KR20220068808A - 위치에 관한 통신신호 세기의 데이터베이스 생성 방법 및 서버 - Google Patents

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Abstract

본 발명에 따른 서버가 위치에 관한 통신신호 세기의 데이터베이스를 생성하는 방법은, 사용자 단말로부터 글로벌 위성 항법 시스템(GNSS) 데이터 및 통신신호 세기 데이터를 수신하는 단계, 상기 글로벌 위성 항법 시스템 데이터 및 상기 통신신호 세기 데이터 중 적어도 하나에 기반하여 미리 정해진 복수의 지역 카테고리 중 상기 사용자 단말이 위치하는 지역 카테고리를 결정하는 단계, 상기 결정된 지역 카테고리에 기반하여 위치 추정 기법을 결정하는 단계, 상기 결정된 위치 추정 기법에 따라 상기 사용자 단말의 위치를 추정하는 단계 및 상기 통신신호 세기 데이터를 상기 추정된 위치에 매칭하여 개별 데이터베이스를 생성하는 단계를 포함한다.

Description

위치에 관한 통신신호 세기의 데이터베이스 생성 방법 및 서버{Method and Server for generating database of a strength of the communication signal about the location}
본 발명은 위치에 관한 통신신호 세기의 데이터베이스 생성 방법 및 서버에 관한 것으로, 보다 상세하게는 상황 별 위치 추정 기법에 따라 추정된 위치에 관한 통신신호 세기의 데이터베이스 생성 방법 및 서버에 관한 것이다.
차량에 사용하는 내비게이션 등이 활성화되면서 차량의 위치 정확도 및 안정성에 대한 중요성이 더욱 높아지고 있다. 특히, 최근에 자율주행 기반 차량이 등장하면서 차량의 주행을 위하여 더욱 더 정확한 측위 데이터가 필요하다.
위치를 측정하는 측위 기술은 기본적으로 글로벌 위성 항법 시스템(GNSS) 센서를 주로 이용하게 되는데 글로벌 위성 항법 시스템 정보는 주변 환경에 따라 부정확한 경우 많아 글로벌 위성 항법 시스템 정보가 부정확한 경우 위치 정보를 파악해야 하는 필요성이 요구된다.
실내, 터널 및 지하 등 글로벌 위성 항법 시스템 정보가 부정확한 환경의 경우, WiFi, LTE, BLE 등의 RF 신호 데이터를 활용한 측위 방법 등이 사용되는 경우가 많다. 이러한 측위 방법은 미리 구축해 놓은 측위를 위한 데이터베이스와 위치를 계산하고자 하는 신호 데이터를 비교하여, 가장 높은 확률의 위치를 계산하는 방식을 주로 활용한다. 이러한 방법에 있어서, 정확도 높은 측위를 위해서는 정확도가 높은 데이터베이스의 구축이 필요하다. 따라서 이러한 정확도 높은 위치에 관한 통신신호 세기의 데이터베이스 생성 방법에 대한 요구가 높은 상황이다.
KR 1084478 B1
본 발명이 해결하려는 과제는, 글로벌 위성 항법 시스템 정보 등 위치 정보에 대한 정보의 수신이 불가능하거나 부정확한 상황에서 지도 데이터 및 통신신호 세기 정보를 기반으로 하여 위치를 추정하고 위치에 관한 통신신호 세기의 데이터베이스를 생성하는 방법 및 서버를 제공하는 것이다.
본 발명이 해결하려는 다른 과제는, 단말의 상황에 따라 서로 다른 위치 추정 기법 및 통계 기법을 적용하여 위치에 관한 통신신호 세기의 데이터베이스를 생성하는 방법 및 서버를 제공하는 것이다.
상기 과제를 해결하기 위한 본 발명의 서버가 위치에 관한 통신신호 세기의 데이터베이스를 생성하는 방법은, 서버가 위치에 관한 통신신호 세기의 데이터베이스를 생성하는 방법에 있어서, a) 사용자 단말로부터 글로벌 위성 항법 시스템(GNSS) 데이터 및 통신신호 세기 데이터를 수신하는 단계, b) 상기 글로벌 위성 항법 시스템 데이터 및 상기 통신신호 세기 데이터 중 적어도 하나에 기반하여 미리 정해진 복수의 지역 카테고리 중 상기 사용자 단말이 위치하는 지역 카테고리를 결정하는 단계, c) 상기 결정된 지역 카테고리에 기반하여 위치 추정 기법을 결정하는 단계, d) 상기 결정된 위치 추정 기법에 따라 상기 사용자 단말의 위치를 추정하는 단계 및 e) 상기 통신신호 세기 데이터를 상기 추정된 위치에 매칭하여 개별 데이터베이스를 생성하는 단계를 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 있어서, 상기 a) 내지 e) 단계를 2회 이상 반복하여 동일 위치에 대한 복수의 통신신호 세기 데이터를 포함하는 복수의 개별 데이터베이스를 생성하고, f) 상기 복수의 개별 데이터베이스를 이용하여 상기 동일 위치에 대한 최적 통신신호 세기 데이터를 생성하고, 상기 최적 통신신호 세기 데이터를 위치에 매칭하여 최적 데이터베이스를 생성하는 단계를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 있어서, g) 서로 다른 제1 및 제2 시간 구간 동안 상기 a) 내지 e) 단계를 반복하여 생성한 복수의 개별 데이터베이스를 이용하여 상기 f) 단계를 각각 수행하고, h) 상기 f) 단계에서 각각 도출된 제1 및 제2 최적 데이터베이스의 어느 한 위치에 대한 제1 및 제2 최적 통신신호 세기 데이터를 서로 비교하는 단계 및 i) 상기 g) 단계에서 도출된 비교값이 기준값 이상일 경우, 더 최근의 세기 데이터를 상기 어느 한 위치에 대한 최종의 최적 통신신호 데이터로 저장하는 단계를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 있어서, 상기 복수의 지역 카테고리는 지도 데이터에 포함된 복수의 대상 요소 중 어느 하나에 해당하는 카테고리로 구분되고, 상기 위치 추정 기법은, 상기 글로벌 위성 항법 시스템 데이터를 상기 지도 데이터와 매칭하여 지도 상의 가장 가까운 상기 대상 요소의 위치로 상기 사용자 단말의 위치를 추정할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 있어서, 상기 복수의 대상 요소는 도로, 터널, 평야, 도심 및 실내 중 적어도 하나를 포함하고, 상기 위치 추정 기법은, 상기 대상 요소에 따라 미리 정해진 특성 및 경로에 기반하여 상기 사용자 단말의 위치를 추정할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 있어서, 상기 복수의 지역 카테고리는 지도 데이터에 포함된 적어도 하나의 대상 요소를 따라 진행하는 경로에 해당하는 카테고리로 구분되고, 상기 위치 추정 기법은, 상기 글로벌 위성 항법 시스템 데이터를 상기 지도 데이터와 매칭하여 지도 상의 상기 대상 요소를 따라 진행하는 경로로 상기 사용자 단말의 위치를 추정할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 있어서, 상기 a) 단계에서, 상기 사용자 단말로부터 상기 사용자 단말의 속력 데이터, 고도 데이터, 근거리 네트워크 데이터 및 PDR(Pedestrian Dead-Reckoning) 데이터 중 적어도 하나의 추가 데이터를 더 수신하고, 상기 위치 추정 기법은, 상기 추가 데이터에 기반하여 상기 사용자 단말의 위치를 추정할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 있어서, 상기 a) 단계에서, 상기 사용자 단말로부터 상기 사용자 단말에 통신신호를 송신하는 기지국 정보, 상기 사용자 단말이 수신하는 통신신호의 주파수 정보 및 상기 사용자 단말의 기종 정보 중 적어도 하나를 더 수신하고, 상기 e) 단계에서, 상기 a) 단계에서 수신한 정보를 상기 통신신호 세기 데이터와 매칭하여 개별 데이터베이스를 생성할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 있어서, 상기 e) 단계에서, 상기 개별 데이터베이스는 상기 결정된 지역 카테고리에 종속된 격자 범위에 대한 대표값으로 생성될 수 있다.
또한, 상기 과제를 해결하기 위한 본 발명의 위치에 관한 통신신호 세기의 데이터베이스를 생성하는 서버는, 수신부, 지역 카테고리 결정부, 위치 추정 기법 결정부, 위치 추정부 및 데이터베이스 생성부를 포함하며, 상기 수신부는 a) 사용자 단말로부터 글로벌 위성 항법 시스템 데이터 및 통신신호 세기 데이터를 수신하고, 상기 지역 카테고리 결정부는 b) 상기 글로벌 위성 항법 시스템 데이터 및 상기 통신신호 세기 데이터 중 적어도 하나에 기반하여 미리 정해진 복수의 지역 카테고리 중 상기 사용자 단말이 위치하는 지역 카테고리를 결정하고, 상기 위치 추정 기법 결정부는 c) 상기 결정된 지역 카테고리에 기반하여 위치 추정 기법을 결정하고, 상기 위치 추정부는 d) 상기 결정된 위치 추정 기법에 따라 상기 사용자 단말의 위치를 추정하고, 상기 데이터베이스 생성부는 e) 상기 통신신호 세기 데이터를 상기 추정된 위치에 매칭하여 개별 데이터베이스를 생성한다.
