KR20240052529A - 변동성 특징 기반의 실내 무선 측위 방법, 시스템 및 이를 위한 장치 - Google Patents

변동성 특징 기반의 실내 무선 측위 방법, 시스템 및 이를 위한 장치 Download PDF

Info

Publication number
KR20240052529A
KR20240052529A KR1020220132707A KR20220132707A KR20240052529A KR 20240052529 A KR20240052529 A KR 20240052529A KR 1020220132707 A KR1020220132707 A KR 1020220132707A KR 20220132707 A KR20220132707 A KR 20220132707A KR 20240052529 A KR20240052529 A KR 20240052529A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
volatility
location
rssi
fingerprint
initial
Prior art date
Application number
KR1020220132707A
Other languages
English (en)
Inventor
이강윤
김동균
오주원
조종완
Original Assignee
주식회사 스카이칩스
성균관대학교산학협력단
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 주식회사 스카이칩스, 성균관대학교산학협력단 filed Critical 주식회사 스카이칩스
Priority to KR1020220132707A priority Critical patent/KR20240052529A/ko
Priority to EP23185206.2A priority patent/EP4354170A3/en
Priority to US18/223,955 priority patent/US20240129890A1/en
Priority to CN202310933470.2A priority patent/CN117896822A/zh
Publication of KR20240052529A publication Critical patent/KR20240052529A/ko

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S5/00—Position-fixing by co-ordinating two or more direction or position line determinations; Position-fixing by co-ordinating two or more distance determinations
    • G01S5/02—Position-fixing by co-ordinating two or more direction or position line determinations; Position-fixing by co-ordinating two or more distance determinations using radio waves
    • G01S5/0252—Radio frequency fingerprinting
    • G01S5/02521—Radio frequency fingerprinting using a radio-map
    • G01S5/02524—Creating or updating the radio-map
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W64/00—Locating users or terminals or network equipment for network management purposes, e.g. mobility management
    • H04W64/006—Locating users or terminals or network equipment for network management purposes, e.g. mobility management with additional information processing, e.g. for direction or speed determination
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S5/00—Position-fixing by co-ordinating two or more direction or position line determinations; Position-fixing by co-ordinating two or more distance determinations
    • G01S5/02—Position-fixing by co-ordinating two or more direction or position line determinations; Position-fixing by co-ordinating two or more distance determinations using radio waves
    • G01S5/0252—Radio frequency fingerprinting
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S11/00—Systems for determining distance or velocity not using reflection or reradiation
    • G01S11/02—Systems for determining distance or velocity not using reflection or reradiation using radio waves
    • G01S11/06—Systems for determining distance or velocity not using reflection or reradiation using radio waves using intensity measurements
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S5/00—Position-fixing by co-ordinating two or more direction or position line determinations; Position-fixing by co-ordinating two or more distance determinations
    • G01S5/02—Position-fixing by co-ordinating two or more direction or position line determinations; Position-fixing by co-ordinating two or more distance determinations using radio waves
    • G01S5/0252—Radio frequency fingerprinting
    • G01S5/02521—Radio frequency fingerprinting using a radio-map
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S5/00—Position-fixing by co-ordinating two or more direction or position line determinations; Position-fixing by co-ordinating two or more distance determinations
    • G01S5/02—Position-fixing by co-ordinating two or more direction or position line determinations; Position-fixing by co-ordinating two or more distance determinations using radio waves
    • G01S5/0278—Position-fixing by co-ordinating two or more direction or position line determinations; Position-fixing by co-ordinating two or more distance determinations using radio waves involving statistical or probabilistic considerations
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N20/00—Machine learning
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04B—TRANSMISSION
    • H04B17/00—Monitoring; Testing
    • H04B17/20—Monitoring; Testing of receivers
    • H04B17/27—Monitoring; Testing of receivers for locating or positioning the transmitter
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W4/00—Services specially adapted for wireless communication networks; Facilities therefor
    • H04W4/02—Services making use of location information
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W4/00—Services specially adapted for wireless communication networks; Facilities therefor
    • H04W4/02—Services making use of location information
    • H04W4/021—Services related to particular areas, e.g. point of interest [POI] services, venue services or geofences
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W4/00—Services specially adapted for wireless communication networks; Facilities therefor
    • H04W4/30—Services specially adapted for particular environments, situations or purposes
    • H04W4/33—Services specially adapted for particular environments, situations or purposes for indoor environments, e.g. buildings
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W64/00—Locating users or terminals or network equipment for network management purposes, e.g. mobility management
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S2205/00—Position-fixing by co-ordinating two or more direction or position line determinations; Position-fixing by co-ordinating two or more distance determinations
    • G01S2205/01—Position-fixing by co-ordinating two or more direction or position line determinations; Position-fixing by co-ordinating two or more distance determinations specially adapted for specific applications
    • G01S2205/02—Indoor

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Electromagnetism (AREA)
  • Probability & Statistics with Applications (AREA)
  • Mobile Radio Communication Systems (AREA)
  • Position Fixing By Use Of Radio Waves (AREA)

Abstract

본 발명의 일 실시예에 따른 실내 무선 측위 방법에 있어서, 수신부로부터 초기 RSSI(Received Signal Strength Indicator) 정보를 수신하는 단계; 측정한 초기 RSSI 정보와 매칭되는 핑거 프린트를 핑거 프린트 데이터 베이스 상에서 검색하는 단계; 검색된 핑거 프린트에 대응하는 제1 위치를 상기 수신부의 초기 위치로 결정하는 단계; 상기 수신부로부터 추가 RSSI 정보를 수신하는 단계; 상기 추가 RSSI 정보 및 상기 초기 RSSI 정보간의 변동성(variability) 특징을 추출하는 단계; 상기 초기 위치 및 추출한 RSSI 변동성 특징과 매칭되는 변동성 핑거 프린트를 변동성 핑거 프린트 데이터 베이스 상에서 검색하는 단계; 및 검색된 변동성 핑거 프린트에 대응하는 제2 위치와 상기 초기 위치가 상이한 경우, 상기 제2 위치를 상기 수신부의 현재 위치로 업데이트하는 단계; 를 포함하되, 상기 제2 위치는 상기 제1 위치를 중심으로 기설정된 거리 범위의 후보 영역 내에 포함된 위치인 것을 특징으로 할 수 있다.

