KR20210038969A - 자력계의 교정 또는 조정 - Google Patents
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Abstract
본 발명의 일 양태는 모바일 지지체에 장착된 자력계에 의해 행해진 자력계 측정치를 보정하는 방법 (10) 에 관한 것이다. 모바일 지지체는 자력계에 대해 고정적으로 장착된 하나 이상의 이동 및/또는 위치 센서를 지닌다. 그 방법은:
시간 간격 동안 자력계, 각각 이동 및/또는 위치 센서에 의해 동시에 행해지는 자력계 측정치 (12) 및 이동 및/또는 위치 측정치 (14, 16) 를 획득하는 단계;
처리 유닛에 의해, 상기 시간 간격 동안 동시에 행해지는 상기 자력계 측정치 (12) 및 상기 이동 및/또는 위치 측정치 (14, 16) 에 기초하여 보정된 자력계 측정치 (28) 를 추론하는 단계를 포함하고, 상기 방법에서, 상기 처리 유닛 (36) 은 하나 이상의 마이크로프로세서들을 포함하고, 인공 지능 알고리즘 (24) 을 통해 보정된 자력계 측정치 (28) 를 추론할 수 있고, 상기 알고리즘은 트레이닝 데이터에 의해 트레이닝되어, 시간 간격 동안 기록된 이동 및/또는 위치 측정치 뿐만 아니라 자력계 측정치의 로그에 따라 자력계 측정치에 대한 보정치를 구한다.
시간 간격 동안 자력계, 각각 이동 및/또는 위치 센서에 의해 동시에 행해지는 자력계 측정치 (12) 및 이동 및/또는 위치 측정치 (14, 16) 를 획득하는 단계;
처리 유닛에 의해, 상기 시간 간격 동안 동시에 행해지는 상기 자력계 측정치 (12) 및 상기 이동 및/또는 위치 측정치 (14, 16) 에 기초하여 보정된 자력계 측정치 (28) 를 추론하는 단계를 포함하고, 상기 방법에서, 상기 처리 유닛 (36) 은 하나 이상의 마이크로프로세서들을 포함하고, 인공 지능 알고리즘 (24) 을 통해 보정된 자력계 측정치 (28) 를 추론할 수 있고, 상기 알고리즘은 트레이닝 데이터에 의해 트레이닝되어, 시간 간격 동안 기록된 이동 및/또는 위치 측정치 뿐만 아니라 자력계 측정치의 로그에 따라 자력계 측정치에 대한 보정치를 구한다.
Description
본 발명은 일반적으로 하나 이상의 자력계를 교정 및/또는 설정하는 방법에 관한 것이다. 본 발명은 보다 구체적으로 하나 이상의 이동 및/또는 위치 센서를 더 포함하는 모바일 지지체 상의 하나 이상의 자력계에 의해 행해진 자력계 측정치를 보정하기 위한 것이다.
현재, 대부분의 다기능 모바일 (스마트폰) 은 많은 상이한 센서, 예를 들어, GNSS 수신기 (GNSS에 의해, 즉 위성 포지셔닝 시스템에 의해 송신되는 무선 항법 신호의 수신기 - 여기서, GNSS 는 "Global Navigation Satellite System" 의 두문자임), 가속도계, 자이로미터, 자력계 (magnetometer) 등을 포함한다. 지상 기준 프레임 (terrestrial reference frame) 에서 다기능 모바일의 배향 (orientation) 을 결정하기 위해, 자력계는 많은 애플리케이션에 있어서 필수적이다. 이는 특히 내비게이션 애플리케이션에서의 경우이며: 개개의 GNSS 수신기는 그의 안테나 센터 (antenna center) 의 위치 및 속도를 결정할 수 있다. 다른 한편, 지상 기준 프레임에서 GNSS 수신기의 배향은 어렵고 적어도 초기 배향의 지식 (knowledge) 을 요구한다. 따라서, 대부분의 네비게이션 애플리케이션은 지도에 대한 모바일의 배향을 결정할 필요가 있을 때 자력계 (magnetometer) 를 사용한다.
