KR20200043130A - 수신 신호 세기 지시 데이터 안정화 방법 및 장치 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 수신 신호 세기 지시 데이터 안정화 방법 및 그를 위한 장치 및 시스템에 관한 것으로서, 본 발명의 일 실시 에에 따른 수신 신호 세게 지시 데이터 안정화 방법은 블루투스 연결된 디바이스로부터 수신 신호 세기 지시(RSSI: Received Signal Strength Indication) 데이터를 수신하는 단계와 단위 측정 시간 동안 수집된 RSSI 데이터를 이용하여 통계 데이터를 생성하는 단계와 상기 통계 데이터에 기반하여 결정된 경계 값을 이용하여 복수의 그룹을 설정하는 단계와 상기 설정된 그룹 별 상응하는 RSSI 데이터의 개수에 기반하여 최적 그룹을 결정하는 단계와 상기 최적 그룹에 포함된 RSSI 데이터를 이용하여 RSSI 값을 추정하는 단계를 포함할 수 있다.

Description

수신 신호 세기 지시 데이터 안정화 방법 및 장치{Received Signal Strength Indication Data Stabilizing Method and Apparatus}
본 발명은 안정적인 데이터 추정 기술에 관한 것으로서, 상세하게, 스마트 전자 기기로부터 수신되는 수신 신호 세기 지시 데이터를 안정적으로 추정하여 스마트 전자 장치의 위치를 보다 정확하게 추적하는 것이 가능한 차량 스마트 키포브 장치에서의 수신 신호 세기 지시 데이터 안정화 방법에 관한 것이다.
최근 정보 통신 기술이 급속도로 발전함에 따라, 정보 통신 기술을 기반으로 하는 유비쿼터스 사회가 이루어지고 있다.
언제 어디서나 정보통신 기기들이 접속되기 위해서는 사회 모든 시설에 통신 기능을 가진 컴퓨터 칩을 내장시킨 센서들이 설치되어야 한다.
특히, 최근에는 다양한 측위 기술들이 도입되어, 다양한 위치 기반 서비스들이 제공되고 있다.
유비쿼터스 사회의 특징인 '보이지 않는 기술'을 구현하는 핵심 기술 중 하나는 위치 추정 기술이다. 위치 추정 기술은 사용자 요구에 의한 수동적 컴퓨팅 환경이 아닌 능동적 감지에 의한 자동 컴퓨팅 환경을 가능하게 할 뿐 아니라 사용자가 인식하지 못하는 상황에서도 자연스럽게 정보를 제공하거나 다른 장치를 제어할 수 있는 컴퓨팅 환경을 가능하게 한다. 이에 따라 최근 다양한 통신 방식을 이용한 위치 추정 기술이 연구되고 있다. 특히, GPS(Global Positioning System)를 이용한 자동 항법 장치 및 이동 통신망 기반의 위치기반 서비스인 LBS(Location Based Service)는 이미 다양한 분야에서 활용되고 있으며 현대사회에서 필수불가결한 기술로 발전해 왔다.
최근에는 차량 제어를 위해서도 위치 추정 기술이 도입되고 있는 실정이다.
차량 위치 추정 시스템에서 가장 기본적인 인자는 차량과 대상 디바이스 간의 상대 거리를 측정하는 것이다. 상대 거리를 측정하기 위한 간단하고 저렴한 방법은 무선 신호의 수신 신호 세기 값-즉, RSSI 값-을 측정하고, 이를 거리로 환산하는 방법이 있다. 하지만, 이 기법은 간단하게 구현이 가능하고 여러 응용에 사용될 수 있지만 장애물이 많은 복잡한 실내 환경일 경우 거리 측정에 오차가 클 수 있다.
LoS(Line of Sight)가 보장되는 실외 환경에서 측정한 RSSI 값은 이상적인 RSSI 값과 큰 차이는 발생하지 않지만, 건물 내부나 지하 주차장과 같은 실내 환경은 다양한 오차 발생 원인-예를 들면, 장애물, 벽, 기둥, 사람의 이동, 다른 전파 신호 등-에 의해 정확한 RSSI 값이 측정되기 힘든 문제점이 있다.
따라서, 각종 오차 발생 원인에도 안정적이고 강건하게 RSSI 값을 추정하여 대상 디바이스의 위치를 보다 정확하게 판단하는 것이 가능한 수신 신호 세기 지시 데이터 안정화 방법이 요구되고 있다.
본 발명은 상술한 종래 기술의 문제점을 해결하기 위해 고안된 것으로, 본 발명의 목적은 수신 신호 세기 지시 데이터 안정화 방법 및 장치를 제공하는 것이다.
본 발명의 다른 목적은 스마트 전자 기기로부터 수신되는 수신 신호 세기 지시 데이터를 안정화하여 스마트 전자 기기의 위치를 정확하게 추적하는 것이 가능한 차량 스마트 키포브 장치에서의 수신 신호 세기 지시 데이터 안정화 방법을 제공하는 것이다.
