KR20180081949A - 실내 측위 방법 및 이를 수행하는 장치들 - Google Patents

실내 측위 방법 및 이를 수행하는 장치들 Download PDF

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Abstract

실내 측위 방법 및 이를 수행하는 장치들이 개시된다. 일 실시 예에 따른 실내 측위 장치는 복수의 기준 노드들 각각에서 송신되는 복수의 신호 세기 값들을 필터링하는 필터링부와 필터링된 신호 세기 값들에 기초하여 상기 복수의 기준 노드들의 최적의 평균 신호 세기 값을 계산하고, 상기 복수의 기준 노드들의 위치 정보 및 상기 복수의 기준 노드들의 최적의 평균 신호 세기 값에 기초하여 상기 복수의 신호 세기 값들을 수신한 타깃 노드에 대한 실내 측위를 결정하는 결정부를 포함한다.

Description

실내 측위 방법 및 이를 수행하는 장치들{METHOD OF POSITIONING INDOOR AND APPARATUSES PERFORMING THE SAME}
아래 실시예들은 실내 측위 방법 및 이를 수행하는 장치들에 관한 것이다.
위치 기반 기술은 특정 위치에 놓인 대상체의 물리적, 지리적 또는 논리적인 위치 정보를 획득하여 그에 적절하게 반응하는 기술이다.
위치 측위 방법으로는 물체 간의 거리의 차이나 각도 또는 방위각을 측정하여 위치를 측정하는 삼각측량법(Triangulation)과 특정 관점(Vantage Point)에서 보이는 풍경을 이용한 장면 분석 방법(Scene Analysis) 및 근접 방법(Proximity) 등이 있다.
또한, 위치 측정 기술은 위성 항법 시스템(Global Positioning System)을 이용한 위치 측정 기술, 무선 신호의 수신 신호 세기를 이용한 위치 측정 기술, 근거리 무선 통신을 이용한 위치 측정 기술 등 다양하다.
GPS를 이용한 위치 측정 기술은 GPS 위성에서 보내오는 반송파 신호의 위상을 측정(또는, 절대 측위)하거나 반송파 신호의 코드를 추적(또는, 상대 측위)하여 위성까지의 거리를 측정하는 기술이다. 이에, GPS를 이용한 위치 측정 기술은 신호 반경이 넓고 고정된 위성을 통해 안정적인 서비스의 제공이 가능하여 현재 가장 많이 사용되고 있지만, 정밀도가 낮고 GPS 위성 신호의 수신이 어려운 실내나 음영지역에서는 서비스가 불가능한 단점을 가진다.
이동통신을 이용한 위치 측정 기술은 현재 구축되어 있는 이동통신 시스템을 이용하여 삼각측량법에 의해 이동 단말의 지리적인 위치정보를 구하는 기술로서, 단말의 서비스 셀 영역의 기지국와 주변 기지국 간의 협조에 의해 단말의 위치를 알아내는 네트워크 기반 방식과 기지국과는 별개로 GPS 수신기를 가진 단말이 위치 정보를 네트워크로 전달하는 단말 기반 방식 및 이 둘을 혼합한 혼합 방식 등이 있다. 이때, 위 방식을 사용한 위치 측정 기술은 별도의 인프라구축이 필요 없고 GPS와 같이 서비스 영역이 넓어 매크로 위치 측위 기술로 많이 활용되고 있다.
실시예들은 복수의 기준 노드들 각각에서 송신되는 복수의 신호 세기 값들을 필터링하는 기술을 제공할 수 있다.
또한, 실시예들은 필터링된 신호 세기 값들에 기초하여 복수의 기준 노드들의 최적의 평균 신호 세기 값을 계산하는 기술을 제공할 수 있다.
또한, 실시예들은 복수의 기준 노드들의 위치 정보 및 복수의 기준 노드들의 최적의 평균 신호 세기 값에 기초하여 복수의 신호 세기 값들을 수신한 타깃 노드에 대한 실내 측위를 결정하는 기술을 제공할 수 있다.
일 실시예에 따른 실내 측위 방법은 복수의 기준 노드들 각각에서 송신되는 복수의 신호 세기 값들을 필터링하는 단계, 필터링된 신호 세기 값들에 기초하여 상기 복수의 기준 노드들의 최적의 평균 신호 세기 값을 계산하는 단계와 상기 복수의 기준 노드들의 위치 정보 및 상기 복수의 기준 노드들의 최적의 평균 신호 세기 값에 기초하여 상기 복수의 신호 세기 값들을 수신한 타깃 노드에 대한 실내 측위를 결정하는 단계를 포함한다.
상기 필터링하는 단계는 상기 복수의 기준 노드들 각각에서 송신되는 초당 30 개의 신호 세기 값들 중에서 적어도 하나를 획득하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 계산하는 단계는 상기 필터링된 신호 세기 값들의 획득 시간에 기초하여 상기 필터링된 신호 세기 값들 중에서 상기 복수의 기준 노드들의 최적의 평균 신호 세기 값을 계산하기 위한 신호 세기 값들을 선택하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 결정하는 단계는 상기 복수의 기준 노드들의 수를 확인하는 단계, 상기 복수의 기준 노드들의 수에 기초하여 상기 복수의 기준 노드들을 복수의 하위 집합들로 구성하는 단계, 상기 복수의 기준 노드들의 최적의 평균 신호 세기 값에 기초하여 상기 복수의 하위 집합들의 최적의 평균 신호 세기 값을 계산하는 단계와 상기 복수의 기준 노드들의 위치 정보 및 상기 복수의 하위 집합들의 최적의 평균 신호 세기 값에 기초하여 상기 복수의 하위 집합들에 대한 실내 측위를 확인하고 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 실내 측위를 확인하는 단계는 상기 복수의 하위 집합들에 대한 최대 우도 함수값 및 NLOS 오차거리에 기초하여 NLOS(Non Line Of Sight)를 판단하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 결정하는 단계는 상기 실내 측위에 대한 알림을 상기 타깃 노드에게 전달하는 단계를 더 포함할 수 있다.
