되는 파라미터이며, n은 상기 단말이 존재하는 공간의 레이아웃에 따라 결정되는 파라미터일 수 있다.
그리고 단말은 상기 수학식 1 및 하기의 수학식 2에 따라, 상기 측정된 RSSI를 이용하여, 상기 단말 및 상기 각 AP 사이의 거리를 계산할 수 있다.
Figure pat00002
상기 수학식 1 및 수학식 2서, d는 상기 단말 및 상기 AP 간의 거리이고, 상기
Figure pat00003
은 상기 단말의 위치를 나타내며, 상기
Figure pat00004
는 상기 AP 의 위치를 나타낸다.
단말이 n개의 AP로부터 수신된 신호로부터, n개의 RSSI 값(200)을 측정한 경우를 예로 든다. 상기 n개의 RSSI 값(200)에 기 설정된 복수 개의 알고리즘이 적용되기 위해, 상기 n개의 RSSI 값(200)은 입력단(210)에 입력될 수 있다.
도 2는 기 설정된 복수 개의 알고리즘이 네 개의 알고리즘인 예시를 나타낸다. 따라서, 상기 n개의 RSSI 값(200)은 각각 제1 알고리즘 적용부 내지 제4 알고리즘 적용부(221 내지 224)로 입력될 수 있다.
상기 제1 알고리즘 적용부 내지 제4 알고리즘 적용부(221 내지 224)를 통해, 단말은 각 알고리즘에 따라 도출된 예비 위치들(231 내지 234)을 확인할 수 있다.
상기 제1 알고리즘 내지 상기 제4 알고리즘의 구체적인 예시에 대해 설명한다. 먼저, 제1 알고리즘은 세 개 이상의 복수 개의 AP에 대해, 각각 단말과 상기 AP 사이의 경로 손실(path loss) 모델 및 거리 공식(상기 수학식 1 및 수학식 2)을 이용하여 단말의 위치를 계산하는 알고리즘이다. 예를 들면, 상기 제1 알고리즘은 삼변 측량과 같은 방식의 알고리즘일 수 있다.
제2 알고리즘은 상기 제1 알고리즘과 같은 방법에, 상기 RSSI의 강도에 따라 가중치를 주는 방법일 수 있다. 예를 들면, 상기 제2 알고리즘은 높은 강도의 신호를 전송한 AP일수록 높은 신뢰도를 부여하는 방법일 수 있다.
제3 알고리즘은 공간 내의 임의의 지점과 상기 복수 개의 AP 사이의 경로 손실(path loss) 모델 및 거리 공식(상기 수학식 1 및 수학식 2)을 이용하여, 단말이 상기 공간 내의 복수개의 임의의 지점에 존재한다는 가정하에 각 지점과 각 AP 간의 RSSI를 수학적으로 먼저 계산한 결과를 이용하는 알고리즘이다.
제3 알고리즘에 의하면, 상기 예측된 복수 지점의 RSSI값을 상기 공간 내에서 위치를 측정하기 위한 단말이 각 AP로부터 측정한 RSSI 값과 비교할 수 있다. 그리고 상기 예측된 복수개의 RSSI 값과 상기 기 측정된 RSSI 값 사이의 유클리드 에러(Euclidean Error)가 최소가 되는 지점을 단말의 위치로 간주할 수 있다.
제4 알고리즘은 최소 네 개 이상의 AP와 단말기 사이의 경로 손실(path loss) 모델 및 거리 공식(상기 수학식 1 및 수학식 2)을 이용하여 각 거리 d를 계산하고, 상기 거리 간의 비율에 대한 네 개 이상의 방정식으로부터 상기 단말의 위치를 계산하기 위한 알고리즘이다.
한편, 상기 제1 내지 제4 알고리즘은 예시에 불과하며, 상기 AP 및 단말 사이의 RSSI 및 거리를 나타낼 수 있는 다양한 알고리즘이 사용될 수 있다. 따라서, 단말은 상기 n개의 RSSI 값(200)으로부터 각 알고리즘을 통해 단말의 위치를 복수 개 확인할 수도 있다. 예를 들면, 도 2에 도시된 바와 같이 예비 위치는
Figure pat00005
(231),
Figure pat00006
(232),
Figure pat00007
(233) 및
Figure pat00008
(234)로 결정될 수 있다.
단말은 상기 예비 위치(231 내지 234) 각각에 대해, 기 결정된 가중치(241 내지 244)를 적용하여 제1 추정 위치(250)를 확인할 수 있다.
상기 가중치는, 기설정된 시간 간격으로 상기 복수의 전자 장치로부터 신호를 수신하여 상기 RSSI를 측정하고, 상기 측정된 복수의 RSSI 값에 대해, 각각 상기 복수 개의 알고리즘을 적용하고, 상기 복수 개의 알고리즘을 적용한 값 및 실제 상기 단말의 위치 값의 에러율을 확인하여, 상기 확인된 에러율에 따라 결정될 수 있다.
상기 n개의 AP로부터 RSSI 값을 측정하는 단계부터 가중치를 계산하는 단계까지 여러 번 반복하면서 평균 RSSI값을 계산하여 최종적으로 안정적인 가중치 값으로 수렴하도록 산출해낼 수 있다.
구체적으로, 상기 가중치(241 내지 244)는 서로 다른 알고리즘 각각에 대해 미리 결정된 값일 수 있다. 알고리즘이 네 개 이상 존재하는 경우, 상기 가중치도 네 개 이상 존재할 수도 있다.
따라서, 단말은 상기 예비 위치(231 내지 234)에 대해 기 결정된 가중치를 각각 적용할 수 있다. 예를 들면, 단말은 제1 예비 위치
Figure pat00009
(231)에 제1 알고리즘에 대한 가중치를 적용할 수 있다. 그리고 단말은 제2 예비 위치
Figure pat00010
(232)에 제2 알고리즘에 대한 가중치를 적용하고, 제3 예비위치
Figure pat00011
(233)에 제3 알고리즘에 대한 가중치를 적용할 수 있다. 또한, 단말은 제4 예비 위치
Figure pat00012
(234)에 제4 알고리즘에 대한 가중치를 적용할 수 있다.
상기 가중치(241 내지 244)는 1보다 작은 값으로, 각 알고리즘에 대한 가중치(241 내지 244)들을 합산하면 1이 될 수 있다. 또한, 상기 가중치는 상기 단말의 위치를 결정하는 동작을 수행하기 전에 이미 결정되어 있을 수 있다. 상기 가중치가 결정되는 구체적인 방법은 후술한다.