Description

변동성 특징 기반의 실내 무선 측위 방법, 시스템 및 이를 위한 장치{Indoor wireless positioning method based on variability feature, system and device therefor}
본 명세서는 변동성 특징 기반의 실내 무선 측위 방법, 시스템 및 이를 위한 장치를 제안한다.
위치 기반 서비스(Location Based Service; LBS)는 GPS 등과 같은 위성 기반의 위치 확인 수신 단말을 사용하여 현재의 위치 정보를 확인하고, 확인된 위치 정보를 이용하여 길 안내, 주위 정보 안내, 교통 정보, 물류 관제, 구조 요청, 범죄 신고 대응, 위치 기반 CRM(Customer Relationship Management) 등 다양한 부가 서비스를 제공하는 서비스이다.
이와 같은 위치 기반 서비스를 이용하기 위해서는 위치 확인 수신 단말의 위치를 파악하는 것이 필수적이다. 그러나, 위성 기반의 위치 확인 수신 단말은 실내, 터널, 지하 주차장이나 도심 지역 등 위성 신호가 미약한 지역에서는 위치 정보를 제공하지 못하는 문제점을 갖고 있다.
이와 같은 문제점 해결을 위하여, 실내와 같이 위성 신호가 미약한 지역에서 위치 기반 서비스를 제공하기 위한 실내 측위 기술들이 다양하게 연구되고 있다. 특히, 무선랜(WLAN), 초광대역 무선통신(UWB), 첩 스펙트럼 확산(CSS), 지그비(Zigbee), 블루투스 등의 무선 통신 장치를 이용한 무선 측위 방법이 많이 연구 및 개발되고 있다.
무선 통신 인프라 기반의 실내 측위는 액세스 포인트(AP: Access Point, '이하 'AP'라 칭함)와 수신 단말 사이의 거리가 짧으며, 벽이나 가구 등에 의한 다중 경로 오차나 신호 감쇄 등의 영향으로 인하여, 높은 정확도의 측위 정보 계산이 어려운 문제점이 있다.
또한, 다수의 AP 사이의 시각 동기 또는 AP와 수신 단말 사이의 시각 동기가 이루어지지 않는 경우, 두 개의 AP로부터의 전파 도달 시각의 상대적인 차를 이용하여 측위하는 TDoA(Time Difference of Arrival)나, AP와 수신 단말 사이의 전파 도달 시간으로 측위를 수행하는 ToA(Time of Arrival) 등의 측위 기법이 사용될 수 없다. 이에 따라, 수신 단말에서 수신된 신호의 세기 정보(RSSI: Received Signal Strength Indication)를 사용하는 측위 기법이 사용되어야 한다.
수신된 신호의 세기 정보를 이용하여 수신 단말의 위치를 추정하는 방법으로서, 삼변법과 핑거프린트 기법이 사용되고 있다.
삼변법(Trilateration)은 신호의 전파(Propagation) 감쇠 모델을 사용하여 AP와 수신 단말 사이의 거리를 추정함으로써 위치를 추정하는 방법이며, 핑거프린트(Fingerprint) 기법은 사전에 측정된 각 AP로부터 전송된 신호 세기를 데이터베이스에 저장한 후, 수신 단말로부터 수신되는 신호 세기 값이 전달되면, 이 신호 세기 값에 대응되는 위치 정보를 호출하여 수신 단말로 제공하는 방법이다.
이와 같은 핑거프린트 기법은 비교적 정확도가 높은 편이나, 인구 유동, 실내 공간의 구조적 특징, 측위 시간 등에 영향을 크게 받기 때문에 여전히 변동성이 커 정확도를 더욱 높이기 위한 과제가 남아있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 실내 무선 측위 방법에 있어서, 수신부로부터 초기 RSSI(Received Signal Strength Indicator) 정보를 수신하는 단계; 측정한 초기 RSSI 정보와 매칭되는 핑거 프린트를 핑거 프린트 데이터 베이스 상에서 검색하는 단계; 검색된 핑거 프린트에 대응하는 제1 위치를 상기 수신부의 초기 위치로 결정하는 단계; 상기 수신부로부터 추가 RSSI 정보를 수신하는 단계; 상기 추가 RSSI 정보 및 상기 초기 RSSI 정보간의 변동성(variability) 특징을 추출하는 단계; 상기 초기 위치 및 추출한 RSSI 변동성 특징과 매칭되는 변동성 핑거 프린트를 변동성 핑거 프린트 데이터 베이스 상에서 검색하는 단계; 및 검색된 변동성 핑거 프린트에 대응하는 제2 위치와 상기 초기 위치가 상이한 경우, 상기 제2 위치를 상기 수신부의 현재 위치로 업데이트하는 단계; 를 포함하되, 상기 제2 위치는 상기 제1 위치를 중심으로 기설정된 거리 범위의 후보 영역 내에 포함된 위치인 것을 특징으로 할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 초기 위치 및 RSSI의 변동성 특징을 기반으로 위치를 결정하므로, 더욱 정확도가 향상된 실내 측위 방법을 제공한다는 효과가 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 실내 무선 측위 시스템 개념도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 1차 위치 결정부의 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 2차 위치 결정부의 블록도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 수직 및 수평 격자가 가상 구획된 실내 공간을 예시한 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 측위 시간별 변동성 핑거 프린트 프로필을 예시한 도면이다.