일 실시예에 따른 실내 측위 장치는 복수의 기준 노드들 각각에서 송신되는 복수의 신호 세기 값들을 필터링하는 필터링부와 필터링된 신호 세기 값들에 기초하여 상기 복수의 기준 노드들의 최적의 평균 신호 세기 값을 계산하고, 상기 복수의 기준 노드들의 위치 정보 및 상기 복수의 기준 노드들의 최적의 평균 신호 세기 값에 기초하여 상기 복수의 신호 세기 값들을 수신한 타깃 노드에 대한 실내 측위를 결정하는 결정부를 포함한다.
상기 필터링부는 상기 복수의 기준 노드들 각각에서 송신되는 초당 30 개의 신호 세기 값들 중에서 적어도 하나를 획득할 수 있다.
상기 결정부는 상기 필터링된 신호 세기 값들의 획득 시간에 기초하여 상기 필터링된 신호 세기 값들 중에서 상기 복수의 기준 노드들의 최적의 평균 신호 세기 값을 계산하기 위한 신호 세기 값들을 선택할 수 있다.
상기 결정부는 상기 복수의 기준 노드들의 수를 확인하고, 상기 복수의 기준 노드들의 수에 기초하여 상기 복수의 기준 노드들을 복수의 하위 집합들로 구성하고, 상기 복수의 기준 노드들의 최적의 평균 신호 세기 값에 기초하여 상기 복수의 하위 집합들의 최적의 평균 신호 세기 값을 계산하고, 상기 복수의 기준 노드들의 위치 정보 및 상기 복수의 하위 집합들의 최적의 평균 신호 세기 값에 기초하여 상기 복수의 하위 집합들에 대한 실내 측위를 확인하고 결정할 수 있다.
상기 결정부는 상기 복수의 하위 집합들에 대한 최대 우도 함수 값 및 NLOS 오차거리에 기초하여 NLOS(Non Line Of Sight)를 판단할 수 있다.
상기 결정부는 상기 실내 측위에 대한 알림을 상기 타깃 노드에게 전달할 수 있다.
도 1은 일 실시예에 따른 실내 측위 시스템의 블록도를 나타낸다.
도 2는 도 1에 도신된 실내 측위 장치의 블록도를 나타낸다.
도 3a 내지 3c는 실내 측위를 설명하는 예들을 나타낸다.
도 4a 및 4b는 신호 세기 값 및 필터링된 신호 세기 값의 예들을 나타낸다.
도 5a 내지 5c는 평균 신호 세기 값을 결정하는 예들을 나타낸다.
도 6a 내지 6g는 NLOS를 판단하는 예들을 나타낸다.
도 7은 일 실시예에 따른 실내 측위 시스템의 동작 방법을 설명하기 위한 순서도를 나타낸다.
본 명세서에서 개시되어 있는 본 발명의 개념에 따른 실시예들에 대해서 특정한 구조적 또는 기능적 설명들은 단지 본 발명의 개념에 따른 실시예들을 설명하기 위한 목적으로 예시된 것으로서, 본 발명의 개념에 따른 실시예들은 다양한 형태로 실시될 수 있으며 본 명세서에 설명된 실시예들에 한정되지 않는다.
본 발명의 개념에 따른 실시예들은 다양한 변경들을 가할 수 잇고 여러 가지 형태들을 가질 수 있으므로 실시예들을 도면에 예시하고 본 명세서에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명의 개념에 따른 실시예들을 특정한 개시형태들에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 변경, 균등물, 또는 대체물을 포함한다.
제1 또는 제2 등의 용어를 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만, 예를 들어 본 발명의 개념에 따른 권리 범위로부터 이탈되지 않은 채, 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소는 제1 구성요소로도 명명될 수 있다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 “연결되어” 있다거나 “접속되어” 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 “직접 연결되어” 있다거나 “직접 접속되어” 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다. 구성요소들 간의 관계를 설명하는 표현들, 예를 들어 “~사이에”와 “바로~사이에” 또는 “~에 이웃하는”과 “~에 직접 이웃하는” 등도 마찬가지로 해석되어야 한다.
본 명세서에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예들을 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, “포함하다” 또는 “가지다” 등의 용어를 설시된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함으로 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가진다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미를 갖는 것으로 해석되어야 하며, 본 명세서에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
이하, 실시예들을 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다. 그러나, 특허출원의 범위가 이러한 실시예들에 의해 제한되거나 한정되는 것은 아니다. 각 도면에 제시된 동일한 참조 부호는 동일한 부재를 나타낸다.
도 1은 일 실시예에 따른 실내 측위 시스템의 블록도를 나타낸다.
도 1을 참조하면, 실내 측위 시스템(10)은 복수의 기준 노드(reference node; 100)들, 실내 측위 장치(200) 및 타깃 노드(target node; 300)를 포함한다.
복수의 기준 노드들(100) 각각은 실내 측위 장치(200) 및 타깃 노드(300)와 통신할 수 있다. 이에, 복수의 기준 노드들(100) 각각은 복수의 기준 노드들(100)에 대한 패킷들을 실내 측위 장치(200)및 타깃 노드(300)에 송신할 수 있다.
실내 측위 장치(200)는 타깃 노드(300)에 부착되거나 타깃 노드(300)로부터 일정 거리 떨어진 위치에 부착되어 패킷들을 수신할 수 있다.
일 예로, 실내 측위 장치(200)가 타깃 노드(300)에 부착된 경우, 실내 측위 장치(200)는 복수의 기준 노드들(100)로부터 복수의 기준 노드들(100)에 대한 패킷들을 수신할 수 있다.
다른 예로, 실내 측위 장치(200)가 타깃 노드(300)로부터 일정 거리 떨어진 위치에 부착된 경우, 실내 측위 장치(200)는 타깃 노드(300)로부터 타깃 노드(300)가 수신한 복수의 기준 노드들(100)에 대한 패킷들을 수신할 수 있다.
실내 측위 장치(200)는 타깃 노드(300)에 대한 실내 측위(또는, 인식 위치)를 결정할 수 있다. 또한, 실내 측위 장치(200)는 타깃 노드(300)의 이동에 있어 실내 측위 주기 동안 타깃 노드(300)가 실내 환경에서 이동하는 최소거리부터 최대거리를 고려할 수 있다.
실내 측위 장치(200)는 타깃 노드(300)와 통신할 수 있다. 이에, 실내 측위 장치(200)는 타깃 노드(300)가 수신한 패킷들을 수신할 수 있다. 또한, 실내 측위 장치(200)는 타깃 노드에 알림을 전송할 수 있다.
