KR20180130761A - System, server and method for determining location inforamtion - Google Patents

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KR20180130761A
KR20180130761A KR1020170066757A KR20170066757A KR20180130761A KR 20180130761 A KR20180130761 A KR 20180130761A KR 1020170066757 A KR1020170066757 A KR 1020170066757A KR 20170066757 A KR20170066757 A KR 20170066757A KR 20180130761 A KR20180130761 A KR 20180130761A
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김재명
손주찬
장병태
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한국전자통신연구원
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Abstract

According to the present invention, a system for determining a symbolic location of an object based on a beacon signal comprises: a beacon signal sender for sending a beacon signal including unique identification information by being attached to or installed in an object; a beacon scanner collecting beacon information included in the beacon signal received from the beacon signal sender to transmit the beacon information to a location information determination server; and a location information determination server determining a symbolic location of the object corresponding to the beacon information based on a pre-learned machine learning algorithm.

Description

위치 정보 판단 시스템, 서버 및 방법{SYSTEM, SERVER AND METHOD FOR DETERMINING LOCATION INFORAMTION}TECHNICAL FIELD [0001] The present invention relates to a position information determination system, a server,

본 발명은 비콘 신호를 기반으로 객체의 위치를 판단하는 위치 정보 판단 시스템, 서버 및 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a position information determination system, a server, and a method for determining a position of an object based on a beacon signal.

비콘(Beacon)은 선박의 항해를 위한 보조 수단으로 사용되기 시작하였으며, 최근 정보통신기술의 발달로 블루투스 비콘 기술을 활용하여 대형 경기장이나 쇼핑몰 등에서 휴대폰 사용자의 위치를 확인하는 용도로 사용되거나, 특정 출입문의 출입 여부를 확인하는 등 다양한 용도로 사용되고 있다.Beacon has been used as an auxiliary means for navigation of ships. With the recent development of information and communication technology, Bluetooth beacon technology can be used to confirm location of mobile phone users in a large arena or shopping mall, And it is used for various purposes.

한편, 종래 기술의 경우 비콘이 발생하는 수신 신호 강도(Received Signal Strength Indicator, 이하 RSSI)를 사용하여 객체의 위치를 확인하였으나, 해당 위치를 정확하게 파악하는 것은 불가능하였다. On the other hand, in the related art, although the position of the object is confirmed using the Received Signal Strength Indicator (RSSI) in which the beacon is generated, it is impossible to accurately grasp the position.

즉, 환경에 따라 측정된 RSSI 값이 안정적이지 않다는 문제와 더불어, 어느 정도 거리를 계산하기 위해서는 휴대폰 등의 디바이스 종류를 포함하여 주변 환경에 따른 거리 추정 데이터베이스를 알아야 어느 정도 위치를 추정할 수 있다는 문제가 있었다.That is, in addition to the problem that the RSSI value measured according to the environment is not stable, in order to calculate the distance to some extent, it is necessary to know the distance estimation database according to the surrounding environment including the device type such as mobile phone, .

특히, 조선소, 건설현장, 해상 플랜트 등 광역 작업장에서의 위험 상황으로부터 작업자의 안전에 도움을 주도록 설계된 HSE(Health, Security, Environment) 시스템에 필요한 작업자 및 객체에 대한 위치 정보를 파악할 수 없다는 문제가 있다.In particular, there is a problem in that it is not possible to obtain position information on workers and objects required for HSE (Health, Security, Environment) system designed to help workers' safety from dangerous situations in a wide area workplace such as a shipyard, a construction site and a marine plant .

이와 관련하여, 한국공개특허공보 제10-2012-0072253호(발명의 명칭: 위치 추적 장치 및 위치 추적 방법)는 RF 기반의 무선망을 기반으로 이 무선망과 연계되는 사용자 휴대/착용장치의 위치를 추적함에 있어 다양한 맥락(context) 정보를 융합하여 위치 추적 정확도를 향상시키기 위한 기술을 개시하고 있다.In this regard, Korean Patent Laid-Open Publication No. 10-2012-0072253 (entitled " Location Tracking Apparatus and Location Tracking Method ") is based on an RF-based wireless network, Discloses a technology for improving the accuracy of location tracking by fusing various context information in tracking.

본 발명의 실시예는 객체에 부착 또는 설치된 비콘 신호 송출기에서 송출된 비콘 신호를 수신하여 비콘 정보를 수집하고, 이를 이용하여 객체의 심볼릭 위치를 판단할 수 있는 객체의 위치 정보 판단 시스템, 서버 및 방법을 제공한다.The present invention provides a position information determination system, a server, and a method for determining a symbolic position of an object by collecting beacon information by receiving a beacon signal transmitted from a beacon signal transmitter attached to or attached to an object, .

다만, 본 실시예가 이루고자 하는 기술적 과제는 상기된 바와 같은 기술적 과제로 한정되지 않으며, 또 다른 기술적 과제들이 존재할 수 있다.It should be understood, however, that the technical scope of the present invention is not limited to the above-described technical problems, and other technical problems may exist.

상술한 기술적 과제를 달성하기 위한 기술적 수단으로서, 본 발명의 제 1 측면에 따른 비콘 신호를 기반으로 객체의 심볼릭 위치를 판단하는 시스템은 상기 객체에 부착 또는 설치되며 고유의 식별 정보를 포함하는 비콘 신호를 송출하는 비콘 신호 송출기, 상기 비콘 신호 송출기로부터 수신한 비콘 신호에 포함된 비콘 정보를 수집하여 위치 정보 판단 서버로 전송하는 비콘 스캐너 및 미리 학습된 기계학습 알고리즘에 기초하여 상기 비콘 정보에 대응하는 상기 객체의 심볼릭 위치를 판단하는 위치 정보 판단 서버를 포함한다.According to an aspect of the present invention, there is provided a system for determining a symbolic position of an object based on a beacon signal according to the first aspect of the present invention includes a beacon signal attached or installed in the object, A beacon signal transmitter for collecting beacon information included in the beacon signal received from the beacon signal transmitter and transmitting the beacon information to a position information determination server, And a location information determination server for determining a symbolic location of the object.

상기 비콘 신호 송출기는, 상기 비콘 정보를 포함하는 비콘 신호를 생성하는 비콘 신호 생성부 및 상기 생성된 비콘 신호를 브로드캐스트 형태로 송신하는 비콘 신호 송신부를 포함할 수 있다.The beacon signal transmitter may include a beacon signal generator for generating a beacon signal including the beacon information, and a beacon signal transmitter for transmitting the generated beacon signal in a broadcast form.

상기 비콘 신호 송출기는 현재 고도 위치를 측정하기 위한 고도 측정 센서를 더 포함하되, 상기 비콘 정보에는 상기 현재 고도 위치가 포함될 수 있다.The beacon signal transmitter further includes an altitude measurement sensor for measuring a current altitude position, and the beacon information may include the current altitude position.

상기 비콘 스캐너는, 상기 비콘 신호 송신부에서 전송한 비콘 신호를 수신하는 비콘 신호 수신부, 상기 비콘 신호로부터 비콘 정보를 추출하는 비콘 정보 추출부, 상기 추출된 비콘 정보 및 자신의 심볼릭 영역 정보를 포함하는 심볼 정보를 생성하는 심볼 정보 생성부 및 상기 생성된 심볼 정보를 상기 위치 정보 판단 서버로 전송하는 심볼 정보 송신부를 포함할 수 있다. 이때, 상기 심볼릭 영역 정보는 상기 비콘 스캐너가 상기 비콘 신호 송출기를 인식 가능한 영역 정보다.The beacon scanner includes a beacon signal receiving unit for receiving a beacon signal transmitted from the beacon signal transmitting unit, a beacon information extracting unit extracting beacon information from the beacon signal, a beacon information extracting unit for extracting the extracted beacon information, And a symbol information transmitter for transmitting the generated symbol information to the location information determination server. In this case, the symbolic area information is area information in which the beacon scanner can recognize the beacon signal transmitter.

상기 비콘 정보 추출부는 상기 추출된 비콘 정보에 상기 비콘 신호의 RSSI 정보를 추가할 수 있다.The beacon information extracting unit may add RSSI information of the beacon signal to the extracted beacon information.

