WO2016200175A1 - 가상 비콘을 이용한 위치 측정 시스템 및 그 방법 - Google Patents

가상 비콘을 이용한 위치 측정 시스템 및 그 방법 Download PDF

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WO2016200175A1
WO2016200175A1 PCT/KR2016/006124 KR2016006124W WO2016200175A1 WO 2016200175 A1 WO2016200175 A1 WO 2016200175A1 KR 2016006124 W KR2016006124 W KR 2016006124W WO 2016200175 A1 WO2016200175 A1 WO 2016200175A1
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WO
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data value
similarity
measured
signal strength
measurement
Prior art date
Application number
PCT/KR2016/006124
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English (en)
French (fr)
Inventor
이효영
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코디스페이스 주식회사
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    • 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
    • G01S1/00—Beacons or beacon systems transmitting signals having a characteristic or characteristics capable of being detected by non-directional receivers and defining directions, positions, or position lines fixed relatively to the beacon transmitters; Receivers co-operating therewith
    • G01S1/02—Beacons or beacon systems transmitting signals having a characteristic or characteristics capable of being detected by non-directional receivers and defining directions, positions, or position lines fixed relatively to the beacon transmitters; Receivers co-operating therewith using radio waves
    • G01S1/08—Systems for determining direction or position line
    • 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
    • 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

Definitions

  • the present invention relates to a position measuring system and a method thereof, and more particularly, to virtually recognize and measure a specific position when a specific position is approached by using unique radio information of a specific position without using equipment such as a beacon.
  • the beacon method requires the installation of equipment (beacon), the installation cost and time increase, and the beacon transmission signal may not be received depending on the surrounding radio wave environment.
  • the place where the beacon is installed is relatively large or the surrounding radio waves are mixed, the positioning accuracy is lowered, and thus multiple beacons need to be installed, which causes a problem of increased cost.
  • indoor positioning method should collect the entire indoor WiFi information, mobile communication network or geomagnetic information, etc. Also, since the construction cost is high and constant positioning is required, the battery consumption of a portable device such as a smart device is high and the driving in the sleep mode is difficult. There is a disadvantage.
  • the present invention has been made in view of the above, the technical problem solving principle is that when using a unique location of the radio wave information of a specific location without using a specific location measurement equipment such as beacons,
  • the present invention provides a position measuring system and a method using a virtual beacon to accurately recognize and measure.
  • a method for measuring a location using a virtual beacon which includes: a) collecting a reference data value by measuring in advance unique radio wave information including Wifi information at a specific location; step; b) transmitting the measured reference data values to a management server and storing them in a database; c) measuring a measurement data value by measuring radio wave information including Wifi information at a specific location when the second smart device is close to the specific location; d) transmitting the measured measurement data value to a management server and receiving a reference data value associated with the measurement data value stored in the database from the management server; And e) calculating a similarity degree between the received reference data value and the currently measured measurement data value and determining that the specific position is close to a specific position when within a predetermined error range to generate a specific position proximity signal.
  • the step a) comprises: a1) receiving the specific location from a user; a2) sequentially measuring each of two or more N reference data values by a user input at the specific location; And a3) excluding an abnormal value among the N reference data values; wherein b) manages an average value of remaining data values excluding abnormal values among the N reference data values of step a3).
  • the method further includes the step of measuring the N reference data values, filtering each measured reference data value, and storing the filtered reference data values in a memory.
  • the method may further include filtering the measured measured data value after the step c).
  • the reference data value and the measured data value include the unique number of the radio wave and the signal strength.
  • the similarity calculation between the reference data value and the measured data value calculates the similarity of the signal strength of each radio wave.
  • the step e) comprises: e1) calculating a unit vector similarity (Sv) of the reference propagation signal strength vector of the reference data value and the measurement propagation signal strength vector of the measurement data value; e2) When the calculated unit vector similarity Sv is equal to or greater than the set reference unit vector similarity Sv_r, the corrected measured propagation signal strength vector is obtained by correcting the measured propagation signal strength vector, and the reference propagation signal strength vector and the Calculating a propagation deviation similarity Se of the corrected measured propagation signal strength vector; e3) calculating a propagation deviation similarity Se between the reference propagation signal strength vector and the measured propagation signal strength vector when the unit vector similarity Sv is less than a set reference unit vector similarity Sv_r; And e4) generating a specific position proximity signal when the propagation deviation similarity Se calculated in the above steps e2) and e3) is equal to or greater than the set reference propagation deviation similarity Se_r.
  • Sv unit vector similarity
  • the management server including a database that stores the reference data value measured in advance unique radio information including Wifi information at a specific location ;
  • a radio wave measuring unit for measuring the reference data value in advance and measuring a measured data value measuring radio wave information including Wifi information at the current position; and a reference data value and a measured data value measured by the radio wave measuring unit.
  • It includes; a smart device including a location measuring control unit for transmitting to the management server.
  • the location measurement control unit transmits the measurement data value to the management server, and the management server receives the measurement data value and scans a reference data value related thereto from a database.
  • the position measuring control unit of the smart device calculates the similarity between the received reference data value and the measured data value, and determines that the specific position is close to a certain position within a predetermined error range, and generates a specific position proximity signal.
  • the reference data value and the measured data value measured by the radio wave measuring unit include a unique number of the radio wave and the signal strength
  • the position measuring control unit is configured to determine the propagation of each of the reference data value and the measured data value. Calculate the similarity of signal strength.
  • the position measuring controller calculates a unit vector similarity Sv between the reference propagation signal strength vector of the previously measured reference data value and the measured propagation signal strength vector of the measured data value, and calculates the calculated unit vector similarity Sv. ) Is equal to or greater than the set reference unit vector similarity Sv_r, and the measured propagation signal intensity vector is corrected to obtain a corrected measurement propagation signal strength vector to obtain a propagation deviation similarity between the reference propagation signal strength vector and the corrected measurement propagation signal strength vector ( Se), and the similarity calculation for calculating the propagation deviation similarity Se of the reference propagation signal strength vector and the measured propagation signal strength vector when the unit vector similarity Sv is less than the set reference unit vector similarity Sv_r, and A position determining unit; And a specific position proximity signal generator for generating a specific position proximity signal by determining that the proximity is close to a specific position when the calculated propagation deviation similarity Se is equal to or greater than the set reference propagation deviation similarity Se_r. It includes.
  • the position measuring control unit comprises a filtering unit for filtering the radio wave measured by the radio wave measuring unit, and abnormality in radio wave information passed through the radio wave measuring unit and the filtering unit when collecting the reference data value.
  • the apparatus may further include an error discriminator that excludes a value.
  • the management server by measuring inherent propagation information of a specific location in advance to collect a reference data value and collect the reference data value for transmitting the reference data value to the management server to measure (register) a virtual beacon, and to approach a specific location
  • the degree of similarity between the measured data value and the reference data value measured at the current radio wave information is calculated to determine that a particular position is approached within a certain error range. Therefore, since the equipment such as beacons are not used, there is an effect that the installation and construction costs of the equipment are not incurred. And virtual beacon measurement (registration) even if you are not an expert, there is an effect that can be very simple and convenient.
  • the app can be operated even in a sleep mode in which the app is not turned on, thereby making it more convenient to determine the location.
  • FIG. 1 is a block diagram of a position measuring system using a virtual beacon according to an embodiment of the present invention
  • FIGS. 2 and 3 are a flow chart of a position measuring method using a virtual beacon according to an embodiment of the present invention
  • FIGS. 4 to 13 are diagrams showing specific examples of an app (application) execution screen on which a location measuring system and method using a virtual beacon according to an embodiment of the present invention are implemented.
  • Position measurement system using a virtual beacon management server 50 and a management server including a database 52 for storing the reference data value is measured in advance of the unique propagation information at a specific location; And a smart device 10 for performing wireless communication with the device 50.
  • the smart device 10 measures the reference data value in advance and transmits the measured reference data value to the management server 50.
  • the smart device 10 measures the radio wave information at the current location and transmits the measured measurement data value to the management server 50.
  • the smart device 10 measures the radio wave information at a specific location when approaching the specific location and transmits the measured measurement data value to the management server, and the management server 50 receives the measured data value.
  • the reference data value related thereto is scanned from the database 52 and transmitted to the smart device 10.
  • the smart device 10 calculates the similarity between the received reference data value and the measured data value, and determines that the specific location is close to a specific location when it is within a certain error range, thereby generating a specific location proximity signal.
  • the smart device 10 includes a radio wave measuring unit 20, a communication unit 40, a memory unit 60, a display unit 80, and a position measuring control unit 100.
  • the radio wave measuring unit 20 measures a radio wave at a location where the smart device 10 is currently located.
  • the type of radio wave to be measured may be Wifi, mobile communication network, geomagnetic field, etc., and the information of radio wave includes unique number and signal strength of radio wave.
  • the communication unit 40 communicates with the management server 50 by a control command of the location measuring control unit or the control unit of the smart device 10.
  • the memory unit 60 stores various types of information by a control command of the position measuring controller or the controller of the smart device 10, and in particular, the reference data value and the measured data value measured by the radio wave measuring unit 20.
  • the display unit 80 displays various information, in particular, radio wave information, various information displayed by an app, and a UI by a control command of the controller of the controller or the smart device 10.
  • the display unit and the input unit may be displayed on the same screen.
