KR20200070662A - 실내 측위 시스템의 위치 인식 장치 및 방법 - Google Patents

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Abstract

본 기술은 실내 측위 시스템의 위치 인식 장치 및 방법이 개시된다. 본 발명의 구체적인 예에 따르면, 비콘의 수신 신호에 포함된 RSSI 값 중 임계 범위를 벗어나는 RSSI 값을 제거하는 클램핑 기법을 적용함에 따라 비콘의 수신 신호의 측정 시간 및 횟수를 줄일 수 있고 이에 시스템의 연산 복잡도 및 부하를 줄일 수 있다. 그리고 본 실시 예는 나머지 RSSI 값으로 비콘과 사용자 간의 위치 예측 시 적용되는 감쇄 상수를 구간 별로 다르게 설정함에 따라, 비콘과 사용자 간의 평균 오차를 줄여 사용자 위치 예측에 대한 정확도를 향상시킬 수 있다.

Description

실내 측위 시스템의 위치 인식 장치 및 방법{POSITION RECOGNITION APPARATUS AND METHOD OF INDOOR POSITION SYSTEM}
본 발명은 실내 측위 시스템의 위치 인식 장치 및 방법에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 각 비콘의 수신 신호의 RSSI(Received Signal Strength Indication) 값에 대한 평균 오차를 줄여 실내 측위 시스템의 사용자 위치 예측의 정확도를 근본적으로 향상시킬 수 있도록 한 기술에 관한 것이다.
최근 실내에서도 사용자의 위치 정보를 이용하여 다양한 맞춤형 서비스를 제공함으로써 소비자들의 편리성을 증대시키려는 노력과 경향이 증가하고 있으며, 이를 위하여 실내에서의 위치 측정에 관한 다양한 연구가 진행되고 있다.
또한, 위치기반 서비스(location based service) 뿐만이 아니라 가상현실(VR: virtual reality) 산업에서도 위치 정보의 이용 범위가 확대됨에 따라 정확한 사용자의 위치를 계산하는 방법이 여러 측면에서 요구되고 있다.
일반적으로 사용자 위치 추정 시스템은 GPS(Global Positioning System)를 이용한 실외에 국한된 서비스였기 때문에, 실내에서 수신이 가능한 무선 송신기를 이용한 실내 측위 시스템의 구축이 필수적으로 요구된다.
그러나, 이러한 무선 송신기들의 송출 신호 기반의 실내 측위 시스템은 자유공간이 아닌 경우 송수신기 사이의 전파 경로가 장애물로 인해 가려지거나, 불규칙한 면에 충돌 할 때에 경로 감쇄로 인한 사용자의 위치 추정의 정확도의 문제가 발생한다.
이에 본 출원인은 각 비콘으로부터 제공받은 수신 신호 강도(RSSI: Received Signal Strength Indication) 값을 이용하여 사용자 위치를 추정함에 있어, 정확도를 향상시키는 방안을 제안하고자 한다.
본 발명은 종래 기술의 제반 문제점을 해결하기 위해 안출된 것으로, 본 발명의 목적은 비콘의 수신 신호에 포함된 RSSI 값 중 정해진 임계 범위를 벗어나는 RSSI 값을 제거하는 클램핑 기법을 적용함에 따라 비콘의 수신 신호의 측정 시간 및 횟수를 줄일 수 있고 이에 시스템의 연산 복잡도 및 부하를 줄일 수 있는 실내 측위 시스템의 위치 인식 장치 및 방법을 제공하고자 함에 있다.
본 발명의 다른 목적은, 임계 범위를 벗어난 RSSI를 제거한 다음 나머지 RSSI 값으로 사용자 위치 예측 시 적용되는 감쇄 상수를 구간 별로 다르게 설정함에 따라, 비콘과 사용자 간의 거리의 평균 오차를 줄여 사용자 위치 예측에 대한 정확도를 향상시킬 수 있는 실내 측위 시스템의 위치 인식 장치 및 방법을 제공하고자 함에 있다.
본 발명의 목적은 이상에서 언급한 목적으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 본 발명의 다른 목적 및 장점들은 하기의 설명에 의해서 이해될 수 있으며, 본 발명의 실시 예에 의해 보다 분명하게 알게 될 것이다. 또한, 본 발명의 목적 및 장점들은 특허청구 범위에 나타낸 수단 및 그 조합에 의해 실현될 수 있음을 쉽게 알 수 있을 것이다.