상기 심볼 정보 생성부는 상기 추출한 비콘 정보가 이전 추출된 비콘 정보와 동일한 경우 해당 비콘 신호는 제외하고, 상기 비콘 정보가 상이한 경우 상기 심볼 정보를 생성하여 상기 위치 정보 판단 서버로 전송할 수 있다.The symbol information generator may exclude the beacon signal if the extracted beacon information is the same as the previously extracted beacon information, and may generate the symbol information and transmit the symbol information to the location information determination server when the beacon information is different.

상기 위치 정보 판단 서버는, 상기 심볼 정보 송신부에서 전송한 심볼 정보를 수신하는 심볼 정보 수신부 및 상기 기계학습 알고리즘에 기초하여 상기 심볼 정보에 포함된 비콘 정보에 대응하는 객체의 심볼릭 위치를 판단하는 심볼릭 위치 판단부를 포함할 수 있다.Wherein the location information determination server comprises: a symbol information reception unit for receiving symbol information transmitted from the symbol information transmission unit; and a symbolic position determination unit for determining a symbolic position of an object corresponding to the beacon information included in the symbol information, And a determination unit.

상기 위치 정보 판단 서버는, 상기 객체의 심볼릭 위치를 상기 비콘 스캐너의 심볼릭 영역 정보와의 비교 결과에 기초하여 검증하는 심볼릭 위치 검증부를 더 포함할 수 있다.The location information determination server may further include a symbolic location verifier that verifies the symbolic location of the object based on a result of the comparison with the symbolic area information of the beacon scanner.

상기 검증된 객체의 심볼릭 위치는 실행 검증 학습 데이터로 변환되어 상기 기계학습 알고리즘 생성을 위한 학습 데이터로 적용될 수 있다.The symbolic position of the verified object may be converted into execution verification learning data and applied as learning data for generation of the machine learning algorithm.

상기 위치 정보 판단 서버는, 상기 객체의 심볼릭 위치를 제공하여 외부 시스템과 연동하기 위한 심볼릭 위치 연동부를 더 포함할 수 있다.The location information determination server may further include a symbolic location linking unit for providing a symbolic location of the object and linking with the external system.

상기 위치 정보 판단 서버는, 상기 객체의 심볼릭 위치를 사용자 디바이스로 제공하는 심볼릭 위치 정보 제공부를 더 포함할 수 있다.The location information determination server may further include a symbolic location information providing unit for providing the symbolic location of the object to the user device.

상기 기계학습 알고리즘은, 상기 객체에 대응하는 심볼릭 위치가 수집 및 태깅되되, 상기 객체에 대응하는 비콘 신호 송출기 당 태깅된 심볼릭 위치 정보가 기 설정된 개수 이상인 경우, 상기 태깅된 심볼릭 위치 정보에 기초하여 생성될 수 있다.Wherein the machine learning algorithm is configured to generate and tag a symbolic position corresponding to the object if the tagged symbolic position information per beacon signal emitter corresponding to the object is equal to or greater than a predetermined number, .

또한, 본 발명의 제 2 측면에 따른 비콘 신호를 기반으로 객체의 심볼릭 위치를 판단하는 서버는 통신모듈, 객체의 심볼릭 위치를 판단하기 위한 프로그램이 저장된 메모리 및 상기 메모리에 저장된 프로그램을 실행시키는 프로세서를 포함한다. 이때, 상기 프로세서는 상기 프로그램을 실행시킴에 따라, 상기 통신모듈을 통해 비콘 스캐너로부터 수집된 비콘 정보 및 상기 비콘 스캐너의 심볼릭 영역 정보를 포함하는 심볼 정보를 수신하면, 미리 학습된 기계학습 알고리즘에 기초하여 상기 심볼 정보에 포함된 비콘 정보에 대응하는 객체의 심볼릭 위치를 판단하되, 상기 심볼릭 영역 정보는 상기 비콘 스캐너가 비콘 신호를 송출하는 비콘 신호 송출기를 인식 가능한 영역 정보다.According to a second aspect of the present invention, there is provided a server for determining a symbolic position of an object based on a beacon signal according to the second aspect of the present invention includes a communication module, a memory for storing a program for determining a symbolic position of the object, . Upon receiving the beacon information collected from the beacon scanner through the communication module and the symbol information including the symbolic area information of the beacon scanner, the processor executes the program based on the previously learned machine learning algorithm And determines the symbolic position of the object corresponding to the beacon information included in the symbol information, wherein the symbolic area information is area information in which the beacon scanner can recognize the beacon signal transmitter transmitting the beacon signal.

또한, 본 발명의 제 3 측면에 따른 위치 정보 판단 시스템에서 비콘 신호를 기반으로 객체의 심볼릭 위치를 판단하는 방법은 비콘 신호 송출기에 의해 송출된 비콘 신호를 비콘 스캐너가 수신하는 단계; 상기 비콘 스캐너가 상기 비콘 신호에 포함된 비콘 정보를 수집하여 위치 정보 판단 서버로 전송하는 단계 및 위치 정보 판단 서버가 미리 학습된 기계학습 알고리즘에 기초하여 상기 비콘 정보에 대응하는 상기 객체의 심볼릭 위치를 판단하는 단계를 포함한다.A method for determining a symbolic position of an object based on a beacon signal in a position information determination system according to a third aspect of the present invention includes receiving a beacon signal transmitted by a beacon signal transmitter from a beacon scanner; The beacon scanner collects beacon information included in the beacon signal and transmits the beacon information to a position information determination server. The position information determination server calculates a symbolic position of the object corresponding to the beacon information based on a pre- And a step of judging.

상기 비콘 스캐너가 상기 비콘 신호에 포함된 비콘 정보를 수집하여 위치 정보 판단 서버로 전송하는 단계는, 상기 비콘 신호로부터 상기 비콘 정보를 추출하는 단계; 상기 추출된 비콘 정보에 상기 비콘 스캐너의 심볼릭 영역 정보를 추가한 심볼 정보를 생성하는 단계 및 상기 생성된 심볼 정보를 상기 위치 정보 판단 서버로 전송하는 단계를 포함한다. 이때, 상기 심볼릭 영역 정보는 상기 비콘 스캐너가 상기 비콘 신호 송출기를 인식 가능한 영역 정보다.The step of the beacon scanner collecting the beacon information included in the beacon signal and transmitting the beacon information to the position information determination server may include extracting the beacon information from the beacon signal; Generating symbol information to which the symbolic area information of the beacon scanner is added to the extracted beacon information, and transmitting the generated symbol information to the location information determination server. In this case, the symbolic area information is area information in which the beacon scanner can recognize the beacon signal transmitter.

상기 비콘 정보에 대응하는 상기 객체의 심볼릭 위치를 판단하는 단계는, 상기 비콘 스캐너로부터 심볼 정보를 수신하는 단계 및 상기 기계학습 알고리즘에 기초하여 상기 심볼 정보에 포함된 비콘 정보에 대응하는 객체의 심볼릭 위치를 판단하는 단계를 포함할 수 있다.Wherein the step of determining the symbolic position of the object corresponding to the beacon information comprises the steps of: receiving symbol information from the beacon scanner; calculating symbolic position of the object corresponding to the beacon information included in the symbol information based on the machine learning algorithm And a step of judging whether or not the received signal is transmitted.

상기 위치 정보 판단 서버가 상기 객체의 심볼릭 위치를 상기 비콘 스캐너의 심볼릭 영역 정보와 비교하는 단계 및 상기 비교 결과에 기초하여 상기 객체의 심볼릭 위치를 검증하는 단계를 더 포함할 수 있다.Comparing the symbolic location of the object with the symbolic area information of the beacon scanner, and verifying the symbolic location of the object based on the comparison result.

전술한 본 발명의 과제 해결 수단 중 어느 하나에 의하면, RSSI 측정에 따른 객체의 위치 정보 판단시의 부정확성 문제를 기계학습 알고리즘을 통해 해소할 수 있다.According to any one of the above-mentioned objects of the present invention, the inaccuracy in determining the position information of an object according to the RSSI measurement can be solved through a machine learning algorithm.

또한, 대규모 작업장의 경우와 같은 환경에서도 고도 측정 센서를 통해 객체의 정확한 심볼릭 위치를 획득할 수 있다는 장점이 있다.Also, it has an advantage that accurate symbolic position of an object can be obtained through an altitude measurement sensor even in the case of a large-scale workplace.