자력계의 측정치는 자북 (magnetic North) 의 방향을 나타내거나, 또는 자기 편차 (magnetic declination) 에 대한 보정 후에, 진북 (geographic North) 의 방향을 나타내는 역할을 할 수 있다. 하지만, 측정 오차는 몇 도 (degree) 에 이를 수 있고, 이는 자력계의 측정치가 정밀한 애플리케이션에 사용될 수 없다는 것을 의미한다. 특히, 이러한 측정 오차는 지상 자기장보다 훨씬 더 크고 따라서 측정 추정치를 상당히 왜곡할 수 있으며, 예를 들어 수십 도의 오차를 유도하는, 외부 및/또는 내부 환경에 존재하는 자기 간섭으로부터 초래될 수 있다는 것에 주목해야 한다.
이러한 문제는 특히, 모든 종류의 모바일 단말기에서 가장 흔한, 저가형 자력계에 영향을 미친다. 추가의 오차 원은, 모바일 단말기의 위치에서의 자기장이 지상 자기장 (상대적으로 약함) 과는 다른 기여를 갖는다: 국부적 교란 (local disturbance) (자석, 금속 덩어리, 전자기원) 는 자력계의 측정치를 쉽게 왜곡할 수 있다는 사실에 기인한다.
본 발명의 목적은, 특히, 모바일 단말기(예를 들어, 다기능 모바일, 태블릿, 커넥티드 워치 (connected watch), GNSS/GPS 수신기 등) 의 경우에 이러한 문제를 해결하는 것이지만, 이에 한정되지는 않는다.
본 발명의 제 1 양태는 모바일 지지체에 장착된 자력계에 의해 행해진 자력계 측정치를 보정하기 위한 방법에 관한 것이다. 모바일 지지체는, 자력계 이외에, 자력계에 대해 고정적으로 장착된 하나 이상의 이동 및/또는 위치 센서를 지닌다. 그 방법은:
o
시간 간격 동안 자력계, 각각 이동 및/또는 위치 센서에 의해 동시에 행해지는 자력계 측정치 및 이동 및/또는 위치 측정치를 획득하는 단계;
o
처리 유닛 (예를 들어, 마이크로프로세서, 마이크로프로세서들의 세트, 프로그램가능 로직 회로, 주문형 집적 회로 등) 에 의해, 상기 시간 간격 동안 동시에 행해진 자력계 측정치 및 이동 및/또는 위치 측정치에 기초하여 보정된 자력계 측정치를 추론하는 단계를 포함하고, 이 방법에서, 처리 유닛 (36) 은 하나 이상의 마이크로프로세서들을 포함하고, 인공 지능 알고리즘 (24) 을 통해 보정된 자력계 측정치 (28) 를 추론할 수 있고, 상기 알고리즘은 트레이닝 데이터에 의해 트레이닝되어, 시간 간격 동안 기록된 이동 및/또는 위치 측정치 뿐만 아니라 자력계 측정치의 로그에 따라 자력계 측정치에 대한 보정치를 구한다.
본 명세서의 맥락에서, 용어 자력계 (magnetometer) 는 (축을 따라 자기장을 측정할 수 있는) 기초 자력계 및 수 개의 기초 자력계를 포함하는 다수 (예를 들어, 2 또는 3 개) 의 축을 갖는 자력계를 나타낼 수 있다는 점에 유의한다.
한편, 시간 간격 동안 자력계에 의해 행해진 자력계 측정치는 배향 동안 모바일 지지체의 기준 프레임에서 외부 자기장의 크기 및/또는 방향의 진행 및 이에 따른 외부 자기장에 대한 모바일 지지체의 배향의 진행을 나타낸다.
다른 한편으로, 이동 및/또는 위치 센서에 의해 행해진 이동 및/또는 위치 측정치는 동일한 시간 간격 동안 이동 지지체의 이동을 나타낸다.