타깃 노드(300)는 알림 및 패킷들을 수신할 수 있다. 이에, 타깃 노드(300)는 알림을 디스플레이할 수 있다. 또한, 타깃 노드(300)는 패킷들을 실내 측위 장치(200)에 전송할 수 있다. 이때, 타깃 노드(300)는 알림을 내부 메모리(미도시)에 저장할 수 있다.
타깃 노드(300)는 휴대용 전자 장치로 구현될 수 있다. 예를 들어, 휴대용 전자 장치는 랩탑(laptop) 컴퓨터, 이동 전화기, 스마트 폰(smart phone), 태블릿(tablet) PC, 모바일 인터넷 디바이스(mobile internet device(MID)), PDA(personal digital assistant), EDA(enterprise digital assistant), 디지털 스틸 카메라(digital still camera), 디지털 비디오 카메라(digital video camera), PMP(portable multimedia player), PND(personal navigation device 또는 portable navigation device), 휴대용 게임 콘솔(handheld game console), e-북(e-book), 스마트 디바이스(smart device)으로 구현될 수 있다. 이때, 스마트 디바이스는 스마트 워치(smart watch) 또는 스마트 밴드(smart band)로 구현될 수 있다.
또한, 타깃 노드(300)는 휴대용 전자 장치에 구현될 수도 있다.
이하에서는 도 2를 참조하여 실내 측위 장치(200)의 구성 및 동작에 대해서 상세히 설명한다.
도 2는 도 1에 도신된 실내 측위 장치의 블록도를 나타낸다.
도 2를 참조하면, 실내 측위 장치(200)는 송수신 모듈(210), 컨트롤러(230) 및 메모리(250)을 포함한다.
송수신 모듈(210)은 복수의 기준 노드들(100) 및 타깃 노드(300)로부터 패킷들을 수신할 수 있다. 이때, 패킷들은 건물 내부에 복수의 기준 노드들(100) 각각의 위치 정보(또는, 좌표), 식별정보 및 신호 세기 값을 포함할 수 있다.
송수신 모듈(210)은 알림을 타깃 노드(300)에 전송할 수 있다. 이때, 알림은 타깃 노드(300)에 대한 실내 측위 정보 및 타깃 노드(300)의 위치에 대한 주변 정보일 수 있다.
따라서, 송수신 모듈(210)은 복수의 기준 노드들(100) 및 타깃 노드(300)와 통신할 수 있다.
송수신 모듈(210)은 인터넷 통신망, 인트라넷, 근거리 통신망(LAN), 무선 LAN, IEEE 802.15.4 기반의 Zigbee, Wi-Fi, LF, Xbee, Zigbee, BlueTooth 및 Beacon 등 다양한 기반으로 통신을 수행할 수 있다.
컨트롤러(230)는 실내 측위 장치(200)의 전반적인 동작을 제어할 수 있다. 예를 들어, 컨트롤러(230)는 각 구성(210 및 250)의 동작을 제어할 수 있다.
컨트롤러(230)는 송수신 모듈(210)을 통해 수신된 패킷들을 획득할 수 있다. 이때, 컨트롤러(230)는 획득된 패킷들을 메모리(250)에 저장 및 관리할 수 있다.
또한, 컨트롤러(230)는 복수의 기준 노드들 각각에서 송신되는 복수의 신호 세기 값들을 이용하여 복수의 기존 노드들의 최적의 평균 신호 세기 값을 계산하고, 최적의 평균 신호 세기 값에 기초하여 타깃 노드에 대한 실내 측위를 결정할 수 있다. 컨트롤러(230)는 필터링부(231) 및 결정부(233)를 포함한다.
필터링부(231)는 획득된 패킷들에 포함된 신호 세기 값들 중에서 적어도 하나를 획득할 수 있다. 예를 들어, 필터링부(231)는 복수의 기준 노드들(100) 각각에서 송신되는 초당 30 개의 신호 세기 값들 중에서 적어도 하나를 획득할 수 있다.
필터링부(231)는 획득된 적어도 하나를 필터링할 수 있다. 예를 들어, 필터링부(231)는 칼만 필터(Kalman Filter)를 이용하여 적어도 하나를 필터링할 수 있다. 즉, 필터링부(231)는 불안정한 채널 환경으로 인한 신호 세기 값들의 변동성을 최소화하고 연속 추정하기 위해 칼만 필터를 이용하여 신호 세기 값들을 필터링할 수 있다. 이때, 불안정한 채널 환경은 사람의 움직임, 타 네트워크의 전파 신호로 인한 간섭, 다중 경로 전파(Multipath Propagation) 및 장애물 등 다양할 수 있다. 또한, 칼만 필터는 신호 세기 값들의 변동성 이외의 고려 요소를 최소화 하기 위해 신호 세기 값들에 대한 단변량 요소만을 고려한 모델일 수 있다.
따라서, 필터링부(231)는 칼만 필터를 이용하여 타깃 노드(300)의 실내 측위 오차를 경감시켜 최적의 신호 세기 값을 생성할 수 있다.
필터링부(231)는 획득된 적어도 하나를 필터링 하자마자 필터링된 적어도 하나를 결정부(233)에 전송할 수 있다. 이때, 필터링부(231)는 필터링된 적어도 하나를 메모리(250)에 저장 및 관리할 수 있다.
칼만 이득, 신호 세기 값 및 신호 세기의 분산값은 수학식 1, 2 및 3으로 나타낼 수 있다.
Figure pat00001
수학식 1의 칼만 이득 K은 이전 수신 신호 분산값(
Figure pat00002
), 측정 잡음 분산 상수(
Figure pat00003
) 및 시스템 잡음 분산 상수(
Figure pat00004
)를 통해 계산될 수 있다. 또한, 복수의 기준 노드들(100) 및 타깃 노드(300)의 물리적 구성 특성과 환경적 요소를 고려하여 시스템 잡음 분산 상수는 0.001로 설정하고, 측정 잡음 분산 상수는 0.4로 설정할 수 있다.
Figure pat00005
수학식 2의 현재 추정되는 신호 세기 값 P는 측정된 신호 세기 값(
Figure pat00006
), 이전 신호 세기 값(
Figure pat00007
) 및 수학식 1에서 계산된 K에 기초하여 계산할 수 있다.