  • the configuration and operation of the radio wave measuring unit 20, the communication unit 40, the memory unit 60, the display unit 80 corresponds to a known technology that is implemented in all of the conventional smart device 10, the detailed description thereof It will be omitted.
  • the position measurement control unit 100 includes a filtering unit 120, an error determination unit 140, a similarity calculation and position determination unit 160, and a specific position proximity signal generator 180.
  • the location measuring controller 100 mentioned in the embodiment of the present invention refers to a controller for controlling an app, and can be understood as being used to avoid confusion with a main controller of a smart device.
  • the filtering unit 120 performs filtering on the radio wave (reference data value or measurement data value) measured by the radio wave measuring unit 20. Some of the measured radio waves have a very irregular signal strength. For example, a low pass filter is used to filter the measured values.
  • the error determination unit 140 When the error determination unit 140 collects the reference data value, the error determination unit 140 serves to exclude the abnormal value from the radio wave information passed through the radio wave measuring unit 20 and the filtering unit 120.
  • the abnormal value means noise error or disturbance error of the radio wave, and it is possible to precisely determine the position by minimizing the error when measuring and storing the reference data value.
  • the error of the reference data value is removed by removing such an error. It can be minimized.
  • the similarity calculation and position determination unit 160 calculates the similarity between the prestored reference data value and the currently measured measurement data value, and determines that the specific position is close to a certain position within a predetermined error range.
  • the management server 50 retrieves a reference data value stored in advance from the database and sends it to the smart device 10.
  • the position measurement control unit 100 receiving the received value compares the currently measured measurement data value with the reference data value, calculates the similarity of radio waves, and determines whether it is close to a specific position.
  • the similarity of the radio wave is calculated and determined using the radio signal strength of the radio wave information.
  • the specific position proximity signal generation unit 180 when it is determined that the specific position proximity signal generation unit 180 is close to the specific position by the similarity calculation and position determination unit 160, the specific position proximity signal generation unit 180 generates a signal indicating the proximity to the specific position on the display unit 80.
  • the specific location proximity signal may be, for example, an indication that the user is at a specific location or a coupon issued by a store at a specific location.
  • a specific location proximity signal generation may be applied in the same manner as the conventional beacon is applied, for example, display of advertisements, coupon issuance, discount information, etc. as well as indoor maps, location guidance, interpersonal location tracking in conjunction with indoor maps
  • the navigation role can be applied in various ways.
  • the similarity calculation and position determination unit 160 calculates the unit vector similarity Sv of the reference propagation signal strength vector of the previously measured reference data value and the measured propagation signal strength vector of the measured data value.
  • the measured measurement propagation signal strength vector is corrected to obtain a corrected measurement propagation signal strength vector.
  • the propagation deviation similarity Se of the reference propagation signal strength vector and the measured propagation signal strength vector is calculated.
  • the propagation deviation similarity Se of the reference propagation signal strength vector and the corrected measurement propagation signal strength vector is calculated.
  • the control command is transmitted to the specific position proximity signal generator 180 and the specific position proximity signal generator 180 receives the received control command.
  • FIGS. 2 to 13 is a flow chart of a position measuring method using a virtual beacon according to an embodiment of the present invention
  • Figures 4 to 13 is an app implemented a location measuring method using a virtual beacon according to an embodiment of the present invention ( Application) Shows a specific example of the execution screen.
  • the location measurement method using the virtual beacon is to collect the reference data value by pre-measured unique radio information of a specific location largely by the first smart device and the management server (50) Collecting reference data values transmitted to the reference data; and measuring the similarity between the measured data values measuring current radio wave information when the second smartphone device approaches a specific position and the reference data values received from the management server 50. If the calculation is within a certain error range, it is divided into a process of determining that it is close to a specific position.
  • the first smart device and the second smart device are not the same in configuration but different from each other.
  • the first smart device is a smart device possessed by a user who measures (registers) a virtual beacon position at a specific location.
  • the second smart device may be understood as a smart device possessed by a user approaching the 'specific location'.
  • the user of the first smart device may be an owner or manager of a store that wants to survey (register) a virtual beacon such as a shop, an information center, an elevator location, etc., at a specific location in a building, or an administrator of a building.
  • the user of the second smart device 10 may be a general user who visits a building.
  • the reference data collection process may be understood as a virtual beacon measurement (installation) process, which will be described with reference to FIG. 2.
  • a current location (specific location) is received from a user who owns a first smart device (S201).
  • the smart device scans the current location information and sends it to the management server 50.
  • the smart device displays the scan result screen on the display unit 80 to display the location information. do.
  • the main menu is displayed by the user's selection or automatically, and the user inputs a 'survey' button for the virtual beacon survey in the main menu list.
  • 'Refresh' in the main menu list brings up the updated location information
  • 'Delete Beacon' deletes the stored location information
  • Radio information 'Survey' creates a new virtual beacon location
  • 'Wifi Information' shows Wifi information.
  • the smart device 10 displays a screen for inputting a specific location on the display 80 to receive a specific location from the user.
  • the 'specific location' may be defined as the 'virtual beacon location' to be surveyed in the 'place' where the user is currently located.
  • the concept of 'place' can be understood as a relatively large concept, for example, meaning a building, and the 'virtual beacon location' is a relatively small concept, a small unit area located within the 'place', i.e., a building.
  • it can be understood as a location of a shop, an information desk, an elevator, and the like.
  • the smart device 10 transmits the scanned current location information to the management server 50 and the management server uses the received propagation information of the current location to store the current location stored in the database 52.
  • the data of the region to which it belongs is scanned and the result is sent back to the smart device 10. Therefore, when the user executes the app, the smart device 10 displays the scanned current location information on the screen. Since the building is a relatively large space concept, the location information of the building can be measured relatively accurately.
  • the user When the 'place' input is completed, as shown in FIG. 7, the user inputs a 'virtual beacon location' name of a specific location to be surveyed.
  • the number and type of floors of a 'virtual beacon location' to be measured may be selected.
  • the smart device 10 displays a guide screen for input on the display unit 80.
  • the 'beacon floor' means the number of floors of a building to which a specific location (virtual beacon location) belongs
  • the 'beacon type' means whether the virtual beacon location is a 'main' type or 'secondary' type. do.
  • the reason for inputting the number of floors is that various floors exist in a building, and in particular, when a building is a large building, various radio waves are mixed in each floor.
  • the reason for entering the type is to increase the accuracy of the virtual beacon measurement. If the virtual beacon position to be measured is relatively large in radius, one measurement alone may cause confusion with various radio waves of other adjacent virtual beacon positions and may be inaccurate. Because you can.
  • this information is stored in the memory unit 60 and sent to the management server 50 at the same time. Is stored in 52, and receives the 'beacon location ID' received from the management server 50 is displayed on the display unit 80.
  • the reference data value at the 'specific location' is measured and collected.
  • the specific process of collecting the reference data values is as follows.
  • the smart device 10 measures radio waves at a specific location that is the current location (S203).
  • the measured value is filtered using, for example, a low pass filter (S204).
  • the filtered measurement value is stored in the memory unit 60 (S205), and the measurement value is shown in the display unit 80.
  • the collection of the reference data values as described above is performed not only once but not more than once to increase the accuracy.
  • the error of the measured radio wave should be minimized. Therefore, if all N (4) measurements are completed, the remaining measurement values except the abnormal value among the N (4) measurement values are completed. Is used as the reference data value (S207).
  • the abnormal value means noise error or disturbance error of the radio wave, and thus it is possible to minimize the error of the reference data value by removing such an error. More than In the method of determining and removing a value, for example, an average value and a standard deviation of radio signal strengths are obtained, and a signal outside a specific standard deviation is determined as an outlier and removed.
  • the average value excluding the abnormal value becomes the reference data value, and the reference data value is transmitted to the management server 50 and stored in the database 52 (S208), thereby ending the reference data value collection process.
  • the surveying of the virtual beacon position is completed.
  • FIG. 12 shows an example in which each virtual beacon position (specific position) is measured by a 'main' virtual beacon and a 'secondary' virtual beacon through these steps, as shown in FIG. 12. Based on the virtual beacons, it is possible to survey the secondary virtual beacons from a certain radius (for example, several meters) away from each other, thereby increasing the accuracy of position determination.
  • the reference data values collected as described above serve as virtual beacons, and the smart device 10 calculates the similarity between the reference data values and the measurement data values to be described later, so that the user who owns the second smart device is assigned to a specific location. It is determined that it is close to '.
  • the position determination process will be described with reference to FIG. 3.
  • the smart device 10 when approaching a specific location, the smart device 10 measures radio wave information of the current location (S301), and will be defined as the measurement data value to distinguish it from the reference data value.
  • the smart device 10 After filtering the current measurement wave measured in this way (S302), the smart device 10 temporarily stores the measured data value in the memory unit 60 and transmits it to the management server 50, the management server 50 is The database 52 is scanned to transmit a reference data value having data similar to the received measurement data value to the smart device (S303).
  • the 'specific location' is divided into a unit area for measuring the location of the virtual beacon in a building, which is a concept of a large place.
  • the management server 50 is to scan the reference data values in the building similar to the measured radio wave and send to the smart device (10).
  • the smart device 10 having received the reference data value calculates the unit vector similarity Sv between the reference propagation signal strength of the reference data value and the measurement propagation signal strength of the measured data value (S304).