단말은 결정된 예비 위치(231 내지 234) 각각에 대해, 기 결정된 가중치(241 내지 244)를 적용한 값을 좌표별로 합산함으로써, 제1 추정 위치(250)를 확인할 수 있다. 예를 들면, 단말은 제1 예비 위치(231)의 x좌표에 기 결정된 가중치(241)가 적용된 값, 제2 예비 위치(232)의 x좌표에 기 결정된 가중치(242)가 적용된 값, 제3 예비 위치(233)의 x좌표에 기 결정된 가중치(243)가 적용된 값 및 제4 예비 위치(234)의 x좌표에 기 결정된 가중치(244)가 적용된 값을 합산하여, 제1 추정 위치(250)의 x좌표 값을 결정할 수 있다. 또한, 단말은 제1 예비 위치(231)의 y좌표에 기 결정된 가중치(241)가 적용된 값, 제2 예비 위치(232)의 y좌표에 기 결정된 가중치(242)가 적용된 값, 제3 예비 위치(233)의 y좌표에 기 결정된 가중치(243)가 적용된 값 및 제4 예비 위치(234)의 y좌표에 기 결정된 가중치(244)가 적용된 값을 합산하여, 제1 추정 위치(250)의 y좌표 값을 결정할 수 있다.
상기 제1 추정 위치(250)는 상기 단말의 최종 위치를 결정하는데 이용될 수 있다.
한편, 도 3a 및 도 3c를 참조하여, 상기 가중치(241 내지 244)가 결정되는 방법을 설명한다.
먼저, 단말은 임의의 공간(300) 내에 존재하는 것으로 가정한다. 도 3a에 도시된 바와 같이, 상기 공간(300)에는 복수 개의 전자 장치(301, 302, 303, …)가 존재할 수 있다. 도 3a 및 도 3b는 공간(300) 내에 전자 장치가 열여섯 개가 존재하는 것으로 도시되었으나, 이는 일 실시 예에 불과할 뿐, 이에 한정되지 않는다.
가중치를 결정하기 위해, 단말은 제1 위치(310)에서 상기 복수 개의 전자 장치(301, 302, 303, …)로 부터 신호를 수신할 수 있다. 그리고 단말은 상기 제1 위치(310)에서 각 전자 장치로부터 수신되는 신호의 세기를 측정할 수 있다. 예를 들면, 단말은 각 전자 장치로부터 수신되는 신호의 제1 RSSI 값들(311, 312, 313, …)을 측정할 수 있다.
그리고 상기 단말은 상기 제1 RSSI 값들(311, 312, 313, …)에 대해 기 설정된 복수 개의 알고리즘을 적용할 수 있다. 상기 단말은 각각의 알고리즘에 따라 상기 단말의 위치를 획득할 수 있다. 예를 들어, 상기 복수 개의 알고리즘이 네 가지의 알고리즘인 경우, 상기 단말은 네 가지 알고리즘 각각을 이용하여 상기 RSSI 값들(311, 312, 313, …)을 기반으로 네 가지의 단말의 위치를 결정할 수 있다. 이때, 알고리즘에 따라 상기 단말의 위치에 대한 결과는 상이할 수도 있다.
복수 개의 알고리즘을 이용하여 단말의 위치가 결정되면, 도 3b에 도시된 바와 같이, 상기 단말은 제2 위치(320)에서 다시 상기 복수 개의 전자 장치(301, 302, 303, …)로 부터 신호를 수신할 수 있다. 그리고 단말은 상기 복수 개의 전자 장치(301, 302, 303, …)로부터 수신되는 신호의 제2 RSSI 값들(321, 322, 323, …)을 측정할 수 있다.
상기 제2 RSSI 값들(321, 322, 323, …)에 대해서도 마찬가지로, 상기 단말은 기 설정된 복수 개의 알고리즘을 적용할 수 있다. 상기 단말은 각각의 알고리즘에 따라 상기 단말의 위치를 복수 개 획득할 수 있다.
가중치를 결정하기 위해, 상기 단말이 상술한 방법에 의해 각각의 위치에서 복수 개의 전자 장치(301, 302, 303, …)로 부터 신호를 수신하여 상기 단말의 위치를 획득하는 동안, 상기 단말은 자신의 위치를 알고 있다. 따라서, 상기 단말은 알고 있는 자신의 위치가 상기 신호를 수신하여 획득한 상기 단말의 위치가 일치하는지 여부를 판단할 수 있다.
상기 단말이 도 3a의 제1 위치(310)에서 도 3b의 제2 위치(320)를 거쳐 계속 공간(300)의 오른쪽으로 이동한 경우를 예로 든다. 가중치를 결정하기 위해 전술한 동작을 수행하는 동안 단말은 자신의 위치 및 이동 경로를 알고 있을 수 있다.
그리고 도 3c는 전술한 방법에 의해, 단말이 네 가지의 알고리즘 각각을 이용하여 획득한 단말의 이동 방향을 나타낸 테이블의 예시이다.
도 3c에 도시된 바와 같이, 제1 및 제2 알고리즘을 통해 획득한 단말의 위치 및 이에 따른 이동 방향은 단말의 실제 이동 방향과 같이 계속 오른쪽으로 나타날 수 있다.
그러나 제3 알고리즘을 통해 획득한 단말의 위치 및 이에 따른 이동 방향은 두 번째 이동 방향을 획득했을 때, 단말의 실제 이동 방향과 달리 왼쪽으로 향하는 것을 볼 수 있다.
또한, 제4 알고리즘을 통해 획득한 단말의 위치 및 이에 따른 이동 방향은 두 번째 및 세 번째 이동 방향을 획득했을 때, 단말의 실제 이동 방향과 달리 왼쪽으로 향하는 것을 볼 수 있다.
상기와 같은 결과를 획득한 단말은, 실제 이동 방향과 알고리즘을 통해 획득한 결과가 높은 일치 율을 보인 순서로 가중치를 크게 결정할 수 있다. 예를 들면, 단말은 실제 이동 방향과 알고리즘을 통해 획득한 결과가 가장 정확하게 일치하는 상기 제1 알고리즘 및 상기 제2 알고리즘에 대해 가중치를 0.3으로 결정할 수 있다. 그리고 단말은 다음으로 높은 일치 율을 보인 제3 알고리즘에 대한 가중치를 0.25로 결정하고, 가장 낮은 일치 율을 보인 제4 알고리즘에 대한 가중치를 0.15로 결정할 수 있다.
한편, 상기 단말의 위치 및 상기 단말의 이동 경로를 미리 알고 있으면서, 상술한 바와 같은 방법에 의해 상기 단말의 이동 방향을 각각의 알고리즘을 통해 측정하는 주체가 상기 단말인 것은 일 실시 예에 불과할 뿐, 서버와 같은 외부의 장치일 수도 있다.
도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따라, 단말의 위치를 측정하는 방법을 나타내는 흐름도이다. 도 4를 참고하여, 상기 단말의 최종 위치를 결정하는 방법을 설명한다.
먼저, 단계 S400에서, 단말은 공간 내에 존재하는 복수의 전자 장치로부터 수신하는 신호의 수신 전계 강도 (received signal strength indicator, RSSI) 를 측정할 수 있다.
구체적으로, 단말의 위치를 측정하기 위해, 상기 단말이 존재하는 공간에는 복수개의 전자 장치가 이용될 수 있다. 상기 복수개의 전자 장치는 상기 공간에 기설정된 간격으로 이격되어 설치될 수 있다. 그리고 상기 복수개의 전자 장치는 상기 단말과 신호를 송수신할 수 있다. 따라서, 단말은 상기 복수개의 전자 장치로부터 수신되는 신호의 세기를 측정하여, 상기 단말과 각 전자 장치 사이의 거리를 측정할 수 있다.