보정된 자력계 측정치의 추론은, 한편으로는, 경시적으로, 외부 자기장에 대한 모바일 지지체의 배향의 진행과, 다른 한편으로는, 모바일 지지체의 병진 이동 (translation movement) 의 모바일 지지체의 이동 사이의 일치 (agreement) 및 차이 (divergence) 에 기초할 수 있다. 이들은 여러 방향으로 행해진 병진 이동으로 구성될 수 있다.
지상 자기장이 국부적으로 균일하면, 외부 자기장에 대한 모바일 지지체의 배향의 진행과 모바일 지지체의 이동 사이의 일치가 (측정 오차의 부재 시에 그리고 모바일 지지체가 로컬 영역 (local zone) 에 남아 있는 동안) 관찰되어야 한다. 사실, 이 일치는 측정 오차 (특히, 센서들의 드리프트/이동/병진 이동) 로 인해 그리고 지상 자기장의 교란으로 인해 완벽하지 않을 것이다. 직관적으로, 모바일 지지체가 운동한 시간 간격 동안 관찰된 차이는 자기장의 국부적 교란을 검출하고 정량화할 수 있게 한다. 그 후, 자기계의 측정치는 이러한 교란을 제거하기 위해 보정될 수 있다. 특정 조건 하에서, 자력계를 (재)교정하는 것이 또한 가능할 것이다: 지상 기준 프레임(예를 들어, WGS(84)) 에서의 모바일 지지체의 변위 및 그 변위 동안의 모바일 지지체의 고유한 이동을 알면, 충분한 정밀도로, 자기장 벡터의 이론적 값을 추론하고, 이들을 측정된 값과 비교하는 것이 가능하다.
바람직하게는, 모바일 지지체는 이동 및/또는 위치 측정을 행하는 하나 이상의 가속도계를 포함한다.
대안적으로 또는 추가적으로, 모바일 지지체는 이동 및/또는 위치 측정을 행하는 하나 이상의 자이로미터 (gyrometer) 가 장착된다.
특히 바람직하게, 모바일 지지체는 하나 이상의 가속도계 및 하나 이상의 자이로미터를 통합하고 이동 및/또는 위치 측정을 행하는 관성 측정 유닛 (IMU) 을 포함한다.
바람직하게는, 이동 센서(들)은 MEMS (Microelectromechanical Systems) 로서 구현된다.
본 발명의 특히 유리한 실시형태에 따르면, 모바일 지지체에는 하나 이상의 위치 센서, 바람직하게는 이동 및/또는 위치 측정을 행하는 하나 이상의 GNSS/GPS 수신기가 구비된다.
모바일 지지체에는 예를 들어, 관성 측정 유닛 및 GNSS/GPS 수신기를 갖는 여러 센서들이 장착되면, 이동 및/또는 위치 측정치는 보정된 자력계 측정을 추론하는 단계 전에 사전-처리 단계에서 (예를 들어, 적응적 필터 (adaptive filter) 또는 칼만 필터 (Kalman filter) 에 의해) 서로 혼성화될 수 있다.
바람직하게, 보정된 자력계 측정치의 추론은 온 더 플라이 (on the fly) 로 수행된다. 시간 간격은, 바람직하게는, 보정된 값들의 결정 시간 이전의 정의된 시간 간격에 대응한다. 시간 간격은 결정 시간에 대하여 고정될 수 있다. 그러나, 시간 간격 (시작 및 지속 시간) 의 파라미터를 동적으로 적응시킬 가능성을 구성하는 것이 가능하다. 시간 간격은 바람직하게는, 30초 이상, 예를 들어 1분 이상, 2분 이상, 3분 이상, 4분 이상 또는 5분 이상의 지속시간을 갖는다. 간격의 최대 지속 시간은 10 내지 15분의 범위 내에 있을 수 있다.
본 발명의 바람직한 실시 형태에 따르면, 모바일 지지체는 모바일 단말기, 예를 들어, 모바일 폰 또는 커넥티드 워치를 포함한다.
