WO2020013433A1 - 고정확도의 고속 무선 측위 방법 및 장치 - Google Patents

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Abstract

고정확도의 고속 무선 측위 방법 및 장치에 관한 것으로, 제 1 시점까지 적어도 하나의 고정 노드로부터 수신된 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴을 생성하고, 이동 노드가 위치하는 지역에서의 신호 세기의 분포 패턴 형태의 지도 내에서 제 1 시점까지의 신호 세기의 변화 패턴과 가장 유사한 패턴을 갖는 부분을 색출하고, 제 1 시점까지의 신호 세기의 변화 패턴과 색출된 부분간의 유사도에 기초하여 이동 노드의 초기 위치를 설정하고, 지도 내에서 이와 같이 설정된 초기 위치를 기준으로 제 2 시점까지의 신호 세기의 변화 패턴과 가장 유사한 패턴을 갖는 부분을 색출하고, 제 2 시점까지의 신호 세기의 변화 패턴과 가장 유사한 패턴을 갖는 부분이 지시하는 지도의 위치를 이용하여 이동 노드의 위치를 결정함으로써 이동 노드의 위치를 빠르고 정확하게 측정할 수 있다.

Description

고정확도의 고속 무선 측위 방법 및 장치
무선 신호를 이용하여 이동 노드의 위치를 추정하는 무선 측위 방법 및 장치에 관한 것이다.
GNSS(Global Navigation Satellite System)는 우주궤도를 돌고 있는 인공위성으로부터 송출되는 전파를 이용해 지구 전역에서 움직이는 물체의 위치를 추정하기 위한 시스템으로서, 현재 미사일 유도 같은 군사적 용도뿐만 아니라 스마트폰 사용자의 위치 추적, 차량, 선박, 항공기 등의 항법 장치에 많이 이용되고 있다. GNSS의 대표적인 예로는 미국의 GPS(Global Positioning System), 러시아의 글로나스(GLONASS), 유럽의 갈리레오(Galileo), 일본의 QZSS(Quasi-Zenith Satellite System) 등을 들 수 있다. 그러나, GNSS는 인공위성으로부터 송출되는 전파가 도달할 수 없는 실내 공간에서는 측위가 불가능하며, 고층빌딩에 의한 전파 차단, 반사 등으로 인해 도심에서 측위 정확도가 심하게 저하되는 문제가 있었다.
최근, 세계 각 국의 자동차 제조사와 구글, 인텔 등의 글로벌 기업은 자율 주행 자동차의 연구 개발에 열을 올리고 있다. 실외에서의 부분 자율 주행에 대해서는 어느 정도 성과를 보이고 있으나, GNSS의 실내 측위 불가능으로 인해 실외 및 실내를 아우르는 완전 자율 주행은 아직 요원한 상태이다. 이러한 GNSS의 문제점을 해결하기 위해, 실내 공간에 존재하는 무선 신호를 이용하여 사용자나 차량의 위치를 추정하는 무선 측위 기술에 많은 관심이 모아지고 있다. 무선 측위 기술은 현재 상용화되어 서비스되고 있으나, GNSS에 비해 측위 정확도가 매우 떨어져 다양한 방식의 무선 측위 기술이 개발 중에 있다.
무선 통신은 근거리 무선통신과 광역 무선통신으로 분류될 수 있다. 근거리 무선 통신의 대표적인 예로는 와이파이(Wifi), 블루투스(Bluetooth), 지그비(Zigbee) 등을 들 수 있고, 광역 무선통신의 대표적인 예로는 3G(3rd Generation), 4G(4th Generation), 로라(Lora) 등을 들 수 있다. LTE(Long Term Evolution)는 4G 무선통신의 일종이다. 블루투스, 지그비 등의 근거리 신호는 실내 공간에 사용자의 필요에 따라 일시적으로 발생했다가 사라지는 특성으로 인해 측위용으로는 적합하지 않다. 현재, 대부분의 실내에는 와이파이 신호와 LTE 신호가 분포하고 있는 것으로 알려져 있다.
이에 따라, 2.4GHz 대역의 와이파이 신호를 이용하여 측위를 실시하는 WPS(Wifi Positioning System)가 각광을 받고 있다. 와이파이 신호를 이용한 측위 기법에는 대표적으로 삼각측량(triangulation) 기법과 핑거프린트(fingerprint) 기법을 들 수 있다. 삼각측량 기법은 3 개 이상의 액세스 포인트(AP, Access Point)로부터 수신된 신호의 세기(RSS, Received Signal Strength)를 측정하고 그것을 거리로 환산함으로써 위치를 추정한다. 그러나, 실내 공간에서는 건물의 벽체, 장애물, 사람 등에 의해 무선 신호의 감쇄, 반사, 회절 등이 일어나기 때문에 환산된 거리 값이 엄청난 오차를 포함하게 됨에 따라 삼각측량 기법은 실내 측위용으로는 거의 사용되고 있지 않다.
이러한 이유로 실내 공간에서는 주로 핑거프린트 기법이 사용된다. 이 기법은 실내 공간을 격자 구조로 분할하고 각 단위 지역에서 신호 세기 값을 수집하고 데이터베이스화하여 라디오맵(radio map)을 구축한다. 이와 같이 라디오맵이 구축된 상태에서, 사용자 위치에서 수신된 신호의 세기를 라디오맵의 데이터와 비교함으로써 사용자의 위치로 추정하게 된다. 이 기법은 실내의 공간 특성이 반영된 데이터를 수집하기 때문에 삼각측량 기법에 비해 측위 정확도가 매우 높다는 장점을 갖고 있다. 무선 환경이 양호하고 실내 공간을 촘촘하게 분할하여 많은 신호를 수집할수록 측위 정밀도가 높아지는데 최대 2~3 미터까지 향상될 수 있는 것으로 보고되고 있다.
핑거프린트 기법은 라디오맵을 구축할 때의 시점에서 수집된 신호 세기와 측위 수행 시점에 수집된 신호 세기의 차이가 거의 없을 경우, 비교적 정확한 측위를 수행한다. 그러나, 현실 세계에서 빈번하게 발생하는 통신 채널간의 신호 간섭, 액세스 포인트의 증설, 고장이나 장애물 발생 등의 무선 환경의 변화는 과거에 구축된 라디오맵의 데이터와 차이가 있는 신호 세기의 수집으로 이어져 측위 정확도에 심각한 영향을 주게 된다. 이에 따라, 핑거프린트 기법에 KNN(K-Nearest Neighbor), 파티클 필터(particle filter) 등을 적용하여 측위 정확도를 높이고자 하는 다양한 시도들이 이루어지고 있다.
무엇보다도, 와이파이 신호는 근거리 무선통신의 특성상, 도심 일부에만 분포되어 있다는 현실로 인해 핑거프린트 기법은 실외 및 실내의 전 지역에 대한 측위 서비스가 요구되는 차량 네비게이션 시스템이나 자율주행에서는 단독으로 사용될 수 없다는 태생적인 한계를 갖고 있다. LTE 신호는 실내 및 실외 전역에 고르게 분포되어 있으나, 신호 세기의 변화가 크지 않은 지역이 넓어 측위 정확도를 높이는 데에 한계가 있다. 그 결과, LTE 신호를 이용하는 측위 서비스는 사용자의 위치를 대략적으로 알려주는 수준에 머물고 있으며 측위 오차가 사고로 이어질 수 있는 차량 네비게이션 시스템이나 자율주행용으로 사용되기에는 아직 많은 문제를 안고 있다.
이동 노드가 실제로 위치하고 있지 않은 영역의 패턴이 고정 노드로부터 수신된 신호 세기의 변화 패턴과 유사한 패턴으로 잘못 색출되는 경우를 방지함으로써 이동 노드의 위치를 빠르고 정확하게 측정할 수 있고, 특히 무선 측위의 실행 시작 후 매우 짧은 시간 내에 이동 노드의 위치 정확도를 차량 네비게이션 시스템이나 자율주행용으로 사용 가능한 일정 수준 이상으로 끌어올릴 수 있는 무선 측위 방법 및 장치를 제공하는 데에 있다. 또한, 상기된 무선 측위 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체를 제공하는데 있다. 상기된 바와 같은 기술적 과제들로 한정되지 않으며, 이하의 설명으로부터 또 다른 기술적 과제가 도출될 수도 있다.
본 발명의 일 측면에 따른 무선 측위 방법은 제 1 시점까지 적어도 하나의 고정 노드로부터 수신된 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴을 생성하는 단계; 상기 이동 노드가 위치하는 지역에서의 신호 세기의 분포 패턴 형태의 지도 내에서 상기 제 1 시점까지의 신호 세기의 변화 패턴과 가장 유사한 패턴을 갖는 부분을 색출하는 단계; 상기 제 1 시점까지의 신호 세기의 변화 패턴과 상기 색출된 부분간의 유사도에 기초하여 상기 이동 노드의 초기 위치를 설정하는 단계; 제 2 시점까지 적어도 하나의 고정 노드로부터 수신된 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴을 생성하는 단계; 상기 지도 내에서 상기 초기 위치를 기준으로 상기 제 2 시점까지의 신호 세기의 변화 패턴과 가장 유사한 패턴을 갖는 부분을 색출하는 단계; 및 상기 제 2 시점까지의 신호 세기의 변화 패턴과 가장 유사한 패턴을 갖는 부분이 지시하는 지도의 위치를 이용하여 상기 이동 노드의 위치를 결정하는 단계를 포함한다.
상기 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴은 상기 복수의 시점에서 추정된 이동 노드의 복수의 상대 위치에서 복수 회 수신된 적어도 하나의 신호의 세기의 연속적 나열로 표현되는 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴일 수 있다.
상기 무선 측위 방법은 상기 제 1 시점까지의 신호 세기의 변화 패턴과 가장 유사한 패턴을 갖는 부분이 지시하는 지도의 위치를 상기 이동 노드의 위치로 추정하는 단계를 더 포함하고, 상기 초기 위치를 설정하는 단계는 상기 제 1 시점까지의 신호 세기의 변화 패턴과 상기 색출된 부분간의 유사도에 기초하여 상기 추정된 이동 노드의 위치를 상기 초기 위치로 선정함으로써 상기 초기 위치를 설정할 수 있다.
상기 초기 위치를 설정하는 단계는 상기 제 1 시점까지의 신호 세기의 변화 패턴과 가장 유사한 패턴을 갖는 부분을 색출하는 과정에서 상기 제 1 시점까지의 신호 세기의 변화 패턴에 비교되는 상기 지도 내의 부분들과 상기 제 1 시점까지의 신호 세기의 변화 패턴간의 복수의 유사도의 변화 패턴에 기초하여 상기 이동 노드의 초기 위치를 설정할 수 있다.
상기 무선 측위 방법은 상기 제 1 시점까지의 신호 세기의 변화 패턴과 가장 유사한 패턴을 갖는 부분이 지시하는 지도의 위치를 상기 이동 노드의 위치로 추정하는 단계를 더 포함하고, 상기 초기 위치를 설정하는 단계는 상기 복수의 유사도의 변화 패턴에 기초하여 상기 추정된 이동 노드의 위치의 신뢰도를 산출하고, 상기 위치 신뢰도에 따라 상기 추정된 이동 노드의 위치를 상기 초기 위치로 선정함으로써 상기 초기 위치를 설정할 수 있다.
상기 초기 위치를 설정하는 단계는 상기 제 1 시점까지의 신호 세기의 변화 패턴과 상기 색출된 부분간의 유사도에 반비례하는 지표로서 상기 제 1 시점까지의 신호 세기의 변화 패턴과 상기 색출된 부분간의 차이에 해당하는 상관 거리를 산출하고, 상기 산출된 상관 거리에 기초하여 상기 이동 노드의 초기 위치를 설정할 수 있다.
상기 무선 측위 방법은 상기 제 1 시점까지의 신호 세기의 변화 패턴과 가장 유사한 패턴을 갖는 부분이 지시하는 지도의 위치를 상기 이동 노드의 위치로 추정하는 단계를 더 포함하고, 상기 초기 위치를 설정하는 단계는 상기 산출된 상관 거리에 기초하여 상기 추정된 이동 노드의 위치를 상기 초기 위치로 선정함으로써 상기 초기 위치를 설정할 수 있다.
상기 초기 위치를 설정하는 단계는 상기 제 1 시점까지의 신호 세기의 변화 패턴과 가장 유사한 패턴을 갖는 부분을 색출하는 과정에서 상기 제 1 시점까지의 신호 세기의 변화 패턴에 비교되는 상기 지도 내의 부분들과 상기 제 1 시점까지의 신호 세기의 변화 패턴간의 차이에 해당하는 복수의 상관 거리를 산출하는 단계; 상기 산출된 복수의 상관 거리의 변화 패턴을 생성하는 단계; 및 상기 복수의 상관 거리의 변화 패턴에 기초하여 상기 추정된 이동 노드의 위치를 상기 이동 노드의 초기 위치로 선정하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 초기 위치로 선정하는 단계는 상기 복수의 상관 거리의 변화 패턴의 최하위 피크와 차하위 피크를 검출하는 단계; 상기 검출된 최하위 피크와 차하위 피크의 비(ratio)에 기초하여 상기 추정된 이동 노드의 위치의 신뢰도를 산출하는 단계; 및 상기 신뢰도가 기준값보다 높으면 상기 추정된 이동 노드의 위치를 상기 초기 위치로 선정하는 단계를 포함할 수 있다. 상기 신뢰도를 산출하는 단계는 상기 검출된 차하위 피크의 값을 상기 검출된 최하위 피크의 값으로 나눔으로써 상기 신뢰도를 산출할 수 있다.
상기 제 1 시점까지의 신호 세기의 변화 패턴은 상기 이동 노드의 위치의 상대적인 변화에 따른 상기 제 1 시점까지의 신호 세기의 변화를 그래프화한 기하학적인 서피스(surface) 형태의 패턴이고, 상기 제 1 시점까지의 신호 세기의 변화 패턴과 가장 유사한 패턴을 갖는 부분을 색출하는 단계는 상기 지도 내에서 상기 제 1 시점까지의 신호 세기의 변화를 그래프화한 기하학적인 서피스 형태의 패턴의 서피스 형태와 가장 유사한 형태를 갖는 서피스 부분을 색출할 수 있다.
상기 제 2 시점까지의 신호 세기의 변화 패턴과 가장 유사한 패턴을 갖는 부분을 색출하는 단계는 상기 제 2 시점까지의 신호 세기의 변화 패턴에서 검출된 복수의 피크와 상기 지도에서 검출된 복수의 피크를 비교함으로써 상기 지도 내에서 상기 초기 위치를 기준으로 상기 제 2 시점까지의 신호 세기의 변화 패턴에서 검출된 복수의 피크 중에서 상기 지도에서 검출된 복수의 피크와 가장 유사한 복수의 피크를 색출하는 방식으로 상기 제 2 시점까지의 신호 세기의 변화 패턴과 가장 유사한 패턴을 갖는 부분을 색출할 수 있다.
상기 이동 노드의 위치를 결정하는 단계는 상기 제 2 시점까지의 신호 세기의 변화 패턴과 가장 유사한 패턴을 갖는 부분이 지시하는 지도의 위치로서 630 단계에서 색출된 가장 유사한 복수의 피크의 발생 위치를 이용하여 상기 이동 노드의 위치를 결정할 수 있다.
상기 제 2 시점까지의 신호 세기의 변화 패턴과 가장 유사한 패턴을 갖는 부분을 색출하는 단계는 상기 지도 내에서 상기 초기 위치를 색출 시작점으로 하여 상기 제 2 시점까지의 신호 세기의 변화 패턴과 가장 유사한 패턴을 갖는 부분을 색출할 수 있다.
본 발명의 다른 측면에 따라 상기 무선 측위 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체가 제공된다.
본 발명의 또 다른 측면에 따른 무선 측위 장치는 제 1 시점까지 적어도 하나의 고정 노드로부터 수신된 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴을 생성하는 패턴 생성부; 상기 이동 노드가 위치하는 지역에서의 신호 세기의 분포 패턴 형태의 지도 내에서 상기 제 1 시점까지의 신호 세기의 변화 패턴과 가장 유사한 패턴을 갖는 부분을 색출하는 신호 비교부; 상기 제 1 시점까지의 신호 세기의 변화 패턴과 상기 색출된 부분간의 유사도에 기초하여 상기 이동 노드의 초기 위치를 설정하는 초기위치 설정부; 및 제 2 시점까지의 신호 세기의 변화 패턴과 가장 유사한 패턴을 갖는 부분이 지시하는 지도의 위치를 이용하여 상기 이동 노드의 위치를 결정하는 위치 처리부를 포함하고, 상기 지도 내에서 상기 초기 위치를 기준으로 상기 제 2 시점까지의 신호 세기의 변화 패턴과 가장 유사한 패턴을 갖는 부분이 색출된다.
이동 노드가 위치하는 지역에서의 신호 세기의 분포 패턴 형태의 지도 내에서 제 1 시점까지의 신호 세기의 변화 패턴과 가장 유사한 패턴을 갖는 부분을 색출하고, 제 1 시점까지의 신호 세기의 변화 패턴과 색출된 부분간의 유사도에 기초하여 이동 노드의 초기 위치를 설정하고, 지도 내에서 이와 같이 설정된 초기 위치를 기준으로 제 2 시점까지의 신호 세기의 변화 패턴과 가장 유사한 패턴을 갖는 부분을 색출함으로써 지도 내에서 제 2 시점까지의 신호 세기의 변화 패턴과 가장 유사한 패턴을 빠르고 정확하게 색출할 수 있다. 이와 같이 색출된 제 2 시점까지의 신호 세기의 변화 패턴과 가장 유사한 패턴을 갖는 부분이 지시하는 지도의 위치를 이용하여 이동 노드의 위치를 결정함으로써 이동 노드의 위치를 빠르고 정확하게 측정할 수 있다. 그 결과, 고정확도의 고속 무위 측위 방법 및 장치가 제공될 수 있다.
본 발명의 무선 측위 기법에 따르면, 무선 측위 장치의 구동 시작 후에 무선 측위 방법의 단계들이 계속적으로 반복되면서 고정 노드로부터 수신되는 신호 세기의 변화 패턴의 데이터 사이즈가 점차적으로 증가하게 된다. 이러한 신호 세기의 변화 패턴의 데이터 사이즈가 작은 경우에 지도 내에서 이것과 매칭되는 서피스 형태를 구별해내는 능력이 떨어짐에 따라 무선 측위의 정확도가 떨어지게 된다. 본 발명은 어떤 시점까지의 신호 세기의 변화 패턴과 색출된 부분간의 유사도에 기초하여 설정된 이동 노드의 초기 위치를 기준으로 지도 내에서 그 시점 이후의 시점까지의 신호 세기의 변화 패턴과 가장 유사한 패턴을 갖는 부분을 색출함으로써 어떤 신호 세기의 변화 패턴과 가장 유사한 패턴이 존재할 가능성이 없는 영역에서의 패턴 색출을 미리 차단함으로써 이동 노드가 실제로 위치하고 있지 않은 영역의 패턴이 고정 노드로부터 수신된 신호 세기의 변화 패턴과 유사한 패턴으로 잘못 색출되는 경우를 방지할 수 있다.
이와 같이, 무선 측위에 사용되는 신호 세기의 변화 패턴의 데이터 사이즈가 작은 경우에도 이동 노드가 실제로 위치하고 있지 않은 영역의 패턴이 그 신호 세기의 변화 패턴과 유사한 패턴으로 잘못 색출되는 경우를 방지할 수 있음에 따라 본 발명의 무선 측위의 실행 시작 후 매우 짧은 시간 내에 이동 노드의 위치 정확도를 차량 네비게이션 시스템이나 자율주행용으로 사용 가능한 일정 수준 이상으로 끌어올릴 수 있다. 특히, LTE 신호와 같이, 넓은 지역에 걸쳐 신호 세기의 변화가 거의 없는 무선 신호를 이용하여 이동 노드의 위치를 추정하는 경우에 무선 측위에 사용되는 신호 세기의 변화 패턴의 데이터 사이즈가 작으면 이동 노드가 실제로 위치하고 있지 않은 영역의 패턴이 고정 노드로부터 수신된 신호 세기의 변화 패턴과 유사한 패턴으로 잘못 색출될 확률이 높다. 본 발명은 LTE 신호와 같이, 넓은 지역에 걸쳐 신호 세기의 변화가 거의 없는 무선 신호를 이용하여 이동 노드의 위치를 추정하는 경우에도 무선 측위의 실행 초기에 매우 높은 정확도의 측위 서비스를 제공할 수 있다.
통신 채널간의 신호 간섭, 액세스 포인트의 증설, 고장이나 장애물 발생 등과 같은 무선 환경 변화나 노이즈 등으로 인해 라디오맵 구축 당시에 수집된 신호 세기와는 다른 신호 세기가 측정되는 경우가 발생할 수 있다. 이 경우, 고정 노드로부터 수신된 신호 세기의 변화 패턴은 이와 같이 측정된 신호 세기를 포함함에 따라 그 신호 세기의 변화 패턴과 색출된 부분간의 유사도, 즉 본 발명에 따라 추정된 이동 노드의 위치 신뢰도가 낮게 된다. 본 발명은 이러한 경우에 이동 노드의 초기 위치가 설정되지 않도록, 즉 초기 위치가 갱신되지 않고 그대로 유지되도록 함으로써 이것으로 인해 이동 노드가 실제로 위치하고 있지 않은 영역의 패턴이 고정 노드로부터 수신된 신호 세기의 변화 패턴과 유사한 패턴으로 잘못 색출되는 경우를 방지할 수 있다. 상기된 효과들로 한정되지 않으며, 이하의 설명으로부터 또 다른 효과가 도출될 수도 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 무선통신 시스템의 구성도이다.