Figure pat00008
수학식 3은 수학식 1 및 수학식 2에 기초하여 신호 세기의 분산값(
Figure pat00009
)을 계산할 수 있다. 또한, 실내 측위가 결정된 후 P 및 신호 세기의 분산값
Figure pat00010
은
Figure pat00011
및
Figure pat00012
로 바뀌어 다음 계산 과정에 활용될 수 있다.
결정부(233)는 최적의 평균 신호 세기 값을 계산할 수 있다. 예를 들어, 결정부(233)는 필터링된 신호세기 값들의 획득 시간에 기초하여 복수의 기준 노드들(100) 각각의 최적의 평균 신호 세기 값을 계산할 수 있다.
구체적으로, 결정부(233)는 필터링된 신호 세기 값들을 획득하고, 필터링된 신호세기 값들의 획득 시간에 기초하여 필터링된 신호 세기 값들 중에서 최적의 평균 신호 세기 값을 계산하기 위한 신호 세기 값들을 선택할 수 있다. 즉, 결정부(233)는 가장 최근에 획득한 특정 개수의 신호세기 값들을 선택할 수 있다.
이에, 결정부(233)는 선택된 신호 세기 값들에 기초하여 복수의 기준 노드들(100)의 최적의 평균 신호 세기 값을 계산할 수 있다.
필터링된 신호 세기 값들을 통계적으로 활용하기 위해서 가장 최근에 수신한 특정 개수의 패킷을 평균화한 결과는 수학식 4로 나타낼 수 있다.
Figure pat00013
결정부(233)는 타깃 노드(300)에 대한 1차 실내 측위를 실시할 수 있다. 예를 들어, 결정부(233)는 복수의 기준 노드들(100)에 대한 위치 정보 및 필터링 및 평균화된 신호 세기 값에 기초하여 타깃 노드(300)에 대한 실내 측위를 실시할 수 있다. 또한, 타깃 노드(300)에 대한 실내 측위는 가장 최대의 확률을 가진 위치 좌표일 수 있다.
로그 거리 소실 경로 모델(Log-distance Path Loss Model) 및 수학식 4에 기초한 최대 우도 함수식은 수학식 5로 나타낼 수 있다. 이때,
Figure pat00014
는 신호 세기 기댓값일 수 있다.
Figure pat00015
수학식 5를 예상 가능한 모든 위치 좌표에 적용한 후 가장 최대의 확률을 가진 위치 좌표를 계산하는 것은 수학식 6으로 나타낼 수 있다.
Figure pat00016
결정부(233)는 타깃 노드(300)에 대한 실내 측위를 결정할 수 있다. 예를 들어, 결정부(233)는 실내 측위가 NLOS(Non-Line Of Sight) 채널 환경이 아니라고 판단될 때, 타깃 노드(300)에 대한 실내 측위를 결정할 수 있다. 따라서, 결정부(233)는 타깃 노드(300)에 대한 실내 측위를 결정할 때, NLOS를 판단할 수 있다.
구체적으로, 결정부(233)는 타깃 노드(300)에 대한 실내 측위를 실시한 후, 복수의 기준 노드들(100)의 수를 확인할 수 있다.
또한, 결정부(233)는 복수의 기준 노드들(100)의 수에 기초하여 복수의 기준 노드들(100)을 복수의 하위 집합들로 구성할 수 있다. 예를 들어, 결정부(233)는 복수의 기준 노드들(100)이 n 개 일 때, 복수의 하위 집합들을
Figure pat00017
개의 집합으로 구성할 수 있다.
또한, 결정부(233)는 복수의 기준 노드들(100)의 최적의 평균 신호 세기 값에 기초하여 복수의 하위 집합들의 최적의 평균 신호 세기 값을 계산할 수 있다. 예를 들어, 결정부(233)는 삼각측량법을 이용한 복수의 기준 노드들(100)의 최적의 평균 신호 세기 값에 기초하여 복수의 하위 집합들의 최적의 평균 신호 세기 값을 계산할 수 있다.
또한, 결정부(233)는 타깃 노드(300)에 대한 2차 실내 측위를 실시할 수 있다. 예를 들어, 결정부(233)는 복수의 하위 집합들에 대한 위치 정보 및 복수의 하위 집합들의 최적의 평균 신호 세기 값에 기초하여 타깃 노드(300)에 대한 실내 측위를 실시할 수 있다.
따라서, 결정부(233)는 1차 실내 측위 및 2차 실내 측위에 기초하여 최대 우도 함수값을 결정할 수 있다. 또한, 결정부(233)는 2차 실내 측위에 기초하여 NLOS 오차거리를 결정할 수 있다.
이에, 결정부(233)는 최대 우도 함수값 및 NLOS 오차거리에 기초하여 NLOS를 판단하고 NLOS 판단 결과에 따라 타깃 노드(300)에 대한 실내 측위를 결정할 수 있다.
일 예로, 결정부(233)는 NLOS가 아니라고 판단된 경우 타깃 노드(300)에 대한 실내 측위를 결정할 수 있다.
다른 예로, 결정부(233)는 NLOS로 판단된 경우 NLOS가 아니라고 판단될 때까지 복수의 하위 집합들을 재구성하여 최대 우도 함수값 및 NLOS 오차거리를 재결정할 수 있다. 이때, 결정부(233)는 최대 우도 함수값에 대한 하위 집합들로 복수의 하위 집합들을 재구성할 수 있다.
따라서, 결정부(233)는 재귀적으로 결정된 최대 우도 함수값 및 NLOS 오차거리에 기초하여 타깃 노드(300)에 대한 실내 측위를 결정할 수 있다. 이에, 결정부(233)는 재귀적 접근을 통해 NLOS를 판단하여 타깃 노드에 대한 실내 측위의 측위 오차를 회피할 수 있다.
복수의 하위 집합들에 대한 위치 좌표들 중에서 서로 거리가 가장 먼 두 점에 대한 NLOS 오차거리는 수학식 7로 나타낼 수 있다.
Figure pat00018
수학식 7의 D는 NLOS 오차거리이고,
Figure pat00019
는 기준 노드
Figure pat00020
를 제외한 하위 집합에서 엊은 부분 실내 측위 좌표이다. 또한, D 값이 임계값 이상일 경우 NLOS, 아닐 경우 LOS(Line of Sight)로 판단할 수 있다. 이때, 임계값은 실내 측위 시스템이 구분하고자 하는 측위 거리(Resolution)로서 설정될 수 있다.