바람직하게는, 처리 유닛은 보정된 자력계 측정치를 추론하는 것에 전용되는 프로그램을 실행하는 하나 이상의 마이크로프로세서를 포함한다. 보정된 자력계 측정치를 추론하는 단계는 칼만 필터(Kalman filter) 또는 적응적 필터 (adaptive filter) 를 사용할 수 있다. 그러나, 더욱 바람직하게는, 인공 지능 알고리즘이 사용될 것이다. 이와 관련하여, '인공지능 알고리즘' 은 시간 간격 동안 기록된 자력계 측정치 그리고 이동 및/또는 위치 측정치의 로그에 따라 자력계 측정치에 대한 보정치를 구하기 위해, 트레이닝 데이터에 의해 (지도 학습 (supervised learning) 에 의하거나 또는 그렇지 않고서) 트레이닝된 컴퓨터에 의해 사용되는 알고리즘을 말한다. 인공 지능 알고리즘은 예를 들어, 베이지안 네트워크(Bayesian network), 신경 네트워크(neural network), 지원 벡터 머신(support vector machine), k-최근접 이웃 방법(k-nearest neighbors method), 유전 알고리즘, 결정 트리(decision tree), 결정 트리 포레스트(decision tree forest), 가우시안 혼합 모델(Gaussian mixture model), 로지스틱 회귀(logistic regression), 선형 판별 분석 (linear discriminant analysis), 또는 이들의 조합을 포함할 수 있다.
자력계 측정치는 이동 및/또는 위치 측정치와 대략 동일한 이동을 반영해야 하기 때문에 자력계 측정치를 보정할 수 있다고 위에서 설명되었다. 실제로, 모든 상황에서 유효한 보정 규칙을 확립하는 것은 매우 어렵다. 이러한 이유로, 인공지능 알고리즘을 사용하는 것이 본 발명의 범위 내에서 유리한 것으로 고려된다.
특히 바람직한 실시형태에 따르면, 방법은 동시에 행해지는 자력계 측정치 및 이동 및/또는 위치 측정치의 (또는 이로부터 추론된 양의) 클라우드 컴퓨팅 플랫폼으로의 송신 및 보정된 자력계 측정치에 대한 처리 유닛에 의해 실행되는 소프트웨어의 업데이트 설정의 수신을 포함한다. 이 경우 클라우드 컴퓨팅 플랫폼은 많은 수의 사용자로부터 데이터를 수집하고 이를 "다이제스팅(digesting)" 하여 교정 알고리즘을 향상시키는 작업이 부여된다. 이 상호 작용적인 측면은 인공 지능 알고리즘의 맥락에서 특히 유용하다.
본 발명의 제 2 양태는, 자력계, 상기 자력계에 대해 고정식으로 장착된 하나 이상의 이동 및/또는 위치 센서, 및 상기 자력계에 그리고 상기 이동 및/또는 위치 센서(들) 에 접속되어 시간 간격 동안 상기 자력계, 각각 상기 이동 및/또는 위치 센서(들) 에 의해 동시에 행해지는 자력계 측정치 및 이동 및/또는 위치 측정치를 획득하는 처리 유닛을 포함하는, 모바일 단말기, 예를 들어, 커넥티드 워치 또는 모바일 폰에 관한 것이다. 처리 유닛은, 컴퓨터 프로그램에 의해, 시간 간격 동안 동시에 행해지는 자력계 측정치 및 이동 및/또는 위치 측정치에 기초하여 보정된 자력계 측정치를 추론하도록 구성된다.
본 발명의 추가 양태는 프로그램 코드 명령을 포함하는 컴퓨터 프로그램으로서, 상기 프로그램이 모바일 단말기의 처리 유닛에 의해 실행될 때 이 방법의 단계를 실행하기 위한 프로그램 코드 명령을 포함하는 컴퓨터 프로그램에 관한 것이다.
