KR20240031832A - 전자 장치 및 이를 이용한 위치 측정 방법 - Google Patents

전자 장치 및 이를 이용한 위치 측정 방법 Download PDF

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Abstract

일 실시예에 따르면, 전자 장치는 외부 전자 장치와 통신을 수행하는 통신 회로, 특정 영역 상의 복수의 AP(access point)들의 위치 정보를 포함하는 맵(map) 정보를 포함하는 메모리 및 프로세서를 포함할 수 있다. 프로세서는 맵 정보를 기반으로 복수의 AP들 중 전자 장치의 제 1 위치를 기준으로 일정 거리 이내에 위치한 적어도 하나의 AP를 제 1 그룹으로 결정하고, 제 1 그룹 내 AP 로부터 수신된 신호에 기반하여 제 1 그룹 내 AP와 전자 장치와의 제 1 거리를 결정하고, 맵 정보에 기반하여 제 1 그룹 내 AP와 전자 장치와의 제 2 거리를 결정하고, 제 1 그룹 내 적어도 하나의 AP 중 제 1 거리 및 제 2 거리의 차이가 일정 수준 미만인 AP를 제 2 그룹으로 결정하고, 제 2 그룹 내 AP를 이용하여 전자 장치의 제 2 위치를 결정할 수 있다. 제 1 위치는 특정 영역 상의 복수의 AP(access points)가 브로드캐스팅하는 신호에 기반하여 결정될 수 있다.

Description

전자 장치 및 이를 이용한 위치 측정 방법{ELECTRONIC DEVICE AND METHOD FOR MEASURING POSITION USING THE SAME}
본 문서의 다양한 실시예들은 전자 장치에 관한 것이며, 예를 들어 근거리 무선 네트워크 기술을 이용해 이동하는 전자 장치의 실내 위치를 효율적으로 파악하기 위한 방법에 관한 것이다.
본 문서의 다양한 실시예들은 다수의 무선 액세스 포인트(access point, AP), 또는 앵커(Anchor) 장치 중 일부를 선별하여 사용함으로써 전자 장치와의 거리 계산 오차를 줄이고, 위치 추정 결과를 개선하고자 하는 내용에 관한 것이다.
다양한 전자 장치들의 보급과 함께, 다양한 전자 장치들이 사용할 수 있는 무선 통신에 대한 속도 향상이 구현되었다. 최근의 전자 장치들이 지원하는 무선 통신 중 IEEE 802.11 WLAN(또는, Wi-Fi)은 다양한 전자 장치들 상에 고속 무선 연결을 구현하기 위한 표준이다. 최초로 구현된 Wi-Fi는 최대 1~9 Mbps의 전송 속도를 지원할 수 있었으나, Wi-Fi 6 기술(또는, IEEE 802.11ax)은 최대 약 10Gbps의 전송 속도를 지원할 수 있다.
전자 장치는, 높은 전송 속도를 지원하는 무선 통신을 통해, 상대적으로 용량이 큰 데이터를 이용한 다양한 서비스(예를 들어, UHD 화질의 동영상 스트리밍 서비스, AR(augmented reality) 서비스, VR(virtual reality) 서비스, 및/또는 MR(mixed reality) 서비스)를 지원할 수 있으며, 이외에도 다양한 서비스를 지원할 수 있다. 전자 장치는, 근거리 무선 통신을 통해 전자 장치의 위치를 결정하는 서비스인 실시간 위치 추적 시스템을 지원할 수 있다.
실시간 위치 추적 시스템(real time location system)(이하 RTLS)은 건물 내부에서 근거리 무선 통신 기술을 사용하여 사물의 위치를 실시간으로 추적할 수 있다. RTLS 는 사물의 위치를 포함하는 데이터를 활용하여 창고 자동화, 운송 및 물류, 차량 관제 또는 교통 허브 중 적어도 하나의 분야에서 사용될 수 있다. RTLS의 핵심은 제한된 공간에서 이동체의 위치를 파악하는 것이다. RTLS는 건물 벽체로 인한 전파의 반사, 회절, 흡수, 요구되는 위치 결과의 정밀도, 다양한 공간적 특성, 기술 및 비용적인 면 중 적어도 어느 하나를 고려하여 어떤 무선 통신 기술을 사용할 것인지 정할 수 있다. RTLS는 이동체의 위치를 파악하기 위해 Wi-Fi, Bluetooth, BLE, UWB, Zigbee 또는 RFID 중 적어도 어느 하나의 통신 기술을 사용할 수 있다. RTLS는 복수의 고정된 무선 액세스 포인트 또는 앵커(이하 AP) 장치들로부터의 신호를 수신하고, 이동 구역의 맵 정보에 기반해 전자 장치의 거리와 위치를 계산할 수 있다. 거리와 위치 계산 방식은 사용하는 통신 기술에 따라서 달라질 수 있다. 거리와 위치 계산 방식은 예를 들어, AoA(angle of arrival), ToA(time of arrival), TDoA(time difference of arrival), RSSI(received signal strength indicator), ToF(time of flight) 또는 SDR-TWR(symmetric double sided two way ranging) 중 적어도 어느 하나를 포함할 수 있다. RTLS는 삼각 또는 삼변 측량 방식과 혼합하여 위치를 계산할 수 있다.
전자 장치는 Wi-Fi 신호의 왕복 시간(round trip time, RTT)을 이용한 거리 추정 프로토콜인 802.11mc FTM(fine timing measurement) 기술을 사용할 수 있다. FTM은 두 Wi-Fi 기기 사이에 무선 신호를 주고받음으로써 왕복 시간을 측정하고 이 측정값을 신호의 속도와 곱하여 두 기기 사이의 왕복 거리를 추정하는 방식을 의미할 수 있다.
Wi-Fi는 비교적 좁은 대역폭(예: 20~80MHz)을 갖기 때문에 다중 경로로 수신된 신호 성분을 세밀하게 분해하기 어려울 수 있다. 송수신 단 사이 직선 경로가 장애물에 가로막혀 있거나, 직선 경로의 수신 신호 세기가 다른 다중 경로 성분들과 비슷할 경우 직선 경로 성분의 도달 시간 검출에 큰 오차가 발생하여 거리 추정 성능이 저하될 수 있다. 또한, FTM 프로토콜은 하나의 거리 측정값을 얻기 위해 최소 2회에서 수십 회의 Wi-Fi 프레임을 교환해야 하는 단점이 있는데, 많은 모바일 기기가 동시에 FTM 프로토콜을 이용하는 경우 Wi-Fi 채널을 혼잡하게 만들어 네트워크 전체 성능을 저하시킬 수 있다.
신호의 도달 시간으로 거리를 계산하는 ToA, TDoA, ToF, RTT와 같은 방식들은 무선 신호의 다중 경로 전파 특성으로 인해 수신 단에서 신호가 중첩 수신될 경우 다중 경로 성분 중 첫번째로 수신 단에 도달하는 성분을 검출하기 어려울 수 있다. 특히, 송수신 단 사이 직선 경로가 장애물에 가로막혀 존재하지 않거나 직선 경로의 수신 신호 세기가 타 다중 경로 성분들과 비슷할 경우 직선 경로 성분의 도달 시간 검출에 큰 오차가 발생해 거리 추정 성능이 저하될 수 있다. RTLS에서 이동체의 위치를 정확하게 추정하기 위해서는 이동체와 AP 사이 신호의 LoS(line-of-sight)를 확보하는 것이 중요할 수 있다. 이동체의 동선에 따라, 이동체와 AP 사이의 외부 객체가 존재하여, 이동체와 AP 장치 사이의 직선 경로가 존재하지 않는 NLoS(non line-of-sight) 환경이 될 수 있고, 이동체 외의 다른 사물에 의해 AP가 가려지는 상황도 발생할 수 있는데, NLoS로 인해 다중 경로 신호의 구별이 어려워지게 되면 이동체와 AP 사이의 추정 거리에 오차가 커지는 한계가 있다.
일 실시예에 따르면, 전자 장치는 외부 전자 장치와 통신을 수행하는 통신 회로, 특정 영역 상의 복수의 AP(access point)들의 위치 정보를 포함하는 맵(map) 정보를 포함하는 메모리 및 프로세서를 포함할 수 있다. 프로세서는 맵 정보를 기반으로 복수의 AP들 중 전자 장치의 제 1 위치를 기준으로 일정 거리 이내에 위치한 적어도 하나의 AP를 제 1 그룹으로 결정하고, 제 1 그룹 내 AP 로부터 수신된 신호에 기반하여 제 1 그룹 내 AP와 전자 장치와의 제 1 거리를 결정하고, 맵 정보에 기반하여 제 1 그룹 내 AP와 전자 장치와의 제 2 거리를 결정하고, 제 1 그룹 내 적어도 하나의 AP 중 제 1 거리 및 제 2 거리의 차이가 일정 수준 미만인 AP를 제 2 그룹으로 결정하고, 제 2 그룹 내 AP를 이용하여 전자 장치의 제 2 위치를 결정할 수 있다. 제 1 위치는 특정 영역 상의 복수의 AP(access points)가 브로드캐스팅하는 신호에 기반하여 결정될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 전자 장치의 위치 측정 방법은 특정 영역 상의 복수의 AP(access point)들의 위치 정보를 포함하는 맵 정보를 기반으로 복수의 AP들 중 전자 장치의 제 1 위치를 기준으로 일정 거리 이내에 위치한 적어도 하나의 AP를 제 1 그룹으로 결정하는 동작, 제 1 그룹 내 AP 로부터 수신된 신호에 기반하여 제 1 그룹 내 AP와 전자 장치와의 제 1 거리를 결정하는 동작, 맵 정보에 기반하여 제 1 그룹 내 AP와 전자 장치와의 제 2 거리를 결정하는 동작, 제 1 그룹 내 적어도 하나의 AP 중 제 1 거리 및 제 2 거리의 차이가 일정 수준 미만인 AP를 제 2 그룹으로 결정하는 동작 및 제 2 그룹 내 AP를 이용하여 전자 장치의 제 2 위치를 결정하는 동작을 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, RTLS를 구성함에 있어서 이동 구역 내 네트워크 자원의 효율을 향상시킬 수 있다.
일 실시예에 따르면, 이동체인 전자 장치와 고정된 여러 AP 사이 거리 계산 오차를 줄여 전자 장치의 위치 추정 결과를 개선할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 전자 장치와 근거리인 AP들만 선별하여 거리 정보를 수집한 후 전자 장치의 위치를 추정하고, 거리 오차가 작은 AP들만 추가로 선별하여 전자 장치의 위치를 보정하도록 해 전자 장치의 위치 추정 결과를 개선할 수 있다.
도 1은 다양한 실시예들에 따른, 네트워크 환경 내의 전자 장치의 블록도이다.
도 2는 다양한 실시예들에 따른, 레거시 네트워크 통신 및 5G 네트워크 통신을 지원하기 위한 전자 장치의 블록도이다.
도 3은, 무선 연결을 위하여 방향성 빔을 사용하는, 도 2의 제 2 네트워크 (예를 들어, 5G 네트워크)에서, 기지국과 전자 장치 간의 무선 통신 연결을 위한 동작의 일 실시예를 도시한다.
도 4는, 일 실시예에 따른, 5G 네트워크 통신을 위한 전자 장치의 블록도이다.
도 5a는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치에서, 외부 전자 장치가 전송한 신호의 도래각을 결정하는 실시예를 도시한 도면이다.
도 5b는 전자 장치에서, 정밀 타이밍 요청(fine timing measurement, FTM)을 이용하여 외부 장치와의 거리를 결정하는 실시예를 도시한 도면이다.
도 6은 본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치가 전자 장치의 위치를 결정하는 실시예를 도시한 도면이다.
도 7은 다양한 실시예들에 따른 전자 장치의 구성을 블록도로 나타낸 것이다.
도 8은 다양한 실시예들에 따른 전자 장치의 위치 측정 방법을 순서도로 나타낸 것이다.
도 9는 다양한 실시예들에 따른 전자 장치의 위치 측정 방법을 순서도로 나타낸 것이다.
도 10은 다양한 실시예들에 따른 전자 장치의 위치 측정 방법을 순서도로 나타낸 것이다.
도 1은, 다양한 실시예들에 따른, 네트워크 환경(100) 내의 전자 장치(101)의 블록도이다. 도 1을 참조하면, 네트워크 환경(100)에서 전자 장치(101)는 제 1 네트워크(198)(예: 근거리 무선 통신 네트워크)를 통하여 전자 장치(102)와 통신하거나, 또는 제 2 네트워크(199)(예: 원거리 무선 통신 네트워크)를 통하여 전자 장치(104) 또는 서버(108) 중 적어도 하나와 통신할 수 있다. 일실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 서버(108)를 통하여 전자 장치(104)와 통신할 수 있다. 일실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 프로세서(120), 메모리(130), 입력 모듈(150), 음향 출력 모듈(155), 디스플레이 모듈(160), 오디오 모듈(170), 센서 모듈(176), 인터페이스(177), 연결 단자(178), 햅틱 모듈(179), 카메라 모듈(180), 전력 관리 모듈(188), 배터리(189), 통신 모듈(190), 가입자 식별 모듈(196), 또는 안테나 모듈(197)을 포함할 수 있다. 어떤 실시예에서는, 전자 장치(101)에는, 이 구성요소들 중 적어도 하나(예: 연결 단자(178))가 생략되거나, 하나 이상의 다른 구성요소가 추가될 수 있다. 어떤 실시예에서는, 이 구성요소들 중 일부들(예: 센서 모듈(176), 카메라 모듈(180), 또는 안테나 모듈(197))은 하나의 구성요소(예: 디스플레이 모듈(160))로 통합될 수 있다.