예를 들면, 상기 복수개의 전자 장치는 AP(access point)와 같이 무선 통신에서 유선망을 상기 공간에 대해 무선망으로 확장시키기 위해 중계 역할을 수행하는 장치일 수 있다.
신호의 수신 전계 강도(RSSI)가 이용되는 것은 일 실시 예에 불과하며, 상기 단말 및 상기 복수개의 전자 장치 사이의 송수신 되는 신호의 세기를 측정할 수 있는 다양한 지표가 이용될 수 있다.
단계 S410에서, 단말은 상기 측정된 복수 개의 RSSI 값에 기 설정된 복수 개의 알고리즘을 적용할 수 있다. 그리고 단계 S420에서, 단말은 상기 복수 개의 알고리즘 각각에 대한 단말의 예비 위치를 도출할 수 있다.
단말이 네 가지 알고리즘을 이용하여 상기 단말의 위치를 결정하는 경우를 예로 든다. 단말은 상기 측정된 복수 개의 RSSI 값에 제1 알고리즘을 적용하여 제1 예비 위치를 도출하고, 상기 측정된 복수 개의 RSSI 값에 제2 알고리즘을 적용하여 제2 예비 위치를 도출할 수 있다. 그리고 단말은 상기 측정된 복수 개의 RSSI 값에 제3 알고리즘을 적용하여 제3 예비 위치를 도출하고, 상기 측정된 복수 개의 RSSI 값에 제4 알고리즘을 적용하여 제4 예비 위치를 도출할 수 있다.
제1 알고리즘은 세 개 이상의 복수 개의 AP에 대해, 각각 단말과 상기 AP 사이의 경로 손실(path loss) 모델 및 거리 공식(상기 수학식 1 및 수학식 2)을 이용하여 단말의 위치를 계산하는 알고리즘이다. 예를 들면, 상기 제1 알고리즘은 삼변 측량과 같은 방식의 알고리즘일 수 있다.
제2 알고리즘은 상기 제1 알고리즘과 같은 방법에, 상기 RSSI의 강도에 따라 가중치를 주는 방법일 수 있다. 예를 들면, 상기 제2 알고리즘은 높은 강도의 신호를 전송한 AP일수록 높은 신뢰도를 부여하는 방법일 수 있다.
제3 알고리즘은 공간 내의 임의의 지점과 상기 복수 개의 AP 사이의 경로 손실(path loss) 모델 및 거리 공식(상기 수학식 1 및 수학식 2)을 이용하여, 단말이 상기 공간 내의 복수개의 임의의 지점에 존재한다는 가정하에 각 지점과 각 AP 간의 RSSI를 수학적으로 먼저 계산한 결과를 이용하는 알고리즘이다.
제3 알고리즘에 의하면, 상기 예측된 복수지점의 RSSI값을 상기 공간 내에서 위치를 측정하기 위한 단말이 각 AP로부터 측정한 RSSI 값과 비교할 수 있다. 그리고 상기 예측된 복수개의 RSSI 값과 상기 기 측정된 RSSI 값 사이의 유클리드 에러(Euclidean Error)가 최소가 되는 지점을 단말의 위치로 간주할 수 있다.
제4 알고리즘은 최소 네 개 이상의 AP와 단말기 사이의 경로 손실(path loss) 모델 및 거리 공식(상기 수학식 1 및 수학식 2)을 이용하여 각 거리 d를 계산하고, 상기 거리 간의 비율에 대한 네 개 이상의 방정식으로부터 상기 단말의 위치를 계산하기 위한 알고리즘이다.
한편, 상기 제1 내지 제4 알고리즘은 예시에 불과하며, 상기 AP 및 단말 사이의 RSSI 및 거리를 나타낼 수 있는 다양한 알고리즘이 사용될 수 있다.
따라서, 단말은 상기 측정된 복수 개의 RSSI 값으로부터 각 알고리즘을 통해 단말의 예비 위치를 복수 개 확인할 수 있다.
단계 S430에서, 단말은 상기 예비 위치 각각에 대해, 기 결정된 가중치를 적용하여 제1 추정 위치를 확인할 수 있다.
구체적으로, 상기 가중치는 서로 다른 알고리즘 각각에 대해 미리 결정된 값일 수 있다. 알고리즘이 네 개 이상 존재하는 경우, 상기 가중치도 네 개 이상 존재할 수도 있다. 따라서, 단말은 상기 제1 내지 제4 예비 위치에 대해 기 결정된 가중치를 각각 적용할 수 있다.
상기 가중치는 상기 단말의 위치를 결정하는 동작을 수행하기 전에 이미 결정되어 있을 수 있다. 상기 가중치를 결정하는 방법은 전술한 바와 같다.
또한, 단계 S440에서, 단말은 적어도 하나의 센서를 이용하여, 상기 단말의 제2 추정 위치를 확인할 수 있다. 예를 들면, 단말은 보행자 추측 항법(Pedestrian Dead Reckoning, PDR) 기술을 이용하여, 상기 제2 추정 위치를 확인할 수 있다.
구체적으로, 단말은 지자기 센서, 자이로스코프 센서 및 가속도 센서와 같은 복수의 센서를 포함할 수 있다. 따라서, 단말은 상기 복수의 센서를 이용하여 상기 단말이 이동하는 속도, 방향, 이전 측정 지점으로부터의 상대적인 위치 등을 결정할 수 있다.
그리고 단계 S450에서, 단말은 상기 제1 및 제2 추정 위치에 기반하여 상기 단말의 최종 위치를 결정할 수 있다. 예를 들면, 상술한 보행자 추측 항법 기술은 센서에 의한 측위 오차가 누적될 수도 있다. 이에 따라, 출발 지점에서 거리가 멀어지면 보정이 필요할 수도 있다. 따라서, 상기 보행자 추측 항법 기술에 의해 결정된 제2 추정 위치 및 상기 제1 추정 위치를 함께 이용하여 상기 단말의 최종 위치가 결정될 수 있다.
한편, 도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따라, 단말의 위치를 측정하는 구성을 나타내는 블록도이다.
블록 501 내지 503은 단말 내에 존재하는 자기 센서, 자이로스코프 센서 및 가속도 센서를 각각 이용하여 데이터를 수집하는 구성요소를 나타낸다. 상기 자기 센서, 자이로스코프 센서 및 가속도 센서는 일 실시 예에 불과할 뿐, 상기 단말은 다른 종류의 다양한 센서를 구비하고, 데이터를 수집할 수 있다.
블록 510에서, 상술한 바와 같이 자기 센서, 자이로스코프 센서 및 가속도 센서를 각각 이용하여 수집된 데이터를 이용하여, 보행자 추측 항법(PDR) 기술에 의해, 상기 단말의 추정 위치를 결정할 수 있다.
도 6은 일 실시 예에 따라, 상기 PDR 기술 및 전술한 방법에 의해 단말의 위치를 추정한 결과를 도시한 도면이다. 도면 부호 600은 복수의 센서를 통해 상술한 바와 같은 데이터를 수집하고, 상기 PDR에 의해 단말의 위치를 추정한 결과를 나타낸다.