본 발명의 일 실시예에 있어서, 상기 a) 내지 e)를 2회 이상 반복하여 동일 위치에 대한 복수의 통신신호 세기 데이터를 포함하는 복수의 개별 데이터베이스를 생성하고, 상기 데이터베이스 생성부는, f) 상기 복수의 개별 데이터베이스를 이용하여 상기 동일 위치에 대한 최적 통신신호 세기 데이터를 생성하고, 상기 최적 통신신호 세기 데이터를 위치에 매칭하여 최적 데이터베이스를 생성할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 있어서, 데이터 비교부 및 데이터 저장부를 더 포함하며, 상기 데이터 비교부는, g) 서로 다른 제1 및 제2 시간 구간 동안 상기 a) 내지 e)를 반복하여 생성한 복수의 개별 데이터베이스를 이용하여 상기 f)를 각각 수행하고, 상기 f) 단계에서 각각 도출된 제1 및 제2 최적 데이터베이스의 어느 한 위치에 대한 제1 및 제2 최적 통신신호 세기 데이터를 서로 비교하고, 상기 데이터 저장부는, h) 상기 g)에서 도출된 비교값이 기준값 이상일 경우, 더 최근의 세기 데이터를 상기 어느 한 위치에 대한 최종의 최적 통신신호 데이터로 저장하는 단계를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 있어서, 상기 복수의 지역 카테고리는 지도 데이터에 포함된 복수의 대상 요소 중 어느 하나에 해당하는 카테고리로 구분되고, 상기 위치 추정 기법은, 상기 글로벌 위성 항법 시스템 데이터를 상기 지도 데이터와 매칭하여 지도 상의 가장 가까운 상기 대상 요소의 위치로 상기 사용자 단말의 위치를 추정할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 있어서, 상기 복수의 대상 요소는 도로, 터널, 평야, 도심 및 실내 중 적어도 하나를 포함하고, 상기 위치 추정 기법은, 상기 대상 요소에 따라 미리 정해진 특성 및 경로에 기반하여 상기 사용자 단말의 위치를 추정할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 있어서, 상기 복수의 지역 카테고리는 지도 데이터에 포함된 적어도 하나의 대상 요소를 따라 진행하는 경로에 해당하는 카테고리로 구분되고, 상기 위치 추정 기법은, 상기 글로벌 위성 항법 시스템 데이터를 상기 지도 데이터와 매칭하여 지도 상의 상기 대상 요소를 따라 진행하는 경로로 상기 사용자 단말의 위치를 추정할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 있어서, 상기 수신부는, 상기 사용자 단말로부터 상기 사용자 단말의 속력 데이터, 고도 데이터 및 PDR(Pedestrian Dead-Reckoning) 데이터 중 적어도 하나의 추가 데이터를 더 수신하고, 상기 위치 추정 기법은, 상기 추가 데이터에 기반하여 상기 사용자 단말의 위치를 추정할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 있어서, 상기 수신부는, 상기 사용자 단말로부터 상기 사용자 단말에 통신신호를 송신하는 기지국 정보, 상기 사용자 단말이 수신하는 통신신호의 주파수 정보 및 상기 사용자 단말의 기종 정보 중 적어도 하나를 더 수신하고, 상기 데이터베이스 생성부는 상기 수신한 정보를 상기 통신신호 세기 데이터와 매칭하여 개별 데이터베이스를 생성할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 위치에 관한 통신신호 세기의 데이터베이스 생성 방법 및 서버는 글로벌 위성 항법 시스템(GNSS) 정보가 부정확한 상황에서도 통신신호 세기 데이터를 이용하여 사용자 단말의 위치를 정확하게 파악하여 정확도가 높은 측위 장치 또는 기술에 활용될 수 있다. 구체적으로, 상황별 위치 추정 기법과 통계 기법을 다르게 적용함으로써 글로벌 위성 항법 시스템 정보가 부정확한 상황에서도 정확한 위치를 파악하여 위치에 관한 통신신호 세기의 데이터베이스를 생성할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 위치에 관한 통신신호 세기의 생성 데이터베이스 서버에 대한 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 위치에 관한 통신신호 세기의 데이터베이스 생성 방법에 대한 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 위치에 관한 통신신호 세기의 데이터베이스 방법에 대한 순서도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 지역 카테고리 분류에 대한 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 도로 유형 카테고리 분류에 대한 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 비도로 유형 카테고리 분류에 대한 도면이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 위치에 관한 통신신호 세기의 데이터베이스 생성 방법의 구체적인 예시에 대한 도면이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 위치에 관한 통신신호 세기의 데이터베이스 생성 방법의 구체적인 예시에 대한 도면이다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 위치에 관한 통신신호 세기의 데이터베이스 생성 방법의 구체적인 예시에 대한 도면이다.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 위치에 관한 통신신호 세기의 데이터베이스 생성 방법의 구체적인 예시에 대한 도면이다.
도 11은 본 발명의 일 실시예에 따른 위치에 관한 통신신호 세기의 데이터베이스 생성 방법의 구체적인 예시에 대한 도면이다.
도 12는 본 발명의 일 실시예에 따른 위치에 관한 통신신호 세기의 데이터베이스 생성 방법의 구체적인 예시에 대한 도면이다.
도 13은 본 발명의 일 실시예에 따른 위치에 관한 통신신호 세기의 데이터베이스 생성 방법의 구체적인 예시에 대한 도면이다.
도 14는 본 발명의 일 실시예에 따른 통신신호 세기 데이터의 구체적인 예시에 대한 도면이다.
도 15는 본 발명의 일 실시예에 따른 위치 별 신호 세기에 대한 도면이다.
도 16은 본 발명의 일 실시예에 따른 위치에 관한 통신신호 세기의 데이터베이스 생성 방법에 대한 순서도이다.
도 17은 본 발명의 일 실시예에 따른 시간 별 신호 세기 변화에 대한 도면이다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 명세서에 개시된 실시 예를 상세히 설명하되, 도면 부호에 관계없이 동일하거나 유사한 구성요소는 동일한 참조 번호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다. 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. 또한, 본 명세서에 개시된 실시 예를 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 명세서에 개시된 실시 예의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다. 또한, 첨부된 도면은 본 명세서에 개시된 실시 예를 쉽게 이해할 수 있도록 하기 위한 것일 뿐, 첨부된 도면에 의해 본 명세서에 개시된 기술적 사상이 제한되지 않으며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
제1, 제2 등과 같이 서수를 포함하는 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되지는 않는다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.
단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다.
본 출원에서, "포함한다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
본 명세서에 있어서 네트워크의 통신 방식은 제한되지 않으며, 각 구성요소간 연결이 동일한 네트워크 방식으로 연결되지 않을 수도 있다. 네트워크는, 통신망(일례로, 이동통신망, 유선 인터넷, 무선 인터넷, 방송망, 위성망 등)을 활용하는 통신 방식뿐만 아니라 기기들간의 근거리 무선 통신 역시 포함될 수 있다. 예를 들어, 네트워크는, 객체와 객체가 네트워킹 할 수 있는 모든 통신 방법을 포함할 수 있으며, 유선 통신, 무선 통신, 3G, 4G, 5G, 혹은 그 이외의 방법으로 제한되지 않는다. 예를 들어, 유선 및/또는 네트워크는 LAN(Local Area Network), MAN(Metropolitan Area Network), GSM(Global System for Mobile Network), EDGE(Enhanced Data GSM Environment), HSDPA(High Speed Downlink Packet Access), W-CDMA(Wideband Code Division Multiple Access), CDMA(Code Division Multiple Access), TDMA(Time Division Multiple Access), 블루투스(Bluetooth), 지그비(Zigbee), 와이-파이(Wi-Fi), VoIP(Voice over Internet Protocol), LTE Advanced, IEEE802.16m, WirelessMAN-Advanced, HSPA+, 3GPP Long Term Evolution (LTE), Mobile WiMAX (IEEE 802.16e), UMB (formerly EV-DO Rev. C), Flash-OFDM, iBurst and MBWA (IEEE 802.20) systems, HIPERMAN, Beam-Division Multiple Access (BDMA), Wi-MAX(World Interoperability for Microwave Access) 및 초음파 활용 통신으로 이루어진 군으로부터 선택되는 하나 이상의 통신 방법에 의한 통신 네트워크를 지칭할 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.
이하, 첨부된 도 1 내지 도 17을 참조하여 본 발명의 일 실시예에 따른 위치에 관한 통신신호 세기의 데이터베이스 생성 방법 및 서버에 대해서 설명하도록 한다.
본 발명은 위치에 관한 통신신호 세기의 데이터베이스 생성 방법 및 서버에 관한 것이다.
본 발명의 위치에 관한 통신신호 세기의 데이터베이스 생성 방법은 위치 생성 데이터베이스 서버에 의해 수행된다. 도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 위치 생성 데이터베이스 서버에 대한 도면이다.
도 1을 참조하면, 위치에 관한 통신신호 세기의 데이터베이스 생성 서버(100)는 수신부(110), 지역 카테고리 결정부(120), 위치 추정 기법 결정부(130), 위치 추정부(140) 및 데이터베이스 생성부(150)를 포함한다.
이하, 각 부의 기능에 대해서 설명한다.
수신부(110)는 사용자 단말로부터 글로벌 위성 항법 시스템(GNSS) 데이터 및 통신신호 세기 데이터를 수신할 수 있다. 지역 카테고리 결정부(120)는 글로벌 위성 항법 시스템 데이터 및 통신신호 세기 데이터 중 적어도 하나에 기반하여 미리 정해진 복수의 지역 카테고리 중 사용자 단말이 위치하는 지역 카테고리를 결정할 수 있다. 또한, 위치 추정 기법 결정부(130)는 결정된 지역 카테고리에 기반하여 위치 추정 기법을 결정할 수 있다. 또한, 위치 추정부(140)는 결정된 위치 추정 기법에 따라 사용자 단말의 위치를 추정할 수 있다. 또한, 데이터베이스 생성부(150)는 통신신호 세기 데이터를 추정된 위치에 매칭하여 개별 데이터베이스를 생성할 수 있다.
각 부의 더욱 구체적인 기능에 대해서는 이하에서 위치에 관한 통신신호 세기의 데이터베이스 생성 방법을 설명하면서 상세히 설명하도록 한다.
본 명세서에서 설명되는 사용자 단말에는 휴대폰, 스마트 폰(smart phone), 노트북 컴퓨터(laptop computer), 디지털방송용 단말기, PDA(personal digital assistants), PMP(portable multimedia player), 네비게이션, 슬레이트 PC(slate PC), 태블릿 PC(tablet PC), 울트라북(ultrabook), 웨어러블 디바이스(wearable device, 예를 들어, 워치형 단말기 (smartwatch), 글래스형 단말기 (smart glass), HMD(head mounted display)) 등이 포함될 수 있다.