이와 더불어, 넓은 작업장에서 많은 작업자 또는 객체의 위치를 효과적으로 파악할 수 있는바, HES(Health, Security, Environment) 시스템의 위치 관리 시스템의 서비스로의 활용이 가능하며, 스마트 게이트 시스템과 같은 입출입 시스템 서비스 등 다양한 위치 서비스 기능과의 연동도 가능하다.In addition, it is possible to effectively identify the location of a large number of workers or objects in a wide workplace, and can be utilized as a service of a location management system of a HES (health, security, environment) system. It is also possible to link with various location service functions.

도 1 은 본 발명의 일 실시예에 따른 위치 정보 판단 시스템의 블록도이다.
도 2는 비콘 신호 송출기 및 비콘 스캐너의 배치 관계를 설명하기 위한 예시도이다.
도 3a는 비콘 신호 송출기 및 비콘 스캐너의 기능 블록도이고, 도 3b는 위치 정보 판단 서버의 기능 블록도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 위치 정보 판단 서버의 구성도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 위치 정보 판단 방법의 순서도이다.
도 6은 기계학습 알고리즘을 생성하는 내용을 설명하기 위한 순서도이다.1 is a block diagram of a location information determination system according to an embodiment of the present invention.
2 is an exemplary diagram for explaining the arrangement relationship of a beacon signal transmitter and a beacon scanner.
FIG. 3A is a functional block diagram of a beacon signal transmitter and a beacon scanner, and FIG. 3B is a functional block diagram of a location information determination server.
4 is a configuration diagram of a location information determination server according to an embodiment of the present invention.
5 is a flowchart of a method of determining location information according to an embodiment of the present invention.
6 is a flowchart for explaining contents of generating a machine learning algorithm.

아래에서는 첨부한 도면을 참조하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 본 발명의 실시예를 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였다.Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings, which will be readily apparent to those skilled in the art. The present invention may, however, be embodied in many different forms and should not be construed as limited to the embodiments set forth herein. In order to clearly explain the present invention in the drawings, parts not related to the description are omitted.

명세서 전체에서 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.Whenever a component is referred to as "including" an element throughout the specification, it is to be understood that the element may include other elements, not the exclusion of any other element, unless the context clearly dictates otherwise.

본 발명은 비콘 신호에 기초하여 객체의 위치를 판단하는 위치 정보 판단 시스템(1), 서버(100) 및 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a position information determination system (1), a server (100) and a method for determining the position of an object based on a beacon signal.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 일반적인 환경 뿐만 아니라, 건설 현장, 해양 플랜트, 조선소 등과 같은 광대역 작업장과 같이 작업 환경이 수시로 변하고, 사람, 벽, 철재 구조물 등 전파 환경이 열악한 작업장에서 전체 작업자의 위치를 파악하게끔 할 수 있다.According to an embodiment of the present invention, a work environment such as a broadband work site such as a construction site, an offshore plant, and a shipyard is changed not only in a general environment but also in a workplace where the propagation environment such as a person, a wall, .

예를 들어, 작업자의 작업용 착용구에 비콘을 부착하고, 작업관이 알 수 있는 위치에 부착된 비콘 수신기를 통하여 수집된 비콘 정보를 이용함으로 작업자의 심볼릭 위치를 정확하게 파악할 수 있다.For example, by attaching a beacon to a wearer's work wear and using beacon information collected through a beacon receiver attached to a position where the work can recognize, the symbolic position of the worker can be accurately grasped.

이에 따라, 본 발명의 일 실시예는 비콘의 RSSI 거리 추정 파라미터의 데이터베이스를 구축하지 않고도, 작업 초기 환경에 대한 위치 추정 파라미터를 수집하고, 지속적으로 위치 추정 파라미터를 수정 및 반영함으로써 객체의 심볼릭 위치를 정확히 파악 가능하다.Accordingly, an embodiment of the present invention collects the position estimation parameters for the initial environment of the task without modifying the beacon's RSSI distance estimation parameter, and continuously modifies and reflects the position estimation parameters to determine the symbolic position of the object It is precisely identifiable.

이하에서는 도 1 내지 도 4를 참조하여 본 발명의 일 실시예에 따른 위치 정보 판단 시스템(1)을 설명하도록 한다.Hereinafter, a position information determination system 1 according to an embodiment of the present invention will be described with reference to FIG. 1 to FIG.

도 1 은 본 발명의 일 실시예에 따른 위치 정보 판단 시스템(1)의 블록도이다. 도 2는 비콘 신호 송출기(10) 및 비콘 스캐너(20)의 배치 관계를 설명하기 위한 예시도이다. 도 3a는 비콘 신호 송출기(10) 및 비콘 스캐너(20)의 기능 블록도이고, 도 3b는 위치 정보 판단 서버(100)의 기능 블록도이다.1 is a block diagram of a position information determination system 1 according to an embodiment of the present invention. 2 is an exemplary diagram for explaining the arrangement relationship of the beacon signal transmitter 10 and the beacon scanner 20. As shown in FIG. FIG. 3A is a functional block diagram of the beacon signal transmitter 10 and the beacon scanner 20, and FIG. 3B is a functional block diagram of the position information determination server 100. Referring to FIG.

본 발명의 일 실시예에 따른 위치 정보 판단 시스템(1)은 비콘 신호 송출기(10), 비콘 스캐너(20), 위치 정보 판단 서버(100), 사용자 디바이스(200) 및 외부 시스템(300)을 포함한다.The location information determination system 1 according to an embodiment of the present invention includes a beacon signal transmitter 10, a beacon scanner 20, a location information determination server 100, a user device 200, and an external system 300 do.

이때, 도 1에 도시된 비콘 스캐너(20), 위치 정보 판단 서버(100), 사용자 디바이스(200) 및 외부 시스템(300)은 서로 네트워크(network)를 통해 연결될 수 있다. 네트워크는 단말들 및 서버들과 같은 각각의 노드 상호 간에 정보 교환이 가능한 연결 구조를 의미하는 것으로, 이러한 네트워크의 일 예에는 3GPP(3rd Generation Partnership Project) 네트워크, LTE(Long Term Evolution) 네트워크, WIMAX(World Interoperability for Microwave Access) 네트워크, 인터넷(Internet), LAN(Local Area Network), Wireless LAN(Wireless Local Area Network), WAN(Wide Area Network), PAN(Personal Area Network), 블루투스(Bluetooth) 네트워크, 위성 방송 네트워크, 아날로그 방송 네트워크, DMB(Digital Multimedia Broadcasting) 네트워크 등이 포함되나 이에 한정되지는 않는다.At this time, the beacon scanner 20, the location information determination server 100, the user device 200, and the external system 300 shown in FIG. 1 may be connected to each other via a network. Network refers to a connection structure capable of exchanging information between nodes such as terminals and servers. One example of such a network is a 3rd Generation Partnership Project (3GPP) network, a Long Term Evolution (LTE) network, a WIMAX World Interoperability for Microwave Access) network, Internet, LAN (Local Area Network), Wireless LAN (Local Area Network), WAN (Wide Area Network), PAN (Personal Area Network), Bluetooth A broadcast network, an analog broadcast network, a DMB (Digital Multimedia Broadcasting) network, and the like.

비콘 신호 송출기(10)는 객체에 부착 또는 설치되며 고유의 식별 정보를 포함하는 비콘 신호를 송출한다.The beacon signal transmitter 10 transmits a beacon signal attached or installed in the object and including unique identification information.

비콘 스캐너(20)는 비콘 신호 송출기(10)로부터 수신한 비콘 신호에 포함된 비콘 정보를 수집하여 위치 정보 판단 서버(100)로 전송한다.The beacon scanner 20 collects the beacon information included in the beacon signal received from the beacon signal transmitter 10 and transmits the beacon information to the position information determination server 100.

이러한 비콘 신호 송출기(10)와 비콘 스캐너(20)는 도 2에 도시된 바와 같이 배치될 수 있다.The beacon signal transmitter 10 and the beacon scanner 20 may be arranged as shown in FIG.

작업장과 같은 특정 환경에는 작업자 또는 객체에 비콘 신호 송출기(10)가 부착 또는 설치되어 있으며, 비콘 스캐너(20)는 비콘 신호 송출기(10)를 인식 가능한 영역인 심볼릭 영역 정보(A, B)를 가지고 있다. A beacon signal transmitter 10 is attached or installed to a worker or an object in a specific environment such as a workplace and the beacon scanner 20 has symbolic area information A and B which are recognizable areas of the beacon signal transmitter 10 have.

