WO2021029521A1 - 다양한 데이터 조합을 이용한 단말의 위치측정 방법 및 장치 - Google Patents

다양한 데이터 조합을 이용한 단말의 위치측정 방법 및 장치 Download PDF

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WO2021029521A1
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유승민
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한국철도기술연구원
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Definitions

  • An embodiment of the present invention relates to a method and apparatus for measuring a location of a terminal using various data combinations.
  • it relates to a location measurement method and apparatus for combining data received from a plurality of APs for positioning, estimating a plurality of spare locations of a terminal, and then determining a final location of a terminal using clustering of a plurality of spare locations. .
  • a representative method is to obtain the distance between the terminal and the AP using signals received by the terminal from access points, and apply multilateral survey including triangulation to the distance between the AP and terminals. This is a method of estimating the location of the terminal.
  • the indoor positioning method includes a fingerprint technique in addition to multilateral survey.
  • the fingerprint technique refers to a radio map that records the strength of signals received by a terminal from a plurality of APs for each specific location indoors, and then generates a radio map that records the strength of the signals received by the terminal to be positioned at a specific location. This is a technology for estimating the location of the terminal by comparing the location recorded on the map and the strength of the signal.
  • a representative method is to obtain the distance between the terminal and the AP using signals received by the terminal from access points, and apply multilateral survey including triangulation to the distance between the AP and terminals. This is a method of estimating the location of the terminal.
  • the indoor positioning method includes a fingerprint technique in addition to multilateral survey.
  • the fingerprint technique refers to a radio map that records the strength of signals received by a terminal from a plurality of APs for each specific location indoors, and then generates a radio map that records the strength of the signals received by the terminal to be positioned at a specific location. This is a technology for estimating the location of the terminal by comparing the location recorded on the map and the strength of the signal.
  • the AP used for location measurement of the terminal and the AP recorded in the radio map do not match, resulting in a decrease in location measurement accuracy.
  • the strength of the signal changes according to various factors such as time, weather, or a moving population due to the characteristics of the radio signal, or the radio signal is distorted due to a mulithpath or non-line of sight (NLOS) in an indoor environment, The accuracy of the location measurement may be degraded.
  • the fingerprint technique has a problem in that it takes a lot of cost and time to generate and maintain a radio map according to changes in the surrounding environment because a radio map needs to be newly created or updated frequently.
  • Korean Publication No. 10-2019-0037587 (2009.04.08) Disclosure) of "Method for measuring the location of a terminal and an apparatus therefor" are disclosed.
  • the RSSI value or timing data may include a bias value depending on the communication module installed in the terminal and the AP. This bias value is a factor that can increase an error in measuring the exact location of the terminal.
  • Embodiments of the present invention do not generate a radio map for measuring the location of the terminal, and measure the location of the terminal using a combination of AP scan data, so that a radio map or the like is not built in advance to measure the location of the terminal.
  • An object of the present invention is to provide a method and apparatus for measuring the location of a terminal that can reduce maintenance and repair costs.
  • an object of the present invention is to provide a method and apparatus for measuring a location of a terminal capable of reducing the cost of maintaining and repairing a radio map for measuring the location of the terminal by increasing the update period of the radio map by measuring the location of the terminal.
  • Embodiments of the present invention utilize AP scan data that may cause an error for positioning of the terminal, but by deriving a plurality of preliminary positions of the terminal from a data combination combining a plurality of AP scan data from a plurality of APs,
  • the main object is to provide a method and apparatus for measuring a location of a terminal that can improve accuracy.
  • a terminal capable of improving positioning accuracy and reliability of the terminal by correcting the AP scan data by removing a bias value included in the RSSI or timing data among AP scan data received from a plurality of APs.
  • a data collection unit for collecting n AP scan data from n APs (where n is a natural number);
  • a combination generator for generating a plurality of data combinations by combining the n AP scan data k (wherein k is an integer of 3 or more and n or less);
  • a location estimation unit estimating a plurality of preliminary locations of the terminal from the plurality of data combinations;
  • a clustering unit clustering the plurality of preliminary positions into at least one cluster according to the distance or density of the plurality of preliminary positions;
  • a location determination unit determining a final location of the terminal based on the at least one cluster.
  • a location measurement server using a combination of data comprising: a communication unit configured to receive, from the terminal, n AP scan data collected by a terminal from n (n is a natural number) APs; A combination generator for generating a plurality of data combinations by combining the n AP scan data k (wherein k is an integer of 3 or more and n or less); A location estimation unit estimating a plurality of preliminary locations of the terminal from the plurality of data combinations; A clustering unit clustering the plurality of preliminary positions into at least one cluster according to a distance or density; And a location determining unit determining a final location of the terminal based on the at least one cluster.
  • a radio map is generated before measuring the location of the terminal, but even if there is a change in the number, location, or state of the AP, the AP scan data is combined, and the location of the terminal is used.