사용자 단말은 통신 모듈을 포함할 수 있으며, 이동통신을 위한 기술표준들 또는 통신방식(예를 들어, GSM(Global System for Mobile communication), CDMA(Code Division Multi Access), CDMA2000(Code Division Multi Access 2000), EV-DO(Enhanced Voice-Data Optimized or Enhanced Voice-Data Only), WCDMA(Wideband CDMA), HSDPA(High Speed Downlink Packet Access), HSUPA(High Speed Uplink Packet Access), LTE(Long Term Evolution), LTE-A(Long Term Evolution-Advanced) 등)에 따라 구축된 이동 통신망 상에서 기지국, 외부의 단말, 서버 중 적어도 하나와 무선 신호를 송수신한다.
또한, 사용자 단말은 사용자 단말의 위치를 획득하기 위한 위치정보 모듈을 포함할 수 있으며, 대표적인 위치정보 모듈로는 글로벌 위성 항법 시스템(GNSS, Global Navigation Satellite System) 모듈 또는 WiFi(Wireless Fidelity) 모듈이 있다. 일 실시예로, 사용자 단말은 글로벌 위성 항법 시스템 모듈을 활용하면, 글로벌 위성 항법 시스템 위성에서 보내는 신호를 이용하여 사용자 단말의 위치를 획득할 수 있다. 다른 실시예로, 사용자 단말은 WiFi 모듈을 활용하면, WiFi 모듈과 무선신호를 송신 또는 수신하는 무선 AP(Wireless Access Point)의 정보에 기반하여, 사용자 단말의 위치를 획득할 수 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 위치에 관한 통신신호 세기의 데이터베이스 생성 방법이 수행되는 것을 도시한 도면이다.
도 2를 참조하면, 사용자 단말(200)은 네트워크(210)를 통해 위치에 관한 통신신호 세기의 데이터베이스 생성 서버(100)와 연결된다.
사용자 단말(200)은 상술한 위치정보 모듈을 통해 글로벌 위성 항법 시스템 데이터를 획득하고, 통신 모듈을 통해 통신신호 세기 데이터를 획득할 수 있다. 위치에 관한 통신신호 세기의 데이터베이스 생성 서버(100)에 포함된 수신부(110)는 사용자 단말(200)로부터 글로벌 위성 항법 시스템 데이터 및 통신신호 세기 데이터를 수신한다.
이하, 본 발명의 일 실시예에 따른 위치에 관한 통신신호 세기의 데이터베이스 생성 방법의 각 단계에 대해 설명하도록 한다.
도 3을 참조하면, 위치에 관한 통신신호 세기의 데이터베이스 생성 방법은 글로벌 위성 항법 시스템 데이터 및 통신신호 세기 데이터를 수신하는 단계(S310), 지역 카테고리를 결정하는 단계(S320), 위치 추정 기법을 결정하는 단계(S330), 위치를 추정하는 단계(S340), 개별 데이터베이스를 생성하는 단계(S350) 및 최적 데이터 베이스를 생성하는 단계(S360)를 포함한다. 각 단계에 대해서는 이하에서 상세하게 설명하도록 한다.
상술한 각 단계들은 특별한 인과관계에 의해 나열된 순서에 따라 수행되어야 하는 경우를 제외하고, 나열된 순서와 상관없이 수행될 수 있다. 그러나 이하에서는 설명의 편의를 위해 상술한 각 단계들이 나열된 순서에 따라 수행되는 것을 가정하여 설명하도록 한다.
먼저, 다시 도 2를 참조하여 글로벌 위성 항법 시스템 데이터 및 통신신호 세기 데이터를 수신하는 단계(S310)에 대해 설명한다. 단계(S310)는 서버(100)가 사용자 단말(200)로부터 글로벌 위성 항법 시스템 데이터 및 통신신호 세기 데이터를 수신하는 단계이다.
서버(100)의 수신부(110)는 사용자 단말(200)로부터 글로벌 위성 항법 시스템 데이터 및 통신신호 세기 데이터를 수신한다.
이하, 도 4 내지 도 6을 참조하여 지역 카테고리를 결정하는 단계(S320)에 대해 설명한다. 단계(S320)는 서버(100)가 글로벌 위성 항법 시스템 데이터 및 통신신호 세기 데이터 중 적어도 하나에 기반하여 미리 정해진 복수의 지역 카테고리 중 상기 사용자 단말(200)이 위치하는 지역 카테고리를 결정하는 단계이다.
서버(100)의 지역 카테고리 결정부(120)는 복수의 지역 카테고리(410)를 저장할 수 있다. 지역 카테고리(410)는 사용자 단말(200)이 위치하고 있는 것으로 판단되는 지역을 특성에 따라 복수의 종류로 구분한 것으로, 그 특성에 따라 위치를 추정하는 추정 기법이 다르게 적용되는 것이 바람직할 수 있다.
도 4 내지 도 6을 참조하면, 서버(100)는 다양한 지도 데이터의 대상 요소에 기반한 카테고리를 저장하고 있을 수 있다. 여기서, 대상 요소란 지도 데이터에 표시된 지형물 또는 객체 등의 종류를 의미한다. 예를 들어, 대상 요소에는 도로, 터널, 평야, 도심, 실내 등이 있을 수 있다.
이러한 대상 요소들은 계층적으로 구분될 수 있다.
구체적으로 도 4를 참조하면, 서버(100)는 대상요소를 도로 유형 카테고리(420)와 비도로 유형 카테고리(430)로 분류될 수 있다. 도로 유형 카테고리(420)는 사용자 단말(200)의 위치가 지도 상에서 사람 또는 차량 등이 다닐 수 있도록 연결된 길에 위치하는 것을 의미한다. 반대로, 비도로 유형 카테고리(430)는 사용자 단말(200)의 위치가 도로가 아닌 곳에 위치하는 것을 의미한다.
도 5에 도시된 것과 같이, 지역 카테고리(410)는 도로 유형 카테고리(420)는 다시 터널 지역 카테고리(510), 평야 지역 카테고리(520) 및 도심 지역 카테고리(530) 등으로 분류될 수 있다. 또한, 도 6에 도시된 것과 같이, 비도로 유형 카테고리(430)는 다시 실내 지역 카테고리(610), 평야 지역 카테고리(620) 및 도심 지역 카테고리(630) 등으로 분류될 수 있다. 이러한 분류에 한정되지 않고 다양한 지역 카테고리로 분류될 수 있다.
서버(100)는 이러한 경우 하나의 상위 계층에 포함된 모든 하위 계층의 지역 카테고리에는 모두 동일한 특성의 위치 추정 기법을 적용할 수 있으나, 하위 계층의 지역 카테고리에는 각각의 특성을 반영한 고유의 위치 추정 기법을 추가로 적용할 수 있다.
서버(100)는 결정된 지역 카테고리(410)에 기반하여 서로 다른 위치 추정 기법을 결정할 수 있다.
본 명세서에서는 지역 카테고리(410)의 예시로서 도로 유형 카테고리(420)와 비도로 유형 카테고리(430)에 대해 설명하였으나, 그 밖에 더 많은 유형의 지역 카테고리가 존재할 수 있다.
서버(100)는 수신부(110)가 단계(S310)에서 수신한 글로벌 위성 항법 시스템 데이터 및 통신신호 세기 데이터 중 적어도 하나에 기반하여 지역 카테고리를 결정한다. 즉, 서버(100)는 복수의 지역 카테고리가 지도 데이터에 포함된 복수의 대상 요소 중 어느 것에 해당하는지를 결정하는 것이다.
구체적으로, 서버(100)는 미리 정해진 글로벌 위성 항법 시스템 데이터 특성과 단계(S310)에서 수신한 글로벌 위성 항법 시스템 데이터 특성을 비교하여 지역 카테고리를 결정할 수 있다.
일례로, 서버(100)는 수신부(110)가 수신한 글로벌 위성 항법 시스템 데이터에 기초하여 사용자 단말(200)이 특정 경로에서 지도 데이터의 도로를 따라 진행하는 것으로 판단하면, 사용자 단말(200)이 위치한 지역 카테고리를 도로 유형 카테고리를 결정할 수 있다.
일례로, 수신부(110)가 수신한 글로벌 위성 항법 시스템 데이터에 기초하여 서버(100)가 사용자 단말(200)이 특정 경로 이전과 이후에는 지도 데이터의 터널 진입부과 진출부에 위치한 것으로 판단하고, 수신부(110)가 상기 특정 경로에서는 글로벌 위성 항법 시스템 데이터를 미수신한 상황을 설명한다. 이러한 경우 서버(100)는 사용자 단말(200)이 상기 특정 경로 동안 지도 데이터의 터널을 통과하는 것으로 판단할 수 있다. 이러한 경우, 서버(100)는 사용자 단말(200)이 위치한 지역 카테고리를 터널 지역 카테고리로 결정할 수 있다.
또한, 서버(100)는 미리 저장된 상기 지역 카테고리에 따른 위치에 대한 통신신호 세기의 변화 패턴과 단계(S310)에서 수신한 통신신호 세기 데이터의 패턴을 비교하여 지역 카테고리를 결정할 수 있다.
구체적으로, 서버(100)에는 데이터 비교부가 더 포함될 수 있으며, 위치에 따라 통신신호 세기의 패턴이 다른 특성을 이용하여 데이터 비교부는 통신신호 세기의 변화 패턴과 수신한 통신신호 세기 데이터의 패턴을 비교하여 지역 카테고리를 결정할 수 있다.
일례로, 수신부(110)가 수신한 글로벌 위성 항법 시스템 데이터 통신신호 세기 데이터에 기초하여 위치에 따른 통신신호 세기의 변화가 상대적으로 적을 경우, 서버(100)는 사용자 단말(200)이 위치한 지역 카테고리를 평야 지역 카테고리로 결정할 수 있다. 평야와 같이 넓은 공간에서는 신호 변화가 적기 때문이다.
일례로, 수신부(110)가 수신한 글로벌 위성 항법 시스템 데이터 통신신호 세기 데이터 중 동일한 크기의 신호가 여러 위치에 수신되는 경우, 서버(100)는 사용자 단말(200)이 위치한 지역 카테고리를 터널 지역 카테고리로 결정할 수 있다. 터널에서는 중계기로 인해 동일한 크기의 여러 위치에서 발생할 수 있기 때문이다.