  • the reference data value and the measured data value have information including the unique number of the radio wave and the signal strength, and the position measurement control unit 100 of the smart device calculates the similarity of the radio wave strength among the radio wave information.
  • Radio wave signal strength vector Can be expressed as Equation 1 below, and reference radio signal strength vector Can be expressed as in Equation 2 below.
  • the unit vector similarity S V can be obtained by using Equation 3 below using Cosine Similarity.
  • the calculated unit vector similarity Sv is compared with the set reference unit vector similarity Sv_r to compare the similarities (S305).
  • the correction of the measured propagation signal strength vector is obtained as follows.
  • Unit vector similarity (S V) is set based on the unit vectors if the degree of similarity to (S v -r) outside the home as shown in Equation 4, and the least square method (Least Square Method) to obtain the correction coefficient ⁇ and ⁇ .
  • the measured propagation signal strength vector is corrected as shown in Equation 5 by using the correction coefficients ⁇ and ⁇ thus obtained.
  • the propagation deviation similarity is calculated.
  • the propagation deviation similarity between the reference propagation signal strength and the corrected measurement propagation signal strength ( Calculate Se).
  • the propagation deviation similarity Se between the reference propagation signal strength and the measured propagation signal strength is calculated (S307).
  • Propagation deviation similarity (S e ) can be calculated using any one of the following two equations.
  • Equation 6 can be obtained.
  • Gaussian Similarity may be used as shown in Equation 7 below.
  • step S309 when the propagation deviation similarity is less than the set reference propagation deviation similarity, the operation 'S301' is repeated.
  • the radio wave signal strength unit vector similarity is calculated to obtain a signal strength correction coefficient if it is equal to or greater than a predetermined similarity, and the final propagation similarity is calculated by calculating the propagation deviation similarity by correcting the measured signal strength vector using the correction coefficient.
  • the generation of the specific location proximity signal may be, for example, a coupon indicating that the location is at a specific location (2F fire hydrant) as shown in FIG. 13 or issued at a store at a specific location.
  • a specific location proximity signal generation may be applied in the same manner as the conventional beacon is applied, for example, display of advertisements, coupon issuance, discount information, etc. as well as indoor maps, location guidance, interpersonal location tracking in conjunction with indoor maps
  • the navigation role can be applied in various ways.
  • the similarity is calculated as well as the generation of a specific location proximity signal, and the scan result is displayed (see FIG. 4).
  • the virtual beacon position which is a specific position, and other virtual beacon position risks around it, are displayed, and the virtual beacon position, which is a specific position, is displayed in the order of beacon position ID, unit vector similarity, propagation deviation similarity, and virtual beacon name. .
  • the position having the maximum similarity is determined as a specific position to determine the proximity to the specific position. For example, as shown in FIG. 13, if the set reference deviation similarity level is 85.00%, two places where the radio wave deviation similarity exceeds the two-level fire hydrant (91.870%) and the meeting room (85.845%) are provided. . Therefore, the two-layer fire hydrant having the maximum similarity of propagation deviation among these two locations is determined as a specific position to generate a proximity signal.
  • the reference data value is updated (UPDATE) and transmitted to the management server 50 to be stored in the database (S310).
  • the unique radio wave information of a specific location is measured in advance to collect the reference data value, and the reference data value is collected to transmit the reference data value to the management server to measure (register) the virtual beacon, and the specific location
  • the similarity between the measured data value and the reference data value measuring the current radio wave information is calculated and it is determined that it is close to a specific position within a certain error range. Therefore, since there is no use of equipment such as beacons, there is an advantage that the installation and construction cost of the equipment does not cost. And, even if you do not have a virtual beacon measurement (registration) there is an advantage that can be very simple and convenient.
  • the present invention is relatively low battery consumption because only the radio signal information during transmission, that is, the transmission and reception of radio waves, and can operate even in the sleep mode when the app is not turned on, it is more convenient to determine the location There is an advantage to this.

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Abstract

개시된 본 발명에 따른 가상 비콘을 이용한 위치 측정 방법 및 시스템은, a) 제1 스마트 디바이스가 특정 위치에서의 Wifi 정보를 포함하는 고유한 전파정보를 미리 측정하여 기준 데이터값을 수집하는 단계; b) 상기 측정된 기준 데이터값을 관리서버에 전송하여 데이터베이스에 저장하는 단계; c) 제2 스마트 디바이스가 상기 특정 위치에 근접시 특정 위치에서의 Wifi 정보를 포함하는 전파정보를 측정하여 측정 데이터값을 측정하는 단계; d) 상기 측정된 측정 데이터값을 관리서버에 전송하고 상기 관리서버로부터 상기 데이터베이스에 저장된 상기 측정 데이터값과 관련된 기준 데이터값을 수신하는 단계; 및, e) 상기 수신된 기준 데이터값과 현재 측정된 측정 데이터값의 유사도를 계산하여 일정 오차범위 내일 경우 특정위치에 근접하였음을 판별하여 특정 위치 근접 신호를 생성하는 단계;를 포함한다.

Description

가상 비콘을 이용한 위치 측정 시스템 및 그 방법
본 발명은 위치 측정 시스템 및 그 방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 비콘과 같은 장비를 사용하지 않고 특정 위치의 고유한 전파 정보를 이용하여 특정 위치에 접근하였을 경우 이를 인식 및 측정할 수 있도록 하는 가상 비콘을 이용한 위치 측정 시스템 및 그 방법에 관한 것이다.
실내 위치기반 서비스를 제공하기 위하여, 실내에서 사용자가 특정 위치에 근접하였을 때 사용자의 위치가 특정 장소에 접근하였음을 판단하여야 한다.
이를 위하여 현재 사용되는 방식은 블루투스 비콘(Beacon) 같은 장비를 특정 위치에 설치하여 장비가 송출하는 신호를 이용하여 판단하는 방식과, 실내 전체에 Wifi나 이동 통신망 또는 지자기를 이용하여 실내 측위 시스템을 구축하여 지속적으로 위치를 측정하는 방식이 있다.
그런데, 비콘 방식은 장비(비컨)를 설치하여야 하기 때문에 설치 비용과 시간이 증가하고 주위 전파 환경에 따라 비콘의 송출 신호를 받을 수 없는 경우가 있다. 또한 비콘이 설치되는 장소가 비교적 넓거나 주위 전파가 혼재하는 경우 위치 측정 정확도가 낮아져 비콘을 여러 개 설치해야 하는데 이는 비용 증가의 문제를 가져오게 된다.
한편, 실내 측위 방식은 실내 전체 WiFi 정보나 이동 통신망 또는 지자기 정보 등을 수집하여야 하는데, 이 또한 구축비용이 높고 상시 측위를 하여야 하기 때문에 스마트 디바이스와 같은 휴대장치의 배터리 소모가 많고 슬립 모드에서 구동이 안되는 단점이 있다.
따라서 비콘과 같은 위치 측정 장비를 사용하지 않으면서 특정 위치 근접시 이를 판별할 수 있는 가상 비콘(virtual beacon)에 대한 연구가 필요하다.
본 발명은 상기와 같은 점을 감안하여 안출된 것으로써, 그 기술적 과제 해결 원리는 비콘과 같은 특정 위치 측정 장비를 사용하지 않으면서 특정 위치의 고유한 전파 정보를 이용하여 특정 위치에 접근하였을 경우 이를 정확하게 인식 및 측정할 수 있도록 하는 가상 비콘을 이용한 위치 측정 시스템 및 그 방법을 제공하는데 있다.
상기 기술적 과제를 해결하기 위한 본 발명에 따른 가상 비콘을 이용한 위치 측정 방법은, a) 제1 스마트 디바이스가 특정 위치에서의 Wifi 정보를 포함하는 고유한 전파정보를 미리 측정하여 기준 데이터값을 수집하는 단계; b) 상기 측정된 기준 데이터값을 관리서버에 전송하여 데이터베이스에 저장하는 단계; c) 제2 스마트 디바이스가 상기 특정 위치에 근접시 특정 위치에서의 Wifi 정보를 포함하는 전파정보를 측정하여 측정 데이터값을 측정하는 단계; d) 상기 측정된 측정 데이터값을 관리서버에 전송하고 상기 관리서버로부터 상기 데이터베이스에 저장된 상기 측정 데이터값과 관련된 기준 데이터값을 수신하는 단계; 및, e) 상기 수신된 기준 데이터값과 현재 측정된 측정 데이터값의 유사도를 계산하여 일정 오차범위 내일 경우 특정위치에 근접하였음을 판별하여 특정 위치 근접 신호를 생성하는 단계;를 포함한다.
본 발명의 일 태양에 의하면 상기 a) 단계는, a1) 사용자로부터 상기 특정 위치를 입력받는 단계; a2) 상기 특정 위치에서 사용자의 입력에 의한 2 이상의 N개의 기준 데이터값을 순차적으로 각각 측정하는 단계; 및, a3) 상기 N개의 기준 데이터값 중 이상 값을 제외하는 단계;를 포함하며, 상기 b) 단계는, 상기 a3) 단계의 N개의 기준 데이터값 중 이상 값을 제외한 나머지 데이터값의 평균값을 관리서버에 전송한다.