  • the AP scan data that may cause an error is used for positioning of the terminal, but a plurality of spares of the terminal are obtained from a data combination obtained by combining a plurality of AP scan data from a plurality of APs.
  • a plurality of spares of the terminal are obtained from a data combination obtained by combining a plurality of AP scan data from a plurality of APs.
  • the AP scan data is corrected by removing a bias value included in the RSSI or timing data among AP scan data received from a plurality of APs, thereby improving the positioning accuracy and reliability of the terminal. It works.
  • FIG. 1 is a diagram illustrating a location measurement method using a conventional fingerprint technique.
  • FIG. 2 is a diagram illustrating a configuration of a location measurement terminal according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 3 is a diagram illustrating a configuration of a location measurement server according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 4 is a diagram illustrating a method of measuring a location of a location measuring terminal according to an embodiment of the present invention.
  • 5A and 5B are diagrams for explaining the accuracy of a location measurement method according to an embodiment of the present invention compared to a conventional method of measuring a location of a terminal using all AP scan data without a combination of AP scan data.
  • FIG. 6 is a flowchart illustrating a process of estimating a location of a location measurement terminal using some of a plurality of data combinations according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 7 is a flowchart illustrating a process of estimating a location of a location measurement terminal using all of a plurality of data combinations according to an embodiment of the present invention.
  • first, second, A, B, (a), (b) may be used. These terms are only used to distinguish the component from other components, and the nature, order, or order of the component is not limited by the term.
  • terms such as' ⁇ unit' and'module' described in the specification mean a unit that processes at least one function or operation, which may be implemented by hardware or software or a combination of hardware and software.
  • FIG. 1 is a diagram illustrating a location measurement method using a conventional fingerprint technique.
  • a coordinate system 100 capable of dividing an arbitrary region into a certain grid and specifying a reference position (coordinate) for each corner of the grid is shown.
  • the fingerprint technique first creates a radio map 110 using the received signal strength indicator (RSSI) of the AP received from each AP by the terminal at each reference position of the coordinate system 100 before measuring the location of the terminal. do.
  • the radio map 110 refers to a table in which the terminal records the RSSI of the radio signal received from each AP at each reference location.
  • the radio map 110 is stored on the server.
  • the location requesting terminal 120 located in the coordinate system 100 may measure the strength of signals received from APs at its location.
  • the location requesting terminal 120 transmits the RSSI value measured in relation to each AP to the server in the form of the RSSI table 130.
  • the server compares the RSSI table 130 received from the location requesting terminal 120 with the RSSI for each coordinate stored in the radio map 110.
  • the server derives the coordinates corresponding to the RSSI value most similar to the RSSI table 130 from the radio map 110.
  • the server estimates the coordinates derived from the radio map 110 as the final location of the location requesting terminal 120, and transmits the estimated location to the location requesting terminal 120, thereby transmitting the location of the terminal to the location requesting terminal 120. Can provide.
  • a coordinate system 100 obtained by dividing an arbitrary area from coordinates (x0, y0) to coordinates (x4, y4) and three APs that can be used for location estimation are illustrated. .
  • the server Before measuring the location of the terminal, the server creates and stores the RSSI table 130 recording the RSSI values measured by the terminal from AP1, AP2, and AP3 at each reference location of the coordinate system 100.
  • the RSSI values measured by the location requesting terminal 120 in relation to AP1, AP2, and AP3 are -78[dBm], -62[dBm], and -57[dBm], respectively. to be.
  • the location requesting terminal 120 writes these values into an RSSI table and transmits the RSSI table 130 to the server.
  • the server finds a coordinate corresponding to the RSSI value most similar to the RSSI value of the RSSI table 130 in the radio map 110.
  • the RSSI values most similar to the RSSI values of the RSSI table 130 in the radio map 110 are -80[dBm], -60[dBm], and -60[dBm], and the corresponding coordinates are (x3, y2). .
  • the server determines the final location of the location requesting terminal 120 as (x3, y2), and transmits the final location of (x3, y2) to the location requesting terminal 120.
  • FIG. 2 is a diagram illustrating a configuration of a location measurement terminal according to an embodiment of the present invention.
  • a location measurement terminal 20 includes a data collection unit 200, a correction unit 210, a combination generation unit 220, a position estimation unit 230, and a clustering unit. All or part of the 240 and the positioning unit 250 are included.
  • wireless communication may mean WiFi (Wireless Fidelity), Bluetooth, and UWB (ultra wide-band).
  • WiFi Wireless Fidelity
  • Bluetooth Bluetooth
  • UWB ultra wide-band
  • AP Access Point
  • the AP is only one example of devices used for location measurement of the terminal and is not limited thereto.
  • wireless communication such as WiFi, Bluetooth, or UWB
  • a beacon may be used as well as an AP
  • wireless communication such as LTE, 5G or 6G
  • a base station may be used instead of the AP.
  • the data collection unit 200 collects AP scan data from a plurality of APs located in the vicinity of the location measurement terminal 20.