도 2는 도 1에 도시된 이동 노드(1)의 무선 측위 장치의 구성도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 무선 측위 방법의 흐름도이다.
도 4는 도 3에 도시된 220 단계의 상세 흐름도이다.
도 5는 도 3의 320 단계에서의 패턴 형성 원리를 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 본 실시예의 무선 측위에 사용되는 신호 세기의 변화 패턴을 생성하기 위한 3차원 공간 좌표계를 도시한 도면이다.
도 7은 본 실시예의 무선 측위에 사용되는 패턴 데이터의 누적을 테이블 형태로 나타낸 도면이다.
도 8은 본 실시예의 무선 측위에 사용되는 신호 세기의 변화 패턴이 생성되는 일례를 도시한 도면이다.
도 9-10은 본 실시예의 무선 측위 알고리즘에 따라 이동 노드(1)의 절대 위치가 추정되는 예들을 도시한 도면이다.
도 11은 터널 구간을 지나는 차량에 수신된 신호 세기의 변화 패턴의 일례를 도시한 도면이다.
도 12는 도 3에 도시된 320 단계에서 생성된 신호 변화 패턴과 450 단계에서 수신된 신호 분포 패턴의 대비도이다.
도 13은 도 2에 도시된 피크 검출부(21)에 의해 신호 세기의 변화 패턴이 평탄화되는 일례를 도시한 도면이다.
도 14는 도 3에 도시된 630 단계의 상세 흐름도이다.
도 15는 도 2에 도시된 속도 처리부(23)의 속도 추정의 예시도이다.
도 16은 도 3에 도시된 650 단계에서의 위치 오차 보정의 일례를 도시한 도면이다.
도 17은 도 3에 도시된 530 단계의 상세 흐름도이다.
도 18-20은 도 17에 도시된 532 단계에서 생성된 서피스 상관 거리의 변화 패턴의 일례를 도시한 도면이다.
이하에서는 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 상세히 설명한다. 이하에서는 사용자에 의해 휴대되어 이동하는 스마트폰, 차량에 탑재되어 이동하는 네비게이션 시스템과 같이 측위의 대상이 되는 모든 이동체를 포괄하여 "이동 노드"로 통칭하기로 한다. 또한, 와이파이 망의 액세스 포인트(AP, Access Point), LTE 망의 기지국(base station), 무선 신호를 증폭하여 재송신하는 리피터(repeater) 등과 같이, 어떤 지역에 고정 설치되어 이동 노드의 무선 통신을 중계하는 통신 기기를 포괄하여 "고정 노드"로 통칭하기로 한다. 또한, 고정 노드로부터 송출되는 RF(Radio Frequency) 신호를 간략하게 "신호"로 호칭하기로 한다.
이하에서 설명될 본 발명의 실시예는 와이파이 신호, LTE(Long Term Evolution) 신호 등과 같은 무선 신호를 이용하여 측위 서비스를 제공하는 무선 측위 방법 및 장치에 관한 것으로서, 특히 이동 노드가 실제로 위치하고 있지 않은 영역의 패턴이 고정 노드로부터 수신된 신호 세기의 변화 패턴과 유사한 패턴으로 잘못 색출되는 경우를 방지함으로써 이동 노드의 위치를 빠르고 정확하게 측정할 수 있고, 특히 무선 측위의 실행 시작 후 매우 짧은 시간 내에 이동 노드의 위치 정확도를 차량 네비게이션 시스템이나 자율주행용으로 사용 가능한 일정 수준 이상으로 끌어올릴 수 있는 무선 측위 방법 및 장치에 관한 것이다. 이하에서는 이러한 무선 측위 방법 및 무선 측위 장치를 간략하게 "무선 측위 방법"과 "무선 측위 장치"로 호칭하기로 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 무선통신 시스템의 구성도이다. 도 1을 참조하면, 본 실시예에 따른 무선통신 시스템은 복수의 이동 노드(1), 복수의 고정 노드(2), 및 측위 서버(3)로 구성된다. 복수 이동 노드(1) 각각은 사용자에 의해 휴대되거나 차량에 탑재되어 이동하면서 적어도 한 종류의 무선통신 망을 통해 다른 노드와의 무선통신을 수행한다. 일반적으로, 각 이동 노드(1)는 적어도 두 종류의 무선통신 망, 예를 들어 와이파이 망과 LTE 망을 통해 무선 통신을 수행한다. 복수의 고정 노드(2) 각각은 각 이동 노드(1)가 무선통신 망에 접속하여 다른 노드와의 무선 통신을 수행할 수 있도록 각 이동 노드(1)의 무선 통신을 중계한다. 이동 노드(1)가 와이파이 망을 통해 무선 통신을 수행하는 경우에 고정 노드는 액세스 포인트일 수 있고, LTE 망을 통해 무선 통신을 수행하는 경우에 고정 노드는 기지국일 수 있다. 측위 서버(3)는 본 실시예의 무선 측위에 필요한 라디오맵의 일부를 각 이동 노드(1)에 제공한다.
도 2는 도 1에 도시된 이동 노드(1)의 무선 측위 장치의 구성도이다. 도 2를 참조하면, 도 1에 도시된 이동 노드(1)의 무선 측위 장치는 무선통신부(10), 센서부(20), 버퍼(30), 초기위치 설정부(40), 스캔부(11), 신호 처리부(12), 상대위치 추정부(13), 도메인 변환부(14), 패턴 생성부(15), 클러스터 선정부(16), 맵 로더(17), 신호 비교부(18), 절대위치 추정부(19), 피크 검출부(21), 피크 비교부(22), 속도 처리부(23), 및 위치 처리부(24)로 구성된다. 본 실시예가 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이러한 구성 요소들은 특정 기능을 제공하는 하드웨어로 구현될 수도 있고, 특정 기능을 제공하는 소프트웨어가 기록된 메모리, 프로세서, 버스 등의 조합으로 구현될 수도 있음을 이해할 수 있다. 상기된 각 구성 요소는 반드시 별개의 하드웨어로 구현되는 것은 아니며, 여러 개의 구성 요소가 공통 하드웨어, 예를 들어 프로세서, 메모리, 버스 등의 조합에 의해 구현될 수도 있다.
상술한 바와 같이, 이동 노드(1)는 사용자에 의해 휴대되는 스마트폰일 수도 있고, 차량에 탑재되는 네비게이션 시스템일 수도 있다. 도 2에 도시된 실시예는 무선 측위 장치에 관한 것으로서 도 2에 도시된 무선 측위 장치의 구성 외에 스마트폰의 다른 구성이나 네비게이션 시스템의 다른 구성이 도 2에 도시되면 본 실시예의 특징이 흐려질 수 있기 때문에 생략된다. 본 실시예가 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이동 노드(1)가 스마트폰이나 네비게이션 시스템 등으로 구현될 경우에 도 2에 도시된 구성 요소 외에 다른 구성 요소가 추가될 수 있음을 이해할 수 있다.
무선통신부(10)는 적어도 하나의 무선통신망을 통해 신호를 송수신한다. 센서부(20)는 이동 노드(1)의 움직임을 감지하는 적어도 하나의 센서로 구성된다. 버퍼(30)는 패턴 생성부(15)에 의해 생성된 패턴 데이터를 누적시키기 위한 용도로 사용된다. 센서부(20)는 이동 노드(1)의 가속도를 측정하는 가속도 센서(acceleration sensor)와 이동 노드(1)의 각속도를 측정하는 자이로 센서(gyro sensor)로 구성될 수 있다. 이동 노드(1)가 어떤 종류의 기기로 구현되는가에 따라 센서부(20)의 센서 종류가 달라질 수 있다. 이동 노드(1)가 스마트폰으로 구현되는 경우, 센서부(20)는 상술한 바와 같은 가속도 센서와 자이로 센서로 구성될 수 있다. 이동 노드(1)가 차량에 탑재되는 네비게이션 시스템으로 구현되는 경우, 센서부(20)는 상술한 바와 같은 가속도 센서와 자이로 센서로 구성될 수도 있고, 이러한 센서 대신에 엔코더(encoder), 지자기 센서 등이 사용될 수도 있다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 무선 측위 방법의 흐름도이다. 도 3을 참조하면, 본 실시예에 따른 무선 측위 방법은 도 2에 도시된 이동 노드(1)의 무선 측위 장치에 의해 실행되는 다음과 같은 단계들로 구성된다. 이하에서는 도 3을 참조하면서, 도 2에 도시된 초기위치 설정부(40), 스캔부(11), 신호 처리부(12), 상대위치 추정부(13), 도메인 변환부(14), 패턴 생성부(15), 클러스터 선정부(16), 맵 로더(17), 신호 비교부(18), 절대위치 추정부(19), 피크 검출부(21), 피크 비교부(22), 속도 처리부(23), 및 위치 처리부(24)를 상세하게 설명하기로 한다.
110 단계에서 이동 노드(1)의 스캔부(11)는 무선통신부(10)를 통하여 무선통신의 주파수 대역을 주기적으로 스캔함으로써 적어도 하나의 고정 노드(2)로부터 송출된 적어도 하나의 신호를 수신한다. 스캔부(11)의 스캔 주기의 길이에 따라 아래에서 설명될 시간도메인 데이터의 샘플링 레이트(sampling rate)가 결정된다. 무선통신부(10)의 스캔 주기가 짧을수록 아래에서 설명될 시간도메인 데이터의 샘플링 레이트가 높아지게 되고, 결과적으로 본 실시예에 따라 추정된 이동 노드(1)의 절대 위치의 정밀도가 향상될 수 있다. 시간도메인 데이터의 샘플링 레이트가 높아지게 되면 시간도메인 데이터의 데이터량이 증가하게 되므로 이동 노드(1)의 데이터 처리 부하가 증가되면서 이동 노드(1)의 절대 위치 추정에 소요되는 시간이 증가될 수 있다. 사용자의 위치 추적, 차량의 네비게이션 등의 용도로 활용되는 무선 측위의 특성상 실시간으로 사용자에게 현재 위치가 제공되어야 하기 때문에 이동 노드(1)의 하드웨어 성능, 본 실시예가 적용되는 분야에서 요구하는 측위 정밀도 등을 고려하여 무선통신부(10)의 스캔 주기가 결정됨이 바람직하다. 어떤 고정 노드(2)로부터 송출된 신호에는 그 고정 노드(2)의 아이디가 실려 있기 때문에 고정 노드(2)로부터 송출된 신호로부터 그 고정 노드(2)의 아이디를 알 수 있다.
이동 노드(1)의 현재 위치에서 그 통신가능범위 내에 하나의 고정 노드(2)만이 존재하는 경우라면, 무선통신부(10)는 스캔 과정을 통하여 하나의 고정 노드(2)로부터 하나의 신호를 수신하게 된다. 이동 노드(1)의 현재 위치에서 그 통신가능범위 내에 복수의 고정 노드(2)가 존재하는 경우라면, 무선통신부(10)는 스캔 과정을 통하여 복수의 고정 노드(2)로부터 그 고정 노드(2)의 개수만큼의 복수의 신호를 수신하게 된다. 도 1에는 이동 노드(1)가 세 개의 고정 노드(21, 22, 23)로부터 3 개의 신호를 수신하는 예가 도시되어 있다. 다른 하나의 고정 노드(24)는 이동 노드(1)의 통신가능범위 밖에 위치해 있음을 알 수 있다. 본 실시예는 무선통신 인프라가 비교적 잘 갖춰진 지역에 적용될 수 있기 때문에 이동 노드(1)는 대부분 복수의 고정 노드(2)의 신호를 수신하게 되나, 무선통신 인프라가 취약한 일부 지역에서는 하나의 고정 노드(2)의 신호를 수신할 수도 있다. 한편, 스캔 과정에서 어떤 신호도 수신되지 않은 경우에는 본 실시예에 따른 측위 자체가 불가능한 경우에 해당하기 때문에 이동 노드(1)는 고정 노드(2)의 신호를 수신할 때까지 대기하게 된다.
120 단계에서 이동 노드(1)의 신호 처리부(12)는 110 단계에서 수신된 각 신호의 세기를 측정한다. 130 단계에서 이동 노드(1)의 신호 처리부(12)는 120 단계에서 측정된 각 신호 세기를 어느 하나의 시점에 연관시켜 나타내는 시간도메인 데이터를 생성한다. 여기에서, 어느 하나의 시점은 110 단계에서 수신된 신호를 그 이전에 수신된 신호 또는 그 이후에 수신된 신호와 구별하기 위한 정보로서 사용된다. 이 시점은 각 신호의 수신 시점일 수 있다. 각 신호의 수신 시점은 신호 처리부(12)가 무선통신부(10)로부터 각 신호를 입력받은 순간에 이동 노드(1)의 내부 시계의 시간을 읽은 시점일 수 있다. 보다 상세하게 설명하면, 130 단계에서 이동 노드(1)의 신호 처리부(12)는 110 단계에서 수신된 각 신호 별로 각 신호를 송출한 고정 노드(2)의 아이디, 각 신호의 수신 시점, 및 120 단계에서 측정된 각 신호의 세기를 하나의 세트로 묶은 적어도 하나의 신호 세기 세트 {RSSmn, ...}TD를 포함하는 시간도메인 데이터를 생성한다. 여기에서, RSS는 "Received Signal Strength"의 약자이고, TD는 "Time Domain"의 약자이고, 아래첨자의 "m"은 고정 노드(2)의 아이디의 순번을 나타내고, "n"은 각 신호의 수신 시점의 순번을 나타낸다.
예를 들어, 도 3에 도시된 무선 측위 방법이 세 번 반복하여 실행되면, 스캔부(11)는 세 번에 걸쳐 주변의 신호를 스캔하게 된다. 스캔부(11)가 세 번째 신호 스캔 시에 두 번째 아이디를 갖는 고정 노드(2)로부터 송출된 신호 하나만을 수신한다면, 시간도메인 데이터는 하나의 신호 세기 세트 RSS23만을 포함하게 된다. 만약, 스캔부(11)가 세 번째 신호 스캔 시에 두 번째 아이디를 갖는 고정 노드(2)로부터 송출된 신호와 세 번째 아이디를 갖는 고정 노드(2)로부터 송출된 신호를 수신한다면, 시간도메인 데이터는 신호 세기 세트 RSS23과 RSS33을 포함하게 된다.
이와 같이, 시간도메인 데이터는 302 단계에서 측정된 각 신호의 세기를 시간 도메인에서 각 신호를 송출한 고정 노드(2)의 아이디와 각 신호의 수신 시점으로 구분하는 데이터라고 할 수 있다. 본 실시예에 따른 무선 측위 방법이 실행될 때마다 130 단계에서 생성되는 시간도메인 데이터에 포함된 복수의 신호 세기 세트 {RSSmn, ...}TD의 수신 시점은 모두 동일하게 된다. 이에 따라, 시간도메인 데이터의 길이를 줄이기 위하여 동일한 시점에 수집된 신호들에 대해서는 하나의 시점에 복수의 고정 노드 아이디와 복수의 신호 세기를 나열하여 붙일 수도 있다. 본 실시예가 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상술된 바와 같은 포맷 이외에 다양한 포맷으로 시간도메인 데이터를 표현할 수 있음을 이해할 수 있다.
210 단계에서 이동 노드(1)의 상대위치 추정부(13)는 센서부(20)의 출력 신호를 주기적으로 수신한다. 220 단계에서 이동 노드(1)의 상대위치 추정부(13)는 210 단계에서 수신된 센서부(20)의 출력 신호의 값으로부터 이동 노드(1)의 이동 거리와 이동 방향을 산출한다. 230 단계에서 이동 노드(1)의 상대위치 추정부(13)는 220 단계에서 산출된 이동 노드(1)의 이동 거리와 이동 방향에 기초하여 이동 노드(1)의 이전 위치에 대한 이동 노드(1)의 현재 위치의 상대적인 변화를 산출함으로써 이동 노드(1)의 이전 위치에 대한 이동 노드(1)의 현재 상대 위치를 추정한다. 본 실시예에 따르면, 상대위치 추정부(13)는 속도 처리부(21)에 의해 추정된 속도를 이용하여 가속도 센서의 출력신호의 값으로부터 산출된 이동 노드(1)의 속도의 오차를 보상하고, 오차가 보상된 속도로부터 이동 노드(1)의 상대 위치를 추정한다. 여기에서, 이동 노드(1)의 이전 위치는 본 실시예에 따른 무선 측위 방법이 처음으로 실행될 때에는 아래에서 설명될 클러스터의 기준점(reference point)이 되고, 기준점에 대한 상대 위치가 추정된 후에는 현재 추정하고자 하는 상대 위치의 직전에 추정된 상대 위치가 된다.
아래에서 설명된 바와 같이, 신호 세기가 표시되는 도메인을 시간 도메인으로부터 공간 도메인으로 변환하는 과정에서 각 신호의 수신 시점은 그 수신 시점에서의 이동 노드(1)의 상대 위치로 교체되기 때문에 상대위치 추정부(13)는 스캔부(11)의 스캔 주기에 동기되어 이동 노드(1)의 상대 위치를 주기적으로 산출함이 바람직하다. 이동 노드(1)의 상대 위치의 정밀도를 높이기 위하여, 상대위치 추정부(13)는 스캔부(11)의 스캔 주기보다 짧은 주기로 이동 노드(1)의 상대 위치를 산출할 수도 있다. 상술한 바와 같이, 이동 노드(1)가 어떤 종류의 기기로 구현되는가에 따라 센서부(20)의 센서 종류가 달라질 수 있기 때문에 이동 노드(1)의 상대 위치의 추정에는 이동 노드(1)가 어떤 종류의 기기로 구현되는가에 따라 서로 다른 항법 알고리즘이 사용될 수 있다.
도 4는 도 3에 도시된 220 단계의 상세 흐름도이다. 도 4를 참조하면, 도 3에 도시된 220 단계는 도 2에 도시된 상대위치 추정부(13)에 의해 실행되는 다음과 같은 단계들로 구성된다. 이동 노드(1)가 스마트폰인 경우에 상대위치 추정부(13)는 PDR(Pedestrian Dead Reckoning) 알고리즘을 사용하여 이동 노드(1)의 상대 위치를 추정할 수 있다. 이동 노드(1)가 네비게이션 시스템으로서 차량에 탑재되는 경우에 상대위치 추정부(13)는 DR(Dead Reckoning) 알고리즘을 사용하여 이동 노드(1)의 상대 위치를 추정할 수 있다. 예를 들어, 상대위치 추정부(13)는 차량의 휠(wheel)에 센서부(20)의 가속도 센서와 자이로 센서를 부착함으로써 이동 노드(1)의 이동 거리와 이동 방향을 산출할 수 있다. 도 4에 도시된 이동 노드(1)의 이동 거리와 이동 방향 산출 방법은 PDR, DR 알고리즘 등과 같은 기존의 상대위치 추정 알고리즘에 적용될 수 있으며, 측위 오차를 줄이기 위해 칼만 필터 등이 추가적으로 적용될 수도 있다.
221 단계에서 상대위치 추정부(13)는 다음 수학식 1에 따라 이전 시점부터 현재 시점까지 센서부(20)의 가속도 센서로부터 출력된 신호가 나타내는 이동 노드(1)의 가속도를 적분함으로써 이전 시점과 현재 시점 사이에서의 이동 노드(1)의 속도를 산출한다. 여기에서, 현재 시점은 상대위치 추정부(13)가 센서부(20)의 가속도 센서의 출력 신호를 현재 입력받은 시점을 의미한다. 상대위치 추정부(13)는 스캔부(11)의 스캔 주기에 동기되어 이동 노드(1)의 상대 위치를 주기적으로 산출하기 위해, 상대위치 추정부(13)는 110 단계에서의 신호 수신 시점에 현재 센서부(20)의 가속도 센서의 출력 신호를 입력받는다. 이전 시점은 상대위치 추정부(13)가 현재 시점 이전에 이동 노드(1)의 상대 위치 추정을 위해 센서부(20)의 가속도 센서의 출력 신호를 마지막으로 입력받은 시점을 의미한다. 만약, 이동 노드(1)의 상대 위치가 현재 시점 이전에 추정된 적이 없으면 본 실시예에 따른 무선 측위 방법이 실행되어 상대위치 추정부(13)가 센서부(20)의 가속도 센서의 출력 신호를 최초로 입력받은 시점이 된다.
Figure PCTKR2019005059-appb-M000001
수학식 1에서 "vs"는 221 단계에서 산출된 이전 시점과 현재 시점 사이에서의 이동 노드(1)의 속도이고, "t1"은 이전 시점이고, "t2"는 현재 시점이고, "as"는 센서부(20)의 가속도 센서의 출력 신호가 나타내는 가속도이고, "ar"은 이동 노드(1)의 실제 가속도이고, "e"는 이동 노드(1)의 실제 가속도에 대한 가속도 센서의 출력 신호가 나타내는 가속도의 오차이다. 가속도 센서의 바이어스 오차 등으로 인해 가속도 센서의 출력 신호가 나타내는 가속도는 이동 노드(1)의 실제 가속도와 다르다. 수학식 1에 기재된 바와 같이, 가속도 센서의 출력 신호가 나타내는 가속도 "as"는 이동 노드(1)의 실제 가속도 "ar"와 이동 노드(1)의 실제 가속도에 대한 가속도 센서의 출력 신호가 나타내는 가속도의 오차 "e"의 합이 된다. 이에 따라, 221 단계에서 산출된 이동 노드(1)의 속도 "vs"는 이동 노드(1)의 실제 가속도 "ar"의 적분과 이동 노드(1)의 실제 가속도에 대한 가속도 센서의 출력 신호가 나타내는 가속도의 오차 "e"의 적분의 합이 된다.