본 발명의 추가적인 특성 및 특징은, 하기의 첨부된 도면을 참조하여, 예시로서, 이하에 제시되는 특정 유리한 실시형태들의 상세한 설명으로부터 드러날 것이다:
도 1: 본 발명의 유리한 실시형태에 따른 자력계 측정치를 보정하기 위한 방법의 도면;
도 2: 본 발명에 따른 방법을 구현하기 위한 커넥티드 워치의 개략도.
도 1: 본 발명의 유리한 실시형태에 따른 자력계 측정치를 보정하기 위한 방법의 도면;
도 2: 본 발명에 따른 방법을 구현하기 위한 커넥티드 워치의 개략도.
도 1은 모바일 단말기의 처리 유닛에 의해 구현될 수 있는 자력계 측정치를 보정하는 방법 (10) 을 개략적으로 도시한다. (애플리케이션에 전용되는 하나 이상의 마이크로프로세서 또는 회로를 포함할 수 있는) 처리 유닛은 입력으로서
o
자력계의 측정치 (12) (즉, 모바일 단말기의 기준 프레임에서의 자기장의 벡터의 성분),
o
관성 측정 유닛의 측정치 (14)(즉, 가속도 및 각속도), 및
o
GNSS/GPS 수신기의 측정치 (16) (즉, 당해 GNSS/GPS 의 기준 프레임에서의 위치, 속도 및 시간)
를 수신한다.
처리 유닛 (10) 은 통상적으로, 모바일 단말기의 축에 대해 각도의 형태로 보통 표현되는, 북 (North) 표시 (19) 를 생성하기 위해 측정치 (12) 를 처리한다 (예를 들어, 필터링, 평활화, 구형 또는 극성 데이터로의 변환 등). 이 통상적인 처리는 기능 유닛 (18) 에 의해 개략적으로 표현된다. 북 표시가 진북에 관한 것이면, 통상적인 처리는 모바일 단말기의 위치에서 유효한 자기 편차 (magnetic declination) 를 처리한다.
측정치 (12, 14 및 16) 는 인공 지능 알고리즘을 구현하는 프로세스에서 주입된다. 센서에 의해 공급된 측정치 (12, 14 및 16) 는 우선, 특징 벡터 (feature vector) 로 변환될 전처리 (20) (예를 들어, 필터링, 평활화, 변환 등을 포함) 에 대해 제출된다. 특징 벡터 (20) 는 인공 지능 알고리즘 (24) 자체를 구현하는 프로세스에서 입력 데이터의 역할을 한다. 알고리즘은 북 표시 (19) 에 대한 보정치 (26) 를 구하기 위해, 트레이닝 데이터 (training data) 에 의해 사전에 트레이닝되었다. 매 시간 간격에서, 알고리즘은 정의된 시간 간격 동안 기록된 특징 벡터 (및 따라서 측정치 (12, 14 및 16)) 에 따라 가장 가능성 있는 보정치 (26) 를 생성한다. 보정된 북 표시 (28) 는 기능 유닛 (18) 에 의해 생성된 북 표시에 보정치 (26) 를 더하는 것에 의해 얻어진다.
측정치 (12, 14 및 16) 의 전처리는 선택적이라는 것에 주목해야 한다. 미가공 측정치 (raw measurement) 를 인공 지능 유닛에 주입하는 것이 실제로 가능할 것이다 (후자가 사전에 미가공 측정치로 트레이닝되었다는 것을 조건으로 한다).
도 2는 자력계 (32), MEMS 관성 측정 유닛(34) 및 본 발명에 따른 자력계 측정치를 보정하는 방법을 구현하도록 구성된 마이크로프로세서 (36) 이 장착된 커넥티드 워치 (30) 의 개략도이다. 마이크로프로세서 (36) 는 자력계 (32) 에 의해 공급된 미가공 자력계 측정치로부터 그리고 관성 측정 유닛 (34) 에 의해 공급된 이동 (더 구체적으로는, 가속도 및 각속도) 으로부터 보정된 자력계 측정치를 추론한다. 보정된 자력계 측정치는 커넥티드 워치 상에 설치된 모바일 애플리케이션, 예를 들어, 나침반 애플리케이션 (38) 에 이용가능하게 된다.