본 발명에서 이루고자 하는 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
본 발명은 수신 신호 세기 지시 데이터 안정화 방법 및 그를 위한 장치를 제공할 수 있다.
본 발명의 일 실시 에에 따른 수신 신호 세게 지시 데이터 안정화 방법은 블루투스 연결된 디바이스로부터 수신 신호 세기 지시(RSSI: Received Signal Strength Indication) 데이터를 수신하는 단계와 단위 측정 시간 동안 수집된 RSSI 데이터를 이용하여 통계 데이터를 생성하는 단계와 상기 통계 데이터에 기반하여 결정된 경계 값을 이용하여 복수의 그룹을 설정하는 단계와 상기 설정된 그룹 별 상응하는 RSSI 데이터의 개수에 기반하여 최적 그룹을 결정하는 단계와 상기 최적 그룹에 포함된 RSSI 데이터를 이용하여 RSSI 값을 추정하는 단계를 포함할 수 있다.
여기서, 상기 통계 데이터는 평균 및 표준 편차를 포함하고, 상기 경계 값은 상기 평균에서 상기 표준 편차를 더한 상한 경계 값과 상기 평균에서 상기 표준 편차를 뺀 하한 경계 값을 포함할 수 있다.
또한, 상기 복수의 그룹은 상기 상한 경계 값보다 큰 RSSI 데이터가 할당되는 제1 그룹과 상기 상한 경계 값과 상기 하한 경계 값 사이의 RSSI 데이터가 할당되는 제2 그룹과 상기 하한 경계 값보다 작은 RSSI 데이터가 할당되는 제3 그룹을 포함할 수 있다.
또한, 상기 RSSI 값을 추정하는 단계는 상기 최적 그룹에 포함된 RSSI 데이터에 대한 평균을 산출하는 단계와 상기 산출된 평균을 해당 단위 측정 시간에 대응되는 RSSI 값으로 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 상기 수신 신호 세기 지시 데이터 안정화 방법은 상기 추정된 RSSI 값에 기반하여 차량을 제어하는 단계를 더 포함할 수 있다.
또한, 상기 추정된 RSSI 값에 기반하여 차량을 제어하는 단계는 상기 추정된 RSSI 값에 대응하는 이격 거리를 산출하는 단계와 상기 산출된 이격 거리에 대응하는 존(Zone)을 식별하는 단계와 상기 식별된 존에 상응하는 차량 제어를 수행하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 다른 실시 예에 따른 차량 스마트 키포브 장치는 블루투스 디바이스를 감지하여 블루투스 통신을 수행하는 블루투스 통신 모뎀과 상기 블루투스 통신을 통해 상기 블루투스 디바이스로부터 수신 신호 세기 지시(RSSI: Received Signal Strength Indication) 데이터를 수집하는 RSSI 데이터 수집부와 단위 측정 시간 동안 수집된 RSSI 데이터를 이용하여 통계 데이터를 생성하는 통계 생성부와 상기 통계 데이터에 기반하여 결정되는 경계 값을 이용하여 복수의 그룹을 설정하고, 상기 설정된 그룹 별 상응하는 RSSI 데이터의 개수에 기반하여 최적 그룹을 결정하는 최적 그룹 결정부와 상기 최적 그룹에 포함된 RSSI 데이터를 이용하여 RSSI 값을 추정하는 RSSI 추정부를 포함할 수 있다.
여기서, 상기 통계 생성부는 상기 단위 측정 시간 동안 수집된 RSSI 데이터에 상응하는 평균을 산출하는 데이터 평균 산출부와 상기 단위 측정 시간 동안 수집된 RSSI 데이터에 상응하는 표준 편차를 산출하는 표준 편차 산출부를 포함하고, 상기 경계 값은 상기 평균에서 상기 표준 편차를 더한 상한 경계 값과 상기 평균에서 상기 표준 편차를 뺀 하한 경계 값을 포함할 수 있다.
또한, 상기 복수의 그룹은 상기 상한 경계 값보다 큰 RSSI 데이터가 할당되는 제1 그룹과 상기 상한 경계 값과 상기 하한 경계 값 사이의 RSSI 데이터가 할당되는 제2 그룹과 상기 하한 경계 값보다 작은 RSSI 데이터가 할당되는 제3 그룹을 포함할 수 있다.
또한, 상기 RSSI 값 추정부는 상기 최적 그룹에 포함된 RSSI 데이터에 대한 평균을 산출하고, 상기 산출된 평균을 해당 단위 측정 시간에 대응되는 RSSI 값으로 결정할 수 있다.
또한, 상기 차량 스마트 키포브 장치는 상기 추정된 RSSI 값에 기반하여 차량을 제어하는 제어기를 더 포함할 수 있다.
또한, 상기 제어기는 상기 추정된 RSSI 값에 대응하는 이격 거리를 산출하고, 상기 산출된 이격 거리에 대응하는 존(Zone)을 식별하고, 상기 식별된 존에 상응하는 차량 제어를 수행할 수 있다.
본 발명의 또 다른 일 실시 예는 상기한 수신 신호 세기 지시 데이터 안정화 방법들 중 어느 하나의 방법을 실행시키기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체를 제공할 수 있다.