한편, 도 6에 도시된 바와 같이, 전술한 방법에 의해, 더욱 정확한 단말의 위치를 추정할 수 있음을 알 수 있다. 다만, 도면 부호 610에서 알 수 있듯이 PDR은 센서에 의한 측위 오차가 누적될 수도 있으므로, 출발 지점에서 거리가 멀어지면 보정이 필요할 수도 있다.
다시 도 5에 대해 설명하면, 블록 520에서, 단말은 상기 단말이 존재하는 공간의 복수 개의 전자 장치로부터 수신되는 신호의 세기를 측정할 수 있다. 도 5에 도시된 바와 같이, 단말은 공간에 기 설치된 복수 개의 AP로부터 수신되는 와이파이(wifi) 신호의 수신 전계 강도(RSSI)를 측정할 수 있다.
또한, 블록 530에서, 단말은, 전술한 방법에 의해, 상기 측정된 RSSI를 이용하여 단말의 위치를 추정 결정할 수 있다. 전술한 바와 같이, 상기 측정된 RSSI를 복수 개의 알고리즘을 각각 적용하고, 상기 각각의 알고리즘을 통해 획득한 예비 위치에 대해 알고리즘에 따라 기결정된 가중치를 적용함으로써, 단말은 추정 위치를 확인할 수 있다.
상기와 같이 단말의 추정 위치를 확인하는 방법을 Weighted Propagation Model(WPM)이라 명명하면, 상기 블록 530에서 상기 WPM에 의해 단말의 추정 위치가 확인될 수 있다.
PDR 기술에 의해 결정된 단말의 추정 위치 및 WPM 기술에 의해 결정된 단말의 추정 위치는, 블록 540에서, 칼만 필터(kalman filter)에 의해 혼합될 수 있다. 칼만 필터는 공지기술인 바 구체적인 설명은 생략한다.
한편, 칼만 필터가 사용되는 것은 일 실시 예에 불과할 뿐, 파티클 필터(particle filter)와 같은 다양한 필터가 사용될 수도 있다.
맵 매칭(map matching) 블록(550)은 상기 필터를 통해 결정된 단말의 위치에 대해 보정을 수행할 수 있다. 따라서, 단말은 필터링 된 단말의 위치 및 상기 맵 매칭을 통한 결과를 이용하여 최종 위치(560)를 결정할 수 있다.
예를 들면, 도 7에 도시된 바와 같이 맵 매칭(map matching)이 수행될 수 있다. 구체적으로, 단말은, 도 7에 도시된 바와 같은, 상기 단말이 존재하는 공간에 대한 맵(700)을 미리 저장하고 있을 수 있다. 예를 들면, 상기 단말은 상기 공간의 벽과 바닥, 가구의 배치, 문과 창문의 위치 등에 대한 정보를 포함하는 맵을 저장할 수 있다. 단말은 상기 맵(700)에 의해, 단말을 소지한 사용자가 보행할 수 없는 제약(Constraint)에 대한 데이터를 저장할 수 있다. 그리고 단말은 측정된 사용자의 위치가 상기 제약(Constraint)과 중첩하는 경우, 상기 측정된 사용자의 위치를 상기 사용자가 존재할 수 있는 위치로 보정할 수 있다.
전술한 방법에 의해 측정한 단말의 위치가 임의의 시간 동안 도 7의 도면부호 710 내지 도면부호 713으로 측정된 경우, 단말은 상기 측정된 위치를 상기 맵(700)과 비교할 수 있다. 맵(700)에 의하면, 단말은 도면부호 713의 위치는 공간 내에 가구(책상)가 존재하는 위치인 것으로 판단할 수 있다. 따라서, 단말은 상기 단말의 측정된 위치를 도면부호 710 내지 712의 이동 방향 및 상기 맵(700)을 기반으로, 도면부호 714로 보정할 수 있다.
본 발명의 다른 실시 예에 따라, 단말의 위치가 임의의 시간 동안 도 7의 도면부호 720 내지 도면부호 723으로 측정된 경우, 단말은 상기 측정된 위치를 상기 맵(700)과 비교할 수 있다. 맵(700)에 의하면, 단말은 도면부호 723의 위치 또한 공간 내에 가구(책상)가 존재하는 위치인 것으로 판단할 수 있다. 따라서, 단말은 상기 단말의 측정된 위치를 도면부호 720 내지 722의 이동 방향, 진입각 및 상기 맵(700)을 기반으로, 도면부호 724로 보정할 수 있다.
이하에서는 도 8 내지 도 12를 바탕으로, 상술한 방법에 의해 측정한 사용자의 위치를 활용하는 구체적인 방안에 대해 설명한다. 이하에서는, 상술한 방법과 같은 위치 측정 방법을 PDR 기술과 WPM 기술이 동시에 사용되었음을 이유로 하이브리드 위치 측정(hybrid localization) 방법으로 명명한다.
도 8a는 본 발명의 일 실시 예에 따라, 도어 락(810)에 접근하는 사용자(80)를 도시한 도면이다. 상기 도어 락(810)은 호텔의 객실 문이며, 상기 사용자(80)는 소지한 스마트 폰(800)을 이용하여 스마트 키로 상기 도어 락(810)을 오픈하는 경우를 예로 든다.
구체적으로, 체크인을 수행하면서, 스마트 키를 스마트 폰(800)에 발급받은 사용자는 상기 도어 락(810)에서 임계 거리 이내에 접근하는 경우, 상기 스마트 폰(810)을 이용하여 상기 도어 락(810)에 접근하였다는 알림을 확인할 수 있다.
사용자의 보행 속도를 고려했을 때, 사용자(800)가 도어 락(810)으로부터 3m 거리(820)에 존재할 때, 스마트 키의 발급이 시작되어야 사용자(800)가 도어 락(810)에 도착하기 전에 스마트 키의 발급 및 전달이 완료되고, 사용자(800)는 스마트 키를 이용하여 인증 및 자동 열림 서비스를 제공받을 수 있게 된다.
따라서, 상기 도어 락(810)으로부터 3m(820) 및 임계 거리(예를 들면, 10m(830)) 이내에 사용자(800)가 존재하는 경우, 스마트 폰(800)에 상기 도어 락(810)에 접근하였다는 알림이 전송될 필요가 있다.
하이브리드 위치 측정 방법에 의해, 사용자의 위치를 측정하는 경우, 상기 스마트 폰(800)에, 상기 도어 락(810)에 접근하였다는 알림이 상기 도어 락(810)으로부터 3m(820) 및 임계 거리(예를 들면, 10m(830)) 이내에 사용자(800)가 존재할 때 전송되는, 정확도가 향상될 수 있다.
한편, 도 8b는 상기 하이브리드 위치 측정 방법에 의해 사용자의 위치를 측정해야 하는 타겟 거리(850)를 결정하기 위한 방법을 설명하는 도면이다.
예를 들면, 전술한 방법에 의해 측정된 사용자의 위치로부터 실제 사용자의 단말이 위치할 수 있는 확률이 90% 이상인 확률 반경을 선정할 수 있다. 구체적으로, 상기 확률이 90% 이상인 확률 반경의 반지름이 3m(840)인 경우, 상기 타겟 거리(850)는 사용자의 보행 속도를 기반으로 결정된 상기 3m(820) 및 상기 확률 반경의 지름 6m를 합산하여 9m로 결정될 수 있다.
