KR20180058191A - 지자기 센서 및 자기 페인트 도장을 통해 향상된 정확도를 가지는 실내 측위를 위한 시스템 및 방법 - Google Patents

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이가람
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김명길
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부산대학교 산학협력단
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Abstract

본 발명은 지자기 센서 및 자기 페인트 도장을 통해 향상된 정확도를 가지는 실내 측위를 위한 시스템 및 방법에 관한 것으로, 지자기 센서가 인식할 수 있을 정도의 자기장 세기를 가진 자기 페인트를 사용하여 형성된 특정 패턴에 따른 지자기 센서 데이터를 통해 지자기 맵을 생성하고, 패턴 학습 결과와 지자기 맵을 통해 실내 맵을 생성하는 실내 측위 서버;상기 실내 측위 서버와 데이터 교환을 하고 지자기 센서를 통해 자기 페인트 패턴의 지자기 값을 측정하고, 실내 맵 구조를 화면에 표시하는 디바이스;를 포함하는 것이다.

Description

지자기 센서 및 자기 페인트 도장을 통해 향상된 정확도를 가지는 실내 측위를 위한 시스템 및 방법{System and method for indoor positioning with improved accuracy through geomagnetic sensor and magnetic paint painting}
본 발명은 실내 측위 시스템에 관한 것으로, 구체적으로 지자기 센서 및 자기 페인트 도장을 통해 향상된 정확도를 가지는 실내 측위를 위한 시스템 및 방법에 관한 것이다.
최근 실내 측위를 위해 Bluetooth, Wi-Fi, 지자기 등 많은 응용 방법들이 나오고 있다.
Wi-Fi의 경우 거의 대부분의 모바일 기기에 탑재된 보편적인 기술로, 실내 측위에 사용되는 기법으로는 삼각 측량과 핑거프린팅 2가지 기술이 있다.
삼각 측량법의 경우 3개 이상의 액세스 포인트(Access Point)로부터 신호 강도를 측정하고 이를 거리로 환산해 위치를 계산하는 방식인데, 실내 공간에서는 신호의 감쇄, 반사, 회절 등에 의해 정확도가 낮아 적합하지 않다.
핑거프린팅의 경우 실내 공간을 셀로 나누고 이를 데이터베이스화하여 라디오 맵을 구축한 후, 유사한 신호 패턴을 비교해 사용자의 위치를 추정하는 방법이다.
하지만, 높은 정확도를 위해서는 셀을 촘촘하게 만들어야 하는데, 촘촘하게 만들수록 비용은 지수함수적으로 증가한다.
또한, 액세스 포인트(Access Point)가 교체되거나 이동한다면 처음부터 다시 과정을 수행해야 하기 때문에 유지보수 비용도 큰 편이다.
블루투스(Bluetooth)의 경우 크게 iBeacon를 사용한 Proximity 기법과 HAIP(High Accuracy Indoor Positioning)를 사용한 AOA(Angel of Arrival) 기법 2가지로 나뉜다.
Proximity 기법은 비콘이 매우 약한 신호를 발생시키고 사용자가 가까이 왔을 때 위치를 알 수 있는 간단한 방법이다.
비콘이 소형화되고 배터리로 장기간 운용이 가능해져 실내 공간의 다양한 곳에 부착 가능해졌다. 하지만, 신호 도달 범위가 짧아 실내 공간 전체에 대한 측위를 원하는 경우 엄청난 양의 비콘이 필요하기 때문에 적합하지 않다.
AOA(Angel of Arrival)의 경우 반구 형태의 물체에 여러 개의 지향성 안테나를 달아, 사용자로부터 발생한 신호를 수입해 각도를 토대로 위치를 측정하는 방법이다. 높은 정확도를 가지고 여러 개의 수신기를 설치한다면 3D 위치까지 계산 가능하다.
하지만, 특수하게 제작된 수신기를 사용해야하고, 블루투스 표준에 관련 기술이 반영되지 않아 스마트폰에서 사용이 불가능해 보편성이 떨어진다.
지자기의 경우 Wi-Fi의 핑거프린팅 방식과 유사하게 초기에 실내 자기장 정보를 수집하고 이를 통해 자기장 맵을 구축하여야 한다. 이는 하드웨어 비콘과 같은 인프라 없이도 된다는 장점을 가지며 오차 범위가 1~2m정도의 높은 정확도를 가지며 스마트폰의 자기 센서를 활용해 구현 가능해 보편성이 높다.
하지만, 자기장은 센서를 이용해 특정 위치에서의 값이 유사한 경우가 무수히 많아, 사용자의 이동에 따른 변화량을 미리 구축된 자기장 맵과 매칭해 위치 추정을 해야 하고 이는 여러 변수가 발생할 때, 정확도 측면에서 떨어진다는 단점이 있다.
따라서, 종래 기술의 실내 측위에 관한 기술들이 갖는 문제를 해결하여 정확한 실내 측위가 가능하도록 한 새로운 기술의 개발이 요구되고 있다.