이때, 본 발명의 일 실시예는 비콘 신호 송출기(10)가 현재 고도 위치를 측정하기 위한 고도계 또는 기압계로 이루어진 고도 측정 센서(13)를 포함할 수 있다. 이에 따라, 비콘 정보에는 현재 고도 위치 정보가 포함될 수 있으며, 이러한 정보를 수신한 위치 정보 판단 서버(100)는 현재 객체의 위치가 상층부(A)에 위치한 것인지 하층부(B)에 위치한 것인지를 구분하여 판단할 수 있게 된다.At this time, an embodiment of the present invention may include an altitude measurement sensor 13 comprising an altimeter or a barometer for measuring a current altitude position of the beacon signal transmitter 10. Accordingly, the beacon information may include the current altitude position information. Upon receiving the information, the location information determination server 100 distinguishes whether the current position of the object is located in the upper layer A or the lower layer B It can be judged.

이러한 비콘 신호 송출기(10)는 특정 비콘 스캐너(20)와만 매칭되는 것은 아니며, 서로 다른 비콘 스캐너(20)는 자신의 심볼릭 영역에 위치한 동일한 비콘 신호 송출기(10)와 매칭되어 비콘 신호를 수신할 수도 있다.The beacon signal transmitter 10 does not match only the specific beacon scanner 20 and different beacon scanners 20 may be matched with the same beacon signal transmitter 10 located in its symbolic area to receive a beacon signal have.

구체적으로, 비콘 신호 송출기(10)는 도 3a와 같이 비콘 신호 생성부(11), 고도 측정 센서(13) 및 비콘 신호 송신부(15)를 포함할 수 있다.Specifically, the beacon signal transmitter 10 may include a beacon signal generator 11, an altitude measurement sensor 13, and a beacon signal transmitter 15 as shown in FIG. 3A.

비콘 신호 생성부(11)는 비콘 정보를 포함하는 비콘 신호를 생성하고, 비콘 신호 송신부(15)는 생성된 비콘 신호를 브로드캐스트 형태로 송출할 수 있으며, 경우에 따라 데이터 보안을 위하여 암호화 기법을 적용시킨 비콘 신호를 송출시킬 수 있다.The beacon signal generating unit 11 generates a beacon signal including beacon information, and the beacon signal transmitting unit 15 can transmit the generated beacon signal in a broadcast form. In some cases, It is possible to send the applied beacon signal.

이때, 본 발명의 일 실시예에 따른 비콘 신호 송출기(10)는 광대역 작업장이나 높이가 있는 건물, 플랜트 등의 고도 위치를 파악하기 위한 고도 측정 센서(13)를 포함할 수 있으며, 이에 따라 비콘 신호 송출기(10)는 비콘 정보에 현재 고도 위치 정보를 포함시켜 송출할 수 있다.At this time, the beacon signal transmitter 10 according to an embodiment of the present invention may include an altitude measurement sensor 13 for detecting an altitude position of a broadband work site, a building with a high height, a plant, etc., The radiator 10 can transmit the beacon information including the current altitude position information.

그밖에 비콘 신호 송출기(10)는 작업장과 같은 외부 환경에서 사용하는 휴대용 장치이므로 유지 보수가 매우 중요한바, 6개월 이상의 수명을 가지는 배터리(미도시)를 포함하는 것이 바람직하다.In addition, since the beacon signal transmitter 10 is a portable device used in an external environment such as a workplace, it is preferable that the beacon signal transmitter 10 includes a battery (not shown) having a service life of 6 months or more.

한편, 본 발명의 일 실시예에 따른 비콘 신호 송출기(10)는 작업자의 착용구에 부착되어 실시되는 경우, 일반 비콘 신호 송출기와는 다르게 비콘 신호 방송 주기(10ms~10초) 및 송출 파워(min~max 출력)를 설정 가능할 수 있어야 한다. Meanwhile, the beacon signal transmitter 10 according to an embodiment of the present invention is different from the conventional beacon signal transmitter in that beacon signal broadcasting period (10 ms to 10 seconds) and transmission power min ~ max output) should be configurable.

비콘 스캐너(20)는 비콘 신호 수신부(21), 비콘 정보 추출부(23), 심볼 정보 생성부(25) 및 심볼 정보 송신부(27)를 포함할 수 있다.The beacon scanner 20 may include a beacon signal receiving unit 21, a beacon information extracting unit 23, a symbol information generating unit 25 and a symbol information transmitting unit 27.

비콘 신호 수신부(21)는 비콘 신호 송신부(15)에서 전송한 비콘 신호를 수신하고, 비콘 정보 추출부(23)는 수신한 비콘 신호에 포함된 비콘 정보를 추출한다. 이때, 비콘 정보 추출부(23)는 추출된 비콘 정보에 비콘 신호의 RSSI 정보, 시간 정보를 추가함으로써 위치 정보 판단 서버(100)가 객체의 위치를 보다 정확히 파악하게끔 할 수 있다.The beacon signal receiving unit 21 receives the beacon signal transmitted from the beacon signal transmitting unit 15 and the beacon information extracting unit 23 extracts the beacon information included in the received beacon signal. At this time, the beacon information extracting unit 23 can add the RSSI information and the time information of the beacon signal to the extracted beacon information, thereby allowing the position information determination server 100 to grasp the position of the object more accurately.

심볼 정보 생성부(25)는 추출된 비콘 정보 및 자신의 심볼릭 영역 정보를 포함하는 심볼 정보를 생성하며, 심볼 정보 전송부(27)는 생성된 심볼 정보를 위치 정보 판단 서버(100)로 전송한다. The symbol information generating unit 25 generates symbol information including the extracted beacon information and its own symbolic area information, and the symbol information transmitting unit 27 transmits the generated symbol information to the location information determination server 100 .

이때, 심볼 정보 생성부(25)는 추출한 비콘 정보가 이전 추출된 비콘 정보와 동일한 경우 해당 비콘 신호는 제외하고, 비콘 정보가 상이한 경우에만 심볼 정보를 생성하여 위치 정보 판단 서버(100)로 전송할 수 있다.At this time, when the extracted beacon information is the same as the previously extracted beacon information, the symbol information generating unit 25 excludes the corresponding beacon signal, and generates symbol information only when the beacon information is different, and transmits the generated symbol information to the location information determination server 100 have.

이러한 비콘 신호 송출기(10)와 비콘 스캐너(20)는 유지 보수의 용이성을 확보하기 위하여 ID 설정 기능, 배터리 사용 잔량 측정 기능 등을 실행시키기 위한 인터페이스를 포함할 수 있다.The beacon signal transmitter 10 and the beacon scanner 20 may include an interface for executing an ID setting function, a battery remaining amount measurement function, and the like in order to ensure ease of maintenance.

도 1 및 도 3b를 참조하면, 위치 정보 판단 서버(100)는 비콘 정보를 받아 저장 및 처리하여 서비스의 요청시 결과를 제공할 수 있는 API(Application Programming Interface)를 포함하고 있다.Referring to FIG. 1 and FIG. 3B, the location information determination server 100 includes an API (Application Programming Interface) for receiving, storing, processing beacon information and providing a result upon request of a service.

이러한 위치 정보 판단 서버(100)는 미리 학습된 기계학습 알고리즘(P4)에 기초하여 비콘 정보에 대응하는 객체의 심볼릭 위치를 판단하게 된다.The location information determination server 100 determines the symbolic position of the object corresponding to the beacon information based on the previously learned machine learning algorithm P4.

위치 정보 판단 서버(100)는 심볼 정보 수신부(110), 심볼릭 위치 판단부(120), 심볼릭 위치 검증부(130), 심볼릭 위치 저장부(140), 심볼릭 위치 연동부(150) 및 심볼릭 위치 정보 제공부(160)를 포함할 수 있다.The position information determination server 100 includes a symbol information receiving unit 110, a symbolic position determining unit 120, a symbolic position verifying unit 130, a symbolic position storing unit 140, a symbolic position interlocking unit 150, And may include a provisioning unit 160.

심볼 정보 수신부(110)는 비콘 스캐너(20)의 심볼 정보 송신부(27)에서 전송한 심볼 정보를 수신한다. The symbol information receiving unit 110 receives the symbol information transmitted from the symbol information transmitting unit 27 of the beacon scanner 20.

