KR20190008253A - 실내 위치추정을 위한 방법 및 장치 - Google Patents

Abstract

실내 위치추정을 위한 장치 및 방법은 건물의 방과 같은 로케이션에서 조명을 샘플링하는 단계, 조명의 주파수 도메인 분석을 생성하는 단계, 주파수 도메인 분석을 레퍼런스 로케이션과 연관된 레퍼런스 주파수 도메인 분석과 비교하는 단계, 및 샘플링의 로케이션이 레퍼런스 로케이션인지 여부와 같은 비교의 결과를 표시하는 통지를 제공하는 단계를 수반한다.

Description

실내 위치추정을 위한 방법 및 장치

본 원리들은 일반적으로 실내 위치추정 (indoor localization) 또는 로케이션 검출에 관한 것이다.

실내 로케이션 결정 또는 실내 위치추정은 해결되지 않은 문제이다. GPS 는 야외에서 어느 정도 효과적이지만, 그것은 GPS 디바이스들이 GPS 위성 신호들을 취득할 수 없기 때문에, 실내에서, 예를 들어, 집 내부에서 작동하지 않는다. 많은 서비스들 및 애플리케이션들은 스케일러블한 실내 포지셔닝 기술로부터 이익을 얻을 수 있다. 이러한 애플리케이션들은 실내 로케이션-기반 광고들에서 복지를 보장하기 위해 고령자들을 그들의 집들 내에서 추적하는 것까지에 이른다.

하나의 실내 포지셔닝 접근법은 무선 비컨들을 이용하는 것이다. 예를 들어, Apple 로부터의 iBeacon 은 저전력 블루투스를 이용한다. 이것은 인프라스트럭처 (비컨들) 를 설치하는 것을 요구하고, 또한 무선주파수 신호의 다중경로로 인해 신뢰할 수 없다. 또한, 전파들이 벽들을 통과하고 정확히 어느 방 안에 사람이 있는지를 결정하는 것은 어렵기 때문에 매우 인간 중심적이지 않다. 주어진 로케이션에서 Wi-Fi 라디오들의 고유 시그니처를 식별하는 것에 의존하는 Wi-Fi 와 같은 무선 신호들을 이용하는 다른 접근법들이 존재한다. 또한, 로케이션들을 마킹하기 위해 적외선이 이용되었다. 이들 다른 시스템들은 또한 Wi-Fi 또는 적외선 방출기들과 같은 인프라스트럭처를 요구한다.

종래 기술의 이들 및 다른 결점들 및 단점들은 실내 위치추정을 제공하는 것과 관련되는 본 원리들에 의해 해결된다.

본 원리들의 양태에 따르면, 방법은 제 1 조명의 제 1 복수의 샘플들을 생성하기 위해 제 1 조명이 적어도 하나의 조명 기구 (lighting fixture) 에 의해 출력된 광을 포함하는 제 1 로케이션에서 제 1 조명을 주기적으로 샘플링하는 단계, 제 1 로케이션과 제 2 로케이션의 관계를 결정하기 위해 제 1 복수의 샘플들의 주파수 도메인 분석을 제 2 로케이션에서의 제 2 조명의 제 2 복수의 샘플들의 제 2 주파수 도메인 분석과 비교하는 단계, 및 그 비교에 응답하여 통지를 생성하는 단계를 포함한다.

본 원리들의 다른 양태에 따르면, 방법은 제 1 조명의 제 1 복수의 샘플들을 생성하기 위해 제 1 조명을 주기적으로 샘플링하는 단계, 제 1 조명과 제 2 조명의 관계를 결정하기 위해 제 1 복수의 샘플들의 주파수 도메인 분석을 조명 기구에 의해 출력된 광을 포함하는 제 2 조명의 제 2 복수의 샘플들의 제 2 주파수 도메인 분석과 비교하는 단계, 및 그 비교에 응답하여 통지를 생성하는 단계를 포함한다.

본 원리들의 다른 양태에 따르면, 방법은 제 1 조명의 제 1 복수의 샘플들을 생성하기 위해 제 1 조명이 적어도 하나의 조명 기구에 의해 출력된 광을 포함하는 제 1 샘플링 로케이션에서 제 1 조명을 주기적으로 샘플링하는 단계, 제 1 조명의 제 1 주파수 도메인 분석을 생성하기 위해 제 1 복수의 샘플들을 프로세싱하는 단계, 제 2 복수의 샘플들을 생성하기 위해 제 2 샘플링 로케이션에서 제 2 조명을 주기적으로 샘플링하는 단계, 제 2 조명의 제 2 주파수 도메인 분석을 생성하기 위해 제 2 복수의 샘플들을 프로세싱하는 단계, 제 2 샘플링 로케이션과 제 1 샘플링 로케이션의 관계를 결정하기 위해 제 2 주파수 도메인 분석을 제 1 주파수 도메인 분석과 비교하는 단계, 및 그 비교에 응답하여 통지를 생성하는 단계를 포함한다.

본 원리들의 다른 양태에 따르면, 방법은 제 1 조명의 제 1 복수의 샘플들을 생성하기 위해 제 1 로케이션에서 제 1 조명을 샘플링하는 단계, 제 1 조명의 제 1 고 주파수 변동 (frequency variation) 을 표현하는 피처 벡터를 생성하기 위해 제 1 복수의 샘플들을 프로세싱하는 단계, 트레이닝된 분류 모델을 생성하기 위해 피처 벡터를 이용하여 분류 모델을 트레이닝하는 단계, 제 2 조명의 제 2 복수의 샘플들을 생성하기 위해 제 2 조명을 샘플링하는 단계, 제 2 고 주파수 변동을 표현하는 제 2 피처 벡터를 생성하기 위해 제 2 복수의 샘플들을 프로세싱하는 단계, 제 2 조명의 소스의 예측을 생성하기 위해 트레이닝된 분류 모델에 제 2 피처 벡터를 피드하는 단계, 및 제 2 조명의 소스가 제 1 조명을 포함한다는 것을 표시하는 예측에 응답하여 제 2 조명이 제 1 로케이션에 있다는 통지를 생성하는 단계를 포함한다.

본 원리들의 다른 양태에 따르면, 장치는 센서 및 그 센서에 커플링된 프로세서를 포함하고, 프로세서는 센서로부터 제 1 로케이션에서의 제 1 조명의 제 1 복수의 샘플들을 획득하고, 그리고 제 1 복수의 샘플들의 제 1 주파수 도메인 분석과 제 2 로케이션에서의 제 2 조명의 제 2 복수의 샘플들의 제 2 주파수 도메인 분석의 비교에 응답하여 통지를 생성하도록 구성된다.

본 원리들의 다른 양태에 따르면, 장치는 광-센서로서, 광-센서에 입사되는 주변 광을 수신하고 주변 광의 고 주파수 변동을 표현하는 고 주파수 성분을 포함하는 신호를 생성하도록 구성된, 상기 광-센서, 광-센서에 커플링되고 제 1 로케이션에서의 제 1 조명의 제 1 복수의 샘플들 및 제 2 조명의 제 2 복수의 샘플들을 생성하기 위해 광-센서에 의해 생성된 신호를 샘플링하는 데이터 캡처 디바이스, 데이터 캡처 디바이스에 커플링된 프로세서로서, 프로세서는 제 1 조명의 고 주파수 성분들을 표현하는 피처 벡터들의 제 1 세트를 생성하기 위해 제 1 복수의 샘플들을 프로세싱하고, 트레이닝된 분류 모델을 생성하기 위해 분류 모델을 이용하여 피처 벡터들의 제 1 세트를 프로세싱하고, 제 2 조명의 고 주파수 성분들을 표현하는 피처 벡터들의 제 2 세트를 생성하기 위해 제 2 복수의 샘플들을 프로세싱하고, 제 2 조명과 제 1 조명 간의 관계를 예측하기 위해 트레이닝된 분류 모델을 이용하여 피처 벡터들의 제 2 세트를 프로세싱하는, 상기 프로세서를 포함하고, 제 2 조명이 제 1 조명에 대응한다는 것을 표시하는 관계에 응답하여 제 2 조명이 제 1 로케이션에 있다는 것을 표시하는 통지를 생성하는 사용자 인터페이스를 더 포함한다.

본 원리들의 다른 양태에 따르면, 실내 위치추정을 위한 시스템은 실내 조명을 샘플링하도록 구성된 센서, 센서에 커플링되고 제 1 로케이션에서의 제 1 실내 조명의 제 1 복수의 샘플들을 수신하는 프로세서, 및 프로세서로부터 제 1 복수의 샘플들을 수신하고 제 1 복수의 샘플들의 제 1 주파수 도메인 분석을 생성하기 위해 제 1 복수의 샘플들을 프로세싱하고 제 1 주파수 도메인 분석을 제 2 로케이션에서의 제 2 실내 조명의 제 2 복수의 샘플들의 제 2 주파수 도메인 분석과 비교하고 그 비교의 결과에 응답하여 통지를 생성하는 서버로서, 그 결과는 제 1 로케이션의 제 2 로케이션에 대한 근접성 (proximity) 을 표시하고 통지는 그 근접성을 표시하는, 상기 서버를 포함한다.

본 원리들의 다른 양태에 따르면, 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체는 컴퓨터 시스템으로 하여금, 본 명세서에서 설명한 바와 같은 실내 위치추정의 방법을 수행하게 하기 위한 컴퓨터 판독가능 프로그램 코드를 수록하고 있다.

본 원리들의 다른 양태에 따르면, 장치는 조명의 스위칭 특성을 표현하는 복수의 샘플들을 생성하기 위해 조명을 샘플링하기 위한 수단, 조명의 스위칭 특성을 표현하는 피처 벡터들의 세트를 생성하기 위해 샘플들을 프로세싱하고 그리고 피처 벡터들의 세트와 광원의 스위칭 특성을 표현하는 광 핑거프린트의 비교를 수행하기 위한 수단, 및 그 비교에 응답하여 조명이 광원에 의해 생성된 광을 포함하는지 여부를 표시하는 통지를 생성하기 위한 수단을 포함한다.

본 원리들의 이들 및 다른 양태들, 피처들 및 이점들은 예시적인 실시형태들의 다음의 상세한 설명으로부터 명백해질 것이며, 이는 첨부한 도면들과 관련하여 판독되어야 한다.

본 원리들은 다음의 예시적인 도면들에 따라 더 잘 이해될 수도 있으며, 여기서,
도 1a 는 본 원리들이 적용될 수 있는 광원의 예시적인 실시형태를 회로 개략도 형태로 도시하는 다이어그램이다;
도 1b 는 본 원리들이 적용될 수 있는 2 개의 예시적인 광원들의 특성들을 예시한다;
도 2 는 본 원리들의 양태들을 예시하는 예시적인 파형들을 도시하는 다이어그램이다;
도 3 은 본 원리들의 양태들을 예시하는 추가적인 예시적인 파형들을 도시하는 다이어그램이다;
도 4 는 본 원리들의 양태들을 예시하는 추가적인 예시적인 파형들을 도시하는 다이어그램이다.
도 5 는 본 원리들의 양태들을 예시하는 추가적인 예시적인 파형들을 도시하는 다이어그램이다;
도 6 은 본 원리들의 양태에 따른 장치 및 시스템의 예시적인 실시형태를 도시하는 다이어그램이다.
도 7 은 본 원리들의 양태에 따른 조명을 샘플링하는 방법 또는 샘플링 동작 모드의 예시적인 실시형태를 예시하는 플로우차트이다;
도 8 은 본 원리들의 양태에 따른 분류 모델을 트레이닝하는 방법 또는 트레이닝 동작 모드의 예시적인 실시형태를 예시하는 플로우차트이다;
도 9 는 본 원리들의 양태에 따른 로케이션을 검출하는 방법 또는 검출 동작 모드의 예시적인 실시형태를 예시하는 플로우차트이다;
도 10 은 본 원리들의 양태에 따른 파일로 조명 샘플들을 캡처하는 방법 또는 캡처 동작 모드의 예시적인 실시형태를 예시하는 플로우차트이다;
도 11 은 본 원리들에 따른 복수의 광 샘플들의 세그먼트화 (segmentation) 의 예시적인 실시형태의 예시이다;
도 12 는 제 1 타입의 예시적인 광원에 의해 생성된 샘플링된 광의 본 원리들에 따른 표현의 예시이다; 그리고
도 13 은 제 2 타입의 예시적인 광원에 의해 생성된 샘플링된 광의 본 원리들에 따른 표현의 예시이다.
다양한 도면들에서, 동일한 레퍼런스 지정자들은 동일한 또는 유사한 피처들을 지칭한다.