대한민국 공개특허 제10-2017-0040652호 대한민국 등록특허 제10-1396877호 대한민국 공개특허 제10-2015-0089633호
이세훈,성기태,김익중,고희창,"이미지 인식과 지자기센서 기반 실내 위치 측위 시스템", 2016, 7 (http://www.dbpia.co.kr/Journal/ArticleDetail/NODE06717706) 허수정,송준열,박용완,"지구 자기장 기반의 Fingerprint 실내 위치추정 방법 연구", 2013, 1 (http://ocean.kisti.re.kr/downfile/volume/kics/GCSHCI/2013/v38Cn1/GCSHCI_2013_v38Cn1_131.pdf)
본 발명은 이와 같은 종래 기술의 실내 측위 시스템의 문제를 해결하기 위한 것으로, 지자기 센서 및 자기 페인트 도장을 통해 향상된 정확도를 가지는 실내 측위를 위한 시스템 및 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
본 발명은 자기 페인트를 활용하여 자기장 맵을 특정 패턴으로 형성하고 이를 학습하여 높은 정확도의 실내 측위 서비스를 제공할 수 있도록 한 지자기 센서 및 자기 페인트 도장을 통해 향상된 정확도를 가지는 실내 측위를 위한 시스템 및 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
본 발명은 스마트폰에 내장된 지자기 센서가 페인트의 자기장을 인식하고 패턴을 파악해 실내 측위, 패턴의 형식에 따른 공간 구별, 스마트폰과의 상대적 위치를 정확하게 제공할 수 있도록 한 지자기 센서 및 자기 페인트 도장을 통해 향상된 정확도를 가지는 실내 측위를 위한 시스템 및 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
본 발명은 자기 페인트를 사용하여 화장실,거실, 사물 등 각 구조물 및 공간이 자기장 맵 상에서 특정 패턴 형태를 갖도록 도장을 하여 높은 정확도로 실내 측위 서비스를 제공할 수 있도록 한 지자기 센서 및 자기 페인트 도장을 통해 향상된 정확도를 가지는 실내 측위를 위한 시스템 및 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
본 발명은 자기 페인트를 사용하여 생성한 지자기 맵을 통해 실내 공간에서 다른 스마트폰 사용자들의 위치, 특정 사물들의 위치와 같은 유용한 실내 정보를 높은 정확도를 갖고 제공하는 지자기 센서 및 자기 페인트 도장을 통해 향상된 정확도를 가지는 실내 측위를 위한 시스템 및 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
본 발명의 목적들은 이상에서 언급한 목적들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 목적들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
이와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 지자기 센서 및 자기 페인트 도장을 통해 향상된 정확도를 가지는 실내 측위를 위한 시스템은 지자기 센서가 인식할 수 있을 정도의 자기장 세기를 가진 자기 페인트를 사용하여 형성된 특정 패턴에 따른 지자기 센서 데이터를 통해 지자기 맵을 생성하고, 패턴 학습 결과와 지자기 맵을 통해 실내 맵을 생성하는 실내 측위 서버;상기 실내 측위 서버와 데이터 교환을 하고 지자기 센서를 통해 자기 페인트 패턴의 지자기 값을 측정하고, 실내 맵 구조를 화면에 표시하는 디바이스;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
여기서, 상기 디바이스는, 지자기 센서가 인식할 수 있을 정도의 자기장 세기를 가진 자기 페인트를 사용하여 자기장 맵이 특정 패턴을 갖도록 도색이 이루어지면, 지자기 센서를 이용하여 측정한 지자기 센서 데이터를 실내 측위 서버로 전송하는 도장용 디바이스인 것을 특징으로 한다.
그리고 상기 도장용 디바이스는, 실내 측위 서버의 패턴 학습 결과에 따라 원하는 구조의 지자기 맵이 구축되도록 도색 작업에 관한 정보를 제공하는 것을 특징으로 한다.
그리고 상기 디바이스는, 상기 실내 측위 서버와 데이터 교환을 하고 지자기 센서를 통해 자기 페인트 패턴의 지자기 값을 측정하고, 실내 맵 구조를 화면에 표시하고, 사용자 위치 표시를 하는 사용자 디바이스인 것을 특징으로 한다.
그리고 디바이스에 내장된 지자기 센서가 페인트의 자기장을 인식하고 패턴을 파악하여, 실내 측위, 패턴의 형식에 따른 공간 구별, 다바이스와의 상대적 위치, 다른 다바이스 사용자들의 위치, 특정 사물들의 위치에 관한 정보를 제공하는 것을 특징으로 한다.
그리고 상기 실내 측위 서버는, 디바이스로부터 받은 지자기 센서 데이터를 통해 패턴 학습을 수행하는 데이터 학습부와,디바이스로부터 수신한 데이터 및 생성된 맵을 저장하는 데이터 저장부와,지자기 센서 데이터를 통해 지자기 맵을 생성하고, 패턴 학습 결과와 지자기 맵을 통해 실내 맵을 생성하는 서비스 제공부와,디바이스와 통신하며 필요한 데이터 송수신을 수행하는 서버 통신부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
그리고 상기 디바이스는, 지자기 센서를 사용하여 지자기를 측정하는 센서 측정부와,실내 측위 서버로부터 전송받은 실내 맵을 저장하는 데이터 저장부와,실내 측위 서버로부터 사용자의 위치가 표시된 실내 맵 정보를 받아 화면에 표시해주는 서비스 제공부와,실내 측위 서버와 통신하며 데이터 송수신을 수행하는 디바이스 통신부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
그리고 지자기 맵의 정확도를 높이기 위하여 자기 페인트를 특정 위치에 더 도장하여 자기장을 왜곡시키는 것을 특징으로 한다.