  • the AP scan data includes a MAC address of each AP, a service set identifier (SSID), a received signal strength indicator (RSSI), and timing data
  • the timing data is a round trip time (RTT).
  • ToF Time of flight
  • TOA time of arrival
  • TDOA time difference of arrival
  • the correction unit 210 may correct the AP scan data by removing a bias value included in the RSSI or timing data among the AP scan data collected by the data collection unit 200.
  • the bias value included in the RSSI or timing data is caused by a difference between a chipset or module included in each of the location measurement terminal 20 and the AP, and is a factor that may cause an error in location measurement.
  • a bias value between each location measurement terminal and the AP may be different from each other or may be changed at any time. Even if the size of the RSSI of the signal received from the AP or the bias value included in the timing data by the data acquisition unit 200 varies, the correction unit 210 may remove the bias value included in the RSSI or the timing data.
  • the combination generator 220 combines the AP scan data collected by the data collection unit 200 or a plurality of AP scan data corrected by the correction unit 210 in a predetermined unit.
  • the combination generator 220 when the number of APs is n, and the data collection unit 200 collects n different AP scan data from n APs, the combination generator 220 according to an embodiment of the present invention includes n APs It is possible to generate a plurality of data combinations in which k pieces of scan data are combined. n AP scan data is combined by k, and the total number of combined data is C (n, k).
  • k is an integer of 3 or more and n or less.
  • k when obtaining the two-dimensional coordinates of the positioning terminal 20, k is an integer of 3 or more and n or less.
  • k When obtaining the three-dimensional coordinates of the positioning terminal 20, k is an integer of 4 or more and n or less.
  • the number of APs is 5 (AP1, AP2, AP3, AP4, and AP5)
  • the data collection unit 200 has 5 different AP scan data (D1, D2, D3, D4 and
  • the combination generator 220 may generate a data combination obtained by combining three pieces of five AP scan data.
  • the combination generator 220 includes a total of 10 data combinations (D1, D2, D3), (D1, D2, D4), (D1, D2, D5), (D1, D3, D4), and (D1).
  • D3, D5), (D1, D4, D5) (D2, D3, D4), (D2, D3, D5), (D2, D4, D5) and (D3, D4, D5) can be generated.
  • the total number of data combinations is C(5, 3).
  • C(n, k) is a combination symbol for selecting k numbers from n different pieces of data without considering the order.
  • the combination generator 220 may randomly select a value of k or may select a value according to a previously created table. Alternatively, the combination generator 220 may determine k as n/2, but when n is an odd number, k may be determined as an integer closest to n/2.
  • the previously created table means a table recording positioning accuracy and operation speed according to n and k.
  • the terminal collects n AP scan data from n APs at an arbitrary location, creates a data combination for all k, and creates a plurality of data combinations for each k value. Generate. The final location of the terminal is determined using a combination of a plurality of data according to the k value. Thereafter, for each k value, the error between the actual position of the terminal and the estimated position, and the time taken to estimate the position of the terminal are recorded in a table.
  • the combination generator 220 may combine n AP scan data by k, but may generate a plurality of data combinations for all k corresponding to an integer of 3 or more and n or less.
  • the location estimation unit 230 may estimate a preliminary location of the location measurement terminal 20 from a plurality of data combinations.
  • the position estimating unit 230 may estimate the preliminary position using all of the plurality of data combinations, or may estimate the preliminary position using only some combinations of the plurality of data combinations. Since the AP scan data includes RSSI or timing data, a plurality of data combinations combining AP scan data includes a plurality of RSSI combinations or a plurality of timing data combinations.
  • the position estimating unit 230 estimates the preliminary position of the positioning terminal 20 using a plurality of RSSI combinations or a plurality of timing data combinations included in the plurality of data combinations.
  • the preliminary location means the location of the location measurement terminal 20 derived from a plurality of data combinations.
  • the location estimating unit 230 may use a fingerprint technique. Specifically, first, the location measurement terminal 20 generates a radio map in advance as described in FIG. 1. Thereafter, the data collection unit 200 receives n RSSIs from n APs at an actual location of the location measurement terminal 20 to be measured. The combination generator 220 generates a plurality of RSSI combinations obtained by combining n RSSIs by k. The location estimating unit 230 compares a plurality of RSSI combinations and a radio map, and estimates coordinates having an RSSI value most similar to the RSSI combination in the radio map as a preliminary location of the location measurement terminal 20. Accordingly, the position estimating unit 230 may estimate the number of preliminary positions equal to the number of combinations of the plurality of RSSIs.
  • the position estimating unit 230 may use multilateration. Specifically, first, the combination generator 220 generates a plurality of combinations of timing data by combining k pieces of n pieces of timing data. The location estimating unit 230 derives distance information between the location measurement terminal 20 and each AP from a combination of a plurality of timing data. The location estimation unit 230 may estimate a preliminary location of the location measurement terminal 20 by applying a multilateral survey method to the distance information. In order to apply the multilateral survey method, the location of the AP as well as the distance between the AP and the terminal is required. The location of the terminal may be estimated using distance information between the AP and the terminal and location information for a plurality of APs.