전술한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 실시 예에 의한 실내 측위 시스템의 위치 인식 장치는,
실내의 소정 위치에 설치된 다수의 비콘; 및
상기 각 비콘의 수신 신호에 대한 RSSI 값으로 사용자 위치를 예측하는 수신기를 포함하되,
상기 수신기는
각 비콘으로부터 공급된 수신 신호에 대해 RSSI(Received Signal Strength Indication) 값을 수신하는 RSSI 도출부; 각 RSSI 값 중 임계 범위를 벗어난 RSSI 값을 제거하고 나머지 RSSI 값을 출력하는 필터부; 및 상기 필터부의 RSSI 값 및 감쇄 상수로 사용자 위치를 예측하는 위치 인식부를 포함할 수 있다.
바람직하게 상기 필터부의 임계 범위는
다수의 RSSI 값에 대한 라플라시안 가우시안 연산으로 근사화한 후 정규화를 통해 정규화 그래프를 도출하고 도출된 정규화 그래프 중 기 정해진 신뢰도로 임계 범위를 설정하도록 구비될 수 있다.
바람직하게 상기 수신기는
상기 필터부의 RSSI 값과 각 거리 별 평균 제곱근 오차(RMSE: Root Means Square Error)를 도출한 다음 도출된 평균 제곱근 오차에 대한 선형적 관계식을 도출하고, 도출된 선형적 관계식에서 적어도 하나의 변곡점을 거리에 대한 기준점으로 설정하고, 설정된 기준점 이전의 감쇄 상수와 기준점 이 후의 감쇄 상수를 결정하며, 결정된 감쇄 상수를 상기 위치 인식부로 전달하는 감쇄 상수 도출부를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 다른 실시 예에 따른 실내 측위 시스템의 위치 인식 방법은,
RSSI 도출부에서 각 비콘으로부터 공급된 수신 신호에 대해 RSSI(Received Signal Strength Indication) 값을 수신하고 수신된 다수의 RSSI 값을 필터부로 전달하는 RSSI 도출단계; 각 RSSI 값 중 임계 범위를 벗어난 RSSI 값을 제거하고 나머지 RSSI 값을 위치 인식부로 전달하는 필터 단계; 및 위치 인식부에서 필터부의 RSSI 값 및 설정된 감쇄 상수로 사용자 위치를 예측하는 위치 예측 단계를 포함할 수 있다.
바람직하게 상기 임계 범위는
다수의 RSSI 값에 대한 라플라시안 가우시안 연산으로 근사화한 후 정규화를 통해 정규화 그래프를 도출하고 도출된 정규화 그래프 중 기 정해진 신뢰도로 임계 범위를 설정하도록 구비될 수 있다.
바람직하게 상기 위치 인식 방법은,
상기 필터 단계 이 후에 RSSI 값과 각 거리 별 평균 제곱근 오차(RMSE: Root Means Square Error)를 도출한 다음 도출된 평균 제곱근 오차에 대한 선형적 관계식을 도출하고, 도출된 선형적 관계식에서 적어도 하나의 변곡점을 거리에 대한 기준점으로 설정하고, 설정된 기준점 이전의 감쇄 상수와 기준점 이 후의 감쇄 상수를 결정하며, 결정된 감쇄 상수를 상기 위치 인식부로 전달하는 감쇄 상수 도출단계를 더 포함할 수 있다.
본 발명에 따르면 비콘의 수신 신호에 포함된 RSSI 값 중 임계 범위를 벗어나는 RSSI 값을 제거하는 클램핑 기법을 적용함에 따라 비콘의 수신 신호의 측정 시간 및 횟수를 줄일 수 있고 이에 시스템의 연산 복잡도 및 부하를 줄일 수 있다. 그리고 본 실시 예는 나머지 RSSI 값으로 비콘과 사용자 간의 거리 예측 시 적용되는 감쇄 상수를 구간 별로 다르게 설정함에 따라, 비콘과 사용자 간의 거리의 평균 오차를 줄여 사용자 위치 예측에 대한 정확도를 향상시킬 수 있다.