결정부(233)는 실내 측위가 결정되면 실내 측위에 대한 알림을 타깃 노드(300)에게 전달할 수 있다.
본 명세서에서의 모듈(module)은 본 명세서에서 설명되는 각 명칭에 따른 기능과 동작을 수행할 수 있는 하드웨어를 의미할 수도 있고, 특정 기능과 동작을 수행할 수 있는 컴퓨터 프로그램 코드를 의미할 수도 있고, 또는 특정 기능과 동작을 수행시킬 수 있는 컴퓨터 프로그램 코드가 탑재된 전자적 기록 매체, 예를 들어 프로세서 또는 마이크로 프로세서를 의미할 수 있다.
다시 말해, 모듈이란 본 발명의 기술적 사상을 수행하기 위한 하드웨어 및/또는 상기 하드웨어를 구동하기 위한 소프트웨어의 기능적 및/또는 구조적 결합을 의미할 수 있다.
도 3a 내지 3c는 실내 측위를 설명하는 예들을 나타낸다.
도 3a 내지 3c에서는 복수의 기준 노드들(100), 타깃 노드(300), 인식 위치, 인식 위치 반경, 방해 요소(interference), 및 전파의 진행(signal propagation)을 고려하여 설명한다.
도 3a를 참조하면, 안정한 LOS 상태의 무선 채널 환경에서 실내 측위를 실행할 때, 인식 위치 반경은 타깃 노드(300)로부터 가까운 곳에 인식 위치가 형성되어 좁게 형성될 수 있다.
도 3b를 참조하면, 도 3b에서는 타 네트워크로부터 외부 간섭을 받는 채널 환경으로 불안정한 신호 세기 값들에 대한 변동성을 확인할 수 있다. 이때, 도 3b의 인식 위치는 실내 측위에 있어 타깃 노드(300)로부터 먼 곳에 산발적으로 형성될 수 있다. 이에, 인식 위치 반경은 넓게 형성될 수 있다. 또한, 변동성의 이유는 사용자의 불규칙적인 움직임, 신호의 다중 경로 문제 및 타 네트워크 신호의 간섭 등 복합적인 문제일 수 있다.
도 3c를 참조하면, 신호 세기 값은 하나의 기준 노드로부터 타깃 노드(300)까지 전파의 진행 경로 상에 직접적인 장애물이 존재하여 감쇠될 수 있다. 즉, 도 3c의 인식 위치는 일정한 범위 안에서 형성되지만 NLOS 문제가 발생되어 타깃 노드(300)와 떨어진 곳에서 형성될 수 있다.
도 4a 및 4b는 신호 세기 값 및 필터링된 신호 세기 값의 예들을 나타낸다.
도 4a 및 4b는 타깃 노드(300)가 하나의 기준 노드로부터 패킷을 수신할 때, 칼만 필터를 통한 신호 세기 값의 필터링 결과를 보여준다. 이때, 도 4a 및 4b의 타깃 노드(300)는 15 초를 전후로 하여 시간에 따라 정지 상태에서 움직이는 상태로 전환하며, 움직이는 방향 및 위치 조건은 동일할 수 있다.
도 4a는 안정된 LOS 채널 환경에서 신호 세기 값 및 필터링된 신호 세기 값을 나타낼 수 있다.
도 4b는 불안정한 채널 환경에서 신호 세기 값 및 필터링된 신호 세기 값을 나타낼 수 있다. 이에. 도 4b의 신호 세기 값은 도 4a의 비해 불안정하게 나타나고, 변동성이 심한 이동상태일 때 더욱 불안정하게 나타날 수 있다. 또한, 도 4b의 변동성의 이유는 패킷 로스(Packet Loss), 피크성 잡음 및 안테나의 떨림 등 다양할 수 있다.
도 5a 내지 5c는 평균 수신 신호 세기 값을 결정하는 예들을 나타낸다.
도 5a 내지 5c에서는 정지 및 정해진 속도로 움직이는 타깃 노드(300)가 2 m에 도착하자마자 기준 노드로부터 초당 30 개의 패킷을 수신할 수 있다. 또한, 도 5a 내지 5c는 안정된 LOS 채널 및 불안정한 채널 조건하에서 신호 세기 값 및 필터링한 값을 나타낸다. 또한, 도 5a 내지 5c는 통계적으로 활용되는 패킷도 함께 제시한다.
도 5a에서는 정지상태의 타깃 노드(300)가 기준 노드로부터 2 m 떨어져 있을 때, 초당 30개의 패킷을 수신하는 케이스(CASE1)를 나타낸다. 그래프(511)는 신호 세기 그래프를 나타내고, 그래프(513)는 필터링된 신호 세기 그래프를 나타내고, 그래프(515)는 타깃 노드(300)에서 2 개의 패킷을 평균화한 결과 그래프를 나타내고, 그래프(517)는 타깃 노드(300)에서 5 개의 패킷을 평균화한 결과 그래프를 나타내고, 그래프(519)는 타깃 노드(300)에서 30 개의 패킷을 평균화한 결과 그래프를 나타낸다. 이에, 그래프(515), 그래프(517) 및 그래프(519)를 고려하였을 때 정지 상태에서의 패킷 활용은 수신 초기 시간에 수신한 패킷의 신호 세기 정보를 활용할 수 있다.
도 5b에서는 0.5 m/sec로 움직이고 있는 타깃 노드(300)가 1 초 동안 이동하여 2 m 떨어진 거리에 도착하였을 때, 기준 노드로부터 초당 30 개의 패킷을 수신하는 케이스(CASE2)를 나타낸다. 그래프(531)는 신호 세기 그래프를 나타내고, 그래프(533)는 필터링된 신호 세기 그래프를 나타내고, 그래프(535)는 타깃 노드(300)에서 2 개의 패킷을 평균화한 결과 그래프를 나타내고, 그래프(537)는 타깃 노드(300)에서 5 개의 패킷을 평균화한 결과 그래프를 나타내고, 그래프(539)는 타깃 노드(300)에서 30 개의 패킷을 평균화한 결과 그래프를 나타낸다. 이에, 그래프(535), 그래프(537) 및 그래프(539)를 고려하였을 때 0.5 m/sec로 이동하는 상태에서의 패킷 활용은 최적의 패킷 개수를 활용할 필요가 있을 수 있다.