다른 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 지자기 센서 및 자기 페인트 도장을 통해 향상된 정확도를 가지는 실내 측위를 위한 시스템은 지자기 센서가 인식할 수 있을 정도의 자기장 세기를 가진 자기 페인트를 사용하여 자기장 맵이 특정 패턴을 갖도록 도색이 이루어지면, 지자기 센서를 이용하여 측정한 지자기 센서 데이터를 실내 측위 서버로 전송하는 도장용 디바이스;상기 도장용 디바이스의 지자기 센서 데이터를 통해 지자기 맵을 생성하고, 패턴 학습 결과와 지자기 맵을 통해 실내 맵을 생성하는 실내 측위 서버;상기 실내 측위 서버와 데이터 교환을 하고 지자기 센서를 통해 자기 페인트 패턴의 지자기 값을 측정하고, 실내 맵 구조를 화면에 표시하고, 사용자 위치 표시를 하는 사용자 디바이스;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
여기서, 지자기 맵의 정확도를 높이기 위하여 자기 페인트를 특정 위치에 더 도장하여 자기장을 왜곡시키는 것을 특징으로 한다.
그리고 사용자 디바이스에 내장된 지자기 센서가 페인트의 자기장을 인식하고 패턴을 파악하여, 사용자 디바이스를 통하여 실내 측위, 패턴의 형식에 따른 공간 구별, 다바이스와의 상대적 위치, 다른 다바이스 사용자들의 위치, 특정 사물들의 위치에 관한 정보를 제공하는 것을 특징으로 한다.
다른 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 지자기 센서 및 자기 페인트 도장을 통해 향상된 정확도를 가지는 실내 측위를 위한 방법은 지자기 센서가 인식할 수 있을 정도의 자기장 세기를 가진 자기 페인트를 사용하여 형성된 특정 패턴에 따른 지자기 센서 데이터를 사용하여 도장 패턴 학습을 수행하는 학습 단계;실시간으로 자기 페인트를 사용하여 형성된 특정 패턴에 따른 지자기 센서 데이터와 학습한 데이터를 사용하여 패턴 분류를 하고 맵을 생성하는 단계;사용자 디바이스가 실시간 자기장 값을 실내 측위 서버로 전송하고 현재 사용자의 위치가 표시된 실내 맵을 받아 디스플레이에 표시하는 사용자 서비스 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
여기서, 학습 단계는, 테스트 도장을 이용해 도장용 디바이스에서 테스트 베드의 지자기를 측정하는 센서 측정 단계와,실내 측위 서버에 테스트 결과 데이터를 입력하는 학습 데이터 입력 단계와,실내 측위 서버에서 데이터를 활용하여 지자기 맵을 생성하고 패턴 학습을 수행하는 패턴 학습 알고리즘 수행 단계와,패턴 인식률을 높이기 위한 학습 반복 수행 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
그리고 맵을 생성하는 단계는, 실내에 자기장 패턴을 고려하여 도장을 수행하는 패턴 도장 단계와,도장용 디바이스에서 실내 지자기를 측정하는 센서 측정 단계와,실내 측위 서버에 측정 결과 데이터를 입력하는 데이터 입력 단계와,실내 측위 서버에서 데이터를 활용하여 지자기 맵을 생성하는 지자기 맵 생성 단계와,상기 생성된 지자기 맵 분석을 통해 실내 맵을 구성하는 실내 맵 구성 단계와,도장용 디바이스로 실내 맵을 전송하는 실내 맵 전송 단계와,도장용 디바이스 측에서 실내 맵을 확인하고 검증하여 아닐 경우 다시 도장을 수행하기 위한 반복 수행 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
그리고 실내에 자기장 패턴을 고려하여 도장을 수행하는 패턴 도장 단계에서, 자기장 센서 값을 통해 생성된 초기 자기장 맵에서 확인할 수 있는 자기장 근원지의 확인 및 표시 정확도를 높이기 위하여 자기장 근원지의 주변에 자기 페인트를 도장하여 자기장을 왜곡시키는 것을 특징으로 한다.
그리고 사용자 서비스 단계는, 사용자 디바이스에서 실내 지자기를 측정하는 센서 측정 단계와,실내 측위 서버에 측정 결과 데이터를 전송하는 센서 데이터 전송 단계와,실내 측위 서버 측에서 센서 값을 사용해 패턴 분석을 하고 실내 맵을 생성하는 실내 맵 생성 단계와,사용자 디바이스로 위치가 표시된 실내 맵을 전송하는 실내 맵 전송 단계와,사용자 디바이스에서 위치 및 맵을 화면에 표시하는 디스플레이 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
그리고 자기 페인트 도장을 통해 왜곡된 자기장 맵의 특정 패턴을 사용하여 객체를 표현하고, 이를 머신 러닝 알고리즘을 통해 학습하여 패턴에 따라 실내 맵을 구성하는 것을 특징으로 한다.
그리고 도장 패턴 학습을 수행하는 학습 단계에서, 특정 패턴을 가진 지자기 센서 데이터 집합 입력하는 제 1 단계와,수집된 데이터 집합 중 일부분을 테스트 데이터로 제외하고, 나머지 데이터 집합에 대해 다시 일부분은 학습 데이터로, 나머지는 검증데이터로 구분하는 제 2 단계와,제 2 단계에서 선택된 학습 데이터를 이용하여 학습 알고리즘을 수행하는 제 3 단계와,학습을 수행하면서 제 2 단계에서 선택된 검증데이터로 학습 모델 피드백을 하는 제 4 단계와,제 2 단계 내지 제 4 단계의 과정을 통해 생성된 모델에 대해 테스트 데이터로 모델 검증을 하는 제 5 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
그리고 패턴 학습에 사용되는 알고리즘은 RNN(Recurrent neural networks), LSTM(Long Short Term Memory Networks), GRU(Gated Recurrent Unit), CNN(Convolutional networks)을 포함하는 딥러닝 알고리즘들 중에서 선택되는 것을 특징으로 한다.