이하 설명하는 기술은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 이하 설명하는 기술을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 이하 설명하는 기술의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
제1, 제2, A, B 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 해당 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되지는 않으며, 단지 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 이하 설명하는 기술의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다. 및/또는 이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다. 예를 들어, 'A 및/또는 B'는 'A 또는 B 중 적어도 하나'의 의미로 해석될 수 있다. 또한, '/'는 '및' 또는 '또는'으로 해석될 수 있다.
본 명세서에서 사용되는 용어에서 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 해석되지 않는 한 복수의 표현을 포함하는 것으로 이해되어야 하고, "포함한다" 등의 용어는 설시된 특징, 개수, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 의미하는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 개수, 단계 동작 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
도면에 대한 상세한 설명을 하기에 앞서, 본 명세서에서의 구성부들에 대한 구분은 각 구성부가 담당하는 주기능 별로 구분한 것에 불과함을 명확히 하고자 한다. 즉, 이하에서 설명할 2개 이상의 구성부가 하나의 구성부로 합쳐지거나 또는 하나의 구성부가 보다 세분화된 기능별로 2개 이상으로 분화되어 구비될 수도 있다. 그리고 이하에서 설명할 구성부 각각은 자신이 담당하는 주기능 이외에도 다른 구성부가 담당하는 기능 중 일부 또는 전부의 기능을 추가적으로 수행할 수도 있으며, 구성부 각각이 담당하는 주기능 중 일부 기능이 다른 구성부에 의해 전담되어 수행될 수도 있음은 물론이다.
또, 방법 또는 동작 방법을 수행함에 있어서, 상기 방법을 이루는 각 과정들은 문맥상 명백하게 특정 순서를 기재하지 않은 이상 명기된 순서와 다르게 일어날 수 있다. 즉, 각 과정들은 명기된 순서와 동일하게 일어날 수도 있고 실질적으로 동시에 수행될 수도 있으며 반대의 순서대로 수행될 수도 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 실내 무선 측위 시스템 개념도, 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 1차 위치 결정부의 블록도, 도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 2차 위치 결정부의 블록도이다.
도 1을 참조하면, 실내 무선 측위 시스템(100)은 크게 1차 위치 결정부(110) 및 2차 위치 결정부(120)를 포함하여 구성될 수 있다.
1차 위치 결정부(110)는 수신부로부터 전송된 RSSI(Received Signal Strength Indicator) 정보를 기반으로 미리 구축되어 있는 핑거 프린트 데이터 베이스 상에서 핑거 프린트를 검색함으로써 초기 위치를 결정할 수 있다. 그러나 RSSI는 실내 공간의 구조적 특성, 측위 시간, 유동 인구 등에 따라 변동성이 높기 때문에, 1차 위치 결정부(110)의 측위만으로는 정확하게 수신부의 위치를 결정하기 어렵다. 따라서 본 명세서에서 제안되는 실내 무선 측위 시스템(100)은 이러한 RSSI의 변동성 특징을 기반으로, 추가 측위 동작을 수행하는 2차 위치 결정부(120)를 도입한다.
2차 위치 결정부(120)는 수신부로부터 전송된 추가 RSSI 정보를 이용하여 초기 RSSI 정보와의 변동성 특징을 추출하고, 이와 매칭되는 변동성 특징 핑거 프린트를 미리 구축되어 있는 변동성 핑거 프린트 데이터 베이스 상에서 검색함으로써 최종 위치를 결정할 수 있다. 따라서, 2차 위치 결정부(120)는 1차 위치 결정부(110)가 결정한 1차 위치(혹은 초기 위치)를 주기적으로/실시간으로 미세 조정 또는 업데이트하는 동작을 수행하는 기능을 수행한다고도 볼 수 있다.
각 위치 결정부(110, 120)의 구체적인 동작에 대해서는 도 2 및 3을 참조하여 각각 이하에서 후술한다.
도 1 및 2를 참조하면, 1차 위치 결정부(110)는 제1 RSSI 수신부(210), 제1 위치 결정부(220) 및 핑거 프린트 데이터 베이스(230)를 포함하여 구성될 수 있다.
제1 RSSI 수신부(210)는 측위 대상인 수신부로부터 초기 RSSI 정보(수신부가 측정한 각 AP로부터의 RSSI)를 수신하고, 초기 RSSI 정보를 제1 위치 결정부(220)로 전송할 수 있다. 무선 신호는 블루투스, WiFi 등 다양한 무선 통신 신호가 적용될 수 있다.
제1 위치 결정부(220)는 제1 RSSI 측정부(210)로부터 수신한 초기 RSSI 정보와 매칭되는 핑거 프린트를 핑거 프린트 데이터 베이스(230) 상에서 검색할 수 있다. 핑거 프린트 데이터 베이스(230) 상에는 실내 공간의 위치에 해당하는 각 좌표(x, y)별 RSSI가 핑거 프린트 형태(즉, 각 AP별 RSSI 패턴/특징/시퀀스)(240)로 저장되어 있을 수 있다. 본 도면에는 핑거 프린트 데이터가 각 좌표별 룩-업 테이블 형태(240)로 데이터 베이스(230)에 저장되어 있는 경우를 예시하였으나, 이에 한정되는 것은 아니다. 또한, 본 명세서에서는 설명의 편의를 위해 2차원 x, y 좌표를 기준으로 예시하였으나 이에 한정되는 것은 아니며, x, y, z 좌표로 3차원 확장될 수 있음은 물론이다.