이에 따라 심볼릭 위치 판단부(120)는 기계학습 알고리즘(P4)에 기초하여 심볼 정보에 포함된 비콘 정보에 대응하는 객체의 심볼릭 위치를 판단할 수 있다.Accordingly, the symbolic position determining unit 120 can determine the symbolic position of the object corresponding to the beacon information included in the symbol information based on the machine learning algorithm P4.

심볼릭 위치 검증부(130)는 상기 판단된 심볼릭 위치를 비콘 스캐너(20)의 심볼릭 영역 정보와의 비교 결과에 기초하여 검증할 수 있으며, 검증이 완료된 심볼릭 위치는 심볼릭 위치 저장부(140)에 저장된다.The symbolic position verification unit 130 may verify the determined symbolic position based on the result of the comparison with the symbolic area information of the beacon scanner 20 and store the symbolic position in the symbolic position storage unit 140 do.

이와 같이 검증이 완료된 객체의 심볼릭 위치는 사용자 디바이스(200) 또는 외부 시스템(300)에 제공될 수 있으며, 또는 기계학습 알고리즘(P4)의 생성을 위한 학습데이터인 실행 검증 학습 데이터(P3)로 변환되어 적용될 수도 있다.The symbolic position of the verified object can be provided to the user device 200 or the external system 300 or converted into execution verification learning data P3 which is learning data for generation of the machine learning algorithm P4 .

심볼릭 위치 연동부(150)는 객체의 심볼릭 위치를 제공하여 외부 시스템(300)과 연동하게끔 할 수 있다. 즉, 심볼릭 위치 연동부(150)는 검증된 심볼릭 위치를 스마트 게이트 시스템 등과 같은 외부 시스템(300)에서의 위치 정보와 연동하게끔 할 수 있다.The symbolic position interlock 150 may provide the symbolic position of the object to interlock with the external system 300. That is, the symbolic location linkage unit 150 may link the verified symbolic location with the location information in the external system 300 such as a smart gate system.

심볼릭 위치 정보 제공부(160)는 객체의 심볼릭 위치를 필요로 하는 운용자, 관리자 등의 사용자 디바이스(200)로 제공할 수 있다. 이러한 심볼릭 위치 정보의 제공은 사용자 디바이스(200)로부터 특정 작업자 등과 같은 객체의 위치를 요청받거나, 특정 심볼릭 위치에 있는 객체의 정보를 요청받음에 따라 제공할 수 있다. The symbolic location information providing unit 160 may provide the symbolic location of the object to the user device 200, such as an operator, a manager, or the like. The provision of the symbolic location information may be requested from the user device 200, such as the location of an object such as a specific worker, or may be provided upon receiving the information of the object at a specific symbolic location.

이러한 심볼릭 위치 정보 제공부(160)는 사용자 디바이스(200)로부터 요청을 받는 경우 심볼릭 위치 정보를 제공할 수도 있으며, 별도의 요청이 없는 경우에도 미리 설정된 간격마다 주기적으로 또는 특정 이벤트가 발생한 경우 사용자 디바이스(200)로 심볼릭 위치 정보를 제공할 수 있다.When a request is received from the user device 200, the symbolic location information providing unit 160 may provide the symbolic location information. If there is no request, the symbolic location information providing unit 160 periodically or at a predetermined interval, Lt; RTI ID = 0.0 > 200 < / RTI >

한편, 객체의 심볼릭 위치를 판단하기 위한 기계학습 알고리즘(P4)은, 지도 학습(Supervised Learning)을 통해 생성된 현장 실행 학습 데이터(P1)가 가공된 현장 가공 학습 데이터(P2)를 이용하여 생성할 수 있으며, 또는 상술한 실행 검증 학습 데이터(P3)에 의해 생성될 수도 있다. 또는 현장 가공 학습 데이터(P2)와 실행 검증 학습 데이터(P3) 모두를 이용하여 기계학습 알고리즘(P4)을 미리 학습 및 생성할 수도 있다.On the other hand, the machine learning algorithm P4 for determining the symbolic position of the object is generated by using the field processing learning data P2 on which the field execution learning data P1 generated through the supervised learning is processed Or may be generated by the execution verification learning data P3 described above. Alternatively, the machine learning algorithm P4 may be learned and generated in advance using both the field machining learning data P2 and the execution verification learning data P3.

이하에서는 도 4를 참조하여 상술한 위치 정보 판단 서버(100)의 구성에 대해 설명하도록 한다.Hereinafter, the configuration of the location information determination server 100 described above with reference to FIG. 4 will be described.

도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 위치 정보 판단 서버(100)의 구성도이다.4 is a configuration diagram of a location information determination server 100 according to an embodiment of the present invention.

본 발명의 일 실시예에 따른 위치 정보 판단 서버(100)는 하드웨어적으로는 통상적인 서버와 동일한 구성을 하고 있으나 소프트웨어적으로는, C, C++, Java, Visual Basic, Visual C 등 여하한 언어를 통하여 구현되는 프로그램 모듈(Module)을 포함할 수 있다. Although the location information determination server 100 according to the embodiment of the present invention has the same hardware configuration as that of a typical server, the location information determination server 100 may be any language such as C, C ++, Java, Visual Basic, And a program module (Module) that is implemented through the program.

이와 같은 위치 정보 판단 서버(100)는 도 3b와 같은 기능 블록도에 포함된 구성요소들을 구동시키기 위한 구성으로, 통신모듈(110’), 메모리(120’), 저장장치(130’) 및 프로세서(140’)를 포함한다.The location information determination server 100 includes a communication module 110 ', a memory 120', a storage device 130 ', and a processor 130', which are configured to drive the components included in the functional block diagram shown in FIG. (140 ').

통신모듈(110’)은 비콘 스캐너(20), 사용자 디바이스(200) 및 외부 시스템(300)과 데이터를 송수신할 수 있다. 이와 같은 통신모듈(110’)은 유선 통신모듈 및 무선 통신모듈을 모두 포함할 수 있다. 유선 통신모듈은 전력선 통신 장치, 전화선 통신 장치, 케이블 홈(MoCA), 이더넷(Ethernet), IEEE1294, 통합 유선 홈 네트워크 및 RS-485 제어 장치로 구현될 수 있다. 또한, 무선 통신모듈은 WLAN(wireless LAN), Bluetooth, HDR WPAN, UWB, LPWA, ZigBee, Impulse Radio, 60GHz WPAN, Binary-CDMA, 무선 USB 기술 및 무선 HDMI 기술 등으로 구현될 수 있다. The communication module 110 'can transmit and receive data to and from the beacon scanner 20, the user device 200, and the external system 300. The communication module 110 'may include both a wired communication module and a wireless communication module. The wired communication module may be implemented by a power line communication device, a telephone line communication device, a cable home (MoCA), an Ethernet, an IEEE1294, an integrated wired home network, and an RS-485 control device. In addition, the wireless communication module can be implemented with a wireless LAN (WLAN), Bluetooth, HDR WPAN, UWB, LPWA, ZigBee, Impulse Radio, 60GHz WPAN, Binary-CDMA, wireless USB technology and wireless HDMI technology.

메모리(120’) 및 저장장치(130’)에는 객체의 심볼릭 위치를 판단하기 위한 프로그램 및 기계학습 알고리즘(P4), 심볼릭 위치 저장부(140)에 대응하는 데이터가 저장된다. 이때, 메모리(120’)는 전원이 공급되지 않아도 저장된 정보를 계속 유지하는 비휘발성 저장장치 및 휘발성 저장장치를 통칭하는 것이다. The memory 120 'and the storage device 130' store data corresponding to the program and the machine learning algorithm P4 and the symbolic position storage unit 140 for determining the symbolic position of the object. At this time, the memory 120 'collectively refers to a nonvolatile storage device and a volatile storage device which keep the stored information even when power is not supplied.

예를 들어, 메모리(120’) 및 저장장치(130’)는 콤팩트 플래시(compact flash; CF) 카드, SD(secure digital) 카드, 메모리 스틱(memory stick), 솔리드 스테이트 드라이브(solid-state drive; SSD) 및 마이크로(micro) SD 카드 등과 같은 낸드 플래시 메모리(NAND flash memory), 하드 디스크 드라이브(hard disk drive; HDD) 등과 같은 마그네틱 컴퓨터 기억 장치 및 CD-ROM, DVD-ROM 등과 같은 광학 디스크 드라이브(optical disc drive) 등을 포함할 수 있다.For example, memory 120 'and storage device 130' may be a compact flash (CF) card, a secure digital (SD) card, a memory stick, a solid-state drive Magnetic disk storage devices such as NAND flash memory, hard disk drive (HDD) and the like, and optical disk drives such as CD-ROM, DVD-ROM and the like optical disc drives, and the like.