본 명세서에서 첨부되는 다음의 도면들은 본 발명의 바람직한 실시 예를 예시하는 것이며, 후술하는 발명의 상세한 설명과 함께 본 발명의 기술사상을 더욱 이해시키는 역할을 하는 것이므로, 본 발명은 그러한 도면에 기재된 사항에만 한정되어 해석되어서는 아니된다.
도 1은 본 실시 예의 위치 인식 시스템의 구성을 보인 도이다.
도 2는 본 실시 예의 시스템의 수신기의 세부 구성도이다.
도 3은 본 실시 예의 시스템의 감쇄 상수를 보인 그래프이다.
도 4 내지 도 5는 본 실시 예의 실내의 비콘 배치도를 보인 도이다.
이하에서는 도면을 참조하여 본 발명의 실시 예들을 보다 상세하게 설명한다.
본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 후술되어 있는 실시 예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시 예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시 예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다.
본 명세서에서 사용되는 용어에 대해 간략히 설명하고, 본 발명에 대해 구체적으로 설명하기로 한다.
본 발명에서 사용되는 용어는 본 발명에서의 기능을 고려하면서 가능한 현재 널리 사용되는 일반적인 용어들을 선택하였으나, 이는 당 분야에 종사하는 기술자의 의도 또는 판례, 새로운 기술의 출현 등에 따라 달라질 수 있다. 또한, 특정한 경우는 출원인이 임의로 선정한 용어도 있으며, 이 경우 해당되는 발명의 설명 부분에서 상세히 그 의미를 기재할 것이다. 따라서 본 발명에서 사용되는 용어는 단순한 용어의 명칭이 아닌, 그 용어가 가지는 의미와 본 발명의 전반에 걸친 내용을 토대로 정의되어야 한다.
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 있음을 의미한다. 또한, 명세서에서 사용되는 "부"라는 용어는 소프트웨어, FPGA 또는 ASIC과 같은 하드웨어 구성요소를 의미하며, "부"는 어떤 역할들을 수행한다. 그렇지만 "부"는 소프트웨어 또는 하드웨어에 한정되는 의미는 아니다. "부"는 어드레싱할 수 있는 저장 매체에 있도록 구성될 수도 있고 하나 또는 그 이상의 프로세서들을 재생시키도록 구성될 수도 있다.
따라서, 일 예로서 "부"는 소프트웨어 구성요소들, 객체지향 소프트웨어 구성요소들, 클래스 구성요소들 및 태스크 구성요소들과 같은 구성요소들과, 프로세스들, 함수들, 속성들, 프로시저들, 서브루틴들, 프로그램 코드의 세그먼트들, 드라이버들, 펌웨어, 마이크로 코드, 회로, 데이터, 데이터베이스, 데이터 구조들, 테이블들, 어레이들 및 변수들을 포함한다. 구성요소들과 "부"들 안에서 제공되는 기능은 더 작은 수의 구성요소들 및 "부"들로 결합되거나 추가적인 구성요소들과 "부"들로 더 분리될 수 있다.
아래에서는 첨부한 도면을 참고하여 본 발명의 실시 예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략한다.
이하에서는 본 발명의 실시 예에 따른 전력에 대해 첨부된 도면을 참조하여 구체적으로 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 위치 인식 시스템의 구성을 보인 도이며, 도 1을 참조하면, 본 발명의 실시 예에 따른 위치 인식 시스템(S)는 비콘의 수신 신호의 RSSI(Received Signal Strength Indication) 값을 토대로 실내 위치를 예측하도록 구비될 수 있고, 이에 시스템(S)는 다수의 비콘(10) 및 수신기(20)를 포함할 수 있다.
다수의 비콘(10)은 실내의 서로 다른 위치에 각각 설치되며, RSSI(Received Signal Strength Indicator)를 포함한다. 여기서, RSSI(Received Signal Strength Indicator)는 거리에 따라 각 비콘으로부터 전파의 세기를 수신기(20)로 전달하여 수신기(20)는 수신된 RSSI 값을 토대로 비콘(10)과 사용자 위치 간의 거리를 도출한다.
본 발명에서 설명 상의 편의를 위해 저전력 블루투스(BLE) 비콘으로 구비될 수 있으며, 초음파, 가시 광선, 등을 이용한 비콘, 다양한 주파수 대역의 RF 비콘 등 다양한 형태로 구비될 수 있으나, 이에 국한하지 아니한다.