핑거 프린트 데이터 베이스(230)는 실내 측위 전에 사전 구축되어 있음을 전제로 하며, 다양한 방식으로 구축될 수 있다. 일 실시예로서, 1차 위치 결정부(110)는 우선 측위 대상인 실내 (평면) 공간 상에 복수의 수직 및 수평 격자(x, y)를 가상 구획할 수 있다. 3차원 측위의 경우 높이 격자가 추가로 가상 구획될 수 있다. 다음으로, 1차 위치 결정부(110)는 실내 공간 상의 서로 다른 위치에 배치된 복수의 AP로부터 전송되는 RSSI를, 수직 및 수평 격자의 교점 각각의 위치에 대하여 획득할 수 있다. 이때, 1차 위치 결정부(110)는 직접 각 교점별로 테스트 수신부를 위치시켜 직접 각 AP로부터 수신된 RSSI를 측정하거나, 실내 공간의 특성, 장애물, 벽, 신호 감쇄 특성, 경로 손실 지수 등을 기반으로 각 교점별 RSSI를 예측하여 교점별 RSSI를 획득할 수 있다. 마지막으로, 1차 위치 결정부(220)는 각 교점의 위치(또는 좌표) 정보와 각 교점별 획득한 RSSI를 연계하여 본 도면에 예시한 바와 같이 룩-업 테이블(240)을 생성함으로써 핑거 프린트 데이터 베이스(230)를 구축할 수 있다. 그러나, 이에 한정되는 것은 아니며 다양한 실시예로서 핑거 프린트 데이터 베이스(230)는 사전 구축될 수 있다.
제1 위치 결정부(220)는 검색된 핑거 프린트에 대응하는 제1 위치(또는 좌표)를 수신부의 초기 위치(또는 1차 위치)로 결정할 수 있다. 예를 들어, 본 도면을 기준으로 예시하면, 제1 위치 결정부(220)는 RSSI11, RSSI21, ?? RSSIN1와 같은 핑거 프린트 형태의 초기 RSSI 정보를 수신한 경우, 수신부의 초기 위치를 x1, y1으로 결정할 수 있다.
이렇게 결정된 초기 위치는 후술하는 2차 위치 결정부(120)에 의해 미세 조정 및 업데이트될 수 있다.
도 1 및 3을 참조하면, 2차 위치 결정부(120)는 제2 RSSI 수신부(310), 변동성 특징 추출부(320), 위치 후보 결정부(330), 제2 위치 결정부(340) 및 변동성 핑거 프린트 데이터 베이스(350)를 포함하여 구성될 수 있다.
제2 RSSI 수신부(310)는 초기 위치가 결정된 후, 수신부로부터 추가 RSSI 정보(수신부가 추가로 측정한 각 AP로부터의 RSSI)를 수신하고, 추가 RSSI 정보를 변동성 특징 추출부(320)로 전송할 수 있다.
변동성 특징 추출부(320)는, 머신 러닝 학습을 통해 사전 구축되어 있는 변동성 특징 분류 모델을 이용하여 RSSI 변동성 특징을 추출할 수 있다. 변동성 특징은 각 교점별로 수집한 RSSI 정보의 변동 최대값, 변동 최소값, 변동 범위 및 변동 속도 중 적어도 하나의 카테고리를 기반으로 추출될 수 있으며, 변동성 특징 분류 모델은 이러한 카테고리를 중심으로 각 AP별 RSSI 변동 특징을 머신 러닝 학습하여 사전 구축될 수 있다. 이러한 변동성 특징 분류 모델은 핑거 프린트 데이터 베이스 및 변동성 핑거 프린트 데이터 베이스(350) 사전 구축 시 함께 구축될 수 있다. 변동성 특징 추출부(320)는, 변동성 특징 분류 모델에 초기 RSSI 정보 및 추가 RSSI 정보를 입력함으로써 초기 RSSI 정보 및 추가 RSSI 정보간의 변동성 특징을 추출 및 분류할 수 있다.
위치 후보 결정부(330)는 초기 위치를 기준으로 후보 위치/좌표를 추려내는 기능을 수행할 수 있다. 제2 위치는 초기에 결정된 제1 위치를 중심으로 기설정된 거리 범위 후보 영역 내에 위치할 가능성이 높기 때문에, 이러한 특성을 이용하여 위치 후보 결정부(330)는 제2 위치 결정부(340)가 일일이 변동성 핑거 프린트를 데이터 베이스(350)에 포함되어 있는 모든 변동성 핑거 프린트와 비교할 필요가 없도록 1차로 후보 위치/좌표를 추려주는 역할을 수행할 수 있다. 이로 인해, 제2 위치 결정부(340)의 동작 오버헤드가 확연히 줄어든다는 효과가 발생한다. 따라서, 위치 후보 결정부(330)는 실시예에 따라 선택적으로 2차 위치 결정부(120)에 포함될 수 있다.
제2 위치 결정부(340)는 제1 위치 및/또는 RSSI 변동성 특징과 매칭되는 변동성 핑거 프린트를 변동성 핑거 프린트 데이터 베이스(350) 상에서 검색할 수 있다. 보다 상세하게는, 제2 위치 결정부는 제1 위치(또는 초기 위치)를 기준으로 기설정된 거리 범위 내에 포함된 교점에 대응하는 후보 변동성 특징(또는 후보 변동성 핑거 프린트)를 선정하고, 이들 중에서 변동성 특징 추출부(320)로부터 수신한 RSSI 변동성 특징과 매칭되는 변동성 특징(또는 변동성 핑거 프린트)를 검색할 수 있다. 제2 위치 결정부(340)는 검색된 변동성 핑거 프린트에 대응하는 위치/좌표를 제2 위치/좌표(또는 최종 위치/좌표)로 결정할 수 있다. 만일, 검색된 변동성 핑거 프린트에 대응하는 제2 위치와 제1 위치(또는 초기 위치)와 상이한 경우, 제2 위치 결정부(340)는 제2 위치를 수신부의 현재 위치로 업데이트할 수 있다. 반대로, 검색된 변동성 핑거 프린트에 대응하는 제2 위치와 제1 위치(또는 초기 위치)가 동일한 경우, 제2 위치 결정부(340)는 초기 위치를 수신부의 현재 위치로 유지하고, 추가 RSSI 정보를 초기 RSSI 정보로 대체/인식할 수 있다.