본 발명의 또 다른 태양에 의하면 상기 a2) 단계 후, 상기 N개의 기준 데이터값을 측정한 후, 각각의 측정된 기준 데이터값을 필터링하여 필터링된 기준 데이터값을 메모리에 저장하는 단계를 더 포함한다. 또한 상기 c) 단계 후, 상기 측정된 측정 데이터값을 필터링하는 단계를 더 포함한다.
상기 기준 데이터값 및 측정 데이터값은 전파의 고유넘버와 신호세기를 포함하며, 상기 e) 단계에서 기준 데이터값과 측정 데이터값의 유사도 계산은 상기 각 전파의 신호세기의 유사도를 계산하게 된다.
본 발명의 또 다른 태양에 의하면 상기 e) 단계는, e1) 상기 기준 데이터값의 기준 전파 신호세기 벡터와 측정 데이터값의 측정 전파 신호세기 벡터의 유닛 벡터 유사도(Sv)를 계산하는 단계; e2) 상기 계산된 유닛 벡터 유사도(Sv)가 설정된 기준 유닛 벡터 유사도(Sv_r) 이상인 경우, 상기 측정 전파 신호세기 벡터를 보정하여 보정된 측정 전파 신호세기 벡터를 구하여, 상기 기준 전파 신호세기 벡터와 상기 보정된 측정 전파 신호세기 벡터의 전파 편차 유사도(Se)를 계산하는 단계; e3) 상기 유닛 벡터 유사도(Sv)가 설정된 기준 유닛 벡터 유사도(Sv_r) 미만인 경우, 상기 기준 전파 신호세기 벡터와 상기 측정 전파 신호세기 벡터의 전파 편차 유사도(Se)를 계산하는 단계; 및, e4) 상기 e2) 및 e3) 단계에서 계산된 전파 편차 유사도(Se)가 설정된 기준 전파 편차 유사도(Se_r) 이상인 경우, 특정 위치 근접 신호를 생성한다.
한편, 상기 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 가상 비콘을 이용한 위치 측정 시스템은, 특정 위치에서의 Wifi 정보를 포함하는 고유한 전파정보가 미리 측정된 기준 데이터값이 저장되는 데이터베이스를 포함하는 관리서버; 상기 기준 데이터값을 미리 측정하고 또한 현재 위치에서의 Wifi 정보를 포함하는 전파 정보를 측정한 측정 데이터값을 측정하는 전파 측정부와, 상기 전파 측정부에 의해 측정된 기준 데이터값과 측정 데이터값을 상기 관리서버로 전송하는 위치측정 제어부를 포함하는 스마트 디바이스;를 포함한다. 여기서 상기 스마트 디바이스가 상기 특정 위치에 근접시 상기 위치측정 제어부는 상기 측정 데이터값을 상기 관리서버에 전송하며, 상기 관리서버는 상기 측정 데이터값을 수신하여 이와 관련된 기준 데이터값을 데이터베이스로부터 스캔하여 상기 스마트 디바이스로 전송하며, 상기 스마트 디바이스의 위치측정 제어부는 상기 수신된 기준 데이터값과 측정 데이터값의 유사도를 계산하여 일정 오차범위 내일 경우 특정위치에 근접하였음을 판별하고 특정 위치 근접 신호를 생성한다.
본 발명의 일 태양에 의하면, 상기 전파 측정부가 측정하는 기준 데이터값 및 측정 데이터값은 전파의 고유넘버와 신호세기를 포함하며, 상기 위치측정 제어부는 상기 기준 데이터값과 측정 데이터값의 각 전파의 신호세기의 유사도를 계산한다.
한편, 상기 위치측정 제어부는, 상기 미리 측정된 기준 데이터값의 기준 전파 신호세기 벡터와 측정 데이터값의 측정 전파 신호세기 벡터의 유닛 벡터 유사도(Sv)를 계산하고, 상기 계산된 유닛 벡터 유사도(Sv)가 설정된 기준 유닛 벡터 유사도(Sv_r) 이상인 경우 상기 측정 전파 신호세기 벡터를 보정하여 보정된 측정 전파 신호세기 벡터를 구하여 상기 기준 전파 신호세기 벡터와 상기 보정된 측정 전파 신호세기 벡터의 전파 편차 유사도(Se)를 계산하며, 상기 유닛 벡터 유사도(Sv)가 설정된 기준 유닛 벡터 유사도(Sv_r) 미만인 경우 상기 기준 전파 신호세기 벡터와 상기 측정 전파 신호세기 벡터의 전파 편차 유사도(Se)를 계산하는 유사도 계산 및 위치 판별부; 및, 상기 계산된 전파 편차 유사도(Se)가 설정된 기준 전파 편차 유사도(Se_r) 이상인 경우, 특정 위치에 근접하였음을 판별하여 특정 위치 근접 신호를 생성하여 디스플레이부에 표시하는 특정 위치 근접 신호 생성부;를 포함한다.
본 발명의 또 다른 태양에 의하면 상기 위치측정 제어부는, 상기 전파 측정부에 의해 측정된 전파의 필터링을 수행하는 필터링부와, 상기 기준 데이터값 수집 시 상기 전파 측정부 및 필터링부를 거친 전파 정보에서 이상 값을 제외하는 오차 판별부를 더 포함한다.
본 발명에 의하면, 특정 위치의 고유한 전파정보를 미리 측정하여 기준 데이터값을 수집하고 이 기준 데이터값을 관리서버에 전송하는 기준 데이터값 수집하여 가상 비콘을 측정(등록)하고, 특정 위치에 근접시 현재의 전파정보를 측정한 측정 데이터값과 기준 데이터값과의 유사도를 계산하여 일정 오차범위 이내일 경우 특정 위치에 근접하였음을 판별하게 된다. 따라서, 비콘과 같은 장비를 사용하지 않게 되므로, 장비의 설치 및 구축 비용이 들지 않는 효과가 있다. 그리고, 가상 비콘 측정(등록)을 전문가가 아니더라도 매우 간편하고 편리하게 할 수 있는 효과가 있다.
한편, 기준 데이터값 수집 시 다양한 오차 등의 이상 값을 제외하므로 기준값의 오차를 최소화할 수 있고, 또한 현재 위치 판단 시 기기별 전파 측정 세기를 자동으로 보정하므로, 결국 위치 판단의 정확성을 높이는 효과가 있다.
또한, 상대적으로 배터리 소모가 적으며, 앱이 켜져 있지 않은 슬립 모드에서도 동작이 가능하므로, 보다 편리하게 위치 판단을 할 수 있는 효과가 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 가상 비콘을 이용한 위치 측정 시스템의 블록 구성도,
도 2 및 도 3은 본 발명의 실시예에 따른 가상 비콘을 이용한 위치 측정 방법의 흐름도,
도 4 내지 도 13은 본 발명의 실시예에 따른 가상 비콘을 이용한 위치 측정 시스템 및 방법이 구현된 앱(애플리케이션) 실행화면의 구체적인 예를 나타낸 도면이다.
본 발명의 상기와 같은 목적, 특징 및 다른 장점들은 첨부도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 상세히 설명함으로써 더욱 명백해질 것이다. 이하 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예에 따른 가상 비콘을 이용한 위치 측정 시스템 및 그 방법 대해 상세히 설명하기로 한다.
본 발명의 실시예에 따른 가상 비콘을 이용한 위치 측정 시스템은 특정 위치에서의 고유한 전파정보가 미리 측정된 기준 데이터값이 저장되는 데이터베이스(52)를 포함하는 관리서버(50)와, 관리서버(50)와 무선 통신을 수행하는 스마트 디바이스(10)를 포함한다. 스마트 디바이스(10)는 상기 기준 데이터값을 미리 측정하여 측정된 기준 데이터값을 상기 관리서버(50)로 전송한다. 또한 스마트 디바이스(10)는 현재 위치에서의 전파 정보를 측정하여 이 측정된 측정 데이터값을 관리서버(50)에 전송한다. 그 후, 스마트 디바이스(10)는 상기 특정 위치에 근접시 특정 위치에서의 전파 정보를 측정하여 측정된 측정 데이터값을 관리서버에 전송하며, 상기 관리서버(50)는 상기 측정 데이터값을 수신하여 이와 관련된 기준 데이터값을 데이터베이스(52)로부터 스캔하여 스마트 디바이스(10)로 전송한다. 스마트 디바이스(10)는 상기 수신된 기준 데이터값과 측정 데이터값의 유사도를 계산하여 일정 오차범위 내일 경우 특정위치에 근접하였음을 판별하여 특정 위치 근접 신호를 생성하게 된다.
이하 스마트 디바이스(10)의 위치 측정 동작에 대해 상세히 설명하기로 한다.
스마트 디바이스(10)는 전파 측정부(20), 통신부(40), 메모리부(60), 디스플레이부(80) 및 위치측정 제어부(100)를 포함한다.
전파 측정부(20)는 현재 스마트 디바이스(10)가 있는 위치에서 전파를 측정한다. 측정하는 전파의 종류는 Wifi, 이동통신망, 지자기 등일 수 있으며, 전파의 정보는 전파의 고유넘버와 신호세기를 포함한다.
통신부(40)는 위치측정 제어부 또는 스마트 디바이스(10)의 제어부의 제어명령에 의해 관리서버(50)와 통신을 수행한다.