본 원리들은 실내 위치추정 또는 실내에서 로케이션을 식별하는 것과 관련된다. 당업자는 본 원리들이 적용될 수 있는 다양한 애플리케이션들을 용이하게 생각할 것이지만, 다음의 설명은 집과 같은 실내 환경 및 위치추정을 위한 모바일 디바이스들, 이를 테면 모바일 폰 또는 헤드셋들 또는 헤드기어와 같은 가상 현실 (VR) 또는 증강 현실 (AR) 디바이스들과 같은 웨어러블 디바이스들을 포함하는 다른 모바일 디바이스들에 적용된 본 원리들의 실시형태들에 초점을 맞출 것이다. 그러나, 당업자는, 본 원리들의 사상을 유지하면서, 본 명세서에서 제공된 본 원리들의 교시들을 고려하면, 본 원리들이 적용될 수 있는 다른 디바이스들 및 애플리케이션을 용이하게 생각할 것이다. 예를 들어, 본 원리들은 커머셜 비즈니스 또는 오피스 에어리어와 같은 다른 실내 환경들에 적용될 수 있다. 추가로, 본 원리들은 랩톱들 및 태블릿들과 같은 다양한 타입들의 모바일 디바이스들에 통합될 수도 있다. 또한, 본 원리들의 일부 또는 전부는 모바일 디바이스에서 완전히 구현될 수도 있거나 또는 모바일 디바이스는 본 원리들을 구현하는 시스템에서의 컴포넌트일 수도 있다. 예를 들어, 본 원리들의 양태들은 모바일 디바이스에서 부분적으로 및 셋-톱 박스, 게이트웨이 디바이스, 데스크톱 컴퓨터, 서버 등과 같은 모바일 디바이스 이외의 디바이스 또는 디바이스들에서 부분적으로 데이터를 프로세싱하는 것을 수반할 수도 있다. 앞에 열거한 디바이스들은 단지 예시적일 뿐이며 완전하지 않다는 것이 인식되어야 한다.

추가로, 본 명세서에서 설명된 예시적인 실시형태들은 당업자에 의해 용이하게 생각되는 바와 같이, 도시 또는 설명되지 않은 다른 실시형태들은 포함할 수도 있을 뿐만 아니라, 소정의 엘리먼트들을 생략할 수도 있다. 예를 들어, 다양한 입력 디바이스들 및/또는 출력 디바이스들은 당업자에 의해 용이하게 이해되는 바와 같이, 동일한 것의 특정한 구현에 의존하여 포함될 수 있다. 예를 들어, 다양한 타입들의 무선 및/또는 유선 입력 및/또는 출력 디바이스들이 이용될 수 있다. 더욱이, 다양한 구성들에서의 추가적인 프로세서들, 제어기들, 메모리들 등은 또한 당업자에 의해 용이하게 인식되는 바와 같이 활용될 수 있다. 제어 기능들은 소프트웨어 또는 하드웨어에서 단독으로 또는 다양한 조합들 및 구성들로 구현될 수도 있다. 데이터는 하나 이상의 메모리 디바이스들에 저장될 수도 있고 메모리 디바이스들은 RAM, ROM, 하드 디스크 드라이브들과 같은 하나 이상의 타입들의 것일 수도 있다. 이들 및 다른 변동들은 본 명세서에서 제공된 본 원리들의 교시를 고려하면 당업자에 의해 용이하게 생각된다.

본 원리들의 양태에 따르면, 광-센서와 같은 센서는 레귤러 실내 조명의 고-주파수 스위칭의 변동들, 즉, 조명 또는 광원 (lighting source) 의 스위칭 특성을 검출하도록 동작한다. 실내 조명은 육안으로는 항상 그런 것으로 보이지만, 대부분의 조명 기술들은 실제로는 매우 빠른 레이트들로 스위칭 온 및 스위칭 오프하고 있다 (예를 들어, LED 광, 형광등 등). 광-센서들은 그 스위칭을 검출하고, 특히 각각의 광이 스위칭하는 방법의 고유한 차이들을 검출한다. 일 로케이션 내의 특정한 조명, 예를 들어, 집의 방 내의 광원 또는 광원들의 조합의 고유한 특성들 및 스위칭을 검출 및 평가하는 것은, 조명의 특성표시 (characterization) 를 생성하는 것을 가능하게 한다. 이 특성표시는 "광 핑거프린트" 로 지칭될 수도 있다. 광 핑거프린트는 특정한 로케이션, 이를 테면 집의 특정한 방 또는 특정한 광원, 이를 테면 특정한 전구 또는 램프 또는 광 전구들 또는 램프들의 조합에 고유하다. 특정한 로케이션에서 광 핑거프린트를 결정한 후에, 그 광 핑거프린트는 그 후 연관된 실내 로케이션을 결정하거나 또는 예를 들어, 일 로케이션에서의 조명의 또는 특정한 광원의 알려진 광 핑거프린트들과의 후속 비교에 의해 특정한 광원을 식별하는데 이용될 수도 있다. 어떤 의미에서는, 각각의 로케이션 또는 각각의 광은 비컨 하드웨어와 같은 인프라스트럭처를 기존 조명에 추가하는 것을 요구하지 않고 그 자신의 로케이션 비컨이 된다.

본 원리들에 따르면, 실내 위치추정은, 예를 들어, 모바일 디바이스 내의 센서에 의해, 일 영역에서의 조명을 샘플링함으로써 달성될 수도 있다. 예를 들어, 사용자는 제 1 로케이션, 예를 들어, 집의 방에 들어가고, 여기서 모바일 디바이스는 설명된 샘플링을 수행하는데 적합한 센서를 포함하고 조명은 조명의 제 1 복수의 샘플들을 생성하기 위해 제 1 로케이션에서 샘플링된다. 제 1 복수의 샘플들의 주파수 도메인 분석은 제 1 로케이션과 제 2 로케이션의 관계를 결정하기 위해 제 2 로케이션에서의 제 2 조명의 제 2 복수의 샘플들의 제 2 주파수 도메인 분석과 비교된다. 주파수 도메인 분석은 모바일 디바이스 내의 프로세서에 의해 또는 원격으로, 예를 들어, 원격 컴퓨터 또는 서버에 의해 수행될 수도 있다. 제 2 로케이션은 제 1 로케이션과 동일한 로케이션 (예를 들어, 집의 동일한 방) 일 수도 있거나, 또는 제 2 로케이션은 상이한 로케이션일 수도 있다. 제 2 주파수 도메인 분석은 사용자의 집의 방 내의 조명의 레퍼런스 주파수 분석 또는 레퍼런스 광 핑거프린트일 수도 있다. 레퍼런스 광 핑거프린트는 이전에 생성되었고 모바일 디바이스에 액세스가능한 메모리에, 예를 들어, 집의 광원들의 일부 또는 전부의 각각에 대한 또는 집의 여러 방들의 일부 또는 전부의 각각에서의 조명에 대한 핑거프린트를 포함하는 집에 대한 광 핑거프린트들의 데이터베이스에 저장되었을 수도 있다.

그 비교에 응답하여 통지가 생성된다. 예를 들어, 비교는 제 2 조명이 제 1 조명과 상이하다는 것을 표시할 수도 있고, 이로써 제 1 조명을 생성하는 광원 또는 광 전구 또는 조명 기구가 제 2 조명을 생성하는 광원과 동일하지 않고, 따라서 샘플링을 수행하는 디바이스, 예를 들어, 모바일 디바이스가 상이한 로케이션에 있다, 즉 제 1 로케이션에 있지 않다는 것을 표시할 수도 있다. 또는, 비교는 제 2 조명이 제 1 조명과 충분히 유사하여 제 1 조명을 생성하는 광원 또는 조명 기구가 제 2 조명을 생성하는 조명 기구 또는 광원과 동일하다는 것을 표시할 수도 있고, 이로써 샘플링을 수행하는 디바이스, 예를 들어, 모바일 디바이스, 및/또는 디바이스의 사용자가 제 1 로케이션에 있다는 것을 표시할 수도 있다. 통지는 청각적 또는 시각적 또는 양자 모두인 표시일 수도 있거나, 또는 통지는 원격 사용자로 (예를 들어, 이메일 또는 SMS 텍스트 메시지를 지정된 원격 디바이스로 전송하는 것에 의해 또는 원격 디바이스로 자동화된 전화 통화를 행하는 것에 의해) 전송될 수도 있다.

본 원리들의 실시형태의 일 예로서, 본 원리들에 따른 로케이션에서의 조명의 식별은 모바일 디바이스와 같은 디바이스의 로케이션을 결정하는 것을 가능하게 하고, 이로써, 예를 들어, 멀리 떨어져 있는 사람이 연세가 드신 가족 구성원과 같은 모바일 디바이스를 갖는 어떤 사람의 로케이션을 모니터링하는 것을 가능하게 한다. 다른 예로서, 본 원리들에 따라 동작하고 실내에서 사용자에 의해 착용되는 VR 또는 AR 기어와 같은 웨어러블 디바이스는 특정한 로케이션에서의 조명에 기초하여 또는 응답하여 VR 또는 AR 기어의 실내 로케이션을 검출하고 그 로케이션에 따라 사용자에 대한 VR 또는 AR 경험을 적응 또는 제어할 수도 있다. 예를 들어, 하나의 VR 또는 AR 경험은 사용자가 주방에 있을 때 제공될 수도 있고 그 경험은 사용자가 실내 환경 전체에 걸쳐 이동 (예를 들어, 방에서 방으로, 이를 테면 주방에서 서재로, 그 다음에 지하실 등으로 이동) 할 때 변화할 수도 있다.

광 핑거프린트들을 생성 및 활용하는 것을 수반하는 본 원리들의 양태들에 따르면, CFL (compact fluorescent lights) 및 LED 광들과 같은 실내 광들은 고 주파수들에서 스위칭 온 및 스위칭 오프한다. 이 스위칭은 사람들의 눈에 띄지 않지만, 광-센서들을 이용하여 검출될 수 있다. 더욱이, 상이한 타입들의 광들의 특성들 및 그 광들의 제조 편차 (manufacturing variance) 들로 인해, 각각의 광의 스위칭 특성들은 고유하다. 예를 들어, 전반적인 사이클 시간은 가변할 수 있고, 각각의 사이클의 상승 및 하강 시간들은 상이할 수 있으며, 각각의 에지의 본성, 등. 도 1a 에 도시한 바와 같이, 통상의 LED 광은 LED들에 더하여 커패시터들 및 다이오드들과 같은 다양한 컴포넌트들을 포함한다. 이들 컴포넌트들의 편차들은 컴포넌트 및 제조 허용오차들 또는 다른 팩터들로 인해 발생한다. 결과적으로, 각각의 LED 전구는 상이한 파형들을 보인다. 또한, 상이한 타입들의 전구들, 예를 들어, CFL 및 LED 는 ECOSMART CFL 광 전구 및 CREE LED 광 전구에 의해 생성된 광 신호의 특성들이 시간 및 주파수 도메인들에 대해 도시되는 도 1b (도 1b 의 좌측의 ECOSMART CFL 그리고 도 1b 의 우측의 CREE LED) 에 도시한 바와 같은 상이한 광 특성들을 보인다. 본 원리들의 양태는 개개의 광들의 고유한 스위칭 특성들을 검출하는 것을 수반한다.

본 원리들에 따르면, 실내 위치추정을 위한 이용을 위해 의도된 모바일 디바이스는 다양한 광원들, 전구들 또는 기구들에 의해 생성된 광의 상기 차이들을 검출하는 것이 가능한 주파수에서 샘플링하는 것이 가능한 광-센서를 구비할 것이다. 많은 모바일 디바이스들 (스마트폰들, 스마트워치들, 및 심지어 랩톱들) 은 이미 백라이트 밝기를 설정하기 위한 주변 조명을 검출하기 위해 단순 센서들을 갖는다. 본 원리들에 따르면, 유사한 센서는 긴 시간 스케일들에 걸쳐 주변 밝기를 구하는 대신에 짧은 시간 스케일들에서 밝기의 변화들 (스위칭) 을 검출한다. 센서에 의해 수집된 광 레벨들의 패턴은 주어진 영역 내의 광 또는 광들의 세트 또는 다시 말해서 광 핑거프린트를 표현한다.

본 원리들의 양태는 이하에 추가로 설명한 바와 같이 광 신호들을 주기적으로 샘플링하는 것 및 샘플들을 프로세싱하는 것을 수반한다. 설명은 주파수

또는

에서 샘플링되는 연속 신호 x(t) 로 시작한다. 일 예로서, 오디오 신호는

헤르츠에서 샘플링될 수도 있고, 광 신호는

기가헤르츠에서 오실로스코프 상에서 샘플링될 수도 있다. 샘플링된 신호는 x[n] 으로 표기된다. 보통, 샘플링은 오리지널 연속 신호 x(t) 를 정확히 재구성하고 모든 그 고 주파수 발진들을 캡처하기 위해 최소보다 높은 레이트 (예를 들어, Nyquist 레이트) 에서 선호된다.