변동성 핑거 프린트 데이터 베이스(350) 역시, 앞서 상술한 핑거 프린트 데이터 베이스와 유사하게 다양한 방식으로 사전 구축될 수 있다. 일 실시예로서, 2차 위치 결정부(120)는 우선 복수의 AP로부터 전송되는 RSSI를, 교점 각각에 대하여 기설정된 기간동안 수집할 수 있다. 다음으로, 2차 위치 결정부(120)는 머신 러닝 기반의 특징 추출 알고리즘을 이용하여 수집한 RSSI의 변동성 특징을 각 교점별로 추출할 수 있다. 마지막으로, 2차 위치 결정부(120)는 각 교점의 위치 정보와 각 교점별로 추출된 변동성 특징을 연계하여 변동성 핑거 프린트 데이터 베이스(350)를 사전 구축할 수 있다. 변동성 특징 분류 모델과 변동성 핑거 프린트 데이터 베이스(350) 모두 머신 러닝 기반의 특징 추출 알고리즘을 활용하여 구축될 수 있으므로 동시에 함께 구축될 수 있으며, 앞서 변동성 특징 분류 모델 구축에 대한 설명은 변동성 핑거 프린트 데이터 베이스(350) 구축에도 동일/유사하게 적용될 수 있다. 중복되는 설명은 생략한다. 변동성 핑거 프린트 데이터 베이스(350) 역시 각 좌표별 룩-업 테이블 형태(360)로 구현될 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 수직 및 수평 격자가 가상 구획된 실내 공간을 예시한 도면이다.
실내 무선 측위는 기본적으로 실내 공간에 대하여 가상 구획된 수직/수평 격자를 중심으로 수행될 수 있다. 따라서, 어떤 간격으로 얼만큼 구획할지에 따라 실내 측위 정확도는 달라질 수 있다. 예를 들어, 본 도면에 예시한 바와 같이, 동일한 실내 공간이라 하더라도, 격자를 많게 간격을 좁게 가상 구획할수록 측위 속도는 느리지만 실내 측위 정확도는 향상될 것이고, 격자를 적게 간격을 넓게 가상 구획할수록 측위 속도는 빠르지만 실내 측위 정확도는 저하될 것이다. 따라서, 단순히 실내 측위 정확도에 우선 순위를 두고 향상시키는 경우, 전체 시스템의 속도는 줄어든다는 문제점이 발생하게 되고, 전체 시스템의 속도만을 고려하여 우선 순위를 두게 되면 실내 측위 정확도가 떨어진다는 문제점이 발생한다.
따라서, 본 명세서에서는 상술한 문제점을 기초로, 실내 공간의 유동 인구, 구조적 특징(예를 들어, 벽, 장애물, 동선, 경로의 유무/위치 등) 및 측위 시간 중 적어도 하나를 기초로 실내 공간에 대한 가상 구획을 유동적으로 조절함으로써 실내 측위 속도 및 정확도를 최적화하는 방법에 대해 제안하고자 한다.
실내 공간이 유동 인구가 많은 공공 장소와 같이 RSSI 변동성이 클 것으로 예측되는 공간인 경우에는, 큰 변동성으로 인해 측위 정확도가 크게 떨어질 것이 예측되기 때문에, 측위 속도가 다소 떨어지더라도 정확도를 향상시키는 것이 더 중요한 문제일 수 있다. 반대로, 실내 공간이 유동 인구가 적은 비공공 장소와 같이 RSSI 변동성이 적을 것으로 예측되는 공간인 경우에는, 작은 변동성으로 인해 측위 정확도가 특정 수준 이상으로 확보되기 때문에, 측위 속도를 확보하는 것이 더 중요한 문제일 수 있다.
이러한 점에 착안하여, 일 실시예로서, 복수의 수직 및 수평 격자는, 실내 공간의 평균 유동 인구가 많을수록 개수는 증가, 간격은 좁게 가상 구획되며, 평균 유동 인구가 적을수록 개수는 감소, 간격은 넓게 가상 구획될 수 있다. 다른 실시예로서, 복수의 수직 및 수평 격자는, 구조적 특징을 기반으로, 변동성이 높게 예측되는 영역일수록(예를 들어, 신호 전송 경로에 벽, 장애물, 동선 등이 존재하는 경우) 개수는 증가, 간격은 좁게 가상 구획되며, 변동성이 낮게 예측되는 영역일수록(예를 들어 신호 전송 경로에 벽, 장애물, 동선 등이 존재하지 않는 경우) 개수는 감소, 간격은 넓게 가상 구획될 수 있다. 다른 실시예로서, 복수의 수직 및 수평 격자는, 측위 시간을 기반으로, 변동성이 높게 예측되는 시간(예를 들어, 낮 시간, 영업 시간과 같이 유동 인구가 많은 시간)일수록 개수는 증가, 간격은 좁게 가상 구획되며, 변동성이 낮게 예측되는 시간(예를 들어, 밤/새벽 시간, 휴업 시간과 같이 유동 인구가 적은 시간)일수록 개수는 감소, 간격은 넓게 가상 구획될 수 있다.
이렇듯 각 상황별 다르게 수직/수평 격자가 가상 구획되는 경우, 각 가상 구획 특성별 핑거 프린트 프로필 및 변동성 핑거 프린트 프로필이 확립되어 데이터 베이스 상에 구축될 수 있다. 즉, 동일한 실내 공간에 대해서도 실내 공간의 특성, 공공 장소 여부, 유동 인구, 측위 시간, 구조적 특징 등에 따라 수직/수평 격자가 다르게 가상 구획될 수 있으며, 가상 구획된 방식별로 서로 다른 핑거 프린트 프로필 및 변동성 핑거 프린트 프로필이 확립되어 각 대응하는 데이터 베이스 상에 구축될 수 있다. 이에 대해서는 도 5를 참조하여 설명한다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 측위 시간별 변동성 핑거 프린트 프로필을 예시한 도면이다.
도 5에 예시한 바와 같이, 동일한 실내 공간이라 하더라도 측위 시간별로 서로 다른 방식으로 가상 구획이 수행될 수 있으며, 각 가상 구획 방식에 따른 서로 다른 핑거 프린트 프로필(미도시) 및 변동성 핑거 프린트 프로필이 확립되어 각 데이터 베이스 상에 저장되어 있을 수 있다.