  • the position estimating unit 230 may estimate the preliminary position of the position measurement terminal 20 for each combination of timing data using triangulation among multilateral surveys.
  • the position estimating unit 230 may estimate the preliminary position of the position measurement terminal 20 by using multivariate survey for each combination of timing data.
  • the clustering unit 240 may cluster a plurality of preliminary locations into at least one cluster according to a distance between a plurality of preliminary locations or a density of a plurality of preliminary locations, and implement a machine learning (machine learning) model for clustering. Include.
  • the machine learning model includes an unsupervised learning model or a pre-supervised learning model.
  • the clustering unit 240 may set a distance or density in advance. To this end, the clustering unit 240 may build and train a supervised learning model.
  • Supervised learning models can be trained using one or more algorithms. For example, a supervised learning model can be created using the K-means algorithm.
  • the clustering unit 240 may cluster the preliminary location using a Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise (DBSCAN) algorithm.
  • DBSCAN Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise
  • the positioning unit 250 may select a cluster including the most preliminary locations among at least one cluster, and determine representative values of a plurality of preliminary locations included in the selected cluster as a final location of the location measurement terminal 20 .
  • the representative value may be any one of an average value, a median value, a mode, a percentile, a quartile, or a truncated average of a plurality of preliminary positions included in the selected cluster.
  • FIG. 3 is a diagram illustrating a configuration of a location measurement server according to an embodiment of the present invention.
  • the location measurement server 30 includes a communication unit 300, a correction unit 310, a combination generation unit 320, a position estimation unit 330, and a clustering unit 340. ) And a positioning unit 350.
  • the communication unit 300 may receive AP scan data from the terminal requesting the location measurement, and transmit the final location of the terminal determined by the location determination unit 350 to the terminal.
  • the terminal requesting the location may request the location of the terminal while transmitting the AP scan data received from the plurality of APs to the location measurement server 30 as it is.
  • the location measurement server 30, which has received a location request from the terminal through the communication unit 300, includes a correction unit 310, a combination generation unit 320, a position estimation unit 330, a clustering unit 340, and a position determination unit 350. ) To determine the final location of the terminal, and transmit the determined final location to the terminal through the communication unit 300.
  • the correction unit 310, the combination generation unit 320, the position estimation unit 330, the clustering unit 340 and the position determination unit 350 included in the position measurement server 30 are shown in FIG. ), the detailed description thereof will be omitted.
  • FIG. 4 is a diagram illustrating a method of measuring a location of a location measuring terminal according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 4 a process of combining and clustering AP scan data collected from a plurality of APs by a terminal is shown.
  • the data collection unit 200 collects AP scan data from a plurality of APs.
  • the combination generation unit 220 generates a data combination obtained by combining k pieces of AP scan data collected by the data collection unit 200.
  • the first data combination 410 and the third data combination 414 is a combination of AP scan data collected from three APs, and the second data combination 412 is a combination of AP scan data collected from four APs. do.
  • the position estimating unit 230 estimates a preliminary position of the position measurement terminal 20 by using the RSSI or timing data included in the first data combination 410. Similarly, the position estimating unit 230 estimates the preliminary position of the positioning terminal 20 by performing the same operation for the second data combination 412 and the third data combination 414, and the same for other data combinations. Repeat the operation.
  • the clustering unit 240 may cluster a plurality of preliminary locations of the positioning terminal 20 to generate at least one cluster 420.
  • the location measurement terminal 20 may determine a preliminary location not included in the cluster 420 as an outlier.
  • the location measurement terminal 20 may track a combination of data related to a preliminary location determined as an outlier, and track APs used for data combination. That is, the location measurement terminal 20 may track an AP that has generated an outlier.
  • the positioning unit 250 may select the cluster 420 having the largest number of preliminary positions of the positioning terminal 20. .
  • the positioning unit 250 determines representative values of a plurality of preliminary positions included in the selected cluster 420 as the final positions of the positioning terminal 20.
  • 5A and 5B are diagrams for explaining the accuracy of a location measurement method according to an embodiment of the present invention compared to a conventional method of measuring a location of a terminal using all AP scan data without a combination of AP scan data.
  • a total of 10 APs are placed at arbitrary locations in a space of 40 m in width and height, and multilateral surveying is applied to the distance between each AP and the positioning terminal 20, and the location It is a diagram that estimates the location of the measurement terminal 20, but shows the error of the estimated location in a graph.
  • FIG. 5A a graph showing the final location error of the location measurement terminal 20 according to a probability that the wireless signal between the location measurement terminal and the AP is not in a straight path is shown.
  • the final position error according to the exemplary embodiment of the present invention is significantly smaller than the final position error according to the conventional method. Specifically, when the probability that there is no straight path between the AP and the terminal is 1, the final position error according to the conventional method is about 3.5m, whereas the final position error according to the embodiment of the present invention is only 2.5m. In other words, the final position error according to the embodiment of the present invention is more accurate by a distance of 1m than the error according to the final position according to the existing method.