프로세서(140’)는 메모리(120’)에 저장된 프로그램을 실행시키며, 이에 따라 통신모듈(110’)을 통해 비콘 스캐너(20)로부터 수집된 비콘 정보 및 비콘 스캐너(20)의 심볼릭 영역 정보를 포함하는 심볼 정보를 수신하면, 미리 학습된 기계학습 알고리즘(P4)에 기초하여 심볼 정보에 포함된 비콘 정보에 대응하는 객체의 심볼릭 위치를 판단할 수 있다.The processor 140'executes the program stored in the memory 120'and accordingly includes the beacon information collected from the beacon scanner 20 and the symbolic area information of the beacon scanner 20 via the communication module 110 ' , It is possible to determine the symbolic position of the object corresponding to the beacon information included in the symbol information based on the previously learned machine learning algorithm (P4).

참고로, 본 발명의 실시예에 따른 도 1 내지도 4에 도시된 구성 요소들은 소프트웨어 또는 FPGA(Field Programmable Gate Array) 또는 ASIC(Application Specific Integrated Circuit)와 같은 하드웨어 형태로 구현될 수 있으며, 소정의 역할들을 수행할 수 있다.1 to 4 according to an exemplary embodiment of the present invention may be implemented in hardware such as software or an FPGA (Field Programmable Gate Array) or ASIC (Application Specific Integrated Circuit) Roles can be performed.

그렇지만 '구성 요소들'은 소프트웨어 또는 하드웨어에 한정되는 의미는 아니며, 각 구성 요소는 어드레싱할 수 있는 저장 매체에 있도록 구성될 수도 있고 하나 또는 그 이상의 프로세서들을 재생시키도록 구성될 수도 있다.However, 'components' are not meant to be limited to software or hardware, and each component may be configured to reside on an addressable storage medium and configured to play one or more processors.

따라서, 일 예로서 구성 요소는 소프트웨어 구성 요소들, 객체지향 소프트웨어 구성 요소들, 클래스 구성 요소들 및 태스크 구성 요소들과 같은 구성 요소들과, 프로세스들, 함수들, 속성들, 프로시저들, 서브루틴들, 프로그램 코드의 세그먼트들, 드라이버들, 펌웨어, 마이크로 코드, 회로, 데이터, 데이터베이스, 데이터 구조들, 테이블들, 어레이들 및 변수들을 포함한다.Thus, by way of example, an element may comprise components such as software components, object-oriented software components, class components and task components, processes, functions, attributes, procedures, Routines, segments of program code, drivers, firmware, microcode, circuitry, data, databases, data structures, tables, arrays, and variables.

구성 요소들과 해당 구성 요소들 안에서 제공되는 기능은 더 작은 수의 구성 요소들로 결합되거나 추가적인 구성 요소들로 더 분리될 수 있다.The components and functions provided within those components may be combined into a smaller number of components or further separated into additional components.

이하에서는 도 5 내지 도 6를 참조하여 본 발명의 일 실시예에 따른 위치 정보 판단 시스템(1)에서의 객체의 위치 정보 판단 방법에 대해 설명하도록 한다.Hereinafter, a method of determining location information of an object in the location information determination system 1 according to an embodiment of the present invention will be described with reference to FIG. 5 to FIG.

도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 위치 정보 판단 방법의 순서도이다. 도 6은 기계학습 알고리즘(P4)을 생성하는 내용을 설명하기 위한 순서도이다.5 is a flowchart of a method of determining location information according to an embodiment of the present invention. 6 is a flowchart for explaining contents of generating the machine learning algorithm P4.

먼저 도 5를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 위치 정보 판단 방법은 비콘 신호 송출기(10)에 의해 송출된 비콘 신호를 비콘 스캐너(20)가 수신한다(S110).Referring to FIG. 5, the beacon scanner 20 receives a beacon signal transmitted by the beacon signal transmitter 10 (S110).

다음으로, 비콘 스캐너(20)는 수신한 비콘 신호에 포함된 비콘 정보를 추출하고(S120), 추출된 비콘 정보에 비콘 스캐너(20)의 심볼릭 영역 정보를 추가하여 심볼 정보를 생성한 뒤(S130), 심볼 정보를 위치 정보 판단 서버(100)로 전송한다(S140). 이때, 심볼릭 영역 정보는 비콘 스캐너(20)가 비콘 신호 송출기(10)를 인식 가능한 영역 정보를 의미한다.Next, the beacon scanner 20 extracts beacon information included in the received beacon signal (S120), adds the symbolic area information of the beacon scanner 20 to the extracted beacon information to generate symbol information (S130 , And transmits the symbol information to the location information determination server 100 (S140). At this time, the symbolic area information means area information in which the beacon scanner 20 can recognize the beacon signal transmitter 10.

다음으로, 위치 정보 판단 서버(100)는 미리 학습된 기계학습 알고리즘(P4)에 기초하여 심볼 정보에 포함된 비콘 정보에 대응하는 객체의 심볼릭 위치를 판단한다(S150). Next, the location information determination server 100 determines the symbolic position of the object corresponding to the beacon information included in the symbol information based on the previously learned machine learning algorithm P4 (S150).

또한, 객체의 심볼릭 위치를 비콘 스캐너(20)의 심볼릭 영역 정보와 비교함으로써 심볼릭 위치를 검증할 수 있으며(S160), 검증이 완료된 심볼릭 위치는 심볼릭 위치 저장부(140)에 저장하게 된다.Also, the symbolic position can be verified by comparing the symbolic position of the object with the symbolic area information of the beacon scanner 20 (S160), and the symbolic position after the verification is stored in the symbolic position storage unit 140. [

한편, 기계학습 알고리즘(P4)은 도 6에 도시된 바와 같이, 먼저 심볼릭 위치를 가지는 비콘 스캐너(20)를 작업장과 같은 일정한 공간 상에 배치하고(S210), 비콘 신호 송출기(10)를 통해 비콘 신호가 실제로 스캔될 수 있도록 하거나, 비콘 신호 송출기(10)에 의해 송출된 비콘 신호에 대응하는 객체의 심볼릭 위치를 수집한다(S220).6, the machine learning algorithm P4 first arranges the beacon scanner 20 having a symbolic position in a predetermined space such as a workplace (S210), and transmits the beacon signal through the beacon signal transmitter 10 (S220) so that the signal can be actually scanned or the symbolic position of the object corresponding to the beacon signal transmitted by the beacon signal emitter 10 is collected.

다음으로, 심볼릭 위치를 태깅하여 기계학습을 위해 저장한다(S230). Next, the symbolic position is tagged and stored for machine learning (S230).

다음으로, 기계학습이 가능할 정도의 충분한 데이터가 수집되었는지를 판단하기 위해, 객체에 대응하는 비콘 신호 송출기(10) 당 태깅된 심볼릭 위치 정보가 기 설정된 개수 이상인지 여부를 확인하여, 해당 조건을 만족하는 경우 태깅된 심볼릭 위치 정보에 기초하여 기계학습 알고리즘(P4)을 생성할 수 있다.Next, in order to determine whether sufficient data sufficient for machine learning is collected, it is checked whether the tagged symbolic position information per beacon signal transmitter 10 corresponding to the object is equal to or greater than a predetermined number, The machine learning algorithm P4 may be generated based on the tagged symbolic position information.

이때, 본 발명의 일 실시예는 도 3b에서 설명한 심볼릭 위치 검증부(130)에 의해 검증된 객체의 심볼릭 위치를 실행 검증 학습 데이터(P3)로 변환하여 기계학습 알고리즘(P4)을 학습하는데 적용할 수도 있다.In this case, the embodiment of the present invention may be applied to the learning of the machine learning algorithm P4 by converting the symbolic position of the object verified by the symbolic position verifier 130 described in FIG. 3B into execution verification learning data P3 It is possible.

한편, 상술한 설명에서, 단계 S110 내지 S250은 본 발명의 구현예에 따라서, 추가적인 단계들로 더 분할되거나, 더 적은 단계들로 조합될 수 있다. 또한, 일부 단계는 필요에 따라 생략될 수도 있고, 단계 간의 순서가 변경될 수도 있다. 아울러, 기타 생략된 내용이라 하더라도 도 1 내지 도 4에서 기술된 내용은 도 5 내지 도 6에도 적용될 수 있다.Meanwhile, in the above description, steps S110 to S250 may be further divided into additional steps or combined into fewer steps, according to an embodiment of the present invention. Also, some of the steps may be omitted as necessary, and the order between the steps may be changed. In addition, the contents described in FIG. 1 through FIG. 4 may be applied to FIGS. 5 through 6 even if other contents are omitted.