한편, 저전력 블루투스(BLE)는, 초저전력 근거리 무선 개인 통신망 기술로서, 초저전력 및 초소형 모듈로 제작 가능하여 블루투스 4.0을 지원 가능하다. 적용 범위가 50m 이하이고 저전력으로 위치 기반 서비스를 제공할 수 있는 장점을 가진다. 여기서, 저전력 블루투스 비콘의 송신 디바이스는 31 바이트 정도의 작은 데이터를 실어 전송하는 게시(adverting) 기능만을 수행한다.
한편 수신기(20)는, 사용자가 소지한 단말로 다수의 비콘(10)을 포함하여 구축된 무선망을 검색하기 위한 앱이 설치되고 설치된 앱의 실행에 따라 구축된 무선망을 통해 비콘(10)으로부터 제공받은 수신 신호의 RSSI 값을 도출하도록 구비될 수 있다.
도 2는 도 1의 수신기(20)의 세부적인 구성을 보인 도면으로, 본 실시 예의 수신기(20)는 RSSI 수신부(210), 필터부(230), 감쇄 상수 도출부(250), 및 위치 인식부(250)를 포함할 수 있다.
여기서, RSSI 수신부(210)는 각 비콘(10)으로부터 공급된 수신 신호에 대해 RSSI 값을 도출한 다음 도출된 각 비콘(10)의 RSSI 값은 필터부(230)에 전달된다.
필터부(230)는 수신된 다수의 RSSI 값의 통계학적 분포에 대해 가우시안(Gaussian, G) 연산의 값으로 근사화한 다음 정규화하여 정규화 결과에 대해 기 정해진 신뢰도로 임계 범위를 설정한다. 예를 들어, 정규화 결과에 대한 신뢰도가 90%인 경우 상 하위 10%의 RSSI 값은 노이즈로 판단한다.
이에 기 정해진 임계 범위를 벗어난 RSSI 값은 제거된다.
즉, 임계 범위를 벗어난 RSSI 값에 대해 기 정해진 임계 범위
Figure pat00001
는 다음 식 1를 만족한다.
[식 1]
Figure pat00002
여기서,
Figure pat00003
은 RSSI 값의 평균이고 σ는 RSSI 값의 표준편차이다.
즉, 필터부(230)는 임계 범위에 존재하지 아니한 RSSI 값을 제거하는 클리핑(clipping) 기법을 적용하여 다수개의 RSSI 값의 평균값에 왜곡을 주는 RSSI 값을 제거한다. 이에 본 실시 예는 RSSI 값의 평균을 도출하기 위한 연산 횟수 및 연산 시간을 줄일 수 있고, 이에 신뢰도를 향상시키게 된다.
여기서, 가중치
Figure pat00004
는 거리 별 RSSI 값의 평균 누적 시 신뢰도가 설정 범위 내에 존재하는 값으로 설정되며, 보통 실내 환경에서는 가중치
Figure pat00005
의 설정 범위 내에 존재하는 하나의 값으로 결정된다.
그리고, 필터부(230)를 통과한 다수의 RSSI 값은 감쇄 상수 연산부(250)로 전달된다.
각 비콘(10)의 수신 신호에 대한 RSSI 값은 다음 식 2)으로부터 도출된다.
[식 2]
Figure pat00006
여기서, n는 실내 공간 상의 감쇄 상수이고, A는 각 비콘(10)과 물체간의 거리가 1m 일 때 측정된 RSSI 값이다. 여기서, A는 각 비콘(10) 별로 1m 거리 단위로 수신된 RSSI 값의 평균치로 설정된다.
그리고, 감쇄 상수 n 은 거리 별로 RSSI 값의 측정 시 실제 측정된 감쇄 상수값과 그들의 평균 제곱근 오차(RMSE: Root Mean Square Error)를 최소화하는 선형 곡선 피팅 방식을 이용하여 도출된 대표값으로 결정된다.
즉, 식 1에서
Figure pat00007
를
Figure pat00008
로 치환하여 정리하면 식 2는 다음과 식 3으로 정리된다.
[식 3]
Figure pat00009
여기서, 식 3은 변수
Figure pat00010
에 대한 1차 리니어 함수로 나타내며, 선형 곡선 피팅 방식은 변수
Figure pat00011
에 대한 1차 리니어 함수의 선형 곡선으로 감쇄 상수 n이 결정된다.