상기 본 발명의 양태들은 본 발명의 바람직한 실시예들 중 일부에 불과하며, 본원 발명의 기술적 특징들이 반영된 다양한 실시예들이 당해 기술분야의 통상적인 지식을 가진 자에 의해 이하 상술할 본 발명의 상세한 설명을 기반으로 도출되고 이해될 수 있다.
본 발명에 따른 방법, 장치 및 시스템에 대한 효과에 대해 설명하면 다음과 같다.
본 발명은 수신 신호 세기 지시 데이터 안정화 방법 및 장치를 제공하는 장점이 있다.
또한, 본 발명은 스마트 전자 기기로부터 수신되는 수신 신호 세기 지시 데이터를 안정화하여 스마트 전자 기기의 위치를 정확하게 추적하는 것이 가능한 차량 스마트 키포브 장치에서의 수신 신호 세기 지시 데이터 안정화 방법을 제공하는 장점이 있다.
본 발명에서 얻을 수 있는 효과는 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 종래 기술에 따른 다양한 차량 진입 및 시동 제어 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 스마트 키포브 시스템의 기본적인 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 3은 BLE 통신 시 시간 흐름에 따른 RSSI 측정 값의 변화를 보여준다.
도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량 스마트 키포브 장치에서의 수신 신호 세기 지시 데이터 안정화 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 5는 본 발명의 실시 예에 따른 차량 스마트 키포브 장치에서 단위 시간 동안 수집된 RSSI 데이터를 그룹화한 후 최적 그룹을 결정하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 본 발명의 실시 예에 따른 차량 스마트 키포브 장치에서 RSSI 값을 추정하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 7은 본 발명의 실시 예에 따른 차량 스마트 키포브 장치에서 스마트 전자 기기가 위치한 존을 식별하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 8은 본 발명의 실시 예에 따른 스마트 키포브 시스템에서 수신 신호 세기 지시 데이터 안정화 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 9는 본 발명의 실시 예에 따른 차량 스마트 키포브 장치(900)의 구성을 설명하기 위한 블록도이다.
이하, 본 발명의 실시예들이 적용되는 장치 및 다양한 방법들에 대하여 도면을 참조하여 보다 상세하게 설명한다. 이하의 설명에서 사용되는 구성요소에 대한 접미사 "모듈" 및 "부"는 명세서 작성의 용이함만이 고려되어 부여되거나 혼용되는 것으로서, 그 자체로 서로 구별되는 의미 또는 역할을 갖는 것은 아니다.
실시예의 설명에 있어서, 각 구성 요소의 " 상(위) 또는 하(아래)"에 형성되는 것으로 기재되는 경우에 있어, 상(위) 또는 하(아래)는 두개의 구성 요소들이 서로 직접 접촉되거나 하나 이상의 또 다른 구성 요소가 두 개의 구성 요소들 사이에 배치되어 형성되는 것을 모두 포함한다. 또한 “상(위) 또는 하(아래)”으로 표현되는 경우 하나의 구성 요소를 기준으로 위쪽 방향뿐만 아니라 아래쪽 방향의 의미도 포함할 수 있다.
도 1은 종래 기술에 따른 다양한 차량 진입 및 시동 제어 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 1의 도면 번호 101을 참조하면, 가장 전통적인 차량 진입 및 시동 제어 방법은 운전자가 해당 차량을 위한 차량 키를 이용하여 차량 도어 및 트렁크를 개폐하고, 시동을 제어할 수 있었다.
도 1의 도면 번호 102를 참조하면, 운전자가 해당 차량을 위한 리모트 컨트롤러를 이용하여 원격으로 도어 또는 트렁크를 개폐 기능, 경보등 점멸 기능 및 엔진 시동 온/오프 기능 등을 제어할 수 있었다.
도 1의 도면 번호 103을 참조하면, 현재 출시되고 있는 대부분의 차량들은 차량에 탑재된 스마트 키 모듈이 스마트키와의 무선 통신을 통해 스마트키를 인증하여 위치를 식별하고, 식별된 위치에 따라 자동으로 환영 조명(Welcome Lightning) 동작 및(또는) 사이드 미러 설정에 따라 사이드 미러 개폐 동작을 제어하고, 별도 스마트키 버튼 조작 및 키 조작 없이도 스마트키 인증 결과에 따라 운전자가 도어를 열 수 있도록 제어되는 Remote Keyless entry 시스템이 개시된 바 있다. Remote Keyless entry 시스템의 경우, 운전자는 차량에 구비되는 시동 버튼(Start Button)을 이용하여 차량 시동을 제어할 수 있었다.
도 1의 도면 번호 104를 참조하면, 최근에는 차량에 탑재된 스마트 차량 단말이 스마트폰과의 근접 통신을 이용하여 도어 개폐뿐만 아니라 별도의 스마트키 없이도 스마트폰을 통해 엔진 시동을 제어할 수 있는 기능이 활발히 연구되고 있다.