222 단계에서 상대위치 추정부(13)는 640 단계에서 속도 처리부(23)에 의해 이전 시점과 현재 시점 사이에서 추정된 이동 노드(1)의 속도가 존재하는가를 확인한다. 여기에서, 속도 처리부(23)에 의해 이전 시점과 현재 시점 사이에서 추정된 이동 노드(1)의 속도는 222 단계의 실행 직전에 바로 실행된 640 단계에서 추정된 이동 노드(1)의 속도를 의미한다. 도 3에 도시된 무선 측위 방법이 반복적으로 실행될 때에 한 차례의 실행 시간은 대략 1초 이내로 매우 짧기 때문에 222 단계의 실행 시점에서의 이동 노드(1)의 실제 속도와 222 단계의 실행 직전에 바로 실행된 640 단계에서 추정된 이동 노드(1)의 속도는 거의 차이가 없다. 222 단계에서의 확인 결과, 640 단계에서 속도 처리부(23)에 의해 이전 시점과 현재 시점 사이에서 추정된 이동 노드(1)의 속도가 존재하면 223 단계로 진행하고 그렇지 않으면 225 단계로 진행한다.
223 단계에서 상대위치 추정부(13)는 다음 수학식 2에 따라 221 단계에서 산출된 이동 노드(1)의 속도로부터 640 단계에서 속도 처리부(23)에 의해 이전 시점과 현재 시점 사이에서 추정된 이동 노드(1)의 속도를 감산함으로써 640 단계에서 속도 처리부(23)에 의해 이전 시점과 현재 시점 사이에서 추정된 이동 노드(1)의 속도에 대한 221 단계에서 산출된 이동 노드(1)의 속도의 오차를 산출한다. 수학식 2에서 "vr"은 640 단계에서 속도 처리부(23)에 의해 이전 시점과 현재 시점 사이에서 추정된 이동 노드(1)의 속도이다.
Figure PCTKR2019005059-appb-M000002
224 단계에서 상대위치 추정부(13)는 223 단계에서 산출된 속도 오차를 이용하여 221 단계에서 산출된 이동 노드(1)의 속도의 오차를 보상한다. 보다 상세하게 설명하면, 상대위치 추정부(13)는 223 단계에서 산출된 속도 오차가 제거되는 방향으로 221 단계에서 산출된 이동 노드(1)의 속도를 조정함으로써 221 단계에서 산출된 이동 노드(1)의 속도의 오차를 보상할 수 있다. 아래에 설명된 바와 같이, 640 단계에서 속도 처리부(23)에 의해 추정된 이동 노드(1)의 속도 "vr"은 221 단계에서 산출된 이동 노드(1)의 속도 "vs"에 비해 이동 노드(1)의 실제 속도에 매우 근접한 값이다. 따라서, 221 단계에서 산출된 이동 노드(1)의 속도 "vs"는 속도 처리부(23)에 의해 추정된 이동 노드(1)의 속도 "vr"와 223 단계에서 산출된 속도 오차의 합이 될 수 있다. 수학식 2에 기재된 바와 같이, 223 단계에서 산출된 오차가 "0"에 수렴하게 되면 221 단계에서 산출된 이동 노드(1)의 속도 "vs"의 오차가 제거될 수 있다.
225 단계에서 상대위치 추정부(13)는 221 단계에서 산출된 이동 노드(1)의 속도 또는 224 단계에서 보상된 이동 노드(1)의 속도를 적분함으로써 이전 시점과 현재 시점 사이에서의 이동 노드(1)의 이동 거리를 산출한다. 226 단계에서 상대위치 추정부(13)는 이전 시점부터 현재 시점까지 센서부(20)의 자이로 센서로부터 출력된 신호가 나타내는 이동 노드(1)의 각속도를 적분함으로써 이전 시점과 현재 시점 사이에서의 이동 노드(1)의 이동 방향을 산출한다. 아래에 설명된 바와 같이, 220 단계에서 추정되는 이동 노드(1)의 상대 위치는 공간도메인 데이터의 생성에 사용된다. 본 실시예의 공간도메인 데이터는 현재 추정된 이동 노드(1)의 상대 위치 외에 과거에 추정된 복수의 상대 위치를 포함한다. 상대위치 추정부(13)는 221 ~ 225 단계를 과거의 추정된 복수의 상대 위치에 대해서도 반복적으로 수행함으로써 640 단계에서 추정된 속도를 이용하여 과거의 추정된 복수의 상대 위치의 오차를 보상할 수도 있다. 이 경우, 본 실시예의 공간도메인 데이터 정확도가 향상되어 결과적으로 측위 정확도가 향상될 수 있다.
최근, 차량에 탑재되는 네비게이션 시스템 중 일부는 인공위성으로부터 송출된 신호, 예를 들어 GPS 신호를 수신할 수 없는 터널 등과 같은 환경에서 차량의 위치를 알려주기 위해 PDR, DR 알고리즘 등과 같은 기존의 상대위치 추정 알고리즘을 사용하여 차량의 위치를 측정하고 있다. 앞선 설명한 바와 같은 가속도 센서의 바이어스 오차, 적분에 따른 오차 누적 등으로 인해 측위 오차가 매우 심한 문제점이 있었다. 상술한 바와 같이, 본 실시예는 속도 처리부(23)에 의해 추정된 이동 노드(1)의 속도를 이용하여 가속도 센서의 출력신호의 값으로부터 산출된 이동 노드(1)의 속도를 오차를 보상함으로써 이동 노드(1)의 상대 위치 오차가 대폭 감소될 수 있고, 결과적으로 이동 노드(1)의 위치 정확도가 대폭 향상될 수 있다.
도 3에 도시된 무선 측위 방법이 실행된 후에 다시 실행될 때, 상대위치 추정부(13)는 아래에서 설명될 520 단계에서의 이동 노드(1)의 절대 위치의 추정 이후에는 520 단계에서 추정된 이동 노드(1)의 절대 위치에 대한 이동 노드의 상대 위치를 추정한다. 따라서, 320 단계에서 복수의 시점에 걸친 이동 노드(1)의 위치의 상대적인 변화에 따른 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴이 생성된 이후, 즉 그 복수의 시점 이후에는 이동 노드(1)의 절대 위치에 대하여 추정된 이동 노드의 상대 위치로부터 이동 노드(1)의 위치의 상대적인 변화에 따른 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴이 생성된다. 본 실시예에 따르면, 이동 노드(1)의 상대 위치는 계속적으로 이동 노드(1)의 이전 상대 위치를 기준으로 추정되는 것이 아니라, 이동 노드(1)의 상대 위치가 절대 위치로 교체된 때에는 그 절대 위치를 기준으로 추정되기 때문에 이동 노드(1)의 상대 위치 추정이 적용되는 구간은 매우 짧게 되어 상대 위치 추정의 반복에 따른 상대 위치의 오차 누적으로 인한 이동 노드(1)의 절대 위치 오차가 거의 발생하지 않게 된다.
상술한 바와 같이, 이동 노드(1)의 상대 위치를 추정하기 위한 PDR, DR 알고리즘은 센서의 출력 신호 값의 적분을 통해 이동 노드(1)의 상대 위치를 추정하기 때문에 이동 노드(1)의 상대 위치 추정이 반복될수록 이동 노드(1)의 상대 위치의 오차가 누적된다. 이에 따라, 이동 노드(1)의 상대 위치 추정이 적용되는 구간이 길수록 이동 노드(1)의 상대 위치의 오차는 증가하게 된다. 본 실시예는 이동 노드(1)의 상대 위치가 추정되는 중간 중간에 이동 노드(1)의 상대 위치가 절대 위치로 교체되기 때문에 상대 위치 추정의 반복에 따른 상대 위치의 오차 누적이 거의 발생하지 않게 된다. 이에 따라, 본 실시에 따른 측위의 정확도는 종래의 무선 측위 기술에 PDR, DR 등의 상대 위치 추정 알고리즘을 융합시킨 기법에 비해 매우 높다.
본 실시예에 따라 이동 노드(1)의 절대 위치가 추정된 후에는 이후 추정되는 이동 노드(1)의 상대 위치마다 절대 위치가 추정될 수도 있고, 이후 추정되는 이동 노드(1)의 상대 위치를 복수 회 추정한 후에 하나의 절대 위치가 추정될 수도 있다. 전자의 경우, 이동 노드(1)의 절대 위치가 추정된 후에는 이동 노드(1)의 이전 위치는 항상 현재 추정하고자 하는 상대 위치의 직전에 추정된 절대 위치가 된다. 후자의 경우, 이동 노드(1)의 이전 위치는 이동 노드(1)의 절대 위치가 추정된 직후에는 현재 추정하고자 하는 상대 위치의 직전에 추정된 절대 위치가 되지만, 그 후에는 상기된 회수만큼 상대 위치가 추정될 때까지는 현재 추정하고자 하는 상대 위치의 직전에 추정된 상대 위치가 된다.
310 단계에서 이동 노드(1)의 도메인 변환부(14)는 130 단계에서 생성된 시간도메인 데이터를 120 단계에서 측정된 각 신호 세기를 230 단계에서 추정된 이동 노드(1)의 상대 위치에 연관시켜 나타내는 공간도메인 데이터로 변환한다. 보다 상세하게 설명하면, 도메인 변환부(14)는 130 단계에서 생성된 시간도메인 데이터에 포함된 적어도 하나의 신호 세기 세트 {RSSmn, ...}TD의 각 세트 별로 각 세트 RSSmn가 나타내는 고정 노드(2)의 아이디, 각 신호의 수신 시점, 및 각 신호의 세기 중에서 각 신호의 수신 시점을 각 신호의 수신 시점에 대응하는 이동 노드(1)의 상대 위치로 교체함으로써 시간도메인 데이터를 고정 노드(2)의 아이디, 이동 노드(1)의 상대 위치, 및 각 신호의 세기를 하나의 세트로 묶은 적어도 하나의 신호 세기 세트 {RSSmn, ...}SD로 변환한다.
여기에서, RSS는 "Received Signal Strength"의 약자이고, SD는 "Space Domain"의 약자이고, 아래첨자의 "m"은 고정 노드(2)의 아이디의 순번을 나타내고, "n"은 각 신호의 수신 시점의 순번에 대응하는 이동 노드(1)의 상대 위치의 순번을 나타낸다. 110 단계에서의 신호 수신과 210 단계에서의 신호 수신이 동기화되어 거의 동일한 시간대에 실행되는 경우라면 각 신호의 수신 시점에 대응하는 이동 노드(1)의 상대 위치는 각 신호의 수신 시점에서 추정된 이동 노드(1)의 상대 위치일 수 있다. 이 경우, 각 신호의 수신 시점의 순번은 그대로 이동 노드(1)의 상대 위치의 순번이 된다. 예를 들어, 공간도메인 데이터에 포함된 신호 세기 세트 RSS23은 상대위치 추정부(13)가 세 번째 상대 위치 추정 시에 두 번째 아이디를 갖는 고정 노드(2)로부터 수신된 신호의 세기를 나타내게 된다.
110 단계에서의 신호 수신과 210 단계에서의 신호 수신의 동기화가 이루어지지 않은 경우라면 각 신호의 수신 시점에 대응하는 이동 노드(1)의 상대 위치는 여러 시점에서 추정된 상대 위치들 중에서 각 신호의 수신 시점에 가장 가까운 시점에서 추정된 상대 위치일 수 있다. 이와 같이, 시간도메인 데이터는 고정 노드(2)의 아이디, 각 신호의 수신 시점, 및 각 신호의 세기를 하나의 세트로 묶음으로써 각 신호 세기를 각 신호의 수신 시점에 연관시켜 나타낸 시간 기반의 데이터인 반면, 공간도메인 데이터는 시간도메인 데이터에 포함된 고정 노드(2)의 아이디, 시간도메인 데이터에 포함된 시점에서 추정된 이동 노드(1)의 상대 위치, 시간도메인 데이터에 포함된 각 신호 세기를 하나의 세트로 묶음으로써 각 신호 세기를 이동 노드(1)의 상대 위치에 연관시켜 나타낸 공간 기반의 데이터이다.
본 실시예에 따른 무선 측위 방법이 실행될 때마다 130 단계에서 생성되는 시간도메인 데이터에 포함된 복수의 신호 세기 세트 {RSSmn, ...}TD의 수신 시점은 모두 동일하기 때문에, 본 실시예에 따른 무선 측위 방법이 실행될 때마다 310 단계에서 변환되는 공간도메인 데이터에 포함된 복수의 신호 세기 세트 {RSSmn, ...}SD의 상대 위치도 모두 동일하게 된다. 이에 따라, 공간도메인 데이터의 길이를 줄이기 위하여 동일한 상대 위치에서 수집된 신호들에 대해서는 하나의 상대 위치에 복수의 고정 노드 아이디와 복수의 신호 세기를 나열하여 붙일 수도 있다. 본 실시예가 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상술된 바와 같은 포맷 이외에 다양한 포맷으로 공간도메인 데이터를 표현할 수 있음을 이해할 수 있다.
320 단계에서 이동 노드(1)의 패턴 생성부(15)는 120 단계에서 측정된 적어도 하나의 신호 세기와 230 단계에서 추정된 이동 노드(1)의 상대 위치로부터 복수의 시점에 걸친 이동 노드의 위치의 상대적인 변화에 따른 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴을 생성한다. 보다 상세하게 설명하면, 패턴 생성부(15)는 120 단계에서 측정된 적어도 하나의 신호 세기와 230 단계에서 추정된 이동 노드(1)의 상대 위치로부터 110 단계에서 현재 수신된 적어도 하나의 신호 세기의 패턴을 생성하고, 현재 수신된 적어도 하나의 신호의 패턴을 110 단계에서의 신호 수신 시점 이전에 수신된 적어도 하나의 신호의 패턴에 연속적으로 나열함으로써 복수의 시점에 걸친 이동 노드(1)의 위치의 상대적인 변화에 따른 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴을 생성한다.
본 실시예에 따른 무선 측위 방법은 이동 노드(1)가 어떤 경로로 이동할 때에 실시간으로 그것의 현재 위치를 반복적으로 추정하기 위한 방법으로서 도 2에 도시된 무선 측위 장치가 구동되는 동안에 도 3에 도시된 단계들은 계속적으로 반복된다. 예를 들어, 도 2에 도시된 무선 측위 장치의 구동 시작 후에 도 3에 도시된 단계들이 세 번 반복되었고, 현재 네 번째로 반복되고 있는 중이라고 가정하고, 110 단계에서 첫 번째, 두 번째, 세 번째, 네 번째로 신호가 수신된 시점 각각을 "T1", "T2", "T3", "T4"로 명명하기로 한다. 이 예에서, 패턴 생성부(15)는 T4 시점까지 적어도 하나의 고정 노드(2)로부터 수신된 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴을 생성한다. 즉, 패턴 생성부(15)는 T1 ~ T4 시점에서 수신된 적어도 하나의 신호 세기의 패턴들을 연속적으로 나열함으로써 T1 ~ T4 시점에 걸친 이동 노드(1)의 위치의 상대적인 변화에 따른 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴을 생성한다.
도 5는 도 3의 320 단계에서의 패턴 형성 원리를 설명하기 위한 도면이다. 도 5의 (a)를 참조하면, 고정 노드(2)로부터 송출되는 신호의 세기는 대략적으로 고정 노드(2)로부터의 거리의 제곱에 반비례하여 감쇄된다. 사용자가 고정 노드(2)에 접근했다가 멀어지는 경우에, 사용자가 휴대하는 이동 노드(1)는 도 4의 (a)에 도시된 바와 같은 세기의 신호를 수신하게 된다. 일반적으로, 사용자는 항상 일정한 속도로 보행하지는 않으며 보행 중에 일시적으로 정지할 수도 있다. 사용자가 일시적으로 정지하고 있는 동안에는 도 5의 (b)에 도시된 바와 같이, 도 3에 도시된 무선 측위 방법이 여러 번 반복하여 실행되더라도 고정 노드(2)로부터 송출되는 신호의 세기는 거의 동일하게 측정된다. 도 5의 (b)의 x축은 신호가 측정된 시점을 나타내고, y축은 신호 세기를 나타낸다. 도 5의 (c)의 x축은 이동 노드(1)의 상대 위치(RL, Relative Location) 나타내고, y축은 신호 세기를 나타낸다.
도 3에 도시된 무선 측위 방법이 실행될 때마다 고정 노드(2)로부터 송출되는 신호의 세기가 측정되므로 고정 노드(2)로부터 송출되는 신호의 세기는 도 5의 (b)에 도시된 바와 같은 연속적인 곡선의 형태로 표시되지 않으며, 실제로는 신호 세기에 대응하는 높이에 표시된 도트들이 연속적으로 나열된 형태로 표시된다. 도메인 변환부(14)에 의해 각 신호의 수신 시점이 이동 노드(1)의 상대 위치로 교체되면, 도 4의 (c)에 도시된 바와 같이 패턴 생성부(15)에 의해 생성되는 신호 세기의 변화 패턴은 복수의 시점에서 추정된 이동 노드(1)의 복수의 상대 위치에서 복수 회 수신된 신호의 세기의 연속적 나열로 표현된다. 따라서, 패턴 생성부(15)에 의해 생성되는 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴은 복수의 시점에서 추정된 이동 노드(1)의 복수의 상대 위치에서 복수 회 수신된 적어도 하나의 신호의 세기의 연속적 나열로 표현되는 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴이라고 말할 수 있다.
측위 서버(3)의 데이터베이스에는 본 실시예에 따른 무선 측위 서비스가 제공되는 전 지역에서 수집한 신호 세기의 분포의 패턴을 나타내는 라디오맵이 저장되어 있다. 사용자가 동일한 경로로 여러 번 반복하여 이동한다고 할 때에 그 경로의 완주에 소요되는 시간은 일반적으로 모두 다르다. 사용자의 이동 경로가 동일한 경우에 그 경로의 완주에 소요되는 시간이 서로 다르다 하더라도 그 경로 상에 있는 사용자의 여러 위치는 동일하게 된다. 따라서, 라디오맵에 고정 노드(2)로부터 송출된 신호의 수신 시점을 반영하는 것은 불가능할 뿐만 아니라 불필요하다. 즉, 라디오맵은 무선 측위 서비스가 제공되는 전 지역에서 수집한 수많은 신호에 대해 어떤 신호를 송출한 고정 노드(2)의 아이디, 그 신호를 수신한 지점의 절대 위치, 및 그 신호의 세기가 반영된 신호 세기의 분포 패턴 형태의 지도로 표현된다.
본 실시예에 따라 이동 노드(1)의 절대 위치를 추정하기 위해서는 이러한 라디오맵에 매칭 가능한 패턴이 생성되어야 한다. 이동 노드(1)의 측위는 이동 노드(1)의 위치를 모르는 상태에서 수행되므로, 이동 노드(1)는 각 신호 세기를 각 신호의 수신 시점에 연관시켜 나타낸 시간도메인 데이터를 생성한 다음에 그 시간도메인 데이터를 각 신호 세기를 각 신호의 수신 시점에 대응하는 이동 노드(1)의 상대 위치에 연관시켜 나타낸 공간도메인 데이터로 변환한다. 라디오맵의 좌표값을 매기기 위해서, 무선 측위 서비스가 제공되는 현실 세계의 지역은 눈금과 눈금간 거리가 일정한 격자 구조로 분할된다. 라디오맵 상에서 어떤 지점의 절대 위치의 값은 이러한 단위의 분해능을 갖는 2차원 좌표로 표현되기 때문에 패턴 생성부(15)에 의해 생성되는 패턴은 가급적 라디오맵의 좌표 분해능과 동일하거나 배수 비율로 낮은 분해능으로 이동 노드(1)의 상대 위치가 추정됨이 바람직하다.
도 5의 (c)에 도시된 바와 같이, 사용자가 일시적으로 정지 상태에 있음에 따라 이동 노드(1)의 복수의 상대 위치에서 수신된 복수의 신호의 세기를 나타내는 복수의 도트가 밀집되어 있을 수 있다. 이 경우, 서로 밀집되어 있는 복수의 도트간 최대 거리가 라디오맵의 좌표 분해능 단위, 즉 이동 노드(1)의 상대 위치를 나타내기 위한 좌표의 분해능 단위에 해당하는 거리 내이면 서로 밀집되어 있는 복수의 도트는 마치 하나의 도트로서 하나의 신호 세기를 나타내는 것과 같은 효과가 발생되면서 신호 세기의 변화 패턴이 생성되는 결과를 낳게 된다. 예를 들어, 라디오맵의 좌표 분해능 단위가 1 미터라고 한다면, 1 미터 내에 몰려 있는 여러 개의 도트들은 마치 하나의 도트로서 하나의 신호 세기를 나타내는 것과 같은 효과가 발생되면서 신호 세기의 변화 패턴이 생성되는 결과를 낳게 된다.