이하, 도 7 내지 도 13을 참조하여 위치 추정 기법을 결정하는 단계(S330) 및 위치를 추정하는 단계(S340)에 대해 설명한다. 단계(S330)는 지역 카테고리를 결정하는 단계(S320)에서 결정된 지역 카테고리에 기반하여 위치 추정 기법을 결정하는 단계이다. 단계(S340)는 결정된 위치 추정 기법에 따라 상기 사용자 단말(200)의 위치를 추정하는 단계이다.
서버(100)의 위치 추정 기법 결정부(130)는 지역 카테고리에 기반하여 결정되는 복수의 위치 추정 기법을 저장하고 있고, 위치 추정 기법을 결정한다.
서버(100)의 위치 추정부(140)는 위치 추정 기법 결정부(130)가 결정한 위치 추정 기법에 따라 사용자 단말(200)의 위치를 추정한다.
이하, 몇몇의 지역 카테고리에 기반한 위치 추정 기법에 대해 설명하도록 한다.
지도 데이터에 포함된 복수의 대상 요소 중 어느 하나에 해당하는 것으로 카테고리가 구분되면, 이에 맞는 위치 추정 기법이 적용된다. 구체적으로, 위치 추정 기법은 글로벌 위성 항법 시스템 데이터를 지도 데이터와 매칭하여 지도 상의 가장 가까운 대상 요소의 위치로 상기 사용자 단말의 위치를 추정하는 것이다.
이하, 도 7 내지 도 13을 참조하여, 다양한 예시의 카테고리에 따라 적용되는 위치 추정 기법에 대해 설명하도록 한다.
도 7을 참조하면, 일 실시예로, 서버(100)는 사용자 단말(200)이 위치하는 지역 카테고리를 결정(S710)할 수 있고, 결정된 지역 카테고리가 도로 유형 카테고리인 경우, 그에 맞는 위치 추정 기법을 적용(S720)할 수 있다.
구체적으로, 적용되는 위치 추정 기법은 글로벌 위성 항법 시스템 데이터 및 상기 통신신호 세기 데이터 중 적어도 하나를 지도 데이터와 매칭하여 사용자 단말(200)이 지도 상의 가장 가까운 도로 상에 위치하는 것으로 위치를 추정할 수 있다. 더욱 구체적으로, 도로의 진행방향과 직교하는 방향(횡방향)의 위치를 보정 및 추정하여 사용자 단말(200)이 도로 상에서 도로의 경로를 따라 진행하는 것으로 위치를 추정할 수 있다.
지도 데이터에는 도로 정보가 일 대상 요소로 포함되어 있을 수 있다. 구체적으로, 도로의 길이, 도로의 넓이 및 도로의 정확한 모양(예, 도로가 직선인지 휘어 있는지 여부) 등이 포함되어 있을 수 있다. 사용자 단말(200)이 도로 위에 위치할 때, 글로벌 위성 항법 시스템 데이터 및 통신신호 세기 데이터 중 적어도 하나를 통해 위치를 추정할 수 있지만, 일부 횡방향 오차가 발생할 수 있다. 이 경우, 글로벌 위성 항법 시스템 데이터 및 통신신호 세기 데이터 중 적어도 하나와 지도 데이터를 매칭하여 사용자 단말(200)이 도로 위에 위치하는 것으로 가정함으로써 횡방향 정확도를 향상시킬 수 있다. 이러한 실시예는, 차량에 포함된 사용자 단말(200)의 경우 일반적으로 도로 위에 위치할 가능성이 매우 높기 때문에 적용 가능할 것이다.
도 8을 참조하면, 결정된 지역 카테고리가 터널 지역 카테고리인 경우, 서버(100)는 글로벌 위성 항법 시스템 데이터를 지도 데이터와 매칭하여 지도 상의 가장 가까운 터널의 위치로 사용자 단말(200)의 위치를 추정(S810)할 수 있다. 더욱 구체적으로 서버(100)는 사용자 단말(200)이 지도 데이터의 터널 경로에 기반하여 터널 경로를 따라 이동하는 것으로 추정(S810)할 수 있다.
일 실시예로, 터널 지역 카테고리(510)는 도로 유형 카테고리(420) 중 하나로 분류될 수 있다. 터널은 차량 등의 통행을 위하여 만들어진 것으로 도로일 가능성이 높기 때문이다. 글로벌 위성 항법 시스템 데이터의 경우 위성으로부터의 신호를 수신해야 하는데, 일반적으로 터널은 글로벌 위성 항법 시스템 위성 신호의 수신이 불가능한 음영지역으로 터널 내에 진입한 사용자 단말(200)은 글로벌 위성 항법 시스템 데이터를 통한 위치 정보 추정이 어려운 단점이 있다. 그 결과, 사용자 단말(200)은 터널 입구 진입 이전과, 터널 출구 진출 이후에는 글로벌 위성 항법 시스템 데이터 수신이 가능하고 터널 입구 진입 이후부터 터널 출구 진출 이전 사이에는 글로벌 위성 항법 시스템 데이터 수신이 불가능하다. 따라서, 서버(100)는 사용자 단말(200)이 터널 내부에 존재하는 경우 사용자 단말(200)로부터 글로벌 위성 항법 시스템 데이터를 수신 받을 수 없으며, 이 때 사용자 단말(200)이 위치하는 지역 카테고리를 터널 지역 카테고리로 결정할 수 있다.
다만, 사용자 단말(200)이 터널에 위치하지 않더라도 글로벌 위성 항법 시스템 데이터 수신이 불가능한 경우가 있을 수 있다. 예를 들어, 사용자 단말(200)의 글로벌 위성 항법 시스템 모듈에 오류가 발생하였거나, 터널이 아닌 다른 음영 지역에 진입하였을 때도 서버(100)는 사용자 단말(200)로부터 글로벌 위성 항법 시스템 데이터를 수신 받을 수 없다. 이러한 문제점을 해결하기 위해, 서버(100)는 사용자 단말(200)로부터 수신 받는 글로벌 위성 항법 시스템 데이터와 통신신호 세기 데이터를 모두 활용하여 사용자 단말(200)이 위치하는 지역 카테고리를 결정할 수 있다. 일 실시예로, 터널은 일반적으로 통신신호 세기가 야외보다 20dB 정도 큰 특성을 가지고 있기 때문에, 서버(100)가 사용자 단말(200)로부터 글로벌 위성 항법 시스템 데이터를 수신 받지 못하는 구간에서의 수신 받는 통신신호 세기 데이터가 글로벌 위성 항법 시스템 데이터를 수신 받는 구간에서의 수신 받는 통신신호 세기 데이터보다 큰 경향을 보이는 경우, 서버(100)는 사용자 단말(200)이 위치하는 지역 카테고리를 터널 지역 카테고리로 결정할 수 있다.
서버(100)가 사용자 단말(200)이 위치하는 지역 카테고리를 터널 지역 카테고리로 결정한 경우, 서버(100)는 지도 데이터의 사용자 단말(200)이 터널 경로를 따라 이동하는 것으로 추정할 수 있다. 상술한 바와 같이, 터널 내에서 글로벌 위성 항법 시스템 데이터 수신이 어려워 정확한 위치를 추정하기 어렵기 때문에, 지역 카테고리를 터널 지역 카테고리로 결정한 경우, 지도 데이터에 포함된 터널 경로를 따라 사용자 단말(200)이 이동하는 것으로 추정할 수 있다.
서버(100)는 글로벌 위성 항법 시스템 데이터 및 통신신호 세기 데이터 이외에도 다른 추가 데이터를 수신할 수 있고, 이러한 경우 위치 추정 기법은 추가 데이터를 더 이용하여 사용자 단말(200)의 위치를 추정할 수 있다. 이에 대한 상세한 예시를 도 9 및 도 10을 참조하여 설명하도록 한다.
도 9를 참조하면, 결정된 지역 카테고리가 터널 지역 카테고리이고, 서버(100)가 사용자 단말(200)의 속력 데이터를 더 수신하면, 지도 데이터의 터널 경로와 속력 데이터에 기반하여 진행방향의 위치를 추정(S910)할 수 있다.
일 실시예로, 차량에 포함된 사용자 단말(200)의 경우 차량의 OBD(On-Board Diagnostics)를 통해 속력 데이터를 획득할 수 있고, 서버(100)는 사용자 단말(200)로부터 속력 데이터를 수신할 수 있다. 또한, 속력 데이터에 한정되지 않고 위치 추정과 관련된 다른 추가 데이터를 수신할 수도 있다. 획득하는 속력 데이터에는, 차량의 브레이크 정보, 가속 정보 등이 포함될 수 있으며, 속력 데이터와 지도 데이터의 터널 경로에 기반하여 진행방향의 위치를 추정할 수 있다. 구체적으로, 지도 데이터의 터널 경로 상에서 시간 별 사용자 단말(200)의 위치를 정확히 추정하기 위해 속력 데이터를 적용하여 진행방향의 위치(종방향 위치)를 추정할 수 있다. 구체적인 실시예로, KF(Kalman Filter) smoothing 기법을 적용하여 종방향 위치의 정확도를 향상시키는 것이 가능하다.
도 10을 참조하면, 지역 카테고리가 실내 지역 카테고리이고, 서버(100)가 사용자 단말(200)로부터 근거리 네트워크 데이터, PDR(Pedestrian Dead-Reckoning) 데이터 및 고도 데이터 중 적어도 하나의 추가 데이터를 수신하면, 추가 데이터에 기반하여 상기 사용자 단말(200)의 세부 위치를 추정(S1010)할 수 있다.