확률론적 고정 신호 (stochastic stationary signal) x[n] 의 전력 스펙트럼은 다음으로서 정의되고,

여기서

은 신호 x[n] 의 자기상관 (autocorrelation) 이다. 따라서, 전력 스펙트럼은 언급한 바와 같이 (무한) 에너지 시퀀스의 자기상관의 푸리에 변환이다. 그러나, 통상의 상황들은 그 신호를 표현하기 위해 무한 양의 데이터를 제공하지 않고, 전력 스펙트럼은 유한 길이 캡처된 데이터에 기초하여 추정되어야 한다.

통상의 상황에서, 유한 길이 L 의 신호는 윈도잉된 신호로서 기입될 수도 있는 데이터로부터 획득되며,

여기서 w[n] 은 0 과 L-1 사이의 넌-제로 윈도우, 및 다른 곳의 제로이다. 주기도 (periodogram) 는 다음과 같이 신호 x[n] 의 전력 스펙트럼의 추정치를 제공하며,

여기서 신호

는 윈도잉된 신호 v[n] 의 결정론적 자기상관이고, U 는 윈도우로부터 바이어스를 제거하기 위한 정규화 상수이다. 주기도를 통해 전력 스펙트럼을 추정하기 위하여, 추정치의 편차를 감소시키기 위해, 다중 주기도들을 평균화하는 것은 보통 평활한 근사치 (smooth approximation) 를 획득하도록 요구된다. 주기도는 이산 주파수들에서 평가된다:

, 여기서

에 대해

이다.

주기도들에 대한 기본 평균화 전략의 메인 파라미터들은 다음을 특정하는 것이다:

(1) 윈도우의 길이 L;

(2) 윈도우 타입 (예를 들어, Hamming, Rectangular, Blackman);

(3) 주기도의 컴퓨테이션에 이용되는 DFT 의 길이 N;

(4) x[n] 의 윈도잉된 세그먼트들에서의 임의의 오버랩을 특정.

윈도우 타입은 전력 스펙트럼의 추정의 스펙트럼 누출 (spectral leakage) 에 영향을 미친다. Welch 의 방법과 같은 기존 방법들은 전력 스펙트럼의 바이어싱되지 않고 일관된 추정치들을 산출한다.

핑거프린팅 신호들의 제 1 예로서, 오디오 신호들을 고려한다. 특정 예로서, 10 초의 바이올린 소리 대 10 초의 벌떼 소리의 사운드 트랙을 고려하고,

에서 샘플링에 의해 획득된 신호들은 총 441000 개의 샘플들을 산출한다. 2 개의 음들은 검출가능한 상이한 스펙트럼 콘텐츠를 포함해야 한다. 오버랩들 없음, L = 256, N = 2048 을 가진 Hamming 윈도우를 이용하면, 평균화 주기도들을 통해 획득된 스펙트럼 추정치는 도 2 에 도시한 바와 같이 플롯된다.

도 2 에서, 상부 선은 바이올린 오디오 스펙트럼을 표현하고, 하부 선은 벌떼 사운드 트랙 스펙트럼을 표현한다. 분명히, 2 개의 오디오 신호들의 콘텐츠는 구별가능하고, 핑거-프린트 및 식별의 역할을 한다.

이제 LED 광들과 같은 조명원을 드라이빙할 수도 있는 펄스 폭 변조 (PWM) 스킴들로부터 발생하는 구형파 발진을 고려한다. PWM 신호의 듀티 사이클은 예를 들어, LED들의 밝기에 영향을 미칠 수도 있다. 하나의 구형파는 주파수 1.2 킬로헤르츠 = 1200 헤르츠에서, 50% 듀티 사이클로 생성된다고 하고, Gaussian 노이즈에 편차 (1/100) 가 더해진다. 샘플링 주파수는 Nyquist 레이트보다 높은

킬로헤르츠 = 10000 헤르츠라고 한다. 주기도에 대해 N = 4096 DFT, L = 256 Hamming 윈도우 사이즈, 및 오버랩된 윈도잉 없음을 이용하면, 그리고 구형파의 10,000,000 개의 샘플들로부터 획득된 데이터를 이용하면, 전력 스펙트럼은 도 3 에 도시한 바와 같이 추정된다.

예상되는 바와 같이, 추정된 전력 스펙트럼의 피크는 1200 헤르츠의 구형파 발진 주파수에서 발생한다. 그러나, 신호의 노이즈로 인해 일부 다른 아티팩트들이 존재한다. 약간 상이한 발진의 주파수들을 가진 2 개의 신호들을 구별하는 것은 도 4 에 도시된다. 도 4 에서, 구형파들은 전력 스펙트럼 추정에 있어서 구별가능한 1150 과 1200 헤르츠에서 메인 피크를 갖는다 (즉, 주기도의 DFT 에서 충분한 입도가 존재한다).

다른 예는 도 5 에 도시된 바와 같이 30% 와 50% 의 상이한 듀티 사이클들을 갖는 2 개의 구형파들 간을 구별하는 것이다. 도 5 에는, 듀티 사이클이 전력 스펙트럼에 영향을 준다. 그러나, 구형파의 메인 최대 주파수가 여전히 캡처된다. 2 개의 스펙트럼들의 구별능력은 2 개의 스펙트럼들 간의 차이에서의 전력을 측정하는 것에 의해 달성될 수도 있다.

본 원리들에 따른 장치 또는 시스템의 예시적인 실시형태가 도 6 에 도시된다. 도 6 에서, 광 센서 (600) 가 일 로케이션에서 조명을 수신하고, 조명의 크기를 표현하는 신호를 생성한다. 예를 들어, 조명은 집과 같은 건물의 방 내의 LED 또는 CFL 전구들에 의해 생성된 광일 수도 있다. 센서는 조명의 진폭에서의 고속 변동 (rapid fluctuation) 들에 응답하고, 센서 (600) 에 의해 생성된 신호는 본원에 설명된 바와 같이 광원의 고 주파수 스위칭에 의해 야기되는 조명의 진폭에서의 고 주파수 변동들을 표현하는 변동 (variation) 들을 포함한다. 고 주파수 변동들은 조명의 특성인 진폭의 고 주파수 성분, 예를 들어, 광원을 식별 또는 인식하는데 이용될 수도 있는 (즉, 광 핑거프린트), 조명에 포함된 광원 또는 광 전구의 출력인 것으로서 고려될 수도 있다. 광 센서의 예시적인 실시형태는 빌트인 전치증폭기를 포함하고 고 주파수들에서 광을 캡처가능한 AMS 에 의해 제조된 TSL14S 광-전압 컨버터를 포함한다. 여러 다른 타입들의 센서들은 본 원리들에 따라 이용될 수도 있고 센서 어레이에서와 같이 다중 센서들의 구성으로 또는 단일 센서로서 이용될 수도 있다.

도 6 에 도시된 바와 같이, 센서 (600) 의 출력은 센서 (600) 에 의해 생성된 출력 신호를 샘플링하기 위한 데이터 취득 디바이스 (610) 에 커플링된다. 디바이스 (610) 는 로케이션의 조명, 예를 들어, 로케이션 내의 광 전구 또는 조명 기구에 의해 또는 일 로케이션 내의 복수의 조명 기구들의 조합에 의해 생성된 조명을 표현하는 복수의 샘플들을 생성한다. 샘플링 디바이스 (610) 의 예시적인 실시형태는 샘플들을 캡처하고, 예를 들어, 로컬 메모리에의 직접 저장에 의해 또는 서버에서와 같이 원격 저장을 가능하게 하도록 샘플들을 스트리밍하는 것에 의해 샘플들을 저장가능하게 하고 그리고 후속하는 프로세싱에 적합한 고속 데이터 취득 능력을 포함하는 Pico Technology 사 제조 PicoScope 2000 과 같은 프로세서이다. 여러 디바이스들이 디바이스 (610), 예를 들어, 이를 테면, 마이크로프로세서들, 마이크로컴퓨터들, 시스템 온 칩 (systems on a chip), 이러한 디바이스들의 여러 멀티-프로세서 장치들, 랩톱 컴퓨터들, 태블릿 컴퓨터들 등의 샘플링 또는 데이터 취득 능력을 제공하거나 또는 제공하도록 구성될 수도 있고, 본 원리에 따라 데이터를 샘플링 또는 캡처하도록 구성될 수도 있다. 센서 또는 센서들 및 하나 이상의 샘플링 또는 데이터 취득 디바이스들의 다양한 조합들이 본 원리들에 따라 조명을 샘플링하기 위한 수단의 다양한 실시형태를 제공하도록 구성될 수도 있다.

프로세서 (620) 는 제어 인터페이스 (630) 로부터의 제어 정보에 응답하여 디바이스 (610) 의 동작을 제어한다. 예를 들어, 프로세서 (620) 는 Raspberry Pi Foundation 로부터 입수가능한 Raspberry Pi 와 같은 프로세서를 포함할 수도 있다. 프로세서 (620) 는 샘플링 동작, 샘플링 디바이스 (610) 의 데이터 캡처 및 샘플들의 후속 프로세싱을 제어한다. 예를 들어, 프로세서 (620) 는 샘플들을 캡처하는 시작 및 종료를 결정할 수도 있다. 프로세서 (620) 는 예를 들어, 도 6 에서의 디바이스 (640) 에 의해 표현된 바와 같이 로컬 또는 전용 메모리 또는 원격 메모리에서 샘플들의 저장을 결정할 수도 있다. 프로세서 (620) 는 또한 본 원리들에 따라 샘플들의 후속 프로세싱을 제어할 수도 있다. 원격 저장에 더하여, 디바이스 (640) 는 또한 샘플들의 프로세싱의 일부 또는 전부를 제공하기 위한 원격 프로세서를 표현할 수도 있다. 예를 들어, 디바이스 (640) 는 메모리 및 프로세싱 능력을 포함하는 원격 서버일 수도 있다. 프로세서 (620) 에서 샘플들을 프로세싱하는 대신, 프로세서 (620) 는 저장 및 프로세싱을 위해 샘플들을 디바이스 (640) 로 전달할 수도 있다. 샘플들의 전달은 유선 또는 무선 통신 수단에 의해 이루어질 수 있고, 도 6 에서 프로세서 (620) 및 서버 (640) 를 접속하는 파선은 예시적인 무선 통신을 표시한다. 다수의 다른 디바이스들이 디바이스 (620), 이를 테면, 마이크로프로세서들, 마이크로컴퓨터들, 시스템 온 칩, 임의의 이러한 디바이스들의 여러 멀티-프로세서 구성들, 랩톱 컴퓨터들, 태블릿 컴퓨터들 등의 프로세싱을 제공하거나 또는 제공하도록 구성될 수도 있고 본 원리들에 따라 조명의 샘플들을 프로세싱하기 위한 여러 예시적 수단을 제공할 수도 있다.

사용자 인터페이스 (630) 는 프로세서 (620) 의 제어 및 디바이스 (610) 에 의한 샘플링을 가능하게 하고, 이러한 다른 디바이스들이 포함되면 디바이스 (640) 와 같은 다른 디바이스들을 제어할 수도 있다. 당업자에게 자명한 바와 같이, 사용자 인터페이스 (630) 는 키패드 또는 키보드, 터치스크린, 모바일 디바이스, 이를 테면, 모바일 폰, 음성 인식 또는 다른 오디오 I/O 능력 등과 같은 여러 능력들 중 하나 이상을 포함할 수도 있다. 사용자 인터페이스 (630) 는 유선 또는 무선 수단에 의해 프로세서 (620) 에 커플링될 수 있다. 사용자 인터페이스 (630) 는 단순할 수도 또는 복잡할 수도 있다. 사용자 인터페이스 (630) 의 예시적인 실시형태는 동작 모드 또는 스테이터스 정보를 디스플레이하기 위한 소형 디스플레이, 예를 들어 OLED 디스플레이, 및 이하에서 상세히 설명되는 다양한 동작 모드들을 활성화하기 위한 수개의 푸시 버튼들을 포함할 수도 있다. 설명된 바와 같은 제어를 제공하는 것에 더하여, 사용자 인터페이스 (630) 는 또한 프로세서 (620) 에 의한 프로세싱의 스테이터스에 관한 통지와 같은 출력을 제공할 수도 있다. 예를 들어, 사용자 인터페이스 (630) 는 샘플링 디바이스의 현재 로케이션의 조명 핑거프린트를 레퍼런스 조명 핑거프린트들의 데이터베이스와 비교한 결과로서 샘플링 디바이스의 예측된 로케이션을 표시하는 통지를 원격 디바이스 또는 사용자에게 통신하거나 또는 디바이스의 디스플레이 상에서 통지를 생성할 수도 있다. 본원에 설명된 다양한 타입들의 사용자 인터페이스들은 본 원리들에 따라 통지를 제공하거나 생성하는 수단의 다양한 예시적인 실시형태들을 표현한다.