이와 같은 본 발명에 따른 지자기 센서 및 자기 페인트 도장을 통해 향상된 정확도를 가지는 실내 측위를 위한 시스템 및 방법은 다음과 같은 효과를 갖는다.
첫째, 자기 페인트를 사용한 패턴 도장을 통해 지자기 센서를 활용한 실내 측위 및 객체 위치 추정 서비스의 정확도를 높일 수 있도록 한다.
둘째, 자기 페인트를 활용하여 자기장 맵을 특정 패턴으로 형성하고 이를 학습하여 높은 정확도의 실내 측위 서비스를 제공할 수 있도록 한다.
셋째, 스마트폰에 내장된 지자기 센서가 페인트의 자기장을 인식하고 패턴을 파악해 실내 측위, 패턴의 형식에 따른 공간 구별, 스마트폰과의 상대적 위치를 정확하게 제공할 수 있다.
넷째, 자기 페인트를 사용하여 화장실,거실, 사물 등 각 구조물 및 공간이 자기장 맵 상에서 특정 패턴 형태를 갖도록 도장을 하여 높은 정확도로 실내 측위 서비스를 제공할 수 있다.
다섯째, 자기 페인트를 사용하여 생성한 지자기 맵을 통해 실내 공간에서 다른 스마트폰 사용자들의 위치, 특정 사물들의 위치와 같은 유용한 실내 정보를 높은 정확도를 갖고 제공한다.
여섯째, 본 시스템에서, 사용자에게 요구하는 것은 자기 센서 데이터밖에 없으므로, 사용자들은 스마트폰만 있다면, 손쉽게 자신의 위치를 파악하고 목적지를 찾고 실내측위를 수행할 수 있다.
도 1은 본 발명에 따른 지자기 센서 및 자기 페인트 도장을 통해 향상된 정확도를 가지는 실내 측위를 위한 시스템의 구성도
도 2는 본 발명에 따른 지자기 센서 및 자기 페인트 도장을 통해 향상된 정확도를 가지는 실내 측위를 위한 시스템의 상세 구성도
도 3은 본 발명에 따른 패턴 도장에 의한 왜곡된 자기장 패턴 생성 예를 나타낸 구성도
도 4는 본 발명에 따른 자기 페인트에 의해 왜곡된 특정 자기장 패턴을 기계 학습 알고리즘으로 수행하기 위한 학습 플로 우차트
도 5는 본 발명에 따른 특정 자기장 패턴을 도장하기 위해 특정 장소에 대한 지자기 맵 생성 및 도장된 패턴을 확인하기 위한 도장 플로 우차트
도 6는 본 발명에 따른 스마트폰 자기 센서와 페인트를 통한 위치 파악, 실내 측위을 수행하기 위한 사용자측 플로우차트
이하, 본 발명에 따른 지자기 센서 및 자기 페인트 도장을 통해 향상된 정확도를 가지는 실내 측위를 위한 시스템 및 방법의 바람직한 실시 예에 관하여 상세히 설명하면 다음과 같다.
본 발명에 따른 지자기 센서 및 자기 페인트 도장을 통해 향상된 정확도를 가지는 실내 측위를 위한 시스템 및 방법의 특징 및 이점들은 이하에서의 각 실시 예에 대한 상세한 설명을 통해 명백해질 것이다.
도 1은 본 발명에 따른 지자기 센서 및 자기 페인트 도장을 통해 향상된 정확도를 가지는 실내 측위를 위한 시스템의 구성도이다.
본 발명에 따른 지자기 센서 및 자기 페인트 도장을 통해 향상된 정확도를 가지는 실내 측위를 위한 시스템 및 방법은 자기 페인트를 활용하여 자기장 맵을 특정 패턴으로 형성하고 이를 학습하여 높은 정확도의 실내 측위 서비스를 제공할 수 있도록 한 것이다.
이를 위하여, 본 발명은 자기 페인트를 사용하여 화장실,거실, 사물 등 각 구조물 및 공간이 자기장 맵 상에서 특정 패턴 형태를 갖도록 도장을 하는 구성을 포함한다.
본 발명은 자기 페인트를 활용하여 자기장 맵을 특정 패턴으로 형성하고 이를 학습하여 실내 측위 서비스의 정확도를 높이는 구성을 포함한다.
본 발명은 스마트폰에 내장된 지자기 센서가 페인트의 자기장을 인식하고 패턴을 파악해 실내 측위, 패턴의 형식에 따른 공간 구별, 스마트폰과의 상대적 위치를 제공하는 구성을 포함한다.
본 발명은 자기 페인트를 사용하여 생성한 지자기 맵을 통해 실내 공간에서 다른 스마트폰 사용자들의 위치, 특정 사물들의 위치와 같은 실내 정보를 제공하는 구성을 포함한다.
또한, 본 발명은 지자기 센서 기반의 실내 측위에 자기 페인트 패턴 도장을 적용하여 정확도를 높이는 방법으로, 자기 페인트를 활용한 지자기 맵 왜곡 방법, 도장 패턴 학습 방법, 자기 페인트 패턴 도장 및 실내 측위 시스템 구성을 포함한다.