  • both the existing method and the final location error according to an embodiment of the present invention tend to increase.
  • the final position error according to the embodiment of the present invention is smaller.
  • a difference between an error according to an existing method and an error according to an embodiment of the present invention increases. Specifically, when the number of APs that have been removed or whose location has been changed is 1, the error according to the existing method is about 1.4 m, and the error according to the embodiment of the present invention is 1 m, so a difference of about 0.4 m appears.
  • the error according to the conventional method is about 2.3 m, and the error according to the embodiment of the present invention is about 1.3 m, so a difference of about 1 m appears. That is, as the number of the removed or changed APs increases, the increase rate of the error according to the embodiment of the present invention is lower than that of the conventional method.
  • the location measurement method can more accurately measure the location of the terminal compared to the existing method even if there is an AP whose location has been removed or has been changed.
  • FIG. 6 is a flowchart illustrating a process of estimating a location of a location measurement terminal using some of a plurality of data combinations according to an embodiment of the present invention.
  • the data collection unit 200 of the location measurement terminal 20 collects n AP scan data from n APs (S602).
  • the AP scan data includes a MAC address of the AP, a service set identifier (SSID), RSSI, and timing data.
  • the location measurement terminal 20 determines whether the number of AP scan data collected by the data collection unit 200 is three or more (S604).
  • the positioning terminal 20 may determine whether the number of AP scan data is 4 or more.
  • the correction unit 210 receives the RSSI or timing data included in the AP scan data from the data collection unit 200 and includes it in the RSSI.
  • the RSSI bias value and the timing data bias value included in the timing data are removed (S606).
  • the data collection unit 200 of the location measurement terminal 20 collects AP scan data from the AP again.
  • the combination generation unit 220 generates a plurality of data combinations obtained by combining k pieces of n AP scan data (S608).
  • k is an integer of 3 or more and n or less.
  • k is an integer of 4 or more and n or less.
  • the combination generator 220 may combine n pieces of scan data by k, but may generate a combination of data only for a specific k instead of all k.
  • k may be n/2 or any integer of 3 or more and n or less.
  • k may be a value according to a previously created table, wherein the previously created table refers to a table recording the terminal position measurement accuracy and operation speed according to n and k.
  • the position estimating unit 230 estimates the preliminary position of the terminal using a plurality of data combinations generated by the combination generating unit 220 (S610).
  • the location estimating unit 230 may estimate a preliminary position of the location measurement terminal 20 by applying a fingerprint technique to the plurality of RSSI combinations.
  • the position estimating unit 230 may estimate the preliminary position of the positioning terminal 20 by applying a multilateral survey technique to a distance obtained from the plurality of timing data combinations. have.
  • the clustering unit 240 may cluster a plurality of preliminary positions of the positioning terminal 20 based on machine learning (machine learning) (S612).
  • machine learning machine learning
  • the machine learning model of the clustering unit 240 includes a supervised machine learning model and an unsupervised machine learning model, and converts a plurality of preliminary locations into at least one cluster according to density or distance. Can be clustered.
  • the positioning terminal 20 determines whether at least one cluster has been created by the clustering unit 240 (S614).
  • the location determination unit 250 selects a cluster including the most spare locations, and determines a representative value of the spare locations included in the selected cluster as the final location of the terminal. Do (S616).
  • the data collection unit 200 of the positioning terminal 20 collects AP scan data from the AP again.
  • FIG. 7 is a flowchart illustrating a process of estimating a location of a location measurement terminal using all of a plurality of data combinations according to an embodiment of the present invention.
  • the data collection unit 200 of the positioning terminal 20 collects n AP scan data from n APs (S702).
  • the location measurement terminal 20 determines whether the number of AP scan data collected by the data collection unit 200 is three or more (S704).
  • the correction unit 210 receives the RSSI or timing data included in the AP scan data from the data collection unit 200 and includes it in the RSSI.
  • the RSSI bias value and the timing data bias value included in the timing data are removed (S706).
  • the data collection unit 200 of the location measurement terminal 20 collects AP scan data from the AP again.
  • the combination generator 220 generates a plurality of data combinations obtained by combining k pieces of n AP scan data (S708).
  • the combination generator 220 may combine n pieces of scan data by k, but may generate a data combination for all k corresponding to an integer of 3 or more and n or less. For example, when combining five AP scan data, the combination generator 220 may generate 10 data combinations by combining three of the five AP scan data. The combination generator 220 may generate five data combinations by combining four of the five AP scan data. The combination generator 220 may generate one data combination by combining five of the five AP scan data. As a result, the combination generator 220 may generate a total of 16 data combinations by combining 5 AP scan data.
  • the location estimating unit 230 estimates a preliminary location of the terminal using a plurality of data combinations generated by the combination generating unit 220 (S710).