본 원리들에 따르면, 도 6 에 도시된 하나 이상의 디바이스들이 모바일 디바이스 내에 있을 수도 있고 다른 디바이스들이 분리될 수 있음은 당업자에게 명백할 것이다. 예를 들어, 센서 (600), 데이터 취득 디바이스 (610), 프로세서 (620) 및 사용자 인터페이스 (630) 는 모바일 디바이스에 포함될 수 있는 한편, 위에 언급한 바와 같이 디바이스 (640) 는 원격, 즉 모바일 디바이스에 포함되지 않을 수도 있는 프로세서 및/ 메모리의 예시적 표현이며, 본 원리들을 구현하는 장치 또는 시스템에 포함될 수도 또는 포함되지 않을 수도 있다.

본 원리들에 따라 실내 위치추정을 제공하기 위해, 적어도 하나의 실내 로케이션에 대해 광 또는 조명 핑거프린트가 획득된다. 설명의 간략화를 위해, 다음의 상세한 설명은 특정한 로케이션, 예를 들어, 집의 방에 대한 광 또는 조명 핑거프린트를 획득하는 것을 포함하는 특정한 로케이션에서의 실내 위치추정을 위한 프로세스에 초점을 맞출 것이다. 그러나, 당업자에게 명백할 바와 같이, 본 원리들은 다수의 로케이션들에서, 예를 들어, 건물 내의 복수의 또는 모든 방들에서 또는 건물에서의 각각의 광원 또는 조명 기구 또는 광 전구에 대해 조명 핑거프린트들을 획득하는 것에 의해 다수의 로케이션들에서의 실내 위치추정에 적용된다. 하나 이상의 조명 핑거프린트들은 특정한 로케이션으로부터의 조명 핑거프린트가 비교될 수도 있는 레퍼런스 핑거프린트들의 세트로서 이용될 수도 있다. 실내 위치추정을 위한 동작의 일 예로서, 디바이스, 이를 테면, 본 원리들에 따라 구성되고 동작하는 모바일 디바이스는, 특정한 방으로 이동하고, 디바이스는 방에서의 조명을 샘플링하고, 모바일 디바이스의 현재 방 또는 로케이션에서의 조명을 표현하는 광 핑거프린트를 생성하고, 현재 광 핑거프린트를 하나 이상의 레퍼런스 핑거프린트들과 비교한다. 현재 핑거프린트와 매칭하는 레퍼런스 핑거프린트와 연관된 로케이션은 모바일 디바이스의 방 또는 로케이션을 표시한다. 그 후, 로케이션을 표시하는 통지가 생성될 수도 있다. 예를 들어, 통지는 프로세서 (620) 에 의해 핑거프린트 비교에 응답하여 프로세서 (620) 및/또는 사용자 인터페이스 (630) 에 의해 생성될 수도 있다. 통지는 모바일 디바이스의 스크린 상에 디스플레이되고/되거나 예를 들어, WiFi 및 인터넷을 통한 통신 및/또는 모바일 디바이스에 포함된 셀 폰 능력을 포함하는 여러 통신 수단의 어느 것을 이용하여 자동화된 전화 통화를 행하고/행하거나 SMS 텍스트 메시지 및/또는 이메일 메시지를 전송하는 것에 의해 원격 사용자에 통신될 수도 있다. 통지는 "주방에서" 또는 "서재의 테이블 램프 근방에서"와 같이 간단한 형태로 이루어질 수도 있다. 원격 사용자는 설명된 통지, 및 모바일 디바이스가 건물 전체에 걸쳐 이동함에 따라 통지에 대한 임의의 후속 업데이트들을 이용하여, 모바일 디바이스의 로케이션 및 모바일 디바이스의 사용자를 추적할 수도 있다.

통지는 또한, 예를 들어, 도 6 에 도시된 예시적인 실시형태의 프로세서 (620) 및/또는 사용자 인터페이스 (630) 에 의해, 본원에 설명된 바와 같이 레퍼런스 핑거프린트에 대한, 조명의 광 핑거프린트의 비교와 같이 조명의 평가에 응답하거나 기초하여 디스플레이를 위해 의도된 신호 또는 디스플레이 이미지를 표현하는 신호의 수정 또는 변경 또는 업데이트를 포함할 수도 있다. 예를 들어, 건물의 맵의 디스플레이를 표현하는 신호는 예를 들어, 프로세서 (620) 및/또는 사용자 인터페이스 (630) 에 의해 업데이트될 수도 있어, 건물에서의 여러 로케이션들에서의 조명의 평가에 응답하거나 기초하여, 디스플레이될 때의 신호는 맵 상의 디바이스 (또는 디바이스의 사용자) 의 현재 로케이션의 표현, 예를 들어, 디스플레이된 아이콘을 포함하게 된다. 다른 예로서, 통지는 가상 현실 (VR) 또는 증강 현실 (AR) 시스템의 디스플레이, 이를 테면, 웨어러블 디스플레이, 예를 들어, 헤드 장착 디스플레이 상에 디스플레이를 위하여 의도된 신호 또는 디스플레이 신호를 수정, 변경 또는 업데이트하는 것을 포함할 수도 있다. 디스플레이를 위해 의도된 신호 또는 디스플레이 신호는 조명 또는 광원에 응답하거나 기초하여 시스템의 사용자의 현재 로케이션을 반영하도록 디스플레이된 이미지를 지속적으로 업데이트하기 위해 수정 또는 변경될 수도 있다.

본 원리들에 따른 통지의 일 실시형태의 다른 예로서, 로케이션을 결정하기 위해 조명을 평가하는 것에 응답하거나 기초하는 통지는 디바이스의 평가 및 로케이션에 기초하여 도 6 의 예시적인 실시형태에서 예를 들어, 프로세서 (620) 에 의해 제어 정보의 수정 또는 업데이트를 생성하거나 제공할 수도 있다. 예를 들어, 평가 또는 비교는 집에서의 디바이스 및/또는 사용자의 로케이션에 기초하여 집에서의 피처들을 제어하도록, 예를 들어, 사용자가 방을 떠난 후 라이트들을 턴오프하도록 홈 네트워크 또는 홈 제어 시스템에 통신되는 제어 정보를 수정할 수도 있다. 다른 예로서, 평가 또는 비교는 VR 또는 AR 시스템과 같은 시스템을 제어하는 제어 정보를 제공하거나 업데이트할 수도 있고, 예를 들어, 집에서의 사용자의 로케이션에 응답하거나 기초하여, 사용자의 VR 또는 AR 경험을 수정하거나 제어하는 VR 또는 AR 제어 파라미터들을 업데이트한다. 따라서, 여러 예시적인 실시형태들을 참조하여 본원에서 설명된 바와 같이, 통지는 레퍼런스 핑거프린트 또는 스위칭 특성에 대한, 조명의 핑거프린트 또는 스위칭 특성의 비교와 같은 조명의 평가에 응답하거나 기초하여 결정된 로케이션에 응답하거나 기초하여 생성된 출력들, 결과들 및 효과들의 여러 실시형태들을 넓게 수반하도록 의도된다.

본 원리들의 양태에 따르면, 본 원리들을 구현하는 방법은 아래 설명된 하나 이상의 양태들을 포함할 수도 있다. 이와 유사하게, 장치 또는 시스템, 이를 테면, 도 6 에 도시된 것은 아래 자세하게 설명된 바와 같이 수개의 동작 모드들에서 동작할 수도 있다. 이들 동작 모드들은 일 로케이션에서 조명을 샘플링하고, 분류 모델을 트레이닝하고, 그리고 로케이션에서 샘플링되었던 조명을 생성하는 광원을 식별하기 위해 트레이닝된 모드를 이용하여 그리고 특정한 로케이션에서 추가적인 샘플링을 수행하는 것에 의해 로케이션을 검출하는 것을 포함한다.

도 7 은 도 6 에서의 장치의 샘플링 동작 모드를 제공하는 방법의 예시적인 실시형태를 도시한다. 도 7 에서, 조명의 샘플링은 단계 700 에서 시작한다. 단계 710 에서, 특정한 또는 제 1 로케이션, 조명 기구 또는 광 전구가 선택된다. 센서, 예를 들어, 도 6 에서의 센서 (600) 가 단계 720 에서 샘플링을 시작하도록 활성화된다. 샘플링은 주파수 (fs) 에서 예를 들어, 1 MHz 또는 MSPS (1 메가헤르츠 또는 초당 1 메가 샘플들) 에서 주기적으로 발생한다. 단계 730 에서, 샘플들은 CSV 파일 (콤마 분리 값 포맷) 과 같은 파일로 캡처 또는 저장된다. 각각의 파일은 특정한 로케이션 또는 광원, 예를 들어, "라이트 1" 또는 "로케이션 A" 를 표시하도록 네이밍된다. 명백할 바와 같이, 파일 명칭은 또한 다른 정보, 이를 테면, 샘플에 대한 시퀀스 및 타이밍 정보를 표시하는 숫자들 및/또는 문자들의 시퀀스를 포함할 수도 있다. 도 6 에 도시된 예시적인 실시형태에 관하여 선행하는 동작의 일 예로서, 프로세서 (620) (예를 들어, Raspberry Pi) 는 특정된 샘플 레이트, 지속기간 및 스케일링 정보로, 예를 들어, 1 MSPS 에서 100 mSec 캡처들을 이용하여 샘플 캡처를 시작하라는 커맨드를 데이터 취득 디바이스 (610) (예를 들어, PicoScope) 로 전송한다. 디바이스 (610) 는 광 센서로부터 출력되는 신호의 샘플들을 캡처하고, 예를 들어, 프로세서 (620) 로의 USB 접속과 같은 접속을 통하여 샘플들을 스트리밍하는 것에 의해 프로세서 (620) 에 샘플들을 제공한다. 프로세서 (620) 는 특정한 광원 또는 로케이션을 표시하도록 네이밍된 파일, 예를 들어, CSV 파일로 샘플들을 저장한다. 파일은 프로세서 (620) 에, 모바일 디바이스 내에서 또는 원격으로 프로세서 (620) 와 연관되거나 커플링된 메모리에, 예를 들어, 도 6 에 도시된 바와 같은 디바이스 (640) 에 저장될 수도 있다. 또한, 당업자에게 명백할 바와 같이, 대안의 실시형태들은 디바이스 (610) 가 적절한 저장 용량을 포함하면 디바이스 (610) 내에서 디바이스 (610) 에 의해 생성된 샘플들을 저장하는 것을 포함할 수도 있거나, 디바이스 (610) 가 도 6 에 도시되지 않은 별도의 저장 디바이스, 예를 들어, 디바이스 (610) 에 부착된 하드 디스크 드라이브에 직접 샘플들을 저장할 수 있다. 도 7 에 계속하여, 단계 740 은 더 많은 샘플들이 단계 710 에서 선택된 로케이션 또는 광원에 대하여 획득될 것인지를 결정하는 것을 수반한다. 단계 740 에서 "예"이면, 동작은 단계 720 으로 리턴하고, 여기서부터 다시 진행한다. 단계 740 에서 "아니오"이면, 동작은 단계 750 으로 진행한다. 단계 750 에서, 샘플링할 더 많은 로케이션들 또는 광원들이 존재하는지의 여부가 결정된다. 단계 750 에서 "예"이면, 동작은 단계 710 으로 리턴하고, 여기서부터 진행한다. 단계 750 에서 "아니오"이면, 동작은 샘플링이 종료하는 단계 760 으로 진행한다.

본 원리들의 양태들에 따르면, 도 7 에 도시된 샘플링의 완료는 트레이닝하는 방법, 또는 트레이닝 동작 모드에 의해 예시적인 실시형태에서 이어질 수도 있으며, 예를 들어, 분류 모델은 광 핑거프린트들을 분류 및 인식 또는 검출하도록 트레이닝된다. 도 8 은 도 6 에 도시된 바와 같은 장치 또는 시스템에 대한 트레이닝하는 방법 또는 트레이닝 동작 모드의 예시적인 실시형태를 나타낸다. 도 8 에서, 트레이닝은 단계 800 에서 시작한다. 단계 810 에서, 조명 샘플들의 파일, 예를 들어, 위에 설명된 도 7 의 예시적인 샘플링 실시형태에 의해 생성된 CSV 포맷 파일들 중 하나가 선택된다. 단계 820 에서, 예를 들어, 근원 (origin) 의 파일, 로케이션 또는 광원과, 후속하여 프로세싱되는 샘플들의 연관성을 표시하기 위해 장래의 이용을 위하여 CSV 파일 명칭으로부터 라벨이 추출된다.