따라서, 제1 위치 결정부는 제1 측위 시간에는 제1 가상 구획 방식이 적용된 실내 공간(510)을 전제로 이에 대응하여 기확립되어 있는 제1 핑거 프린트 프로필(미도시)을 이용하여 제1 위치(또는 초기 위치)를 결정할 수 있다. 마찬가지로, 제2 위치 결정부는 제1 측위 시간에는 제1 가상 구획 방식이 적용된 실내 공간(510)을 전제로 이에 대응하여 기확립되어 있는 제1 변동성 핑거 프린트 프로필(520)을 이용하여 제2 위치(또는 최종 위치)를 결정할 수 있다. 또한, 제1 위치 결정부는 제2 측위 시간에는 제2 가상 구획 방식이 적용된 실내 공간(530)을 전제로 이에 대응하여 기확립되어 있는 제2 핑거 프린트 프로필(미도시)을 이용하여 제1 위치(또는 초기 위치)를 결정할 수 있다. 마찬가지로, 제2 위치 결정부는 제2 측위 시간에는 제2 가상 구획 방식이 적용된 실내 공간(530)을 전제로 이에 대응하여 기확립되어 있는 제2 변동성 핑거 프린트 프로필(540)을 이용하여 제2 위치(또는 최종 위치)를 결정할 수 있다.
본 발명에 따른 실시예는 다양한 수단, 예를 들어, 하드웨어, 펌웨어(firmware), 소프트웨어 또는 그것들의 결합 등에 의해 구현될 수 있다. 하드웨어에 의한 구현의 경우, 본 발명의 일 실시예는 하나 또는 그 이상의 ASICs(application specific integrated circuits), DSPs(digital signal processors), DSPDs(digital signal processing devices), PLDs(programmable logic devices), FPGAs(field programmable gate arrays), 프로세서, 콘트롤러, 마이크로 콘트롤러, 마이크로 프로세서 등에 의해 구현될 수 있다.
또한, 펌웨어나 소프트웨어에 의한 구현의 경우, 본 발명의 일 실시예는 이상에서 설명된 기능 또는 동작들을 수행하는 모듈, 절차, 함수 등의 형태로 구현되어, 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 판독 가능한 기록매체에 기록될 수 있다. 여기서, 기록매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 기록매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 예컨대 기록매체는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(Magnetic Media), CD-ROM(Compact Disk Read Only Memory), DVD(Digital Video Disk)와 같은 광 기록 매체(Optical Media), 플롭티컬 디스크(Floptical Disk)와 같은 자기-광 매체(Magneto-Optical Media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치를 포함한다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함할 수 있다. 이러한 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
아울러, 본 발명에 따른 장치나 단말은 하나 이상의 프로세서로 하여금 앞서 설명한 기능들과 프로세스를 수행하도록 하는 명령에 의하여 구동될 수 있다. 예를 들어 그러한 명령으로는, 예컨대 JavaScript나 ECMAScript 명령 등의 스크립트 명령과 같은 해석되는 명령이나 실행 가능한 코드 혹은 컴퓨터로 판독 가능한 매체에 저장되는 기타의 명령이 포함될 수 있다. 나아가 본 발명에 따른 장치는 서버 팜(Server Farm)과 같이 네트워크에 걸쳐서 분산형으로 구현될 수 있으며, 혹은 단일의 컴퓨터 장치에서 구현될 수도 있다.
또한, 본 발명에 따른 장치에 탑재되고 본 발명에 따른 방법을 실행하는 컴퓨터 프로그램(프로그램, 소프트웨어, 소프트웨어 어플리케이션, 스크립트 혹은 코드로도 알려져 있음)은 컴파일 되거나 해석된 언어나 선험적 혹은 절차적 언어를 포함하는 프로그래밍 언어의 어떠한 형태로도 작성될 수 있으며, 독립형 프로그램이나 모듈, 컴포넌트, 서브루틴 혹은 컴퓨터 환경에서 사용하기에 적합한 다른 유닛을 포함하여 어떠한 형태로도 전개될 수 있다. 컴퓨터 프로그램은 파일 시스템의 파일에 반드시 대응하는 것은 아니다. 프로그램은 요청된 프로그램에 제공되는 단일 파일 내에, 혹은 다중의 상호 작용하는 파일(예컨대, 하나 이상의 모듈, 하위 프로그램 혹은 코드의 일부를 저장하는 파일) 내에, 혹은 다른 프로그램이나 데이터를 보유하는 파일의 일부(예컨대, 마크업 언어 문서 내에 저장되는 하나 이상의 스크립트) 내에 저장될 수 있다. 컴퓨터 프로그램은 하나의 사이트에 위치하거나 복수의 사이트에 걸쳐서 분산되어 통신 네트워크에 의해 상호 접속된 다중 컴퓨터나 하나의 컴퓨터 상에서 실행되도록 전개될 수 있다.
설명의 편의를 위하여 각 도면을 나누어 설명하였으나, 각 도면에 서술되어 있는 실시예들을 병합하여 새로운 실시예를 구현하도록 설계하는 것도 가능하다. 또한, 본 발명은 상술한 바와 같이 설명된 실시예들의 구성과 방법이 한정되게 적용될 수 있는 것이 아니라, 상술한 실시예들은 다양한 변형이 이루어질 수 있도록 각 실시 예들의 전부 또는 일부가 선택적으로 조합되어 구성될 수도 있다.
또한, 이상에서는 바람직한 실시예에 대하여 도시하고 설명하였지만, 본 명세서는 상술한 특정의 실시예에 한정되지 아니하며, 청구 범위에서 청구하는 요지를 벗어남이 없이 당해 명세서가 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 다양한 변형실시가 가능한 것은 물론이고, 이러한 변형 실시들은 본 명세서의 기술적 사상이나 전망으로부터 개별적으로 이해되어서는 안될 것이다.