본 발명은 또한, 프로그램 코드 명령을 포함하는 컴퓨터 프로그램으로서, 상기 프로그램이 모바일 단말기의 처리 유닛 (36) 에 의해 실행될 때 이 방법의 단계를 실행하기 위한 프로그램 코드 명령을 포함하는 컴퓨터 프로그램에 관한 것이다.
일부 구체적인 실시형태가 상세하게 설명되었지만, 당업자라면 본 발명의 개시에 의해 제공되는 전반적인 교시에 비추어 이에 대한 다양한 변형 및 대안들이 개발될 수 있음을 이해할 것이다. 따라서, 본 명세서에 기재된 특정 배열 및/또는 방법은 본 발명의 범위를 제한하고자 하는 의도 없이 단지 예시로서 주어지도록 의도된다.
Claims (17)
- 모바일 지지체 (30) 상에 장착된 자력계에 의해 이루어진 자력계 측정치를 보정하는 방법 (10) 으로서, 상기 모바일 지지체는, 상기 자력계 (32) 이외에, 상기 자력계에 대해 고정적으로 장착된 하나 이상의 이동 및/또는 위치 센서 (34) 를 지니고, 상기 방법 (10) 은:
- 시간 간격 동안 상기 자력계, 각각 상기 이동 및/또는 위치 센서에 의해 동시에 행해지는 자력계 측정치 (12) 및 이동 및/또는 위치 측정치 (14, 16) 를 획득하는 단계;
- 처리 유닛 (36) 에 의해, 상기 시간 간격 동안 동시에 행해지는 상기 자력계 측정치 (12) 및 상기 이동 및/또는 위치 측정치 (14, 16) 에 기초하여 보정된 자력계 측정치 (28) 를 추론하는 단계를 포함하고,
상기 방법에서, 상기 처리 유닛 (36) 은 하나 이상의 마이크로프로세서들을 포함하고, 인공 지능 알고리즘 (24) 을 통해 보정된 자력계 측정치 (28) 를 추론할 수 있고, 상기 알고리즘은 트레이닝 데이터에 의해 트레이닝되어, 상기 시간 간격 동안 기록된 이동 및/또는 위치 측정치 뿐만 아니라 자력계 측정치의 로그에 따라 상기 자력계 측정치에 대한 보정치를 구하는, 자력계 측정치를 보정하는 방법 (10). - 제 1 항에 있어서,
상기 시간 간격 동안 상기 자력계에 의해 행해진 상기 자력계 측정치 (12) 는 외부 자기장에 대한 상기 모바일 지지체의 배향의 진행을 나타내는, 자력계 측정치를 보정하는 방법 (10). - 제 1 항 또는 제 2 항에 있어서,
상기 시간 간격 동안 상기 이동 및/또는 위치 센서에 의해 행해진 상기 이동 및/또는 위치 측정치 (14, 16) 는 상기 시간 간격 동안 상기 모바일 지지체의 이동을 나타내는, 자력계 측정치를 보정하는 방법 (10). - 제 2 항 및 제 3 항에 있어서,
상기 보정된 자력계 측정치 (28) 의 추론은, 한편으로는, 외부 자기장에 대한 상기 모바일 지지체의 배향의 진행과, 다른 한편으로는, 상기 모바일 지지체의 이동 사이의 일치 및 차이에 기초하는, 자력계 측정치를 보정하는 방법 (10). - 제 1 항 내지 제 4 항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 이동 및/또는 위치 측정치 (14, 16) 는 하나 이상의 가속도계에 의해 행해진 측정치를 포함하는, 자력계 측정치를 보정하는 방법 (10). - 제 1 항 내지 제 5 항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 이동 및/또는 위치 측정치 (14, 16) 는 하나 이상의 자이로미터에 의해 행해진 측정치를 포함하는, 자력계 측정치를 보정하는 방법 (10).