단계 830 에서, 샘플 파일은 오버랩하는 세그먼트들로 분해되거나 또는 세그먼트화되고 각각의 세그먼트는 특정한 윈도우 또는 기간 내에서 샘플들을 포함한다. 세그먼트화를 정의하는데 이용된 파라미터들은, 세그먼트의 길이, 예를 들어, 샘플들의 수, 및 각각의 세그먼트의 시작 사이의 시간에서의 시프트를 표시하는 시프트 또는 세그먼트 시프트 값을 포함한다. 시프트가 세그먼트의 지속기간 또는 길이 미만이면, 세그먼트들은 오버랩한다. 여러 세그먼트 길이들 및 여러 시프트들은 여러 조합들로 가능하다. 일 예로서, 도 11 은 세그먼트화의 일 실시형태를 나타내며, 여기에서 99,328 개의 샘플들 (1 MSPS 샘플링 레이트에서 대략 1 초의 샘플들) 은 세그먼트 당 2048 개의 샘플들을 각각이 갖는 100 msec 지속기간의 96 개의 세그먼트들로 세그먼트화되고, 각각의 세그먼트는 대략 50 msec (1024 개의 샘플들) 만큼 시프트된다. 즉, 특정한 세그먼트는 각각의 선행 및 연속하는 세그먼트를 대략 50% 또는 50 msec 또는 1024 개의 샘플들만큼 오버랩한다. 도 11 에 예시된 샘플링 장치는, 0.1 초의 샘플링 지속기간 (1MSPS 샘플링 레이트에서 100,000 개의 샘플들), 2048 개의 샘플들의 세그먼트 길이 및 1024 개의 샘플들의 시프트를 포함하는 본 원리들에 따른 파라미터들의 예시적인 선택으로 구성되는 도 6 에 도시된 장치와 같은 장치의 예시적인 실시형태에 대응한다. 세그먼트 길이 및 시프트의 이 예시적인 조합은 대략 50% 의 오버랩을 생성한다.

도 8 로 되돌아가면, 단계 840 에서, 위에 설명되고 당업자에 의해 이해되는 FFT (Fast Fourier Transform) 가 샘플들의 주파수 도메인 표현을 생성하도록 파일의 각각의 세그먼트에 적용된다. 도 6 의 예시적인 실시형태에 이용하기에 적절한 FFT 구현의 예시적인 실시형태는 Python 프로그래밍 언어로 기입되고 Python 프로그래밍 언어로의 "numpy" 확장에 이용가능한 "getSpectrum" 함수를 포함한다. getSprectrum 함수를 이용한 일 실시형태의 특정 예는 다음을 포함한다:

여기에서, numpy 패키지는 np 로서 임포트된다.

도 8 에 도시된 방법 또는 동작의 예시적인 실시형태에서, 단계 840 에서, 예시적인 getSpectrum 함수와 같이 FFT 를 적용하기 전에 프리프로세싱을 수행하는 것이 바람직할 수도 있다. 예를 들어, 프리프로세싱은 신호의 평균 값 (신호의 DC 값) 을 제거한 다음 모든 시간 도메인 샘플들을 -1.0 과 1.0 사이의 값들로 정규화하는 것을 포함할 수도 있다. 도 6 에 도시된 예시적인 장치에 대한 이러한 프리프로세싱의 예시적인 실시형태는 시간 도메인 신호 (x) 상에 이들 변환들을 적용하는 2 개의 라인들의 Python 코드 (numpy 패키지를 이용) 를 포함할 수도 있다:

단계 850 에서, 원하지 않는 주파수들이 필터링된다. getSpectrum 함수를 이용하여 단계 840 의 설명된 예시적인 실시형태에 이용하기에 적합한 필터링의 예시적인 실시형태는 이를 테면, 다음의 명령들을 이용하는 것에 의해 시작 및 종료 주파수들을 설정하는 것을 포함한다:

여기에서, 시작 및 종료 주파수들은 예를 들어, 각각 30,000 Hz 및 115,450 Hz 일 수도 있다. 여러 다른 시작 및 종료 주파수들이 이용될 수도 있다. 단계 850 에 의해 생성된 결과는 파일의 각각의 세그먼트마다의 라벨링된 피처 벡터이다. 즉, 각각의 파일 (즉, 특정한 로케이션, 조명 또는 광원의 각각의 샘플링) 은 파일의 세그먼트들의 수에 대응하는 다수의 피처 벡터들에 의해 표현된다. 각각의 피처 벡터는 프로세싱된 샘플들의 주파수 도메인 표현에 관한 정보를 제공하고, 예를 들어, 샘플링된 조명을 생성하였던 광원의 고 주파수 스위칭을 표현하는 샘플링된 조명의 진폭 변동의, 고 주파수 성분, 또는 고 주파수 변동의 표현을 포함한다.

단계 850 는 더 많은 샘플 파일들이 존재하는지의 여부를 결정하는 단계 860 에 의해 이어진다. 단계 860 에서 "예"이면, 동작은 단계 810 으로 리턴하고, 여기서부터 진행한다. 단계 860 에서 "아니오"이면, 동작은 단계 870 으로 진행하고, 여기에서, 라벨링된 피처 벡터들이 데이터를 분류, 즉, 인식 또는 검출하기 위해 예를 들어, 특정한 조명 또는 광원, 이를 테면, 일 로케이션으로부터의 조명의 샘플들의 특정한 집합을 생성하였던 조명 기구 또는 광 전구를 인식 또는 검출하기 위해 분류 모델을 트레이닝하는데 이용된다. 후속 단계 860 에서 이용가능한 라벨링된 피처 벡터들의 집합은 하나 이상의 로케이션들에서의 조명의 주파수 도메인 분석 또는 아래 설명된 바와 같이 추가로 활용될 하나 이상의 로케이션들에 대한 광 핑거프린트로서 보여질 수도 있다. 단계 870 과 관련하여, 당업자에게는 여러 분류 모델들이 이용될 수도 있음이 명백할 것이다. 예를 들어, kNN, Ada-boost, SVM, 또는 CNN 과 같은 모델들이 이용될 수도 있다. 모델의 선택은 이용가능한 프로세싱 능력에 의존할 수도 있다. 모바일 디바이스에서 구현되는 도 6 의 장치와 같은 예시적인 실시형태에서, kNN 모델이 적절할 수도 있다. 단계 870 은 트레이닝이 종료하는 단계 880 으로 이어진다. 트레이닝의 종료에 후속하여, 결과는 예를 들어, 후속하는 샘플링 세션으로부터 후속하여 제공된 피처 벡터들을 분류하거나 인식하기에 적절한 트레이닝된 분류 모델이며, 후속하는 샘플링 세션의 분류 결과들은 특정한 광원을 인식 또는 검출하는데 이용될 수도 있다. 조명이 인식되면, 예를 들어, 조명 기구 또는 광 전구가 검출되고, 인식된 광원의 로케이션이 알려지면, 조명의 샘플링의 로케이션이 알려진다. 샘플링이 예를 들어, 집의 방에서 모바일 디바이스에 의한 것이었다면, 모바일 디바이스의 로케이션은 집의 방에 있는 것으로서 알려지고, 실내 위치추정이 달성되었다.

도 6 에 도시된 예시적인 실시형태와 관련하여, 도 8 에 도시된 데이터 프로세싱 단계들은 프로세서 (620) 에서 또는 프로세서 (640) 에서 구현될 수도 있고, 620 및 640 과 같은 다중 프로세서들 간에 공유될 수도 있다. 일 예로서, 프로세서 (620) 또는 디바이스 (640) 는 피처 벡터들을 생성하기 위해 파일들을 프로세싱할 수도 있고 (예를 들어, 단계들 810 내지 860), 프로세서 (640) 는 분류 모델의 트레이닝을 수행할 수도 있다 (예를 들어, 단계 870). 즉, 예시적인 실시형태에서, 트레이닝은 모바일 디바이스에서의 것 이외에, 컴퓨터, 서버 또는 프로세서에서 발생할 수도 있고, "오프라인", 즉 조명 샘플링의 것 이외에 시간 및 장소에서 발생할 수도 있다. 그 후, 예를 들어, 트레이닝된 분류 모델은 본원에 설명된 바와 같이 모바일 디바이스, 예를 들어, 프로세서 (620) 로 로딩될 수도 있고 로케이션 검출을 위해 이용될 수도 있다.

본 원리들의 양태들에 따르면, 도 8 에 도시된 바와 같이 트레이닝의 완료는 본원에 설명된 바와 같이 생성된 광 핑거프린트를 이용하여 로케이션을 검출하기 위해 예를 들어, 도 9 에 도시된 바와 같이 검출하는 방법 또는 검출 동작 모드에 의해 예시적인 실시형태에서 후속될 수도 있다. 도 9 에서, 검출은 단계 900 에서 시작한다. 단계 910 에서, 로케이션, 조명 기구 또는 광 전구, 예를 들어, 본 원리들에 따라 광 센서를 포함하는 모바일 디바이스의 현재 로케이션이 선택된다. 센서, 예를 들어, 도 6 에서의 센서 (600) 가 단계 920 에서 샘플링을 시작하고 샘플들을 캡처하도록 활성화된다. 샘플링은 소정 주파수 (fs) 에서 예를 들어, 1 MHz 또는 MSPS (1 메가헤르츠 또는 초당 1 메가 샘플들) 에서 주기적으로 발생한다. 단계 930 에서, 캡처된 샘플들은 CSV 파일 (콤마 분리 값 포맷) 과 같은 파일로 저장된다. 파일은 임시 파일일 수도 있다. 도 6 에 도시된 예시적인 실시형태에 관하여 선행하는 동작의 일 예로서, 프로세서 (620) (예를 들어, Raspberry Pi) 는 특정된 샘플 레이트, 지속기간 및 스케일링 정보로, 예를 들어, 1 MSPS 에서 100 mSec 캡처들을 이용하여 샘플 캡처를 시작하라는 커맨드를 데이터 취득 디바이스 (610) (예를 들어, PicoScope) 로 전송한다. 디바이스 (610) 는 광 센서로부터 출력되는 신호의 샘플들을 캡처하고, 예를 들어, 프로세서 (620) 로의 USB 접속과 같은 접속을 통하여 샘플들을 스트리밍하는 것에 의해 프로세서 (620) 에 샘플들을 제공한다. 프로세서 (620) 는 샘플들을 파일, 예를 들어, 임시 CSV 파일로 저장한다. 파일은 프로세서 (620) 에 또는 프로세서 (620) 와 연관되거나 또는 커플링되는 모바일 디바이스 (도 6 에 도시되지 않음) 내의 메모리에 저장될 수도 있다. 또한, 당업자에게 명백할 바와 같이, 임시 파일은 예를 들어, 도 6 에서의 디바이스 (640) 와 같은 디바이스에서 원격으로 저장될 수도 있다. 그러나, 예를 들어, 사용자가 집 또는 건물 전체에 걸쳐 이동할 때 로케이션의 모바일 검출을 용이하게 하기 위하여, 임시 파일을 국부적으로, 예를 들어, 모바일 디바이스 내에 저장하는 것이 바람직할 수도 있다.