Claims (11)

  1. 실내 무선 측위 방법에 있어서,
    수신부로부터 초기 RSSI(Received Signal Strength Indicator) 정보를 수신하는 단계;
    측정한 초기 RSSI 정보와 매칭되는 핑거 프린트를 핑거 프린트 데이터 베이스 상에서 검색하는 단계;
    검색된 핑거 프린트에 대응하는 제1 위치를 상기 수신부의 초기 위치로 결정하는 단계;
    상기 수신부로부터 추가 RSSI 정보를 수신하는 단계;
    상기 추가 RSSI 정보 및 상기 초기 RSSI 정보간의 변동성(variability) 특징을 추출하는 단계;
    상기 초기 위치 및 추출한 RSSI 변동성 특징과 매칭되는 변동성 핑거 프린트를 변동성 핑거 프린트 데이터 베이스 상에서 검색하는 단계; 및
    검색된 변동성 핑거 프린트에 대응하는 제2 위치와 상기 초기 위치가 상이한 경우, 상기 제2 위치를 상기 수신부의 현재 위치로 업데이트하는 단계; 를 포함하되,
    상기 제2 위치는 상기 제1 위치를 중심으로 기설정된 거리 범위의 후보 영역 내에 포함된 위치인 것을 특징으로 하는, 실내 무선 측위 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 핑거 프린트 데이터 베이스를 생성하는 단계; 를 더 포함하되,
    상기 핑거 프린트 데이터 베이스 생성 단계는,
    실내 공간에 복수의 수직 및 수평 격자를 가상 구획하는 단계;
    서로 다른 위치에 배치된 복수의 AP(Access Point)로부터 전송되는 RSSI를 수직 및 수평 격자의 교점 각각의 위치에 대하여 획득하는 단계;
    각 교점의 위치 정보와 상기 각 교점별로 획득한 RSSI를 연계하여 상기 핑거 프린트 데이터 베이스를 구축하는 단계; 를 포함하는, 실내 무선 측위 방법.
  3. 제 2 항에 있어서,
    상기 변동성 핑거 프린트 데이터 베이스를 생성하는 단계; 를 더 포함하되,
    상기 변동성 핑거 프린트 데이터 베이스 생성 단계는,
    상기 복수의 AP로부터 전송되는 RSSI를, 상기 수직 및 수평 격자의 교점 각각에 위치에 대하여 기설정된 기간동안 수집하는 단계;
    머신 러닝 기반의 특징 추출 알고리즘을 이용하여 수집한 RSSI의 변동성 특징을 각 교점별로 추출하는 단계; 및
    상기 각 교점의 위치 정보와 상기 각 교점별로 추출된 변동성 특징을 연계하여 상기 변동성 핑거 프린트 데이터 베이스를 구축하는 단계; 를 포함하는, 실내 무선 측위 방법.
  4. 제 3 항에 있어서,
    상기 변동성 핑거 프린트를 상기 변동성 핑거 프린트 데이터 베이스 상에서 검색하는 단계는,
    상기 변동성 핑거 프린트 데이터 베이스 내에서 상기 초기 위치를 기준으로 상기 기설정된 거리 범위 내에 포함된 교점에 대응하는 후보 변동성 특징을 추출하는 단계; 및
    상기 후보 변동성 특징 중 상기 추출한 RSSI 변동성 특징과 매칭되는 변동성 특징을 검색하는 단계; 를 포함하는, 실내 무선 측위 방법.
  5. 제 3 항에 있어서,
    상기 변동성 특징은,
    상기 각 교점별로 수집한 RSSI 정보의 변동 최대값, 변동 최소값, 변동 범위 및 변동 속도 중 적어도 하나의 카테고리를 기반으로 추출되는, 실내 무선 측위 방법.
  6. 제 3 항에 있어서,
    상기 각 교점별로 추출한 변동성 특징을 머신 러닝 학습하여 변동성 특징 분류 모델을 구축하는 단계; 를 더 포함하고,
    상기 변동성 특징을 추출하는 단계는,
    상기 변동성 특징 분류 모델에 상기 초기 RSSI 정보 및 상기 추가 RSSI 정보를 입력하여, 상기 초기 RSSI 정보 및 상기 추가 RSSI 정보 사이의 변동성 특징을 분류하는 단계인, 실내 무선 측위 방법.
  7. 제 3 항에 있어서,
    상기 복수의 수직 및 수평 격자는, 상기 실내 공간의 유동 인구, 구조적 특징 및 측위 시간 중 적어도 하나를 기초로 유동적으로 가상 구획되는, 실내 무선 측위 방법.
  8. 제 3 항에 있어서,
    상기 복수의 수직 및 수평 격자는,
    상기 실내 공간의 평균 유동 인구가 많을수록 개수는 증가, 간격은 좁게 가상 구획되며,
    상기 실내 공간의 평균 유동 인구가 적을수록 개수는 감소, 간격은 넓게 가상 구획되는, 실내 무선 측위 방법.
  9. 제 3 항에 있어서,
    상기 복수의 수직 및 수평 격자는, 상기 구조적 특징을 기반으로,
    상기 변동성이 높게 예측되는 영역일수록 개수는 증가, 간격은 좁게 가상 구획될 수 있으며,
    상기 변동성이 낮게 예측되는 영역일수록 개수는 감소, 간격은 넓게 가상 구획되는, 실내 무선 측위 방법.
  10. 제 3 항에 있어서,
    상기 복수의 수직 및 수평 격자는, 상기 측위 시간을 기반으로,
    상기 변동성이 높게 예측되는 시간일수록, 개수는 증가, 간격은 좁게 가상 구획될 수 있으며,
    상기 변동성이 낮게 예측되는 시간일수록, 개수는 감소, 간격은 넓게 가상 구획되는, 실내 무선 측위 방법.
  11. 제 1 항에 있어서,
    상기 검색된 변동성 핑거 프린트에 대응하여 저장되어 있는 제2 위치와 상기 초기 위치가 동일한 경우, 상기 초기 위치를 상기 수신부의 현재 위치로 유지하고, 상기 추가 RSSI 정보를 상기 초기 RSSI 정보로 인식하는 단계; 를 더 포함하는, 실내 무선 측위 방법.
KR1020220132707A 2022-10-14 2022-10-14 변동성 특징 기반의 실내 무선 측위 방법, 시스템 및 이를 위한 장치 KR20240052529A (ko)