320 단계에서 패턴 생성부(54)는 310 단계에서 변환된 공간도메인 데이터로부터 230 단계에서 추정된 이동 노드(1)의 상대 위치에서 적어도 하나의 고정 노드(2)로부터 수신된 적어도 하나의 신호 세기의 패턴을 생성한다. 320 단계에서 패턴 생성부(54)에 의해 생성되는 적어도 하나의 신호 세기의 패턴은 이동 노드(1)의 이동 경로 중 그 공간도메인 데이터가 나타내는 상대 위치에서 그 공간도메인 데이터가 나타내는 적어도 하나의 고정 노드 별로 그 공간도메인 데이터가 나타내는 적어도 하나의 신호 세기를 표시함으로써 생성되는 적어도 하나의 신호 세기의 패턴이다. 320 단계에서 패턴 생성부(54)는 310 단계에서 변환된 공간도메인 데이터에 포함된 적어도 하나의 신호 세기 세트 {RSSmn, ...}SD의 각 신호 세기 세트 RSSmn 별로 각 신호 세기 세트 RSSmn의 신호 세기를 나타내는 신호 세기 그래프를 생성함으로써 적어도 하나의 신호 세기의 패턴을 생성한다.
도 6은 본 실시예의 무선 측위에 사용되는 신호 세기의 변화 패턴을 생성하기 위한 3차원 공간 좌표계를 도시한 도면이다. 도 6을 참조하면, 3차원 공간의 x축은 복수의 고정 노드(2)의 아이디를 일정 간격으로 나열한 좌표축이고, y축은 이동 노드(1)의 이동 경로를 이동 노드(1)의 상대 위치를 나타내기 위한 좌표의 분해능 단위로 분할한 좌표축이고, z축은 복수의 고정 노드(2)로부터 수신된 신호의 세기의 측정 범위를 신호 세기의 측정 분해능 단위로 분할한 좌표축이다. 본 실시예가 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 3차원 공간의 x축, y축, z축 각각이 나타내는 정보는 서로 교환될 수 있음을 이해할 수 있다. 예를 들어, x축이 이동 노드(1)의 상대 위치를 나타내고, y축이 고정 노드(2)의 아이디를 나타낼 수도 있다.
도 6에 도시된 3차원 공간 좌표계는 도심의 도로와 같이 사용자나 차량의 이동 경로가 정해져 있는 경우를 전제로 한 것으로서, 측위 서버(3)의 데이터베이스에 저장된 라디오맵이 이와 같이 정해진 경로를 따라 이동하면서 수집된 신호를 기반으로 구축된 경우에 아래에서 설명될 라디오맵의 신호 세기의 분포 패턴은 이동 경로를 내포하고 있게 된다. 즉, 이동 노드(1)의 현재 신호 세기의 변화 패턴이 라디오맵 내의 어떤 부분과 일치하게 되는 경우, 라디오맵과의 비교를 통해 이동 노드(1)가 어떤 이동 경로의 어떤 지점에 위치하고 있음을 알 수 있다. 이동 노드(1)의 이동 경로가 정해져 있지 않거나 지상에서의 이동 노드(1)의 위치 외에 이동 노드(1)의 높이도 추정하고자 하는 경우에는 4차원 이상의 다차원 공간 좌표계에 110 단계에서 수신된 적어도 하나의 신호의 세기의 변화 패턴이 생성될 필요가 있을 수도 있다.
본 실시예에 대한 이해를 돕기 위해, 도 6의 x축에는 와이파이 망의 고정 노드(2)에 해당하는 액세스 포인트 10 개가 나열되어 있고, y축에는 이동 노드(1)를 휴대하고 있는 사용자가 1 미터 간격으로 10 미터 길이로 나열되어 있다. 따라서, 이동 노드(1)의 상대 위치 좌표의 분해능 단위가 1 미터이다. 아래에 설명된 바와 같이, 510 단계에서 맵 데이터가 나타내는 지도와 비교되는 신호 세기의 변화 패턴은 도 7에 도시된 사이즈의 3차원 공간에서 생성된 3차원 패턴이다. 즉, 도 6에 도시된 3차원 공간의 사이즈는 본 실시예에 따른 측위가 진행되는 동안에 이동 노드(1)가 이동한 경로에 대해 10 미터 간격으로 맵 데이터가 나타내는 지도와 비교되는 신호 세기의 변화 패턴이 생성됨을 의미한다. 이 때, 이동 노드(1)의 이동 경로 상의 액세스 포인트의 개수는 10 개이다. 도 6에 도시된 3차원 공간 좌표계는 일례일 뿐이며, 액세스 포인트의 개수와 이동 노드(1)의 이동 경로의 길이는 다양하게 변형 설계될 수 있다.
320 단계에서 패턴 생성부(54)는 3차원 공간의 x축에 310 단계에서 변환된 공간도메인 데이터에 포함된 각 신호 세기 세트 RSSmn 별로 어느 하나의 신호 세기 세트 RSSmn가 나타내는 고정 노드의 아이디를 매핑하고, y축에 그 신호 세기 세트 RSSmn가 나타내는 이동 노드(1)의 상대 위치를 매핑하고, z축에 그 신호 세기 세트 RSSmn가 나타내는 신호의 세기를 매핑함으로써 결정되는 3차원 공간의 지점에 도트를 표시하는 방식으로 그 신호 세기 세트 RSSmn의 신호 세기를 나타내는 그래프를 생성한다. 이러한 신호 세기 그래프는 사용자에게 보여주기 위한 화면출력용 그래프가 아니라, 무선 측위에 사용되는 3차원 그래프 형태의 신호 세기의 변화 패턴이 생성되는 과정을 보여주기 위한 중간 단계의 그래픽 요소이다. 다만, 본 실시예에 대한 이해를 돕기 위해 이하에서는 신호 세기 세트 RSSmn 별 신호 세기 그래프, 어느 한 상대 위치에서의 신호 세기의 패턴, 상대 위치 변화에 따른 신호 세기의 변화 패턴이 시각적으로 인지될 수 있는 형태인 것으로 가정하여 설명하기로 한다.
이와 같이, 패턴 생성부(54)에 의해 생성되는 적어도 하나의 신호 세기의 패턴은 그 공간도메인 데이터가 나타내는 적어도 하나의 고정 노드의 아이디와 그 공간도메인 데이터가 나타내는 상대 위치에 연관시켜 그 공간도메인 데이터가 나타내는 적어도 하나의 신호 세기를 표시한 적어도 하나의 신호 세기의 패턴을 의미한다. 따라서, 이동 노드(1)가 하나의 신호만을 수신한 경우라면, 230 단계에서 추정된 이동 노드(1)의 상대 위치에서의 신호 세기의 패턴은 하나의 도트 형태가 될 수 있다. 이동 노드(1)가 복수의 신호를 수신한 경우라면, 230 단계에서 추정된 이동 노드(1)의 상대 위치에서의 신호 세기의 패턴은 서로 인접해 있는 복수의 도트로 표현되는 직선 내지 곡선 형태일 수 있다.
320 단계에서 패턴 생성부(54)는 이와 같이 생성된 적어도 하나의 신호 세기의 패턴을 나타내는 패턴 데이터를 버퍼(30)에 저장되어 있는 패턴 데이터에 누적시켜 저장한다. 버퍼(30)에 저장되어 있는 패턴 데이터는 230 단계에서의 상대 위치 추정 이전에 추정된 상대 위치에 대한 패턴 데이터이다. 이와 같은 패턴 데이터의 누적에 의해 120 단계에서 측정된 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴이 생성되게 된다. 버퍼(30)에는 맵 데이터가 나타내는 지도와 비교되는 신호 세기의 변화 패턴 생성에 필요한 만큼의 패턴 데이터가 누적될 수 있고, 더 많은 양의 패턴 데이터가 누적될 수 있다. 후자의 경우, 버퍼(30)에 누적된 패턴 데이터의 일부로부터 신호 세기의 변화 패턴을 생성하게 된다.
도 7은 본 실시예의 무선 측위에 사용되는 패턴 데이터의 누적을 테이블 형태로 나타낸 도면이다. 도 7의 (a)에는 버퍼(30)에 누적된 패턴 데이터가 테이블 형태로 표현되어 있다. 320 단계에서 패턴 생성부(54)는 공간도메인 데이터를 도 7의 (a)의 테이블 형태로 버퍼(30)에 누적시킬 수 있다. 도 7의 (a)의 테이블에서 "APm"의 "m" 값은 고정 노드(2)의 아이디의 순번으로서 3차원 공간의 x축의 좌표값에 해당하고, "RLn"의 "n" 값은 이동 노드(1)의 상대 위치의 순번으로서 3차원 공간의 y축의 좌표값에 해당하고, "RSSmn"은 "APm"의 아이디를 갖는 고정 노드(2)로부터 송출되어 이동 노드(1)의 상대 위치 "RLn"에서 수신된 신호의 세기로서 3차원 공간의 z축의 좌표값에 해당한다.
상술한 바와 같은 패턴 생성부(54)의 패턴 생성 기법에 따르면, "APm"의 "m" 값과 "RLn"의 "n" 값에 의해 결정되는 2차원 평면의 어느 한 지점 위에 "RSSmn" 값에 해당하는 높이로 도트가 표시되기 때문에 도 7의 (a)에 도시된 "RSSmn"들의 집합은 3차원 공간에서 기하학적인 서피스(surface)를 형성하게 된다. 이와 같이, 320 단계에서 패턴 생성부(54)는 3차원 공간의 x축에 어느 하나의 고정 노드의 아이디를 매핑하고, y축에 이동 노드(1)의 상대 위치를 매핑하고, z축에 그 고정 노드로부터 송출되어 그 상대 위치에서 수신된 신호의 세기를 매핑함으로써 결정되는 3차원 공간의 지점에 도트를 표시하는 방식으로 이동 노드(1)의 위치의 상대적인 변화에 따른 적어도 하나의 신호 세기의 변화를 그래프화한 기하학적인 서피스 형태의 3차원 패턴을 생성한다. 버퍼(30)에 누적된 공간도메인 데이터에 포함된 복수의 신호 세기 세트는 도 7의 (a)의 테이블 형태로 버퍼(30)에 누적되지 않을 수 있으며, 메모리 공간의 효율적 사용을 위해 다양한 형태로 버퍼(30)에 누적될 수 있다.
도 8은 본 실시예의 무선 측위에 사용되는 신호 세기의 변화 패턴이 생성되는 일례를 도시한 도면이다. 도 8에 도시된 3차원 공간 좌표계의 스케일은 도 6에 도시된 3차원 공간 좌표계의 스케일의 10 배라는 가정 하에 사용자가 20 미터 이동하였을 때에 상술한 바와 같은 패턴 생성부(54)의 패턴 생성 기법에 따르면, 이동 노드(1)의 상대 위치는 20 번 추정되고 20 개의 상대 위치 각각에서의 패턴에 의해 그 이동 거리만큼의 서피스 형태의 3차원 패턴이 생성된다. 도 8에 도시된 서피스는 서로 다른 높이의 도트들이 밀집되어 형성된 것이다. 사용자가 40 미터, 60 미터, 80 미터 이동하였을 때에 그 이동 거리의 추가분만큼 서피스 형태의 3차원 패턴이 확장됨을 알 수 있다. 서피스의 굴곡은 서로 인접해 있는 고정 노드들(2)로부터 송출되는 신호들간 세기 차이, 즉 서로 인접해 있는 "RSSmn"들간의 차이로 인해 나타나게 된다.
410 단계에서 이동 노드(1)의 클러스터 선정부(16)는 110 단계에서 수신된 적어도 하나의 신호에 기초하여 본 실시예에 따른 측위 서비스가 제공되는 전 지역의 클러스터들 중에서 적어도 하나의 클러스터를 선정한다. 무선 측위 서비스가 제공되는 전 지역은 복수의 클러스터로 분할된다. 보다 상세하게 설명하면, 클러스터 선정부(16)는 110 단계에서 수신된 적어도 하나의 신호에 실린 적어도 하나의 고정 노드(2)의 아이디에 기초하여 이동 노드(1)가 위치하고 있는 하나의 클러스터를 선정한다. 예를 들어, 어떤 고정 노드(2)가 특정 클러스터에만 신호를 송출하거나 어떤 조합의 복수 고정 노드(2)의 신호 수신이 특정 클러스터에서만 가능한 경우에는 적어도 하나의 고정 노드(2)의 아이디만으로 클러스터가 선정될 수 있다.
클러스터 선정부(16)는 적어도 하나의 고정 노드(2)의 아이디에 기초하여 이동 노드(1)가 위치하고 있는 하나의 클러스터를 선정할 수 없는 경우, 110 단계에서 수신된 적어도 하나의 신호의 세기에 기초하여 이동 노드(1)가 위치하고 있는 하나의 클러스터를 선정한다. 예를 들어, 어떤 고정 노드(2)가 서로 이웃하는 두 개의 클러스터에 신호를 송출하거나 어떤 조합의 복수 고정 노드(2)의 신호 수신이 서로 이웃하는 두 개의 클러스터에서 가능한 경우에는 적어도 하나의 신호의 세기에 기초하여 클러스터가 선정될 수 있다. 클러스터 선정부(16)는 이와 같이 선정된 클러스터에 그 주변의 클러스터를 추가함으로써 복수의 클러스터를 선정할 수도 있다. 예를 들어, 이동 노드(1)가 서로 이웃하는 두 클러스터의 경계에 위치하는 경우나 클러스터의 개수를 늘림으로써 무선 측위의 정확도를 향상시키고자 하는 경우에 복수의 클러스터가 선정될 수 있다.
420 단계에서 이동 노드(1)의 맵 로더(17)는 무선통신부(10)를 통하여 측위 서버(3)에 410 단계에서 선정된 적어도 하나의 클러스터에 해당하는 맵 데이터를 전송하여 줄 것을 요청하는 신호를 전송한다. 이 신호에는 410 단계에서 선정된 적어도 하나의 클러스터를 나타내는 데이터가 실리게 된다. 430 단계에서 측위 서버(3)는 이동 노드(1)로부터 전송된 맵 데이터의 요청 신호를 수신하면, 본 실시예에 따른 측위 서비스가 제공되는 전 지역에서의 신호 세기의 분포 데이터가 기록된 라디오맵으로부터 그 요청 신호가 나타내는 적어도 하나의 클러스터, 즉 410 단계에서 선정된 적어도 하나의 클러스터에 해당하는 지역에서의 신호 세기의 분포 패턴 형태의 지도를 나타내는 맵 데이터를 추출한다. 라디오맵은 측위 서버(3)의 데이터베이스에 저장된다.
440 단계에서 측위 서버(3)는 430 단계에서 추출된 맵 데이터를 이동 노드(1)로 전송한다. 450 단계에서 이동 노드(1)는 측위 서버(3)로부터 전송된 맵 데이터를 수신한다. 예를 들어, 이동 노드(1)는 도 8의 (b)에 도시된 바와 같은 맵 데이터를 수신할 수 있다. 도 8의 (b)의 테이블에서 "APm"의 "m" 값은 410 단계에서 선정된 적어도 하나의 클러스터의 지역에 설치된 고정 노드(2)의 아이디의 순번이고, "ALn"의 "n" 값은 이동 노드(1)의 절대 위치(AL, Absolute Location)의 순번이고, "RSSmn"은 "APm"의 아이디를 갖는 고정 노드(2)로부터 송출되어 이동 노드(1)의 절대 위치 "ALn"에서 수신된 신호의 세기이다.
이동 노드(1)의 버퍼(30)에 누적된 패턴 데이터와 측위 서버(3)로부터 수신된 맵 데이터는 서로 매칭 가능하여야 하기 때문에 맵 데이터의 포맷은 패턴 데이터의 포맷과 동일하다. 따라서, 맵 데이터에 대한 설명은 앞서 설명된 패턴 데이터에 대한 설명으로 갈음하기로 한다. 맵 데이터는 무선 측위 서비스가 제공되는 지역에서 수집된 수많은 신호의 세기를 데이터베이스화하여 구축된 라디오맵으로부터 추출되었기 때문에 도 8의 (b)의 "RSSmn" 값은 특정 값으로 표시된다. 이동 노드(1)가 측위 서버(3)의 데이터베이스에 저장된 라디오맵을 수용할 수 있을 만큼의 데이터베이스를 구비하고 있다면, 이동 노드(1)는 그 내부의 데이터베이스에 저장된 라디오맵으로부터 맵 데이터를 추출할 수도 있다. 이 경우, 420, 440, 450 단계는 생략될 수 있으며, 430 단계는 이동 노드(1)에 의해 수행되게 된다.
510 단계에서 이동 노드(1)의 신호 비교부(18)는 320 단계에서 생성된 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴과 450 단계에서 수신된 맵 데이터가 나타내는 지도, 즉 이동 노드(1)가 위치하는 지역에서의 신호 세기의 분포 패턴 형태의 지도를 비교함으로써 맵 데이터가 나타내는 지도 내에서 320 단계에서 생성된 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴과 가장 유사한 패턴을 갖는 부분을 색출한다. 신호 비교부(18)는 320 단계에서 생성된 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴을 450 단계에서 수신된 맵 데이터가 나타내는 지도 상에서 이동시키면서 320 단계에서 생성된 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴을 이것의 이동에 따라 이것에 겹쳐지게 되는 지도 내의 부분들과 순차적으로 비교함으로써 그 지도 내에서 320 단계에서 생성된 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴과 가장 유사한 패턴을 갖는 부분을 색출한다.
보다 상세하게 설명하면, 신호 비교부(18)는 320 단계에서 생성된 적어도 하나의 신호 세기의 변화를 그래프화한 기하학적인 서피스 형태의 3차원 패턴과 450 단계에서 수신된 맵 데이터가 나타내는 지도를 비교함으로써 450 단계에서 수신된 맵 데이터가 나타내는 지도 내에서 320 단계에서 생성된 적어도 하나의 신호 세기의 변화를 그래프화한 3차원 패턴의 서피스 형태와 가장 유사한 형태를 갖는 서피스 부분을 색출한다. 신호 비교부(18)는 320 단계에서 생성된 적어도 하나의 신호 세기의 변화를 그래프화한 기하학적인 서피스 형태의 3차원 패턴을 450 단계에서 수신된 맵 데이터가 나타내는 지도 상에서 이동시키면서 320 단계에서 생성된 서피스 형태의 3차원 패턴을 이것의 이동에 따라 이것에 겹쳐지게 되는 지도 내의 서피스 부분들과 순차적으로 비교함으로써 그 지도 내에서 320 단계에서 생성된 3차원 패턴의 서피스 형태와 가장 유사한 형태를 갖는 서피스 부분을 색출한다.
상기된 예에서, 신호 비교부(18)는 맵 데이터가 나타내는 지도 내에서 T1 ~ T4 시점에 걸친 이동 노드(1)의 위치의 상대적인 변화에 따른 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴과 가장 유사한 패턴을 갖는 부분을 색출한다. 즉, 신호 비교부(18)는 맵 데이터가 나타내는 지도 내에서 T4 시점까지의 신호 세기의 변화 패턴과 가장 유사한 패턴을 갖는 부분을 색출한다. 상술한 바에 따르면, T4 시점까지의 신호 세기의 변화 패턴은 T4 시점까지의 신호 세기의 변화를 그래프화한 기하학적인 서피스 형태의 패턴이다. 신호 비교부(18)는 맵 데이터가 나타내는 지도 내에서 T4 시점까지의 신호 세기의 변화를 그래프화한 3차원 패턴의 서피스 형태와 가장 유사한 형태를 갖는 서피스 부분을 색출한다.
이와 같이, 본 실시예는 320 단계에서 생성된 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴과 450 단계에서 수신된 맵 데이터가 나타내는 신호 세기의 분포 패턴간의 서피스 상관도(surface correlation)를 기반으로 320 단계에서 생성된 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴이 450 단계에서 수신된 맵 데이터가 나타내는 지도 내의 어디에 위치하는가를 결정하게 된다. 예를 들어, 이러한 서피스 상관도는 본 실시예가 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 주지되어 있는 3차원 셰이프(shape) 매칭 알고리즘을 이용하여 산출될 수 있다. 520 단계에서 이동 노드(1)의 절대위치 추정부(19)는 510 단계에서의 비교에 의해 색출된 부분, 보다 상세하게는 색출된 서피스 부분이 지시하는 지도의 절대 위치를 이동 노드(1)의 절대 위치로 추정하고 이와 같이 추정된 이동 노드(1)의 절대 위치를 이동 노드(1)의 현재 위치로 결정한다. 상기된 예에서, 절대위치 추정부(19)는 510 단계에서의 비교에 의해 색출된 부분, 즉 T4 시점까지의 신호 세기의 변화 패턴과 가장 유사한 패턴을 갖는 부분이 지시하는 지도의 절대 위치를 이동 노드(1)의 절대 위치로 추정한다.
530 단계에서 이동 노드(1)의 초기위치 설정부(40)는 320 단계에서 생성된 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴과 510 단계에서의 비교에 의해 색출된 부분간의 유사도에 기초하여 520 단계에서 추정된 이동 노드(1)의 절대 위치의 신뢰도를 산출한다. 보다 상세하게 설명하기 위해 상기된 예를 들면, 초기위치 설정부(40)는 T4 시점까지의 신호 세기의 변화 패턴과 가장 유사한 패턴을 갖는 부분을 색출하는 과정에서 T4 시점까지의 신호 세기의 변화 패턴에 비교되는 지도 내의 부분들과 T4 시점까지의 신호 세기의 변화 패턴간의 복수의 유사도의 변화 패턴에 기초하여 520 단계에서 추정된 이동 노드(1)의 절대 위치의 신뢰도를 산출한다. 본 실시예에 따른 이동 노드(1)의 절대 위치의 신뢰도 산출 기법에 대해서는 아래에서 자세하게 살펴보기로 한다.