도 9 로 계속 진행하면, 단계 930 는 단계 940 에 의해 이어지고, 여기에서 샘플 파일은 오버랩하는 세그먼트들로 분해되거나 또는 세그먼트화되며, 여기에서 각각의 세그먼트는 특정한 윈도우 또는 기간 내에서의 샘플들을 포함한다. 단계 950 에서, 위에 설명되고 당업자에 의해 이해된 바와 같은 FFT (Fast Fourier Transform) 가 샘플들의 주파수 도메인 표현을 생성하도록 파일의 각각의 세그먼트에 적용된다. 위에 또한 설명된 바와 같이, FFT 를 적용하기 전에 도 8 과 관련하여 위에 설명된 것과 같은 프리프로세싱을 적용하는 것이 바람직할 수도 있다. 단계 950 에 이어서, 원하지 않는 주파수들은 예를 들어, 도 8 과 관련하여 설명된 것과 유사한 방식으로 단계 960 에서 필터링된다. 결과는 피처 벡터들의 세트 또는 집합이며, 파일의 각각의 세그먼트마다 하나의 픽처 벡터가 있다. 즉, 각각의 파일 (즉, 특정한 로케이션, 조명 또는 광원의 각각의 샘플링) 은 파일의 세그먼트들의 수에 대응하는 다수의 피처 벡터들에 의해 표현된다. 도 8 에 도시된 방법에 의해 생성된 피처 벡터들에서와 같이, 단계 960 에서 생성된 피처 벡터의 세트 또는 집합은 샘플링을 수행하는 디바이스, 예를 들어, 모바일 디바이스의 현재 로케이션의 광 핑거프린트인 것으로 또한 고려될 수도 있는 단계 910 에서 선택된 로케이션에서 주파수 도메인 분석 또는 조명의 표현을 제공한다. 주파수 도메인 표현은 예를 들어, 광원의 스위칭 특성 또는 특성들에 의해 생성된 조명 또는 광원의 고 주파수 성분들을 포함한다. 예시적인 실시형태에서, 도 9 의 단계들 940, 950 및 960 은 도 8 에 도시된 트레이닝 방법의 단계들 830, 840 및 850 각각의 것들과 유사한 동작들을 구현하거나 또는 이들과 동일하다. 단계 960 이후, 동작은 단계 970 에서 진행하며, 여기에서 단계 960 에 의해 생성된 피처 벡터들은 예를 들어, 도 8 의 방법에 의해 생성된 트레이닝된 분류 모델에 제공되거나 피드된다. 단계 970 은 각각의 벡터에 대해 예측된 라벨을 생성하고, 즉, 벡터를 생성한 조명 또는 광원을 예측하고, 각각의 라벨에 대한 벡터들의 수를 카운트한다. 단계 970 는 단계 980 으로 이어지고, 여기에서 단계 970 에서 생성된 가장 높은 카운트를 갖는 라벨이, 단계 910 에서 선택된 조명 또는 광원에 의해 생성된 샘플들에 대해 예측된 조명 또는 광원으로서 선택되고 지정된다.

설명된 바와 같이, 특정한 광원의 식별의 예측 및/또는 광원과 연관된 로케이션의 예측은 특정한 조명의 복수의 샘플들로부터 생성된 피처 벡터들의 세트의 라벨들을 평가하기 위해 도 8 에 도시되고 위에 설명된 것과 같은 트레이닝 절차에 의해 생성된 트레이닝된 분류 모델의 이용으로부터 야기된다. 본원에 설명된 피처 벡터들의 세트에 대한 분류 모델링 기법들의 적용은 알려진 광원 및/또는 알려진 로케이션의 레퍼런스 특성에 대한 특정한 광원의 특성 또는 특성들 (또는 그 비교) 을 평가하거나 또는 비교하는 것으로서 고려될 수도 있다. 예를 들어, 평가되거나 비교되는 특성은 피처 벡터들의 세트에 포함된 정보에 의해 표현된 고 주파수 성분들에 대응하는 광원의 스위칭과 연관된 광원의 고 주파수 성분 또는 성분들인 것으로 고려될 수도 있다. 본원에 설명된 비교는 또한, 레퍼런스 광 핑거프린트, 예를 들어, 알려진 로케이션에서의 알려진 광원과, 예를 들어, 현재 로케이션에서의 하나의 광원의 광 핑거프린트의 비교인 것으로서 고려될 수도 있다. 본원에 이용된 용어 비교는 여러 조명원들 또는 광원들, 및/또는 광원들과 연관된 로케이션들 간의 대응성을 결정하기 위해, 다른 광원, 예를 들어, 레퍼런스 광원에 대한 하나의 광원의 스위칭 특성들 또는 고 주파수 성분들 또는 광 핑거프린트들을 평가하는 여러 실시형태들을 넓게 수반하도록 의도된다. 이러한 비교하는 실시형태들은 본원에 설명된 분류 기법들로 제한되도록 의도되지 않는다.

도 9 로 돌아가면, 단계 980 에 이어서, 단계 990 에서 검출이 종료하고 통지가 제공되는 단계 995 가 후속된다. 예를 들어, 통지는 사용자가 로케이션 A 에 있는지 또는 사용자가 로케이션 A 에 없는지, 예를 들어, 주방에 있는지 또는 주방에 없는지를 표시할 수도 있다. 다른 예로서, 표시는 특정한 로케이션에서의 샘플들을 생성하는 조명원이 특정한 조명 기구 또는 광 전구임을 표시할 수도 있다. 다른 예로서, 통지는 샘플들을 제공하는 모바일 디바이스의 사용자가 특정한 광원에서 또는 그 근방에 위치됨을 표시할 수도 있다. 표시는 예를 들어, 모바일 디바이스 상에서 국부적으로 생성될 수도 있고/있거나 원격 디바이스에, 예를 들어, 하나 이상의 송신 방법들, 이를 테면, 텍스트 메시지, 이메일, 전화, WiFi, 인터넷 등에 의해 송신될 수도 있다. 표시는 샘플링되었던 로케이션 또는 조명 또는 특정한 광원에 대한 라벨의 디스플레이의 형태를 취할 수도 있다.

본 원리들의 다른 양태에 따르면, 도 10 은 도 7 에서의 단계들 720 및 730 에서, 및 도 9 에서의 단계들 920 및 930 에서 참조된 파일로 샘플링 및 샘플들의 캡처의 양태들의 예시적인 실시형태를 도시한다. 도 10 에서, 캡처가 단계 1000 에서 시작한다. 캡처를 위한 초기 신호 범위는 단계 1010 에서 확립된다. 광 변동들에 대한 감도를 향상시키기 위하여, 초기 신호 범위는 작은 것, 예를 들어, 50 mV 이도록 선택될 수도 있다. 단계 1010 은 단계 1020 으로 이어지며, 여기에서, 초기 신호 범위에 더하여 캡처 파라미터들이 데이터 취득 디바이스에 제공된다. 예를 들어, 캡처 파라미터들은 샘플링의 지속기간 및 주파수 또는 샘플링 레이트를 포함할 수도 있다. 도 6 에 도시된 예시적인 실시형태와 관련하여, 캡처 파라미터들은 USB 접속과 같은 접속을 통하여 데이터 취득 디바이스 (610)(예를 들어, PicoScope) 에 프로세서 (620)(예를 들어, Raspberry Pi) 에 의해 제공된다. 파라미터들의 선택 및 전달을 위한 프로세서 (620) 및 취득 디바이스 (610) 의 제어는 예를 들어, 사용자 인터페이스 (630) 를 통하여 사용자 입력 선택 및 제어 정보에 의해 발생할 수도 있다.

단계 1020 이후, 데이터 취득 디바이스는 샘플링을 위하여 구성되고, 단계 1030 에서, 커맨드는 데이터 취득 디바이스에 전송되어, 샘플링을 개시 및 트리거하며, 그 후, 프로세서, 이를 테면, 도 6 의 예시적인 실시형태의 프로세서 (620) 가 데이터 취득 디바이스로부터의 샘플 스트리밍에 대해 청취하기 시작한다. 데이터 취득 디바이스로부터의 샘플 스트리밍은 단계 1040 에서 메모리에 수신 및 저장된다. 위에 논의한 바와 같이, 도 7 및 도 9 와 관련하여, 저장을 위한 메모리는 로컬일 수도 있거나 원격일 수도 있다. 단계 1050 에서, 더 많은 샘플들이 있는지의 여부가 결정된다. 단계 1050 에서 "예"이면, 동작은 단계 1040 으로 리턴하여 더 많은 샘플들을 수신하여 저장한다. 단계 1050 에서 "아니오"이면, 동작은 단계 1060 으로 진행하고, 여기에서 데이터는 샘플들이 오버플로우를 표현하는지, 즉, 단계 1010 에서 설정된 초기 신호 범위가 너무 작은지를 결정하도록 체크된다. 단계 1060 에서 "예"이면, 동작은 단계 1065 로 진행한다. 단계 1060 에서 "아니오"이면, 오버플로우가 없고, 즉, 초기 신호 범위 선택은 적절하였고 동작은 단계 1070 으로 진행한다. 단계 1070 은 다른 에러들이 있는지를 결정한다. 단계 1070 에서 "예" 이면, 에러들이 단계 1085 에서 레포트되고, 시스템이 에러들을 정정하고/하거나 에러들을 사용자에게 통지하기 위한 액션을 취할 것이고, 예를 들어, 도 6 의 예시적인 실시형태에서, 프로세서 (620) 는 에러들을 검출하고 사용자 인터페이스 (630) 를 통하여 사용자에게 통지를 제공한다. 단계 1070 에서 "아니오"이면, 샘플들은 (예를 들어, 도 7 의 단계 730 에서 또는 도 9 의 단계 930 에서) 메모리에 파일로 저장되고 단계 1090 에서 캡처가 종료한다.

위에 언급된 바와 같이, 오버플로우가 단계 1060 에서 검출되면, 즉 1060 에서 "예"이면, 동작은 단계 1065 로 진행하고, 여기에서, 오버플로우를 제거하도록 시도하는데 이용될 수도 있는 더 많은 신호 범위들이 존재하는지의 여부를 결정한다. 단계 1065 에서 "예"이면, 동작은 1075 로 진행하고, 여기에서, 이용가능한 신호 범위들의 다음 신호 범위, 예를 들어, 100 mV 가 선택되고, 그 후 동작은 단계 1020 으로 진행하며, 여기에서 새로운 신호 범위가 데이터 취득 디바이스에서 설정되고, 단계들 1030 내지 1050 의 샘플링 동작의 반복이 이어진다. 단계 1065 에서 "아니오"이면, 오버플로우 에러는 신호 범위를 변경하는 것에 의해 해결될 수 없으며 에러는 단계 1085 에서 레포트된다.

CFL 광 전구들에 의해 생성된 조명의 샘플링 및 주파수 도메인 분석, 또는 광 핑거프린트의 예시적인 결과는 도 12 에 도시되어 있으며, 도 12 는 특정한 제조자로부터 3 개의 상이한 CFL 광 전구들 각각에 대한 광 핑거프린트를 예시한다. 도 12 에서, 분석 또는 핑거프린트의 기간은 예를 들어, 수 초 정도로 짧다. 비교를 위하여, LED 조명 기구에 의해 생성된 조명의 주파수 도메인 분석 또는 광 핑거프린트의 예시적인 결과는 수 시간의 기간에 걸쳐 도 13 에 도시되어 있다. 본원에 설명된 바와 같이 본 원리들에 따르면, 광 핑거프린트들, 이를 테면, 도 12 및 도 13 에 도시된 것들은 예를 들어, 본 원리들에 따른 모바일 디바이스가 방에 들어갈 때, 예를 들어 사용자가 그 디바이스를 방으로 소지하고 들어갈 때 실내 위치추정을 위해 생성 및 이용될 수도 있다. 방에 들어갈 때 또는 방에 있은 후, 모바일 디바이스는 본 원리들에 따라 광의 샘플링을 개시하고, 샘플들을 프로세싱하여 광의 핑거프린트를 생성하고, 알려진 핑거프린트들과 샘플들을 비교하여 로케이션에서의 조명원을 식별하고, 예를 들어, 특정한 조명 기구를 식별하고, 모바일 디바이스를 로케이팅 (예를 들어, 모바일 디바이스는 식별된 조명 기구의 로케이션인 방에 있다) 할 수 있다. 기능들, 이를 테면, 샘플링, 샘플들을 프로세싱하여 핑거프린트를 생성, 및 샘플들을 비교하여 로케이션을 결정하는 것은 모바일 디바이스에서 발생할 수 있다. 대안으로서, 기능들은 모바일 디바이스에 의해 개시될 수 있고 모바일 디바이스 내에서 원격으로 또는 부분적으로 그리고 부분적으로 원격으로 또는 완전하게 원격으로 수행될 수 있다. 모바일 디바이스의 로케이션의 식별 또는 결정에 이어서, 통지가 모바일 디바이스에 의해 또는 모바일 디바이스의 로케이션을 식별하는 원격 프로세서에 의해 생성될 수 있다. 본 원리들에 따른 일 예로서, 통지는 연세가 드신 가족 구성원의 움직임들과 같이 집에서의 가족 구성원의 움직임들을 원격으로 추적하기 위해 활용될 수 있다.