따라서, 하이브리드 위치 측정 방법에 의해, 상기 스마트 폰(800)이 상기 도어 락(810)으로부터 9m 떨어진 위치에 존재하는 것으로 측정된 때부터, 상기 스마트 폰(810)에 상기 도어 락(810)에 접근하였다는 알림을 디스플레이할 수 있다.
상기 알림은 상기 스마트 폰(800)의 프로세서의 제어에 의해 디스플레이될 수 있으나, 이는 일 실시 예에 불과할 뿐, 상기 도어 락(810)이 존재하는 호텔의 제어 장치 또는 서버 등의 제어에 의해 상기 스마트 폰(800)의 위치가 측정되고, 상기 측정 결과를 기반으로 상기 알림이 상기 스마트 폰(800)으로 전송될 수 있다.
또는, 상기 스마트 폰(800)이 측정한 위치에 대한 결과를 상기 제어 장치 또는 서버로 전송하면, 상기 전송된 결과를 기반으로 상기 제어 장치 또는 서버가 상기 알림을 상기 스마트 폰(800)으로 전송할 수도 있다.
또한, 알림이 디스플레이되는 것은 일 실시 예에 불과할 뿐, 상기 알림은 상기 스마트 폰(800)의 진동 또는 상기 스마트 폰(800)에 부착된 소자가 깜빡거리는 등의 동작에 의해 출력될 수도 있다.
한편, 도 9a 내지 도 9c는 본 발명의 일 실시 예에 따라, 사용자의 측정된 위치에 따라 PDR 기술의 온오프(on/off)를 제어하는 방법을 나타내는 도면이다.
구체적으로, 스마트 폰과 같은 사용자 단말에서 소비 전력 및 자원을 절약하기 위해, 상기 하이브리드 위치 측정 방법에서 PDR 기술에 의한 위치 측정 방법의 온오프(on/off)가 제어될 수 있다.
예를 들어, 강의실, 회의실, 공연장과 같이, 같은 공간 내에서의 정밀한 움직임은 크게 중요하지 않은 경우, 도 9a에 도시된 바와 같이, 사용자가 소지한 단말(900)은 상기 공간(910) 내에서는 PDR 기술을 오프(off)할 수 있다. 따라서, 단말(900)은 WPM 기술에 의해서만 위치를 측정할 수 있다.
도 9b는 WPM 기술에 의해서만 사용자의 위치가 측정되는 방법을 개략적으로 나타낸 도면이다.
한편, 상기 WPM 기술에 의한 측정 결과, 상기 단말(900)이 정밀한 위치 측정까지는 불필요한 상기 공간(910)에서 나간 것으로 판단되면, 상기 단말(900)은 PDR 기술을 온(on)할 수 있다.
도 9c는 WPM 기술뿐만 아니라 PDR 기술에 의해 사용자의 위치가 측정되는 방법을 개략적으로 나타낸 도면이다.
정밀한 위치 측정까지는 불필요한 상기 공간(910)은 기 설정될 수 있다. 예를 들면, 단말(900)은 전술한 바와 같은 맵을 저장할 수 있으며, 상기 맵에 특정 공간들에 대해서는 정밀한 위치의 측정은 불필요하다는 정보가 포함될 수 있다.
도 10은, 본 발명의 또 다른 실시 예에 따라, 상기 PDR 기술의 온오프가 제어되면서, 상기 위치 측정 기술을 응용하는 방법을 나타내는 도면이다.
예를 들면, 도 10은 서로 다른 기능을 수행하기 위한 공간들로 분할된 호텔을 개략적으로 나타낸 도면이다. 단말(1000)을 소지한 사용자가 상기 호텔 내부에 진입하면, 상기 사용자가 기 체크인한 호텔 룸(1100)의 냉난방 장치 가동을 시작할 수 있다.
상기 냉난방 장치의 가동을 시작하기 위해, 전술한 바와 같은 하이브리드 위치 측정 기술을 사용하여, 상기 단말(1000)의 위치가 측정될 수 있다.
단말(1000)을 소지한 사용자의 위치를 계속적으로 측정하던 중, 상기 사용자가 호텔 룸(1100)이 아닌, 다른 공간에 입실한 것으로 판단되면, 상기 사용자가 기 체크인한 호텔 룸(1100)의 냉난방 장치 가동을 중단할 수 있다.
예를 들면, 도 10에 도시된 바와 같이, 상기 사용자가 3층에 위치한 피트니스(fitness)(1200)에 위치하는 것으로 측정되면, 상기 사용자가 기 체크인한 호텔 룸(1100)의 냉난방 장치 가동이 중단될 수 있다. 그리고 상기 피트니스(1200)는 전술한 바와 같이 정밀한 위치 측정까지는 불필요한 공간으로 분류될 수 있다. 따라서, 단말(1000)의 PDR 기능이 오프(off)될 수 있다.
상기 사용자가 상기 피트니스(1200)에서 벗어나는 것으로 측정되면, 다시 호텔 룸(1100)의 냉난방 장치 가동을 시작하고, 상기 사용자의 위치를 정밀하게 추정하기 위해, 상기 단말(1000)의 PDR 기능을 켤 수 있다.
한편, 상술한 바와 같이 호텔 룸의 냉난방 장치의 온오프를 제어하고, 상기 단말의 PDR 기능의 온오프를 제어하는 동작은, 상기 호텔의 제어 장치 또는 서버에서 수행될 수 있다. 또는, 단말의 하이브리드 위치 측정은 상기 단말에 의해 수행되고, 상기 단말이 상기 위치 측정 결과를 상기 호텔의 제어 장치 또는 서버로 전송하면, 상기 호텔의 제어 장치 또는 서버는 수신된 위치 측정 결과에 따라 호텔 룸의 냉난방 장치 온오프를 제어할 수도 있다.
도 11a 및 도 11b는 사용자의 입출입에 따라 PDR 기능의 온오프를 제어하는 실시 예를 도시한 도면이다.
도 11a에 도시된 바와 같이, WPM 기술을 비롯하여 사용자(1110)가 소지한 단말을 이용하여 위치를 측정하는 다양한 방법에 의해, 사용자(1110)가 임의의 건물의 출입구(1100)를 통과한 것으로 결정되면, 사용자(1110)가 소지한 단말의 PDR 기능이 온(on)될 수 있다.
예를 들면, 회사와 같이 보안이 중요시되는 건물의 출입구(1100) 또는 쇼핑몰과 같이 사용자의 위치에 따라 정보를 제공하기 위한 건물의 출입구(1100)를 사용자(1110)가 통과한 것으로 판단되면, 정밀한 사용자의 위치 측정을 위해, 단말의 PDR 기능이 온(on)될 수 있다.
또는, 상기 단말의 하이브리드 위치 측정 방법이 오프된 상태에서, 상기 사용자(1110)가 상기 출입구(1100)에 카드 태깅, 지문 인식 또는 홍채 인식과 같은 방법에 의해 인증을 수행한 것이 확인되면, 상기 단말의 하이브리드 위치 측정이 시작될 수도 있다.