글로벌 위성 항법 시스템 데이터의 경우 위성으로부터의 신호를 수신해야 하는데, 일반적으로 실내 지역은 글로벌 위성 항법 시스템 위성 신호의 수신감도가 약한 음영지역으로 실내에 진입한 사용자 단말(200)은 글로벌 위성 항법 시스템 데이터를 통한 위치 정보 추정이 어려운 단점이 있다. 그 결과, 사용자 단말(200)은 실내 진입 이전과, 실외 진출 이후에는 글로벌 위성 항법 시스템 데이터 수신이 가능하고 실내 진입 이후부터 실외 진출 이전 사이에는 글로벌 위성 항법 시스템 데이터 수신이 어렵다. 다만, 일반적으로 입구부터 출구까지 하나의 길로 연결된 터널 지역과 다르게 실내 지역은 입구와 출구가 동일하며 실내에서 하나의 길을 따라 이동하지 않을 가능성이 높다는 문제점이 존재한다.
따라서, 서버(100)는 사용자 단말(200)이 실내에 존재하는 경우 사용자 단말(200)로부터 글로벌 위성 항법 시스템 데이터를 수신받을 수 없으며, 이 때 사용자 단말(200)이 위치하는 지역 카테고리를 실내 지역 카테고리로 결정할 수 있으나, 실내에서의 정확한 위치 추정을 위해서는 추가적인 데이터가 필요할 수 있다.
서버(100)는 사용자 단말(200)로부터 근거리 네트워크 데이터, PDR(Pedestrian Dead-Reckoning) 데이터 및 고도 데이터 중 적어도 하나의 추가 데이터를 수신할 수 있다. 근거리 네트워크 데이터는 대표적으로 WiFi 데이터일 수 있다. 일 실시예로, 서버(100)는 건물에서 사용자 단말(200)이 접속한 WiFi 중계기를 통해 사용자 단말(200)이 현재 건물에서 몇 층에 위치하는지 결정할 수 있다. 또는, 건물 내 WiFi 신호 세기 데이터와 매핑하여 건물 내 정확한 위치를 추정할 수 있다. 또는, 설치된 비콘 등을 통해 사용자 단말(200)의 위치를 추정할 수 있다.
PDR은 각종 센서를 사용하여 사용자 단말(200)이 이동하는 속도, 가속도나 방향, 거리 등의 이동 정보를 파악, 출발 지점으로부터의 상대 위치를 추정하는 기술이다. 일반적으로 실내 측위 시스템의 경우, 삼각측량이나 핑거프린트 방식 등에 의해 위치를 추정하나, 서버(100)는 사용자 단말(200)에 구비된 다양한 센서를 통해 PDR 방식으로 위치를 추정하는 것이 가능하다. 또한, 사용자 단말(200)의 기압계를 이용한 고도 센서 데이터를 이용하여 사용자 단말(200)이 현재 건물에서 몇 층에 위치하는지 결정할 수 있다.
도 11을 참조하면, 결정된 지역 카테고리가 평야 지역 카테고리인 경우, 서버(100)는 지도 데이터의 평야 경로에 기반하여 사용자 단말(200)이 상기 평야 경로를 따라 이동하는 것으로 추정(S1110)할 수 있다.
일 실시예로, 평야 지역 카테고리(520)는 도로 유형 카테고리(420) 중 하나로 분류될 수 있다. 넓은 평야 지역을 가로지르는 도로가 존재할 가능성이 크기 때문이다. 다른 실시예로, 평야 지역 카테고리(520)는 비도로 유형 카테고리(430) 중 하나로 분류될 수도 있다. 넓은 평야 지역은 도로와 비도로 부분이 모두 포함되어 있을 가능성이 크기 때문이다.
일반적으로, 평야 지역의 경우 글로벌 위성 항법 시스템 데이터 수신은 양호하나 위치에 따라 통신신호 세기 변화가 작다. 따라서, 서버(100)가 사용자 단말(200)로부터 글로벌 위성 항법 시스템 데이터를 수신 받으며, 수신 받는 통신신호 세기의 변화가 작은 경우, 서버(100)는 사용자 단말(200)이 위치하는 지역 카테고리를 평야 지역 카테고리로 결정할 수 있다.
서버(100)가 사용자 단말(200)이 위치하는 지역 카테고리를 평야 지역 카테고리로 결정한 경우, 서버(100)는 지도 데이터의 사용자 단말(200)이 평야 경로를 따라 이동하는 것으로 추정할 수 있다.
상술한 바와 같이, 평야에서는 통신신호 세기의 변화가 작아 통신신호에 따라 정확한 위치를 추정하기 어렵기 때문에, 지역 카테고리를 평야 지역 카테고리로 결정한 경우, 지도 데이터에 포함된 평야 경로를 따라 사용자 단말(200)이 이동하는 것으로 추정할 수 있다.
도 12를 참조하면, 결정된 지역 카테고리가 평야 지역 카테고리인 경우, 서버(100)는 데이터베이스를 생성하기 위한 추정된 위치 각각의 간격을 소정값 이상으로 설정(S1210)할 수 있다. 상술한 바와 같이, 평야는 위치에 따라 방해 요소가 적기 때문에 통신신호 세기의 변화가 작은 특징이 있다. 따라서, 서버(100)가 통신신호 세기 데이터를 추정된 위치에 매칭하여 데이터베이스를 생성할 때, 통신신호 세기 데이터를 측정하는 간격을 타 지역에 비해 넓게 설정할 필요가 있다. 소정값은 사용자 단말(200)이 다른 지역 카테고리에 위치하는 경우 서버(100)가 데이터베이스를 생성하기 위한 위치 각각의 간격의 값일 수 있다.
도 13을 참조하면, 결정된 지역 카테고리가 도심 지역 카테고리인 경우, 서버(100)가 도심 지역 카테고리에 대응하는 범위에 위치한 건물 형상 정보를 수신하면, 건물 형상 정보에 기반하여 사용자 단말(200)의 세부 위치를 추정(S1310)할 수 있다.
일반적으로 도심 지역은 사람이 많고 건물 등 구조물이 많기 때문에 방해 요소에 의하여 통신신호 세기가 불규칙적이다. 또한, 각 도심 별로 사람의 분포, 건물의 형상, 구조물의 위치 등이 모두 다르기 때문에 평야 지역과 같이 일괄적으로 도심 지역의 상황을 판단하기 어렵다. 따라서, 도심 지역에서는 글로벌 위성 항법 시스템 신호 데이터 및 통신신호 세기 데이터 측정을 방해하는 노이즈를 최대한 제거할 필요가 있다.
건물 형상 정보는 건물의 위치, 건물의 높이, 건물의 모양 등을 포함할 수 있다. 따라서, 건물 형상 정보를 통하여 통신신호 세기 데이터의 노이즈를 제거함으로써 사용자 단말(200)의 정확한 위치를 추정 가능하다. 구체적으로, 서버(100)는 사용자 단말(200)이 위치하는 것으로 결정한 도심 지역 카테고리에 대응하는 범위에 위치한 건물 형상 정보를 수신할 수 있고, 수신한 건물 형상 정보와 통신신호 세기 데이터를 기반으로 사용자 단말(200)의 세부 위치를 추정할 수 있다.
이하, 개별 데이터베이스를 생성하는 단계(S350)에 대해 설명한다. 단계(S350)는 서버(100)가 통신신호 세기 데이터를 추정된 위치에 매칭하여 개별 데이터베이스를 생성하는 단계이다.
서버(100)의 데이터베이스 생성부(150)는 수신부(110)가 수신한 통신신호 세기 데이터를 단계(S340)에서 추정된 위치와 매칭하여 개별 데이터베이스를 생성하여 저장한다.
서버(100)의 데이터베이스 생성부(150)는 지도 데이터를 활용하여, 사용자 단말기(200)가 위치하는 것으로 추정되는 지도의 대상 요소 위의 데이터만 수집할 수 있다. 예를 들어, 사용자 단말기(200)가 도로에 위치하는 것으로 추정된다면 지도 상의 도로에 해당하는 위치의 데이터베이스만 생성할 수 있다.
개별 데이터베이스는 격자 범위에서의 최적의 대표값이 될 수 있다. 격자 범위는 결정된 지역 카테고리에 종속되는 것일 수 있다. 격자 범위에서 대표값을 결정하는 것은 지역 카테고리에 따라 서로 상이한 방식이 적용될 수 있다.
서버(100)의 데이터베이스 생성부(150)는 결정된 지역 카테고리에 따라 서로 다른 격자 범위(간격)을 가지도록 데이터베이스를 생성할 수 있다. 예를 들어, 평지에서는 50m 수준의 상대적으로 넓은 격자 범위를 가지도록 데이터베이스를 생성할 수 있고, 터널, 도심, 건물 안 등에서는 3m 또는 5m 수준의 상대적으로 좁고 촘촘한 격자 범위를 가지도록 데이터베이스를 생성할 수 있다. 이는 터널, 도심, 건물 안 등이 평지보다 통신신호 세기 데이터의 변화가 크기 때문이다. 또한, 건물 안의 경우 보다 정확한 측위를 위해 더욱 좁고 촘촘한 격자 범위를 가지도록 데이터베이스를 생성할 수 있다.
도 14는 본 발명의 일 실시예에 따른 통신신호 세기 데이터의 구체적인 예시에 대한 도면이다.
사용자 단말(200)의 통신신호 세기 데이터(1410)는 상황에 따라 달라질 수 있다. 구체적으로, 같은 위치여도 사용자 단말(200)이 연결된 기지국에 따라 통신신호 세기 데이터(1420)가 다를 수 있다. 또한, 사용자 단말(200)의 기종에 따라 통신신호 세기 데이터(1430)가 다를 수 있다. 마찬가지로, 통신신호의 주파수에 따라 통신신호 세기 데이터(1440)가 다를 수 있다.
따라서, 서버(100)는 사용자 단말(200)로부터 통신신호 세기 데이터를 수신할 때, 사용자 단말(200)에 통신신호를 송신하는 적어도 하나의 기지국 정보를 더 수신할 수 있다. 또한, 사용자 단말(200)이 수신하는 통신신호의 주파수 정보를 더 수신할 수 있다. 또한, 사용자 단말(200)의 기종 정보를 더 수신할 수 있다. 이 때, 서버(100)는 수신한 기지국 정보, 주파수 정보 및 기종 정보 각각과 통신신호 세기 데이터를 매칭하여 개별 데이터베이스를 형성할 수 있다.