도 3은 선형 곡선으로 결정된 감쇄 상수 n에 의거 도출된 비콘과 사용자 간의 거리(d)를 보인 도면으로서, 도 3을 참조하면, 비콘과 사용자 간의 거리에 따라 감쇄 상수 n 의 오차가 발생됨을 확인할 수 있다. 이때 거리는 비콘과 사용자 간의 실측 거리와 변수
Figure pat00012
에 대한 선형 곡선으로 결정된 감쇄 상수 n에 의거 도출된다.
이에 감쇄 상수 도출부(250)는 비콘과 사용자 간의 실측 거리로 도출된 감쇄 상수 n과 다수의 RSSI 값의 평균으로 도출된 대표값에 대한 평균 제곱근 오차(RMSE: Root Means Square Error)를 도출하고, 도출된 평균 제곱근 오차가 최소화되는 거리값을 기준점으로 설정하며, 설정된 기준점에서 변곡되는 두 개의 선형 곡선으로 두 개의 감쇄 상수 n1, n2를 도출한다.
예를 들어, 거리 d가 3m, 4m, 5m 별 평균 제곱근 오차(RMSE)는 다음 표 1에 도시된 바와 같고, 이를 토대로 비콘(10)과 사용자 간의 거리 8m 에 대해 도출된 감쇄 상수 n은 도 3에 도시된 바와 같이, 3m 기준점으로 차등 적용된다.
[표 1]
Figure pat00013
본 실시 예에서는 도 3에 도시된 바와 같이, 변곡이 1회인 경우 거리에 대한 2개의 감쇄 상수를 상이하게 도출될 수 있으나, 이에 한정하지 아니한다.
실시 예
도 4는 7mx7m 열린 공간에 동일 간격으로 비콘(10)이 설치된 상태를 보인 도이고, 도 5는 6mx6m 닫힌 공간에 동일 간격으로 비콘(10)이 설치된 상태를 보인 도이다. 도 4 및 도 5에 도시된 바와 같이, 본 실시 예는 동일 간격으로 설치된 비콘(10)으로부터 1m씩 떨어진 안쪽 정사각형을 내부 측정 영역(area a)으로 정하고, 측정 영역 A를 제외한 나머지 영역을 모서리 측정 영역(area b)로 정하며, 측정에 사용되는 비콘(10)의 송신 전력은 0[dBm], 송출 주기는 250[ms]으로 설정된다.
그리고, 감쇄 상수는 표 2에 도시된 바와 같이 설정된다.
[표 2]
Figure pat00014
그리고 도 4의 열린 공간에서 설치된 8개의 비콘(10)의 식 3에서의 A값은 각각 64.95, 65.95, 60, 64.83, 61.89, 67.01, 66.14, 및 64.54 로 측정되고, 도 5의 닫힌 공간에서 설치된 8개의 비콘(10)의 식 3에서의 A값은 각각 59.9, 67.38, 69.97, 64.26, 62.12, 67.3, 66.26, 65.34 로 측정된다.
도 4 및 도 5 각각의 공간에서 수신된 RSSI 값의 노이즈를 제거한 다음 도출된 거리 오차 평균(제안 방식 A)과 수신된 RSSI 값으로 노이즈 제거 없이 도출된 거리 오차 평균(기존 방식 A)은 표 3 및 표 4에 도시된 바와 같고, 표 3을 참조하면, 두 거리 오차 평균을 비교하여 제안 방식이 기존 방식에 비해 열린 공간에서 6.13% 개선됨을 알 수 있고, 표 4을 참조하면, 두 거리 오차 평균을 비교하여 제안 방식이 기존 방식에 비해 닫힌 공간에서 27.56% 개선됨을 확인할 수 있다.
[표 3]
Figure pat00015
[표 4]
Figure pat00016
또한, 도 4 및 도 5 각각의 공간에서의 다수의 RSSI 값 중 노이즈 성분을 제거된 RSSI 값과 기준점을 중심으로 두 개의 감쇄 상수 n1, n2로 도출된 거리 오차 평균(제안방식 B)과 수신된 RSSI 값과 하나의 감쇄 상수 n을 이용하여 도출된 거리 오차 평균(기존방식 B)은 표 5 및 표 6에 도시된 바와 같으며, 표 5을 참조하면, 두 거리 오차 평균을 비교하여 제안 방식이 기존 방식에 비해 열린 공간에서 36.79% 개선됨을 알 수 있다. 또한 표 6을 참조하면, 제안 방식이 기존 방식에 비해 닫힌 공간에서 43.83% 개선됨을 확인할 수 있다.