본 설명은 본 원리들을 예시한다. 따라서, 당업자는 여기에 명시적으로 설명되거나 도시되지 않았지만 본 원리들을 구현하고 그 사상 및 범위 내에 포함되는 여러 장치들을 고안할 수 있음을 인식할 것이다. 예를 들어, 본 원리들에 따라 생성된 광 핑거프린트 패턴은 여러 접근법들을 이용하여 프로세싱될 수 있다, 예를 들어, 다중 조명 기구들에 의해 조명되는 방의 광 핑거프린트는 개별적인 광들로부터 신호들을 추출하기 위해 분해될 수도 있다. 핑거프린트는 집 또는 건물의 알려진 맵과 연관될 수 있거나 또는 이는 맵을 생성하고 로케이션을 결정하는 것 양쪽을 위해 SLAM (simultaneous location and mapping) 시스템의 부분으로서 이용될 수 있다. 예를 들어, 하나 이상의 레퍼런스 광 핑거프린트들과, 모바일 디바이스의 현재 로케이션으로부터의 샘플들의 비교는 모바일 디바이스가 사용자에 의해 선택된 특정한 로케이션 또는 방으로 이동할 때, 예를 들어, 연세가 드신 가족 구성원이 주방이나 위험성이 있을 수도 있는 특정한 로케이션으로 이동할 때의 통지를 사용자에게 통지하도록 사용자 제어 하에 있을 수 있다. 비교 및 통지는 모바일 디바이스가 특정한 로케이션에 아주 근접하여 이동할 때 또는 특정한 로케이션의 특정한 거리 내로 이동할 때 또는 특정한 로케이션을 향하여 이동할 때 사용자에게 통지하도록 사용자 제어 하에서 구성될 수 있다. 본원에 설명된 원리들은 다른 위치추정 접근법들, 예를 들어, 광들의 명시적 변조와 결합될 수 있다.

본원에 인용된 모든 예들 및 조건적인 언어는 당해 기술을 발전시키도록 발명자들에 의해 기여된 본 원리들 및 컨셉들을 독자들이 이해하는데 있어 도움을 주는 교육적 목적으로 의도되며, 이러한 특별히 인용된 예들 및 조건들로 제한되지 않는 것으로 간주되어야 한다.

또한, 본 원리들의 원리들, 양태들, 및 실시형태들 뿐만 아니라 이들의 특정 예들을 인용하는 여기에서의 모든 설명들은 이들의 구조적 및 기능적 등가물 양쪽 모두를 포함하도록 의도된다. 추가로, 이러한 등가물들은 현재 알려진 등가물들 뿐만 아니라 미래 개발될 등가물들, 즉, 구조와 관련없이 동일한 기능을 수행하도록 개발된 임의의 엘리먼트들, 양쪽 모두를 포함하도록 의도된다.

따라서, 예를 들어, 여기에 제시된 블록 다이어그램들이 본 원리들을 구현하는 예시적인 회로부의 개념적 뷰들을 표현하고 있음을 당업자는 인식할 것이다. 이와 유사하게, 임의의 플로우차트들, 흐름도들, 상전이도들, 의사 코드 등은 컴퓨터 판독가능 매체에서 실질적으로 표현될 수도 있고 이에 의해 컴퓨터 또는 프로세서가 명시적으로 도시되든 도시되지 않든 간에 이 컴퓨터 또는 프로세서에 의해 실행되는 여러 프로세스들을 표현함을 인식할 것이다.

도면들에 도시된 여러 엘리먼트들의 기능들은 전용 하드웨어 뿐만 아니라 적절한 소프트웨어와 연관되어 소프트웨어를 실행가능한 하드웨어의 이용을 통하여 제공될 수도 있다. 프로세서에 의해 제공될 때, 기능들은 단일의 전용 프로세서에 의해, 단일의 공유 프로세서에 의해 또는 그 일부가 공유될 수도 있는 복수의 개별적인 프로세서들에 의해 제공될 수도 있다. 또한, 용어 "프로세서" 또는 "제어기"의 명시적 사용은 소프트웨어를 실행가능한 하드웨어를 배타적으로 지칭하는 것으로 간주되지 않아야 하며, 제한 없이, 디지털 신호 프로세서 ("DSP") 하드웨어, 소프트웨어를 저장하기 위한 판독전용 메모리 ("ROM"), 랜덤 액세스 메모리 ("RAM"), 및 비휘발성 저장부를 내포적으로 포함할 수도 있다.

통상적 및/또는 관습적 다른 하드웨어도 또한 포함될 수도 있다. 이와 유사하게, 도면들에 도시된 임의의 스위치들은 컨셉 전용이다. 이들 기능은 프로그램 로직의 동작을 통하여, 전용 로직을 통하여, 프로그램 제어 및 전용 로직의 상호작용을 통하여 또는 심지어 수동으로 수행될 수도 있고, 특정한 기술은 문맥으로부터 보다 구체적으로 이해되는 바와 같이 구현자에 의해 선택가능하다.

여기에서, 어구 "커플링된"은 하나 이상의 중간 컴포넌트들을 통하여 간접적으로 접속되거나 또는 직접 접속됨을 의미하도록 정의된다. 이러한 중간 컴포넌트들은 하드웨어 및 소프트웨어 기반 컴포넌트들 양쪽을 포함할 수도 있다.

이 청구항들에서, 특정된 기능을 수행하는 수단으로서 표현되는 임의의 엘리먼트는 예를 들어, a) 그 기능을 수행하는 회로 엘리먼트들의 조합 또는 b) 임의의 형태의 소프트웨어로서, 이에 따라, 기능을 수행하는 소프트웨어를 실행하기 위한 적절한 회로와 조합하는 펌웨어, 마이크로코드 등을 포함하는 임의의 형태의 소프트웨어를 포함하는, 그 기능을 수행하는 임의의 방식을 수반하도록 의도된다. 여러 언급된 수단에 의해 제공되는 기능들이 청구항이 청구하는 방식으로 함께 결합 및 유도되는 점에서 이러한 청구항들에 의해 정의되는 본 원리들이 존재한다. 따라서, 이들 기능들을 제공할 수 있는 임의의 수단이 여기에 나타낸 것들과 동등한 것으로 간주된다.

본 원리들의 "하나의 실시형태" 또는 "일 실시형태" 에 대한 명세서에서의 언급 뿐만 아니라 이들의 다른 변동들은 실시형태와 함께 설명된 특정한 피처, 구조, 특성 등이 본 원리들의 적어도 하나의 실시형태에 포함됨을 의미한다. 따라서, 명세서 전반에 걸쳐 다양한 장소들에 나타나는 어구 "하나의 실시형태에서" 또는 "일 실시형태에서" 의 출현 뿐만 아니라 임의의 다른 변동들은 반드시 모두 동일한 실시형태를 지칭하는 것은 아니다.

예를 들어, "A/B", "A 및/또는 B" 및 "A 및 B 중 적어도 하나"의 경우에 다음 "/", "및/또는", 및 "중 적어도 하나" 중 어느 것의 이용은 첫번째 나열된 옵션 (A) 만의 선택, 또는 두번째 나열된 (B) 만의 선택, 또는 옵션들 양쪽 모두 (A 및 B) 의 선택을 포함하도록 의도됨을 알아야 한다. 추가의 예로서, "A, B, 및/또는 C" 및 "A, B, 및 C 중 적어도 하나" 의 경우에, 이러한 어구는 첫번째 나열된 옵션 (A) 만의 선택, 또는 두번째 나열된 옵션 (B) 만의 선택, 또는 세번째 나열된 옵션 (C) 만의 선택, 또는 첫번째와 두번째 나열된 옵션들 (A 및 B) 만의 선택, 또는 첫번째와 세번째 나열된 옵션들 (A 및 C) 만의 선택, 또는 두번째와 세번째 나열된 옵션들 (B 및 C) 만의 선택, 또는 이들 모든 세 개의 옵션들 (A 및 B 및 C) 의 선택을 포함하도록 의도된다. 이는 이 기술 및 관련 기술에서의 당업자에 의해 쉽게 확인되는 바와 같이 나열된 많은 아이템들에 관하여 확장될 수도 있다.

본 원리들의 교시들은 하드웨어, 소프트웨어, 펌웨어, 특수 목적 프로세서들 또는 이들의 조합의 여러 형태로 구현될 수도 있는 것으로 이해되어야 한다. 보다 바람직하게, 본 원리들의 교시들은 하드웨어 및 소프트웨어의 조합으로서 구현된다. 또한, 소프트웨어는 프로그램 저장 유닛 상에서 유형으로 구현되는 애플리케이션 프로그램으로서 구현될 수도 있다. 애플리케이션 프로그램은 임의의 적절한 아키텍쳐를 포함하는 머신에 업로드되어 그 머신에 의해 실행될 수도 있다. 바람직하게, 머신은 하드웨어를 갖는 컴퓨터 플랫폼, 이를 테면, 하나 이상의 중앙 처리 유닛들 ("CPU"), 랜덤 액세스 메모리 ("RAM"), 및 입력/출력 ("I/O") 인터페이스들 상에서 구현된다. 컴퓨터 플랫폼은 또한 오퍼레이팅 시스템 및 마이크로명령 코드를 포함할 수도 있다. 여기에 설명된 여러 프로세스들 및 기능들은 마이크로명령 코드의 일부, 또는 애플리케이션 프로그램의 일부 또는 이들의 임의의 조합일 수도 있으며, 이는 CPU 에 의해 실행될 수도 있다. 추가로, 여러 다른 주변 유닛들이 컴퓨터 플랫폼, 이를 테면, 추가적인 데이터 저장 유닛 및 프린팅 유닛에 접속될 수도 있다.

첨부된 도면들에 묘사된 구성 시스템 컴포넌트들 및 방법들의 일부가 소프트웨어에서 바람직하게 구현되기 때문에, 시스템 컴포넌트들 또는 프로세스 기능 블록들 사이의 실제 접속들은 본 원리들이 프로그래밍된 방식에 의존하여 상이할 수도 있음을 또한 이해할 것이다. 여기에서의 교시들이 주어지면, 당업자는 본 원리들의 이들 및 유사한 구현들 또는 구성들을 고려할 수 있을 것이다.

예시적인 실시형태들이 첨부된 도면들을 참조로 여기에 설명되어 있지만, 본 원리들은 이들 정밀한 실시형태들로 제한되지 않으며 여러 변경들 및 수정들이 본 원리들의 범위 또는 사상에 벗어남이 없이 당업자에 의해 본 명세서에서 실시될 수도 있음을 이해할 것이다. 모든 이러한 변경들 및 수정들은 본 원리들의 범위 내에 포함되는 것으로 한다.

Claims (30)