메모리부(60)는 위치측정 제어부 또는 스마트 디바이스(10)의 제어부의 제어명령에 의해 각종 정보를 저장하며, 특히 전파 측정부(20)에 의해 측정된 기준 데이터값, 측정 데이터값이 저장된다.
디스플레이부(80)는 제어부 또는 스마트 디바이스(10)의 제어부의 제어명령에 의해 각종 정보의 표시 특히, 전파 정보와 앱에 의해 표시되는 각종 정보 및 UI가 표시된다. 한편, 스마트 디바이스(10)는 각종 인터페이스가 터치 입력에 의하므로, 디스플레이부와 입력부는 같은 화면에 표시될 수 있다.
이러한 전파 측정부(20), 통신부(40), 메모리부(60), 디스플레이부(80)의 구성 및 동작은 종래의 스마트 디바이스(10)의 모두 구현되어 있는 공지기술에 해당되므로 그 상세한 설명은 생략하기로 한다.
위치측정 제어부(100)는 필터링부(120), 오차 판별부(140), 유사도 계산 및 위치 판별부(160) 및 특정 위치 근접 신호 생성부(180)를 포함한다. 본 발명의 실시예에서 언급하는 상기 위치측정 제어부(100)는 앱을 콘트롤하는 제어부를 의미하며, 스마트 디바이스의 메인 제어부와 혼동을 피하는 의미로 사용되는 것으로 이해할 수 있다.
필터링부(120)는 전파 측정부(20)에 의해 측정된 전파(기준 데이터값 또는 측정 데이터값)에서 필터링을 수행한다. 측정된 전파중에는 그 신호의 세기가 매우 불규칙적인 것들이 있으므로, 예를 들어 Low pass filter 등을 이용하여 측정값을 필터링하게 된다.
오차 판별부(140)는 기준 데이터값 수집 시, 전파 측정부(20) 및 필터링부(120)를 거친 전파 정보에서 이상 값을 제외하는 역할을 하게 된다. 여기서, 이상 값은 전파의 잡음 오차나 외란 오차 등을 의미하는 것으로써, 기준 데이터값 측정 및 저장 시 오차를 최소화해야 위치 판별을 정확할 할 수 있는데, 이러한 오차 등을 제거하여 기준 데이터값의 오차를 최소화할 수 있게 된다. 이상 값에 대해서는 추후 상세히 설명하기로 한다.
유사도 계산 및 위치 판별부(160)는 미리 저장된 기준 데이터값과 현재 측정된 측정 데이터값의 유사도를 계산하여, 일정 오차범위 내일 경우 특정 위치에 근접하였음을 판별하게 된다. 위치측정 제어부(100)가 현재 측정된 측정 데이터값을 관리서버(50)에 전송하는 경우, 관리서버(50)는 미리 저장된 기준 데이터값을 데이터베이스에서 검색하여 스마트 디바이스(10)에 보내게 되고, 이를 수신한 위치측정 제어부(100)는 현재 측정된 측정 데이터값과 기준 데이터값을 비교하여 전파의 유사도를 계산하여 특정 위치에 근접하였는지 여부를 판단하게 된다. 전파의 유사도는 전파 정보 중 전파 신호세기를 이용하여 계산 및 판별하게 된다.
그리고, 특정 위치 근접 신호 생성부(180)는 유사도 계산 및 위치 판별부(160)에 의해 특정 위치에 근접하였다고 판별되는 경우, 디스플레이부(80)에 특정 위치에 근접하였다는 신호를 생성하게 된다. 특정 위치 근접 신호는 예를 들어 특정 위치에 있음을 표시하거나 또는 특정 위치의 매장에서 발행하는 쿠폰일 수 있다. 이외에도 특정 위치 근접 신호 생성은 통상적인 비콘이 적용되는 예와 동일하게 적용될 수 있는데, 예를 들어 광고, 쿠폰발행, 할인정보 등의 표시 뿐만 아니라 실내 맵과 연동하여 실내 측위나 길안내, 대인 위치추적 등의 네비게이션 역할 등 다양하게 적용될 수 있다.
유사도 계산 및 위치 판별부(160)는 상기 미리 측정된 기준 데이터값의 기준 전파 신호세기 벡터와 측정 데이터값의 측정 전파 신호세기 벡터의 유닛 벡터 유사도(Sv)를 계산한다.
그리고, 상기 계산된 유닛 벡터 유사도(Sv)가 설정된 기준 유닛 벡터 유사도(Sv_r) 이상인 경우 상기 측정 전파 신호세기 벡터를 보정하여 보정된 측정 전파 신호세기 벡터를 구하게 된다.
그 후, 상기 유닛 벡터 유사도(Sv)가 설정된 기준 유닛 벡터 유사도(Sv_r) 미만인 경우, 상기 기준 전파 신호세기 벡터와 측정 전파 신호세기 벡터의 전파 편차 유사도(Se)를 계산한다. 한편, 상기 유닛 벡터 유사도(Sv)가 설정된 기준 유닛 벡터 유사도(Sv_r) 이상인 경우, 상기 기준 전파 신호세기 벡터와 보정된 측정 전파 신호세기 벡터의 전파 편차 유사도(Se)를 계산하게 된다.
마지막으로, 상기 계산된 전파 편차 유사도(Se)가 설정된 기준 전파 편차 유사도(Se_r) 이상인 경우, 특정 위치 근접 신호 생성부(180)에 제어 명령을 송출하고 이를 수신한 특정 위치 근접 신호 생성부(180)는 특정 위치 근접 신호를 생성하여 디스플레이부(80)에 표시하게 된다.
이하 상기 구성을 갖는 가상 비콘을 이용한 위치 측정 시스템의 동작 및 본 발명의 실시예에 따른 가상 비콘을 이용한 위치 측정 방법에 대해 도 2 내지 도 13을 참조하여 상세하게 설명하기로 한다. 도 2 및 도 3은 본 발명의 실시예에 따른 가상 비콘을 이용한 위치 측정 방법의 순서도이고, 도 4 내지 도 13은 본 발명의 일 실시예에 따른 가상 비콘을 이용한 위치 측정 방법이 구현된 앱(애플리케이션) 실행화면의 구체적인 예를 나타낸 것이다.
먼저, 본 발명의 실시예에 따른 가상 비콘을 이용한 위치 측정 방법은 크게 제1 스마트 디바이스에 의해 특정 위치의 고유한 전파정보를 미리 측정하여 기준 데이터값을 수집하고 이 기준 데이터값을 관리서버(50)에 전송하는 기준 데이터값 수집하는 과정과, 제2 스마트폰 디바이스가 특정 위치에 근접시 현재의 전파정보를 측정한 측정 데이터값과 상기 관리서버(50)로부터 수신한 기준 데이터값과의 유사도를 계산하여 일정 오차범위 이내일 경우 특정 위치에 근접하였음을 판별하여 알려주는 과정으로 구분된다.
여기서 제1 스마트 디바이스와 제2 스마트 디바이스는 그 구성이 다르지 않고 동일한데, 설명의 용이를 위해 제1 스마트 디바이스는 '특정 위치'에서 가상비콘 위치를 측정(등록)하는 사용자가 소지하는 스마트 디바이스이고, 제2 스마트 디바이스는 상기 '특정 위치'에 근접하는 사용자가 소지하는 스마트 디바이스로 이해할 수 있다. 예를 들어 제1 스마트 디바이스의 사용자는 건물 내의 특정 위치에 있는 상점, 안내소, 엘리베이터 위치 등의 가상 비콘을 측량(등록)하고자 하는 상점의 주인 또는 관리자, 건물의 관리자 등일 수 있다. 그리고, 제2 스마트 디바이스(10)의 사용자는 건물에 방문하는 일반 이용자일 수 있다.
먼저 기준 데이터값 수집 과정은 가상 비콘 측량(설치) 과정으로 이해될 수 있는데, 도 2를 참조하여 설명하기로 한다.
먼저, 제1 스마트 디바이스를 소지한 사용자로부터 현재 위치(특정 위치)를 입력받게 된다(S201).
도 4를 참조하면, 스마트 디바이스는 현재의 위치 정보를 스캔하여 이를 관리서버(50)에 보내게 되는데, 사용자가 앱을 실행하면 스캔 결과 화면을 디스플레이부(80)에 표시하여 위치 정보를 표시하게 된다.
그 후, 도 5에 도시된 바와 같이 사용자의 선택에 의해 또는 자동으로 메인 메뉴가 표시되고, 사용자는 메인 메뉴 목록에서 가상 비콘 측량을 위해 '측량' 버튼을 입력하게 된다. 여기서 메인 메뉴 목록 중, '새로고침'은 업데이트된 위치정보를 불러오고, '비콘(Beacon) 삭제'는 저장되어 있는 측량된 위치정보를 삭제하고, '테스트'는 현재 위치하고 있는 곳 근처의 위치 정보(전파 정보)를 보여주고, '측량'은 새로운 가상 비콘 위치를 생성하며, 'Wifi 정보'는 주면 Wifi 정보를 보여주게 된다.
사용자가 '측량' 버튼을 입력하면 도 6에 도시된 바와 같이, 스마트 디바이스(10)는 디스플레이부(80)에 '특정 위치' 입력을 위한 화면을 표시하여 사용자로부터 특정 위치를 입력받게 된다.