[표 5]
Figure pat00017
[표 6]
Figure pat00018
이에 본 실시 예는 열린 공간 및 닫힌 공간 모드에서 각 비콘(10)으로부터 수신된 RSSI 값 중 임계 범위를 벗어나는 RSSI 값을 제거한 다음 평균을 누적하는 제안 방식 A의 경우 기존 방식 A 보다 평균 거리 오차가 감소됨을 확인할 수 있다.
또한, 본 실시 예는 임계 범위를 벗어나는 RSSI 값을 제거한 다음 나머지 RSSI 값에 대해 기준점을 중심으로 두 개의 감쇄 상수 n1, n2를 이용하여 비콘(10)과 사용자 간의 거리(d)를 도출하는 제안 방식 B의 경우 기존 방식 B 보다 실측 거리와 예측 거리 간의 평균 오차에 대한 개선율이 더욱 증가된다.
또한, 표 3 및 표 4를 참조하면, 열린 공간에서의 모서리에서 발생하는 반사파의 영향에 의해 발생되는 RSSI 값의 노이즈가 적기 때문에 내부 측정 영역(area a)와 모서리 측정 영역(area b) 간의 평균 오차에 대한 개선율이 차이가 없다.
그러나 닫힌 공간의 경우 모서리의 반사파의 영향에 의해 발생되는 RSSI 값의 노이즈가 열린 공간보다 상대적으로 커서 내부 측정 영역(area a)와 모서리 측정 영역(area b) 간의 평균 오차에 대한 개선율이 높다는 것을 알 수 있다.
한편, 표 5 및 표 6을 참조하면, 닫힌 공간이나 열린 공간 모두에서 1~3m에서 평균 오차가 크게 발생되므로, 감쇄 상수 n를 1~3m 구간에서 4~8m 구간으로 나누어 설정함에 따라 1~3m 구간에서의 평균 오차의 개선율이 크게 개선됨을 확인할 수 있다.
이에 본 실시 예는 비콘의 수신 신호에 포함된 RSSI 값 중 임계 범위를 벗어나는 RSSI 값을 제거하는 클램핑 기법을 적용함에 따라 비콘의 수신 신호의 측정 시간 및 횟수를 줄일 수 있고 이에 시스템의 연산 복잡도 및 부하를 줄일 수 있다. 그리고 본 실시 예는 나머지 RSSI 값으로 비콘과 사용자 간의 위치 예측 시 적용되는 감쇄 상수를 구간 별로 다르게 설정함에 따라, 비콘과 사용자 간의 거리의 평균 오차를 줄여 사용자 위치 예측에 대한 정확도를 향상시킬 수 있다.
본 발명의 다른 실시 양태에 의거 실내 측위 시스템의 위치 인식 방법은, RSSI 도출부에서 각 비콘으로부터 공급된 수신 신호에 대해 RSSI(Received Signal Strength Indication) 값을 수신하고 수신된 다수의 RSSI 값을 필터부로 전달하는 RSSI 도출단계; 각 RSSI 값 중 임계 범위를 벗어난 RSSI 값을 제거하고 나머지 RSSI 값을 위치 인식부로 전달하는 필터 단계; 및 위치 인식부에서 필터부의 RSSI 값 및 설정된 감쇄 상수로 사용자 위치를 예측하는 위치 예측 단계를 포함하고, 상기 임계 범위는 다수의 RSSI 값에 대한 라플라시안 가우시안 연산으로 근사화한 후 정규화를 통해 정규화 그래프를 도출하고 도출된 정규화 그래프 중 기 정해진 신뢰도로 임계 범위를 설정하며, 상기 필터 단계 이 후에 RSSI 값과 각 거리 별 평균 제곱근 오차(RMSE: Root Means Square Error)를 도출한 다음 도출된 평균 제곱근 오차에 대한 선형적 관계식을 도출하고, 도출된 선형적 관계식에서 변곡점을 거리에 대한 기준점으로 설정하고, 설정된 기준점 이전의 감쇄 상수와 기준점 이 후의 감쇄 상수를 결정하며, 결정된 감쇄 상수를 상기 위치 인식부로 전달하는 감쇄 상수 도출단계를 더 포함하도록 구비되며, 상기의 사용자 위치 인식 과정의 각 단계는 전술한 RSSI 도출부(210), 필터부(230), 감쇄 상수 도출부(250) 및 위치 인식부(270)에서 수행되는 기능으로 자세한 원용은 생략한다.