한편, 도 11b는 사용자(1110)가 출입구(1100)를 통해 건물을 나가는 경우를 도시한 도면이다. 사용자(1110)가 건물을 나감에 따라 전력 및 자원의 소모를 감소하기 위해, 상기 PDR 기능을 오프(off)할 수 있다.
그리고 사용자(1110)의 단말(1130)에 주차 정보가 디스플레이될 수 있다. 그리고 사용자(1110)의 위치 측정결과, 사용자(1110)가 주차장(1140)에 도착한 것으로 판단되면, 상기 주차 정보에 따라 주차된 차량을 식별할 수 있는 정보를 출력할 수 있다.
예를 들면, 도시된 바와 같이, 사용자(1110)의 차량 상단에 부착된 조명(1150)이 깜빡거리는 등의 방법으로 상기 차량을 식별할 수 있는 정보가 출력될 수 있다.
상술한 동작은 상기 건물을 제어하는 제어 장치 또는 서버에 의해 수행될 수 있다. 예를 들어, 상기 단말(1130)은 하이브리드 위치 측정 방법에 의해, 단말(1130)의 위치 측정 결과 사용자(1110)가 출입구(1100)를 통과하여 건물 밖으로 나가려는 한다는 것을 확인할 수 있다. 상기 확인된 정보를 상기 단말(1130)이 상기 제어 장치 또는 서버로 전송할 수 있다. 그리고 단말(1130)은 PDR 기능을 오프(off)하고, 주차 정보를 디스플레이할 수 있다.
상기 제어 장치 또는 서버는 수신된 정보를 바탕으로, 주차장(1140)에 상기 주차된 차량을 식별할 수 있는 정보를 출력하도록 제어할 수 있다.
한편, 도 12는 본 발명의 일 실시 예에 따라, 사용자가 기설정된 공간을 출입했는지 여부에 따라 PDR 기능의 온오프를 제어하는 방법을 나타내는 도면이다.
예를 들면, 건물(1200) 내부에 사용자가 입장한 경우라고 해도, 상기 건물(1200) 내부를 구분하여 영역에 따라 다른 기능이 수행될 수 있다.
구체적으로, 건물(1200)에 백화점(1220)이 입점되어 있는 경우, 백화점(1220)에서 사용자의 위치를 더욱 정밀하게 추정하기 위해, 건물(1200)의 백화점이 아닌 영역(1210)에서는 RSSI를 측정하여 사용자의 위치를 추정할 수 있다. 그리고 백화점(1220) 영역에 사용자가 입장하면, PDR 기능은 온(on)할 수 있다.
따라서, 백화점(1220) 영역에 존재하는 사용자의 위치가 더욱 정밀하게 추정될 수 있다. 백화점(1220) 영역에서 각 사용자들의 위치에 대한 데이터를 수집하여, 도난 방지에 이용될 수 있다. 또는, 각 사용자들의 위치에 대한 정보는 백화점(1220)의 각 매장 및 상기 매장 내 진열된 상품에 대한 사용자들의 선호도를 조사하는데 사용될 수도 있다.
상술한 위치 추정은 사용자가 소지한 단말에 의해 수행되거나, 상기 건물(1200)을 제어하는 제어장치 또는 서버에 의해 수행될 수도 있다.
사용자의 위치 추정결과, 사용자가 건물(1200) 내부의 임의의 매장에 접근하는 것으로 판단되면, 사용자 단말을 통해 상기 임의의 매장에서 발행하는 온라인 쿠폰 등을 팝 업으로 디스플레이할 수 있다.
한편, 도 13은 본 발명의 일 실시 예에 따른 단말의 구성요소를 도시한 블록도이다.
도 13에 도시된 바와 같이, 상기 단말(1300)은 송수신부(1310), 센서부(1320), 저장부(1330) 및 제어부(1340)를 포함할 수 있다.
송수신부(1310)는 외부의 전자 장치 등과 통신을 수행할 수 있다. 예를 들면, 건물 내에 존재하는 AP와 같은 전자 장치로부터 신호를 수신하거나, 상기 전자 장치로 신호를 전송할 수 있다.
한편, 센서부(1320)는 각종 데이터를 센싱하기 위한 구성요소이다. 예를 들면, 센서부(1320)는 자기 센서(1321), 자이로스코프 센서(1322) 및 가속도 센서(1323)와 같은 다양한 종류의 센서를 포함할 수 있다. 자기 센서(1321), 자이로스코프 센서(1322) 및 가속도 센서(1323)는 센서의 실시 예에 불과할 뿐, 상기 센서부(1320)가 포함할 수 있는 센서의 종류에 한정되지 않는다.
자기 센서(1321)는 상기 단말(3000) 주변의 자기 신호를 검출할 수 있다. 예를 들면, 자기 센서(1321)는 자기장 또는 자력선의 크기와 방향을 측정할 수 있다.
그리고 자이로스코프 센서(1322)는 각속도, 즉 회전 속도를 검출할 수 있는 센서이다.
또한, 가속도 센서(1323)는 물체의 가속도나 충격의 세기를 측정할 수 있다.
상기 센서부(1320)는 상술한 다양한 종류의 센서를 이용하여, 상기 단말(1300)의 움직임, 위치 등을 판단하기 위한 각종 데이터를 센싱할 수 있다.
한편, 저장부(1330)는 각종 정보를 저장하기 위한 구성요소이다. 예를 들면, 저장부(1330)는 단말의 위치를 측정한 결과를 저장할 수 있다. 또한, 저장부(1330)는 상기 단말의 위치를 측정하기 위해 미리 결정된 정보들을 저장할 수도 있다. 예를 들면, 상기 저장부(1330)는 기 결정된 가중치 및 알고리즘을 저장할 수 있다.
제어부(1340)는 단말(1300)을 전반적으로 제어할 수 있다. 제어부(1340)는 RSSI 측정 제어부(1341), 알고리즘 제어부(1342), 가중치 제어부(1343), 센싱 결과 기반 위치 측정부(1344), 필터 적용부(1345) 및 맵 매칭부(1346)와 같은 구성요소를 포함할 수도 있다. 상기 제어부(1340)의 구성요소들은 하드웨어 모듈로 구현될 수 있다. 그러나 이는 일 실시 예에 불과할 뿐, 상기 구성요소들은 소프트웨어, 애플리케이션 또는 프로그램으로 구현될 수도 있다.
RSSI 측정 제어부(1341)는 단말(1300)이 존재하는 공간 내에 존재하는 복수의 전자 장치로부터 송수신부(1310)를 통해 수신하는 신호의 수신 전계 강도 (received signal strength indicator, RSSI) 를 측정할 수 있다.
알고리즘 제어부(1342)는 상기 측정된 복수 개의 RSSI 값에 기 설정된 복수 개의 알고리즘을 적용하여, 상기 복수 개의 알고리즘 각각에 대한 단말의 예비 위치를 도출할 수 있다.