여기서 '특정 위치'는 현재 사용자가 위치하고 있는 '장소' 내의 측량하고자 하는 '가상비콘 위치' 로 정의할 수 있다. 상기 '장소'의 개념은 비교적 큰 개념으로 예를 들어 건물을 의미하는 것으로 이해될 수 있고, 상기 '가상비콘 위치'는 상대적으로 작은 개념으로 상기 '장소' 즉 건물 내에 위치하는 작은 단위 구역, 예를 들면 상점, 안내소, 엘리베이터 등의 위치로 이해될 수 있다.
본 발명의 실시예가 적용되는 앱에서는 도 7에 도시된 바와 같이, '장소 ID' 선택 시 '장소 이름' 리스트가 화면에 나타나며 사용자는 이들 리스트로부터 해당되는 '장소 이름'을 입력할 수 있게 된다. 전술한 바와 같이, 스마트 디바이스(10)는 스캔된 현재의 위치 정보를 관리서버(50)에 전송하고 관리서버는 수신된 현재 위치의 전파 정보를 이용하여 데이터베이스(52)에 저장되어 있는 현재 위치가 속해 있는 지역의 데이터를 스캔하여 이 결과를 다시 스마트 디바이스(10)에 보내게 된다. 따라서, 사용자가 앱을 실행하면 스마트 디바이스(10)는 스캔된 현재의 위치 정보를 화면에 표시하게 되는데, 건물은 비교적 큰 공간 개념이므로 건물에 대한 위치 정보는 비교적 정확하게 측정될 수 있다.
'장소' 입력이 완료되면, 도 7에 도시된 바와 같이 사용자는 측량하고자 하는 특정 위치의 '가상비콘 위치' 이름을 입력하게 된다.
한편 본 발명의 실시예에 의하면 측정하고자 하는 '가상비콘 위치'의 층수 및 타입을 선택할 수 있고, 이를 위해 도 8과 같이 스마트 디바이스(10)는 디스플레이부(80)에 입력을 위한 안내 화면을 표시하게 된다. 즉 '비콘 층'은 특정 위치(가상비콘 위치)가 속하는 건물의 층수를 의미하고, '비콘 타입'은 가상비콘 위치가 '주(主)' 타입인지 아니면 '보조(補助)'타입 인지를 의미한다.
층수를 입력하는 이유는 건물에 다양한 층이 존재하고 특히 건물이 대형 건물인 경우 각 층에 다양한 전파가 혼재하므로, 가상비콘 측정의 정확성을 높이기 위해 층별로 측정하는 것이 바람직하다. 또한 타입을 입력하는 이유 역시 가상비콘 측정의 정확성을 높이기 위함인데, 측정하고자 하는 가상비콘 위치가 비교적 반경이 넓은 경우 한 곳의 측정만으로는 인접하는 다른 가상비콘 위치의 다양한 전파들과 혼동 우려가 있고 부정확할 수 있기 때문이다.
장소와 비콘위치 이름, 층과 타입을 선택한 후, 도 9에 도시된 바와 같이 사용자가 '등록'을 입력하는 경우, 이러한 정보는 메모리부(60)에 저장되는 동시에 관리서버(50)에 보내져 데이터베이스(52)에 저장되며, 관리서버(50)로부터 '비콘위치 ID'를 발급받아 수신하여 이를 디스플레이부(80)에 표시되게 된다.
이와 같이 사용자로부터 사용자가 위치한 '특정 위치'의 입력 즉, '장소'와 '가상비콘 위치'의 입력이 완료되면, '특정 위치'에서의 기준 데이터값을 측정하여 수집하게 된다. 기준 데이터값 수집의 구체적인 과정은 아래와 같다.
먼저, 도 10에 도시된 바와 같이, 사용자가 첫 번째 측정 버튼을 입력하는 경우(S202), 스마트 디바이스(10)는 현재 위치인 특정 위치에서의 전파를 측정하게 된다(S203).
한편, 측정된 전파중에는 그 신호의 세기가 매우 불규칙적인 것들이 있으므로, 예를 들어 Low pass filter 등을 이용하여 측정값을 필터링하게 된다(S204).
그 후 필터링된 측정값을 메모리부(60)에 저장하게 되며(S205), 그 측정값은 디스플레이부(80)에 도시되게 된다.
한편, 위와 같은 기준 데이터값 수집은 정확성을 높이기 위해 한 번만 하는 것이 아니라 2번 이상 수행하는데, 본 발명의 바람직한 실시예에 의하면 4번의 측정을 수행하게 되고(N=4) 그 측정방법은 현재위치에서 동, 서, 남, 북(또는 전, 후, 좌, 우)으로 축회전하면서 각각 측정하게 된다. 즉, 도 10에 도시된 바와 같이 측정 버튼이 모두 4개가 구비되는데 각 측정시마다 측정된 결과들이 화면에 표시되고 '측정을 완료하였습니다'라는 안내표시가 되면 다음 측정을 하게 되며, 각각의 측정은 도 11과 같이 현재 위치에서 동, 서, 남, 북(또는 전, 후, 좌, 우)으로 축회전하면서 측정하게 된다.
이와 같이 현재 위치의 사방에서 전파를 측정하므로 기준값 수집의 정확성이 높아질 수 있는 이점이 있다.
한편, 기준값의 정확성을 더욱 높이기 위해 측정된 전파의 오차를 최소화해야 하므로, N번(4번)의 측정을 모두 완료하면 N개(4개)의 측정값들 중 이상 값을 제외하여 나머지 측정값을 기준 데이터값으로 사용하게 된다(S207).
여기서 이상 값은 전파의 잡음 오차나 외란 오차 등을 의미하는 것으로써, 이러한 오차 등을 제거하여 기준 데이터값의 오차를 최소화할 수 있게 된다. 이상 값을 판단 및 제거하는 방법은 예를 들면, 전파 신호세기 중 평균값과 표준 편차를 구하고 특정 표준 편차를 벗어 나는 신호를 이상 값으로 판단하여 이를 제거하게 된다.
상기와 같이 이상 값이 제외된 평균 값이 기준 데이터값이 되며, 이러한 기준 데이터값은 관리서버(50)에 전송되어 데이터베이스(52)에 저장되게 되고(S208), 이로써 기준 데이터값 수집 과정은 종료되어 가상 비콘 위치의 측량이 완료된다.
도 12는 이러한 단계들을 거쳐 각각의 가상비콘 위치(특정 위치)를 '주(主)' 가상비콘과 '보조(補助)' 가상비콘으로 측량한 예를 지도상에 나타낸 것인데, 도시된 바와 같이 주 가상비콘을 기준으로 일정 반경(예를 들어 수미터) 떨어진 곳의 사방에서 보조 가상비콘을 측량할 수 있게 되며, 이에 의해 위치 판별의 정확성을 높일 수 있게 된다.
이와 같이 수집된 기준 데이터값은 가상 비콘의 역할을 하게 되고, 스마트 디바이스(10)는 이러한 기준 데이터값과 추후 설명될 측정 데이터값의 유사도를 계산하여 제2 스마트 디바이스를 소지한 사용자가 '특정 위치'에 근접하였음을 판별하게 된다. 이하 도 3을 참조하여 위치 판별 과정을 살펴보기로 한다.
전술한 바와 같이 특정 위치에 근접하게 되면 스마트 디바이스(10)는 현재 위치의 전파 정보를 측정하게 되며(S301), 기준 데이터값과의 구별을 위해 측정 데이터값으로 정의하기로 한다.
이렇게 측정된 현재의 측정 전파를 필터링한 후(S302), 스마트 디바이스(10)는 측정 데이터값을 메모리부(60)에 일시 저장하고 이를 관리서버(50)에 전송하며, 관리서버(50)는 데이터베이스(52)를 스캔하여 수신된 측정 데이터값과 유사한 데이터를 가지는 기준 데이터값을 스마트 디바이스에 전송하게 된다(S303). 전술한 바와 같이 '특정 위치'는 큰 장소 개념인 건물 내의 가상비콘 위치를 측정하는 단위 구역으로 구분되는데, 스마트 디바이스(10)가 상기 특정 건물에 진입하여 특정 위치에 진입하는 경우 현재 위치의 전파 정보를 측정하여 관리서버(50)로 보내고, 관리서버(50)는 측정된 전파와 유사한 건물 내의 기준 데이터값들을 스캔하여 스마트 디바이스(10)로 보내게 된다.
기준 데이터값을 수신한 스마트 디바이스(10)는 이 기준 데이터값의 기준 전파 신호세기와 측정 데이터값의 측정 전파 신호세기의 유닛 벡터 유사도(Sv)를 계산한다(S304). 전술한 바와 같이 기준 데이터값과 측정 데이터값은 전파의 고유넘버와 신호세기를 포함하는 정보를 가지는데, 스마트 디바이스의 위치측정 제어부(100)는 전파 정보 중 전파세기의 유사도를 계산하게 된다.
먼저 측정 전파 신호세기 벡터
Figure PCTKR2016006124-appb-I000001
은 하기 수학식 1과 같이 나타낼 수 있고, 기준 전파 신호세기 벡터
Figure PCTKR2016006124-appb-I000002
는 하기 수학식 2와 같이 나타낼 수 있다.
Figure PCTKR2016006124-appb-M000001
Figure PCTKR2016006124-appb-M000002
여기서, WMi: i번째 측정 전파 신호세기
WRi : i번째 기준 전파 신호세기
그러면, 유닛 벡터 유사도 SV는 Cosine Similarity를 이용하여 하기 수학식 3과 같이 구할 수 있다.