  • the clustering unit 240 may cluster a plurality of preliminary positions of the positioning terminal 20 based on machine learning (machine learning) (S712).
  • the positioning terminal 20 determines whether at least one cluster has been created by the clustering unit 240 (S714).
  • the location determination unit 250 selects a cluster including the most spare locations, and determines a representative value of the spare locations included in the selected cluster as the final location of the terminal. Do (S716).
  • the data collection unit 200 of the positioning terminal 20 collects AP scan data from the AP again.
  • steps S602 to S716 are described as sequentially executing, but this is merely illustrative of the technical idea of an embodiment of the present invention.
  • those of ordinary skill in the art to which an embodiment of the present invention belongs can change the order shown in Figs. 6 and 7 within the range not departing from the essential characteristics of an embodiment of the present invention, or process S602 to process Since one or more processes in S716 are executed in parallel, various modifications and variations may be applied, and thus FIGS. 6 and 7 are not limited to a time series order.
  • the processes illustrated in FIGS. 6 and 7 can be implemented as computer-readable codes on a computer-readable recording medium.
  • the computer-readable recording medium includes all types of recording devices that store data that can be read by a computer system. That is, the computer-readable recording media include storage media such as magnetic storage media (eg, ROM, floppy disk, hard disk, etc.) and optical reading media (eg, CD-ROM, DVD, etc.).
  • the computer-readable recording medium can be distributed over a computer system connected through a network to store and execute computer-readable codes in a distributed manner.

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Abstract

다양한 데이터 조합을 이용한 단말의 위치측정 방법 및 장치를 개시한다. 본 발명의 일 측면에 의하면, 데이터 조합을 이용한 위치측정 단말에 있어서, n개(n은 자연수)의 AP(Access Point)로부터 각각 n개의 AP 스캔 데이터를 수집하는 데이터 수집부; 상기 n개의 AP 스캔 데이터를 k(단, k는 3 이상이고 n 이하인 정수)개씩 조합한 복수의 데이터 조합을 생성하는 조합 생성부; 상기 복수의 데이터 조합으로부터 상기 단말의 복수의 예비 위치를 추정하는 위치 추정부; 상기 복수의 예비 위치를 복수의 예비 위치의 거리 또는 밀도에 따라 적어도 하나의 클러스터(cluster)로 클러스터링하는 클러스터링부; 및 상기 적어도 하나의 클러스터에 기초하여 상기 단말의 최종 위치를 결정하는 위치 결정부를 포함하는 위치측정 단말을 제공한다. 대표도 도 2.

Description

다양한 데이터 조합을 이용한 단말의 위치측정 방법 및 장치
본 발명의 실시예는 다양한 데이터 조합을 이용한 단말의 위치측정 방법 및 장치에 관한 것이다. 특히, 측위를 위해 복수의 AP로부터 수신한 데이터들을 조합하고, 단말의 복수의 예비 위치를 추정한 후 복수의 예비 위치의 클러스터링을 이용하여 단말의 최종 위치를 결정하는 위치측정 방법 및 장치에 관한 것이다.
이 부분에 기술된 내용은 단순히 본 발명에 대한 배경 정보를 제공할 뿐 종래기술을 구성하는 것은 아니다.
이 부분에 기술된 내용은 단순히 본 발명에 대한 배경 정보를 제공할 뿐 종래기술을 구성하는 것은 아니다.
무선 신호를 이용한 실내 측위 방법 중 대표적인 방법은, 액세스 포인트(Access point)들로부터 단말이 수신한 신호를 이용하여 단말과 AP 간 거리를 구하고, AP-단말 간 거리에 삼각측량 포함한 다변측량을 적용하여 단말의 위치를 추정하는 방법이다.
한편, 실내 측위 방법에는 다변측량 외에도 핑거프린트(fingerfrint) 기법이 있다. 핑거프린트 기법이란, 실내의 특정한 위치마다 단말이 복수의 AP로부터 수신하는 신호의 세기를 기록한 라디오 맵(radio map)을 미리 생성한 뒤, 위치측정 대상 단말이 특정 위치에서 수신한 신호의 세기와 라디오 맵에 기록된 위치 및 신호의 세기를 비교하여 단말의 위치를 추정하는 기술이다.
다만, 핑거프린트 기술은 AP의 위치가 변하거나 AP가 추가 또는 제거되는 경우 단말의 위치측정에 사용되는 AP와 라디오 맵에 기록된 AP가 일치하지 않아 위치측정 정확도가 떨어질 수 이 부분에 기술된 내용은 단순히 본 발명에 대한 배경 정보를 제공할 뿐 종래기술을 구성하는 것은 아니다.
무선 신호를 이용한 실내 측위 방법 중 대표적인 방법은, 액세스 포인트(Access point)들로부터 단말이 수신한 신호를 이용하여 단말과 AP 간 거리를 구하고, AP-단말 간 거리에 삼각측량 포함한 다변측량을 적용하여 단말의 위치를 추정하는 방법이다.