프로세서(120)는, 예를 들면, 소프트웨어(예: 프로그램(140))를 실행하여 프로세서(120)에 연결된 전자 장치(101)의 적어도 하나의 다른 구성요소(예: 하드웨어 또는 소프트웨어 구성요소)를 제어할 수 있고, 다양한 데이터 처리 또는 연산을 수행할 수 있다. 일실시예에 따르면, 데이터 처리 또는 연산의 적어도 일부로서, 프로세서(120)는 다른 구성요소(예: 센서 모듈(176) 또는 통신 모듈(190))로부터 수신된 명령 또는 데이터를 휘발성 메모리(132)에 저장하고, 휘발성 메모리(132)에 저장된 명령 또는 데이터를 처리하고, 결과 데이터를 비휘발성 메모리(134)에 저장할 수 있다. 일실시예에 따르면, 프로세서(120)는 메인 프로세서(121)(예: 중앙 처리 장치 또는 어플리케이션 프로세서) 또는 이와는 독립적으로 또는 함께 운영 가능한 보조 프로세서(123)(예: 그래픽 처리 장치, 신경망 처리 장치(NPU: neural processing unit), 이미지 시그널 프로세서, 센서 허브 프로세서, 또는 커뮤니케이션 프로세서)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)가 메인 프로세서(121) 및 보조 프로세서(123)를 포함하는 경우, 보조 프로세서(123)는 메인 프로세서(121)보다 저전력을 사용하거나, 지정된 기능에 특화되도록 설정될 수 있다. 보조 프로세서(123)는 메인 프로세서(121)와 별개로, 또는 그 일부로서 구현될 수 있다.
보조 프로세서(123)는, 예를 들면, 메인 프로세서(121)가 인액티브(예: 슬립) 상태에 있는 동안 메인 프로세서(121)를 대신하여, 또는 메인 프로세서(121)가 액티브(예: 어플리케이션 실행) 상태에 있는 동안 메인 프로세서(121)와 함께, 전자 장치(101)의 구성요소들 중 적어도 하나의 구성요소(예: 디스플레이 모듈(160), 센서 모듈(176), 또는 통신 모듈(190))와 관련된 기능 또는 상태들의 적어도 일부를 제어할 수 있다. 일실시예에 따르면, 보조 프로세서(123)(예: 이미지 시그널 프로세서 또는 커뮤니케이션 프로세서)는 기능적으로 관련 있는 다른 구성요소(예: 카메라 모듈(180) 또는 통신 모듈(190))의 일부로서 구현될 수 있다. 일실시예에 따르면, 보조 프로세서(123)(예: 신경망 처리 장치)는 인공지능 모델의 처리에 특화된 하드웨어 구조를 포함할 수 있다. 인공지능 모델은 기계 학습을 통해 생성될 수 있다. 이러한 학습은, 예를 들어, 인공지능 모델이 수행되는 전자 장치(101) 자체에서 수행될 수 있고, 별도의 서버(예: 서버(108))를 통해 수행될 수도 있다. 학습 알고리즘은, 예를 들어, 지도형 학습(supervised learning), 비지도형 학습(unsupervised learning), 준지도형 학습(semi-supervised learning) 또는 강화 학습(reinforcement learning)을 포함할 수 있으나, 전술한 예에 한정되지 않는다. 인공지능 모델은, 복수의 인공 신경망 레이어들을 포함할 수 있다. 인공 신경망은 심층 신경망(DNN: deep neural network), CNN(convolutional neural network), RNN(recurrent neural network), RBM(restricted boltzmann machine), DBN(deep belief network), BRDNN(bidirectional recurrent deep neural network), 심층 Q-네트워크(deep Q-networks) 또는 상기 중 둘 이상의 조합 중 하나일 수 있으나, 전술한 예에 한정되지 않는다. 인공지능 모델은 하드웨어 구조 이외에, 추가적으로 또는 대체적으로, 소프트웨어 구조를 포함할 수 있다.
메모리(130)는, 전자 장치(101)의 적어도 하나의 구성요소(예: 프로세서(120) 또는 센서 모듈(176))에 의해 사용되는 다양한 데이터를 저장할 수 있다. 데이터는, 예를 들어, 소프트웨어(예: 프로그램(140)) 및, 이와 관련된 명령에 대한 입력 데이터 또는 출력 데이터를 포함할 수 있다. 메모리(130)는, 휘발성 메모리(132) 또는 비휘발성 메모리(134)를 포함할 수 있다.
프로그램(140)은 메모리(130)에 소프트웨어로서 저장될 수 있으며, 예를 들면, 운영 체제(142), 미들 웨어(144) 또는 어플리케이션(146)을 포함할 수 있다.
입력 모듈(150)은, 전자 장치(101)의 구성요소(예: 프로세서(120))에 사용될 명령 또는 데이터를 전자 장치(101)의 외부(예: 사용자)로부터 수신할 수 있다. 입력 모듈(150)은, 예를 들면, 마이크, 마우스, 키보드, 키(예: 버튼), 또는 디지털 펜(예: 스타일러스 펜)을 포함할 수 있다.
음향 출력 모듈(155)은 음향 신호를 전자 장치(101)의 외부로 출력할 수 있다. 음향 출력 모듈(155)은, 예를 들면, 스피커 또는 리시버를 포함할 수 있다. 스피커는 멀티미디어 재생 또는 녹음 재생과 같이 일반적인 용도로 사용될 수 있다. 리시버는 착신 전화를 수신하기 위해 사용될 수 있다. 일실시예에 따르면, 리시버는 스피커와 별개로, 또는 그 일부로서 구현될 수 있다.
디스플레이 모듈(160)은 전자 장치(101)의 외부(예: 사용자)로 정보를 시각적으로 제공할 수 있다. 디스플레이 모듈(160)은, 예를 들면, 디스플레이, 홀로그램 장치, 또는 프로젝터 및 해당 장치를 제어하기 위한 제어 회로를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 디스플레이 모듈(160)은 터치를 감지하도록 설정된 터치 센서, 또는 상기 터치에 의해 발생되는 힘의 세기를 측정하도록 설정된 압력 센서를 포함할 수 있다.
오디오 모듈(170)은 소리를 전기 신호로 변환시키거나, 반대로 전기 신호를 소리로 변환시킬 수 있다. 일실시예에 따르면, 오디오 모듈(170)은, 입력 모듈(150)을 통해 소리를 획득하거나, 음향 출력 모듈(155), 또는 전자 장치(101)와 직접 또는 무선으로 연결된 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102))(예: 스피커 또는 헤드폰)를 통해 소리를 출력할 수 있다.
센서 모듈(176)은 전자 장치(101)의 작동 상태(예: 전력 또는 온도), 또는 외부의 환경 상태(예: 사용자 상태)를 감지하고, 감지된 상태에 대응하는 전기 신호 또는 데이터 값을 생성할 수 있다. 일실시예에 따르면, 센서 모듈(176)은, 예를 들면, 제스처 센서, 자이로 센서, 기압 센서, 마그네틱 센서, 가속도 센서, 그립 센서, 근접 센서, 컬러 센서, IR(infrared) 센서, 생체 센서, 온도 센서, 습도 센서, 또는 조도 센서를 포함할 수 있다.
인터페이스(177)는 전자 장치(101)가 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102))와 직접 또는 무선으로 연결되기 위해 사용될 수 있는 하나 이상의 지정된 프로토콜들을 지원할 수 있다. 일실시예에 따르면, 인터페이스(177)는, 예를 들면, HDMI(high definition multimedia interface), USB(universal serial bus) 인터페이스, SD카드 인터페이스, 또는 오디오 인터페이스를 포함할 수 있다.
연결 단자(178)는, 그를 통해서 전자 장치(101)가 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102))와 물리적으로 연결될 수 있는 커넥터를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 연결 단자(178)는, 예를 들면, HDMI 커넥터, USB 커넥터, SD 카드 커넥터, 또는 오디오 커넥터(예: 헤드폰 커넥터)를 포함할 수 있다.
햅틱 모듈(179)은 전기적 신호를 사용자가 촉각 또는 운동 감각을 통해서 인지할 수 있는 기계적인 자극(예: 진동 또는 움직임) 또는 전기적인 자극으로 변환할 수 있다. 일실시예에 따르면, 햅틱 모듈(179)은, 예를 들면, 모터, 압전 소자, 또는 전기 자극 장치를 포함할 수 있다.
카메라 모듈(180)은 정지 영상 및 동영상을 촬영할 수 있다. 일실시예에 따르면, 카메라 모듈(180)은 하나 이상의 렌즈들, 이미지 센서들, 이미지 시그널 프로세서들, 또는 플래시들을 포함할 수 있다.
전력 관리 모듈(188)은 전자 장치(101)에 공급되는 전력을 관리할 수 있다. 일실시예에 따르면, 전력 관리 모듈(188)은, 예를 들면, PMIC(power management integrated circuit)의 적어도 일부로서 구현될 수 있다.
배터리(189)는 전자 장치(101)의 적어도 하나의 구성요소에 전력을 공급할 수 있다. 일실시예에 따르면, 배터리(189)는, 예를 들면, 재충전 불가능한 1차 전지, 재충전 가능한 2차 전지 또는 연료 전지를 포함할 수 있다.
통신 모듈(190)은 전자 장치(101)와 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102), 전자 장치(104), 또는 서버(108)) 간의 직접(예: 유선) 통신 채널 또는 무선 통신 채널의 수립, 및 수립된 통신 채널을 통한 통신 수행을 지원할 수 있다. 통신 모듈(190)은 프로세서(120)(예: 어플리케이션 프로세서)와 독립적으로 운영되고, 직접(예: 유선) 통신 또는 무선 통신을 지원하는 하나 이상의 커뮤니케이션 프로세서를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 통신 모듈(190)은 무선 통신 모듈(192)(예: 셀룰러 통신 모듈, 근거리 무선 통신 모듈, 또는 GNSS(global navigation satellite system) 통신 모듈) 또는 유선 통신 모듈(194)(예: LAN(local area network) 통신 모듈, 또는 전력선 통신 모듈)을 포함할 수 있다. 이들 통신 모듈 중 해당하는 통신 모듈은 제 1 네트워크(198)(예: 블루투스, WiFi(wireless fidelity) direct 또는 IrDA(infrared data association)와 같은 근거리 통신 네트워크) 또는 제 2 네트워크(199)(예: 레거시 셀룰러 네트워크, 5G 네트워크, 차세대 통신 네트워크, 인터넷, 또는 컴퓨터 네트워크(예: LAN 또는 WAN)와 같은 원거리 통신 네트워크)를 통하여 외부의 전자 장치(104)와 통신할 수 있다. 이런 여러 종류의 통신 모듈들은 하나의 구성요소(예: 단일 칩)로 통합되거나, 또는 서로 별도의 복수의 구성요소들(예: 복수 칩들)로 구현될 수 있다. 무선 통신 모듈(192)은 가입자 식별 모듈(196)에 저장된 가입자 정보(예: 국제 모바일 가입자 식별자(IMSI))를 이용하여 제 1 네트워크(198) 또는 제 2 네트워크(199)와 같은 통신 네트워크 내에서 전자 장치(101)를 확인 또는 인증할 수 있다.
무선 통신 모듈(192)은 4G 네트워크 이후의 5G 네트워크 및 차세대 통신 기술, 예를 들어, NR 접속 기술(new radio access technology)을 지원할 수 있다. NR 접속 기술은 고용량 데이터의 고속 전송(eMBB(enhanced mobile broadband)), 단말 전력 최소화와 다수 단말의 접속(mMTC(massive machine type communications)), 또는 고신뢰도와 저지연(URLLC(ultra-reliable and low-latency communications))을 지원할 수 있다. 무선 통신 모듈(192)은, 예를 들어, 높은 데이터 전송률 달성을 위해, 고주파 대역(예: mmWave 대역)을 지원할 수 있다. 무선 통신 모듈(192)은 고주파 대역에서의 성능 확보를 위한 다양한 기술들, 예를 들어, 빔포밍(beamforming), 거대 배열 다중 입출력(massive MIMO(multiple-input and multiple-output)), 전차원 다중입출력(FD-MIMO: full dimensional MIMO), 어레이 안테나(array antenna), 아날로그 빔형성(analog beam-forming), 또는 대규모 안테나(large scale antenna)와 같은 기술들을 지원할 수 있다. 무선 통신 모듈(192)은 전자 장치(101), 외부 전자 장치(예: 전자 장치(104)) 또는 네트워크 시스템(예: 제 2 네트워크(199))에 규정되는 다양한 요구사항을 지원할 수 있다. 일실시예에 따르면, 무선 통신 모듈(192)은 eMBB 실현을 위한 Peak data rate(예: 20Gbps 이상), mMTC 실현을 위한 손실 Coverage(예: 164dB 이하), 또는 URLLC 실현을 위한 U-plane latency(예: 다운링크(DL) 및 업링크(UL) 각각 0.5ms 이하, 또는 라운드 트립 1ms 이하)를 지원할 수 있다.