540 단계에서 이동 노드(1)의 초기위치 설정부(40)는 530 단계에서 산출된 신뢰도가 기준값보다 높은가를 확인한다. 540 단계에서의 확인 결과, 530 단계에서 산출된 신뢰도가 기준값보다 높으면 550 단계로 진행하고 그렇지 않으면 530 단계로 돌아간다. 530 단계에서 산출된 신뢰도의 기준값이 지나치게 높으면 이동 노드(1)의 초기 위치가 새로 정의되거나 갱신되기가 어려울 수 있고, 기준값이 지나치게 낮으면 이동 노드(1)의 초기 위치의 정확도가 낮아 측위 오차가 증가할 수 있다. 이동 노드(1)의 초기 위치가 새로 정의되거나 갱신되기가 어려울 경우, 이동 노드(1)의 초기 위치가 설정되지 않은 상태가 계속되거나 이동 노드(1)의 이동에 따른 이동 노드(1)의 초기 위치 갱신이 반영되지 않는 경우가 발생할 수 있어 측위 오차가 증가할 수 있다. 따라서, 530 단계에서 산출된 신뢰도에 대한 기준값은 본 실시예에 사용되는 신호 세기의 변화 패턴의 해상도, 초기 위치를 기준으로 하는 색출 단위 영역의 크기 등 여러 가지 요소를 고려하여 여러 번의 측위 시뮬레이션을 통해 적절한 값으로 설계됨이 바람직하다.
550 단계에서 이동 노드(1)의 초기위치 설정부(40)는 520 단계에서 추정된 이동 노드(1)의 절대 위치를 이동 노드(1)의 초기 위치로 선정함으로써 이동 노드(1)의 초기 위치를 설정한다. 530 ~ 550 단계에 따르면, 초기위치 설정부(40)는 530 단계에서 산출된 이동 노드(1)의 절대 위치의 신뢰도에 따라 520 단계에서 추정된 이동 노드(1)의 절대 위치를 이동 노드(1)의 초기 위치로 선정하게 된다. 즉, 초기위치 설정부(40)는 530 단계에서 산출된 이동 노드(1)의 절대 위치의 신뢰도가 기준값보다 높으면 520 단계에서 추정된 이동 노드(1)의 절대 위치를 이동 노드(1)의 초기 위치로 선정하게 된다. 이와 같이, 초기위치 설정부(40)는 320 단계에서 생성된 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴과 510 단계에서의 비교에 의해 색출된 부분간의 유사도에 기초하여 520 단계에서 추정된 이동 노드(1)의 절대 위치를 이동 노드(1)의 초기 위치로 선정함으로써 이동 노드(1)의 초기 위치를 설정한다.
상기된 예에서, 초기위치 설정부(40)는 T4 시점까지의 신호 세기의 변화 패턴과 510 단계에서의 비교에 의해 색출된 부분간의 유사도에 기초하여 520 단계에서 추정된 이동 노드(1)의 절대 위치의 신뢰도를 산출하고, 그 절대 위치의 신뢰도에 따라 520 단계에서 추정된 이동 노드(1)의 절대 위치를 이동 노드(1)의 초기 위치로 선정함으로써 이동 노드(1)의 초기 위치를 설정한다고 할 수 있다. 즉, 초기위치 설정부(40)는 T4 시점까지의 신호 세기의 변화 패턴과 가장 유사한 패턴을 갖는 부분을 색출하는 과정에서 T4 시점까지의 신호 세기의 변화 패턴에 비교되는 지도 내의 부분들과 T4 시점까지의 신호 세기의 변화 패턴간의 복수의 유사도의 변화 패턴에 기초하여 520 단계에서 추정된 이동 노드(1)의 절대 위치의 신뢰도를 산출하고, 그 절대 위치의 신뢰도에 따라 520 단계에서 추정된 이동 노드(1)의 절대 위치를 이동 노드(1)의 초기 위치로 선정함으로써 이동 노드(1)의 초기 위치를 설정한다고 할 수 있다. 이동 노드(1)의 초기 위치가 존재하지 않는 경우에는 이동 노드(1)의 초기 위치를 처음으로 정의하는 식으로 초기 위치가 설정되고, 존재하는 경우에는 이동 노드(1)의 초기 위치를 갱신하는 식으로 초기 위치가 설정된다.
본 실시예에 따르면, 초기위치 설정부(40)는 T4 시점까지의 신호 세기의 변화 패턴과 510 단계에서 색출된 부분간의 유사도에 반비례하는 지표로서 T4 시점까지의 신호 세기의 변화 패턴과 510 단계에서 색출된 부분간의 차이에 해당하는 상관 거리를 산출하고, 이와 같이 산출된 상관 거리에 기초하여 520 단계에서 추정된 이동 노드(1)의 절대 위치를 이동 노드(1)의 초기 위치로 선정함으로써 이동 노드(1)의 초기 위치를 설정한다. 여기에서, 상관 거리(correlation distance)는 T4 시점까지의 신호 세기의 변화 패턴과 510 단계에서 색출된 부분간에 그 패턴 형태가 동일하면 0이 되고, 서로 차이가 많이 날수록 증가하게 된다. 예를 들어, 초기위치 설정부(40)는 T4 시점까지의 신호 세기의 변화 패턴을 구성하는 화소들 중에서 510 단계에서 색출된 부분의 외측에 위치하는 화소들의 개수를 T4 시점까지의 신호 세기의 변화 패턴과 510 단계에서 색출된 부분간의 상관 거리로서 산출할 수 있다.
이와 같이, 본 실시예는 종래와 달리 현재 수신된 신호 세기만을 고려하지 않고 지금까지의 복수의 시점에 걸친 이동 노드(1)의 위치의 상대적인 변화에 따른 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴을 이용하여 이동 노드(1)의 위치를 추정하기 때문에 이러한 신호 세기의 변화 패턴의 길이를 매우 길게 설정하면 이동 노드(1)의 측위의 실시간성이 떨어질 수도 있다. 그러나, 이동 노드(1)의 현재 위치에 이르기까지의 신호의 세기 변화 패턴을 나타내는 서피스와 맵 데이터가 나타내는 신호 세기의 분포 패턴을 나타내는 서피스간에 그 셰이프 유사도를 3차원 셰이프 매칭 알고리즘을 이용하여 고속으로 판단할 수 있기 때문에 복수 시점에 걸친 신호 세기의 변화 패턴의 길이가 매우 긴 경우에도 이동 노드(1)의 측위의 실시간성을 보장할 수 있다.
도 9-10은 본 실시예의 무선 측위 알고리즘에 따라 이동 노드(1)의 절대 위치가 추정되는 예들을 도시한 도면이다. 도 9-10에 도시된 3차원 공간 좌표계의 스케일은 도 6에 도시된 3차원 공간 좌표계의 스케일과 동일하며, 도 9-10의 좌측에 도시된 이동 노드(1)의 상대 위치 기반의 패턴 예는 도 8에 도시된 예와 동일하다. 도 9-10의 우측에 도시된 지도의 절대 위치 기반의 패턴 예는 100 미터에 이르는 이동 경로에 대한 신호 세기의 분포 패턴의 지도를 나타낸다. 측위 서버(3)가 제공한 맵 데이터가 나타내는 지도는 도 9-10의 우측에 도시된 지도보다 훨씬 더 크나, 한 지면 크기의 한계로 인해 도 9-10의 우측에는 맵 데이터가 나타내는 지도 중 도 9-10의 좌측에 도시된 패턴과의 매칭과 관련된 부분만 도시되어 있다. 사용자가 20 미터 이동하였을 때에 도 9의 (a)의 좌측에 도시된 서피스 형태의 3차원 패턴이 생성된다.
상술한 바와 같은 서피스 상관도 기반의 매칭 기법에 따르면, 비교부(57)는 도 9의 (a)의 우측에 도시된 패턴 지도 내에서 진하게 표시된 부분을 색출하게 된다. 마찬가지로, 사용자가 40 미터, 60 미터, 80 미터 이동하였을 때에 도 9-10의 (b), (c), (d)의 좌측에 도시된 서피스 형태의 3차원 패턴이 차례로 생성된다. 비교부(57)는 도 9-10의 (b), (c), (d)의 우측에 도시된 패턴 지도 내에서 진하게 표시된 부분을 차례로 색출하게 된다. 절대위치 추정부(58)는 510 단계에서 색출된 부분, 즉 서피스 부분의 복수의 절대 위치 중에서 230 단계에서 추정된 상대 위치, 즉 가장 나중에 추정된 상대 위치에 대응하는 절대 위치를 이동 노드(1)의 절대 위치로 추정한다. 이러한 상대 위치와 절대 위치의 대응 관계는 두 서피스간의 셰이프 매칭 관계로부터 결정된다. 즉, 절대위치 추정부(58)는 440 단계에서 색출된 서피스 부분의 복수의 절대 위치 중에서 230 단계에서 추정된 상대 위치의 셰이프와 가장 유사한 셰이프를 갖는 부분의 절대 위치를 이동 노드(1)의 절대 위치로 추정한다.
종래의 무선 측위 기술로 널리 알려진 KNN(K-Nearest Neighbor) 알고리즘, 파티클 필터(Particle Filter) 알고리즘, 파티클 필터와 PDR의 융합 알고리즘을 비롯한 여러 무선 측위 알고리즘은 공통적으로 현재 수신된 신호 세기만을 이용하여 이동 노드(1)의 위치를 추정한다. 통신 채널간의 신호 간섭, 액세스 포인트의 증설, 고장이나 장애물 발생 등과 같은 무선 환경 변화로 인해 라디오맵 구축 당시에 수집된 신호 세기와는 다른 신호 세기가 측정된 경우, 라디오맵 내에서 서로 인접하는 지점들은 유사한 신호 세기 분포를 갖기 때문에 종래 무선 측위 알고리즘은 이동 노드(1)의 현재 위치가 그 실제 위치가 아닌 인접한 다른 위치로 추정될 확률이 매우 높다. 라디오맵 구축 당시에 수집된 신호 세기와 현재 수신된 신호의 세기의 차이가 클수록 측위 오차는 더 커지게 된다.
상술한 바와 같이, 본 실시예의 무선 측위 알고리즘은 복수의 시점에 걸친 이동 노드의 위치의 상대적인 변화에 따른 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴을 이용하여 이동 노드(1)의 위치를 추정하기 때문에 통신 채널간의 신호 간섭, 액세스 포인트의 증설, 고장이나 장애물 발생 등과 같은 무선 환경 변화가 발생하더라도 이동 노드(1)의 현재 위치의 추정 값의 오차가 거의 발생하지 않게 된다. 즉, 본 실시예의 무선 측위 알고리즘은 현재 수신된 신호의 세기뿐만 아니라 이동 노드(1)가 지금까지 거쳐 온 경로에서 수신된 과거의 신호 세기 모두를 고려하여 그 신호 세기의 변화 패턴을 기반으로 이동 노드(1)의 현재 위치를 추정하기 때문에 이동 노드(1)의 현재 위치에서의 무선 환경 변화는 이동 노드(1)의 현재 위치의 추정에 거의 영향을 주지 않게 된다.
종래의 무선 측위 알고리즘에 따라 무선 환경 변화로 인해 현재 수신된 신호의 세기만을 고려할 때에 추정되는 이동 노드(1)의 실제 위치의 인접 지점은 지금까지의 신호 세기의 변화 패턴이 나타내는 경로에서 벗어나는 지점이 된다. 본 실시예에 따르면, 이동 노드(1)가 현재 위치하고 있는 지점에서의 무선 환경 변화는 이동 노드(1)가 지금까지 거쳐 온 경로에서 수신된 신호 세기의 변화 패턴 전체를 변화시킬 수 없으며 이러한 패턴의 현재 시점 부분만을 변화시키게 되므로, 지금까지의 복수의 시점에 걸친 이동 노드의 위치의 상대적인 변화에 따른 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴을 이용하여 이동 노드(1)의 위치를 추정하면 종래의 무선 측위 알고리즘에 따라 추정되는 이동 노드(1)의 실제 위치의 인접 지점이 아닌, 이동 노드(1)의 실제 위치를 이동 노드(1)의 절대 위치로 추정할 가능성이 매우 높다. 물론, 이동 노드(1)의 이동 경로 상의 여러 지점에서 연속적으로 무선 환경 변화가 발생한다면 측위 오차가 발생할 수 있으나 이러한 경우는 거의 발생하지 않는다.
특히, 어떤 고정 노드(2)로부터 수신된 신호의 세기는 그 주변을 지날 때에 피크를 형성하는 데, 이러한 피크는 무선 환경 변화에 크게 영향을 받지 않는 경향을 갖고 있다. 따라서, 본 실시예에 따른 무선 측위에 사용되는 신호 세기의 변화 패턴의 길이를 그 측위의 실시간성이 보장되는 한도에서 현재 수신된 신호가 피크 또는 피크의 인접 부분이 아니더라도 이동 노드(1)가 이미 거쳐온 경로 상의 여러 신호의 피크 부분을 포함하도록 충분히 길게 해주면 무선 환경 변화에 매우 강인하게 된다. 이에 더하여, 본 실시예에 따른 측위에 사용되는 신호 세기의 변화 패턴 내의 피크와 피크 사이의 위치 변화는 상대 위치 추정에 따른 오차 누적이 없는 비교적 짧은 거리 내에서의 이동 노드(1)의 상대 위치 추정에 의해 정확하게 추정될 수 있기 때문에 무선 환경 변화가 심한 경우에도 이동 노드(1)의 위치 추정의 정확도가 대폭 향상될 수 있다.
상술한 바와 같이, 본 실시예에 따른 무선 측위에 사용되는 신호 세기의 변화 패턴은 이동 노드(1)의 위치의 상대적인 변화에 따른 적어도 하나의 신호 세기의 변화를 그래프화한 기하학적인 서피스 형태의 3차원 패턴으로서 이동 노드(1)의 서피스 형태의 3차원 패턴과 맵 데이터의 서피스 형태의 3차원 패턴간의 비교 관점에서 보면, 이동 노드(1)의 현재 위치에서의 무선 환경 변화는 현재 수신된 신호의 세기에 해당하는 서피스 부분의 높이 오차로만 이어지며 무선 환경 변화의 지점이 아닌 다른 지점들에 해당하는 서피스 대부분에는 영향을 주지 않게 된다. 즉, 이동 노드(1)의 현재 위치에서의 무선 환경 변화는 서피스 형태의 일부 변형을 가져올 지라도 서피스의 전체적인 형태에 거의 영향을 주지 않는다.
종래의 무선 측위 알고리즘은 현재 수신된 신호 세기의 수치 값과 라디오맵 내에 분포된 신호 세기의 수치 값을 비교하기 때문에 현재 수신된 신호 세기의 수치 값과 가장 유사한 수치 값을 갖는 이동 노드(1)의 실제 위치의 인접 지점을 이동 노드(1)의 위치로 잘못 추정하게 되는 결과에 이르게 된다. 본 실시예의 무선 측위 알고리즘에 따르면, 이동 노드(1)의 현재 위치에서의 무선 환경 변화는 서피스의 전체적인 형태에 거의 영향을 주지 않기 때문에 맵 데이터가 나타내는 지도 내에서 3차원 패턴의 서피스 형태와 가장 유사한 형태를 갖는 서피스 부분을 색출할 때에 현재 수신된 신호의 세기의 오차로 인해 원래 색출하고자 하는 서피스 부분과 다른 서피스 부분을 색출할 가능성은 매우 낮다. 이와 같이, 현재 수신된 신호 세기의 수치 값과 라디오맵 내에 분포된 신호 세기의 수치 값의 비교에 따른 종래 알고리즘의 측위 오차는 원천적으로 차단될 수 있어 이동 노드(1)의 측위 정확도가 대폭 향상될 수 있다.
LTE 망의 기지국은 그 설치에 와이파이 망의 액세스 포인트와 비해 매우 많은 비용이 소비되기 때문에 주변 기지국과 중계 서비스 지역이 가급적 겹치지 않게 주변 기지국으로부터 멀리 떨어져 설치되고 있다. 그 결과, LTE 신호는 실내 및 실외 전역에 고르게 분포되어 있으나, 신호 세기의 변화가 크지 않은 지역이 넓다는 특성을 갖고 있다. 상술한 바와 같이, 종래의 무선 측위 알고리즘은 공통적으로 현재 수신된 신호 세기만을 이용하여 이동 노드(1)의 위치를 추정하기 때문에 이동 노드(1)의 이동 경로 상에서 측위 지점들간에 신호 세기의 변화가 거의 없는 경우에 그 신호 세기만으로 그 측위 지점들을 구별할 수 없을 뿐만 아니라 주변의 노이즈에 매우 민감하게 반응하여 측위 오차가 매우 크게 된다.
이동 노드(1)의 이동 경로 상에서 서로 인접해 있는 측위 지점들간에는 LTE 신호의 세기 변화가 거의 없는 경우라도 본 실시예의 무선 측위에 사용되는 신호 세기의 변화 패턴의 길이를 이동 노드(1) 측위의 실시간성이 보장되는 한도에서 충분히 길게 해주면 그 신호 세기의 변화 패턴의 길이에 해당하는 이동 거리 내에서는 이동 노드(1)의 정확한 위치 추정이 가능한 정도로 LTE 신호의 세기는 충분히 변화하게 된다. 이에 따라, 본 실시예의 무선 측위 알고리즘은 이동 노드(1)의 이동 경로 상에서 서로 인접해 있는 측위 지점들간에는 LTE 신호의 세기 변화가 거의 없는 경우라도 이동 노드(1)의 위치를 정확하게 추정할 수 있다.
이와 같이, 본 실시예의 무선 측위 알고리즘은 이동 경로 상의 측정 지점들간에 신호 세기의 변화가 거의 없는 LTE 신호를 이용하여 이동 노드(1)의 위치를 정확하게 추정할 수 있기 때문에 실내를 넘어서 실외를 모두 커버할 수 있는 무선 측위 서비스의 제공을 가능하게 할 수 있다. 결과적으로, 본 실시예의 무선 측위 알고리즘은 건물 실내와 도심 곳곳에 광범위하게 분포하는 LTE 신호를 이용하여 고층빌딩의 영향 없이 도심에서도 높은 정확도의 실내 측위 및 실외 측위가 모두 가능한 차량 네비게이션 시스템이나 자율주행용의 무선 측위 서비스를 제공할 수 있음에 따라 현재 차량 네비게이션 시스템으로 가장 널리 사용되고 있으나 실내 측위가 불가능하며 도심에서 측위 정확도가 심하게 저하되는 GPS를 대체할 수 있다.
도 11은 터널 구간을 지나는 차량에 수신된 신호 세기의 변화 패턴의 일례를 도시한 도면이다. 현재, 차량에 탑재되는 종래의 네비게이션 시스템은 차량 측위를 위해 GNSS, 예를 들어 GPS를 사용하고 있다. 인공위성으로부터 송출되는 신호는 터널 내부에 도달할 수 없기 때문에 차량이 터널 구간을 지날 때에 종래의 네비게이션 시스템은 인공위성으로부터 송출되는 신호 기반의 측위가 아닌, 미리 설정된 경로를 표시하는 데에 머물고 있다. 이러한 이유로, 차량이 터널 구간을 지날 때에 차량 속도는 표시되지 않거나 터널 진입 시의 속도로 고정되어 표시된다. 터널 구간에서는 일반적으로 와이파이 통신은 불가능하지만 고속으로 이동하는 차량에 적합한 LTE 통신이 가능하도록 무선 환경이 구축되어 있다. LTE 망의 기지국은 그 설치비용과 공간 협소로 인해 터널 내부에 연속해서 설치될 수 없음에 따라 기지국과 기지국 사이에 무선 신호를 증폭하여 재송신하는 리피터(repeater)가 터널 내부에 여러 개 설치된다.
본 실시예에 따른 무선 측위 장치가 탑재된 차량이 여섯 개의 기지국이 설치된 터널 구간을 지날 때에 여섯 개의 기지국으로부터 송출된 신호의 세기를 측정하는 실험을 실시하였고, 도 11에 그 실험 결과가 도시되어 있다. 도 11에는 차량 무선 측위 장치의 구동이 시작된 지점의 지표면 좌표가 (0, 0)로 설정되어 있고, 그 지점을 기준으로 동서 방향 및 남북 방향이 1000m 단위로 증감하는 스케일로 표시되어 있다. 도 11을 참조하면, 차량이 터널에 진입하는 지점의 좌표는 대략 (-2000, 0)임을 알 수 있다. 첫 번째 기지국으로부터 수신된 신호의 세기 변화는 굵은 일점쇄선으로, 두 번째 기지국으로부터 수신된 신호의 세기 변화는 가는 일점쇄선으로, 세 번째 기지국으로부터 수신된 신호의 세기 변화는 굵은 점선으로, 네 번째 기지국으로부터 수신된 신호의 세기 변화는 가는 점선으로, 다섯 번째 기지국으로부터 수신된 신호의 세기 변화는 굵은 실선으로, 여섯 번째 기지국으로부터 수신된 신호의 세기 변화는 가는 실선으로 표시되어 있다.
상술한 바와 같이, 와이파이 망의 액세스 포인트, LTE 망의 기지국 등과 같은 고정 노드(2)로부터 송출되는 신호의 세기는 대략적으로 고정 노드(2)로부터의 거리의 제곱에 반비례하여 감쇄된다. 리피터로부터 송출된 신호의 세기도 다른 종류의 고정 노드(2)와 마찬가지로 대략적으로 고정 노드(2)로부터의 거리의 제곱에 반비례하여 감쇄된다. 즉, 차량이 리피터에 가깝게 다가갈수록 리피터로부터 수신되는 신호의 세기는 강해지고 리피터로부터 멀어질수록 리피터로부터 수신되는 신호의 세기는 약해지게 된다. 차량이 복수 개의 리피터가 연속해서 설치된 구간을 지나갈 경우, 차량에 수신된 신호의 세기는 강해졌다가 약해졌다를 반복하게 된다. 도 11로부터 각 기지국별 신호 세기의 변화 패턴에는 여러 개의 피크가 존재함을 알 수 있고, 각 피크의 발생 지점에 리피터가 설치되었을 것으로 예측될 수 있다.