상술한 과정을 통해 개별 데이터베이스를 생성한 후, 사용자 단말(200)의 기종, 사용자 단말(200)이 연결된 기지국, 사용자 단말(200)이 연결된 통신신호의 주파수 정보를 이용하여 서버(100)가 통신신호 세기 데이터를 기반으로 위치를 추정할 때 보다 정확한 위치 추정이 가능하다.
이하, 아래의 표를 참조하여 다양한 상황 및 조건에서의 위치 추정 기법과 데이터베이스를 생성하는 방법에 대해서 구체적으로 설명하도록 한다.
아래의 위치 추정 기법 및 데이터베이스 생성 방법은 상황 및 조건에 대한 예시적인 것이다. 상황 및 조건이 동일하더라도 아래 설명된 예시와 다른 위치 추정 기법 및 데이터베이스 생성 방법이 적용될 수도 있다.
아래의 표에서 데이터베이스 구축 격자범위는 상황 및 조건이 아니라, 상항 및 조건에 따른 최적의 데이터베이스를 구축하기 위한 격자범위를 기재한 것이다.
지역
카테고리		 GNSS 데이터
활용 가능 여부		 추가 데이터
활용 가능		 지도 데이터 활용 여부 사용자 단말기의 이동 방법 데이터베이스
구축 위한
격자범위
제1예 평야 가능 - 불가 차량 또는
도보		 50m
제2예 평야 가능 OBD 불가 차량 50m
제3예 평야 가능 OBD 가능 차량 50m
제4예 평야 가능 OBD 가능 도보 50m
제5예 도로 가능 경로정보 가능 차량 50m
제6예 터널 터널내부: 불가
터널외부: 가능		 - 가능 차량 5m
제7예 터널 터널내부: 불가
터널외부: 가능		 OBD 가능 차량 5m
제8예 도심 가능(부정확) - 가능 차량 5m
제9예 건물안 불가 PDR, WiFi
중 적어도 하나		 가능 도보 3m
이하, 각 예에 대해 상세하게 설명하도록 한다.제1예는 지역 카테고리는 평야로 결정되고, 글로벌 위성 항법 시스템(GNSS) 데이터가 수신되어 활용이 가능하고, 지도 데이터의 활용이 불가한 상황이다. 그리고 사용자 단말기는 차량 또는 도보로 이동하는 것으로 판단되는 상황이다.
이러한 상황에서, 위치 추정 기법은 글로벌 위성 항법 시스템 데이터를 이용하여 위치를 계산할 수 있다. 그리고 이러한 상황에서 데이터베이스는 50m의 격자 범위로 구축될 수 있다. 이는 상대적으로 넓은 격자 범위인데, 평야에서는 통신신호의 세기가 크지 않기 때문이다.
제2예는 지역 카테고리는 평야로 결정되고, 글로벌 위성 항법 시스템(GNSS) 데이터가 수신되어 활용이 가능하고, 추가로 OBD 데이터가 수신되어 활용이 가능하고, 지도 데이터의 활용이 불가한 상황이다. 그리고 사용자 단말기는 차량으로 이동하는 것으로 판단되는 상황이다.
이러한 상황에서, 위치 추정 기법은 글로벌 위성 항법 시스템 데이터와 OBD데이터를 융합하여 위치를 계산할 수 있다. 그리고 이러한 상황에서 데이터베이스는 50m의 격자 범위로 구축될 수 있다.
제3예는 지역 카테고리는 평야로 결정되고, 글로벌 위성 항법 시스템(GNSS) 데이터가 수신되어 활용이 가능하고, 추가로 OBD 데이터가 수신되어 활용이 가능하고, 지도 데이터의 활용이 가능한 상황이다. 그리고 사용자 단말기는 차량으로 이동하는 것으로 판단되는 상황이다.
이러한 상황에서, 위치 추정 기법은 글로벌 위성 항법 시스템 데이터와 OBD데이터를 융합하여 위치를 계산할 수 있다. 또한, 지도 데이터의 활용이 가능하므로, 글로벌 위성 항법 시스템 데이터와 OBD데이터를 융합하여 계산된 위치에 KF(Kalman Filter) smoothing 기법 등의 필터를 적용하여 사용자 단말기가 결정된 지도 데이터의 대상 요소에 위치하도록 보정하는 맵 매칭 과정이 진행될 수 있다. 여기서, 지도 데이터의 대상 요소는 차량이 이동할 수 있는 자동차 도로 등으로 결정될 수 있다.
그리고 이러한 상황에서 데이터베이스는 50m의 격자 범위로 구축될 수 있다. 또한, 이러한 상황에서 데이터베이스는 지도 상에서 사용자 단말기가 위치하는 대상 요소에 대한 통신신호 세기 데이터를 수집할 수 있다. 즉, 대상 요소가 자동차 도로로 결정된다면, 통신신호 세기 데이터는 지도 상의 자동차 도로에 대해서만 수집될 수 있다.
제4예는 지역 카테고리는 평야로 결정되고, 글로벌 위성 항법 시스템(GNSS) 데이터가 수신되어 활용이 가능하고, 추가로 OBD 데이터가 수신되어 활용이 가능하고, 지도 데이터의 활용이 가능한 상황이다. 그리고 사용자 단말기는 도보로 이동하는 것으로 판단되는 상황이다.
이러한 상황에서, 위치 추정 기법은 글로벌 위성 항법 시스템 데이터와 OBD데이터를 융합하여 위치를 계산할 수 있다. 또한, 지도 데이터의 활용이 가능하므로, 글로벌 위성 항법 시스템 데이터와 OBD데이터를 융합하여 계산된 위치에 KF(Kalman Filter) smoothing 기법 등의 필터를 적용하여 사용자 단말기가 결정된 지도 데이터의 대상 요소에 위치하도록 보정하는 맵 매칭 과정이 진행될 수 있다. 여기서, 지도 데이터의 대상 요소는 도보로 이동할 수 있는 보행가능 도로 등으로 결정될 수 있다.
그리고 이러한 상황에서 데이터베이스는 50m의 격자 범위로 구축될 수 있다. 또한, 이러한 상황에서 데이터베이스는 지도 상에서 사용자 단말기가 위치하는 대상 요소에 대한 통신신호 세기 데이터를 수집할 수 있다. 즉, 대상 요소가 보행가능 도로로 결정된다면, 통신신호 세기 데이터는 지도 상의 보행가능 도로에 대해서만 수집될 수 있다.
제5예는 지역 카테고리는 도로로 결정되고, 글로벌 위성 항법 시스템(GNSS) 데이터가 수신되어 활용이 가능하고, 추가로 내비게이션의 주행 경로 정보가 수신되어 활용이 가능하고, 지도 데이터의 활용이 가능한 상황이다. 그리고 사용자 단말기는 차량으로 이동하는 것으로 판단되는 상황이다.
이러한 상황에서, 위치 추정 기법은 글로벌 위성 항법 시스템 데이터와 주행 경로 데이터를 융합하여 위치를 계산할 수 있다. 또한, 지도 데이터의 활용이 가능하므로, 글로벌 위성 항법 시스템 데이터와 OBD데이터를 융합하여 계산된 위치에 KF(Kalman Filter) smoothing 기법 등의 필터를 적용하여 사용자 단말기가 결정된 지도 데이터의 대상 요소에 위치하도록 보정하는 맵 매칭 과정이 진행될 수 있다. 여기서, 지도 데이터의 대상 요소는 경로 정보에 의해 결정되는 도로로 결정될 수 있다.
그리고 이러한 상황에서 데이터베이스는 50m의 격자 범위로 구축될 수 있다. 또한, 이러한 상황에서 데이터베이스는 지도 상에서 사용자 단말기가 위치하는 대상 요소에 대한 통신신호 세기 데이터를 수집할 수 있다. 즉, 대상 요소가 경로 정보에 의해 결정되는 도로로 결정된다면, 통신신호 세기 데이터는 지도 상의 경로 정보에 의해 결정된 도로에 대해서만 수집될 수 있다.
제6예는 지역 카테고리는 터널로 결정되고, 터널 안에서는 글로벌 위성 항법 시스템(GNSS) 데이터가 수신되지 않아 활용이 불가능하나, 터널 입구 및 출구 부근에서는 글로벌 위성 항법 시스템(GNSS) 데이터가 수신되어 활용이 가능한 상황이다. 그리고 추가로 OBD 데이터가 수신되어 활용이 가능하고, 지도 데이터의 활용이 가능한 상황이다. 그리고 사용자 단말기는 차량으로 이동하는 것으로 판단되는 상황이다.
이러한 상황에서, 위치 추정 기법은 터널의 진입, 진출 시의 글로벌 위성 항법 시스템 데이터와 지도 데이터에서의 터널 경로를 융합하여 위치를 계산할 수 있다. 특히, 터널의 진입 및 진출 시의 속도에 기초하여 터널 내부에서 일정한 속도로 지도 데이터 상의 터널 경로를 따라 이동한다고 가정하여 위치를 계산할 수 있다. 이 과정에서 필터링 알고리즘이 적용될 수 있다.
그리고 이러한 상황에서 데이터베이스는 5m의 격자 범위로 구축될 수 있다. 터널 내부는 평야보다 위치별 통신신호 세기의 변화가 크므로, 더욱 촘촘한 간격으로 데이터베이스가 생성되는 것이 바람직하다.
제7예는 상술한 제6예와 동일하지만 추가 데이터로 OBD 데이터를 더 수신하여 활용 가능한 상황이다.
이러한 상황에서, 위치 추정 기법은 ODB 데이터를 더 융합하여 위치를 계산할 수 있다. ODB 데이터에 의해 사용자 단말기가 터널 내부에서 터널의 진입 및 진출 시의 속도와는 상관없고, 지속적으로 변하는 속도로 이동하는 것으로 사용자 단말기의 위치를 계산할 수 있다.
그리고 이러한 상황에서 데이터베이스는 5m의 격자 범위로 구축될 수 있다. 터널 내부는 평야보다 위치별 통신신호 세기의 변화가 크므로, 더욱 촘촘한 간격으로 데이터베이스가 생성되는 것이 바람직하다.