안테나 모듈(197)은 신호 또는 전력을 외부(예: 외부의 전자 장치)로 송신하거나 외부로부터 수신할 수 있다. 일실시예에 따르면, 안테나 모듈(197)은 서브스트레이트(예: PCB) 위에 형성된 도전체 또는 도전성 패턴으로 이루어진 방사체를 포함하는 안테나를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 안테나 모듈(197)은 복수의 안테나들(예: 어레이 안테나)을 포함할 수 있다. 이런 경우, 제 1 네트워크(198) 또는 제 2 네트워크(199)와 같은 통신 네트워크에서 사용되는 통신 방식에 적합한 적어도 하나의 안테나가, 예를 들면, 통신 모듈(190)에 의하여 상기 복수의 안테나들로부터 선택될 수 있다. 신호 또는 전력은 상기 선택된 적어도 하나의 안테나를 통하여 통신 모듈(190)과 외부의 전자 장치 간에 송신되거나 수신될 수 있다. 어떤 실시예에 따르면, 방사체 이외에 다른 부품(예: RFIC(radio frequency integrated circuit))이 추가로 안테나 모듈(197)의 일부로 형성될 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 안테나 모듈(197)은 mmWave 안테나 모듈을 형성할 수 있다. 일실시예에 따르면, mmWave 안테나 모듈은 인쇄 회로 기판, 상기 인쇄 회로 기판의 제 1 면(예: 아래 면)에 또는 그에 인접하여 배치되고 지정된 고주파 대역(예: mmWave 대역)을 지원할 수 있는 RFIC, 및 상기 인쇄 회로 기판의 제 2 면(예: 윗 면 또는 측 면)에 또는 그에 인접하여 배치되고 상기 지정된 고주파 대역의 신호를 송신 또는 수신할 수 있는 복수의 안테나들(예: 어레이 안테나)을 포함할 수 있다.
상기 구성요소들 중 적어도 일부는 주변 기기들간 통신 방식(예: 버스, GPIO(general purpose input and output), SPI(serial peripheral interface), 또는 MIPI(mobile industry processor interface))을 통해 서로 연결되고 신호(예: 명령 또는 데이터)를 상호간에 교환할 수 있다.
일실시예에 따르면, 명령 또는 데이터는 제 2 네트워크(199)에 연결된 서버(108)를 통해서 전자 장치(101)와 외부의 전자 장치(104)간에 송신 또는 수신될 수 있다. 외부의 전자 장치(102, 또는 104) 각각은 전자 장치(101)와 동일한 또는 다른 종류의 장치일 수 있다. 일실시예에 따르면, 전자 장치(101)에서 실행되는 동작들의 전부 또는 일부는 외부의 전자 장치들(102, 104, 또는 108) 중 하나 이상의 외부의 전자 장치들에서 실행될 수 있다. 예를 들면, 전자 장치(101)가 어떤 기능이나 서비스를 자동으로, 또는 사용자 또는 다른 장치로부터의 요청에 반응하여 수행해야 할 경우에, 전자 장치(101)는 기능 또는 서비스를 자체적으로 실행시키는 대신에 또는 추가적으로, 하나 이상의 외부의 전자 장치들에게 그 기능 또는 그 서비스의 적어도 일부를 수행하라고 요청할 수 있다. 상기 요청을 수신한 하나 이상의 외부의 전자 장치들은 요청된 기능 또는 서비스의 적어도 일부, 또는 상기 요청과 관련된 추가 기능 또는 서비스를 실행하고, 그 실행의 결과를 전자 장치(101)로 전달할 수 있다. 전자 장치(101)는 상기 결과를, 그대로 또는 추가적으로 처리하여, 상기 요청에 대한 응답의 적어도 일부로서 제공할 수 있다. 이를 위하여, 예를 들면, 클라우드 컴퓨팅, 분산 컴퓨팅, 모바일 에지 컴퓨팅(MEC: mobile edge computing), 또는 클라이언트-서버 컴퓨팅 기술이 이용될 수 있다. 전자 장치(101)는, 예를 들어, 분산 컴퓨팅 또는 모바일 에지 컴퓨팅을 이용하여 초저지연 서비스를 제공할 수 있다. 다른 실시예에 있어서, 외부의 전자 장치(104)는 IoT(internet of things) 기기를 포함할 수 있다. 서버(108)는 기계 학습 및/또는 신경망을 이용한 지능형 서버일 수 있다. 일실시예에 따르면, 외부의 전자 장치(104) 또는 서버(108)는 제 2 네트워크(199) 내에 포함될 수 있다. 전자 장치(101)는 5G 통신 기술 및 IoT 관련 기술을 기반으로 지능형 서비스(예: 스마트 홈, 스마트 시티, 스마트 카, 또는 헬스 케어)에 적용될 수 있다.
본 문서에 개시된 다양한 실시예들에 따른 전자 장치는 다양한 형태의 장치가 될 수 있다. 전자 장치는, 예를 들면, 휴대용 통신 장치(예: 스마트폰), 컴퓨터 장치, 휴대용 멀티미디어 장치, 휴대용 의료 기기, 카메라, 웨어러블 장치, 또는 가전 장치를 포함할 수 있다. 본 문서의 실시예에 따른 전자 장치는 전술한 기기들에 한정되지 않는다.
본 문서의 다양한 실시예들 및 이에 사용된 용어들은 본 문서에 기재된 기술적 특징들을 특정한 실시예들로 한정하려는 것이 아니며, 해당 실시예의 다양한 변경, 균등물, 또는 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 도면의 설명과 관련하여, 유사한 또는 관련된 구성요소에 대해서는 유사한 참조 부호가 사용될 수 있다. 아이템에 대응하는 명사의 단수 형은 관련된 문맥상 명백하게 다르게 지시하지 않는 한, 상기 아이템 한 개 또는 복수 개를 포함할 수 있다. 본 문서에서, "A 또는 B", "A 및 B 중 적어도 하나", "A 또는 B 중 적어도 하나", "A, B 또는 C", "A, B 및 C 중 적어도 하나", 및 "A, B, 또는 C 중 적어도 하나"와 같은 문구들 각각은 그 문구들 중 해당하는 문구에 함께 나열된 항목들 중 어느 하나, 또는 그들의 모든 가능한 조합을 포함할 수 있다. "제 1", "제 2", 또는 "첫째" 또는 "둘째"와 같은 용어들은 단순히 해당 구성요소를 다른 해당 구성요소와 구분하기 위해 사용될 수 있으며, 해당 구성요소들을 다른 측면(예: 중요성 또는 순서)에서 한정하지 않는다. 어떤(예: 제 1) 구성요소가 다른(예: 제 2) 구성요소에, "기능적으로" 또는 "통신적으로"라는 용어와 함께 또는 이런 용어 없이, "커플드" 또는 "커넥티드"라고 언급된 경우, 그것은 상기 어떤 구성요소가 상기 다른 구성요소에 직접적으로(예: 유선으로), 무선으로, 또는 제 3 구성요소를 통하여 연결될 수 있다는 것을 의미한다.
본 문서의 다양한 실시예들에서 사용된 용어 "모듈"은 하드웨어, 소프트웨어 또는 펌웨어로 구현된 유닛을 포함할 수 있으며, 예를 들면, 로직, 논리 블록, 부품, 또는 회로와 같은 용어와 상호 호환적으로 사용될 수 있다. 모듈은, 일체로 구성된 부품 또는 하나 또는 그 이상의 기능을 수행하는, 상기 부품의 최소 단위 또는 그 일부가 될 수 있다. 예를 들면, 일실시예에 따르면, 모듈은 ASIC(application-specific integrated circuit)의 형태로 구현될 수 있다.
본 문서의 다양한 실시예들은 기기(machine)(예: 전자 장치(101)) 의해 읽을 수 있는 저장 매체(storage medium)(예: 내장 메모리(136) 또는 외장 메모리(138))에 저장된 하나 이상의 명령어들을 포함하는 소프트웨어(예: 프로그램(140))로서 구현될 수 있다. 예를 들면, 기기(예: 전자 장치(101))의 프로세서(예: 프로세서(120))는, 저장 매체로부터 저장된 하나 이상의 명령어들 중 적어도 하나의 명령을 호출하고, 그것을 실행할 수 있다. 이것은 기기가 상기 호출된 적어도 하나의 명령어에 따라 적어도 하나의 기능을 수행하도록 운영되는 것을 가능하게 한다. 상기 하나 이상의 명령어들은 컴파일러에 의해 생성된 코드 또는 인터프리터에 의해 실행될 수 있는 코드를 포함할 수 있다. 기기로 읽을 수 있는 저장 매체는, 비일시적(non-transitory) 저장 매체의 형태로 제공될 수 있다. 여기서, '비일시적'은 저장 매체가 실재(tangible)하는 장치이고, 신호(signal)(예: 전자기파)를 포함하지 않는다는 것을 의미할 뿐이며, 이 용어는 데이터가 저장 매체에 반영구적으로 저장되는 경우와 임시적으로 저장되는 경우를 구분하지 않는다.
일실시예에 따르면, 본 문서에 개시된 다양한 실시예들에 따른 방법은 컴퓨터 프로그램 제품(computer program product)에 포함되어 제공될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 상품으로서 판매자 및 구매자 간에 거래될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 기기로 읽을 수 있는 저장 매체(예: compact disc read only memory(CD-ROM))의 형태로 배포되거나, 또는 어플리케이션 스토어(예: 플레이 스토어TM)를 통해 또는 두 개의 사용자 장치들(예: 스마트 폰들) 간에 직접, 온라인으로 배포(예: 다운로드 또는 업로드)될 수 있다. 온라인 배포의 경우에, 컴퓨터 프로그램 제품의 적어도 일부는 제조사의 서버, 어플리케이션 스토어의 서버, 또는 중계 서버의 메모리와 같은 기기로 읽을 수 있는 저장 매체에 적어도 일시 저장되거나, 임시적으로 생성될 수 있다.
다양한 실시예들에 따르면, 상기 기술한 구성요소들의 각각의 구성요소(예: 모듈 또는 프로그램)는 단수 또는 복수의 개체를 포함할 수 있으며, 복수의 개체 중 일부는 다른 구성요소에 분리 배치될 수도 있다. 다양한 실시예들에 따르면, 전술한 해당 구성요소들 중 하나 이상의 구성요소들 또는 동작들이 생략되거나, 또는 하나 이상의 다른 구성요소들 또는 동작들이 추가될 수 있다. 대체적으로 또는 추가적으로, 복수의 구성요소들(예: 모듈 또는 프로그램)은 하나의 구성요소로 통합될 수 있다. 이런 경우, 통합된 구성요소는 상기 복수의 구성요소들 각각의 구성요소의 하나 이상의 기능들을 상기 통합 이전에 상기 복수의 구성요소들 중 해당 구성요소에 의해 수행되는 것과 동일 또는 유사하게 수행할 수 있다. 다양한 실시예들에 따르면, 모듈, 프로그램 또는 다른 구성요소에 의해 수행되는 동작들은 순차적으로, 병렬적으로, 반복적으로, 또는 휴리스틱하게 실행되거나, 상기 동작들 중 하나 이상이 다른 순서로 실행되거나, 생략되거나, 또는 하나 이상의 다른 동작들이 추가될 수 있다.
도 2는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치에서, 외부 전자 장치가 전송한 신호의 도래각을 결정하는 실시예를 도시한 도면이다.
도 2를 참조하면, 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101))에 포함된 안테나(예: 제 1 안테나(242) 및 제 2 안테나(244))(예: 도 1의 안테나 모듈(197))가 도시되어 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(예: 도 1의 프로세서(120))는 제 1 안테나(242) 및 제 2 안테나(244)가 수신하는 신호의 위상 차이에 기반하여 외부 전자 장치(예: 도 6의 제 1 외부 전자 장치(610) 또는 제 2 외부 전자 장치(620))가 전송한 신호의 도래각(AoA)을 확인할 수 있다. 외부 전자 장치는 예를 들어, AP, anchor, tag 또는 beacon 중 어느 하나를 포함할 수 있다. 이하에서는 외부 전자 장치가 AP인 것으로 가정하여 설명하지만, 외부 전자 장치는 위치를 특정할 수 있는 신호를 보내는 모든 장치를 포함할 수 있으며, AP로 한정되는 것은 아니다.
일 실시예에 따르면, 제 1 안테나(242) 및 제 2 안테나(244)는 외부 전자 장치(예: 도 6의 제 1 외부 전자 장치(610) 또는 제 2 외부 전자 장치(620))가 전송하는 신호를 수신할 수 있다. 제 1 안테나(242) 및 제 2 안테나(244)가 수신하는 신호의 위상은 서로 상이할 수 있다. 예를 들면, 제 1 안테나(242)가 수신하는 신호는 제 2 안테나(244)가 수신하는 신호보다 d*sin(
Figure pat00001
)만큼 더 진행할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 제 1 안테나(242)의 제 2 안테나(244)가 수신하는 신호의 위상의 차이를 확인하고, 위상의 차이에 기반하여 도래각을 확인할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 위상의 차이 값 대신, 다양한 방향으로 신호를 외부 전자 장치로 전송하고, 외부 전자 장치가 출력한 신호를 수신할 수 있다. 프로세서(120)는 수신한 신호의 세기를 확인하고, 확인된 신호의 세기들 중 가장 세기가 큰 신호에 대응하는 방향을 도래각으로 결정할 수도 있다.
일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 외부 전자 장치가 전송한 신호의 도래각이 특정 범위 내에 포함되어 있는지 여부에 기반하여 제 1 신호의 전송 경로의 거리, 제 2 신호의 전송 경로의 거리를 확인하는 동작을 수행할 수 있다.
도 3은 일 실시예에 따른 전자 장치의 위치 측정 방법을 도시한 것이다.