상술한 바와 같이, 본 실시예의 절대 위치 추정에 이용되는 신호 세기의 변화 패턴은 그 신호를 송출한 고정 노드(2)의 아이디와 그 신호를 수신한 이동 노드(1)의 상대 위치에 연관시켜 그 신호 세기를 표시한 신호 세기의 변화 패턴을 의미한다. 리피터는 어떤 기지국 근처의 신호 음영 지역에서 설치되어 그 기지국으로부터 송출된 신호를 증폭해서 재송신하는 역할을 하기 때문에 그 리피터로부터 송출되는 신호의 아이디, 즉 그 신호를 송출한 고정 노드(2)의 아이디는 그 기지국의 아이디와 동일하다. 복수 개의 리피터가 어떤 기지국 근처의 신호 음영 지역에서 설치되는 경우에도 복수 개의 리피터로부터 송출되는 신호의 아이디는 모두 동일하게 된다.
이와 같이, 복수 개의 리피터가 연속해서 설치된 터널 등과 같은 환경에서는 복수 개의 리피터로부터 송출된 신호의 아이디가 모두 동일하기 때문에 LTE 망의 기지국, 와이파이 망의 액세스 포인트가 여러 대 연속해서 설치된 환경에 비해 상술한 바와 같은 패턴 비교에 기초하여 추정된 절대 위치의 정확도가 낮아질 수 있다. 터널 내부와 같이 복수 개의 리피터가 연속해서 설치된 환경에서는 하나의 고정 노드(2)를 나타내는 신호 세기가 강해졌다가 약해졌다를 반복하면서 신호 세기의 피크가 여러 차례 발생하게 된다. 특히, 신호 세기의 변화 패턴에서 피크 부분은 다른 부분에 비해 노이즈에 강건한 특성을 갖고 있다. 이하에서는 하나의 고정 노드로부터만 신호를 수신할 수 있는 통신 취약 환경이나 복수 개의 리피터가 연속해서 설치됨에 따라 어떤 고정 노드로부터 송출된 신호인가의 구별이 어려운 터널 구간 등, 다양한 환경에서 이동 노드(1)의 위치 정확도를 향상시킬 수 있는 무선 측위 알고리즘을 설명하기로 한다.
610 단계에서 이동 노드(1)의 피크 검출부(21)는 320 단계에서 생성된 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴, 즉 복수의 시점에 걸쳐 적어도 하나의 고정 노드(2)로부터 수신된 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴에서 복수의 피크를 검출한다. 도 12는 도 3에 도시된 320 단계에서 생성된 신호 변화 패턴과 450 단계에서 수신된 신호 분포 패턴의 대비도이다. 도 12의 (b)에는 복수 개의 고정 노드(2)의 일종인 복수 개의 리피터가 연속해서 설치된 터널 구간에서 복수의 시점에 걸쳐 수신된 신호 세기의 변화 패턴의 일례가 도시되어 있다. 이 경우, 복수의 신호를 송출한 복수의 고정 노드(2)의 아이디는 모두 동일하게 된다. 이 경우, 도 6에 도시된 3차원 좌표계의 x축에는 하나의 아이디만 매핑됨에 따라 본 실시예의 무선 측위에 사용되는 신호 세기의 변화 패턴은 3차원 좌표계의 y축과 z축만으로, 즉 2차원 좌표계로 표현될 수 있다.
도 12의 (b)에 도시된 2차원 좌표계의 x축은 3차원 좌표계의 y축에 해당하며 이동 노드(1)의 속도 추정을 위해 이동 노드(1)의 상대 위치 대신에 그 상대 위치에 대응되는 수신 시점이 매핑되고, 2차원 좌표계의 y축은 3차원 좌표계의 z축에 해당하며 각 고정 노드(2)로부터 송출된 신호의 세기가 매핑된다. 610 단계에서 검출된 복수의 피크는 도 12의 (b)에 도트로 표시되어 있다. 상술한 바와 같이, 310 단계에서 도메인 변환부(14)가 130 단계에서 생성된 시간도메인 데이터를 공간도메인 데이터로 변환하는 과정에서 각 신호의 수신 시점을 각 신호의 수신 시점에 대응하는 이동 노드(1)의 상대 위치로 교체하기 때문에 역으로 320 단계에서 생성된 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴의 상대 위치를 각 신호의 수신 시점으로 교체할 수 있다.
620 단계에서 이동 노드(1)의 피크 검출부(21)는 450 단계에서 수신된 맵 데이터가 나타내는 지도, 즉 이동 노드(1)가 위치하는 지역에서의 신호 세기의 분포 패턴 형태의 지도에서 복수의 피크를 검출한다. 620 단계에서의 피크 검출은 측위 서버(3)에 의해서 수행될 수도 있다. 이 경우, 측위 서버(3)는 이와 같이 검출된 복수의 피크를 지도 형태로 이동 노드(1)에 제공할 수 있다. 도 12의 (a)에는 도 12의 (a)의 터널 구간과 동일한 터널 구간에서의 신호 세기의 분포 패턴의 일례가 도시되어 있다. 따라서, 도 12의 (a)에 도시된 복수의 신호를 송출한 복수의 고정 노드(2)의 아이디도 도 12의 (b)와 마찬가지로 모두 동일하게 되며, 450 단계에서 수신된 맵 데이터가 나타내는 지도는 터널 구간에 한해서 2차원 좌표계로 표현될 수 있다. 도 12의 (a)에 도시된 2차원 좌표계의 x축에는 이동 노드(1)의 절대 위치가 매핑되고, 2차원 좌표계의 y축에는 각 고정 노드(2)로부터 송출된 신호의 세기가 매핑된다. 620 단계에서 검출된 복수의 피크는 도 12의 (a)에 도트로 표시되어 있다. 동일한 터널 구간에서 수신된 신호라고 하더라도 시시각각 변하는 노이즈, 차량의 속도 변화 등으로 인해 차량에 수신되는 신호의 세기 변화 패턴은 그 수신 시점에 따라 다를 수밖에 없다.
도 13은 도 2에 도시된 피크 검출부(21)에 의해 신호 세기의 변화 패턴이 평탄화되는 일례를 도시한 도면이다. 일반적으로, 노이즈는 고정 노드(2)로부터 송출되는 신호에 비해 그 주파수가 매우 높이기 때문에 320 단계에서 생성된 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴은 이러한 노이즈에 인해 도 13에 도시된 바와 같이 매우 불규칙하게 요동하는 형태로 나타난다. 노이즈가 없는 환경이라면, 320 단계에서 생성된 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴은 고정 노드(2)에 가깝게 다가갈수록 신호의 세기는 강해지고 고정 노드(2)로부터 멀어질수록 신호의 세기는 약해지는 형태, 즉 도 13에 도시된 바와 같은 곡선형으로 나타난다. 도 13으로부터 신호 세기의 변화 패턴의 피크 위치는 노이즈로 인해 신호 세기를 측정할 때마다 약간씩 변할 수 있음을 알 수 있다.
610 단계에서 이동 노드(1)의 피크 검출부(21)는 피크 검출의 정확도를 높이기 위해 320 단계에서 생성된 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴을 회귀 모델링(regression modeling)을 통하여 평탄화(smoothing)하고, 이와 같이 평탄화된 신호 세기의 변화 패턴에서 복수의 피크를 검출할 수 있다. 이와 같이, 320 단계에서 생성된 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴이 회귀 모델링을 통하여 평탄화되면 노이즈가 없는 환경에서의 실제 신호 세기의 변화 패턴으로 회귀하게 되어 노이즈의 영향을 덜 받게 된다. 620 단계에서의 피크 검출 결과가 610 단계에서 평탄화한 후의 피크 검출 결과에 매칭되도록, 620 단계에서 피크 검출부(21)는 이동 노드(1)가 위치하는 지역에서의 신호 세기의 분포 패턴을 회귀 모델링을 통하여 평탄화하고, 이와 같이 평탄화된 신호 세기의 변화 패턴에서 복수의 피크를 검출할 수 있다. 회귀 모델링은 본 실시예가 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 공지된 기술로서 본 실시예의 특징이 흐려짐을 방지하기 위해 이것에 관한 설명은 생략하기로 한다.
630 단계에서 이동 노드(1)의 피크 비교부(22)는 610 단계에서 검출된 복수의 피크와 620 단계에서 검출된 복수의 피크를 비교함으로써 620 단계에서 검출된 복수의 피크 중에서 610 단계에서 검출된 복수의 피크와 가장 유사한 복수의 피크를 색출하는 방식으로 맵 데이터가 나타내는 지도 내에서 320 단계에서 생성된 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴과 가장 유사한 패턴을 갖는 부분을 색출한다. 630 단계에서 색출된 가장 유사한 복수의 피크를 갖는 부분이 320 단계에서 생성된 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴과 가장 유사한 패턴을 갖는 부분이 된다. 상기된 예에서, 피크 비교부(22)는 T4 시점까지의 신호 세기의 변화 패턴에서 검출된 복수의 피크와 지도에서 검출된 복수의 피크를 비교함으로써 T4 시점까지의 신호 세기의 변화 패턴에서 검출된 복수의 피크 중에서 지도에서 검출된 복수의 피크와 가장 유사한 복수의 피크를 색출하는 방식으로 지도 내에서 T4 시점까지의 신호 세기의 변화 패턴과 가장 유사한 패턴을 갖는 부분을 색출한다.
510 단계에서의 색출은 320 단계에서 생성된 신호 세기의 변화 패턴과 맵 데이터가 나타내는 지도의 패턴 비교에 의해 이루어지나, 630 단계에서의 색출은 320 단계에서 생성된 신호 세기의 변화 패턴의 피크와 맵 데이터가 나타내는 지도의 피크 비교에 의해 이루어진다. 아래에 설명된 바와 같이, 630 단계에서의 색출 기반의 측위는 510 단계에서의 색출 기반의 측위에 비해 측위 정확도는 높으나 피크 검출 등 데이터 처리량이 많다. 특히, 630 단계에서 피크 검출부(21)가 450 단계에서 수신된 맵 데이터가 나타내는 지도 전체에서 610 단계에서 검출된 복수의 피크와 가장 유사한 복수의 피크를 색출한다면 630 단계에서 비교 대상이 되는 데이터량이 매우 많아질 수 있다.
630 단계에서 비교 대상이 되는 데이터량의 감소를 위해, 630 단계에서 피크 검출부(21)는 맵 데이터가 나타내는 지도 내에서 610 단계에서 검출된 복수의 피크와 가장 유사한 복수의 피크가 존재할 것으로 예상되는 단위 영역을 설정하고, 그 단위 영역 내에서만 610 단계에서 검출된 복수의 피크와 가장 유사한 복수의 피크를 색출할 수 있다. 그러나, 단위 영역 내에 610 단계에서 검출된 복수의 피크와 가장 유사한 복수의 피크가 존재하지 않는다면 측위 오차가 매우 크게 된다. 550 단계에서 설정된 이동 노드(1)의 초기 위치는 단위 영역 내에 610 단계에서 검출된 복수의 피크와 가장 유사한 복수의 피크가 존재하지 않을 확률을 최소화하기 위해 단위 영역을 선정하는 역할을 한다. 이러한 색출 단위 영역은 지도 내의 일정 크기의 영역일 수도 있고 초기 위치를 기준으로 일정 시간 동안 색출되는 영역일 수도 있다.
630 단계에서 이동 노드(1)의 피크 비교부(22)는 610 단계에서 검출된 복수의 피크와 620 단계에서 검출된 복수의 피크를 비교함으로써 맵 데이터가 나타내는 지도 내에서 550 단계에서 설정된 이동 노드(1)의 초기 위치를 기준으로 620 단계에서 검출된 복수의 피크 중에서 610 단계에서 검출된 복수의 피크와 가장 유사한 복수의 피크를 색출하는 방식으로 320 단계에서 생성된 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴과 가장 유사한 패턴을 갖는 부분을 색출할 수 있다. 예를 들어, 피크 비교부(22)는 610 단계에서 검출된 복수의 피크와 620 단계에서 검출된 복수의 피크를 비교함으로써 맵 데이터가 나타내는 지도 내에서 550 단계에서 설정된 이동 노드(1)의 초기 위치를 색출 시작점으로 하여 그 초기 위치를 포함하는 단위 영역에서 620 단계에서 검출된 복수의 피크 중에서 610 단계에서 검출된 복수의 피크와 가장 유사한 복수의 피크를 색출하는 방식으로 320 단계에서 생성된 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴과 가장 유사한 패턴을 갖는 부분을 색출할 수 있다. 여기에서, 550 단계는 도 3에 도시된 단계들이 현재 차례대로 실행하는 과정에서의 630 단계의 이전 단계가 아닌, 도 3에 도시된 단계들이 반복적으로 실행되었을 때에 상기된 550 단계 이전의 550 단계일 수 있다.
이동 노드(1)의 초기 위치는 610 단계에서 검출된 복수의 피크와 가장 유사한 복수의 피크를 포함하는 신호 세기의 변화 패턴, 즉 320 단계에서 생성된 신호 세기의 변화 패턴과 가장 유사한 패턴이 존재할 가능성이 가장 높은 지도 내의 단위 영역의 중심일 수 있다. 피크 비교부(22)는 맵 데이터가 나타내는 지도 내에서 550 단계에서 설정된 이동 노드(1)의 초기 위치를 중심으로 방사하는 방향으로 320 단계에서 생성된 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴과 가장 유사한 패턴을 갖는 부분을 색출할 수 있다. 맵 데이터가 나타내는 지도 내에서 이동 노드(1)의 초기 위치를 포함하는 단위 영역의 크기를 610 단계에서 검출된 복수의 피크와 가장 유사한 복수의 피크 색출이 확실하게 이루어질 수 있도록 충분히 크게 한다면 맵 데이터가 나타내는 지도 전체에서 610 단계에서 검출된 복수의 피크와 가장 유사한 복수의 피크를 검출할 필요가 없다.
본 실시예의 측위에 따르면, 고정 노드로부터 새로운 신호가 수신될 때마다 고정 노드로부터 수신된 신호 세기의 변화 패턴을 약간씩 갱신되면서 이동 노드(1)의 이동에 따라 변화되는 이동 노드(1)의 절대 위치가 실시간으로 추정되기 때문에 이동 노드(1)의 초기 위치 또는 그 근처에 고정 노드로부터 수신된 신호 세기의 변화 패턴과 가장 유사한 패턴이 존재할 확률이 가장 높다. 본 실시예는 맵 데이터가 나타내는 지도 내에서 550 단계에서 설정된 이동 노드(1)의 초기 위치를 기준으로 620 단계에서 검출된 복수의 피크 중에서 610 단계에서 검출된 복수의 피크와 가장 유사한 복수의 피크를 색출함으로써 620 단계에서 검출된 복수의 피크 중에서 610 단계에서 검출된 복수의 피크와 가장 유사한 복수의 피크를 빠르고 정확하게 색출할 수 있다. 결과적으로, 이러한 초기 위치 기반의 색출은 고정 노드(2)로부터 수신된 신호 세기의 변화 패턴과 가장 유사한 패턴을 지도 내에서 빠르고 정확하게 색출할 수 있도록 함으로써 이동 노드(1)의 현재 위치를 빠르고 정확하게 측정할 수 있도록 해준다.
도 14는 도 3에 도시된 630 단계의 상세 흐름도이다. 도 14를 참조하면, 도 3에 도시된 630 단계는 도 2에 도시된 피크 비교부(22)에 의해 실행되는 다음과 같은 단계들로 구성된다. 631 단계에서 피크 비교부(22)는 610 단계에서 검출된 복수의 피크 각각의 아이디와 620에서 검출된 복수의 피크 각각의 아이디를 비교함으로써 620에서 검출된 복수의 피크 중에서 610 단계에서 검출된 복수의 피크 각각의 아이디와 동일한 아이디를 갖는 복수의 피크를 색출한다. 여기에서, 각 피크의 아이디는 각 피크를 형성하는 신호를 송출한 고정 노드(2)의 아이디를 의미한다. 632 단계에서 피크 비교부(22)는 610 단계에서 검출된 복수의 피크의 아이디와 631 단계에서 색출된 복수의 피크의 아이디가 일대일 대응되는가를 확인한다. 632 단계에서의 확인 결과, 610 단계에서 검출된 복수의 피크의 아이디와 631 단계에서 색출된 복수의 피크의 아이디가 일대일 대응되면 633 단계로 진행하고, 그렇지 않으면 634 단계로 진행한다.
610, 631 단계에서 검출된 복수의 피크 별로 피크 아이디가 모두 다르고 631 단계에서 색출된 각 피크의 아이디와 동일한 아이디를 갖는 피크가 631 단계에서 검출된 복수의 피크에 하나씩 존재하는 경우에 610 단계에서 검출된 복수의 피크의 아이디와 631 단계에서 색출된 복수의 피크의 아이디가 일대일 대응될 수 있다. 무선 신호를 증폭하여 재송신하는 리피터 없이 LTE 망의 기지국이나 와이파이 망의 액세스 포인트가 연속해서 설치된 환경에서는 이동 노드(1)가 수신한 복수의 신호 별로 각 신호를 송출한 고정 노드(2)의 아이디가 다르기 때문에 610 단계에서 검출된 복수의 피크의 아이디와 631 단계에서 색출된 복수의 피크의 아이디가 일대일 대응되게 된다. 이러한 환경에서는 633 단계로 진행하게 된다. 반면, 리피터가 연속해서 설치된 환경에서는 이동 노드(1)가 수신한 복수의 신호를 송출한 고정 노드(2)의 아이디가 중복되기 때문에 610 단계에서 검출된 복수의 피크의 아이디와 631 단계에서 색출된 복수의 피크의 아이디가 일대일 대응될 수 없다. 이러한 환경에서는 634 단계로 진행하게 된다.
633 단계에서 피크 비교부(22)는 서로 동일한 아이디를 갖는 피크끼리 610 단계에서 검출된 복수의 피크와 631 단계에서 색출된 복수의 피크를 일대일 대응시킴으로써 631 단계에서 색출된 복수의 피크를 610 단계에서 검출된 복수의 피크와 가장 유사한 부분으로 결정한다. 이와 같이, 리피터 없이 LTE 망의 기지국이나 와이파이 망의 액세스 포인트가 연속해서 설치된 환경이라면, 피크 비교부(22)는 610 단계에서 검출된 복수의 피크 각각의 아이디와 620에서 검출된 복수의 피크 각각의 아이디를 비교함으로써 620에서 검출된 복수의 피크 중에서 610 단계에서 검출된 복수의 피크와 가장 유사한 부분을 색출할 수 있다.
634 단계에서 피크 비교부(22)는 610 단계에서 검출된 복수의 피크의 위치 패턴과 631 단계에서 색출된 복수의 피크의 위치 패턴을 비교함으로써 631 단계에서 색출된 복수의 피크 중에서 610 단계에서 검출된 복수의 피크의 위치 패턴과 가장 유사한 위치 패턴을 갖는 복수의 피크를 색출한다. 여기에서, 복수의 피크의 위치 패턴은 복수의 피크 각각의 높이와 복수의 피크간의 간격을 나타내는 패턴을 의미한다. 635 단계에서 피크 비교부(22)는 610 단계에서 검출된 복수의 피크와 634 단계에서 색출된 복수의 피크를 피크의 발생 순서에 따라 차례대로 일대일 대응시킴으로써 634 단계에서 색출된 복수의 피크를 610 단계에서 검출된 복수의 피크와 가장 유사한 부분으로 결정한다.
즉, 635 단계에서 피크 비교부(22)는 610 단계에서 검출된 복수의 피크 중 가장 먼저 발생한 피크와 634 단계에서 색출된 복수의 피크 중 가장 먼저 발생한 피크를 대응시키고, 610 단계에서 검출된 복수의 피크 중 그 다음에 발생한 피크와 634 단계에서 색출된 복수의 피크 중 그 다음에 발생한 피크를 대응시킨다. 이와 같은 방식으로 610 단계에서 검출된 복수의 피크 중 나머지 피크와 634 단계에서 색출된 복수의 피크 중 나머지 피크도 일대일 대응될 수 있다. 이와 같이, 리피터가 연속해서 설치된 환경이라면, 피크 비교부(22)는 610 단계에서 검출된 복수의 피크의 위치 패턴과 620에서 검출된 복수의 피크의 위치 패턴을 비교함으로써 620에서 검출된 복수의 피크 중에서 610 단계에서 검출된 복수의 피크와 가장 유사한 부분을 색출할 수 있다.
640 단계에서 이동 노드(1)의 속도 처리부(23)는 610 단계에서 검출된 복수의 피크의 수신 시점간의 시간차와 630 단계에서 색출된 가장 유사한 복수의 피크의 발생 위치간의 거리로부터 그 수신 시점 사이에서의 이동 노드(1)의 속도를 추정한다. 여기에서, 610 단계에서 검출된 각 피크의 수신 시점은 그 피크를 형성하는 신호의 수신 시점을 의미하고, 630 단계에서 색출된 각 피크의 발생 위치는 그 피크와 매핑되어 있는 지도의 절대 위치를 의미한다. 보다 상세하게 설명하면, 640 단계에서 속도 처리부(23)는 610 단계에서 검출된 복수의 피크 중에서 어느 두 피크의 수신 시점간의 시간차와 630 단계에서 색출된 가장 유사한 복수의 피크 중에서 그 두 피크에 일대일 대응하는 두 피크의 발생 위치간의 거리를 산출하고, 이와 같이 산출된 거리를 산출된 시간차로 나눔으로써 그 수신 시점 사이에서의 이동 노드(1)의 산출함으로써 이동 노드(1)의 속도를 추정할 수 있다.