도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 스마트 키포브 시스템의 기본적인 동작을 설명하기 위한 도면이다.
스마트 키포브 시스템(Smart KeyFob System, 200)은 크게 스마트 전자 장치(210)와 차량 스마트 키포브 장치(220)을 포함하여 구성될 수 있다.
일 예로, 스마트 전자 장치(210)는 스마트폰, 웨어러블 디바이스 등의 전자 장치를 포함할 수 있으나, 이에 한정되지는 않는다.
일 예로, 스마트 전자 장치(210)는 BLE(Bluetooth Low Energy) 기능이 탑재된 블루투스 디바이스일 수 있다.
차량 스마트 키포브 장치(220)은 스마트 전자 장치(210)가 감지되면, 해당 스마트 전자 장치(210)를 인증하여 통신 채널을 설정할 수 있다.
일 예로, 통신 채널은 BLE 통신 채널일 수 있다.
일 예로, 차량 스마트 키포브 장치(220)은 설정된 통신 채널을 통해 소정 기준 신호를 주기적(또는 연속적)으로 전송할 수 있다.
다른 일 예로, 차량 스마트 키포브 장치(220)은 기준 신호로 일정 세기의 비콘 신호를 전송할 수도 있다.
스마트 전자 장치(210)는 기준 신호에 기반하여 측정된 수신 신호 세기 지시(RSSI: Received Signal Strength Indication) 데이터를 통신 채널을 통해 차량 스마트 키포브 장치(220)으로 전송할 수 있다.
차량 스마트 키포브 장치(220)은 수신된 RSSI 데이터에 기반하여 스마트 전자 장치(210)의 위치를 식별하고, 식별된 위치에 따라 사전 정의된 차량 제어 동작을 수행할 수 있다. 여기서, 차량 제어 동작은 자동 도어 잠금 설정/해제 동작, 원격 시동 제어 동작, 웰컴 조명/사이드 미러 제어 동작 등을 포함할 수 있으나, 이에 한정되지는 않는다.
일 실시 예에 따른 차량 스마트 키포브 장치(220)은 스마트 전자 장치(210)가 제1 거리 이내에 진입한 것으로 판단하면, 웰컴 동작을 수행하도록 제어할 수 있다.
차량 스마트 키포브 장치(220)은 스마트 전자 장치(210)가 제2 거리 이내로 진입한 것으로 판단하면, 도어 잠금 설정을 자동 해제시킬 수 있다. 여기서, 제2 거리는 제1 거리보다 작다.
차량 스마트 키포브 장치(220)은 스마트 전자 장치(210)가 제3 거리 이내로 진입한 것으로 판단하면, 차량 시동이 가능하도록 제어할 수 있다. 여기서, 제3 거리는 제2 거리보다 작다.
일반적으로, BLE 통신은 주변 환경 및 주변 잡음에 민감하다. 따라서, 후술할 도 3에 도시된 바와 같이, BLE 통신 신호에 대해 스마트 전자 장치(210)에서 측정한 RSSI 값은 변동폭이 매우 큰 것을 알 수 있다. 짧은 시간 동안 큰 변동폭을 가지는 RSSI는 신뢰하기 힘든 문제점이 있다.
특히, 스마트 전자 장치(210)의 위치를 결정하기 위해 변동폭이 큰 RSSI를 그대로 이용하는 경우, 차량 스마트 키포브 장치(220)가 정확한 위치 산출에 실패할 확률이 증가하였으며, 그에 따른 오동작 확률이 증가하는 문제점이 있었다.
따라서, 빠르고 큰 변동폭을 가지는 RSSI 데이터에 대해서도 스마트 전자 장치(210)의 위치에 상응하는 신뢰성이 높은 RSSI 값을 도출하는 것이 가능한 차량 스마트 키포브 서비스 제공 방법 및 그를 위한 시스템이 요구되고 있는 실정이다.
도 3은 BLE 통신 시 시간 흐름에 따른 RSSI 측정 값의 변화를 보여준다.
상세하게 도 3은 1초의 짧은 시간 동안 스마트 전자 장치(210)에서 측정된 RSSI 값의 변화 패턴을 보여준다.
도 3에 도시된 바와 같이, 1초 동안 측정된 RSSI 레벨은 -57dBm에서 -52dBm 사이의 큰 변동폭을 가짐을 보여준다.
도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량 스마트 키포브 장치에서의 수신 신호 세기 지시 데이터 안정화 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
이하 설명의 편의를 위해, 차량 스마트 키포브 장치를 “키포브 장치”라 명하기로 한다.
상기 도 4의 이해를 돕기 위해 이하의 설명에서는 도 5 내지 도 6을 함께 참조하여 설명하기로 한다.
도 5는 본 발명의 실시 예에 따른 차량 스마트 키포브 장치에서 단위 시간 동안 수집된 RSSI 데이터를 그룹화한 후 최적 그룹을 결정하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 본 발명의 실시 예에 따른 차량 스마트 키포브 장치에서 RSSI 값을 추정하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 4를 참조하면, 키포브 장치는 단위 시간 동안 수집된 RSSI 데이터에 대한 통계를 산출할 수 있다(S410).