일 실시예에서, 프로세서(예: 도 1의 프로세서(120))는 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101))와 복수의 외부 전자 장치들(예: AP)을 이용하여 전자 장치(101)의 위치를 추정할 수 있다. 프로세서(120)는 제 1 외부 전자 장치의 위치(예: C)를 중심으로 하고, 전자 장치(101)와의 거리(예: d3)를 반지름으로 하여 제 1 원(310)을 구성할 수 있다. 프로세서(120)는 제 2 외부 전자 장치의 위치(예: B)를 중심으로 하고, 전자 장치(101)와의 거리(예: d2)를 반지름으로 하여 제 2 원(320)을 구성할 수 있다. 프로세서(120)는 제 3 외부 전자 장치의 위치(예: A)를 중심으로 하고, 전자 장치(101)와의 거리(예: d1)를 반지름으로 하여 제 3 원(330)을 구성할 수 있다. 프로세서(120)는 제 1 원(310), 제 2 원(320) 및 제 3원 (330)의 교점(300)을 전자 장치의 위치로 추정할 수 있다.
도 4는 전자 장치의 위치 측정 상황에서 장애물이 존재하는 상황을 도시한 것이다.
앞서 도 3에서 언급한 것처럼, 프로세서(예: 도 1의 프로세서(120))는 복수의 외부 전자 장치들(예: 제 1 외부 전자 장치(402), 제 2 외부 전자 장치(404) 및 제 3 외부 전자 장치(406))을 이용하여 적어도 하나의 외부 전자 장치의 위치를 추정할 수 있다. 그림 410은 복수의 외부 전자 장치들(예: 제 1 외부 전자 장치(402), 제 2 외부 전자 장치(404) 및 제 3 외부 전자 장치(406))을 이용하여 외부 전자 장치들 중 적어도 어느 하나의 위치를 추정하는 상황을 나타낸 것이다. 이하에서는 위치 측정에 사용되는 외부 전자 장치들이 3개인 것으로 가정하여 설명하지만, 위치 측정에 사용되는 외부 전자 장치들의 수는 이것으로 한정되는 것은 아니다.
도 4의 그림 420에서, 장애물(408)은 제 1 외부 전자 장치(402)와 제 2 외부 전자 장치(404)사이에 위치할 수 있다. 위치 측정에 사용되는 복수의 외부 전자 장치들 중 일부의 외부 전자 장치들 사이에 장애물이 존재하는 경우, 위치 추정에 오차가 발생할 수 있다. 제 1 외부 전자 장치(402)에서 송신된 신호는 장애물(408)로 인하여 제 2 외부 전자 장치(404)에 도달하는 시간이 늦어질 수 있다. 프로세서(120)는 제 1 외부 전자 장치(402) 및 제 3 외부 전자 장치(406)에서 송신된 신호들의 도달 시간에 기반하여 제 2 외부 전자 장치(404)의 위치를 추정할 수 있다. 프로세서(120)는 장애물(408)로 인하여 제 2 외부 전자 장치(404)의 위치를 다른 지점(404a)으로 잘못 추정할 수 있다.
본 문서의 다양한 실시예들에 따른 전자 장치는 장애물(408)의 영향으로 위치 추정에 오차를 일으키는 외부 전자 장치(예: 제 1 외부 전자 장치(402))를 위치 추정에서 배제하고, 선별된 외부 전자 장치들만을 이용하여 위치 추정의 정확도를 상승시킬 수 있다.
도 5는 전자 장치에서, 정밀 타이밍 요청(fine timing measurement, FTM)을 이용하여 외부 장치와의 거리를 결정하는 실시예를 도시한 도면이다.
도 5를 참조하면, 전자 장치(500)(예: 도 1의 전자 장치(101))와 외부 전자 장치(502)(예: 도 1의 전자 장치(102)) 사이의 제 1 신호의 이동 거리를 측정하기 위한 동작들을 도시하고 있다.
일 실시예에 따르면, 동작 510에서, 전자 장치(500)는 FTM 요청 신호를 외부 전자 장치(502)로 전송할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 동작 520에서, 외부 전자 장치(502)는 전자 장치(500)가 전송한 FTM 요청 신호를 수신함에 대응하여 응답 신호를 전송할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 동작 530에서, 전자 장치(500)와 외부 전자 장치(502) 사이에 전송되는 제 1 신호의 이동 거리를 측정하기 위한 제 1 FTM 신호를 전송할 수 있다. 제 1 FTM 신호는 제 1 신호를 의미할 수 있으며, 정밀 타이밍 측정 방식을 이용하여 신호의 전송 경로를 측정하는 방식에서의 제 1 신호를 의미할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 외부 전자 장치(502)는 제 1 FTM 신호의 전송 시간(t1)이 포함된 제 1 FTM 신호를 전송할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 동작 540에서, 전자 장치(500)는 제 1 FTM 신호를 수신함에 대응하여 응답 신호를 전송할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 전자 장치(500)는 응답 신호를 전송하는 동안, 제 1 FTM 신호를 수신한 시간(t2) 및 응답 신호를 전송한 시간(t3)을 확인할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 동작 550에서, 외부 전자 장치(502)는 전자 장치(500)가 전송한 응답 신호를 수신함에 대응하여, 제 2 FTM 신호를 전송할 수 있다. 제 2 FTM 신호는 제 1 신호를 의미할 수 있으며, 정밀 타이밍 측정 방식을 이용하여 신호의 전송 경로를 측정하는 방식에서의 제 1 신호를 의미할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 외부 전자 장치(502)는 전자 장치가 동작 540에서 전송한 응답 신호를 수신한 시간(t4)을 포함하는 제 2 FTM 신호를 전송할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 동작 560에서, 전자 장치(500)는 t1 내지 t4에 기반하여 제 1 신호의 전송 경로의 거리를 확인할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 전자 장치(500)(또는, 프로세서(710))는 외부 전자 장치(502)가 응답 신호를 수신한 시간(t4) 및 제 1 FTM 신호를 전송한 시간(t1)의 차이 값인 제 1 차이값(예: t4-t1)과 전자 장치(500)가 응답 신호를 전송한 시간(t3) 및 전자 장치(500)가 제 1 FTM 신호를 수신한 시간(t2)의 차이 값인 제 2 차이 값(예: t3-t2)의 차이 값(예: (t4-t1)-(t3-t2)의 절반에 제 1 FTM 신호 속력(예: 광속)을 곱한 값을 제 1 신호의 전송 경로의 거리로 결정할 수 있다.
본 발명의 다른 실시예에 따르면, 전자 장치(500) (또는, 프로세서(710))는 전자 장치(500)가 제 1 FTM 신호를 수신한 시간(t2)과 외부 전자 장치(502)가 제 1 FTM 신호를 전송한 시간(t1)의 차이 값(예: t2-t1)과 외부 전자 장치(502)가 응답 신호를 수신한 시간(t4)과 전자 장치(500)가 응답 신호를 전송한 시간(t3)의 차이 값(예: t4-t3)의 평균에 제 1 FTM 신호의 속력(예: 광속)을 곱한 값을 제 1 신호의 전송 경로의 거리로 결정할 수 있다.
도 6은 본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치가 전자 장치의 위치를 결정하는 실시예를 도시한 도면이다.
일 실시예에 따르면, 전자 장치(600)(예: 도 1의 전자 장치(101))는 제 1 외부 전자 장치(610) 또는 제 2 외부 전자 장치(620)(예: AP(access point))와 연결을 수립하고 신호를 주고 받을 수 있다. 전자 장치(600)는 제 1 외부 전자 장치(610) 또는 제 2 AP제 2 외부 전자 장치(620)(예: AP(access point))로부터 수신된 적어도 하나의 외부 전자 장치의 위치 정보 및 전자 장치(600)와 적어도 하나의 외부 전자 장치 사이의 상대적인 위치 정보에 기반하여 전자 장치(600)의 위치를 결정할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 전자 장치(600)는 제 1 외부 전자 장치(610) 또는 제 2 외부 전자 장치(620) 중 전자 장치(600)와 LoS 경로가 생성된 AP의 위치 정보 및 전자 장치(600)와 AP 사이의 상대적인 위치 정보에 기반하여 전자 장치(600)의 위치를 결정할 수 있다. LoS 경로는 전자 장치와 외부 전자 장치가 가상의 직선으로 연결된 경로(line of sight, LoS)를 의미할 수 있다. 또는 LoS 경로는 제 1 외부 전자 장치(610)와 제 2 외부 전자 장치(620)가 가상의 직선으로 연결된 경로를 의미할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 전자 장치(600)는 제 1 외부 전자 장치(610)가 전송하는 제 1 신호를 수신하고, 제 1 신호의 전송 시간 및 제 1 신호의 수신 시간의 차이에 기반하여 제 1 신호의 전송 경로의 거리를 확인할 수 있다. 예를 들면, 전자 장치(600)는 도 5b에 도시된 FTM 방식을 이용하여 제 1 신호의 전송 경로의 거리를 확인할 수 있다. 전자 장치(600)는 제 1 신호의 전송 경로의 거리를 확인하기 위해서, 제 1 신호의 요청 신호를 제 1 외부 전자 장치(610)로 전송할 수 있다. 제 1 외부 전자 장치(610)는 제 1 신호의 요청 신호의 수신에 대응하여, 제 1 신호를 전자 장치(600)로 전송할 수 있다. 제 1 신호는 제 1 외부 전자 장치(610)가 제 1 신호의 요청 신호를 수신한 시간 정보를 포함할 수 있다. 전자 장치(600)는 제 1 외부 전자 장치(610)가 제 1 신호의 요청 신호를 수신한 시간 및 전자 장치(600)가 제 1 신호를 수신한 시간의 차이에 기반하여 제 1 신호의 전송 경로의 거리를 결정할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 전자 장치(600)는 제 2 신호를 출력하고, 제 2 신호가 외부 객체(제 1 외부 전자 장치(610))에 의해 반사된 신호인 제 3 신호의 수신 시간 및 제 2 시간의 출력 시간의 차이에 기반하여 제 2 신호의 전송 경로의 거리를 확인할 수 있다. 전자 장치(600)는 제 1 신호의 전송 경로의 거리 및 제 2 신호의 전송 경로의 차이에 기반하여 제 1 신호의 전송 경로가 제 1 외부 전자 장치(610)와 전자 장치(600)간 LoS 경로임을 결정할 수 있다.
전자 장치(600)는 제 1 신호의 전송 경로의 거리를 확인하기 위해서, 제 1 신호의 요청 신호를 제 2 외부 전자 장치(620)로 전송할 수 있다. 제 2 외부 전자 장치(620)는 제 1 신호의 요청 신호의 수신에 대응하여, 제 1 신호를 전자 장치(600)로 전송할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(600)는 제 2 외부 전자 장치(620)가 전송하는 제 1 신호를 수신하고, 제 1 신호의 전송 시간 및 제 1 신호의 수신 시간의 차이에 기반하여 제 1 신호의 전송 경로의 거리를 확인할 수 있다. 전자 장치(600)는 제 2 신호를 출력하고, 제 2 신호가 외부 객체(630)에 의해 반사된 신호인 제 3 신호의 수신 시간 및 제 2 시간의 출력 시간의 차이에 기반하여 제 2 신호의 전송 경로의 거리를 확인할 수 있다. 전자 장치(600)는 제 1 신호의 전송 경로의 거리 및 제 2 신호의 전송 경로의 차이에 기반하여 제 1 신호의 전송 경로가 제 2 외부 전자 장치(620)와 전자 장치(600)간 LoS 경로가 아님을 결정할 수 있다. 전자 장치(600)는 제 2 외부 전자 장치(620)와 전자 장치(600) 사이에 외부 객체(640)가 존재하는 것으로 결정할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 전자 장치(600)는 LoS 경로가 생성된 제 1 외부 전자 장치(610)와 전자 장치(600) 사이의 거리(예: 제 1 신호의 전송 경로의 거리 또는 제2 신호의 전송 경로의 거리) 및 제 1 외부 전자 장치와 전자 장치(600) 사이의 거리(예: 제 1 신호의 도래각)에 기반하여 제 1 외부 전자 장치(610)와 전자 장치(600) 사이의 상대적인 위치 정보를 생성할 수 있다. 전자 장치(600)는 제 1 외부 전자 장치(610)의 위치 정보 및 제 1 외부 전자 장치(610)와 전자 장치(600) 사이의 상대적인 위치 정보에 기반하여 전자 장치(600)의 위치를 결정할 수 있다. 전자 장치(600)는 제 2 외부 전자 장치(620)의 위치 정보 및 제 2 외부 전자 장치(620)와 전자 장치(600) 사이의 상대적인 위치 정보에 기반하여 전자 장치(600)의 위치를 결정할 수도 있다. 도 6에서, 전자 장치(600) 및 제 2 외부 전자 장치(620)사이에 배치된 외부 객체(640)는 NLoS(Non Line-of-Sight) 환경을 형성할 수 있다. 전자 장치(600)는 NLoS로 인해 다중 경로 신호의 구별에 어려움이 생길 수 있다. 이로 인해 전자 장치(600)의 위치는 오차가 크게 형성될 수 있다.
일 실시예에서, RTLS 에서 사용할 수 있는 통신 채널 용량은 한계가 있을 수 있다. 예를 들어, 2.4GHz 대역을 사용하는 Wi-Fi는 14개의 채널을 가지고 있는데 이를 20MHz 의 대역폭으로 사용할 경우 간섭없이 동시에 운용 가능한 대역의 수는 약 3~4 개에 불과할 수 있다. 802.11mc FTM 프로토콜을 사용하는 RTLS에서는 이동체와 AP 사이의 거리 측정값을 얻기 위해 최소 2회에서 수십 회의 Wi-Fi 프레임을 교환해야 하는 단점이 발생할 수 있다. 이로 인해 전자 장치(600)는 단위 시간 동안 수행할 수 있는 거리 추정 횟수가 제한될 수 있다. 전자 장치(600)는 정밀한 거리 추정을 위해 넓은 대역폭을 사용하는 경우 FTM 프로토콜의 동작이 실패하거나 해당 채널을 사용하는 사용자의 네트워크 성능을 크게 저하시킬 수 있다. 또한, 사용되는 AP 장치의 수가 늘어날수록 하나의 AP 장치로부터 수신할 수 있는 RTT 신호의 수는 감소할 수 있다.