도 15는 도 2에 도시된 속도 처리부(23)의 속도 추정의 예시도이다. 도 15에는 도 12에 도시된 것과 동일한 신호 변화 패턴과 신호 분포 패턴이 도시되어 있다. 도 15의 (b)에 도시된 바와 같이, 속도 처리부(23)는 610 단계에서 검출된 복수의 피크 중에서 마지막 두 피크의 수신 시점간의 시간차를 산출한다. 도 15의 (a)에 도시된 바와 같이, 속도 처리부(23)는 630 단계에서 색출된 가장 유사한 복수의 피크 중에서 그 마지막 두 피크에 일대일 대응하는 마지막 두 피크의 발생 위치간의 거리를 산출한다. 속도 처리부(23)는 이와 같이 산출된 거리를 산출된 시간차로 나눔으로써 그 수신 시점 사이에서의 이동 노드(1)의 산출함으로써 이동 노드(1)의 속도를 추정할 수 있다.
640 단계에서 속도 처리부(23)는 610 단계에서 검출된 복수의 피크에 대하여 서로 이웃하는 두 피크마다 수신 시점간의 시간차를 산출함으로써 복수 개의 시간차를 산출하고, 630 단계에서 검출된 복수의 피크에 대하여 서로 이웃하는 두 피크마다 발생 위치간의 거리를 산출함으로써 복수 개의 거리를 산출할 수 있다. 속도 처리부(23)는 이와 같이 산출된 복수 개의 시간차와 산출된 복수 개의 거리로부터 복수 개의 속도를 산출하고, 복수 개의 속도의 평균을 산출함으로써 610 단계에서 검출된 복수의 피크 중 첫 번째 피크의 수신 시점과 마지막 피크의 수신 시점 사이에서의 이동 노드(1)의 속도를 보다 정확하게 추정할 수 있다. 속도 처리부(23)는 복수 개의 거리를 그 각각에 대응되는 복수 개의 속도로 나눔으로써 복수 개의 속도를 산출할 수 있다.
도 12, 15에 도시된 예를 참조하면, 속도 처리부(23)는 610 단계에서 검출된 여섯 개의 피크에 대하여 서로 이웃하는 두 피크마다 수신 시점간의 시간차를 산출함으로써 다섯 개의 시간차를 산출하고, 630 단계에서 검출된 여섯 개의 피크에 대하여 서로 이웃하는 두 피크마다 발생 위치간의 거리를 산출함으로써 다섯 개의 거리를 산출할 수 있다. 속도 처리부(23)는 다섯 개의 거리를 그 각각에 대응되는 다섯 개의 시간차로 나눔으로써 다섯 개의 속도를 산출하고, 다섯 개의 속도의 평균을 산출함으로써 610 단계에서 검출된 여섯 개의 피크 중 첫 번째 피크의 수신 시점과 마지막 피크 사이에서의 이동 노드(1)의 속도를 보다 정확하게 추정할 수 있다.
상술한 바와 같이, 320 단계에서 생성된 신호 세기의 변화 패턴에 대해서는 각 신호의 정확한 수신 시점을 알 수 있고, 450 단계에서 수신된 맵 데이터가 나타내는 지도에 대해서는 각 신호의 정확한 수신 위치를 알 수 있기 때문에 이동 노드(1)의 속도가 정확하게 추정될 수 있다. 이동 노드(1)는 이와 같은 추정된 이동 노드(1)의 속도를 사용자에게 표시할 수 있다. 인공위성으로부터 송출되는 신호는 터널 내부에 도달할 수 없기 때문에 차량이 터널 구간을 지날 때에 종래의 네비게이션 시스템은 차량이 터널 구간을 지날 때에 차량 속도는 표시되지 않거나 터널 진입 시의 속도로 고정되어 표시된다. 본 실시예에 따르면, 터널 구간, 도심 등과 같이 GPS 신호를 수신할 수 없는 환경에서도 이동 노드(1)의 정확한 속도를 사용자에게 표시할 수 있다. 그 결과, 차량 속도가 정확하게 표시되지 않음에 따라 발생되는 과속 사고를 방지할 수 있다.
650 단계에서 이동 노드(1)의 위치 처리부(24)는 630 단계에서의 피크 비교, 즉 320 단계에서 생성된 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴에서 검출된 복수의 피크와 450 단계에서 수신된 맵 데이터가 나타내는 지도에서 검출된 복수의 피크와의 비교에 기초하여 이동 노드(1)의 현재 위치를 결정한다. 즉, 650 단계에서 위치 처리부(24)는 630 단계에서 색출된 가장 유사한 복수의 피크의 발생 위치를 이용하여 이동 노드(1)의 현재 위치를 결정한다. 상술한 바와 같이, 630 단계에서 색출된 가장 유사한 복수의 피크를 갖는 부분이 320 단계에서 생성된 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴과 가장 유사한 패턴을 갖는 부분이 된다. 상기된 예에서, 위치 처리부(24)는 T4 시점까지의 신호 세기의 변화 패턴과 가장 유사한 패턴을 갖는 부분이 지시하는 지도의 절대 위치로서 630 단계에서 색출된 가장 유사한 복수의 피크의 발생 위치를 이용하여 이동 노드(1)의 현재 위치를 결정한다고 할 수 있다.
이에 따라, 통신 채널간의 신호 간섭, 액세스 포인트의 증설, 고장이나 장애물 발생 등과 같은 무선 환경 변화가 발생하더라도 이동 노드의 위치를 매우 정확하게 추정할 수 있을 뿐만 아니라, 하나의 고정 노드(2)로부터만 신호를 수신할 수 있는 통신 취약 환경이나 복수 개의 리피터가 연속해서 설치됨에 따라 어떤 고정 노드(1)로부터 송출된 신호인가의 구별이 어려운 터널 구간 등, 다양한 환경에서 이동 노드의 위치 정확도가 대폭 향상될 수 있다. LTE 신호 기반의 무선 측위 기술로 현재 널리 사용되고 있는 TDOA 기법은 하나의 고정 노드로부터만 신호를 수신할 수 있는 통신 취약 환경이나 복수 개의 리피터가 연속해서 설치된 터널 구간에서는 측위가 불가능하나 본 실시예에 따른 무선 측위 기술은 하나의 고정 노드(2)로부터만 신호를 수신할 수 있는 통신 취약 환경이나 복수 개의 리피터가 연속해서 설치됨에 따라 어떤 고정 노드(1)로부터 송출된 신호인가의 구별이 어려운 터널 구간 등, 다양한 환경에서 이동 노드의 위치 정확도가 대폭 향상될 수 있음에 따라 각기 상이한 특유의 장점과 단점을 갖는 종래의 다양한 무선 측위 기술의 단점을 해결할 수 있어 지금까지 등장한 무선 측위 기술의 한계를 극복할 수 있다.
520 단계의 실행 결과인 이동 노드(1)의 현재 위치는 도 3에 도시된 320, 510, 520 단계에 해당하는 CSC(Coarse Surface Correlation) 루틴이 반복될 때마다 결정된다. 650 단계의 실행 결과인 이동 노드(1)의 현재 위치는 610, 620, 630, 650 단계에 해당하는 PSC(Precise Surface Correlation) 루틴이 반복될 때마다 결정된다. 본 실시예에서 PSC 루틴은 550 단계에서 이동 노드(1)의 초기 위치가 설정된 때에 시작된다. 즉, 이동 노드(1)의 초기 위치가 설정되지 않은 상태에서는 PSC 루틴이 실행되지 않는다. 상술한 바와 같이, PSC 루틴이 반복될 때마다 결정되는 이동 노드(1)의 현재 위치는 CSC 루틴이 반복될 때마다 결정되는 이동 노드(1)의 현재 위치보다 복수 개의 리피터가 연속해서 설치된 터널 구간에서 이동 노드(1)의 위치 정확도가 높다. PSC 루틴이 반복될 때마다 320 단계에서 생성된 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴과 450 단계에서 수신된 맵 데이터가 나타내는 지도에서 피크가 검출되어야 하기 때문에 PSC 루틴은 CSC 루틴에 비해 데이터 처리량이 매우 많다.
이에 따라, PSC 루틴이 반복될 때마다 결정되는 이동 노드(1)의 현재 위치만을 본 실시예에 따른 무선 측위의 결과로 사용할 수도 있으나, 무선 측위의 실시간성이 떨어질 수 있다. 반면, CSC 루틴이 반복될 때마다 결정되는 이동 노드(1)의 현재 위치는 PSC 루틴이 반복될 때마다 결정되는 이동 노드(1)의 현재 위치보다 훨씬 짧은 간격으로 갱신될 수 있다. 본 실시예는 CSC 루틴의 반복에 따라 연속적으로 결정되는 복수 개의 현재 위치 중 일부를 PSC 루틴의 반복에 따라 결정되는 현재 위치로 교체함으로써 무선 측위의 실시간성과 정확성을 모두 향상시킬 수 있다.
650 단계에서 위치 처리부(24)는 630 단계에서 색출된 가장 유사한 복수의 피크의 발생 위치를 이용하여 520 단계에서 추정된 절대 위치의 오차를 보상하고 이와 같이 오차가 보상된 절대 위치를 이동 노드(1)의 현재 위치로 결정한다. 상술한 바와 같이, 이동 노드(1)의 상대 위치는 계속적으로 이동 노드(1)의 이전 상대 위치를 기준으로 추정되는 것이 아니라, 이동 노드(1)의 상대 위치가 절대 위치로 교체된 때에는 그 절대 위치를 기준으로 추정되기 때문에 520 단계에서 추정된 절대 위치의 오차가 보상되면 520 단계에서 추정된 절대 위치의 정확도가 향상될 뿐만 아니라 도 3에 도시된 무선 측위 방법의 반복에 따라 그 다음에 230 단계에서 추정되는 이동 노드(1)의 상대 위치의 정확도도 향상될 수 있다. 230 단계에서 추정되는 이동 노드(1)의 상대 위치의 정확도 향상에 따라 결과적으로 520 단계에서 추정되는 절대 위치의 정확도가 향상되어 도 3에 도시된 무선 측위 방법의 반복에 따라 반복해서 추정되는 절대 위치의 정확도가 전체적으로 향상될 수 있다.
650 단계에서 위치 처리부(24)는 630 단계에서 색출된 가장 유사한 복수의 피크의 발생 위치에 대한 610 단계에서 검출된 복수의 피크의 발생 위치의 오차가 제거되는 방향으로 520 단계에서 추정된 이동 노드(1)의 절대 위치를 이동시킴으로써 520 단계에서 산출된 이동 노드(1)의 절대 위치의 오차를 보상한다. 보다 상세하게 설명하면, 650 단계에서 위치 처리부(24)는 610 단계에서 검출된 복수의 피크 중에서 어느 두 피크의 발생 위치간의 거리와 630 단계에서 색출된 가장 유사한 복수의 피크 중에서 그 두 피크에 일대일 대응하는 두 피크의 발생 위치간의 거리를 산출하고, 이와 같이 산출된 두 개의 거리의 차이를 630 단계에서 색출된 가장 유사한 복수의 피크의 발생 위치에 대한 610 단계에서 검출된 복수의 피크의 발생 위치의 오차로 산출한다.
도 16은 도 3에 도시된 650 단계에서의 위치 오차 보정의 일례를 도시한 도면이다. 도 16의 (a)에는 복수 개의 액세스 포인트가 연속해서 설치된 지역에서 복수의 시점에 걸쳐 수신된 신호 세기의 변화 패턴의 일례가 도시되어 있다. 위치 처리부(24)는 610 단계에서 검출된 복수의 피크 중에서 네 번째 액세스 포인트의 아이디를 갖는 피크와 열 번째 액세스 포인트의 아이디를 갖는 피크의 발생 위치간의 거리를 25 미터로 산출한다. 이어서, 위치 처리부(24)는 630 단계에서 색출된 가장 유사한 복수의 피크 중에서 네 번째 액세스 포인트의 아이디를 갖는 피크와 열 번째 액세스 포인트의 아이디를 갖는 피크의 발생 위치간의 거리를 30 미터로 산출한다. 이어서, 위치 처리부(24)는 이와 같이 산출된 거리 30 미터로부터 산출된 거리 25 미터를 감산함으로써 630 단계에서 색출된 가장 유사한 복수의 피크의 발생 위치에 대한 610 단계에서 검출된 복수의 피크의 발생 위치의 오차인 5 미터를 산출한다.
520 단계에서 산출된 이동 노드(1)의 절대 위치는 610 단계에서 검출된 복수의 피크의 소스에 해당하는 신호 세기의 변화 패턴을 기반으로 추정되었기 때문에 이 위치 오차 5 미터에 대응하는 오차를 갖고 있다. 이어서, 위치 처리부(24)는 이 위치 오차 5 미터가 제거되는 방향으로 520 단계에서 추정된 이동 노드(1)의 절대 위치를 이동시킴으로써 520 단계에서 산출된 이동 노드(1)의 절대 위치의 오차를 보상한다. 예를 들어, 위치 처리부(24)는 520 단계에서 산출된 이동 노드(1)의 절대 위치를 네 번째 액세스 포인트의 아이디를 갖는 피크의 발생 위치로부터 열 번째 액세스 포인트의 아이디를 갖는 피크의 발생 위치를 향하는 방향으로 5 미터만큼 이동시킴으로써 이동 노드(1)의 절대 위치의 오차를 보상할 수 있다. 640 단계에서 속도 처리부(23)는 610 단계에서 검출된 복수의 피크에 대하여 서로 이웃하는 두 피크마다 발생 위치간의 거리를 산출하고, 630 단계에서 검출된 복수의 피크에 대하여 서로 이웃하는 두 피크마다 발생 위치간의 거리를 산출하고, 이것을 이용하여 서로 이웃하는 두 피크마다 이동 노드(1)의 절대 위치의 오차 보상을 반복함으로써 이동 노드(1)의 절대 위치의 정확도가 보다 향상되도록 할 수도 있다.
도 17은 도 3에 도시된 530 단계의 상세 흐름도이다. 도 17을 참조하면, 도 3에 도시된 530 단계는 도 2에 도시된 초기위치 설정부(40)에 의해 실행되는 다음과 같은 단계들로 구성된다. 531 단계에서 초기위치 설정부(40)는 510 단계에서 순차적으로 비교되는 지도 내의 부분들과 320 단계에서 생성된 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴간의 복수의 유사도에 반비례하는 지표로서 510 단계에서 순차적으로 비교되는 지도 내의 부분들과 320 단계에서 생성된 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴간의 차이에 해당하는 복수의 상관 거리를 산출한다.
상술한 바에 따르면, 510 단계에서 순차적으로 비교되는 지도 내의 부분들은 320 단계에서 생성된 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴과 가장 유사한 패턴을 갖는 부분을 색출하는 과정에서 320 단계에서 생성된 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴에 순차적으로 비교되는 지도 내의 부분들을 의미한다. 상기된 예에서, 초기위치 설정부(40)는 T4 시점까지의 신호 세기의 변화 패턴과 가장 유사한 패턴을 갖는 부분을 색출하는 과정에서 T4 시점까지의 신호 세기의 변화 패턴에 비교되는 지도 내의 부분들과 T4 시점까지의 신호 세기의 변화 패턴간의 차이에 해당하는 복수의 상관 거리를 산출한다.
상술한 바와 같이, 510 단계에서 신호 비교부(18)는 320 단계에서 생성된 신호 세기의 변화 패턴을 450 단계에서 수신된 맵 데이터가 나타내는 지도 상에서 이동시키면서 320 단계에서 생성된 신호 세기의 변화 패턴을 이것의 이동에 따라 이것에 겹쳐지게 되는 지도 내의 부분들과 순차적으로 비교한다. 531 단계에서 초기위치 설정부(40)는 510 단계에서의 신호 세기의 변화 패턴의 이동에 따라 이 신호 세기의 변화 패턴에 겹쳐지게 되는 지도 내의 각 부분과 이 신호 세기의 변화 패턴의 차이를 산출함으로써 각 상관 거리를 산출할 수 있다. 예를 들어, 초기위치 설정부(40)는 320 단계에서 생성된 신호 세기의 변화 패턴을 구성하는 화소들 중에서 이것과 겹쳐진 지도 내의 각 부분 외측에 위치하는 화소들의 개수를 각 상관 거리로서 산출할 수 있다.
보다 상세하게 설명하면, 초기위치 설정부(40)는 510 단계에서 순차적으로 비교되는 지도 내의 서피스 부분들과 320 단계에서 생성된 서피스 형태의 3차원 패턴간의 차이에 해당하는 복수의 서피스 상관 거리를 산출한다. 상기된 예에서, 초기위치 설정부(40)는 510 단계에서 순차적으로 비교되는 지도 내의 서피스 부분들과 T5 시점까지의 신호 세기의 변화를 그래프화한 기하학적인 서피스 형태의 3차원 패턴의 차이에 해당하는 복수의 서피스 상관 거리를 산출한다. 여기에서, 서피스 상관 거리(surface correlation distance)는 3차원 공간의 상관 거리로서 320 단계에서 생성된 서피스 형태의 3차원 패턴과 510 단계에서 색출된 서피스 부분간에 그 셰이프가 동일하면 0이 되고, 서로 차이가 많이 날수록 증가하게 된다. 예를 들어, 초기위치 설정부(40)는 320 단계에서 생성된 서피스 형태의 3차원 패턴을 구성하는 화소들 중에서 이것과 겹쳐진 지도 내의 각 부분 외측에 위치하는 화소들의 개수를 각 상관 거리로서 산출할 수 있다.
532 단계에서 초기위치 설정부(40)는 531 단계에서 산출된 복수의 상관 거리의 변화 패턴, 즉 531 단계에서 산출된 복수의 서피스 상관 거리의 변화 패턴을 생성한다. 이러한 복수의 서피스 상관 거리는 서로 다른 시점에서 산출된다. 초기위치 설정부(40)는 531 단계에서 산출된 복수의 서피스 상관 거리 각각에 대해, 2차원 공간의 어느 한 축에 531 단계에서 산출된 각 서피스 상관 거리의 산출 시점을 매핑하고 다른 한 축에 531 단계에서 산출된 각 서피스 상관 거리의 크기를 매핑함으로써 결정되는 2차원 공간의 지점에 도트를 표시하고, 531 단계에서 산출된 복수의 상관 거리에 대응하는 복수의 도트의 연결 라인을 평탄화하는 방식으로 531 단계에서 산출된 복수의 서피스 상관 거리의 변화 패턴을 생성한다. 여기에서, 2차원 공간의 어느 한 축은 510 단계의 색출이 실행되는 시간을 일정한 단위로 분할한 좌표축이고, 다른 한 축은 서피스 상관 거리의 범위를 일정한 단위로 분할한 좌표축이다.
도 18-20은 도 17에 도시된 532 단계에서 생성된 서피스 상관 거리의 변화 패턴의 일례를 도시한 도면이다. 도 2에 도시된 무선 측위 장치의 구동이 시작된 직후에는 도 3에 도시된 단계들의 반복 회수가 적어 버퍼(30)에 누적되어 있는 패턴 데이터의 양이 적기 때문에 520 단계에서 추정된 이동 노드(1)의 절대 위치의 정확도, 즉 이동 노드(1)의 절대 위치의 신뢰도가 낮다. 도 3에 도시된 단계들이 계속적으로 반복됨에 따라 버퍼(30)에 누적되어 있는 패턴 데이터의 양이 증가하면서 이동 노드(1)의 절대 위치의 신뢰도가 높아지게 된다. 본 실시예는 532 단계에서 생성된 서피스 상관 거리의 변화 패턴으로부터 이동 노드(1)의 절대 위치의 신뢰도를 산출한다. 도 18-20에는 도 2에 도시된 무선 측위 장치의 구동 시작 후에 버퍼(30)에 누적되어 있는 패턴 데이터의 양이 증가함에 따라 이동 노드(1)의 절대 위치의 신뢰도가 점차적으로 높아지는 상황에서의 총 여섯 개의 패턴 예가 도시되어 있다.
도 18-20의 각 그래프의 x축은 510 단계의 색출이 실행되는 시간, 즉 0 ~ 200 에폭(epoch, 1 epoch = 2 second)을 나타내고 y축은 서피스 상관 거리의 범위, 즉 0 ~ 2000을 나타낸다. 본 실시예의 서피스 상관 거리는 지리적 거리가 아니므로 미터 등의 단위로 표현되지 않으며 상술한 바와 같이 화소 개수 등으로 표현될 수 있다. 이러한 매우 불규칙하게 요동하는 형태의 얇은 실선은 복수의 도트의 연결 라인에 해당하고, 보다 굵은 실선은 532 단계에서 생성된 서피스 상관 거리의 변화 패턴으로서 도 13에 대한 평탄화 방식과 동일한 방식으로 얇은 실선을 평탄화한 것이다. 도 18-20의 (a)에는 도 3에 도시된 단계들의 반복 회수가 가장 적은 상태에서의 서피스 상관 거리의 변화 패턴이 도시되어 있다. 도 18-20의 (a) ~ (f)를 참조하면, 도 3에 도시된 단계들이 계속적으로 반복됨에 따라 버퍼(30)에 누적되어 있는 패턴 데이터의 양이 증가하면서 서피스 상관 거리의 변화 패턴이 점차적으로 포물선 형태로 변화됨을 알 수 있다.