Priority Applications (4)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020220132707A KR20240052529A (ko) 2022-10-14 2022-10-14 변동성 특징 기반의 실내 무선 측위 방법, 시스템 및 이를 위한 장치
EP23185206.2A EP4354170A3 (en) 2022-10-14 2023-07-13 Indoor wireless positioning method based on variability feature, system and device therefor
US18/223,955 US20240129890A1 (en) 2022-10-14 2023-07-19 Indoor wireless positioning method based on variability feature, system and device therefor
CN202310933470.2A CN117896822A (zh) 2022-10-14 2023-07-26 基于可变性特征的室内无线定位方法、系统及装置

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020220132707A KR20240052529A (ko) 2022-10-14 2022-10-14 변동성 특징 기반의 실내 무선 측위 방법, 시스템 및 이를 위한 장치

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR20240052529A true KR20240052529A (ko) 2024-04-23

Family

ID=87280766

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020220132707A KR20240052529A (ko) 2022-10-14 2022-10-14 변동성 특징 기반의 실내 무선 측위 방법, 시스템 및 이를 위한 장치

Country Status (4)

Country Link
US (1) US20240129890A1 (ko)
EP (1) EP4354170A3 (ko)
KR (1) KR20240052529A (ko)
CN (1) CN117896822A (ko)

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8514131B2 (en) * 2010-09-03 2013-08-20 Qualcomm Incorporated Methods and apparatus for increasing the reliability of signal reference maps for use in position determination
US9510318B2 (en) * 2013-06-27 2016-11-29 Google Technology Holdings LLC Method and apparatus for ascertaining a location of a personal portable wireless communication device
US10070261B2 (en) * 2016-10-04 2018-09-04 Apple Inc. Harvesting labels for significant locations and updating a location fingerprint database using harvested labels

Also Published As

Publication number Publication date
CN117896822A (zh) 2024-04-16
US20240129890A1 (en) 2024-04-18
EP4354170A2 (en) 2024-04-17
EP4354170A3 (en) 2024-05-08

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR102116824B1 (ko) 딥러닝 기반 측위 시스템 및 이의 구축 방법
KR101178042B1 (ko) 실내 내비게이션을 수행하는 위치 기반 서비스 시스템 및 방법
US9658312B2 (en) Location detection system and method
KR100564728B1 (ko) 격자 패턴 매칭을 기반으로 하는 이동 통신 단말기의 위치결정 방법 및 시스템
US20070049286A1 (en) System and method for determining position of mobile communication device by grid-based pattern matching algorithm
KR100536187B1 (ko) 이동 통신 단말기의 위치 결정 방법 및 시스템
EP3241370A1 (en) Analyzing semantic places and related data from a plurality of location data reports
CN107110652B (zh) 处理空间特征
JP2007537613A (ja) 移動通信端末機の位置決定方法およびシステム
KR102386786B1 (ko) 위치 기반 경로 데이터베이스의 관리 방법 및 이를 수행하는 서버
Lee et al. Location recognition system using random forest
CN111405461B (zh) 一种优化等间隔指纹采样个数的无线室内定位方法
Chen et al. Local path searching based map matching algorithm for floating car data
Krijestorac et al. Agile radio map prediction using deep learning
CN111372182A (zh) 一种定位方法、装置、设备及计算机可读存储介质
GB2570853A (en) Identifying sites visited by a user device
KR20240052529A (ko) 변동성 특징 기반의 실내 무선 측위 방법, 시스템 및 이를 위한 장치
CN108064020B (zh) 一种优化的室内定位方法
Kemppi et al. Database correlation method for multi-system positioning
Matos et al. Wi-Fi fingerprint similarity in collaborative radio maps for indoor positioning
WO2022073101A1 (en) System and method for iterative location rippling in wireless networks
KR102055001B1 (ko) 그룹핑을 이용한 측위 방법 및 장치
KR101913573B1 (ko) 크라우드 소싱에 의한 내비게이션 정보 수집 방법 및 장치
KR20160012707A (ko) 위치 추적 방법, 위치 추적 시스템 및 이를 수행하기 위한 기록매체
KR20140135313A (ko) 위치 추적 방법 및 장치