본 발명에 따른 지자기 센서 및 자기 페인트 도장을 통해 향상된 정확도를 가지는 실내 측위를 위한 시스템은 도 1에서와 같이, 지자기 센서가 인식할 수 있을 정도의 자기장 세기를 가진 자기 페인트를 사용하여 자기장 맵이 특정 패턴을 갖도록 도색이 이루어지면, 지자기 센서를 이용하여 측정한 지자기 센서 값을 실내 측위 서버(200)로 전송하고, 실내 측위 서버(200)의 패턴 학습 결과에 따라 원하는 구조의 지자기 맵이 구축되도록 도색 작업에 관한 정보를 제공하는 도장용 디바이스(100)와, 도장용 디바이스(100)의 지자기 센서 데이터를 통해 지자기 맵을 생성하고, 패턴 학습 결과와 지자기 맵을 통해 실내 맵을 생성하는 실내 측위 서버(200)와, 실내 측위 서버(200)와 데이터 교환을 하고 지자기 센서를 통해 자기 페인트 패턴의 지자기 값을 측정하고, 실내 맵 구조를 화면에 표시하고, 사용자 위치 표시를 하는 사용자 디바이스(300)를 포함한다.
이와 같은 본 발명에 따른 지자기 센서 및 자기 페인트 도장을 통해 향상된 정확도를 가지는 실내 측위를 위한 시스템은 지자기 센서가 인식할 수 있을 정도의 자기장 세기를 가진 자기 페인트를 사용하여 자기장 맵이 특정 패턴을 가지도록 실내를 도색하고, 해당 패턴을 학습함으로써 같은 패턴을 가지는 지자기 맵을 동일한 사물 또는 구역으로 인식하도록 하여 지자기 센서 기반 실내 측위 정확도를 향상시킨 것이다.
도장용 디바이스(100)로부터 측정한 지자기 센서 값을 실내 측위 서버(200)가 수신하여 반복적으로 패턴 학습을 수행하고, 학습이 끝난 후, 실제 도장을 수행하면서 반복적으로 실내 측위 서버(200)와 도장용 디바이스(100)가 지자기 센서 정보 및 맵 데이터를 주고받고 패턴 분석 후 정확한 맵이 생성될 수 있도록 반복적인 도장을 수행한다.
그리고 실내 측위 서버(200)는 사용자 디바이스(300)로부터 수신한 지자기 센서 값을 이용하여 패턴 분석 후 패턴에 따른 실내 맵을 생성하고, 사용자의 위치를 표시한다.
실내 측위 서버(200)가 사용자 위치까지 표시된 완전한 맵을 사용자 디바이스(300)로 전송하면, 사용자 디바이스(300)이 이를 수신하여 화면상에 표시한다.
그리고 도 2는 본 발명에 따른 지자기 센서 및 자기 페인트 도장을 통해 향상된 정확도를 가지는 실내 측위를 위한 시스템의 상세 구성도이고, 도 3은 본 발명에 따른 패턴 도장에 의한 왜곡된 자기장 패턴 생성 예를 나타낸 구성도이다.
구체적으로 본 발명에 따른 지자기 센서 및 자기 페인트 도장을 통해 향상된 정확도를 가지는 실내 측위를 위한 시스템은 도 2에서와 같이, 지자기 센서가 인식할 수 있을 정도의 자기장 세기를 가진 자기 페인트를 사용하여 자기장 맵이 특정 패턴을 갖도록 도색이 이루어지면, 지자기 센서를 이용하여 측정한 지자기 센서 값을 수신하여 지자기 맵을 생성하고, 패턴 학습을 수행하고 패턴 학습 결과와 지자기 맵을 통해 실내 맵을 생성하는 실내 측위 서버와, 실내 측위 서버와 데이터 교환을 하고 지자기 센서를 통해 자기 페인트 패턴의 지자기 값을 측정하고, 실내 맵 구조를 화면에 표시하고, 사용자 위치 표시를 하는 사용자 디바이스를 포함한다.
구체적으로 실내 측위 서버는 도장용 디바이스로부터 받은 지자기 센서 데이터를 통해 패턴 학습을 수행하는 데이터 학습부(21)와, 도장용 디바이스 및 사용자 디바이스로부터 수신한 데이터 및 생성된 맵 등을 저장하는 데이터 저장부(23)와, 지자기 센서 데이터를 통해 지자기 맵을 생성하고, 패턴 학습 결과와 지자기 맵을 통해 실내 맵을 생성하는 서비스 제공부(22)와, 유·무선 통신을 통해 도장용 디바이스 및 사용자 디바이스와 통신하며 필요한 데이터 송수신을 수행하는 서버 통신부(24)를 포함한다.
그리고 사용자 디바이스는 지자기 센서를 사용하여 지자기를 측정하는 센서 측정부(31)와, 실내 측위 서버로부터 전송받은 실내 맵을 저장하는 데이터 저장부(33)와, 실내 측위 서버로부터 사용자의 위치가 표시된 실내 맵 정보를 받아 화면에 표시해주는 서비스 제공부(34)와, 유·무선 통신을 통해 실내 측위 서버와 통신하며 필요한 데이터 송수신을 수행하는 디바이스 통신부(32)를 포함한다.
이와 같은 구성은 기능적으로 일부 차이가 있을 수 있으나, 사용자 디바이스와 도장용 디바이스가 동일하게 구성될 수 있다.
도 3은 본 발명에 따른 지자기 센서 기반 실내 측위 정확도 향상을 위한 자기 페인트 패턴 도장 시스템의 왜곡된 자기장 패턴 생성 예제를 나타낸 것이다.