이와 같은 본 발명의 일 실시예 중 어느 하나에 의하면, RSSI 측정에 따른 객체의 위치 정보 판단시의 부정확성 문제를 기계학습 알고리즘(P4)을 통해 해소할 수 있다.According to one embodiment of the present invention, the inaccuracy in determining the position information of an object according to the RSSI measurement can be solved through the machine learning algorithm P4.

또한, 대규모 작업장의 경우와 같은 환경에서도 고도 측정 센서(13)를 통해 객체의 정확한 심볼릭 위치를 획득할 수 있다는 장점이 있다.In addition, there is an advantage in that an accurate symbolic position of an object can be obtained through an altitude measurement sensor 13 even in an environment like a large-scale workplace.

이와 더불어, 넓은 작업장에서 많은 작업자 또는 객체의 위치를 효과적으로 파악할 수 있는바, HES(Health, Security, Environment) 시스템의 위치 관리 시스템의 서비스로의 활용이 가능하며, 스마트 게이트 시스템과 같은 입출입 시스템 서비스 등 다양한 위치 서비스 기능과의 연동도 가능하다.In addition, it is possible to effectively identify the location of a large number of workers or objects in a wide workplace, and can be utilized as a service of a location management system of a HES (health, security, environment) system. It is also possible to link with various location service functions.

한편, 본 발명의 일 실시예는 컴퓨터에 의해 실행되는 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램 또는 컴퓨터에 의해 실행가능한 명령어를 포함하는 기록 매체의 형태로도 구현될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는 임의의 가용 매체일 수 있고, 휘발성 및 비휘발성 매체, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다. 또한, 컴퓨터 판독가능 매체는 컴퓨터 저장 매체 및 통신 매체를 모두 포함할 수 있다. 컴퓨터 저장 매체는 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈 또는 기타 데이터와 같은 정보의 저장을 위한 임의의 방법 또는 기술로 구현된 휘발성 및 비휘발성, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다. 통신 매체는 전형적으로 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈, 또는 반송파와 같은 변조된 데이터 신호의 기타 데이터, 또는 기타 전송 메커니즘을 포함하며, 임의의 정보 전달 매체를 포함한다. On the other hand, an embodiment of the present invention may also be embodied in the form of a computer program stored in a medium executed by a computer or a recording medium including instructions executable by the computer. Computer readable media can be any available media that can be accessed by a computer and includes both volatile and nonvolatile media, removable and non-removable media. In addition, the computer-readable medium may include both computer storage media and communication media. Computer storage media includes both volatile and nonvolatile, removable and non-removable media implemented in any method or technology for storage of information such as computer readable instructions, data structures, program modules or other data. Communication media typically includes any information delivery media, including computer readable instructions, data structures, program modules, or other data in a modulated data signal such as a carrier wave, or other transport mechanism.

본 발명의 방법 및 시스템은 특정 실시예와 관련하여 설명되었지만, 그것들의 구성 요소 또는 동작의 일부 또는 전부는 범용 하드웨어 아키텍쳐를 갖는 컴퓨터 시스템을 사용하여 구현될 수 있다.While the methods and systems of the present invention have been described in connection with specific embodiments, some or all of those elements or operations may be implemented using a computer system having a general purpose hardware architecture.

전술한 본 발명의 설명은 예시를 위한 것이며, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성 요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성 요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다.It will be understood by those skilled in the art that the foregoing description of the present invention is for illustrative purposes only and that those of ordinary skill in the art can readily understand that various changes and modifications may be made without departing from the spirit or essential characteristics of the present invention. will be. It is therefore to be understood that the above-described embodiments are illustrative in all aspects and not restrictive. For example, each component described as a single entity may be distributed and implemented, and components described as being distributed may also be implemented in a combined form.

본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.The scope of the present invention is defined by the appended claims rather than the detailed description and all changes or modifications derived from the meaning and scope of the claims and their equivalents are to be construed as being included within the scope of the present invention do.

1: 위치 정보 판단 시스템
10: 비콘 신호 송출기
20: 비콘 스캐너
100: 위치 정보 판단 서버
200: 사용자 디바이스
300: 외부 시스템1: Position information judgment system
10: Beacon signal transmitter
20: Beacon Scanner
100: Position information determination server
200: User device
300: External system

Claims (17)