제8예는 지역 카테고리는 도심으로 결정되고, 글로벌 위성 항법 시스템(GNSS) 데이터가 수신되기는 하지만 고층 건물 등으로 인해 부정확한 경우가 많고, 지도 데이터의 활용이 가능한 상황이다. 그리고 사용자 단말기는 차량으로 이동하는 것으로 판단되는 상황이다.
이러한 상황에서, 위치 추정 기법은 글로벌 위성 항법 시스템 데이터와 지도 데이터에서의 가장 확률이 높은 이동 경로를 융합하여 위치를 계산할 수 있다. 이러한 과정에서 지도 데이터에서 사용자 단말기가 이동할 확률이 높은 경로를 추정하는 맵매칭 알고리즘 및 필터링 알고리즘이 적용될 수 있다.
그리고 이러한 상황에서 데이터베이스는 5m의 격자 범위로 구축될 수 있다. 도심은 비도심의 평야보다 위치별 통신신호 세기의 변화가 크므로, 더욱 촘촘한 간격으로 데이터베이스가 생성되는 것이 바람직하다.
제9예는 지역 카테고리는 건물안으로 결정되고, 건물 안이기 때문에 글로벌 위성 항법 시스템(GNSS) 데이터가 수신되지 않고, 대신에 PDR 및 WiFi 중 적어도 하나를 수신하여 활용이 가능한 상황이다. 그리고 지도 데이터의 활용이 가능하고 사용자 단말기는 도보로 이동하는 것으로 판단되는 상황이다.
이러한 상황에서, 위치 추정 기법은 PDR 및 WiFi 데이터 등의 위치계산 방법을 단독 또는 둘 이상을 융합하여 위치를 계산할 수 있다. 경우에 따라 지도 데이터에서 도보로 이동이 가능한 경로를 판단하여 이러한 경로로 이동할 수 있는 지역을 제한할 수도 있다.
그리고 이러한 상황에서 데이터베이스는 3m의 격자 범위로 구축될 수 있다. 건물 안은 건물 밖의 공간보다 위치별 통신신호 세기의 변화가 크므로, 더욱 촘촘한 간격으로 데이터베이스가 생성되는 것이 바람직하다.
이하, 도 15를 참조하여 최적 데이터베이스를 생성하는 단계(S360)에 대해 설명한다.
단계(S360)는 복수의 개별 데이터베이스를 이용하여 최적 데이터 베이스를 생성하는 단계이다.
서버는 상술한 단계들(S310 내지 S350)을 반복할 수 있다. 상술한 단계들(S310 내지 S350)은 여러 사용자 단말을 통해 반복될 수 있다. 구체적으로, 복수개의 단말이 각각 단계들(S310 내지 S350)을 수행하여 복수의 개별 데이터베이스를 생성할 수 있다. 이 때, 같은 조건에서 단계들(S310 내지 S350)을 반복하더라도 생성된 개별 데이터베이스는 서로 다를 수 있다. 일 실시예로, 같은 기종의 단말로 정확히 같은 위치를 이동하며 측정하더라도 측정 시간에 따라 통신신호 세기 데이터는 변화할 수 있다.
도 15를 참조하면, 복수의 개별 데이터베이스가 포함하는 동일 위치에 대한 복수의 통신신호 세기 데이터를 나타낸다. 복수의 통신신호 세기 데이터를 그래프로 표현하면 유사한 경향을 보일 수 있으나 정확히 일치하지 않는다. 상술한 바와 같이, 같은 기종의 단말로 같은 위치를 이동하며 측정하더라도 측정 시간에 따라 연결되는 기지국이 달라질 수 있고, 또는 통신신호의 주파수가 달라질 수 있다. 또는, 측정 시 측정 환경에 따라 통신신호 세기 데이터가 달라질 수 있다.
이와 같이, 복수개의 통신신호 세기 데이터가 얻어진 경우 이를 이용하여 동일 위치에 대한 최적 통신신호 세기 데이터를 생성할 수 있다. 도 15를 참조하면, 복수개의 통신신호 세기 데이터를 이용하여 하나의 실선형태로 나타나는 최적 통신신호 세기 데이터를 생성할 수 있다. 일 실시예로, 최적 통신신호 세기 데이터는 복수개의 통신신호 세기 데이터의 평균일 수 있다. 다른 실시예로, 복수개의 통신신호 세기 데이터를 기반으로 다양한 수학적 모델링을 통해 최적 통신신호 세기 데이터를 생성할 수 있다.
서버(100)는 최적 통신신호 세기 데이터가 생성되면 이를 위치에 매칭하여 최적 데이터베이스를 생성할 수 있다.
이하, 도 16 내지 도 17을 참조하여 시간 별 신호 세기 변화가 존재할 때 데이터베이스 생성 방법에 대해 설명한다.
도 16을 참조하면, 서버(100)는 제1 시간 구간 동안 단계들(S310 내지 S350)을 반복(S1610)하여, 복수의 개별 데이터베이스를 생성(S1620)한다. 생성된 복수의 개별 데이터베이스를 이용하여 단계(S360)를 수행하며, 여기서 제1 최적 데이터베이스를 도출(S1630)한다.
마찬가지로, 서버(100)는 제1 시간 구간 이후에 해당하는 제2 시간 구간 동안 단계들(S310 내지 S350)을 반복(S1640)하여, 복수의 개별 데이터베이스를 생성(S1650)한다. 생성된 복수의 개별 데이터베이스를 이용하여 단계(S360)를 수행하며, 여기서 제2 최적 데이터베이스를 도출(S1660)한다. 이 때, 제1 시간 구간과 제2 시간 구간은 연속적일 수 있고 시간 간격을 두고 불연속적일 수 있다.
서버(100)는 데이터 비교부 및 데이터 저장부를 더 포함할 수 있으며, 서버(100)는 도출된 제1 최적 데이터베이스의 어느 한 위치에 대한 제1 최적 통신신호 세기 데이터와 제2 최적 데이터베이스의 어느 한 위치에 대한 제2 최적 통신신호 세기 데이터를 비교(S1670)할 수 있다. 서버(100)는 단계(S1670)에서 도출된 비교값이 기준값 이상일 경우, 제2 최적 통신신호 세기 데이터를 어느 한 위치에 대한 최종의 최적 통신신호 데이터로 데이터 저장부에 저장할 수 있다. 일 실시예로, 어느 한 위치에 대한 제2 최적 통신신호 세기 데이터의 수치와 제1 최적 통신신호 세기 데이터의 수치의 비율을 비교값으로 정의하고, 기준값을 1로 가정하는 경우 제2 최적 통신신호 세기 데이터의 수치가 제1 최적 통신신호 세기 데이터의 수치보다 커서 비교값이 기준값 이상일 경우, 제2 최적 통신신호 세기 데이터를 어느 한 위치에 대한 최종의 최적 통신신호 데이터로 저장할 수 있다.
도 17을 참조하면, 시간 별 통신신호 세기 데이터에 대하여 나타낸다. 도 17에서 상단 그래프는 특정 시간 이전 그래프이며, 하단 그래프는 특정 시간 이후 그래프이다.
도 17과 같이, 시간을 제외하고 모두 같은 조건에서 생성한 통신신호 세기 데이터들은 서로 다를 수 있다. 일 실시예로, 시간을 제외한 조건은 통신사, 기지국, 위치, 통신신호 주파, 사용자 단말의 기종 등일 수 있다. 시간에 따라 통신신호 세기 데이터들이 변화하는 경우, 변화시간 전후의 데이터를 구분하여 활용할 수 있다. 반면, 특정 시간 구간에서 통신신호 세기 데이터들이 변화하지 않는 경우, 특정 시간 구간의 모든 누적 데이터를 본 발명에 따른 방법에 활용할 수 있다.
본 발명의 각 실시예에 개시된 기술적 특징들은 해당 실시예에만 한정되는 것은 아니고, 서로 양립 불가능하지 않은 이상, 각 실시예에 개시된 기술적 특징들은 서로 다른 실시예에 병합되어 적용될 수 있다.
이상, 본 발명의 위치에 관한 통신신호 세기의 데이터베이스 생성 방법 및 서버(100)의 실시예들에 대해 설명하였다. 본 발명은 상술한 실시예 및 첨부한 도면에 한정되는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자의 관점에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서 본 발명의 범위는 본 명세서의 청구범위뿐만 아니라 이 청구범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.
전술한 본 발명은, 프로그램이 기록된 매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드(또는, 애플리케이션이나 소프트웨어)로서 구현하는 것이 가능하다. 상술한 생성 방법은 메모리 등에 저장된 코드에 의하여 실현될 수 있다.
컴퓨터가 읽을 수 있는 매체는, 컴퓨터 시스템에 의하여 읽힐 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치를 포함한다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 매체의 예로는, HDD(Hard Disk Drive), SSD(Solid State Disk), SDD(Silicon Disk Drive), ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피 디스크, 광 데이터 저장 장치 등이 있으며, 또한 캐리어 웨이브(예를 들어, 인터넷을 통한 전송)의 형태로 구현되는 것도 포함한다. 또한, 상기 컴퓨터는 프로세서 또는 제어부를 포함할 수도 있다. 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.
100: 위치에 관한 통신신호 세기의 데이터베이스 생성 서버
110: 수신부
120: 지역 카테고리 결정부
130: 위치 추정 기법 결정부
140: 위치 추정부
150: 데이터베이스 생성부

Claims (17)

  1. 서버가 위치에 관한 통신신호 세기의 데이터베이스를 생성하는 방법에 있어서,
    a) 사용자 단말로부터 글로벌 위성 항법 시스템(GNSS) 데이터 및 통신신호 세기 데이터를 수신하는 단계;
    b) 상기 글로벌 위성 항법 시스템 데이터 및 상기 통신신호 세기 데이터 중 적어도 하나에 기반하여 미리 정해진 복수의 지역 카테고리 중 상기 사용자 단말이 위치하는 지역 카테고리를 결정하는 단계;
    c) 상기 결정된 지역 카테고리에 기반하여 위치 추정 기법을 결정하는 단계;
    d) 상기 결정된 위치 추정 기법에 따라 상기 사용자 단말의 위치를 추정하는 단계; 및
    e) 상기 통신신호 세기 데이터를 상기 추정된 위치에 매칭하여 개별 데이터베이스를 생성하는 단계를 포함하는
    위치에 대한 통신신호 세기의 데이터베이스 생성 방법.