본 발명은 자기장 센서 값을 통해 초기 자기장 맵을 생성한다.
이후 자기 페인트를 통해 왜곡된 자기장 맵을 생성하고, 자기장 맵 내부의 특정 패턴을 학습하여 특정 장소 또는 구조물 등을 인식한다.
이하에서 본 발명에 따른 자기 페인트 패턴을 이용한 지자기 센서 기반 실내 측위 방법을 구체적으로 설명하면 다음과 같다.
도 4는 본 발명에 따른 자기 페인트에 의해 왜곡된 특정 자기장 패턴을 기계 학습 알고리즘으로 수행하기 위한 학습 플로 우차트이다.
먼저, 학습을 위한 테스트 도장을 한 후, 도장용 디바이스의 센서 측정부에서 지자기를 측정한다.(S401)
이어, 도장용 디바이스에서 측정한 결과 값을 디바이스 통신부를 통해 실내 측위 서버로 전송하여 테스트 센서값으로 입력되도록 한다.(S402)
이어, 실내 측위 서버의 서비스 제공부를 통해 지자기 맵을 생성하고, 이를 데이터 학습부의 학습 알고리즘의 입력값으로 사용해 패턴 학습을 수행한다.(S403)
그리고 학습이 제대로 잘 되었는지 확인하기 위해 유사하거나 같은 패턴을 알고리즘 입력으로 사용하여 실내 측위 서버의 데이터 학습부의 검증 알고리즘을 통해 검증한다.(S404)
만약, 검증 시 에러가 높게 나타나 정확도가 낮은 경우 학습을 반복적으로 수행하여 에러율을 감소시키고 좀 더 정확하게 패턴 인식을 할 수 있도록 개선한다.
도 5는 본 발명에 따른 특정 자기장 패턴을 도장하기 위해 특정 장소에 대한 지자기 맵 생성 및 도장된 패턴을 확인하기 위한 도장 플로 우차트이다.
먼저, 건물의 특정 장소 및 사물 등을 구분하기 위해 자기장 맵 상에서 각 객체들이 특정 자기장 패턴을 가지도록 자기 페인트 도장을 한다.(S501)
이어, 도장용 디바이스의 센서 측정부에서 지자기를 측정한다.(S502)
그리고 도장용 디바이스에서 측정한 결과 값을 디바이스 통신부를 통해 실내 측위 서버로 전송하여 실내 측위 서버의 서비스 제공부의 입력값으로 사용한다.(S503)
그리고 도장용 디바이스로부터 수신한 값을 기준으로 실내 측위 서버의 서비스 제공부에서 실내 공간의 지자기 맵을 생성한다.(S504)
이어, 생성된 지자기 맵을 데이터 학습부의 학습 알고리즘에 적용하여, 이전에 학습했던 데이터들과 비교를 통해 각 객체를 패턴에 따라 구분하고 해당 객체를 서비스 제공부에서 사용하여 실내 맵을 생성한다.(S505)
그리고 실내 맵을 화면으로 확인하기 위해 생성된 실내 맵을 서버 통신부를 통해 도장용 디바이스로 전송하고(S506), 도장용 디바이스의 서비스 제공부를 통해 표시된 실내 맵 구조가 정확한 구조가 아니라면, 도장 작업을 반복 수행한다.(S507)
만약, 정확한 맵 구조가 맞을 경우 실내 측위 서버에서는 추후에 패턴 인식을 통해 빠르게 실내 맵을 불러오기 위해 실내 맵 구조를 데이터 저장부에 저장한다.(S508)
그리고 도 6는 본 발명에 따른 스마트폰 자기 센서와 페인트를 통한 위치 파악, 실내 측위을 수행하기 위한 사용자측 플로우차트이다.
먼저, 사용자 디바이스의 센서 측정부에서 지자기를 측정한다.(S601)
이어, 사용자 디바이스에서 측정한 결과 값을 디바이스 통신부를 통해 실내 측위 서버로 전송하여 실내 측위 서버의 서비스 제공부의 입력값으로 사용한다.(S602)
그리고 실내 측위 서버의 서비스 제공부를 통해 지자기 맵을 생성한다.
생성된 지자기 맵을 데이터 학습부에 적용하여 패턴 분석을 한 결과를 다시 서비스 제공부에 적용하여 실내 맵을 생성하거나 이전에 사용했던 맵일 경우, 데이터 저장부를 통해 맵을 불러온다.(S603)
이어, 이전에 수신한 사용자 디바이스의 측정 결과 값을 통해 서비스 제공부에서는 실내 맵 상에 사용자 위치를 표시한다.(S604)
그리고 실내 측위 서버는 사용자의 위치가 표시된 실내 맵을 서버 통신부를 통해 사용자 디바이스로 전송한다.(S605)
이어, 사용자 디바이스의 서비스 제공부에서 수신한 실내 맵 구조를 데이터 저장부에 저장하고, 서비스 제공부를 통해 맵과 사용자의 위치를 화면에 표시한다.(S606)
이후, 같은 맵 상에서 사용자의 위치만 표시할 경우 데이터 저장부로부터 캐시된맵을 가져오는 방식으로 속도를 향상시킨다.
이와 같은 본 발명에 따른 지자기 센서 및 자기 페인트 도장을 통해 향상된 정확도를 가지는 실내 측위를 위한 시스템 및 방법은 학습을 위해 여러 가지 특정 패턴의 테스트 도장을 한 후, 도장용 디바이스에서 지자기 센서를 통해 특정 패턴에 대한 자기장 값을 측정하고, 실내 측위 서버에서는 이 값들을 수신하여 패턴 학습 및 검증 알고리즘을 수행하는데 그 알고리즘은 아래와 같이 나타낼 수 있다.