본 문서의 일 실시예에 따른 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101))는 RTLS를 구성함에 있어서 이동 구역 내 네트워크 자원의 효율을 향상시키고, 이동체인 전자 장치와 고정된 복수의 AP들 사이의 거리 계산 오차를 줄여 전자 장치의 위치 추정 결과를 개선할 수 있다.
일 실시예에 따른 전자 장치는 맵 정보를 기반으로 전자 장치와 근거리인 AP들만 선별하여 거리 정보를 수집한 후 전자 장치의 위치를 추정할 수 있다. 일 실시예에 따른 전자 장치는 거리 오차가 일정 수준 이하인 AP들만 추가로 선별하여 전자 장치의 위치를 보정하여 전자 장치의 위치 추정 결과를 개선시킬 수 있다. 이하에서는 위치 추정 결과를 개선하기 위한 전자 장치(예: 도 7a의 전자 장치(700))의 구성 및 동작에 대해 설명될 것이다.
도 7a는 다양한 실시예들에 따른 전자 장치의 구성을 블록도로 나타낸 것이다.
다양한 실시예에 따르면, 전자 장치(700)는 프로세서(710)를 포함할 수 있으며, 도시된 구성 중 일부가 생략 또는 치환 될 수도 있다. 전자 장치(700)는 도 1의 전자 장치(101)의 구성 및/또는 기능 중 적어도 일부를 포함할 수 있다. 도시된(또는 도시되지 않은) 전자 장치의 각 구성 중 적어도 일부는 상호 작동적으로(operatively), 기능적으로(functionally) 및/또는 전기적으로 (electrically) 연결될 수 있다.
일 실시예에서, 프로세서(710)는 전자 장치(700)의 각 구성 요소들의 제어 및/또는 통신에 관한 연산이나 데이터 처리를 수행할 수 있는 구성으로써, 하나 이상의 프로세서들로 구성될 수 있다. 프로세서(710)는 도 1의 프로세서(120)의 구성 및/또는 기능 중 적어도 일부를 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 프로세서(710)가 전자 장치(700) 상에서 구현할 수 있는 연산 및 데이터 처리 기능에는 한정됨이 없을 것이나, 이하에서는 전자 장치(700)의 위치 측정과 관련된 특징에 대해 상세히 설명하기로 한다. 프로세서(710)의 동작들은 메모리(예: 도 1의 메모리(130))에 저장된 인스트럭션들을 로딩(loading)함으로써 수행될 수 있다.
일 실시예에서, 통신 모듈(720)은 프로세서(710)의 제어에 따라 무선 네트워크를 통해 외부 장치와 통신할 수 있다. 통신 모듈(720)은 셀룰러 네트워크(예: LTE(long term evolution) 네트워크, 5G 네트워크, NR(new radio) 네트워크) 및 근거리 네트워크(예: Wi-Fi, Bluetooth, BLE, UWB, Zigbee 또는 RFID)로부터 데이터를 송수신 하기 위한 하드웨어 및 소프트웨어 모듈들을 포함할 수 있다. 통신 모듈(720)은 도 1의 통신 모듈(190)의 구성 및/또는 기능 중 적어도 일부를 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 전자 장치(700)(예: 도 1의 전자 장치(101))는 전자 장치(700)를 기준으로 미리 설정된 범위에 위치한 외부 전자 장치(예: AP, anchor, tag, beacon)와 데이터를 전송하거나, 데이터를 수신할 수 있다. 이하에서는 외부 전자 장치가 AP인 것으로 가정하여 설명하지만, 외부 전자 장치는 위치를 특정할 수 있는 신호를 보내는 모든 장치(예: 대형 가전제품)를 포함할 수 있으며, AP로 한정되는 것은 아니다. 전자 장치(700)는 외부 전자 장치(예: AP)가 미리 설정된 범위 내에 존재하는지 여부를 외부 전자 장치가 전송하는 신호의 도래각(angle of arrival, AoA)을 이용하여 확인할 수 있다. 전자 장치(700)는 특정 외부 전자 장치가 전송하는 신호의 도래각(angle of arrival, AoA)이 특정 범위 내에 포함되는 외부 전자 장치와 데이터를 전송하거나, 데이터를 수신할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 전자 장치(700)는 외부 전자 장치와 신호를 송수신하면서, 신호의 수신 방향 또는 신호의 전송 시간 및 수신 시간의 차이에 기반한 신호의 이동 거리를 확인할 수 있다. 전자 장치(700)는 신호의 수신 방향 및 신호의 이동 거리에 기반하여 외부 전자 장치와 전자 장치(700) 사이의 상대적인 위치 정보를 확인할 수 있다. 전자 장치(700)는 확인된 상대적인 위치 정보에 기반하여 다양한 동작(예: 외부 전자 장치의 제어 또는 외부 전자 장치의 위치 정보를 포함하는 실내 맵 생성)을 수행할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 프로세서(710)는 복수의 AP 들이 설치된 위치를 포함하는 이동 구역에 대한 정보를 이용하여 전자 장치(700)의 위치를 결정할 수 있다. 프로세서(710)는 전자 장치(700)의 위치를 결정하기 위해 사용자 또는 외부 장치(예: 어플리케이션의 서버 또는 다른 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(102))로부터 이동 구역의 맵 정보를 수신할 수 있다. 전자 장치(700) 내 RTLS 서비스 애플리케이션은 서버나 클라우드로부터 맵 정보를 전달 받아 RTLS 서비스 구동 시 RTLS 프레임워크 부분으로 전달할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 실시간 위치 계산은 전자 장치(700)의 위치 측정에 사용되는 AP의 수가 일정 수준을 초과함에 따라서, AP가 전송하는 신호의 처리에 소요되는 시간에 의해 지연될 수 있다. 프로세서(710)는 정확하고 신속한 위치 계산을 위해 AP를 선별할 수 있다. 프로세서(710)는 1차 AP 선별과정에서 맵 정보에 기반하여 이동체인 전자 장치(700)의 현재 위치와 근거리에 있는 AP들을 선별할 수 있다. 프로세서(710)는 전자 장치(700)의 위치 파악을 위해 최소 3개 이상의 AP들을 필요로 할 수 있다. 1차 AP 선별과정은 도 8에서 설명될 것이다. 프로세서(710)는 AP들을 선별하기 위해 점수제(scoring)를 이용할 수도 있다. 점수제(scoring)는 도 9에서 설명될 것이다.
일 실시예에 따르면, 프로세서(710)는 AP를 선별하고, 선별된 AP들로부터 복수의 신호를 수신해 전자 장치(700)와의 거리를 계산할 수 있다. 프로세서(710)는 로그 거리 경로 손실 모델(log-distance path loss model) 또는 이동 구역에 대한 핑거프린트(fingerprint) 방식을 사용하여 전자 장치(700)와 AP 간의 거리를 계산할 수 있다. 로그 거리 경로 손실 모델(log-distance path loss model)은 실내 또는 인구 밀집 지역에서 신호 손실을 예측하는　모델을 의미할 수 있다. 핑거프린트(fingerprint) 방식은 노이즈 및 주위 환경 정보를 위치 추적에 활용하는 방식을 의미할 수 있다. 핑거프린트(fingerprint) 방식은 서비스 지역에서 미리 임의로 여러 개의 위치를 선정하고 선정한 위치에서 수집한 신호 세기 정보를 이용하여 위치를 추정하는 방법을 의미할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 프로세서(710)는 수집한 AP들의 거리 정보를 기반으로 전자 장치(700) 또는 이동체의 실시간 위치를 계산할 수 있다. 프로세서(710)는 전자 장치(700)의 위치 계산을 위해 삼각 측량 또는 삼변 측량 방식을 이용할 수 있다. 삼각 측량 또는 삼변 측량 방식은 도 8 및 도 9에서 설명될 것이다.
일 실시예에 따르면, 프로세서(710)는 측위 계산에 이용된 AP들 중 성능이 낮은 AP를 배제할 수 있다. 프로세서(710)는 선별된 AP 를 이용하여 전자 장치(700)의 위치를 다시 계산할 수 있다. 프로세서(710)는 AP들 사이에 오차가 크지 않아 선별이 어렵거나 선별할 AP의 개수 조절이 필요한 상황에서 전자 장치(700)를 중심으로 각 AP 의 배치 상황을 고려할 수 있다. 프로세서(710)는 AP들의 DoP(dilution of precision)를 기준으로 2차 AP 선별 과정을 진행할 수 있다. 프로세서(710)는 전자 장치(700)를 기준으로 AP들이 한 방향으로 몰려 있는 것보다 펼쳐져 있는 환경에서 상대적으로 더 좋은 측위 성능을 보일 수 있다. 프로세서(710)는 DoP (dilution of precision)에 기반하여 2차 AP 선별 과정을 진행할 수 있다. DoP는 계산의 대상이 되는 AP가 고르지 않게 분포하는 정도를 지시하는 값일 수 있다. 일 예시에 따르면, 복수의 AP가 특정 영역에 고르지 않게 분포할수록, DoP는 커질 수 있고, 복수의 AP가 고르게 분포하는 경우, DoP는 작을 수 있다. 일 예시에 따르면, 프로세서(710)는, 복수의 AP의 DoP를 확인하고, DoP에 기반하여 2차 AP를 선별할 수 있다. 프로세서(710)는, DoP가 지정된 값 이하(또는, 미만)임을 확인함에 기반하여 DoP를 결정하는데 이용된 AP를 2차 AP로 선택할 수 있다. 프로세서(710)는, 2차 AP 선별 과정을 통해, 다양한 방향에 존재하는 AP를 선택할 수 있다. DoP는 도 8에서 설명될 것이다.
일 실시예에 따르면, 프로세서(710)는 RSSI 값, 전자 장치와 해당 AP 사이의 거리 추정 값 또는 해당 AP의 무응답 횟수 중 적어도 어느 하나에 기반하여 점수를 계산하고, 해당 점수에 기반하여 AP들을 선별할 수 있다. 점수에 기반한 AP 선별과정은 도 9에서 설명될 것이다.
일 실시예에 따르면, 프로세서(710)는 점수에 기반하여 AP를 선별할 수 있다. 프로세서(710)는 선별된 AP를 이용해 측위 계산을 다시 실시할 수 있다. 프로세서(710)는 다시 계산된 전자 장치(700)의 위치를 최종 위치로 결정할 수 있다. 프로세서(710)는 다시 계산된 전자 장치(700)의 최종 위치를 RTLS 서비스 애플리케이션에 전달하고, 사용자가 인식할 수 있도록 제어할 수 있다. 프로세서(710)는 최종 위치에 대한 정보 및 맵 정보를 이용하여 전자 장치(700)의 다음 위치를 계산하기 위한 AP들을 선별할 수 있다. 프로세서(710)는 새롭게 선별된 AP들을 이용하여 전자 장치(700)의 실시간 위치를 결정할 수 있다.
도 7b는 다양한 실시예들에 따른 전자 장치 내 실시간 위치 추적 시스템(RTLS)의 네트워크 구성을 도시한 것이다.
일 실시예에 따르면, 전자 장치(700)는 실시간 위치 추적 시스템(RTLS)을 포함할 수 있다. 실시간 위치 추적 시스템(RTLS)은 추적을 요하는 이동체와 이동 구역의 특성을 고려해 다양한 형태로 구성될 수 있다. 예를 들어, 실시간 위치 추적 시스템(RTLS)은 도 7b에서처럼 이동체인 전자 장치와 고정된 AP 장치들로 구성된 네트워크를 기반으로 형성될 수 있다. 또는 실시간 위치 추적 시스템(RTLS)은 이동 구역 내에서 이동체인 전자 장치와 고정된 AP 장치들 사이에 장애물(예: 벽)이 존재하는 환경에 배치될 수도 있다. 이 경우 실시간 위치 추적 시스템(RTLS)은 전자 장치의 실시간 위치를 파악하기 위해 우선적으로 이동 구역에 대한 맵 정보가 필요할 수 있다.
도 7b에서, 전자 장치(700)는 복수의 AP 장치들(702, 704, 706)로부터 신호를 수신하고 외부 장치(708)(예: 서버)로부터 전달받은 맵 정보에 기반하여 실시간 측위 동작을 수행할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(710)는 Bluetooth, BLE, Wi-Fi 또는 UWB 중 적어도 어느 하나를 포함하는 통신 기술 제어 부분, 위치 측정을 담당하는 RTLS 프레임워크 부분 및 사용자로부터 입출력을 받는 RTLS 서비스 애플리케이션 부분을 포함할 수 있다. 프로세서(710)는 RTLS 서비스 애플리케이션 부분에서 수신된 맵 정보를 RTLS 프레임워크 부분으로 전달할 수 있다. 프로세서(710)는 통신 기술 제어 부분에서 수신된 외부 환경에 대한 데이터를 RTLS 프레임워크 부분으로 전달할 수 있다. 프로세서(710)는 RTLS 프레임워크 부분을 이용하여 외부 환경에 대한 데이터를 가공하고, 복수의 AP 장치들(702, 704, 706)과의 거리를 계산할 수 있다. 프로세서(710)는 복수의 AP 장치들(702, 704, 706)과의 거리를 이용하여 전자 장치(700)의 위치를 결정할 수 있다.