여기서, 통계는 단위 시간 동안 수집된 RSSI 데이터에 대한 평균 및 표준 편차를 포함할 수 있다.
다른 일 예로, 키포브 장치는 RSSI 데이터를 스마트 전자 장치(210)로부터 주기적으로 수신될 수 있다. 이 경우, 키포브 장치는 RSSI 데이터가 소정 수집 목표 개수-예를 들면, 40개일 수 있으나, 이에 한정되지는 않음-만큼 수신되면, 통계를 산출할 수도 있다.
키포브 장치는 산출된 통계에 기반하여 경계 값을 결정하고, 결정된 경계 값에 기초하여 수집된 RSSI 데이터를 복수의 그룹으로 분류할 수 있다(S420).
일 예로, 도 5를 참조하면, 시스템은 평균에서 표준 편차를 뺀 값과 평균에서 표준 편차를 더한 값을 각각 상한 경계 값(501)과 하한 경계 값(502)으로 결정할 수 있다.
이때, 상한 경계 값(510) 이상에 상응하는 RSSI 데이터를 제1 그룹(510)으로 할당하고, 상한 경계 값(501)과 하한 경계 값(502) 사이의 RSSI 데이터를 제2 그룹(520)으로 할당하고, 하한 경계 값(502) 이하의 RSSI 데이터를 제3 그룹(530)으로 할당할 수 있다.
키포브 장치는 분류된 그룹에 포함된 RSSI 데이터의 개수에 기반하여 최적 그룹을 결정하고, 최적 그룹에 상응하는 RSSI 데이터를 이용하여 RSSI 값을 추정할 수 있다(S430). 일 예로, 키포브 장치는 RSSI 데이터의 개수가 가장 많은 그룹을 최적 그룹으로 결정하고, 최적 그룹에 포함된 RSSI 데이터의 평균 값을 RSSI 값으로 추정할 수 있다.
키포브 장치는 추정된 RSSI 값에 기반하여 스마트 전자 장치(210)의 현재 위치를 추정할 수 있다(S440).
키포브 장치는 추정된 위치에 대응하는 차량 제어를 수행할 수 있다(S450).
일 예로, 키포브 장치는 스마트 전자 장치(210)가 제1 거리 이내에 진입한 것으로 판단하면, 소정 웰컴 동작을 수행하도록 제어할 수 있다.
또한, 키포브 장치는 스마트 전자 장치(210)가 제2 거리 이내로 진입한 것으로 판단하면, 도어 잠금 설정을 자동 해제시킬 수 있다. 여기서, 제2 거리는 제1 거리보다 작을 수 있다.
또한, 키포브 장치는 스마트 전자 장치(210)가 제3 거리 이내로 진입한 것으로 판단하면, 차량 시동이 가능하도록 제어할 수 있다. 여기서, 제3 거리는 제2 거리보다 작을 수 있다.
상기한 도 4의 실시 예에 있어서, 키포브 장치는 매 단위 측정 시간마다 RSSI 값을 추정할 수 있다. 이때, 키포브 장치는 이전 단위 측정 시간의 RSSI 값 추정에서 사용하였던 RSSI 데이터 중 일부 데이터를 메모리에 저장하였다가 금번 단위 측정 시간에 대응하는 RSSI 값 추정 시 사용할 수도 있다.
즉, 키포브 장치는 도 6에 도시된 바와 같이, 제1 단위 측정 시간(610)에 대응하는 제1 RSSI 값을 추정하고, 제2 단위 측정 시간(620)에 상응하는 제2 RSSI 값을 추정하고, 제3 단위 측정 시간(630)에 상응하는 제3 RSSI 값을 추정할 수 있다.
이때, 제1 단위 측정 시간(610)과 제2 단위 측정 시간(620)은 제1 중첩 구간(615)을 가지고, 제2 단위 측정 시간(620)과 제3 단위 측정 시간(630)은 제2 중첩 구간(625)를 가질 수 있다.
키포브 장치는 제1 단위 측정 시간(610)동안 수집된 RSSI 데이터를 이용하여 제1 RSSI 값을 추정할 수 있다. 이 후, 키포브 장치는 제2 단위 측정 시간(620)동안 수집된 RSSI 데이터를 이용하여 제2 RSSI 값을 추정할 수 있다. 즉, 제2 RSSI 값은 제1 RSSI 값 추정에 사용되었던 일부 RSSI 데이터를 이용하여 추정되므로, RSSI 값 추정 시 오류 발생 확률을 최소화시킬 수 있는 장점이 있다.
도 7은 본 발명의 실시 예에 따른 차량 스마트 키포브 장치에서 스마트 전자 장치가 위치한 존을 식별하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 7을 참조하면, 차량 스마트 키포브 장치는 추정된 RSSI 값에 기반하여 차량 중심(710)(또는 차량의 특정 위치)로부터 스마트 전자 장치-즉, 블루투스 디바이스-까지의 상대적인 이격 거리를 산출할 수 있다.