상기 복수 개의 알고리즘은, 상기 RSSI로부터 도출된 거리 정보에 기반하여 상기 단말의 위치 정보를 획득하기 위한 알고리즘일 수 있다. 예를 들면, 제1 알고리즘은 세 개 이상의 복수 개의 AP에 대해, 각각 단말과 상기 AP 사이의 경로 손실(path loss) 모델 및 거리 공식(상기 수학식 1 및 수학식 2)을 이용하여 단말의 위치를 계산하는 알고리즘이다. 예를 들면, 상기 제1 알고리즘은 삼변 측량과 같은 방식의 알고리즘일 수 있다.
제2 알고리즘은 상기 제1 알고리즘과 같은 방법에, 상기 RSSI의 강도에 따라 가중치를 주는 방법일 수 있다. 예를 들면, 상기 제2 알고리즘은 높은 강도의 신호를 전송한 AP일수록 높은 신뢰도를 부여하는 방법일 수 있다.
제3 알고리즘은 공간 내의 임의의 지점과 상기 복수 개의 AP 사이의 경로 손실(path loss) 모델 및 거리 공식(상기 수학식 1 및 수학식 2)을 이용하여, 단말이 상기 공간 내의 복수개의 임의의 지점에 존재한다는 가정하에 각 AP 간의 RSSI를 수학적으로 먼저 계산한 결과를 이용하는 알고리즘이다.
제3 알고리즘에 의하면, 상기 예측된 복수지점의 RSSI값을 상기 공간 내에서 위치를 측정하기 위한 단말이 각 AP로부터 측정한 RSSI 값과 비교할 수 있다. 그리고 상기 예측된 복수개의 RSSI 값과 상기 기 측정된 RSSI 값 사이의 유클리드 에러(Euclidean Error)가 최소가 되는 지점을 단말의 위치로 간주할 수 있다.
제4 알고리즘은 최소 네 개 이상의 AP와 단말기 사이의 경로 손실(path loss) 모델 및 거리 공식(상기 수학식 1 및 수학식 2)을 이용하여 각 거리 d를 계산하고, 상기 거리 간의 비율에 대한 네 개 이상의 방정식으로부터 상기 단말의 위치를 계산하기 위한 알고리즘이다.
한편, 상기 제1 내지 제4 알고리즘은 예시에 불과하며, 상기 AP 및 단말 사이의 RSSI 및 거리를 나타낼 수 있는 다양한 알고리즘이 사용될 수 있다.
가중치 제어부(1343)는 상기 예비 위치 각각에 대해, 기 결정된 가중치를 적용하여 제1 추정 위치를 확인할 수 있다. 상기 가중치는, 기설정된 시간 간격으로 상기 복수의 전자 장치로부터 신호를 수신하여 상기 RSSI를 측정하고, 상기 측정된 복수의 RSSI 값에 대해, 각각 상기 제1 내지 제4 알고리즘을 적용하고, 상기 제1 내지 제4 알고리즘을 적용한 값 및 실제 상기 단말의 위치 값의 에러율을 확인하여, 상기 확인된 에러율에 따라 결정될 수 있다. 또한, 상기 가중치는 사용자 명령이 입력되는 경우 또는 무선 환경 변화에 따라 결정될 수 있다.
센싱 결과 기반 위치 측정부(1344)는 적어도 하나의 센서를 이용하여, 상기 단말의 제2 추정 위치를 확인할 수 있다. 예를 들면, 센싱 결과 기반 위치 측정부(1344)는 상기 센서부(1320)에 포함된 복수의 센서가 센싱한 결과를 수신하여, 상기 제2 추정 위치를 확인할 수 있다.
제어부(1340)는 상기 제1 및 제2 추정 위치에 기반하여 상기 단말의 최종 위치를 결정할 수 있다.
제어부(1340)는 필터 적용부(1345)를 통해, 상기 예측된 단말의 위치 및 상기 결정된 단말의 위치를 임의의 필터를 이용하여 결합함으로써 상기 단말의 최종 위치를 결정할 수 있다.
상기 임의의 필터는, Kalman filter 및 particle filter와 같은 필터일 수 있다.
또한, 제어부(1340)는 맵 매칭부(1346)를 통해 상기 확인된 단말의 위치에 대해, 경로 보정을 수행할 수 있다.
예를 들면, 제어부(1340)의 제어에 의해, 저장부(1330)는 공간에 대한 맵을 저장할 수 있다. 그리고 상기 저장된 맵에 따라, 맵 매칭부(1346)는 상기 확인된 단말의 위치가 상기 공간에 존재하는 오브젝트와 중첩되거나 상기 공간을 벗어나는 경우, 상기 단말이 상기 오브젝트와 중첩되지 않고 상기 공간을 벗어나지 않도록, 상기 단말의 경로를 보정할 수 있다.
상술한 바와 같은 단말(1300)에 의해, 상기 단말(1300)을 소지한 사용자의 위치가 더욱 정확하게 측정될 수 있다.
한편, 이상과 같은 다양한 실시 예에 따른 사용자 단말 및 이의 위치 측정 방법을 수행하기 위한 프로그램 코드는 비일시적 판독 가능 매체(non-transitory computer readable medium)에 저장될 수 있다. 비일시적 판독 가능 매체란 레지스터, 캐쉬, 메모리 등과 같이 짧은 순간 동안 데이터를 저장하는 매체가 아니라 반영구적으로 데이터를 저장하며, 기기에 의해 판독(reading)이 가능한 매체를 의미한다. 구체적으로는, 상술한 다양한 애플리케이션 또는 프로그램들은 CD, DVD, 하드 디스크, 블루레이 디스크, USB, 메모리카드, ROM 등과 같은 비일시적 판독 가능 매체에 저장되어 제공될 수 있다.
또한, 이상에서는 본 발명의 바람직한 실시 예에 대하여 도시하고 설명하였지만, 본 발명은 상술한 특정의 실시 예에 한정되지 아니하며, 청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진자에 의해 다양한 변형실시가 가능한 것은 물론이고, 이러한 변형실시들은 본 발명의 기술적 사상이나 전망으로부터 개별적으로 이해되어져서는 안 될 것이다.