도 8은 다양한 실시예들에 따른 전자 장치의 위치 측정 방법을 순서도로 나타낸 것이다.
도 8을 통하여 설명되는 동작들은 컴퓨터 기록 매체 또는 메모리(예: 도 1의 메모리(130))에 저장될 수 있는 인스트럭션들을 기반으로 구현될 수 있다. 도시된 방법(800)은 앞서 도 1 내지 도 7b를 통해 설명한 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101), 도 7a의 전자 장치(700))에 의해 실행될 수 있으며, 앞서 설명한 바 있는 기술적 특징은 이하에서 생략하기로 한다. 도 8의 각 동작의 순서가 변경될 수 있으며, 일부 동작이 생략될 수도 있고, 일부 동작들이 동시에 수행될 수도 있다.
일 실시예에 따르면, 동작 810에서, 프로세서(예: 도 7a의 프로세서(710))는 선별된(selected) AP(access point)가 존재하는지 확인할 수 있다.
동작 812에서, 프로세서(710)는 선별된 AP(access point)가 존재하지 않음에 기반하여 신호가 확인되는 모든 AP(access point)들을 선별된 AP로 결정할 수 있다.
동작 814에서, 프로세서(710)는 선별된 AP들과 전자 장치(700)사이의 거리를 측정할 수 있다. 동작 816에서, 프로세서(710)는 전자 장치(700)를 포함하는 이동체의 위치를 계산하기 위해 삼각 측량 기법 또는 삼변 측정 기법 중 적어도 어느 하나를 이용할 수 있다. 프로세서(710)는 전자 장치(700)를 중심으로 AP들에 대한 방향 또는 각도 정보를 이용하여 삼각 측량을 수행할 수 있다. 프로세서(710)는 AP들에 대한 거리 정보를 이용하여 삼변 측정을 수행할 수 있다. 프로세서(710)는 전자 장치(700)의 위치 계산의 오차를 최소화하기 위해 파티클 필터(particle filter) 또는 칼만 필터(Kalman filter) 중 어느 하나를 사용할 수 있다. 파티클 필터(particle filter)는 노이즈가 있는 환경에서 측정된 데이터 및 필터를 사용해 실제 위치를 추정하는　도구를 의미할 수 있다. 칼만 필터는 과거에 수행한 측정값을 바탕으로 현재의 상태 변수의 결합분포를 추정하는 도구를 의미할 수 있다.
동작 818에서, 프로세서(710)는 동작 814 및 동작 816을 거쳐 전자 장치(700)의 제 1 위치를 결정할 수 있다. 제 1 위치는 선별된 AP 또는 모든 AP를 이용하여 결정된 전자 장치(700)의 위치를 의미할 수 있다. 프로세서(710)는 복수의 AP 장치들로부터 신호를 수신하고 이를 바탕으로 위치를 계산할 수 있다.
동작 820에서, 프로세서(710)는 1차 AP 선별 과정을 진행할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(710)는 몇 개의 AP들로부터 신호를 수신할 것인지 또는 각 AP로부터 얼마만큼의 간격으로 신호를 수신할 것인지 결정할 수 있다. 신호를 수신하는 AP의 수 또는 AP로부터 신호 수신 간격은 전자 장치(700)의 위치 계산에 직접적인 영향을 미칠 수 있다. 전자 장치(700)는 사용되는 AP의 수가 일정 수를 넘어서면 하나의 AP로부터 수신할 수 있는 신호의 수(sample rate)가 줄어들어 실시간 위치 계산이 지연될 수 있다. 따라서, 프로세서(710)는 정확하면서도 신속한 위치 측정을 위해 AP를 선별할 수 있다. 프로세서(710)는 1차 AP 선별 과정에서 이동체인 전자 장치(700)의 현재 위치와 근거리에 있는 AP들의 맵 정보에 기반하여 선별을 진행할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(710)는 전자 장치(700)와 AP의 배치 환경과 거리에 기반하여 좋은 측위 성능을 낼 수 있을 것으로 예상되는 AP 후보군을 제 1 그룹으로 결정할 수 있다. 전자 장치의 위치 파악에 필요한 AP의 수는 최소 3개 이상일 수 있다. 프로세서(710)는 이후 측위 동작에 영향을 주지 않도록 신속하게 AP 를 선별할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(710)는 1차 AP 선별 과정에서, k-means 클러스터링 기법이나 zone 매칭 기법을 활용할 수 있다. k-means 클러스터링 기법은 주어진 데이터를 k개의 클러스터로 묶는 알고리즘을 의미할 수 있다. k-means 클러스터링 기법은 각 클러스터와 거리 차이의 분산을 최소화하는 방식으로 동작할 수 있다. zone 매칭 기법은 맵을 여러 구역으로 나눈 후 전자 장치(700)의 맵 정보상 좌표가 위치하게 되는 구역의 AP들을 선별하는 방식을 의미할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(700)가 전자 장치(700)의 위치를 결정하기 위해 는 외부 장치(예: 어플리케이션의 서버 또는 다른 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(102))로부터 수신한 맵 정보는 k-means 클러스터링 기법이나 zone 매칭 기법에 기반한 구역 정보를 포함할 수 있다.
동작 830에서, 프로세서(710)는 2차 AP 선별 과정을 진행할 수 있다. 프로세서(710)는 동작 818에서 결정된 전자 장치(700)의 제 1 위치를 기준으로 계산된 AP와의 거리와, 맵 정보 상에서 계산되는 전자 장치(700) 및 AP 사이의 거리를 비교할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(710)는 전자 장치(700)의 제 1 위치를 기준으로 계산된 AP와의 거리 및 맵 정보 상에서 계산되는 전자 장치(700) 및 AP 사이의 거리가 일정 수준 미만인 AP를 제 2 그룹으로 결정할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(710)는 AP들의 DoP(dilution of precision)를 기준으로 2차 AP 선별 과정을 진행할 수 있다. 프로세서(710)는 전자 장치(700)를 기준으로 AP들이 한 방향으로 몰려 있는 것보다 펼쳐져 있는 환경에서 상대적으로 더 좋은 측위 성능을 보일 수 있다. 프로세서(710)는 DoP (dilution of precision)에 기반하여 AP들이 한 방향으로 몰려 있는 지 또는 펼쳐져 있는지 결정할 수 있다.
동작 834에서, 프로세서(710)는 제 2 그룹으로 결정된 AP들을 전자 장치(700) 또는 이동체의 위치를 측정할 수 있다. 프로세서(710)는 제 2 그룹으로 결정된 AP들을 이용하여 전자 장치(700) 또는 이동체의 위치를 보정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(710)는 동작 816에서처럼, 삼각 측량 기법 또는 삼변 측량 기법 중 어느 하나를 이용할 수 있다. 동작 836에서, 프로세서(710)는 제 2 그룹 상의 AP들에 기반하여 전자 장치(700)의 제 2 위치를 결정할 수 있다. 일 실시예에서, 프로세서(710)는 맵 정보를 기반으로 상기 복수의 AP들 중 전자 장치(700)의 제 2 위치를 기준으로 일정 거리 이내에 위치한 적어도 하나의 AP를 제 3 그룹으로 결정할 수 있다. 프로세서(710)는 제 3 그룹 내 AP 로부터 수신된 신호에 기반하여 상기 제 3 그룹 내 AP와 전자 장치(700)와의 제 3 거리를 결정할 수 있다. 프로세서(710)는 맵 정보에 기반하여 상기 제 3 그룹 내 AP와 전자 장치(700)와의 제 4 거리를 결정할 수 있다. 프로세서(710)는 제 3 그룹 내 적어도 하나의 AP 중 제 3 거리 및 제 4 거리의 차이가 일정 수준 미만인 AP를 제 4 그룹으로 결정할 수 있다. 프로세서(710)는 제 4 그룹 내 AP를 이용하여 상기 전자 장치의 제 3 위치를 결정할 수 있다.
도 9는 다양한 실시예들에 따른 전자 장치의 위치 측정 방법을 순서도로 나타낸 것이다.
도 9를 통하여 설명되는 동작들은 컴퓨터 기록 매체 또는 메모리(예: 도 1의 메모리(130))에 저장될 수 있는 인스트럭션들을 기반으로 구현될 수 있다. 도시된 방법(900)은 앞서 도 1 내지 도 7b를 통해 설명한 전자 장치(예: 도 7a의 전자 장치(700))에 의해 실행될 수 있으며, 앞서 설명한 바 있는 기술적 특징은 이하에서 생략하기로 한다. 도 9의 각 동작의 순서가 변경될 수 있으며, 일부 동작이 생략될 수도 있고, 일부 동작들이 동시에 수행될 수도 있다.
동작 910에서, 프로세서(예: 도 7a의 프로세서(710))는 전자 장치(700) 또는 이동체의 직전 위치가 메모리(130) 상에 기록되어 있는지 결정할 수 있다. 직전 위치는 측위 동작을 수행하기 전 맵 정보 상에 기록된 전자 장치(700) 또는 이동체의 위치를 의미할 수 있다. 또는 직전 위치는 앞선 도 8의 동작을 수행하면서 결정된 전자 장치(700) 또는 이동체의 위치를 의미할 수 있다. 전자 장치(700) 또는 이동체의 직전 위치는 위치 측정 방법을 최초로 실행하는 경우에는 존재하지 않을 수 있다.
동작 915에서, 프로세서(710)는 전자 장치(700)의 직전 위치가 메모리(130) 상에 기록되어 있지 않음에 기반하여 신호가 확인되는 모든 AP(access point)들을 선별된 AP로 결정할 수 있다. 프로세서(710)는 전자 장치의 직전 위치를 알지 못함에 기반하여 신호가 확인되는 모든 AP(access point)들을 선별된 AP로 결정하고, 동작 940에서, AP별로 전자 장치(700)와의 거리를 측정할 수 있다.
동작 920에서, 프로세서(710)는 1차 AP 선별 과정을 진행할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(710)는 몇 개의 AP들로부터 신호를 수신할 것인지 또는 각 AP로부터 얼마만큼의 간격으로 신호를 수신할 것인지 결정할 수 있다. 신호를 수신하는 AP의 수 또는 AP로부터 신호 수신 간격은 전자 장치(700)의 위치 계산에 직접적인 영향을 미칠 수 있다. 전자 장치(700)는 사용되는 AP의 수가 일정 수를 넘어서면 하나의 AP로부터 수신할 수 있는 신호의 수(sample rate)가 줄어들어 실시간 위치 계산이 지연될 수 있다. 따라서, 프로세서(710)는 정확하면서도 신속한 위치 측정을 위해 AP를 선별할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(710)는 1차 AP 선별 과정에서 이동체인 전자 장치(700)의 현재 위치와 근거리에 있는 AP들의 맵 정보에 기반하여 선별을 진행할 수 있다. 프로세서(710)는 전자 장치(700)와 AP의 배치 환경과 거리에 기반하여 좋은 측위 성능을 낼 수 있을 것으로 예상되는 AP 후보군을 제 1 그룹으로 결정할 수 있다. 전자 장치의 위치 파악에 필요한 AP의 수는 최소 3개 이상일 수 있다. 프로세서(710)는 이후 측위 동작에 영향을 주지 않도록 신속하게 AP 를 선별할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(710)는 1차 AP 선별 과정에서, k-means 클러스터링 기법이나 zone 매칭 기법을 활용할 수 있다. k-means 클러스터링 기법은 주어진 데이터를 k개의 클러스터로 묶는 알고리즘을 의미할 수 있다. k-means 클러스터링 기법은 각 클러스터와 거리 차이의 분산을 최소화하는 방식으로 동작할 수 있다. zone 매칭 기법은 맵을 여러 구역으로 나눈 후 전자 장치(700)의 맵 정보상 좌표가 위치하게 되는 구역의 AP들을 선별하는 방식을 의미할 수 있다.
동작 930에서, 프로세서(710)는 2차 AP 선별 과정을 진행할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(710)는 전자 장치(700)의 제 1 위치를 기준으로 계산된 AP와의 거리와, 맵 정보 상에서 계산되는 전자 장치(700) 및 AP 사이의 거리를 비교할 수 있다. 제 1 위치는 선별된 AP 또는 모든 AP를 이용하여 결정된 전자 장치(700)의 위치를 의미할 수 있다. 제 1 위치는 맵 정보 상에서 계산되는 전자 장치(700)의 위치와 다르게 결정될 수도 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(710)는 전자 장치(700)의 제 1 위치를 기준으로 계산된 AP와의 거리 및 맵 정보 상에서 계산되는 전자 장치(700) 및 AP 사이의 거리가 일정 수준 미만인 AP를 제 2 그룹으로 결정할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 프로세서(710)는 AP들의 DoP(dilution of precision)를 기준으로 2차 AP 선별 과정을 진행할 수 있다. 프로세서(710)는, 전자 장치(700)를 기준으로 AP들이 한 방향으로 몰려 있는 것보다 펼쳐져 있는 환경에서, 상대적으로 더 좋은 측위 성능을 구현할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(710)는 DoP (dilution of precision)에 기반하여 2차 AP 선별 과정을 진행할 수 있다. DoP는 계산의 대상이 되는 AP가 고르지 않게 분포하는 정도를 지시하는 값일 수 있다. 일 예시에 따르면, 복수의 AP가 특정 영역에 고르지 않게 분포할수록, DoP는 커질 수 있고, 복수의 AP가 고르게 분포하는 경우, DoP는 작을 수 있다. 일 예시에 따르면, 프로세서(710)는, 복수의 AP의 DoP를 확인하고, DoP에 기반하여 2차 AP를 선별할 수 있다. 프로세서(710)는, DoP가 지정된 값 이하(또는, 미만)임을 확인함에 기반하여 DoP를 결정하는데 이용된 AP를 2차 AP로 선택할 수 있다. 프로세서(710)는, 2차 AP 선별 과정을 통해, 다양한 방향에 존재하는 AP를 선택할 수 있다.