Figure PCTKR2016006124-appb-M000003
이렇게 계산된 유닛 벡터 유사도(Sv)를 설정된 기준 유닛 벡터 유사도(Sv_r)와 비교하여 유사도를 비교하게 된다(S305).
유닛 벡터 유사도가 일정 유사도 이상 즉, 설정된 기준 유닛 벡터 유사도 이상인 경우 상기 측정 전파 신호세기 벡터()를 보정하여 보정된 측정 전파 신호 세기 벡터(
Figure PCTKR2016006124-appb-I000004
)를 구하게 된다(S306).
스마트 디바이스는 그 종류가 매우 많은데, 현재 위치를 판단할 때 스마트 디바이스의 기기별 측정 편차 오차를 최소화해야 한다. 특히 Wifi 신호 세기 등의 전파 신호세기 측정값은 기기별로 대략 20% 이상의 차이를 보이고 있으므로, 상기 단계와 같이 기기별 전파 신호세기의 자동 보정이 필요하게 된다.
측정 전파 신호세기 벡터의 보정은 아래와 같이 구하게 된다.
유닛 벡터 유사도(SV )가 설정된 기준 유닛 벡터 유사도(Sv -r) 이상이면 하기 수학식 4와 같이 가정하고, 최소자승법(Least Square Method)으로 보정계수 α와 β를 구한다.
Figure PCTKR2016006124-appb-M000004
이렇게 구한 보정계수 α와 β를 이용하여 측정 전파 신호세기 벡터를 하기 수학식 5와 같이 보정하게 된다.
Figure PCTKR2016006124-appb-M000005
여기서,
Figure PCTKR2016006124-appb-I000005
: 보정된 측정 신호세기 벡터
그 후 전파 편차 유사도를 계산하게 되는데, 상기 유닛 벡터 유사도(Sv)가 설정된 기준 유닛 벡터 유사도(Sv -r) 이상인 경우, 상기 기준 전파 신호 세기와 보정된 측정 전파 신호 세기의 전파 편차 유사도(Se)를 계산한다. 그리고, 상기 유닛 벡터 유사도(Sv)가 설정된 기준 유닛 벡터 유사도(Sv -r) 미만인 경우, 상기 기준 전파 신호 세기와 측정 전파 신호 세기의 전파 편차 유사도(Se)를 계산한다(S307).
전파 편차 유사도(Se)는 아래의 두 식 중 어느 하나를 이용하여 계산할 수 있다.
첫번째는 유클리디언 유사도(Euclidean Similarity)를 이용하여 하기 수학식 6과 같이 구할 수 있다.
Figure PCTKR2016006124-appb-M000006
두번째는 가우시안 유사도(Gaussian Similarity)를 이용하여 하기 수학식 7과 같이 구할 수 있다.
Figure PCTKR2016006124-appb-M000007
여기서, σ : 신호 노이즈의 표준편차
이렇게 전파 편차 유사도(Se)를 구한 후 이를 설정된 기준 전파 편차 유사도(Se_v)와 비교하여(S308), 전파 편차 유사도가 설정된 기준 전파 편차 유사도 이상인 경우 특정 위치에 근접한 것으로 판단하여 특정 위치 근접 신호를 생성하여 디스플레이부(80)에 표시하고(S309), 전파 편차 유사도가 설정된 기준 전파 편차 유사도 미만인 경우 'S301' 단계를 반복하게 된다.
이와 같이 전파 신호세기 유닛 벡터 유사도를 계산하여 일정 유사도 이상이면 신호세기 보정 계수를 구하고, 이 보정 계수를 활용하여 측정된 신호 세기 벡터를 보정하여 전파 편차 유사도를 계산함으로써, 최종 전파 유사도를 계산하게 된다.
상기 특정 위치 근접 신호의 생성은 예를 들어, 도 13과 같이 특정 위치(2층 소화전)에 있음을 표시하거나 또는 특정 위치의 매장에서 발행하는 쿠폰일 수 있다. 이외에도 특정 위치 근접 신호 생성은 통상적인 비콘이 적용되는 예와 동일하게 적용될 수 있는데, 예를 들어 광고, 쿠폰발행, 할인정보 등의 표시 뿐만 아니라 실내 맵과 연동하여 실내 측위나 길안내, 대인 위치추적 등의 네비게이션 역할 등 다양하게 적용될 수 있다.
한편, 도 13의 좌측 도면에 도시된 바와 같이 본 발명에 의하면 앱이 실행되었을 경우 특정 위치 근접 신호 생성뿐만 아니라 유사도가 계산되어 스캔 결과가 표시되게 된다(도 4 참조). 도면의 하부에서는 특정 위치인 가상 비콘 위치와 주변의 다른 가상 비콘 위치 리스크가 표시되고, 상부에는 특정 위치인 가상 비콘 위치가 비콘위치 ID, 유닛 벡터 유사도, 전파 편차 유사도, 가상 비콘 이름 순으로 표시된다.
여기서 전파 편차 유사도가 일정 유사도 이상인 것이 복수 개인 경우 즉, 설정된 기준 전파 편차 유사도 이상인 것이 복수 개인 경우, 최대 유사도를 가지는 위치를 특정 위치로 판단하여 상기 특정 위치에 근접 하였음을 판별하게 된다. 예를 들어 도 13에 나타난 바와 같이, 설정된 기준 편차 유사도고 85.00%라고 할 경우, 전파 편차 유사도가 이를 넘는 곳은 '2층 소화전(91.870%)'과 '회의실(85.845%)' 두 곳이 된다. 따라서 이 두 곳 중 전파 편차 유사도가 최대 유사도를 갖는 '2층 소화전'을 특정 위치로 판단하여 근접 신호를 생성하게 된다.
그리고 도 13의 우측 도면에 도시된 바와 같이 앱이 실행되지 않았을 때의 슬립모드에서는 특정 위치 근접 신호만이 디스플레이부(80)에 표시되게 된다.
마지막으로 기준 데이터값을 업데이트(UPDATE)하여 관리서버(50)에 전송하여 데이터베이스에 저장하도록 한다(S310).
이와 같이 본 발명에 의하면, 특정 위치의 고유한 전파정보를 미리 측정하여 기준 데이터값을 수집하고 이 기준 데이터값을 관리서버에 전송하는 기준 데이터값 수집하여 가상 비콘을 측정(등록)하고, 특정 위치에 근접시 현재의 전파정보를 측정한 측정 데이터값과 기준 데이터값과의 유사도를 계산하여 일정 오차범위 이내일 경우 특정 위치에 근접하였음을 판별하게 된다. 따라서, 비콘과 같은 장비를 사용하지 않으므로, 장비의 설치 및 구축 비용이 들지 않는 이점이 있다. 그리고, 가상 비콘 측정(등록)을 전문가가 아니더라도 매우 간편하고 편리하게 할 수 있는 이점이 있다.
한편 기준 데이터값 수집 시 다양한 오차 등의 이상 값을 제외하므로 기준값의 오차를 최소화할 수 있고, 또한 현재 위치 판단 시 기기별 전파 측정 세기를 자동으로 보정하므로, 결국 위치 판단의 정확성을 높이는 이점이 있다.
또한, 본 발명은 전파를 이용한 통신 즉, 송수신 중 전파 신호 정보를 수집만 하기 때문에 상대적으로 배터리 소모가 매우 적으며, 앱이 켜져 있지 않은 슬립 모드에서도 동작이 가능하므로, 보다 편리하게 위치 판단을 할 수 있는 이점이 있다.
이상에서 본 발명의 바람직한 실시예에 대하여 설명하였으나 본 발명은 상술한 특정의 실시예에 한정되지 아니한다. 즉, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가지는 자라면 첨부된 특허청구범위의 사상 및 범주를 일탈함이 없이 본 발명에 대한 다수의 변경 및 수정이 가능하며, 그러한 모든 적절한 변경 및 수정의 균등물들도 본 발명의 범위에 속하는 것으로 간주되어야 할 것이다.

Claims (18)

  1. a) 제1 스마트 디바이스가 특정 위치에서의 Wifi 정보를 포함하는 고유한 전파정보를 미리 측정하여 기준 데이터값을 수집하는 단계;
    b) 상기 측정된 기준 데이터값을 관리서버에 전송하여 데이터베이스에 저장하는 단계;
    c) 제2 스마트 디바이스가 상기 특정 위치에 근접시 특정 위치에서의 Wifi 정보를 포함하는 전파정보를 측정하여 측정 데이터값을 측정하는 단계;
    d) 상기 측정된 측정 데이터값을 관리서버에 전송하고 상기 관리서버로부터 상기 데이터베이스에 저장된 상기 측정 데이터값과 관련된 기준 데이터값을 수신하는 단계; 및,
    e) 상기 수신된 기준 데이터값과 현재 측정된 측정 데이터값의 유사도를 계산하여 일정 오차범위 내일 경우 특정위치에 근접하였음을 판별하여 특정 위치 근접 신호를 생성하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 가상 비콘을 이용한 위치 측정 방법.