Figure pat00001
본 발명에 따른 패턴 학습 및 검증 알고리즘은 표 1에서와 같이, 특정 패턴을 가진 지자기 센서 데이터 집합 입력하는 제 1 단계와, 수집된 데이터 집합 중 일부분을 테스트 데이터로 제외하고, 나머지 데이터 집합에 대해 다시 일부분은 학습 데이터로, 나머지는 검증데이터로 구분하는 제 2 단계와, 제 2 단계에서 선택된 학습 데이터를 이용하여 학습 알고리즘(RNN, LSTM, GRU, CNN등과 같은 딥러닝 알고리즘)을 수행하는 제 3 단계와, 학습을 수행하면서 제 2 단계에서 선택된 검증데이터로 학습 모델 피드백을 하는 제 4 단계와, 제 2 단계 내지 제 4 단계의 과정을 통해 생성된 모델에 대해 테스트 데이터로 모델 검증을 하는 제 5 단계로 이루어진다.
이와 같은 본 발명에 따른 패턴 학습 및 검증 알고리즘은 패턴을 학습하는 과정에서 도장용 디바이스로부터 받은 지자기 값을 이용하여 지자기 맵을 생성하고, 특정 자기 패턴 값을 이용하여 학습알고리즘을 수행한다.
여기서, 패턴 학습에 사용되는 알고리즘은 RNN(Recurrent neural networks), LSTM(Long Short Term Memory Networks), GRU(Gated Recurrent Unit), CNN(Convolutional networks) 등과 같은 딥러닝 알고리즘을 포함한다.
이와 같은 패턴 학습을 적용한 패턴 도장 방법은 다음과 같다.
도장용 디바이스가 실내의 지자기 값을 측정해 서버로 전송하면, 실내 측위 서버가 이 값을 변환하여 지자기 맵을 생성한다.
이어, 실내 측위 서버가 해당 지자기 맵과 학습 데이터를 비교하여 실내 구조를 상세히 표시한 실내 맵을 구성하고, 도장용 디바이스로 전송한다.
그리고 도장용 디바이스가 수신한 실내 맵을 화면상에 나타내면, 화면을 통해 원하는 맵이 구성되었는지 확인하고, 아닐 경우 자기장을 왜곡시켜 자기장 맵이 실내 구조를 정확히 표현할 수 있는 패턴을 가지도록 도장 및 맵 생성 과정을 반복한다.
이상에서 설명한 본 발명에 따른 지자기 센서 및 자기 페인트 도장을 통해 향상된 정확도를 가지는 실내 측위를 위한 시스템 및 방법은 지자기 센서가 인식할 수 있을 정도의 자기장 세기를 가진 자기 페인트를 사용하여 자기장 맵이 특정 패턴을 가지도록 실내를 도색하고, 해당 패턴을 학습함으로써 같은 패턴을 가지는 지자기 맵을 동일한 사물 또는 구역으로 인식하도록 하여 지자기 센서 기반 실내 측위 정확도를 향상시킨 것이다.
이상에서의 설명에서와 같이 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형태로 본 발명이 구현되어 있음을 이해할 수 있을 것이다.
그러므로 명시된 실시 예들은 한정적인 관점이 아니라 설명적인 관점에서 고려되어야 하고, 본 발명의 범위는 전술한 설명이 아니라 특허청구 범위에 나타나 있으며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 차이점은 본 발명에 포함된 것으로 해석되어야 할 것이다.
100. 도장용 디바이스
200. 실내 측위 서버
300. 사용자 디바이스

Claims (10)

  1. 지자기 센서가 인식할 수 있을 정도의 자기장 세기를 가진 자기 페인트를 사용하여 형성된 특정 패턴에 따른 지자기 센서 데이터를 통해 지자기 맵을 생성하고, 패턴 학습 결과와 지자기 맵을 통해 실내 맵을 생성하는 실내 측위 서버;
    상기 실내 측위 서버와 데이터 교환을 하고 지자기 센서를 통해 자기 페인트 패턴의 지자기 값을 측정하고, 실내 맵 구조를 화면에 표시하는 디바이스;를 포함하는 것을 특징으로 하는 지자기 센서 및 자기 페인트 도장을 통해 향상된 정확도를 가지는 실내 측위를 위한 시스템.
  2. 제 1 항에 있어서, 상기 디바이스는,
    지자기 센서가 인식할 수 있을 정도의 자기장 세기를 가진 자기 페인트를 사용하여 자기장 맵이 특정 패턴을 갖도록 도색이 이루어지면, 지자기 센서를 이용하여 측정한 지자기 센서 데이터를 실내 측위 서버로 전송하는 도장용 디바이스인 것을 특징으로 하는 지자기 센서 및 자기 페인트 도장을 통해 향상된 정확도를 가지는 실내 측위를 위한 시스템.
  3. 제 1 항에 있어서, 상기 디바이스는,
    상기 실내 측위 서버와 데이터 교환을 하고 지자기 센서를 통해 자기 페인트 패턴의 지자기 값을 측정하고, 실내 맵 구조를 화면에 표시하고, 사용자 위치 표시를 하는 사용자 디바이스인 것을 특징으로 하는 지자기 센서 및 자기 페인트 도장을 통해 향상된 정확도를 가지는 실내 측위를 위한 시스템.