따라서, 비콘의 수신 신호에 포함된 RSSI 값 중 임계 범위를 벗어나는 RSSI 값을 제거하는 클램핑 기법을 적용함에 따라 비콘의 수신 신호의 측정 시간 및 횟수를 줄일 수 있고 이에 시스템의 연산 복잡도 및 부하를 줄일 수 있다. 그리고 본 실시 예는 나머지 RSSI 값으로 비콘과 사용자 간의 위치 예측 시 적용되는 감쇄 상수를 구간 별로 다르게 설정함에 따라, 비콘과 사용자 간의 평균 오차를 줄여 사용자 위치 예측에 대한 정확도를 향상시킬 수 있다.
이상과 같이 실시 예들이 비록 한정된 실시 예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다. 그러므로, 본 발명의 범위는 설명된 실시 예에 국한되어 정해져서는 아니 되며, 후술하는 특허청구범위뿐 아니라 이 특허청구범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.
비콘의 수신 신호에 포함된 RSSI 값 중 임계 범위를 벗어나는 RSSI 값을 제거하는 클램핑 기법을 적용함에 따라 비콘의 수신 신호의 측정 시간 및 횟수를 줄일 수 있고 이에 시스템의 연산 복잡도 및 부하를 줄일 수 있다. 그리고 본 실시 예는 나머지 RSSI 값으로 비콘과 사용자 간의 위치 예측 시 적용되는 감쇄 상수를 구간 별로 다르게 설정함에 따라, 비콘과 사용자 간의 거리의 평균 오차를 줄여 사용자 위치 예측에 대한 정확도를 향상시킬 수 있는 실내 측위 시스템의 위치 인식 장치 및 방법에 대한 운용의 정확성 및 신뢰도 측면, 더 나아가 성능 효율 면에 매우 큰 진보를 가져올 수 있으며, 사물인터넷 기반으로 서비스를 제공하는 시스템의 시판 또는 영업의 가능성이 충분할 뿐만 아니라 현실적으로 명백하게 실시할 수 있는 정도이므로 산업상 이용가능성이 있는 발명이다.

Claims (5)

  1. 실내의 소정 위치에 설치된 다수의 비콘; 및
    상기 각 비콘의 수신 신호에 대한 RSSI 값으로 사용자 위치를 예측하는 수신기를 포함하되,
    상기 수신기는
    각 비콘으로부터 공급된 수신 신호에 대해 RSSI(Received Signal Strength Indication) 값을 수신하는 RSSI 도출부; 각 RSSI 값 중 임계 범위를 벗어난 RSSI 값을 제거하고 나머지 RSSI 값을 출력하는 필터부; 및 상기 필터부의 RSSI 값 및 감쇄 상수로 사용자 위치를 예측하는 위치 인식부를 포함하는 것을 특징으로 하는 실내 측위 시스템의 위치 인식 장치.
  2. 제1항에 있어서, 상기 필터부의 임계 범위는
    다수의 RSSI 값에 대한 라플라시안 가우시안 연산으로 근사화한 후 정규화를 통해 정규화 그래프를 도출하고 도출된 정규화 그래프 중 기 정해진 신뢰도로 임계 범위를 설정하는 것을 특징으로 하는 실내 측위 시스템의 위치 인식 장치.
  3. 제1항에 있어서, 상기 수신기는
    상기 필터부의 RSSI 값과 각 거리 별 평균 제곱근 오차(RMSE: Root Means Square Error)를 도출한 다음 도출된 평균 제곱근 오차에 대한 선형적 관계식을 도출하고, 도출된 선형적 관계식에서 적어도 하나의 변곡점을 거리에 대한 기준점으로 설정하며, 설정된 기준점 이전의 감쇄 상수와 기준점 이 후의 감쇄 상수를 결정하며, 결정된 감쇄 상수를 상기 위치 인식부로 전달하는 감쇄 상수 도출부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 실내 측위 시스템의 위치 인식 장치.