- 제 1 항 내지 제 4 항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 이동 및/또는 위치 측정치 (14, 16) 는 하나 이상의 가속도계 및 하나 이상의 자이로미터를 포함하는 관성 측정 유닛에 의해 행해진 측정치 (14) 를 포함하는, 자력계 측정치를 보정하는 방법 (10). - 제 1 항 내지 제 7 항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 이동 및/또는 위치 측정치 (14, 16) 는 하나 이상의 GNSS 수신기에 의해 행해진 측정치 (16) 를 포함하는, 자력계 측정치를 보정하는 방법 (10). - 제 1 항 내지 제 8 항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 이동 및/또는 위치 측정치는 여러 센서로부터 획득되고, 상기 보정된 자력계 측정치를 추론하기 전에 서로 혼성화되는, 자력계 측정치를 보정하는 방법 (10). - 제 1 항 내지 제 9 항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 보정된 자력계 측정치의 추론은 온 더 플라이 (on the fly) 로 수행되는, 자력계 측정치를 보정하는 방법 (10). - 제 1 항 내지 제 10 항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 모바일 지지체는 모바일 단말기를 포함하는, 자력계 측정치를 보정하는 방법 (10). - 제 1 항 내지 제 10 항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 모바일 지지체는 커넥티드 워치 (connected watch) (30) 를 포함하는, 자력계 측정치를 보정하는 방법 (10). - 제 1 항 내지 제 12 항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 인공 지능 알고리즘 (24) 은 하기 알고리즘 : 베이지안 네트워크(Bayesian network), 신경 네트워크(neural network), 지원 벡터 머신(support vector machine), k-최근접 이웃 방법(k-nearest neighbors method), 유전 알고리즘, 결정 트리(decision tree), 결정 트리 포레스트(decision tree forest), 가우시안 혼합 모델(Gaussian mixture model), 로지스틱 회귀(logistic regression) 및 선형 판별 분석(linear discriminant analysis) 중 적어도 하나를 사용하는, 자력계 측정치를 보정하는 방법 (10). - 제 1 항 내지 제 13 항 중 어느 한 항에 있어서,
동시에 행해지는 자력계 측정치 (12) 및 이동 및/또는 위치 측정치 (14, 16) 또는 이로부터 추론된 양의 클라우드 컴퓨팅 플랫폼으로의 송신 및 상기 보정된 자력계 측정치에 대한 상기 처리 유닛에 의해 실행되는 소프트웨어의 업데이트 설정의 수신을 포함하는, 자력계 측정치를 보정하는 방법 (10). - 자력계 (32), 상기 자력계에 대해 고정식으로 장착된 하나 이상의 이동 및/또는 위치 센서 (34), 및 상기 자력계에 그리고 상기 이동 및/또는 위치 센서(들) 에 접속되어 시간 간격 동안 상기 자력계 (32), 각각 상기 이동 및/또는 위치 센서(들)(34) 에 의해 동시에 행해지는 자력계 측정치 (12) 및 이동 및/또는 위치 측정치 (14, 16) 를 획득하는 처리 유닛 (36) 을 포함하는 모바일 단말기 (30) 로서,
상기 처리 유닛 (36) 은, 컴퓨터 프로그램에 의해, 상기 시간 간격 동안 동시에 행해지는 상기 자력계 측정치 (12) 및 이동 및/또는 위치 측정치 (14, 16) 에 기초하여 보정된 자력계 측정치 (28) 를 추론하도록 구성되는, 모바일 단말기 (30). - 제 15 항에 있어서,
커넥티드 워치 (30) 로서 구현되는, 모바일 단말기 (30). - 프로그램 코드 명령들을 포함하는 컴퓨터 프로그램으로서, 상기 프로그램이 모바일 단말기의 처리 유닛 (36) 에 의해 실행될 때, 제 1 항 내지 제 14 항 중 어느 한 항에 기재된 방법의 단계들을 실행하기 위한 프로그램 코드 명령들을 포함하는 컴퓨터 프로그램.
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