1. 제 1 조명의 제 1 복수의 샘플들을 생성하기 위해 상기 제 1 조명이 적어도 하나의 조명 기구 (lighting fixture) 에 의해 출력된 광을 포함하는 제 1 로케이션에서 상기 제 1 조명을 주기적으로 샘플링하는 단계 (920);
   상기 제 1 로케이션과 제 2 로케이션의 관계를 결정하기 위해 상기 제 1 복수의 샘플들의 주파수 도메인 분석을 상기 제 2 로케이션에서의 제 2 조명의 제 2 복수의 샘플들의 제 2 주파수 도메인 분석과 비교하는 단계 (970); 및
   상기 비교에 기초하여 통지를 생성하는 단계 (995) 를 포함하는, 방법.
2. 제 1 항에 있어서,
   상기 주기적으로 샘플링하는 단계는 상기 적어도 하나의 조명 기구의 스위칭 특성을 표현하는 상기 제 1 복수의 샘플들을 생성하는 샘플링 주파수에서 발생하는, 방법.
3. 제 1 항 또는 제 2 항에 있어서,
   상기 제 2 주파수 도메인 분석은 상기 제 2 조명의 스위칭 특성을 표현하는 광 핑거프린트 (light fingerprint) 를 포함하고, 상기 비교는 상기 적어도 하나의 조명 기구에 의해 출력된 상기 광이 상기 제 2 조명의 상기 광 핑거프린트에 대응하는지 여부를 결정하는 것을 포함하는, 방법.
4. 제 1 항 내지 제 3 항 중 어느 한 항에 있어서,
   상기 통지는, 상기 적어도 하나의 조명 기구에 의해 출력된 상기 광이 상기 제 2 조명의 광 핑거프린트에 대응한다고 결정하는 상기 비교에 응답하여 상기 제 1 로케이션이 상기 제 2 로케이션과 동일하다는 표시를 포함하는, 방법.
5. 제 1 항 내지 제 4 항 중 어느 한 항에 있어서,
   상기 제 1 조명의 상기 샘플링은 상기 제 1 로케이션에 로케이팅된 모바일 디바이스에 포함된 센서에 의해 샘플링하는 것을 포함하는, 방법.
6. 제 1 항 내지 제 5 항 중 어느 한 항에 있어서,
   상기 통지는 이메일 메시지 및 SMS 텍스트 메시지 및 전화 통화 중 적어도 하나에 의한 원격 사용자로의 모바일 디바이스에 의한 통신을 포함하고, 상기 통신은 상기 모바일 디바이스가 상기 제 1 로케이션에 있다는 것을 표시하는, 방법.
7. 제 1 항 내지 제 6 항 중 어느 한 항에 있어서,
   상기 제 1 로케이션은 건물의 방을 포함하고 상기 적어도 하나의 조명 기구는 상기 방 내의 CFL 및 LED 광원 중 적어도 하나를 포함하는, 방법.
8. 제 1 조명의 제 1 복수의 샘플들을 생성하기 위해 상기 제 1 조명을 주기적으로 샘플링하는 단계 (920);
   상기 제 1 조명과 제 2 조명의 관계를 결정하기 위해 상기 제 1 복수의 샘플들의 주파수 도메인 분석을 조명 기구에 의해 출력된 광을 포함하는 제 2 조명의 제 2 복수의 샘플들의 제 2 주파수 도메인 분석과 비교하는 단계 (970); 및
   상기 비교에 응답하여 통지를 생성하는 단계 (995) 를 포함하는, 방법.
9. 제 8 항에 있어서,
   상기 통지는, 상기 제 1 조명이 상기 조명 기구에 의해 생성된 광을 포함하는지 여부를 표시하는 것을 포함하는, 방법.
10. 제 8 항 또는 제 9 항에 있어서,
    상기 조명 기구는 일 로케이션에 있고, 상기 통지는 상기 제 1 조명의 상기 샘플링이 상기 로케이션에서 발생했는지 여부를 표시하는 것을 포함하는, 방법.
11. 제 8 항 내지 제 10 항 중 어느 한 항에 있어서,
    모바일 디바이스는 상기 제 1 조명의 상기 샘플링을 수행하고 상기 통지는 상기 모바일 디바이스의 사용자가 로케이션에 있는지 여부를 표시하기 위해 상기 사용자의 로케이션 스테이터스를 업데이트하는 것을 포함하는, 방법.
12. 제 8 항 내지 제 11 항 중 어느 한 항에 있어서,
    로케이션은 건물의 방을 포함하고, 적어도 하나의 조명 기구는 상기 방에 로케이팅되고 CFL 및 LED 광원 중 적어도 하나를 포함하는, 방법.
13. 제 8 항 내지 제 12 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 통지는 이메일 메시지 및 SMS 텍스트 메시지 및 전화 통화 중 적어도 하나에 의한 원격 사용자로의 모바일 디바이스에 의한 통신을 포함하고, 상기 통신은 상기 모바일 디바이스의 사용자가 제 1 로케이션에 있다는 것을 표시하는, 방법.
14. 제 1 조명의 제 1 복수의 샘플들을 생성하기 위해 상기 제 1 조명이 적어도 하나의 조명 기구에 의해 출력된 광을 포함하는 제 1 샘플링 로케이션에서 상기 제 1 조명을 주기적으로 샘플링하는 단계 (720);
    상기 제 1 조명의 제 1 주파수 도메인 분석을 생성하기 위해 상기 제 1 복수의 샘플들을 프로세싱하는 단계 (840);
    제 2 복수의 샘플들을 생성하기 위해 제 2 샘플링 로케이션에서 제 2 조명을 주기적으로 샘플링하는 단계 (920);
    상기 제 2 조명의 제 2 주파수 도메인 분석을 생성하기 위해 상기 제 2 복수의 샘플들을 프로세싱하는 단계 (950);
    상기 제 2 샘플링 로케이션과 상기 제 1 샘플링 로케이션의 관계를 결정하기 위해 상기 제 2 주파수 도메인 분석을 상기 제 1 주파수 도메인 분석과 비교하는 단계 (970); 및
    상기 비교에 기초하여 통지를 생성하는 단계 (995) 를 포함하는, 방법.
15. 제 14 항에 있어서,
    상기 제 1 샘플링 로케이션은 건물의 방을 포함하고;
    상기 제 2 조명을 주기적으로 샘플링하는 단계는 모바일 디바이스에 의해 발생하고; 그리고
    상기 관계는 상기 모바일 디바이스가 상기 방에 있다는 것을 표시하는, 방법.
16. 컴퓨터 시스템으로 하여금, 제 1 항 내지 제 15 항 중 어느 한 항에 기재된 방법을 수행하게 하기 위한 컴퓨터 판독가능 프로그램 코드를 수록하고 있는 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
17. 센서 (600); 및
    상기 센서에 커플링된 프로세서 (610, 620) 로서, 상기 센서로부터 제 1 로케이션에서의 제 1 조명의 제 1 복수의 샘플들을 획득하고, 그리고 상기 제 1 복수의 샘플들의 제 1 주파수 도메인 분석과 제 2 로케이션에서의 제 2 조명의 제 2 복수의 샘플들의 제 2 주파수 도메인 분석의 비교에 기초하여 통지를 생성 (630, I/O) 하도록 구성된, 상기 프로세서를 포함하는, 장치.
18. 제 17 항에 있어서,
    상기 프로세서는 상기 센서에 입사되는 광을 표현하는 상기 센서에 의해 생성된 신호를 주기적으로 샘플링하기 위해 구성되고, 상기 주기적으로 샘플링하는 것은 상기 제 1 조명에 포함되고 상기 제 1 로케이션에서 적어도 하나의 조명 기구에 의해 생성된 광의 스위칭 특성을 캡처하는 상기 제 1 복수의 샘플들을 생성하는 샘플링 주파수에서 발생하는, 장치.
19. 제 18 항에 있어서,
    상기 제 2 주파수 도메인 분석은 상기 제 2 조명의 스위칭 특성을 표현하는 광 핑거프린트를 포함하고, 상기 비교는 상기 적어도 하나의 조명 기구에 의해 출력된 상기 광이 상기 제 2 조명의 상기 광 핑거프린트에 대응하는지 여부를 결정하는 것을 포함하는, 장치.
20. 제 19 항에 있어서,
    상기 통지는, 상기 적어도 하나의 조명 기구에 의해 출력된 상기 광이 상기 제 2 조명의 상기 광 핑거프린트에 대응한다고 결정하는 상기 비교에 응답하여 상기 제 1 로케이션이 상기 제 2 로케이션과 동일하다는 표시를 포함하는, 장치.
21. 제 18 항 내지 제 20 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 센서는 상기 제 1 로케이션에 로케이팅된 모바일 디바이스에 포함되는, 장치.
22. 제 17 항 내지 제 21 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 통지는, 이메일 메시지 및 SMS 텍스트 메시지 및 전화 통화 중 적어도 하나에 의한 원격 사용자로의 모바일 디바이스에 의한 통신을 포함하고, 상기 통신은 상기 모바일 디바이스의 사용자가 상기 제 1 로케이션에 있다는 것을 표시하는, 장치.
23. 실내 위치추정 (indoor localizaiton) 을 제공하는 시스템으로서,
    실내 조명을 샘플링하도록 구성된 센서 (600, 610);
    상기 센서에 커플링되고 제 1 로케이션에서의 제 1 실내 조명의 제 1 복수의 샘플들을 수신하는 프로세서 (620), 및
    상기 프로세서로부터 상기 제 1 복수의 샘플들을 수신하고 상기 제 1 복수의 샘플들의 제 1 주파수 도메인 분석을 생성하기 위해 상기 제 1 복수의 샘플들을 프로세싱하고 상기 제 1 주파수 도메인 분석을 제 2 로케이션에서의 제 2 실내 조명의 제 2 복수의 샘플들의 제 2 주파수 도메인 분석과 비교하고 상기 비교의 결과에 응답하여 통지를 생성 (630, I/O) 하는 서버 (640) 로서, 상기 결과는 상기 제 1 로케이션의 상기 제 2 로케이션에 대한 근접성을 표시하고 상기 통지는 상기 근접성을 표시하는, 상기 서버를 포함하는, 실내 위치추정을 제공하는 시스템.
24. 제 1 조명의 제 1 복수의 샘플들을 생성하기 위해 제 1 로케이션에서 상기 제 1 조명을 샘플링하는 단계 (720);
    상기 제 1 조명의 고 주파수 성분들을 표현하는 피처 벡터들의 제 1 세트를 생성하기 위해 상기 제 1 복수의 샘플들을 프로세싱하는 단계 (840, 850);
    트레이닝된 분류 모델을 생성하기 위해 상기 피처 벡터들의 제 1 세트를 이용하여 분류 모델을 트레이닝하는 단계 (870);
    제 2 조명의 제 2 복수의 샘플들을 생성하기 위해 상기 제 2 조명을 샘플링하는 단계 (920);
    상기 제 2 조명의 고 주파수 성분들을 표현하는 피처 벡터들의 제 2 세트를 생성하기 위해 상기 제 2 복수의 샘플들을 프로세싱하는 단계 (950);
    상기 제 2 조명의 소스의 예측을 생성하기 위해 상기 트레이닝된 분류 모델에 상기 피처 벡터들의 제 2 세트를 피드하는 단계 (970); 및
    상기 제 2 조명의 상기 소스가 상기 제 1 조명을 포함한다는 것을 표시하는 상기 예측에 기초하여 상기 제 2 조명이 상기 제 1 로케이션에 있다는 통지를 생성하는 단계 (995) 를 포함하는, 방법.
25. 광-센서 (600) 로서, 상기 광-센서에 입사되는 주변 광을 수신하고 상기 주변 광의 고 주파수 변동을 표현하는 고 주파수 성분을 포함하는 신호를 생성하도록 구성된, 상기 광-센서;
    상기 광-센서에 커플링되고 제 1 로케이션에서의 제 1 조명의 제 1 복수의 샘플들 및 제 2 조명의 제 2 복수의 샘플들을 생성하기 위해 상기 광-센서에 의해 생성된 상기 신호를 샘플링하는 데이터 캡처 디바이스 (610);
    상기 데이터 캡처 디바이스에 커플링된 프로세서 (620) 로서, 상기 프로세서는,
    상기 제 1 조명의 고 주파수 성분들을 표현하는 피처 벡터들의 제 1 세트를 생성하기 위해 상기 제 1 복수의 샘플들을 프로세싱하고;
    트레이닝된 분류 모델을 생성하기 위해 분류 모델을 이용하여 상기 피처 벡터들의 제 1 세트를 프로세싱하고;
    상기 제 2 조명의 고 주파수 성분들을 표현하는 피처 벡터들의 제 2 세트를 생성하기 위해 상기 제 2 복수의 샘플들을 프로세싱하고; 그리고
    상기 제 2 조명과 상기 제 1 조명 간의 관계를 예측하기 위해 상기 트레이닝된 분류 모델을 이용하여 상기 피처 벡터들의 제 2 세트를 프로세싱하는, 상기 프로세서; 및
    상기 제 2 조명이 상기 제 1 조명에 대응한다는 것을 표시하는 상기 관계에 응답하여 상기 제 2 조명이 상기 제 1 로케이션에 있다는 것을 표시하는 통지를 생성 (I/O) 하는 사용자 인터페이스 (630) 를 포함하는, 장치.
26. 조명의 스위칭 특성을 표현하는 복수의 샘플들을 생성하기 위해 상기 조명을 샘플링하는 단계 (920);
    상기 스위칭 특성을 표현하는 피처 벡터들의 세트를 생성하기 위해 상기 샘플들을 프로세싱하는 단계 (950, 960);
    상기 피처 벡터들의 세트를 광원의 스위칭 특성을 표현하는 광 핑거프린트와 비교하는 단계 (970); 및
    상기 조명이 상기 광원에 의해 생성된 광을 포함하는지 여부를 표시하기 위해 상기 비교에 응답하여 통지를 생성하는 단계 (995) 를 포함하는, 방법.
27. 조명의 스위칭 특성을 표현하는 복수의 샘플들을 생성하기 위해 상기 조명을 샘플링하기 위한 수단 (600, 610);
    상기 조명의 상기 스위칭 특성을 표현하는 피처 벡터들의 세트를 생성하기 위해 상기 샘플들을 프로세싱하고 그리고 상기 피처 벡터들의 세트와 광원의 스위칭 특성을 표현하는 광 핑거프린트의 비교를 수행하기 위한 수단 (620); 및
    상기 비교에 응답하여 상기 조명이 상기 광원에 의해 생성된 광을 포함하는지 여부를 표시하는 통지를 생성하기 위한 수단 (630) 을 포함하는, 장치.
28. 제 23 항 내지 제 27 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 통지는 이메일 메시지 및 SMS 텍스트 메시지 및 전화 통화 중 적어도 하나에 의한 원격 사용자로의 모바일 디바이스에 의한 통신을 포함하고, 상기 통신은 상기 모바일 디바이스의 사용자가 상기 제 1 로케이션에 있다는 것을 표시하는, 장치.
29. 제 1 항 내지 제 28 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 통지는 홈 제어 시스템 및 가상 현실 시스템 및 증강 현실 시스템 중 적어도 하나를 제어하기 위한 제어 정보의 수정 (modification) 을 포함하는, 장치.
30. 제 1 항 내지 제 29 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 통지는 사용자의 로케이션의 표현을 포함하는 디스플레이된 이미지를 생성하기 위한 디스플레이를 위해 의도된 신호의 수정을 포함하는, 장치.

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