도 5c에서는 1.2 m/sec로 움직이고 있는 타깃 노드(300)가 1 초 동안 이동하여 2 m 떨어진 거리에 도착하였을 때, 기준 노드로부터 초당 30 개의 패킷을 수신하는 케이스(CASE3)를 나타낸다. 그래프(551)눈 신호 세기 그래프를 나타내고, 그래프(553)는 필터링된 신호 세기 그래프를 나타내고, 그래프(555)는 타깃 노드(300)에서 2 개의 패킷을 평균화한 결과 그래프를 나타내고, 그래프(557)는 타깃 노드(300)에서 5 개의 패킷을 평균화한 결과 그래프를 나타내고, 그래프(559)는 타깃 노드(300)에서 30 개의 패킷을 평균화한 결과 그래프를 나타낸다.
이에, 그래프(555), 그래프(557) 및 그래프(559)를 고려하였을 때, 1.2 m/sec로 이동하는 상태에서의 패킷 활용은 최적의 패킷 개수를 활용할 필요가 있을 수 있다. 예를 들어, 변동성 최소화에 기초하여 도 5c에 대한 최적의 패킷 개수는 5 개일 수 있다.
또한, 부족한 패킷을 실내 측위에 활용하는 그래프(535) 및 그래프(555)와 같은 경우에는 신호 세기의 변동성에 영향을 받아 측위 오차가 발생하게 될 수 있고, 필요이상의 너무 많은 패킷을 실내 측위에 활용하는 그래프(539) 및 그래프(559)와 같은 경우에는 이전 시간에서의 신호 세기 정보를 활용하기 때문에 측위 결과가 이전과 변함이 없거나 오차가 발생하게 되어 측위 결과에 대한 신뢰도가 낮을 수 있다.
도 6a 내지 6g는 NLOS를 판단하는 예들을 나타낸다.
도 6a는 NLOS를 판단하는 일 예를 나타낸다.
도 6a은 12 m * 12 m의 천장에 13 개의 기준 노드가 배치된 실내 환경에서 타깃 노드(300)들이 이동 중에 위치(630) 및 위치(650)에서 NLOS 채널로 인한 측위 오차를 나타낸다. 구체적으로 위치(630)은 13 번 기준 노드로부터 NLOS된 신호를 수신하고, 위치(650)은 8 및 13 번 기준 노드로부터 NLOS된 신호를 수신할 수 있다.
도 6b는 NLOS를 판단하는 다른 예를 나타낸다.
도 6b는 도 6a의 위치(610)에서 타깃 노드(300)에 대한 실내 측위를 보여준다. 즉, 도 6b는 NLOS에 대한 여부를 판단하여 NLOS가 아닌 경우의 타깃 노드(300)에 대한 실내 측위를 보여주는 것이다.
예를 들어, 실내 측위 장치(200)는
Figure pat00021
및
Figure pat00022
로부터 타겟 노드(300)에 대한 실내 측위를 실시할 수 있다(611). 이때,
Figure pat00023
및
Figure pat00024
는 기준 노드일 수 있다.
실내 측위 장치(200)는
Figure pat00025
= {
Figure pat00026
},
Figure pat00027
= {
Figure pat00028
},
Figure pat00029
= {
Figure pat00030
} 및
Figure pat00031
= {
Figure pat00032
}로 하위 집합들을 형성할 수 있다(613).
실내 측위 장치(200)는 하위 집합들에 대한 실내 측위를 실시할 수 있다(615). 이에, 실내 측위 장치(200)는 하위 집합들에 대한 인식 위치들을 생성할 수 있다.
실내 측위 장치(200)는 인식 위치들로부터 NLOS를 판단할 수 있다(617). 이때, 실내 특위 장치(200)는 NLOS 오차거리에 기초하여 NLOS를 판단할 수 있다.
실내 측위 장치(200)는 위치(610)을 LOS로 판단하여 타깃 노드(100)에 대한 실내 측위를 결정할 수 있다(619).
도 6c 및 도 6d는 NLOS를 판단하는 또 다른 예를 나타낸다.
도 6c를 참조하면, 도 6c는 위치(630)에서 타깃 노드(300)에 대한 실내 측위를 결정할 때, 실내 측위가 NLOS라고 판단된 경우를 보여준다.
예를 들어, 실내 측위 장치(200)는
Figure pat00033
및
Figure pat00034
로부터 타깃 노드(300)에 대한 실내 측위를 실시할 수 있다(630-1). 이때,
Figure pat00035
및
Figure pat00036
는 기준 노드일 수 있다.
실내 측위 장치(200)는
Figure pat00037
= {
Figure pat00038
},
Figure pat00039
= {
Figure pat00040
},
Figure pat00041
= {
Figure pat00042
},
Figure pat00043
= {
Figure pat00044
} 및
Figure pat00045
= {
Figure pat00046
}로 하위 집합들을 형성할 수 있다(630-2).
실내 측위 장치(200)는 하위 집합들에 대한 실내 측위를 실시할 수 있다(630-3). 이에, 실내 측위 장치(200)는 하위 집합들에 대한 인식 위치들을 생성할 수 있다.
실내 측위 장치(200)는 인식 위치들로부터 NLOS를 판단할 수 있다(630-4). 이때, 실내 특위 장치(200)는 NLOS 오차거리에 기초하여 NLOS를 판단할 수 있다.
실내 측위 장치(200)는 위치(630)을 NLOS로 판단하여 타깃 노드(100)에 대한 실내 측위를 결정하지 않고 1차 재귀적 과정을 실시할 수 있다(630-5). 이때, 최대 우도 함수 값은 0.89일 수 있다.
도 6d를 참조하면, 도 6c로부터 NLOS라고 판단된 경우, 도 6d는 1차 재귀적 과정을 통해 실내 측위를 실시하여 LOS를 판정하는 과정을 보여준다.
예를 들어, 실내 측위 장치(200)는
Figure pat00047
및
Figure pat00048
로부터 타겟 노드(300)에 대한 1차 재귀적 실내 측위를 실시할 수 있다(630-6). 이때,
Figure pat00049
및
Figure pat00050
는 기준 노드일 수 있다. 즉, 실내 측위 장치(200)는 최대 우도 함수값을 가진 하위 집합의 기준 노드들에 기초하여 기준 노드들을 선택할 수 있다.