  4. RSSI 도출부에서 각 비콘으로부터 공급된 수신 신호에 대해 RSSI(Received Signal Strength Indication) 값을 수신하고 수신된 다수의 RSSI 값을 필터부로 전달하는 RSSI 도출단계;
    각 RSSI 값 중 임계 범위를 벗어난 RSSI 값을 제거하고 나머지 RSSI 값을 위치 인식부로 전달하는 필터 단계; 및
    위치 인식부에서 필터부의 RSSI 값 및 설정된 감쇄 상수로 사용자 위치를 예측하는 위치 예측 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 실내 측위 시스템의 위치 인식 방법.
  5. 제4항에 있어서, 상기 위치 인식 방법은,
    상기 필터 단계 이 후에 RSSI 값과 각 거리 별 평균 제곱근 오차(RMSE: Root Means Square Error)를 도출한 다음 도출된 평균 제곱근 오차에 대한 선형적 관계식을 도출하고, 도출된 선형적 관계식에서 적어도 하나의 변곡점을 거리에 대한 기준점으로 설정하고, 설정된 기준점 이전의 감쇄 상수와 기준점 이 후의 감쇄 상수를 결정하며, 결정된 감쇄 상수를 상기 위치 인식부로 전달하는 감쇄 상수 도출단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 실내 측위 시스템의 위치 인식 방법.
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114339608A (zh) * 2020-10-09 2022-04-12 广东博智林机器人有限公司 一种定位方法、装置、系统及存储介质

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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20240001063A (ko) 2022-06-24 2024-01-03 (주)씽크하이 멀티밴드 수신 주파수 세기 기반의 위치 측위 시스템 및 방법

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20140090356A (ko) * 2013-01-08 2014-07-17 순천대학교 산학협력단 Rgi 위치인식 방법
US20140320348A1 (en) * 2013-04-24 2014-10-30 Kabushiki Kaisha Toshiba Position estimating device, position estimating method, and wireless communication system
KR20150035745A (ko) * 2012-06-26 2015-04-07 더 거버닝 카운실 오브 더 유니버시티 오브 토론토 라디오 맵의 동적 생성을 위한 시스템, 방법 그리고 컴퓨터 프로그램
CN105813020A (zh) * 2016-04-15 2016-07-27 合肥工业大学 一种自适应环境的rssi校正的无线传感器网络定位算法
KR20170002894A (ko) * 2015-06-30 2017-01-09 주식회사 엘지유플러스 이동 통신 단말기 및 상기 이동 통신 단말기를 이용한 위치 정보 제공 방법
KR20180059094A (ko) * 2016-11-25 2018-06-04 건양대학교산학협력단 비콘 기반 실내 측위에서의 rssi 보정 방법 및 시스템
KR20180081949A (ko) * 2017-01-09 2018-07-18 건국대학교 산학협력단 실내 측위 방법 및 이를 수행하는 장치들

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20150035745A (ko) * 2012-06-26 2015-04-07 더 거버닝 카운실 오브 더 유니버시티 오브 토론토 라디오 맵의 동적 생성을 위한 시스템, 방법 그리고 컴퓨터 프로그램
KR20140090356A (ko) * 2013-01-08 2014-07-17 순천대학교 산학협력단 Rgi 위치인식 방법
US20140320348A1 (en) * 2013-04-24 2014-10-30 Kabushiki Kaisha Toshiba Position estimating device, position estimating method, and wireless communication system
KR20170002894A (ko) * 2015-06-30 2017-01-09 주식회사 엘지유플러스 이동 통신 단말기 및 상기 이동 통신 단말기를 이용한 위치 정보 제공 방법
CN105813020A (zh) * 2016-04-15 2016-07-27 合肥工业大学 一种自适应环境的rssi校正的无线传感器网络定位算法
KR20180059094A (ko) * 2016-11-25 2018-06-04 건양대학교산학협력단 비콘 기반 실내 측위에서의 rssi 보정 방법 및 시스템
KR20180081949A (ko) * 2017-01-09 2018-07-18 건국대학교 산학협력단 실내 측위 방법 및 이를 수행하는 장치들

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114339608A (zh) * 2020-10-09 2022-04-12 广东博智林机器人有限公司 一种定位方法、装置、系统及存储介质

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