10: 사용자 100: 단말
110, 120: 전자 장치

Claims (18)

  1. 사용자 단말의 위치 측정 방법에 있어서,
    공간 내에 존재하는 복수의 전자 장치로부터 수신하는 신호의 수신 전계 강도 (received signal strength indicator, RSSI) 를 측정하는 단계;
    상기 측정된 복수 개의 RSSI 값에 기 설정된 복수 개의 알고리즘을 적용하여, 상기 복수 개의 알고리즘 각각에 대한 단말의 예비 위치를 도출하는 단계;
    상기 예비 위치 각각에 대해, 기 결정된 가중치를 적용하여 제1 추정 위치를 확인하는 단계;
    적어도 하나의 센서를 이용하여, 상기 단말의 제2 추정 위치를 확인하는 단계; 및
    상기 제1 및 제2 추정 위치에 기반하여 상기 단말의 최종 위치를 결정하는 단계; 를 포함하는 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 복수 개의 알고리즘은,
    상기 RSSI로부터 도출된 거리 정보에 기반하여 상기 단말의 위치 정보를 획득하기 위한 알고리즘인 것을 특징으로 하는 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 복수 개의 알고리즘은,
    세 개 이상의 복수 개의 전자 장치에 대해, 상기 단말과 상기 전자 장치 사이의 경로 손실(path loss) 및 거리를 나타내는 모델을 이용하여 상기 단말의 위치를 계산하는 제1 알고리즘,
    상기 제1 알고리즘에 대해, 상기 측정된 RSSI의 강도에 따라 가중치를 부여하는 제2 알고리즘,
    상기 공간 내의 임의의 지점과 상기 복수 개의 전자 장치 사이의 상기 경로 손실(path loss) 및 거리를 나타내는 모델을 이용하여, 상기 공간 내의 복수 개의 지점에서 각 전자 장치와의 RSSI를 예측한 결과 및 상기 단말에서 각 전자 장치로부터 측정한 RSSI 값들 사이의 유클리드 에러(Euclidean Error)가 최소가 되는 지점을 상기 단말의 위치로 간주하는 제3 알고리즘이고,
    네 개 이상의 전자 장치와 단말 사이의 상기 경로 손실(path loss) 및 거리를 나타내는 모델을 이용하여 각 거리를 계산하고, 상기 거리 간의 비율에 대한 네 개 이상의 방정식으로부터 상기 단말의 위치를 계산하기 위한 제4 알고리즘을 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 가중치는,
    기설정된 시간 간격으로 상기 복수의 전자 장치로부터 신호를 수신하여 상기 RSSI를 측정하고, 상기 측정된 복수의 RSSI 값에 대해, 각각 상기 제1 내지 제4 알고리즘을 적용하고, 상기 제1 내지 제4 알고리즘을 적용한 값 및 실제 상기 단말의 위치 값의 에러율을 확인하여, 상기 확인된 에러율에 따라 결정되는 것을 특징으로 하는 방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 단말의 위치를 확인하는 단계는,
    상기 예측된 단말의 위치 및 상기 결정된 단말의 위치를 임의의 필터를 이용하여 결합함으로써 확인하는 것을 특징으로 하는 방법.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 임의의 필터는,
    Kalman filter 및 particle filter 중 적어도 하나인 것을 특징으로 하는 방법.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 확인된 단말의 위치에 대해, 경로 보정을 수행하는 단계; 를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 경로 보정을 수행하는 단계는,
    상기 공간에 대한 맵을 저장하는 단계; 및
    상기 저장된 맵에 따라, 상기 확인된 단말의 위치가 상기 공간에 존재하는 오브젝트와 중첩되거나 상기 공간을 벗어나는 경우, 상기 단말이 상기 오브젝트와 중첩되지 않고 상기 공간을 벗어나지 않도록, 상기 단말의 경로를 보정하는 단계; 를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  9. 제1항에 있어서,
    상기 가중치는,
    사용자 명령이 입력되는 경우 또는 무선 환경 변화에 따라 결정되는 것을 특징으로 하는 방법.
  10. 사용자 단말에 있어서,
    송수신부; 및
    공간 내에 존재하는 복수의 전자 장치로부터 상기 송수신부를 통해 수신하는 신호의 수신 전계 강도 (received signal strength indicator, RSSI) 를 측정하고, 상기 측정된 복수 개의 RSSI 값에 기 설정된 복수 개의 알고리즘을 적용하여, 상기 복수 개의 알고리즘 각각에 대한 단말의 예비 위치를 도출하며, 상기 예비 위치 각각에 대해, 기 결정된 가중치를 적용하여 제1 추정 위치를 확인하고, 적어도 하나의 센서를 이용하여, 상기 단말의 제2 추정 위치를 확인하며, 상기 제1 및 제2 추정 위치에 기반하여 상기 단말의 최종 위치를 결정하는 제어부; 를 포함하는 단말.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 복수 개의 알고리즘은,
    상기 RSSI로부터 도출된 거리 정보에 기반하여 상기 단말의 위치 정보를 획득하기 위한 알고리즘인 것을 특징으로 하는 단말.
  12. 제10항에 있어서,
    상기 복수 개의 알고리즘은,
    세 개 이상의 복수 개의 전자 장치에 대해, 상기 단말과 상기 전자 장치 사이의 경로 손실(path loss) 및 거리를 나타내는 모델을 이용하여 상기 단말의 위치를 계산하는 제1 알고리즘,
    상기 제1 알고리즘에 대해, 상기 측정된 RSSI의 강도에 따라 가중치를 부여하는 제2 알고리즘,
    상기 공간 내의 임의의 지점과 상기 복수 개의 전자 장치 사이의 상기 경로 손실(path loss) 및 거리를 나타내는 모델을 이용하여, 상기 공간 내의 복수 개의 지점에서 각 전자 장치와의 RSSI를 예측한 결과 및 상기 단말에서 각 전자 장치로부터 측정한 RSSI 값들 사이의 유클리드 에러(Euclidean Error)가 최소가 되는 지점을 상기 단말의 위치로 간주하는 제3 알고리즘이고,
    네 개 이상의 전자 장치와 단말 사이의 상기 경로 손실(path loss) 및 거리를 나타내는 모델을 이용하여 각 거리를 계산하고, 상기 거리 간의 비율에 대한 네 개 이상의 방정식으로부터 상기 단말의 위치를 계산하기 위한 제4 알고리즘을 포함하는 것을 특징으로 하는 단말.
  13. 제10항에 있어서,
    상기 가중치는,
    기설정된 시간 간격으로 상기 복수의 전자 장치로부터 신호를 수신하여 상기 RSSI를 측정하고, 상기 측정된 복수의 RSSI 값에 대해, 각각 상기 제1 내지 제4 알고리즘을 적용하고, 상기 제1 내지 제4 알고리즘을 적용한 값 및 실제 상기 단말의 위치 값의 에러율을 확인하여, 상기 확인된 에러율에 따라 결정되는 것을 특징으로 하는 단말.
  14. 제10항에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 예측된 단말의 위치 및 상기 결정된 단말의 위치를 임의의 필터를 이용하여 결합함으로써 상기 단말의 위치를 확인하는 것을 특징으로 하는 단말.
  15. 제14항에 있어서,
    상기 임의의 필터는,
    Kalman filter 및 particle filter 중 적어도 하나인 것을 특징으로 하는 단말.
  16. 제10항에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 확인된 단말의 위치에 대해, 경로 보정을 수행하는 것을 특징으로 하는 단말.
  17. 제16항에 있어서,
    저장부; 를 더 포함하고,
    상기 제어부는,
    상기 공간에 대한 맵을 상기 저장부에 저장하고, 상기 저장된 맵에 따라, 상기 확인된 단말의 위치가 상기 공간에 존재하는 오브젝트와 중첩되거나 상기 공간을 벗어나는 경우, 상기 단말이 상기 오브젝트와 중첩되지 않고 상기 공간을 벗어나지 않도록, 상기 단말의 경로를 보정하는 것을 특징으로 하는 단말.
  18. 제10항에 있어서,
    상기 가중치는,
    사용자 명령이 입력되는 경우 또는 무선 환경 변화에 따라 결정되는 것을 특징으로 하는 단말.
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