비콘 신호를 기반으로 객체의 심볼릭 위치를 판단하는 시스템에 있어서,
상기 객체에 부착 또는 설치되며 고유의 식별 정보를 포함하는 비콘 신호를 송출하는 비콘 신호 송출기,
상기 비콘 신호 송출기로부터 수신한 비콘 신호에 포함된 비콘 정보를 수집하여 위치 정보 판단 서버로 전송하는 비콘 스캐너 및
미리 학습된 기계학습 알고리즘에 기초하여 상기 비콘 정보에 대응하는 상기 객체의 심볼릭 위치를 판단하는 위치 정보 판단 서버를 포함하는 위치 정보 판단 시스템.A system for determining a symbolic position of an object based on a beacon signal,
A beacon signal transmitter attached to or installed in the object and transmitting a beacon signal including unique identification information,
A beacon scanner for collecting the beacon information included in the beacon signal received from the beacon signal transmitter and transmitting the beacon information to the position information determination server,
And a location information determination server for determining a symbolic location of the object corresponding to the beacon information based on a previously learned machine learning algorithm. 제 1 항에 있어서,
상기 비콘 신호 송출기는,
상기 비콘 정보를 포함하는 비콘 신호를 생성하는 비콘 신호 생성부 및
상기 생성된 비콘 신호를 브로드캐스트 형태로 송신하는 비콘 신호 송신부를 포함하는 것인 위치 정보 판단 시스템.The method according to claim 1,
The beacon signal transmitter includes:
A beacon signal generator for generating a beacon signal including the beacon information,
And a beacon signal transmitter for transmitting the generated beacon signal in a broadcast form. 제 2 항에 있어서,
상기 비콘 신호 송출기는 현재 고도 위치를 측정하기 위한 고도 측정 센서를 더 포함하되,
상기 비콘 정보에는 상기 현재 고도 위치가 포함되는 것인 위치 정보 판단 시스템.3. The method of claim 2,
The beacon signal transmitter further includes an altitude measurement sensor for measuring a current altitude position,
Wherein the beacon information includes the current altitude position. 제 2 항 또는 제 3 항에 있어서,
상기 비콘 스캐너는,
상기 비콘 신호 송신부에서 전송한 비콘 신호를 수신하는 비콘 신호 수신부,
상기 비콘 신호로부터 비콘 정보를 추출하는 비콘 정보 추출부,
상기 추출된 비콘 정보 및 자신의 심볼릭 영역 정보를 포함하는 심볼 정보를 생성하는 심볼 정보 생성부 및
상기 생성된 심볼 정보를 상기 위치 정보 판단 서버로 전송하는 심볼 정보 송신부를 포함하되,
상기 심볼릭 영역 정보는 상기 비콘 스캐너가 상기 비콘 신호 송출기를 인식 가능한 영역 정보인 것인 위치 정보 판단 시스템.The method according to claim 2 or 3,
The beacon scanner includes:
A beacon signal receiver for receiving a beacon signal transmitted from the beacon signal transmitter,
A beacon information extracting unit for extracting beacon information from the beacon signal,
A symbol information generator for generating symbol information including the extracted beacon information and its own symbolic area information,
And a symbol information transmitter for transmitting the generated symbol information to the location information determination server,
Wherein the beacon scanner is area information that enables the beacon signal transmitter to recognize the symbolic area information. 제 4 항에 있어서,
상기 비콘 정보 추출부는 상기 추출된 비콘 정보에 상기 비콘 신호의 RSSI 정보를 추가하는 것인 위치 정보 판단 시스템.5. The method of claim 4,
Wherein the beacon information extraction unit adds RSSI information of the beacon signal to the extracted beacon information. 제 4 항에 있어서,
상기 심볼 정보 생성부는 상기 추출한 비콘 정보가 이전 추출된 비콘 정보와 동일한 경우 해당 비콘 신호는 제외하고, 상기 비콘 정보가 상이한 경우 상기 심볼 정보를 생성하여 상기 위치 정보 판단 서버로 전송하는 것인 위치 정보 판단 시스템.5. The method of claim 4,
Wherein the symbol information generating unit excludes the beacon signal when the extracted beacon information is the same as the previously extracted beacon information and generates the symbol information when the beacon information is different and transmits the generated symbol information to the position information determination server system. 제 6 항에 있어서,
상기 위치 정보 판단 서버는,
상기 심볼 정보 송신부에서 전송한 심볼 정보를 수신하는 심볼 정보 수신부 및
상기 기계학습 알고리즘에 기초하여 상기 심볼 정보에 포함된 비콘 정보에 대응하는 객체의 심볼릭 위치를 판단하는 심볼릭 위치 판단부를 포함하는 것인 위치 정보 판단 시스템.The method according to claim 6,
The location information determination server comprises:
A symbol information receiver for receiving the symbol information transmitted from the symbol information transmitter,
And a symbolic position determiner for determining a symbolic position of the object corresponding to the beacon information included in the symbol information based on the machine learning algorithm. 제 7 항에 있어서,
상기 위치 정보 판단 서버는,
상기 객체의 심볼릭 위치를 상기 비콘 스캐너의 심볼릭 영역 정보와의 비교 결과에 기초하여 검증하는 심볼릭 위치 검증부를 더 포함하는 것인 위치 정보 판단 시스템.8. The method of claim 7,
The location information determination server comprises:
And a symbolic position verifying unit for verifying the symbolic position of the object based on a result of the comparison with the symbolic area information of the beacon scanner. 제 8 항에 있어서,
상기 검증된 객체의 심볼릭 위치는 실행 검증 학습 데이터로 변환되어 상기 기계학습 알고리즘 생성을 위한 학습 데이터로 적용되는 것인 위치 정보 판단 시스템.9. The method of claim 8,
Wherein the symbolic position of the verified object is converted into execution verification learning data and applied as training data for generation of the machine learning algorithm. 제 7 항에 있어서,
상기 위치 정보 판단 서버는,
상기 객체의 심볼릭 위치를 제공하여 외부 시스템과 연동하기 위한 심볼릭 위치 연동부를 더 포함하는 것인 위치 정보 판단 시스템.8. The method of claim 7,
The location information determination server comprises:
And a symbolic position interlocking unit for interlocking with the external system by providing a symbolic position of the object. 제 7 항에 있어서,
상기 위치 정보 판단 서버는,
상기 객체의 심볼릭 위치를 사용자 디바이스로 제공하는 심볼릭 위치 정보 제공부를 더 포함하는 것인 위치 정보 판단 시스템.8. The method of claim 7,
The location information determination server comprises:
And a symbolic position information providing unit for providing the symbolic position of the object to the user device. 제 7 항에 있어서,
상기 기계학습 알고리즘은, 상기 객체에 대응하는 심볼릭 위치가 수집 및 태깅되되, 상기 객체에 대응하는 비콘 신호 송출기 당 태깅된 심볼릭 위치 정보가 기 설정된 개수 이상인 경우, 상기 태깅된 심볼릭 위치 정보에 기초하여 생성되는 것인 위치 정보 판단 시스템.8. The method of claim 7,
Wherein the machine learning algorithm is configured to generate and tag a symbolic position corresponding to the object if the tagged symbolic position information per beacon signal emitter corresponding to the object is equal to or greater than a predetermined number, Wherein the position information determination system is configured to determine the position information. 비콘 신호를 기반으로 객체의 심볼릭 위치를 판단하는 서버에 있어서,
통신모듈,
객체의 심볼릭 위치를 판단하기 위한 프로그램이 저장된 메모리 및
상기 메모리에 저장된 프로그램을 실행시키는 프로세서를 포함하되,
상기 프로세서는 상기 프로그램을 실행시킴에 따라, 상기 통신모듈을 통해 비콘 스캐너로부터 수집된 비콘 정보 및 상기 비콘 스캐너의 심볼릭 영역 정보를 포함하는 심볼 정보를 수신하면, 미리 학습된 기계학습 알고리즘에 기초하여 상기 심볼 정보에 포함된 비콘 정보에 대응하는 객체의 심볼릭 위치를 판단하되,
상기 심볼릭 영역 정보는 상기 비콘 스캐너가 비콘 신호를 송출하는 비콘 신호 송출기를 인식 가능한 영역 정보인 것인 위치 정보 판단 서버.A server for determining a symbolic position of an object based on a beacon signal,
Communication module,
A memory for storing a program for determining a symbolic position of an object,
And a processor for executing a program stored in the memory,
Wherein the processor executes the program and receives symbol information including beacon information collected from the beacon scanner and symbolic area information of the beacon scanner through the communication module, Determining a symbolic position of an object corresponding to the beacon information included in the symbol information,
Wherein the symbolic area information is area information that allows the beacon scanner to recognize the beacon signal transmitter transmitting the beacon signal. 위치 정보 판단 시스템에서 비콘 신호를 기반으로 객체의 심볼릭 위치를 판단하는 방법에 있어서,
비콘 신호 송출기에 의해 송출된 비콘 신호를 비콘 스캐너가 수신하는 단계;
상기 비콘 스캐너가 상기 비콘 신호에 포함된 비콘 정보를 수집하여 위치 정보 판단 서버로 전송하는 단계 및
위치 정보 판단 서버가 미리 학습된 기계학습 알고리즘에 기초하여 상기 비콘 정보에 대응하는 상기 객체의 심볼릭 위치를 판단하는 단계를 포함하는 위치 정보 판단 방법.A method for determining a symbolic position of an object based on a beacon signal in a position information determination system,
Receiving a beacon signal transmitted by a beacon signal transmitter from a beacon scanner;
The beacon scanner collecting beacon information included in the beacon signal and transmitting the collected beacon information to a location information determination server;
And determining a symbolic position of the object corresponding to the beacon information based on a machine learning algorithm previously learned by the positional information determination server. 제 14 항에 있어서,
상기 비콘 스캐너가 상기 비콘 신호에 포함된 비콘 정보를 수집하여 위치 정보 판단 서버로 전송하는 단계는,
상기 비콘 신호로부터 상기 비콘 정보를 추출하는 단계;
상기 추출된 비콘 정보에 상기 비콘 스캐너의 심볼릭 영역 정보를 추가한 심볼 정보를 생성하는 단계 및
상기 생성된 심볼 정보를 상기 위치 정보 판단 서버로 전송하는 단계를 포함하되,
상기 심볼릭 영역 정보는 상기 비콘 스캐너가 상기 비콘 신호 송출기를 인식 가능한 영역 정보인 것인 위치 정보 판단 방법.15. The method of claim 14,
Wherein the beacon scanner collects beacon information included in the beacon signal and transmits the beacon information to the location information determination server,
Extracting the beacon information from the beacon signal;
Generating symbol information to which the symbolic area information of the beacon scanner is added to the extracted beacon information;
And transmitting the generated symbol information to the location information determination server,
Wherein the symbolic region information is information on a region in which the beacon scanner recognizes the beacon signal transmitter. 제 15 항에 있어서,
상기 비콘 정보에 대응하는 상기 객체의 심볼릭 위치를 판단하는 단계는,
상기 비콘 스캐너로부터 심볼 정보를 수신하는 단계 및
상기 기계학습 알고리즘에 기초하여 상기 심볼 정보에 포함된 비콘 정보에 대응하는 객체의 심볼릭 위치를 판단하는 단계를 포함하는 것인 위치 정보 판단 방법.16. The method of claim 15,
Wherein the step of determining the symbolic position of the object corresponding to the beacon information comprises:
Receiving symbol information from the beacon scanner; and
And determining a symbolic position of the object corresponding to the beacon information included in the symbol information based on the machine learning algorithm. 제 16 항에 있어서,
상기 위치 정보 판단 서버가 상기 객체의 심볼릭 위치를 상기 비콘 스캐너의 심볼릭 영역 정보와 비교하는 단계 및
상기 비교 결과에 기초하여 상기 객체의 심볼릭 위치를 검증하는 단계를 더 포함하는 것인 위치 정보 판단 방법.17. The method of claim 16,
Comparing the symbolic position of the object with the symbolic area information of the beacon scanner;
And verifying the symbolic position of the object based on the comparison result.
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