도 3에 도시된 단계들의 반복 회수가 적어 버퍼(30)에 누적되어 있는 패턴 데이터의 양이 적은 상태에서는 320 단계에서 생성된 서피스 형태의 패턴의 데이터 사이즈가 작음에 따라 서피스 상관 거리의 크기는 작게 나타나나, 지도 내에서 이것과 매칭되는 서피스 형태를 구별해내는 능력이 떨어져 여러 시점에 서로 유사한 크기의 서피스 상관 거리가 분포하게 된다. 버퍼(30)에 누적되어 있는 패턴 데이터의 양이 점차적으로 증가함에 따라, 즉 도 18-20의 (a)로부터 (f)로 진행할 수록 전체적으로 서피스 상관 거리의 크기는 다소 증가하나, 지도 내에서 이것과 매칭되는 서피스 형태를 구별해내는 능력이 향상됨에 따라 지도 내의 어떤 부분이 320 단계에서 생성된 서피스 형태의 패턴과 매칭되는 순간에 급격하게 서피스 상관 거리가 작아지게 된다. 이것으로부터 532 단계에서 생성된 서피스 상관 거리의 변화 패턴이 보다 샤프한 포물선 형태가 될수록 520 단계에서 추정된 이동 노드(1)의 절대 위치의 신뢰도가 높아짐을 알 수 있다.
533 단계에서 초기위치 설정부(40)는 532 단계에서 생성된 복수의 상관 거리의 변화 패턴의 최하위 피크(the lowest peak)와 차하위 피크(the secondary lower peak)를 검출한다. 도 18-20의 (a) ~ (f) 각각에는 최하위 피크가 "①"로 표시되어 있고, 차하위 피크가 "②"로 표시되어 있다. 534 단계에서 초기위치 설정부(40)는 533 단계에서 검출된 최하위 피크와 차하위 피크의 비(ratio)에 기초하여 520 단계에서 추정된 이동 노드(1)의 절대 위치의 신뢰도를 산출한다. 보다 상세하게 설명하면, 초기위치 설정부(40)는 533 단계에서 검출된 차하위 피크의 값을 533 단계에서 검출된 최하위 피크의 값으로 나눔으로써 520 단계에서 추정된 이동 노드(1)의 절대 위치의 신뢰도를 산출한다. 이와 같이, 533, 534 단계에서 초기위치 설정부(40)는 532 단계에서 생성된 복수의 상관 거리의 변화 패턴, 즉 복수의 서피스 상관 거리의 변화 패턴에 기초하여 520 단계에서 추정된 이동 노드(1)의 절대 위치를 상기 이동 노드(1)의 초기 위치로 선정한다.
도 18-20의 (a), (b), (c), (d)에 도시된 서피스 상관 거리의 변화 패턴에서는 533 단계에서 검출된 최하위 피크와 차하위 피크간에 그 크기 차이가 작기 때문에 이동 노드(1)의 절대 위치의 신뢰도의 크기가 작게 된다. 도 18-20의 (e), (f)에 도시된 서피스 상관 거리의 변화 패턴은 포물선 형태를 띠기 때문에 최하위 피크만 단독으로 존재하며, 차하위 피크는 존재하지 않는다. 이 경우, 이동 노드(1)의 절대 위치의 신뢰도는 최대값으로 설정된다. 이동 노드(1)의 절대 위치의 신뢰도의 기준값이 도 18-20의 (a), (b), (c), (d)에 도시된 서피스 상관 거리의 변화 패턴에서 검출된 차하위 피크를 최하위 피크로 나눈 값보다 높게 설정되면, 도 18-20의 (e), (f)에 도시된 바와 같은 포물선 형태의 서피스 상관 거리의 변화 패턴이 나타낼 때에만 이동 노드(1)의 초기 위치가 설정된다.
530 단계 및 그 이후의 단계들의 실행이 완료된 후에 도 3에 도시된 단계들이 처음부터 다시 실행될 때에 상기된 예에 따르면, 110 단계에서 다섯 번째로 신호가 수신된다. CSC가 두 번 실행될 때마다 PSC가 한 번 실행된다고 하면, 도 3에 도시된 단계들이 다섯 번 실행된 이후에 여섯 번째 실행될 때에 비로소 PSC가 실행되게 된다. 도 3에 도시된 단계들의 여섯 번째 실행은 110 단계에서 여섯 번째로 신호가 수신되면서 시작된다. 그 후, 320 단계에서 패턴 생성부(15)는 T6 시점까지 적어도 하나의 고정 노드(2)로부터 수신된 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴을 생성한다.
630 단계에서 피크 비교부(18)는 T6 시점까지의 신호 세기의 변화 패턴에서 검출된 복수의 피크와 맵 데이터가 나타내는 지도에서 검출된 복수의 피크를 비교함으로써 그 지도 내에서 도 3에 도시된 단계들의 네 번째 실행의 530 단계에서 설정된 초기 위치를 기준으로, 즉 그 초기 위치를 색출 시작점으로 하여 T6 시점까지의 신호 세기의 변화 패턴에서 검출된 복수의 피크 중에서 지도에서 검출된 복수의 피크와 가장 유사한 복수의 피크를 색출하는 방식으로 T6 시점까지의 신호 세기의 변화 패턴과 가장 유사한 패턴을 갖는 부분을 색출한다. 상술한 바에 따르면, 650 단계에서 위치 처리부(24)는 T6 시점까지의 신호 세기의 변화 패턴과 가장 유사한 패턴을 갖는 부분이 지시하는 지도의 절대 위치로서 630 단계에서 색출된 가장 유사한 복수의 피크의 발생 위치를 이용하여 이동 노드(1)의 현재 위치를 결정하게 된다.
이상에서는 530 단계에서 설정된 초기 위치를 이용함으로써 610, 620, 630, 650 단계에 해당하는 PSC 루틴에서의 측위가 매우 정확하게 고속으로 실행되는 경우를 살펴보았다. 530 단계에서 설정된 초기 위치를 이용함으로써 320, 510, 520 단계에 해당하는 CSC 루틴에서의 측위도 매우 정확하게 고속으로 실행될 수 있다. 즉, 510 단계에서 신호 비교부(18)는 맵 데이터가 나타내는 지도 내에서 도 3에 도시된 단계들의 다섯 번째 실행의 530 단계에서 설정된 초기 위치를 기준으로 T6 시점까지의 신호 세기의 변화 패턴과 가장 유사한 패턴을 갖는 부분을 색출할 수 있다. 예를 들어, 신호 비교부(18)는 맵 데이터가 나타내는 지도의 영역 중, 530 단계에서 설정된 초기 위치를 그 중심으로 하는 일정 크기의 영역 내에서 T6 시점까지의 신호 세기의 변화 패턴과 가장 유사한 패턴을 갖는 부분을 색출할 수도 있다.
본 실시예의 무선 측위 기법에 따르면, 무선 측위 장치의 구동 시작 후에 무선 측위 방법의 단계들이 계속적으로 반복되면서 고정 노드(2)로부터 수신되는 신호 세기의 변화 패턴의 데이터 사이즈가 점차적으로 증가하게 된다. 이러한 신호 세기의 변화 패턴의 데이터 사이즈가 작은 경우에 지도 내에서 이것과 매칭되는 서피스 형태를 구별해내는 능력이 떨어짐에 따라 무선 측위의 정확도가 떨어지게 된다. 본 실시예는 어떤 시점까지의 신호 세기의 변화 패턴과 색출된 부분간의 유사도에 기초하여 설정된 이동 노드의 초기 위치를 기준으로 지도 내에서 그 시점 이후의 시점까지의 신호 세기의 변화 패턴과 가장 유사한 패턴을 갖는 부분을 색출함으로써 어떤 신호 세기의 변화 패턴과 가장 유사한 패턴이 존재할 가능성이 없는 영역에서의 패턴 색출을 미리 차단함으로써 이동 노드(1)가 실제로 위치하고 있지 않은 영역의 패턴이 고정 노드(2)로부터 수신된 신호 세기의 변화 패턴과 유사한 패턴으로 잘못 색출되는 경우를 방지할 수 있다.
이와 같이, 무선 측위에 사용되는 신호 세기의 변화 패턴의 데이터 사이즈가 작은 경우에도 이동 노드(1)가 실제로 위치하고 있지 않은 영역의 패턴이 그 신호 세기의 변화 패턴과 유사한 패턴으로 잘못 색출되는 경우를 방지할 수 있음에 따라 본 실시예의 무선 측위의 실행 시작 후 매우 짧은 시간 내에 이동 노드(1)의 위치 정확도를 차량 네비게이션 시스템이나 자율주행용으로 사용 가능한 일정 수준 이상으로 끌어올릴 수 있다. 특히, LTE 신호와 같이, 넓은 지역에 걸쳐 신호 세기의 변화가 거의 없는 무선 신호를 이용하여 이동 노드의 위치를 추정하는 경우에 무선 측위에 사용되는 신호 세기의 변화 패턴의 데이터 사이즈가 작으면 이동 노드(1)가 실제로 위치하고 있지 않은 영역의 패턴이 고정 노드로부터 수신된 신호 세기의 변화 패턴과 유사한 패턴으로 잘못 색출될 확률이 높다. 본 실시예는 LTE 신호와 같이, 넓은 지역에 걸쳐 신호 세기의 변화가 거의 없는 무선 신호를 이용하여 이동 노드의 위치를 추정하는 경우에도 무선 측위의 실행 초기에 매우 높은 정확도의 측위 서비스를 제공할 수 있다.
통신 채널간의 신호 간섭, 액세스 포인트의 증설, 고장이나 장애물 발생 등과 같은 무선 환경 변화나 노이즈 등으로 인해 라디오맵 구축 당시에 수집된 신호 세기와는 다른 신호 세기가 측정되는 경우가 발생할 수 있다. 이 경우, 고정 노드(2)로부터 수신된 신호 세기의 변화 패턴은 이와 같이 측정된 신호 세기를 포함함에 따라 그 신호 세기의 변화 패턴과 색출된 부분간의 유사도, 즉 본 발명에 따라 추정된 이동 노드(1)의 위치 신뢰도가 낮게 된다. 본 실시예는 이러한 경우에 이동 노드(1)의 초기 위치가 설정되지 않도록, 즉 초기 위치가 갱신되지 않고 그대로 유지되도록 함으로써 이것으로 인해 이동 노드(1)가 실제로 위치하고 있지 않은 영역의 패턴이 고정 노드(2)로부터 수신된 신호 세기의 변화 패턴과 유사한 패턴으로 잘못 색출되는 경우를 방지할 수 있다.
이상에서는 와이파이 신호와 LTE 신호를 이용하는 경우에 대해 본 실시예의 무선 측위 알고리즘의 측위 정확도의 우월성을 설명하였으나 본 실시예에 따른 무선 측위에 이용될 수 있는 신호에는 제한이 없으며, 블루투스, 지그비, 로라 등과 같은 무선 신호의 세기를 이용하여 본 실시예의 무선 측위에 따른 측위가 수행될 수 있다.
한편, 상술한 바와 같은 본 발명의 일 실시예에 따른 복합 측위 방법은 컴퓨터의 프로세서에서 실행 가능한 프로그램으로 작성 가능하고, 이 프로그램을 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 기록하여 실행시키는 컴퓨터에서 구현될 수 있다. 컴퓨터는 데스크탑 컴퓨터, 노트북 컴퓨터, 스마트폰, 임베디드 타입의 컴퓨터 등 프로그램을 실행시킬 수 있는 모든 타입의 컴퓨터를 포함한다. 또한, 상술한 본 발명의 일 실시예에서 사용된 데이터의 구조는 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 여러 수단을 통하여 기록될 수 있다. 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체는 램(RAM), 롬(ROM), 마그네틱 저장매체(예를 들면, 플로피 디스크, 하드디스크 등), 광학적 판독 매체(예를 들면, 시디롬, 디브이디 등)와 같은 저장매체를 포함한다.
이제까지 본 발명에 대하여 그 바람직한 실시예들을 중심으로 살펴보았다. 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형상으로 구현될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 개시된 실시예들은 한정적인 관점이 아니라 설명적인 관점에서 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 전술한 설명이 아니라 특허청구범위에 나타나 있으며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 차이점은 본 발명에 포함된 것으로 해석되어야 할 것이다.

Claims (16)

  1. 제 1 시점까지 적어도 하나의 고정 노드로부터 수신된 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴을 생성하는 단계;
    상기 이동 노드가 위치하는 지역에서의 신호 세기의 분포 패턴 형태의 지도 내에서 상기 제 1 시점까지의 신호 세기의 변화 패턴과 가장 유사한 패턴을 갖는 부분을 색출하는 단계;
    상기 제 1 시점까지의 신호 세기의 변화 패턴과 상기 색출된 부분간의 유사도에 기초하여 상기 이동 노드의 초기 위치를 설정하는 단계;
    제 2 시점까지 적어도 하나의 고정 노드로부터 수신된 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴을 생성하는 단계;
    상기 지도 내에서 상기 초기 위치를 기준으로 상기 제 2 시점까지의 신호 세기의 변화 패턴과 가장 유사한 패턴을 갖는 부분을 색출하는 단계; 및
    상기 제 2 시점까지의 신호 세기의 변화 패턴과 가장 유사한 패턴을 갖는 부분이 지시하는 지도의 위치를 이용하여 상기 이동 노드의 위치를 결정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 무선 측위 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴은 상기 복수의 시점에서 추정된 이동 노드의 복수의 상대 위치에서 복수 회 수신된 적어도 하나의 신호의 세기의 연속적 나열로 표현되는 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴인 것을 특징으로 복합 측위 방법.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 제 1 시점까지의 신호 세기의 변화 패턴과 가장 유사한 패턴을 갖는 부분이 지시하는 지도의 위치를 상기 이동 노드의 위치로 추정하는 단계를 더 포함하고,
    상기 초기 위치를 설정하는 단계는 상기 제 1 시점까지의 신호 세기의 변화 패턴과 상기 색출된 부분간의 유사도에 기초하여 상기 추정된 이동 노드의 위치를 상기 초기 위치로 선정함으로써 상기 초기 위치를 설정하는 것을 특징으로 하는 무선 측위 방법.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 초기 위치를 설정하는 단계는 상기 제 1 시점까지의 신호 세기의 변화 패턴과 가장 유사한 패턴을 갖는 부분을 색출하는 과정에서 상기 제 1 시점까지의 신호 세기의 변화 패턴에 비교되는 상기 지도 내의 부분들과 상기 제 1 시점까지의 신호 세기의 변화 패턴간의 복수의 유사도의 변화 패턴에 기초하여 상기 이동 노드의 초기 위치를 설정하는 것을 특징으로 하는 무선 측위 방법.
  5. 제 4 항에 있어서,
    상기 제 1 시점까지의 신호 세기의 변화 패턴과 가장 유사한 패턴을 갖는 부분이 지시하는 지도의 위치를 상기 이동 노드의 위치로 추정하는 단계를 더 포함하고,
    상기 초기 위치를 설정하는 단계는 상기 복수의 유사도의 변화 패턴에 기초하여 상기 추정된 이동 노드의 위치의 신뢰도를 산출하고, 상기 위치 신뢰도에 따라 상기 추정된 이동 노드의 위치를 상기 초기 위치로 선정함으로써 상기 초기 위치를 설정하는 것을 특징으로 하는 무선 측위 방법.
  6. 제 1 항에 있어서,
    상기 초기 위치를 설정하는 단계는 상기 제 1 시점까지의 신호 세기의 변화 패턴과 상기 색출된 부분간의 유사도에 반비례하는 지표로서 상기 제 1 시점까지의 신호 세기의 변화 패턴과 상기 색출된 부분간의 차이에 해당하는 상관 거리를 산출하고, 상기 산출된 상관 거리에 기초하여 상기 이동 노드의 초기 위치를 설정하는 것을 특징으로 하는 무선 측위 방법.
  7. 제 6 항에 있어서,
    상기 제 1 시점까지의 신호 세기의 변화 패턴과 가장 유사한 패턴을 갖는 부분이 지시하는 지도의 위치를 상기 이동 노드의 위치로 추정하는 단계를 더 포함하고,
    상기 초기 위치를 설정하는 단계는 상기 산출된 상관 거리에 기초하여 상기 추정된 이동 노드의 위치를 상기 초기 위치로 선정함으로써 상기 초기 위치를 설정하는 것을 특징으로 하는 무선 측위 방법.
  8. 제 7 항에 있어서,
    상기 초기 위치를 설정하는 단계는
    상기 제 1 시점까지의 신호 세기의 변화 패턴과 가장 유사한 패턴을 갖는 부분을 색출하는 과정에서 상기 제 1 시점까지의 신호 세기의 변화 패턴에 비교되는 상기 지도 내의 부분들과 상기 제 1 시점까지의 신호 세기의 변화 패턴간의 차이에 해당하는 복수의 상관 거리를 산출하는 단계;
    상기 산출된 복수의 상관 거리의 변화 패턴을 생성하는 단계; 및
    상기 복수의 상관 거리의 변화 패턴에 기초하여 상기 추정된 이동 노드의 위치를 상기 이동 노드의 초기 위치로 선정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 무선 측위 방법.
  9. 제 8 항에 있어서,
    상기 초기 위치로 선정하는 단계는
    상기 복수의 상관 거리의 변화 패턴의 최하위 피크와 차하위 피크를 검출하는 단계;
    상기 검출된 최하위 피크와 차하위 피크의 비(ratio)에 기초하여 상기 추정된 이동 노드의 위치의 신뢰도를 산출하는 단계; 및
    상기 신뢰도가 기준값보다 높으면 상기 추정된 이동 노드의 위치를 상기 초기 위치로 선정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 무선 측위 방법.
  10. 제 9 항에 있어서,
    상기 신뢰도를 산출하는 단계는 상기 검출된 차하위 피크의 값을 상기 검출된 최하위 피크의 값으로 나눔으로써 상기 신뢰도를 산출하는 것을 특징으로 하는 무선 측위 방법.
  11. 제 1 항에 있어서,
    상기 제 1 시점까지의 신호 세기의 변화 패턴은 상기 이동 노드의 위치의 상대적인 변화에 따른 상기 제 1 시점까지의 신호 세기의 변화를 그래프화한 기하학적인 서피스(surface) 형태의 패턴이고,
    상기 제 1 시점까지의 신호 세기의 변화 패턴과 가장 유사한 패턴을 갖는 부분을 색출하는 단계는 상기 지도 내에서 상기 제 1 시점까지의 신호 세기의 변화를 그래프화한 기하학적인 서피스 형태의 패턴의 서피스 형태와 가장 유사한 형태를 갖는 서피스 부분을 색출하는 것을 특징으로 하는 무선 측위 방법.
  12. 제 1 항에 있어서,
    상기 제 2 시점까지의 신호 세기의 변화 패턴과 가장 유사한 패턴을 갖는 부분을 색출하는 단계는 상기 제 2 시점까지의 신호 세기의 변화 패턴에서 검출된 복수의 피크와 상기 지도에서 검출된 복수의 피크를 비교함으로써 상기 지도 내에서 상기 초기 위치를 기준으로 상기 제 2 시점까지의 신호 세기의 변화 패턴에서 검출된 복수의 피크 중에서 상기 지도에서 검출된 복수의 피크와 가장 유사한 복수의 피크를 색출하는 방식으로 상기 제 2 시점까지의 신호 세기의 변화 패턴과 가장 유사한 패턴을 갖는 부분을 색출하는 것을 특징으로 하는 무선 측위 방법.
  13. 제 12 항에 있어서,
    상기 이동 노드의 위치를 결정하는 단계는 상기 제 2 시점까지의 신호 세기의 변화 패턴과 가장 유사한 패턴을 갖는 부분이 지시하는 지도의 위치로서 630 단계에서 색출된 가장 유사한 복수의 피크의 발생 위치를 이용하여 상기 이동 노드의 위치를 결정하는 것을 특징으로 하는 무선 측위 방법.
  14. 제 1 항에 있어서,
    상기 제 2 시점까지의 신호 세기의 변화 패턴과 가장 유사한 패턴을 갖는 부분을 색출하는 단계는 상기 지도 내에서 상기 초기 위치를 색출 시작점으로 하여 상기 제 2 시점까지의 신호 세기의 변화 패턴과 가장 유사한 패턴을 갖는 부분을 색출하는 것을 특징으로 하는 무선 측위 방법.
  15. 제 1 항 내지 제 14 항 중에 어느 한 항의 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.
  16. 제 1 시점까지 적어도 하나의 고정 노드로부터 수신된 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴을 생성하는 패턴 생성부;
    상기 이동 노드가 위치하는 지역에서의 신호 세기의 분포 패턴 형태의 지도 내에서 상기 제 1 시점까지의 신호 세기의 변화 패턴과 가장 유사한 패턴을 갖는 부분을 색출하는 신호 비교부;
    상기 제 1 시점까지의 신호 세기의 변화 패턴과 상기 색출된 부분간의 유사도에 기초하여 상기 이동 노드의 초기 위치를 설정하는 초기위치 설정부; 및
    제 2 시점까지의 신호 세기의 변화 패턴과 가장 유사한 패턴을 갖는 부분이 지시하는 지도의 위치를 이용하여 상기 이동 노드의 위치를 결정하는 위치 처리부를 포함하고,
    상기 지도 내에서 상기 초기 위치를 기준으로 상기 제 2 시점까지의 신호 세기의 변화 패턴과 가장 유사한 패턴을 갖는 부분이 색출되는 것을 특징으로 하는 무선 측위 장치.
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