한편, 실내 측위 방법에는 다변측량 외에도 핑거프린트(fingerfrint) 기법이 있다. 핑거프린트 기법이란, 실내의 특정한 위치마다 단말이 복수의 AP로부터 수신하는 신호의 세기를 기록한 라디오 맵(radio map)을 미리 생성한 뒤, 위치측정 대상 단말이 특정 위치에서 수신한 신호의 세기와 라디오 맵에 기록된 위치 및 신호의 세기를 비교하여 단말의 위치를 추정하는 기술이다.
다만, 핑거프린트 기술은 AP의 위치가 변하거나 AP가 추가 또는 제거되는 경우 단말의 위치측정에 사용되는 AP와 라디오 맵에 기록된 AP가 일치하지 않아 위치측정 정확도가 떨어질 수 있다. 또한, 무선 신호의 특성상 시간, 날씨 또는 유동 인구 등의 다양한 요인에 따라 신호의 세기가 변하거나 실내 환경에서 다중경로(mulithpath), NLOS(non-line of sight) 등에 의해 무선 신호가 왜곡되는 경우, 위치측정의 정확도가 떨어질 수 있다.
이러한 요소들로 인한 위치 추정 오차를 줄이기 위해서, 핑거프린트 기법은 라디오 맵을 새롭게 생성하거나 빈번하게 갱신해야 하므로 주변 환경의 변화에 따른 라디오 맵의 생성 및 유지에 많은 비용과 시간이 든다는 문제점이 있다.
따라서, 라디오 맵을 처음부터 생성하지 않거나, 라디오 맵을 생성하더라도 AP의 위치, 개수 또는 상태 변화에 따른 라디오 맵의 갱신 주기를 증가시켜 라디오 맵의 유지 비용 및 보수 비용을 절감할 수 있는 기능을 구현할 필요가 있다.
한편, 단말의 측위 오차를 유발할 가능성이 있는 기지국을 선별하여 유효한 기지국의 조합만으로 단말의 위치를 결정함으로써 측위 정확도를 개선하기 위한 종래기술로서, 대한민국 공개공보 제10-2019-0037587호(2009.04.08 공개)의 " 단말의 위치측정 방법 및 이를 위한 장치"가 공개되어 있다.
하지만, 이 종래 기술에 따르면, 처음부터 오차를 유발할 수 있는 기지국을 애초부터 제외시켜, 오차를 유발할 수 있는 기지국의 정보를 이용하지 않으므로 단말의 측위 정확도를 개선하는 데 한계가 있다.
따라서, 단말의 측위를 위해 오차를 유발하지 않는 기지국의 정보뿐만 아니라 오차를 유발할 수 있는 기지국의 정보도 이용하되, 데이터 가공을 통해 단말 측위의 정확도를 더욱 개선할 필요성이 있다.
추가적으로, 단말 및 AP 내에 장착된 통신 모듈에 따라서는 RSSI값 또는 타이밍 데이터(timing data, 예를 들어 RTT, ToA, TDoA, ToF 등)는 바이어스값을 포함할 수 있다. 이 바이어스값은 단말의 정확한 위치를 측정함에 있어서 오차를 증가시킬 수 있는 요소이다.
따라서, 단말의 위치를 정확하게 측정하기 위해 단말과 AP 간 통신 모듈에 따른 RSSI 또는 타이밍 데이터의 바이어스값을 제거할 필요성이 있다.
본 발명의 일 실시예들은, 단말의 위치를 측정하기 위한 라디오 맵을 생성하지 않고, AP 스캔 데이터의 조합을 이용하여 단말의 위치를 측정함으로써, 사전에 라디오 맵 등을 구축하지 않아 단말의 위치측정에 드는 유지 비용 및 보수 비용을 절감할 수 있는 단말의 위치측정 방법 및 장치를 제공하는 데 일 목적이 있다.
본 발명의 다른 실시예들은, 단말의 위치를 측정하기 위한 라디오 맵을 생성하되, AP의 개수, 위치 또는 상태에 변동이 생기더라도 AP 스캔 데이터(RSSI, 타이밍 데이터, MAC address, SSID 등)를 조합하여 단말의 위치를 측정하여 라디오 맵의 갱신 주기를 늘림으로써, 단말의 위치측정을 위한 라디오 맵 유지 비용 및 보수 비용을 절감할 수 있는 단말의 위치측정 방법 및 장치를 제공하는 데 일 목적이 있다.
본 발명의 실시예들은, 오차를 유발할 수 있는 AP 스캔 데이터를 단말의 측위에 활용하되, 복수의 AP로부터 복수의 AP 스캔 데이터를 조합한 데이터 조합으로부터 단말의 복수의 예비 위치를 도출함으로써, 측위의 정확도를 개선할 수 있는 단말의 위치측정 방법 및 장치를 제공하는 데 주된 목적이 있다.