차량 스마트 키포브 장치는 산출된 이격 거리가 제1 값(720)보다 작으면, 스마트 전자 장치가 존 1(Zone 1)에 위치한 것으로 판단할 수 있다.
차량 스마트 키포브 장치는 산출된 이격 거리가 제1 값(720)보다 크고 제2 값(730)보다 작으면, 스마트 전자 장치가 특정 존 경계 구간에 위치한 것으로 판단할 수 있다.
차량 스마트 키포브 장치는 스마트 전자 장치가 존 경계 구간에 위치하면, 해당 존 경계 구간에서 RSSI 값이 빈번하게 흔들리는 현상을 보상하기 위한 경계점 근접 안정화 처리 절차를 수행할 수 있다.
일 예로, 차량 스마트 키포브 장치는 스마트 전자 장치가 존 경계 구간에 진입한 경우, 추정한 RSSI 값에 일정한 값을 더하거나 빼는 보정을 수행할 수 있다.
차량 스마트 키포브 장치는 산출된 이격 거리가 제2 값(730)보다 크고 제3 값(740)보다 작으면, 스마트 전자 장치가 존 2(Zone 2)에 위치한 것으로 판단할 수 있다.
차량 스마트 키포브 장치는 산출된 이격 거리가 제3 값(740)보다 크면 스마트 전자 장치가 존 3(Zone 3)에 위치한 것으로 판단할 수 있다.
차량 스마트 키포브 장치는 결정된 존에 따른 차량 제어 동작이 수행되도록 제어할 수 있다.
일 예로, 도 7을 참조하면, 차량 스마트 키포브 장치는 스마트 전자 장치가 제3 존에 진입한 것으로 판단하면, 차량이 웰컴 동작을 수행하도록 제어할 수 있다.
차량 스마트 키포브 장치는 스마트 전자 장치가 제3 존에서 제2 존으로 이동한 것으로 판단하면, 해당 차량의 도어 잠금 설정을 자동 해제시킬 수 있다.
차량 스마트 키포브 장치는 제2 존에 위치했던 스마트 전자 장치가 제1 존에 진입한 것으로 판단하면, 차량 시동이 가능하도록 제어할 수 있다.
도 8은 본 발명의 실시 예에 따른 수신 신호 세기 지시 데이터 안정화 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
차량 스마트 키포브 장치(820)은 광고 시그널을 생성하여 구비된 안테나를 통해 출력할 수 있다(S810).
일 예로, 광고 시그널은 BLE 기반의 비콘(Beacon)일 수 있다. 차량 스마트 키포브 장치(820)에 BLE 기반의 비콘 기술이 적용되는 경우, 저전력으로 통신하기 때문에 다른 근거리 무선 통신 기술에 비해 저비용으로 위치를 확인할 수 있는 장점이 있다. 또한, 저전력 통신을 통해 차량 대기 전력 소모를 최소화시킬 수 있는 장점이 있다.
스마트 전자 장치(810)는 광고 시그널을 감지하면 연결 지시 신호를 생성하여 차량 스마트 키포브 장치(820)에 전송할 수 있다(S820 내지 S830).
차량 스마트 키포브 장치(820)은 연결 지시 신호가 수신되면, 스마트 전자 장치(810)과 소정 연결 절차를 수행하여 블루투스 통신 채널을 설정할 수 있다(S840).
도면 번호 S850을 참조하면, 차량 스마트 키포브 장치(820)은 단위 측정 시간 동안 일정 주기로 RSSI 데이터 전송 요청 신호를 설정된 통신 채널을 통해 스마트 전자 장치(810)에 전송하여 제1 내지 제n RSSI 데이터를 수집할 수 있다.
차량 스마트 키포브 장치(820)는 단위 측정 시간 동안 수집된 RSSI 데이터에 대한 통계 분석 및 그룹화를 통해 해당 단위 측정 시간에 상응하는 RSSI 값을 추정할 수 있다(S860). 여기서, 단위 측정 시간 동안 수집된 RSSI 데이터에 대한 통계 분석 및 그룹화를 통해 해당 단위 측정 시간에 상응하는 RSSI 값을 추정하는 구체적인 절차는 상술한 도 4 내지 도 7의 설명으로 대체한다.
도 9는 본 발명의 실시 예에 따른 차량 스마트 키포브 장치(900)의 구성을 설명하기 위한 블록도이다.
도 9를 참조하면, 차량 스마트 키포브 장치(900)은 블투투스 통신 모뎀(910), RSSI 데이터 수집부(920), 메모리(930), 차량 내 통신 모뎀(940), 통계 생성부(950), 최적 그룹 결정부(960), RSSI 값 추정부(970), 보정부(980) 및 제어기(990)를 포함하여 구성될 수 있다.
블루투스 통신 모뎀(910)은 소정 세기의 광고 신호-즉, 비콘 신호-를 전송하여 블루투스 디바이스를 감지하고, 감지된 블루투스 디바이스를 인증하여 블루투스 통신을 수행할 수 있다.