동작 940에서, 프로세서(710)는 제 2 그룹으로 결정된 AP들을 전자 장치(700)의 위치 측정에 사용할 수 있다프로세서(710)는 제 2 그룹으로 결정된 AP별로 전자 장치(700)와의 거리를 측정할 수 있다. 프로세서(710)는 제 2 그룹으로 결정된 AP들을 이용하여 전자 장치(700)
또는 이동체의 위치를 보정할 수 있다. 동작 945에서, 일 실시예에 따르면, 프로세서(710)는 전자 장치(700)를 포함하는 이동체의 위치를 계산하기 위해 삼각 측량 기법 또는 삼변 측정 기법 중 적어도 어느 하나를 이용할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(710)는 전자 장치(700)를 중심으로 AP들에 대한 방향 또는 각도 정보를 이용하여 삼각 측량을 수행할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(710)는 AP들에 대한 거리 정보를 이용하여 삼변 측정을 수행할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(710)는 전자 장치(700)의 위치 계산의 오차를 최소화하기 위해 파티클 필터(particle filter) 또는 칼만 필터(Kalman filter) 중 어느 하나를 사용할 수 있다. 파티클 필터(particle filter)는 노이즈가 있는 환경에서 측정된 데이터 및 필터를 사용해 실제 위치를 추정하는　도구를 의미할 수 있다. 칼만 필터는 과거에 수행한 측정값을 바탕으로 현재의 상태 변수의 결합분포를 추정하는 도구를 의미할 수 있다.
동작 950에서, 프로세서(710)는 제 2 그룹 상의 AP들에 기반하여 전자 장치(700)의 제 2 위치를 결정할 수 있다.
도 10은 다양한 실시예들에 따른 전자 장치의 위치 측정 방법을 순서도로 나타낸 것이다.
도 10을 통하여 설명되는 동작들은 컴퓨터 기록 매체 또는 메모리(예: 도 1의 메모리(130))에 저장될 수 있는 인스트럭션들을 기반으로 구현될 수 있다. 도시된 방법(1000)은 앞서 도 1 내지 도 7b를 통해 설명한 전자 장치(예: 도 7a의 전자 장치(700))에 의해 실행될 수 있으며, 앞서 설명한 바 있는 기술적 특징은 이하에서 생략하기로 한다. 도 10의 각 동작의 순서가 변경될 수 있으며, 일부 동작이 생략될 수도 있고, 일부 동작들이 동시에 수행될 수도 있다.
동작 1002에서, 프로세서(예: 도 7a의 프로세서(710))는 모든 AP들에 FTM 기술을 사용하여 전자 장치(700)와의 거리를 측정할 수 있다. FTM은 두 Wi-Fi 기기 사이에 무선 신호를 주고받음으로써 왕복 시간을 측정하고 이 측정값을 빛의 속도와 곱하여 두 기기 사이의 왕복 거리를 추정하는 방식을 의미할 수 있다. 프로세서(710)는 전자 장치(700)와의 거리가 일정 수준 미만인 AP들을 선별하고, 선별된 AP들만으로 테이블을 구성할 수 있다. 또는 프로세서(710)는 선별된 AP들을 제 1 그룹으로 결정할 수 있다.
동작 1004에서, 프로세서(710)는 테이블 내에 존재하는 AP들을 대상으로 FTM 기술을 사용하여 전자 장치(700)와의 거리를 측정할 수 있다. 동작 1006에서, 프로세서(710)는 테이블 내에 존재하는 AP 별로 거리 측정 결과를 수신할 수 있다. 동작 1008에서, 일 실시예에 따르면, 프로세서(710)는 전자 장치(700) 또는 이동체의 위치를 계산하기 위해 삼각 측량 기법 또는 삼변 측정 기법 중 적어도 어느 하나를 이용할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(710)는 전자 장치(700)를 중심으로 복수의 외부 전자 장치들(예: 도 7b의 제 1 외부 전자 장치(702), 제 2 외부 전자 장치(704) 또는 제 3 외부 전자 장치(706))에 대한 방향 또는 각도 정보를 이용하여 삼각 측량을 수행할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(710)는 복수의 외부 전자 장치들(예: AP들)에 대한 거리 정보를 이용하여 삼변 측정을 수행할 수 있다. 동작 1010에서, 프로세서(710)는 테이블 내에 존재하는 복수의 외부 전자 장치들(예: AP들)을 이용하여 전자 장치(700)의 제 1 위치를 결정할 수 있다.
동작 1020에서, 프로세서(710)는 각 AP들에 대한 신뢰도를 체크하면서 제 2 선별을 수행할 수 있다. 프로세서(710)는 제 2 선별 과정에서 점수(scoring)를 매기는 방법을 이용할 수 있다.
예를 들어, 프로세서(710)는 RSSI 값을 기준으로 AP에 대해 제 2 선별을 수행할 수 있다. RSSI(received signal strength indicator)는 수신된 신호의 강도를 의미할 수 있다. RSSI는 약 -99 dBm에서 35 dBm까지의 세기를 송출할 수 있으며, 숫자가 높을수록 신호의 강도가 강하다는 것을 의미할 수 있다. 일 실시예에서, 프로세서(710)는 t 시점에 RSSI 값이 이전 시점인 t-1 의 RSSI 값 대비 급격한 변화를 보일 경우, 해당 AP의 점수에 특정 점수(예: -1)를 부여할 수 있다. 급격한 변화는 일정 수준을 초과하는 변화량을 갖는 상황을 의미할 수 있다. AP에 부여하는 점수 값은 설정에 따라 달라질 수 있으며, 고정된 것은 아닐 수 있다. t 시점은 일 예시일 뿐, 프로세서(710)가 RSSI 값을 기준으로 AP를 선별하는 시점은 고정된 것은 아닐 수 있다.
일 실시예에서, 프로세서(710)는 AP와 전자 장치(700) 사이의 거리 측정치의 변화량에 기반하여 AP에 대해 제 2 선별을 수행할 수 있다. 프로세서(710)는 t 시점에 전자 장치와 해당 AP 장치 사이 거리 추정 값이 t-1 시점 대비 급격한 변화를 보인 경우, 해당 AP 장치의 점수에 특정 점수(예: -1)를 부여할 수 있다. 급격한 변화는 일정 수준을 초과하는 변화량을 갖는 상황을 의미할 수 있다. AP에 부여하는 점수 값은 설정에 따라 달라질 수 있으며, 고정된 것은 아닐 수 있다. t 시점은 일 예시일 뿐, 프로세서(710)가 거리 측정 값을 기준으로 AP를 선별하는 시점은 고정된 것은 아닐 수 있다.
일 실시예에서, 프로세서(710)는 전자 장치(700)의 요청에 대한 무응답 횟수에 기반하여 AP에 대해 제 2 선별을 수행할 수 있다. 전자 장치(700)의 요청은 왕복 시간(round trip time, RTT)을 계산하기 위한 신호 송신 요청을 의미할 수 있다. 전자 장치(700)의 요청에도 일정 횟수(예: n회)를 초과하여 응답이 없는 AP에 대해 특정 점수(예: -1)를 부여할 수 있다. 일정 횟수나 부여하는 점수는 고정된 것은 아니며, 설정에 따라 달라질 수 있다.
동작 1025에서, 프로세서(710)는 동작 1020에서 AP에 부여된 점수들을 종합하여 AP별로 점수를 계산할 수 있다. 프로세서(710)는 계산된 점수에 기반하여 동작 1030에서, AP를 선별할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(710)는 계산된 점수가 일정 수준을 초과하는 AP를 제 2 그룹으로 결정할 수 있다. 프로세서(710)는 제 2 그룹으로 결정된 AP를 이용하여 전자 장치(700)의 위치를 결정할 수 있다.
일 실시예에 따르면 프로세서(710)는 제 2 그룹으로 결정된 AP별로 전자 장치(700)와의 거리를 측정할 수 있다. 제 2 그룹으로 결정된 AP와 전자 장치(700)와의 거리를 측정하는 동작은 도 8의 동작 834 내지 동작 836 또는 도 9의 동작 940 내지 동작 950에 기반하여 수행될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 전자 장치(예: 5의 전자 장치(500))는 외부 전자 장치(예: 도 5의 외부 전자 장치(502))와 통신을 수행하는 통신 회로(예: 도 7의 통신 회로(720)), 특정 영역 상의 복수의 AP(access point)들의 위치 정보를 포함하는 맵(map) 정보를 포함하는 메모리(예: 도 1의 메모리(130)) 및 프로세서(예: 도 7의 프로세서(710))를 포함할 수 있다. 프로세서(710)는 맵 정보를 기반으로 복수의 AP들 중 전자 장치(500)의 제 1 위치를 기준으로 일정 거리 이내에 위치한 적어도 하나의 AP를 제 1 그룹으로 결정하고, 제 1 그룹 내 AP 로부터 수신된 신호에 기반하여 제 1 그룹 내 AP와 전자 장치(500)와의 제 1 거리를 결정하고, 맵 정보에 기반하여 제 1 그룹 내 AP와 전자 장치(500)와의 제 2 거리를 결정하고, 제 1 그룹 내 적어도 하나의 AP 중 제 1 거리 및 제 2 거리의 차이가 일정 수준 미만인 AP를 제 2 그룹으로 결정하고, 제 2 그룹 내 AP를 이용하여 전자 장치(500)의 제 2 위치를 결정할 수 있다. 제 1 위치는 특정 영역 상의 복수의 AP(access points)가 브로드캐스팅하는 신호에 기반하여 결정될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 프로세서(710)는 특정 영역 내에서 감지되는 모든 AP들을 이용하여 제 1 위치를 결정할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 프로세서(710)는 수신된 신호의 강도를 의미하는 RSSI(received signal strength indicator), 전자 장치와 제 1 그룹 내 AP와의 추정 거리 또는 전자 장치의 요청에 대한 제 1 그룹 내 AP의 무응답 횟수 중 적어도 어느 하나에 기반하여 제 2 그룹에 포함될 제 1 그룹 내 AP를 선택 할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 프로세서(710)는 RSSI가 일정 수준 미만인지 여부, 전자 장치와 제 1 그룹 내 AP와의 추정 거리의 변화량이 일정 수준을 초과하는지 여부 및/또는 전자 장치의 요청에 대한 제 1 그룹 내 AP의 무응답 횟수가 일정 수준을 초과하는지 여부에 기반하여 제 1 그룹 내의 AP의 점수를 결정하고, 결정된 점수에 기반하여 제 2 그룹에 포함될 제 1 그룹 내 AP를 선택 할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 프로세서(710)는 맵 정보를 기반으로 복수의 AP들 중 전자 장치의 제 2 위치를 기준으로 일정 거리 이내에 위치한 적어도 하나의 AP를 제 3 그룹으로 결정하고, 제 3 그룹 내 AP 로부터 수신된 신호에 기반하여 제 3 그룹 내 AP와 전자 장치와의 제 3 거리를 결정하고, 맵 정보에 기반하여 제 3 그룹 내 AP와 전자 장치와의 제 4 거리를 결정하고, 제 3 그룹 내 적어도 하나의 AP 중 제 3 거리 및 제 4 거리의 차이가 일정 수준 미만인 AP를 제 4 그룹으로 결정하고, 제 4 그룹 내 AP를 이용하여 전자 장치의 제 3 위치를 결정 할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 프로세서(710)는 계산의 대상이 되는 AP가 고르지 않게 분포하는 정도를 지시하는 DoP (dilution of precision)에 기반하여 제 2 그룹에 포함될 제 1 그룹 내 AP를 선택 할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 프로세서(710)는 DoP가 지정된 값 미만임을 확인함에 기반하여 DoP를 결정하는데 이용된 AP를 제 2 그룹으로 결정 할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 프로세서(710)는 제 2 그룹 내 AP를 이용하여 전자 장치의 위치를 결정 할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 프로세서(710)는 메모리(130) 상에 맵 정보가 존재하지 않음에 기반하여 외부 장치에 맵 정보를 요청하는 신호를 송신 할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 프로세서(710)는 전자 장치(500)의 제 2 위치에 대한 정보가 메모리 상에 저장됨에 기반하여 전자 장치의 제 2 위치를 기준으로 일정 거리 이내에 위치한 적어도 하나의 AP를 제 1 그룹으로 결정하고, 제 1 그룹 내 AP 로부터 수신된 신호에 기반하여 제 1 그룹 내 AP와 전자 장치와의 제 1 거리를 결정하고, 맵 정보에 기반하여 제 1 그룹 내 AP와 전자 장치와의 제 2 거리를 결정하고, 제 1 그룹 내 적어도 하나의 AP 중 제 1 거리 및 제 2 거리의 차이가 일정 수준 미만인 AP를 제 2 그룹으로 결정할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 전자 장치(500)의 위치 측정 방법은 특정 영역 상의 복수의 AP(access point)들의 위치 정보를 포함하는 맵 정보를 기반으로 복수의 AP들 중 전자 장치의 제 1 위치를 기준으로 일정 거리 이내에 위치한 적어도 하나의 AP를 제 1 그룹으로 결정하는 동작(820), 제 1 그룹 내 AP 로부터 수신된 신호에 기반하여 제 1 그룹 내 AP와 전자 장치와의 제 1 거리를 결정하는 동작, 맵 정보에 기반하여 제 1 그룹 내 AP와 전자 장치와의 제 2 거리를 결정하는 동작, 제 1 그룹 내 적어도 하나의 AP 중 제 1 거리 및 제 2 거리의 차이가 일정 수준 미만인 AP를 제 2 그룹으로 결정하는 동작 및 제 2 그룹 내 AP를 이용하여 전자 장치의 제 2 위치를 결정하는 동작(830)을 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 제 1 위치는 특정 영역 내에서 감지되는 모든 AP들을 이용하여 결정될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 전자 장치(500)의 위치 측정 방법은 수신된 신호의 강도를 의미하는 RSSI(received signal strength indicator), 전자 장치와 제 1 그룹 내 AP와의 추정 거리 또는 전자 장치의 요청에 대한 제 1 그룹 내 AP의 무응답 횟수 중 적어도 어느 하나에 기반하여 제 2 그룹에 포함될 제 1 그룹 내 AP를 선택하는 동작을 더 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 전자 장치(500)의 위치 측정 방법은 전자 장치의 제 2 위치에 대한 정보가 메모리(130) 상에 저장됨에 기반하여 전자 장치의 제 2 위치를 기준으로 일정 거리 이내에 위치한 적어도 하나의 AP를 제 3 그룹으로 결정하는 동작(920), 제 3 그룹 내 AP 로부터 수신된 신호에 기반하여 제 3 그룹 내 AP와 전자 장치와의 제 3 거리를 결정하는 동작, 맵 정보에 기반하여 제 3 그룹 내 AP와 전자 장치와의 제 4 거리를 결정하는 동작 및 제 1 그룹 내 적어도 하나의 AP 중 제 3 거리 및 제 4 거리의 차이가 일정 수준 미만인 AP를 제 4 그룹으로 결정하는 동작(930)을 더 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 전자 장치(500)의 위치 측정 방법은 계산의 대상이 되는 AP가 고르지 않게 분포하는 정도를 지시하는 DoP (dilution of precision)에 기반하여 제 2 그룹에 포함될 제 1 그룹 내 AP를 선택하는 동작을 더 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 전자 장치(500)의 위치 측정 방법은 DoP가 지정된 값 미만임을 확인함에 기반하여 DoP를 결정하는데 이용된 AP를 제 2 그룹으로 결정하는 동작을 더 포함할 수 있다.