  2. 제1 항에 있어서,
    상기 a) 내지 e) 단계를 2회 이상 반복하여 동일 위치에 대한 복수의 통신신호 세기 데이터를 포함하는 복수의 개별 데이터베이스를 생성하고,
    f) 상기 복수의 개별 데이터베이스를 이용하여 상기 동일 위치에 대한 최적 통신신호 세기 데이터를 생성하고, 상기 최적 통신신호 세기 데이터를 위치에 매칭하여 최적 데이터베이스를 생성하는 단계를 더 포함하는
    위치에 대한 통신신호 세기의 데이터베이스 생성 방법.
  3. 제2 항에 있어서,
    g) 서로 다른 제1 및 제2 시간 구간 동안 상기 a) 내지 e) 단계를 반복하여 생성한 복수의 개별 데이터베이스를 이용하여 상기 f) 단계를 각각 수행하고,
    h) 상기 f) 단계에서 각각 도출된 제1 및 제2 최적 데이터베이스의 어느 한 위치에 대한 제1 및 제2 최적 통신신호 세기 데이터를 서로 비교하는 단계; 및
    i) 상기 g) 단계에서 도출된 비교값이 기준값 이상일 경우, 더 최근의 세기 데이터, 더 크기가 큰 세기 데이터 및 미리 정해진 기준값에 더 가까운 세기 데이터 중 어느 하나를 상기 어느 한 위치에 대한 최종의 최적 통신신호 데이터로 저장하는 단계를 더 포함하는
    위치에 대한 통신신호 세기의 데이터베이스 생성 방법.
  4. 제1 항에 있어서,
    상기 복수의 지역 카테고리는 지도 데이터에 포함된 복수의 대상 요소 중 어느 하나에 해당하는 카테고리로 구분되고,
    상기 위치 추정 기법은,
    상기 글로벌 위성 항법 시스템 데이터를 상기 지도 데이터와 매칭하여 지도 상의 가장 가까운 상기 대상 요소의 위치로 상기 사용자 단말의 위치를 추정하는
    위치에 대한 통신신호 세기의 데이터베이스 생성 방법.
  5. 제4 항에 있어서,
    상기 복수의 대상 요소는 도로, 터널, 평야, 도심 및 실내 중 적어도 하나를 포함하고,
    상기 위치 추정 기법은, 상기 대상 요소에 따라 미리 정해진 특성 및 경로에 기반하여 상기 사용자 단말의 위치를 추정하는
    위치에 대한 통신신호 세기의 데이터베이스 생성 방법.
  6. 제1 항에 있어서,
    상기 복수의 지역 카테고리는 지도 데이터에 포함된 적어도 하나의 대상 요소를 따라 진행하는 경로에 해당하는 카테고리로 구분되고,
    상기 위치 추정 기법은,
    상기 글로벌 위성 항법 시스템 데이터를 상기 지도 데이터와 매칭하여 지도 상의 상기 대상 요소를 따라 진행하는 경로로 상기 사용자 단말의 위치를 추정하는
    위치에 대한 통신신호 세기의 데이터베이스 생성 방법.
  7. 제1 항에 있어서,
    상기 a) 단계에서, 상기 사용자 단말로부터 상기 사용자 단말의 속력 데이터, 고도 데이터, 근거리 네트워크 데이터 및 PDR(Pedestrian Dead-Reckoning) 데이터 중 적어도 하나의 추가 데이터를 더 수신하고,
    상기 위치 추정 기법은, 상기 추가 데이터에 기반하여 상기 사용자 단말의 위치를 추정하는
    위치에 대한 통신신호 세기의 데이터베이스 생성 방법.
  8. 제1 항에 있어서,
    상기 a) 단계에서, 상기 사용자 단말로부터 상기 사용자 단말에 통신신호를 송신하는 기지국 정보, 상기 사용자 단말이 수신하는 통신신호의 주파수 정보 및 상기 사용자 단말의 기종 정보 중 적어도 하나를 더 수신하고,
    상기 e) 단계에서,
    상기 a) 단계에서 수신한 정보를 상기 통신신호 세기 데이터와 매칭하여 개별 데이터베이스를 생성하는
    위치에 대한 통신신호 세기의 데이터베이스 생성 방법.
  9. 제1 항에 있어서,
    상기 e) 단계에서, 상기 개별 데이터베이스는 상기 결정된 지역 카테고리에 종속된 격자 범위에 대한 대표값으로 생성되는
    위치에 대한 통신신호 세기의 데이터베이스 생성 방법.
  10. 위치에 관한 통신신호 세기의 데이터베이스를 생성하는 서버는,
    수신부;
    지역 카테고리 결정부;
    위치 추정 기법 결정부;
    위치 추정부; 및
    데이터베이스 생성부를 포함하며,
    상기 수신부는 a) 사용자 단말로부터 글로벌 위성 항법 시스템 데이터 및 통신신호 세기 데이터를 수신하고,
    상기 지역 카테고리 결정부는 b) 상기 글로벌 위성 항법 시스템 데이터 및 상기 통신신호 세기 데이터 중 적어도 하나에 기반하여 미리 정해진 복수의 지역 카테고리 중 상기 사용자 단말이 위치하는 지역 카테고리를 결정하고,
    상기 위치 추정 기법 결정부는 c) 상기 결정된 지역 카테고리에 기반하여 위치 추정 기법을 결정하고,
    상기 위치 추정부는 d) 상기 결정된 위치 추정 기법에 따라 상기 사용자 단말의 위치를 추정하고,
    상기 데이터베이스 생성부는 e) 상기 통신신호 세기 데이터를 상기 추정된 위치에 매칭하여 개별 데이터베이스를 생성하는
    위치에 관한 통신신호 세기의 데이터베이스 생성 서버.
  11. 제10 항에 있어서,
    상기 a) 내지 e)를 2회 이상 반복하여 동일 위치에 대한 복수의 통신신호 세기 데이터를 포함하는 복수의 개별 데이터베이스를 생성하고,
    상기 데이터베이스 생성부는, f) 상기 복수의 개별 데이터베이스를 이용하여 상기 동일 위치에 대한 최적 통신신호 세기 데이터를 생성하고, 상기 최적 통신신호 세기 데이터를 위치에 매칭하여 최적 데이터베이스를 생성하는
    위치에 관한 통신신호 세기의 데이터베이스 생성 서버.
  12. 제11 항에 있어서,
    데이터 비교부 및 데이터 저장부를 더 포함하며,
    상기 데이터 비교부는,
    g) 서로 다른 제1 및 제2 시간 구간 동안 상기 a) 내지 e)를 반복하여 생성한 복수의 개별 데이터베이스를 이용하여 상기 f)를 각각 수행하고,
    상기 f) 단계에서 각각 도출된 제1 및 제2 최적 데이터베이스의 어느 한 위치에 대한 제1 및 제2 최적 통신신호 세기 데이터를 서로 비교하고,
    상기 데이터 저장부는,
    h) 상기 g)에서 도출된 비교값이 기준값 이상일 경우, 더 최근의 세기 데이터를 상기 어느 한 위치에 대한 최종의 최적 통신신호 데이터로 저장하는 단계를 더 포함하는
    위치에 관한 통신신호 세기의 데이터베이스 생성 서버.
  13. 제10 항에 있어서,
    상기 복수의 지역 카테고리는 지도 데이터에 포함된 복수의 대상 요소 중 어느 하나에 해당하는 카테고리로 구분되고,
    상기 위치 추정 기법은,
    상기 글로벌 위성 항법 시스템 데이터를 상기 지도 데이터와 매칭하여 지도 상의 가장 가까운 상기 대상 요소의 위치로 상기 사용자 단말의 위치를 추정하는
    위치에 관한 통신신호 세기의 데이터베이스 생성 서버.
  14. 제13 항에 있어서,
    상기 복수의 대상 요소는 도로, 터널, 평야, 도심 및 실내 중 적어도 하나를 포함하고,
    상기 위치 추정 기법은, 상기 대상 요소에 따라 미리 정해진 특성 및 경로에 기반하여 상기 사용자 단말의 위치를 추정하는
    위치에 관한 통신신호 세기의 데이터베이스 생성 서버.
  15. 제10 항에 있어서,
    상기 복수의 지역 카테고리는 지도 데이터에 포함된 적어도 하나의 대상 요소를 따라 진행하는 경로에 해당하는 카테고리로 구분되고,
    상기 위치 추정 기법은,
    상기 글로벌 위성 항법 시스템 데이터를 상기 지도 데이터와 매칭하여 지도 상의 상기 대상 요소를 따라 진행하는 경로로 상기 사용자 단말의 위치를 추정하는
    위치에 관한 통신신호 세기의 데이터베이스 생성 서버.
  16. 제10 항에 있어서,
    상기 수신부는, 상기 사용자 단말로부터 상기 사용자 단말의 속력 데이터, 고도 데이터 및 PDR(Pedestrian Dead-Reckoning) 데이터 중 적어도 하나의 추가 데이터를 더 수신하고,
    상기 위치 추정 기법은, 상기 추가 데이터에 기반하여 상기 사용자 단말의 위치를 추정하는
    위치에 관한 통신신호 세기의 데이터베이스 생성 서버.
  17. 제10 항에 있어서,
    상기 수신부는, 상기 사용자 단말로부터 상기 사용자 단말에 통신신호를 송신하는 기지국 정보, 상기 사용자 단말이 수신하는 통신신호의 주파수 정보 및 상기 사용자 단말의 기종 정보 중 적어도 하나를 더 수신하고,
    상기 데이터베이스 생성부는 상기 수신한 정보를 상기 통신신호 세기 데이터와 매칭하여 개별 데이터베이스를 생성하는
    위치에 관한 통신신호 세기의 데이터베이스 생성 서버.
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