블루투스 통신 모뎀(910)은 통신 연결된 블루투스 디바이스로 RSSI 데이터 전송을 요청하여 RSSI 데이터를 수신할 수 있다. 일부 RSSI 데이터는 메모리(930)에 저장될 수 있다.
RSSI 데이터 수집부(920)는 해당 단위 측정 시간에 대응하는 RSSI 데이터를 수집할 수 있다. 이때, 현재 단위 측정 시간에 대응하는 RSSI 데이터에는 이전 단위 측정 시간에 대응하는 RSSI 데이터의 일부가 포함될 수 있다.
차량 내 통신 모뎀(940)은 차량 내부에 장착된 각종 전자 제어 유닛(ECU: Electric Control Unit)과의 통신을 수행할 수 있다. 여기서, 차량 내 통신은 CAN(Controller Area Network) 통신, 이더넷(Ethernet) 통신 등을 포함할 수 있으나, 이에 한정되지는 않는다.
통계 생성부(950)는 RSSI 데이터 수집부(920)에 의해 수집된 RSSI 데이터를 이용하여 통계 데이터를 생성할 수 있다.
통계 생성부(950)는 단위 측정 시간 동안 수집된 RSSI 데이터에 상응하는 평균을 산출하는 평균 산출부(951)와 단위 측정 시간 동안 수집된 RSSI 데이터에 상응하는 표준 편차를 산출하는 표준 편차 산출부(952)를 포함하여 구성될 수 있다.
최적 그룹 결정부(960)는 통계 생성부(950)에 의해 산출된 평균과 표준 편차를 이용하여 경계 값을 결정하고, 결정된 경계 값에 기반하여 RSSI 데이터가 할당될 복수의 그룹을 설정할 수 있다.
일 예로, 상기 경계 값은 평균에서 표준 편차를 더한 상한 경계 값과 평균에서 표준 편차를 뺀 하한 경계 값을 포함할 수 있다.
이 경우, 상기 복수의 그룹은 상기 상한 경계 값보다 큰 RSSI 데이터가 할당되는 제1 그룹과 상기 상한 경계 값과 상기 하한 경계 값 사이의 RSSI 데이터가 할당되는 제2 그룹과 상기 하한 경계 값보다 작은 RSSI 데이터가 할당되는 제3 그룹을 포함할 수 있다.
최적 그룹 결정부(960)는 상기 설정된 그룹 별 상응하는 RSSI 데이터의 개수가 최대인 그룹을 최적 그룹으로 결정할 수 있다.
RSSI 값 추정부(970)는 최적 그룹에 포함된 RSSI 데이터를 이용하여 RSSI 값을 추정할 수 있다. 일 예로, RSSI 값 추정부(970)는 최적 그룹에 포함된 RSSI 데이터에 대한 평균을 산출하고, 상기 산출된 평균 값을 해당 단위 측정 시간에 대응되는 RSSI 값으로 결정할 수 있다.
보정부(980)는 추정된 RSSI 값에 상응하는 상대적인 이격 거리를 산출하고, 산출된 이격 거리가 특정 존 경계 구간인지 여부를 판단할 수 있다. 여기서, 상대적인 이격 거리는 차량의 특정 위치-예를 들면, 차량에 구비된 블루투스 통신 안테나의 장착 위치-로부터 해당 블루투스 디바이스까지의 이격 거리를 의미할 수 있다.
보정부(980)는 추정된 RSSI 값에 기반하여 블루투스 디바이스의 현재 위치를 추정할 수 있다. 보정부(980)는 블루투스 디바이스의 추정 위치가 특정 존 경계 구간에 해당되면, 해당 존 경계 구간에서 RSSI 값이 빈번하게 흔들리는 현상을 보상하기 위한 경계점 근접 안정화 처리 절차를 수행할 수 있다.
일 예로, 보정부(980)는 블루투스 디바이스가 존 경계 구간에 진입한 경우, 추정된 RSSI 값에 일정한 값을 더하거나 빼는 보정을 수행할 수 있다.
제어기(990)는 추정된 RSSI 값에 기반하여 블루투스 디바이스가 위치한 존을 식별할 수 있다.
제어기(990)는 식별된 존에 상응하여 차량의 동작을 제어할 수 있다.
제어기(990)는 차량 동작 제어를 위한 소정 제어 신호를 생성하고, 생성된 제어 신호를 차량 내 통신 모뎀(940)을 통해 해당 ECU로 전송할 수 있다.
본 발명은 본 발명의 정신 및 필수적 특징을 벗어나지 않는 범위에서 다른 특정한 형태로 구체화될 수 있음은 당업자에게 자명하다.
따라서, 상기의 상세한 설명은 모든 면에서 제한적으로 해석되어서는 아니되고 예시적인 것으로 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 첨부된 청구항의 합리적 해석에 의해 결정되어야 하고, 본 발명의 등가적 범위 내에서의 모든 변경은 본 발명의 범위에 포함된다.