실내 측위 장치(200)는
Figure pat00051
= {
Figure pat00052
},
Figure pat00053
= {
Figure pat00054
},
Figure pat00055
= {
Figure pat00056
} 및
Figure pat00057
= {
Figure pat00058
}로 1차 재귀적 하위 집합들을 형성할 수 있다(630-7).
실내 측위 장치(200)는 1차 재귀적 하위 집합들에 대한 실내 측위를 실시할 수 있다(630-8). 이에, 실내 측위 장치(200)는 1차 재귀적 하위 집합들에 대한 1차 재귀적 인식 위치들을 생성할 수 있다.
실내 측위 장치(200)는 1차 재귀적 인식 위치들로부터 NLOS를 판단할 수 있다(630-9). 이때, 실내 특위 장치(200)는 1차 재귀적 NLOS 오차거리 및 최대 우도 함수 값에 기초하여 NLOS를 판단할 수 있다.
실내 측위 장치(200)는 위치(630)을 LOS로 판단하여 타깃 노드(100)에 대한 실내 측위를 결정할 수 있다(630-10).
도 6e, 도 6f 및 도 6g는 NLOS를 판단하는 또 다른 예를 나타낸다.
도 6e를 참조하면, 도 6e는 위치(650)에서 타깃 노드(300)에 대한 실내 측위를 결정할 때, 실내 측위가 NLOS라고 판단된 경우를 보여준다.
예를 들어, 실내 측위 장치(200)는
Figure pat00059
및
Figure pat00060
로부터 타겟 노드(300)에 대한 실내 측위를 실시할 수 있다(650-1). 이때,
Figure pat00061
및
Figure pat00062
는 기준 노드일 수 있다.
실내 측위 장치(200)는
Figure pat00063
= {
Figure pat00064
},
Figure pat00065
= {
Figure pat00066
},
Figure pat00067
= {
Figure pat00068
},
Figure pat00069
= {
Figure pat00070
},
Figure pat00071
= {
Figure pat00072
} 및
Figure pat00073
= {
Figure pat00074
}로 하위 집합들을 형성할 수 있다(650-2).
실내 측위 장치(200)는 하위 집합들에 대한 실내 측위를 실시할 수 있다(650-3). 이에, 실내 측위 장치(200)는 하위 집합들에 대한 인식 위치들을 생성할 수 있다.
실내 측위 장치(200)는 인식 위치들로부터 NLOS를 판단할 수 있다(650-4). 이때, 실내 특위 장치(200)는 NLOS 오차거리에 기초하여 NLOS를 판단할 수 있다.
실내 측위 장치(200)는 위치(650)을 NLOS로 판단하여 타깃 노드(100)에 대한 실내 측위를 결정하지 않고 1차 재귀적 과정을 실시할 수 있다(650-5). 이때, 최대 우도 함수 값은 0.52일 수 있다.
도 6f를 참조하면, 도 6e로부터 NLOS라고 판단된 경우, 도 6f는 1차 재귀적 과정을 통해 실내 측위를 실시하여 다시 NLOS를 판정하는 과정을 보여준다.
예를 들어, 실내 측위 장치(200)는
Figure pat00075
및
Figure pat00076
로부터 타겟 노드(300)에 대한 1차 재귀적 실내 측위를 실시할 수 있다(650-6). 이때,
Figure pat00077
및
Figure pat00078
는 기준 노드일 수 있다. 즉, 실내 측위 장치(200)는 최대 우도 함수값을 가진 하위 집합의 기준 노드들에 기초하여 기준 노드들을 선택할 수 있다.
실내 측위 장치(200)는
Figure pat00079
= {
Figure pat00080
},
Figure pat00081
= {
Figure pat00082
},
Figure pat00083
= {
Figure pat00084
},
Figure pat00085
= {
Figure pat00086
} 및
Figure pat00087
= {
Figure pat00088
}로 1차 재귀적 하위 집합들을 형성할 수 있다(650-7).
실내 측위 장치(200)는 1차 재귀적 하위 집합들에 대한 실내 측위를 실시할 수 있다(650-8). 이에, 실내 측위 장치(200)는 1차 재귀적 하위 집합들에 대한 1차 재귀적 인식 위치들을 생성할 수 있다.
실내 측위 장치(200)는 1차 재귀적 인식 위치들로부터 NLOS를 판단할 수 있다(650-9). 이때, 실내 특위 장치(200)는 1차 재귀적 NLOS 오차거리 및 최대 우도 함수 값에 기초하여 NLOS를 판단할 수 있다.
실내 측위 장치(200)는 위치(650)을 NLOS로 판단하여 타깃 노드(100)에 대한 실내 측위를 결정하지 않고 2차 재귀적 과정을 실시할 수 있다(650-10). 이때, 최대 우도 함수 값은 0.86일 수 있다.
도 6g를 참조하면, 도 6f로부터 NLOS라고 판단된 경우, 도 6g는 2차 재귀적 과정을 통해 실내 측위를 실시하여 LOS를 판정하는 과정을 보여준다.
예를 들어, 실내 측위 장치(200)는
Figure pat00089
및
Figure pat00090
로부터 타겟 노드(300)에 대한 2차 재귀적 실내 측위를 실시할 수 있다(650-11). 이때,
Figure pat00091
및
Figure pat00092
는 기준 노드일 수 있다. 즉, 실내 측위 장치(200)는 최대 우도 함수값을 가진 하위 집합의 기준 노드들에 기초하여 기준 노드들을 선택할 수 있다.
실내 측위 장치(200)는
Figure pat00093
= {
Figure pat00094
},
Figure pat00095
= {
Figure pat00096
},
Figure pat00097
= {
Figure pat00098
} 및
Figure pat00099
= {
Figure pat00100
}로 2차 재귀적 하위 집합들을 형성할 수 있다(650-12).
실내 측위 장치(200)는 2차 재귀적 하위 집합들에 대한 실내 측위를 실시할 수 있다(650-13). 이에, 실내 측위 장치(200)는 2차 재귀적 하위 집합들에 대한 2차 재귀적 인식 위치들을 생성할 수 있다.
실내 측위 장치(200)는 2차 재귀적 인식 위치들로부터 NLOS를 판단할 수 있다(650-14). 이때, 실내 특위 장치(200)는 2차 재귀적 NLOS 오차거리 및 최대 우도 함수 값에 기초하여 NLOS를 판단할 수 있다.