  2. 제 1 항에 있어서, 상기 a) 단계는,
    a1) 사용자로부터 상기 특정 위치를 입력받는 단계;
    a2) 상기 특정 위치에서 사용자의 입력에 의한 2 이상의 N개의 기준 데이터값을 순차적으로 각각 측정하는 단계; 및,
    a3) 상기 N개의 기준 데이터값 중 이상 값을 제외하는 단계;를 포함하며,
    상기 b) 단계는, 상기 a3) 단계의 N개의 기준 데이터값 중 이상 값을 제외한 나머지 데이터값의 평균값을 관리서버에 전송하는 것을 특징으로 하는 가상 비콘을 이용한 위치 측정 방법.
  3. 제 2 항에 있어서,
    상기 N은 4이며, 상기 4개의 기준 데이터값은 상기 제1 스마트 디바이스가 상기 특정 위치에서 동, 서, 남, 북으로 축회전되었을 때 각각의 위치에서 측정되는 것을 특징으로 하는 가상 비콘을 이용한 위치 측정 방법.
  4. 제 2 항에 있어서,
    상기 a1) 단계의 특정위치 입력은 장소의 명칭과, 상기 장소 내의 가상 비콘 위치의 명칭을 입력받는 것을 특징으로 하는 가상 비콘을 이용한 위치 측정 방법.
  5. 제 4 항에 있어서,
    상기 장소 내의 가상 비콘 위치가 속하는 층수를 더 입력받는 것을 특징으로 하는 가상 비콘을 이용한 위치 측정 방법.
  6. 제 4 항에 있어서,
    상기 장소 내의 가상 비콘 위치가 '주(主)' 타입인지 아니면 '보조(補助)'타입 인지 여부를 더 입력받는 것을 특징으로 하는 가상 비콘을 이용한 위치 측정 방법.
  7. 제 2 항에 있어서,
    상기 a2) 단계 후, 상기 N개의 기준 데이터값을 측정한 후, 각각의 측정된 기준 데이터값을 필터링하여 필터링된 기준 데이터값을 메모리에 저장하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 가상 비콘을 이용한 위치 측정 방법.
  8. 제 1 항에 있어서,
    상기 기준 데이터값 및 측정 데이터값은 전파의 고유넘버와 신호세기를 포함하며, 상기 e) 단계에서 기준 데이터값과 측정 데이터값의 유사도 계산은 상기 각 전파의 신호세기의 유사도를 계산하는 것을 특징으로 하는 가상 비콘을 이용한 위치 측정 방법.
  9. 제 8 항에 있어서, 상기 e) 단계는,
    e1) 상기 기준 데이터값의 기준 전파 신호세기 벡터와 측정 데이터값의 측정 전파 신호세기 벡터의 유닛 벡터 유사도(Sv)를 계산하는 단계;
    e2) 상기 계산된 유닛 벡터 유사도(Sv)가 설정된 기준 유닛 벡터 유사도(Sv_r) 이상인 경우, 상기 측정 전파 신호세기 벡터를 보정하여 보정된 측정 전파 신호세기 벡터를 구하여, 상기 기준 전파 신호세기 벡터와 상기 보정된 측정 전파 신호세기 벡터의 전파 편차 유사도(Se)를 계산하는 단계;
    e3) 상기 유닛 벡터 유사도(Sv)가 설정된 기준 유닛 벡터 유사도(Sv_r) 미만인 경우, 상기 기준 전파 신호세기 벡터와 상기 측정 전파 신호세기 벡터의 전파 편차 유사도(Se)를 계산하는 단계; 및,
    e4) 상기 e2) 및 e3) 단계에서 계산된 전파 편차 유사도(Se)가 설정된 기준 전파 편차 유사도(Se_r) 이상인 경우, 특정 위치 근접 신호를 생성하는 것을 특징으로 하는 가상 비콘을 이용한 위치 측정 방법.
  10. 제 9 항에 있어서,
    상기 e1) 단계의 유닛 벡터 유사도(Sv)는 하기 식과 같이 구하는 것을 특징으로 하는 가상 비콘을 이용한 위치 측정 방법.
    Figure PCTKR2016006124-appb-I000006
    (여기서,
    Figure PCTKR2016006124-appb-I000007
    Figure PCTKR2016006124-appb-I000008
    Figure PCTKR2016006124-appb-I000009
    : 측정 전파 신호세기 벡터
    Figure PCTKR2016006124-appb-I000010
    : 기준 전파 신호세기 벡터
    Figure PCTKR2016006124-appb-I000011
    : i번째 측정 전파 신호세기
    Figure PCTKR2016006124-appb-I000012
    : i번째 기준 전파 신호세기)
  11. 제 10 항에 있어서,
    상기 e2) 단계의 보정된 측정 전파 신호세기 벡터는 하기 식과 같이 구하는 것을 특징으로 하는 가상 비콘을 이용한 위치 측정 방법.
    Figure PCTKR2016006124-appb-I000013
    Figure PCTKR2016006124-appb-I000014
    : 보정된 측정 전파 신호세기 벡터
    (여기서, 아래의 식을 이용하여 최소자승법(Least Square Method)으로 보정계수 α와 β를 구함.)
    Figure PCTKR2016006124-appb-I000015
  12. 제 10 항 또는 제 11 항에 있어서,
    상기 e2) 및 e3) 단계의 전파 편차 유사도(Se)는 아래의 식 중 어느 하나를 이용하여 계산하는 것을 특징으로 하는 가상 비콘을 이용한 위치 측정 방법.
    ((1) 유클리디언 유사도(Euclidean Similarity)
    Figure PCTKR2016006124-appb-I000016
    (2) 가우시안 유사도(Gaussian Similarity)
    Figure PCTKR2016006124-appb-I000017
    여기서, σ : 신호 노이즈의 표준편차)
  13. 제 1 항에 있어서,
    상기 c) 단계 후, 상기 측정된 측정 데이터값을 필터링하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 가상 비콘을 이용한 위치 측정 방법.
  14. 특정 위치에서의 Wifi 정보를 포함하는 고유한 전파정보가 미리 측정된 기준 데이터값이 저장되는 데이터베이스를 포함하는 관리서버;
    상기 기준 데이터값을 미리 측정하고 또한 현재 위치에서의 Wifi 정보를 포함하는 전파 정보를 측정한 측정 데이터값을 측정하는 전파 측정부와, 상기 전파 측정부에 의해 측정된 기준 데이터값과 측정 데이터값을 상기 관리서버로 전송하는 위치측정 제어부를 포함하는 스마트 디바이스;를 포함하며,
    상기 스마트 디바이스가 상기 특정 위치에 근접시 상기 위치측정 제어부는 상기 측정 데이터값을 상기 관리서버에 전송하며, 상기 관리서버는 상기 측정 데이터값을 수신하여 이와 관련된 기준 데이터값을 데이터베이스로부터 스캔하여 상기 스마트 디바이스로 전송하며,
    상기 스마트 디바이스의 위치측정 제어부는 상기 수신된 기준 데이터값과 측정 데이터값의 유사도를 계산하여 일정 오차범위 내일 경우 특정위치에 근접하였음을 판별하고 특정 위치 근접 신호를 생성하는 것을 특징으로 하는 가상 비콘을 이용한 위치 측정 시스템.
  15. 제 14 항에 있어서,
    상기 전파 측정부가 측정하는 기준 데이터값 및 측정 데이터값은 전파의 고유넘버와 신호세기를 포함하며,
    상기 위치측정 제어부는 상기 기준 데이터값과 측정 데이터값의 각 전파의 신호세기의 유사도를 계산하는 것을 특징으로 하는 가상 비콘을 이용한 위치 측정 시스템.
  16. 제 15 항에 있어서, 상기 위치측정 제어부는,
    상기 미리 측정된 기준 데이터값의 기준 전파 신호세기 벡터와 측정 데이터값의 측정 전파 신호세기 벡터의 유닛 벡터 유사도(Sv)를 계산하고, 상기 계산된 유닛 벡터 유사도(Sv)가 설정된 기준 유닛 벡터 유사도(Sv_r) 이상인 경우 상기 측정 전파 신호세기 벡터를 보정하여 보정된 측정 전파 신호세기 벡터를 구하여 상기 기준 전파 신호세기 벡터와 상기 보정된 측정 전파 신호세기 벡터의 전파 편차 유사도(Se)를 계산하며, 상기 유닛 벡터 유사도(Sv)가 설정된 기준 유닛 벡터 유사도(Sv_r) 미만인 경우 상기 기준 전파 신호세기 벡터와 상기 측정 전파 신호세기 벡터의 전파 편차 유사도(Se)를 계산하는 유사도 계산 및 위치 판별부; 및,
    상기 계산된 전파 편차 유사도(Se)가 설정된 기준 전파 편차 유사도(Se_r) 이상인 경우, 특정 위치에 근접하였음을 판별하여 특정 위치 근접 신호를 생성하여 디스플레이부에 표시하는 특정 위치 근접 신호 생성부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 가상 비콘을 이용한 위치 측정 시스템.
  17. 제 16 항에 있어서, 상기 위치측정 제어부는,
    상기 전파 측정부에 의해 측정된 전파의 필터링을 수행하는 필터링부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 가상 비콘을 이용한 위치 측정 시스템.
  18. 제 17 항에 있어서, 상기 위치측정 제어부는,
    상기 기준 데이터값 수집 시, 상기 전파 측정부 및 필터링부를 거친 전파 정보에서 이상 값을 제외하는 오차 판별부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 가상 비콘을 이용한 위치 측정 시스템.
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