Claims (12)

  1. 블루투스 연결된 디바이스로부터 수신 신호 세기 지시(RSSI: Received Signal Strength Indication) 데이터를 수신하는 단계;
    단위 측정 시간 동안 수집된 RSSI 데이터를 이용하여 통계 데이터를 생성하는 단계;
    상기 통계 데이터에 기반하여 결정된 경계 값을 이용하여 복수의 그룹을 설정하는 단계;
    상기 설정된 그룹 별 상응하는 RSSI 데이터의 개수에 기반하여 최적 그룹을 결정하는 단계; 및
    상기 최적 그룹에 포함된 RSSI 데이터를 이용하여 RSSI 값을 추정하는 단계
    를 포함하는 수신 신호 세기 지시 데이터 안정화 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 통계 데이터는 평균 및 표준 편차를 포함하고,
    상기 경계 값은 상기 평균에서 상기 표준 편차를 더한 상한 경계 값과 상기 평균에서 상기 표준 편차를 뺀 하한 경계 값을 포함하는 수신 신호 세기 지시 데이터 안정화 방법.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 복수의 그룹은
    상기 상한 경계 값보다 큰 RSSI 데이터가 할당되는 제1 그룹;
    상기 상한 경계 값과 상기 하한 경계 값 사이의 RSSI 데이터가 할당되는 제2 그룹; 및
    상기 하한 경계 값보다 작은 RSSI 데이터가 할당되는 제3 그룹
    을 포함하는 수신 신호 세기 지시 데이터 안정화 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 RSSI 값을 추정하는 단계는
    상기 최적 그룹에 포함된 RSSI 데이터에 대한 평균을 산출하는 단계; 및
    상기 산출된 평균을 해당 단위 측정 시간에 대응되는 RSSI 값으로 결정하는 단계
    를 포함하는 수신 신호 세기 지시 데이터 안정화 방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 추정된 RSSI 값에 기반하여 차량을 제어하는 단계
    를 더 포함하는 수신 신호 세기 지시 데이터 안정화 방법.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 추정된 RSSI 값에 기반하여 차량을 제어하는 단계는
    상기 추정된 RSSI 값에 대응하는 이격 거리를 산출하는 단계;
    상기 산출된 이격 거리에 대응하는 존(Zone)을 식별하는 단계; 및
    상기 식별된 존에 상응하는 차량 제어를 수행하는 단계
    를 포함하는 수신 신호 세기 지시 데이터 안정화 방법.
  7. 블루투스 디바이스를 감지하여 블루투스 통신을 수행하는 블루투스 통신 모뎀;
    상기 블루투스 통신을 통해 상기 블루투스 디바이스로부터 수신 신호 세기 지시(RSSI: Received Signal Strength Indication) 데이터를 수집하는 RSSI 데이터 수집부;
    단위 측정 시간 동안 수집된 RSSI 데이터를 이용하여 통계 데이터를 생성하는 통계 생성부;
    상기 통계 데이터에 기반하여 결정되는 경계 값을 이용하여 복수의 그룹을 설정하고, 상기 설정된 그룹 별 상응하는 RSSI 데이터의 개수에 기반하여 최적 그룹을 결정하는 최적 그룹 결정부; 및
    상기 최적 그룹에 포함된 RSSI 데이터를 이용하여 RSSI 값을 추정하는 RSSI 추정부
    를 포함하는 차량 스마트 키포브 장치.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 통계 생성부는
    상기 단위 측정 시간 동안 수집된 RSSI 데이터에 상응하는 평균을 산출하는 데이터 평균 산출부; 및
    상기 단위 측정 시간 동안 수집된 RSSI 데이터에 상응하는 표준 편차를 산출하는 표준 편차 산출부를 포함하고,
    상기 경계 값은 상기 평균에서 상기 표준 편차를 더한 상한 경계 값과 상기 평균에서 상기 표준 편차를 뺀 하한 경계 값을 포함하는 차량 스마트 키포브 장치.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 복수의 그룹은
    상기 상한 경계 값보다 큰 RSSI 데이터가 할당되는 제1 그룹;
    상기 상한 경계 값과 상기 하한 경계 값 사이의 RSSI 데이터가 할당되는 제2 그룹; 및
    상기 하한 경계 값보다 작은 RSSI 데이터가 할당되는 제3 그룹
    을 포함하는 차량 스마트 키포브 장치.
  10. 제7항에 있어서,
    상기 RSSI 값 추정부는 상기 최적 그룹에 포함된 RSSI 데이터에 대한 평균을 산출하고, 상기 산출된 평균을 해당 단위 측정 시간에 대응되는 RSSI 값으로 결정하는 차량 스마트 키포브 장치.
  11. 제7항에 있어서,
    상기 추정된 RSSI 값에 기반하여 차량을 제어하는 제어기
    를 더 포함하는 차량 스마트 키포브 장치.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 제어기는 상기 추정된 RSSI 값에 대응하는 이격 거리를 산출하고, 상기 산출된 이격 거리에 대응하는 존(Zone)을 식별하고, 상기 식별된 존에 상응하는 차량 제어를 수행하는 차량 스마트 키포브 장치.
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