  4. 제 1 항에 있어서, 디바이스에 내장된 지자기 센서가 페인트의 자기장을 인식하고 패턴을 파악하여,
    실내 측위, 패턴의 형식에 따른 공간 구별, 다바이스와의 상대적 위치, 다른 다바이스 사용자들의 위치, 특정 사물들의 위치에 관한 정보를 제공하는 것을 특징으로 하는 지자기 센서 및 자기 페인트 도장을 통해 향상된 정확도를 가지는 실내 측위를 위한 시스템.
  5. 제 1 항에 있어서, 상기 실내 측위 서버는,
    디바이스로부터 받은 지자기 센서 데이터를 통해 패턴 학습을 수행하는 데이터 학습부와,
    디바이스로부터 수신한 데이터 및 생성된 맵을 저장하는 데이터 저장부와,
    지자기 센서 데이터를 통해 지자기 맵을 생성하고, 패턴 학습 결과와 지자기 맵을 통해 실내 맵을 생성하는 서비스 제공부와,
    디바이스와 통신하며 필요한 데이터 송수신을 수행하는 서버 통신부를 포함하는 것을 특징으로 하는 지자기 센서 및 자기 페인트 도장을 통해 향상된 정확도를 가지는 실내 측위를 위한 시스템.
  6. 제 1 항에 있어서, 상기 디바이스는,
    지자기 센서를 사용하여 지자기를 측정하는 센서 측정부와,
    실내 측위 서버로부터 전송받은 실내 맵을 저장하는 데이터 저장부와,
    실내 측위 서버로부터 사용자의 위치가 표시된 실내 맵 정보를 받아 화면에 표시해주는 서비스 제공부와,
    실내 측위 서버와 통신하며 데이터 송수신을 수행하는 디바이스 통신부를 포함하는 것을 특징으로 하는 지자기 센서 및 자기 페인트 도장을 통해 향상된 정확도를 가지는 실내 측위를 위한 시스템.
  7. 제 1 항에 있어서, 지자기 맵의 정확도를 높이기 위하여 자기 페인트를 특정 위치에 더 도장하여 자기장을 왜곡시키는 것을 특징으로 하는 지자기 센서 및 자기 페인트 도장을 통해 향상된 정확도를 가지는 실내 측위를 위한 시스템.
  8. 지자기 센서가 인식할 수 있을 정도의 자기장 세기를 가진 자기 페인트를 사용하여 형성된 특정 패턴에 따른 지자기 센서 데이터를 사용하여 도장 패턴 학습을 수행하는 학습 단계;
    실시간으로 자기 페인트를 사용하여 형성된 특정 패턴에 따른 지자기 센서 데이터와 학습한 데이터를 사용하여 패턴 분류를 하고 맵을 생성하는 단계;
    사용자 디바이스가 실시간 자기장 값을 실내 측위 서버로 전송하고 현재 사용자의 위치가 표시된 실내 맵을 받아 디스플레이에 표시하는 사용자 서비스 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 지자기 센서 및 자기 페인트 도장을 통해 향상된 정확도를 가지는 실내 측위를 위한 방법.
  9. 제 8 항에 있어서, 학습 단계는,
    테스트 도장을 이용해 도장용 디바이스에서 테스트 베드의 지자기를 측정하는 센서 측정 단계와,
    실내 측위 서버에 테스트 결과 데이터를 입력하는 학습 데이터 입력 단계와,
    실내 측위 서버에서 데이터를 활용하여 지자기 맵을 생성하고 패턴 학습을 수행하는 패턴 학습 알고리즘 수행 단계와,
    패턴 인식률을 높이기 위한 학습 반복 수행 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 지자기 센서 및 자기 페인트 도장을 통해 향상된 정확도를 가지는 실내 측위를 위한 방법.
  10. 제 8 항에 있어서, 맵을 생성하는 단계는,
    실내에 자기장 패턴을 고려하여 도장을 수행하는 패턴 도장 단계와,
    도장용 디바이스에서 실내 지자기를 측정하는 센서 측정 단계와,
    실내 측위 서버에 측정 결과 데이터를 입력하는 데이터 입력 단계와,
    실내 측위 서버에서 데이터를 활용하여 지자기 맵을 생성하는 지자기 맵 생성 단계와,
    상기 생성된 지자기 맵 분석을 통해 실내 맵을 구성하는 실내 맵 구성 단계와,
    도장용 디바이스로 실내 맵을 전송하는 실내 맵 전송 단계와,
    도장용 디바이스 측에서 실내 맵을 확인하고 검증하여 아닐 경우 다시 도장을 수행하기 위한 반복 수행 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 지자기 센서 및 자기 페인트 도장을 통해 향상된 정확도를 가지는 실내 측위를 위한 방법.
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Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101971734B1 (ko) * 2018-07-26 2019-04-23 영남대학교 산학협력단 실내 측위 장치 및 방법
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WO2022234873A1 (ko) * 2021-05-07 2022-11-10 주식회사 와따 스마트폰 센서를 통해 수집된 하이브리드 데이터를 이용한 비 지도 기반의 공간 데이터 생성방법, 서버 및 컴퓨터프로그램과 이를 이용한 자동 경로 생성 방법

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WO2019240771A1 (en) * 2018-06-12 2019-12-19 Nokia Technologies Oy User device positioning
KR101971734B1 (ko) * 2018-07-26 2019-04-23 영남대학교 산학협력단 실내 측위 장치 및 방법
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