실내 측위 장치(200)는 위치(650)를 LOS로 판단하여 타깃 노드(100)에 대한 실내 측위를 결정할 수 있다(650-15).
도 7은 일 실시예에 따른 실내 측위 시스템의 동작 방법을 설명하기 위한 순서도를 나타낸다.
도 7을 참조하면, 실내 측위 장치(200)는 복수의 기준 노드들(100)에 대한 신호 세기를 필터링 및 평균화할 수 있다(S710).
실내 측위 장치(200)는 타깃 노드(300)에 대한 1차 실내 측위를 실시할 수 있다(S720).
실내 측위 장치(200)는 복수의 기준 노드들(100)의 수를 확인할 수 있다(S730).
실내 측위 장치(200)는 복수의 기준 노드들(100)을 복수의 하위 집합으로 구성할 수 있다(S740).
실내 측위 장치(200)는 타킷 노드(300)에 대한 2차 실내 측위를 실시할 수 있다(S750).
실내 측위 장치(200)는 최대 우도 함수값 및 NLOS 오차거리를 결정할 수 있다(S760).
실내 측위 장치(200)는 NLOS를 판단할 수 있다(S770).
실내 측위 장치(200)는 NLOS라고 판단되면 복수의 하위 집합을 재구성할 수 있다(S780).
실내 측위 장치(200)는 NLOS가 아니라고 판단되면 타깃 노드(300)에 대한 실내 측위를 결정할 수 있다(S790).
이상에서 설명된 장치는 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPGA(field programmable gate array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 애플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 콘트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.
소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치, 또는 전송되는 신호 파(signal wave)에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.
실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.
그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.

Claims (12)

  1. 복수의 기준 노드들 각각에서 송신되는 복수의 신호 세기 값들을 필터링하는 단계;
    필터링된 신호 세기 값들에 기초하여 상기 복수의 기준 노드들의 최적의 평균 신호 세기 값을 계산하는 단계; 및
    상기 복수의 기준 노드들의 위치 정보 및 상기 복수의 기준 노드들의 최적의 평균 신호 세기 값에 기초하여 상기 복수의 신호 세기 값들을 수신한 타깃 노드에 대한 실내 측위를 결정하는 단계
    를 포함하는 실내 측위 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 필터링하는 단계는,
    상기 복수의 기준 노드들 각각에서 송신되는 초당 30 개의 신호 세기 값들 중에서 적어도 하나를 획득하는 단계
    를 포함하는 실내 측위 방법.
  3. 제1항에 있어서
    상기 계산하는 단계는,
    상기 필터링된 신호 세기 값들의 획득 시간에 기초하여 상기 필터링된 신호 세기 값들 중에서 상기 복수의 기준 노드들의 최적의 평균 신호 세기 값을 계산하기 위한 신호 세기 값들을 선택하는 단계
    를 포함하는 실내 측위 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 결정하는 단계는,
    상기 복수의 기준 노드들의 수를 확인하는 단계;
    상기 복수의 기준 노드들의 수에 기초하여 상기 복수의 기준 노드들을 복수의 하위 집합들로 구성하는 단계;
    상기 복수의 기준 노드들의 최적의 평균 신호 세기 값에 기초하여 상기 복수의 하위 집합들의 최적의 평균 신호 세기 값을 계산하는 단계; 및
    상기 복수의 기준 노드들의 위치 정보 및 상기 복수의 하위 집합들의 최적의 평균 신호 세기 값에 기초하여 상기 복수의 하위 집합들에 대한 실내 측위를 확인하고 결정하는 단계
    를 포함하는 실내 측위 방법.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 실내 측위를 확인하는 단계는,
    상기 복수의 하위 집합들에 대한 최대 우도 함수값 및 NLOS 오차거리에 기초하여 NLOS(Non Line Of Sight)를 판단하는 단계
    를 포함하는 실내 측위 방법.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 결정하는 단계는,
    상기 실내 측위에 대한 알림을 상기 타깃 노드에게 전달하는 단계
    를 더 포함하는 실내 측위 방법.
  7. 복수의 기준 노드들 각각에서 송신되는 복수의 신호 세기 값들을 필터링하는 필터링부;
    필터링된 신호 세기 값들에 기초하여 상기 복수의 기준 노드들의 최적의 평균 신호 세기 값을 계산하고,
    상기 복수의 기준 노드들의 위치 정보 및 상기 복수의 기준 노드들의 최적의 평균 신호 세기 값에 기초하여 상기 복수의 신호 세기 값들을 수신한 타깃 노드에 대한 실내 측위를 결정하는 결정부
    를 포함하는 실내 측위 장치.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 필터링부는,
    상기 복수의 기준 노드들 각각에서 송신되는 초당 30 개의 신호 세기 값들 중에서 적어도 하나를 획득하는 실내 측위 장치.
  9. 제7항에 있어서
    상기 결정부는,
    상기 필터링된 신호 세기 값들의 획득 시간에 기초하여 상기 필터링된 신호 세기 값들 중에서 상기 복수의 기준 노드들의 최적의 평균 신호 세기 값을 계산하기 위한 신호 세기 값들을 선택하는 실내 측위 장치.
  10. 제7항에 있어서,
    상기 결정부는,
    상기 복수의 기준 노드들의 수를 확인하고,
    상기 복수의 기준 노드들의 수에 기초하여 상기 복수의 기준 노드들을 복수의 하위 집합들로 구성하고,
    상기 복수의 기준 노드들의 최적의 평균 신호 세기 값에 기초하여 상기 복수의 하위 집합들의 최적의 평균 신호 세기 값을 계산하고,
    상기 복수의 기준 노드들의 위치 정보 및 상기 복수의 하위 집합들의 최적의 평균 신호 세기 값에 기초하여 상기 복수의 하위 집합들에 대한 실내 측위를 확인하고 결정하는 실내 측위 장치.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 결정부는,
    상기 복수의 하위 집합들에 대한 최대 우도 함수 값 및 NLOS 오차거리에 기초하여 NLOS(Non Line Of Sight)를 판단하는 실내 측위 장치.
  12. 제7항에 있어서,
    상기 결정부는,
    상기 실내 측위에 대한 알림을 상기 타깃 노드에게 전달하는 실내 측위 장치.
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