Claims (20)

  1. 전자 장치에 있어서,
    외부 전자 장치와 통신을 수행하는 통신 회로;
    특정 영역 상의 복수의 AP(access point)들의 위치 정보를 포함하는 맵(map) 정보를 포함하는 메모리;및
    프로세서를 포함하고,
    상기 프로세서는
    상기 맵 정보를 기반으로 상기 복수의 AP들 중 상기 전자 장치의 제 1 위치를 기준으로 일정 거리 이내에 위치한 적어도 하나의 AP를 제 1 그룹으로 결정하고,
    상기 제 1 그룹 내 AP 로부터 수신된 신호에 기반하여 상기 제 1 그룹 내 AP와 상기 전자 장치와의 제 1 거리를 결정하고,
    상기 맵 정보에 기반하여 상기 상기 제 1 그룹 내 AP와 상기 전자 장치와의 제 2 거리를 결정하고,
    상기 제 1 그룹 내 적어도 하나의 AP 중 상기 제 1 거리 및 상기 제 2 거리의 차이가 일정 수준 미만인 AP를 제 2 그룹으로 결정하고,
    상기 제 2 그룹 내 AP를 이용하여 상기 전자 장치의 제 2 위치를 결정하며,
    상기 제 1 위치는
    상기 특정 영역 상의 복수의 AP(access points)가 브로드캐스팅하는 신호에 기반하여 결정되는 전자 장치.
  2. 제 1항에 있어서,
    상기 프로세서는
    상기 특정 영역 내에서 감지되는 모든 AP들을 이용하여 상기 제 1 위치를 결정하는 전자 장치.
  3. 제 1항에 있어서,
    상기 프로세서는
    수신된 신호의 강도를 의미하는 RSSI(received signal strength indicator), 상기 전자 장치와 상기 제 1 그룹 내 AP와의 추정 거리 또는 상기 전자 장치의 요청에 대한 상기 제 1 그룹 내 AP의 무응답 횟수 중 적어도 어느 하나에 기반하여 상기 제 2 그룹에 포함될 상기 제 1 그룹 내 AP를 선택하는 전자 장치.
  4. 제 3항에 있어서,
    상기 프로세서는
    상기 RSSI가 일정 수준 미만인지 여부, 상기 전자 장치와 상기 제 1 그룹 내 AP와의 추정 거리의 변화량이 일정 수준을 초과하는지 여부 및/또는 상기 전자 장치의 요청에 대한 상기 제 1 그룹 내 AP의 무응답 횟수가 일정 수준을 초과하는지 여부에 기반하여 상기 제 1 그룹 내의 AP의 점수를 결정하고,
    상기 결정된 점수에 기반하여 상기 제 2 그룹에 포함될 상기 제 1 그룹 내 AP를 선택하는 전자 장치.
  5. 제 1항에 있어서,
    상기 프로세서는
    상기 맵 정보를 기반으로 상기 복수의 AP들 중 상기 전자 장치의 제 2 위치를 기준으로 일정 거리 이내에 위치한 적어도 하나의 AP를 제 3 그룹으로 결정하고,
    상기 제 3 그룹 내 AP 로부터 수신된 신호에 기반하여 상기 제 3 그룹 내 AP와 상기 전자 장치와의 제 3 거리를 결정하고,
    상기 맵 정보에 기반하여 상기 제 3 그룹 내 AP와 상기 전자 장치와의 제 4 거리를 결정하고,
    상기 제 3 그룹 내 적어도 하나의 AP 중 상기 제 3 거리 및 상기 제 4 거리의 차이가 일정 수준 미만인 AP를 제 4 그룹으로 결정하고,
    상기 제 4 그룹 내 AP를 이용하여 상기 전자 장치의 제 3 위치를 결정하는 전자 장치.
  6. 제 1항에 있어서,
    상기 프로세서는
    계산의 대상이 되는 AP가 고르지 않게 분포하는 정도를 지시하는 DoP (dilution of precision)에 기반하여 상기 제 2 그룹에 포함될 상기 제 1 그룹 내 AP를 선택하는 전자 장치.
  7. 제 6항에 있어서,
    상기 프로세서는
    상기 DoP가 지정된 값 미만임을 확인함에 기반하여 상기 DoP를 결정하는데 이용된 AP를 상기 제 2 그룹으로 결정하는 전자 장치.
  8. 제 1항에 있어서,
    상기 프로세서는
    상기 전자 장치의 제 2 위치에 대한 정보가 상기 메모리 상에 저장됨에 기반하여 상기 전자 장치의 제 2 위치를 기준으로 일정 거리 이내에 위치한 적어도 하나의 AP를 제 1 그룹으로 결정하고,
    상기 제 1 그룹 내 AP 로부터 수신된 신호에 기반하여 상기 제 1 그룹 내 AP와 상기 전자 장치와의 제 1 거리를 결정하고,
    상기 맵 정보에 기반하여 상기 상기 제 1 그룹 내 AP와 상기 전자 장치와의 제 2 거리를 결정하고,
    상기 제 1 그룹 내 적어도 하나의 AP 중 상기 제 1 거리 및 상기 제 2 거리의 차이가 일정 수준 미만인 AP를 제 2 그룹으로 결정하는 전자 장치.
  9. 제 8항에 있어서,
    상기 프로세서는
    상기 제 2 그룹 내 AP를 이용하여 상기 전자 장치의 위치를 결정하는 전자 장치.
  10. 제 1항에 있어서,
    상기 프로세서는
    상기 메모리 상에 맵 정보가 존재하지 않음에 기반하여 외부 장치에 맵 정보를 요청하는 신호를 송신하는 전자 장치.
  11. 전자 장치의 위치 측정 방법에 있어서,
    특정 영역 상의 복수의 AP(access point)들의 위치 정보를 포함하는 맵 정보를 기반으로 복수의 AP들 중 상기 전자 장치의 제 1 위치를 기준으로 일정 거리 이내에 위치한 적어도 하나의 AP를 제 1 그룹으로 결정하는 동작;
    상기 제 1 그룹 내 AP 로부터 수신된 신호에 기반하여 상기 제 1 그룹 내 AP와 상기 전자 장치와의 제 1 거리를 결정하는 동작;
    상기 맵 정보에 기반하여 상기 상기 제 1 그룹 내 AP와 상기 전자 장치와의 제 2 거리를 결정하는 동작;
    상기 제 1 그룹 내 적어도 하나의 AP 중 상기 제 1 거리 및 상기 제 2 거리의 차이가 일정 수준 미만인 AP를 제 2 그룹으로 결정하는 동작;및
    상기 제 2 그룹 내 AP를 이용하여 상기 전자 장치의 제 2 위치를 결정하는 동작을 포함하며,
    상기 제 1 위치는
    상기 특정 영역 상의 복수의 AP(access points)가 브로드캐스팅하는 신호에 기반하여 결정되는 방법.
  12. 제 11항에 있어서,
    상기 제 1 위치는
    상기 특정 영역 내에서 감지되는 모든 AP들을 이용하여 결정되는 방법,
  13. 제 11항에 있어서,
    상기 전자 장치의 위치 측정 방법은
    수신된 신호의 강도를 의미하는 RSSI(received signal strength indicator), 상기 전자 장치와 상기 제 1 그룹 내 AP와의 추정 거리 또는 상기 전자 장치의 요청에 대한 상기 제 1 그룹 내 AP의 무응답 횟수 중 적어도 어느 하나에 기반하여 상기 제 2 그룹에 포함될 상기 제 1 그룹 내 AP를 선택하는 동작을 더 포함하는 방법.
  14. 제 13항에 있어서,
    상기 전자 장치의 위치 측정 방법은
    상기 RSSI가 일정 수준 미만인지 여부, 상기 전자 장치와 상기 제 1 그룹 내 AP와의 추정 거리의 변화량이 일정 수준을 초과하는지 여부 및/또는 상기 전자 장치의 요청에 대한 상기 제 1 그룹 내 AP의 무응답 횟수가 일정 수준을 초과하는지 여부에 기반하여 상기 제 1 그룹 내의 AP의 점수를 결정하는 동작;및
    상기 결정된 점수에 기반하여 상기 제 2 그룹에 포함될 상기 제 1 그룹 내 AP를 선택하는 동작을 더 포함하는 방법.

  15. 제 11항에 있어서,
    상기 전자 장치의 위치 측정 방법은
    상기 맵 정보를 기반으로 상기 복수의 AP들 중 상기 전자 장치의 제 2 위치를 기준으로 일정 거리 이내에 위치한 적어도 하나의 AP를 상기 제 3 그룹으로 결정하는 동작;
    상기 제 3 그룹 내 AP 로부터 수신된 신호에 기반하여 상기 제 3 그룹 내 AP와 상기 전자 장치와의 제 3 거리를 결정하는 동작;
    상기 맵 정보에 기반하여 상기 상기 제 3 그룹 내 AP와 상기 전자 장치와의 제 4 거리를 결정하는 동작;
    상기 제 3 그룹 내 적어도 하나의 AP 중 상기 제 3 거리 및 상기 제 4 거리의 차이가 일정 수준 미만인 AP를 제 4 그룹으로 결정하는 동작;및
    상기 제 4 그룹 내 AP를 이용하여 상기 전자 장치의 제 3 위치를 결정하는 동작을 더 포함하는 방법.
  16. 제 11항에 있어서,
    상기 전자 장치의 위치 측정 방법은
    계산의 대상이 되는 AP가 고르지 않게 분포하는 정도를 지시하는 DoP (dilution of precision)에 기반하여 상기 제 2 그룹에 포함될 상기 제 1 그룹 내 AP를 선택하는 동작을 더 포함하는 방법.
  17. 제 16항에 있어서,
    상기 전자 장치의 위치 측정 방법은
    상기 DoP가 지정된 값 미만임을 확인함에 기반하여 상기 DoP를 결정하는데 이용된 AP를 상기 제 2 그룹으로 결정하는 동작을 더 포함하는 방법.
  18. 제 11항에 있어서,
    상기 전자 장치의 위치 측정 방법은
    상기 전자 장치의 제 2 위치에 대한 정보가 상기 메모리 상에 저장됨에 기반하여 상기 전자 장치의 제 2 위치를 기준으로 일정 거리 이내에 위치한 적어도 하나의 AP를 제 3 그룹으로 결정하는 동작;
    상기 제 3 그룹 내 AP 로부터 수신된 신호에 기반하여 상기 제 3 그룹 내 AP와 상기 전자 장치와의 제 3 거리를 결정하는 동작;
    상기 맵 정보에 기반하여 상기 상기 제 3 그룹 내 AP와 상기 전자 장치와의 제 4 거리를 결정하는 동작;및
    상기 제 3 그룹 내 적어도 하나의 AP 중 상기 제 3 거리 및 상기 제 4 거리의 차이가 일정 수준 미만인 AP를 제 4 그룹으로 결정하는 동작을 더 포함하는 방법.
  19. 제 18항에 있어서,
    상기 전자 장치의 위치 측정 방법은
    상기 제 2 그룹 내 AP를 이용하여 상기 전자 장치의 위치를 결정하는 동작을 더 포함하는 방법.
  20. 제 11항에 있어서,
    상기 전자 장치의 위치 측정 방법은
    메모리 상에 맵 정보가 존재하지 않음에 기반하여 외부 장치에 맵 정보를 요청하는 신호를 송신하는 동작을 더 포함하는 방법.

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