본 발명의 다른 실시예들은, 복수의 AP로부터 수신한 AP 스캔 데이터 중 RSSI 또는 타이밍 데이터에 포함된 바이어스값을 제거하여 AP 스캔 데이터를 보정함으로써, 단말의 위치측정 정확도 및 신뢰도를 개선할 수 있는 단말의 위치측정 방법 및 장치를 제공하는 데 일 목적이 있다.
본 발명의 일 측면에 의하면, 데이터 조합을 이용한 위치측정 단말에 있어서, n개(n은 자연수)의 AP(Access Point)로부터 각각 n개의 AP 스캔 데이터를 수집하는 데이터 수집부; 상기 n개의 AP 스캔 데이터를 k(단, k는 3 이상이고 n 이하인 정수)개씩 조합한 복수의 데이터 조합을 생성하는 조합 생성부; 상기 복수의 데이터 조합으로부터 상기 단말의 복수의 예비 위치를 추정하는 위치 추정부; 상기 복수의 예비 위치를 복수의 예비 위치의 거리 또는 밀도에 따라 적어도 하나의 클러스터(cluster)로 클러스터링하는 클러스터링부; 및 상기 적어도 하나의 클러스터에 기초하여 상기 단말의 최종 위치를 결정하는 위치 결정부를 포함하는 위치측정 단말을 제공한다.
본 실시예의 다른 측면에 의하면, 데이터 조합을 이용한 위치측정 서버에 있어서, 단말이 n개(n은 자연수)의 AP로부터 각각 수집한 n개의 AP 스캔 데이터를 상기 단말로부터 수신하는 통신부; 상기 n개의 AP 스캔 데이터를 k(단, k는 3 이상이고 n 이하인 정수)개씩 조합한 복수의 데이터 조합을 생성하는 조합 생성부; 상기 복수의 데이터 조합으로부터 상기 단말의 복수의 예비 위치를 추정하는 위치 추정부; 상기 복수의 예비 위치를 거리 또는 밀도에 따라 적어도 하나의 클러스터로 클러스터링하는 클러스터링부; 및 상기 적어도 하나의 클러스터에 기초하여 상기 단말의 최종 위치를 결정하는 위치 결정부를 포함하는 위치측정 서버를 제공한다.
본 발명의 일 실시예에 의하면, 단말의 위치를 측정하기 위한 라디오 맵을 생성하지 않고, 단말의 위치 요청과 함께 전송한 AP 스캔 데이터를 조합하고, 조합한 데이터를 이용하여 단말의 위치를 측정함으로써, 사전에 라디오 맵 등을 구축하지 않아 단말의 측위를 위한 유지 비용 및 보수 비용을 절감할 수 있는 효과가 있다.
본 발명의 일 실시예에 의하면, 단말의 위치를 측정하기 전에 라디오 맵을 생성하되, AP의 개수, 위치 또는 상태에 변동이 발생하더라도 AP 스캔 데이터를 조합하고, 조합한 데이터를 이용하여 단말의 위치를 측정하여 라디오맵 갱신 주기를 늘림으로써, 단말의 측위를 위한 라디오 맵 유지 비용 및 보수 비용을 절감할 수 있는 효과가 있다.
이상에서 설명한 바와 같이 본 발명의 일 실시예에 의하면, 오차를 유발할 수 있는 AP 스캔 데이터를 단말의 측위에 활용하되, 복수의 AP로부터 복수의 AP 스캔 데이터를 조합한 데이터 조합으로부터 단말의 복수의 예비 위치를 도출함으로써, 측위의 정확도를 개선할 수 있는 효과가 있다.
본 발명의 일 실시예에 의하면, 복수의 AP로부터 수신한 AP 스캔 데이터 중 RSSI 또는 타이밍 데이터에 포함된 바이어스값을 제거하여 AP 스캔 데이터를 보정함으로써, 단말의 위치측정 정확도 및 신뢰도를 개선할 수 있는 효과가 있다.
도 1은 종래의 핑거프린트 기법을 이용한 위치측정 방법을 설명하기 위해 예시한 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 위치측정 단말의 구성을 예시한 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 위치측정 서버의 구성을 예시한 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 위치측정 단말의 위치측정 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 5a 및 도 5b는 AP 스캔 데이터의 조합 없이 모든 AP 스캔 데이터를 이용하여 단말의 위치를 측정하는 기존 방식과 비교하여 본 발명의 실시예에 따른 위치측정 방법의 정확도를 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 복수의 데이터 조합 중 일부를 이용하여 위치측정 단말의 위치를 추정하는 과정을 설명하기 위해 예시한 순서도이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 복수의 데이터 조합 중 전부를 이용하여 위치측정 단말의 위치를 추정하는 과정을 설명하기 위해 예시한 순서도이다.
이하, 본 발명의 일부 실시예들을 예시적인 도면을 통해 상세하게 설명한다. 각 도면의 구성요소들에 참조부호를 부가함에 있어서, 동일한 구성요소들에 대해서는 비록 다른 도면 상에 표시되더라도 가능한 한 동일한 부호를 가지도록 하고 있음에 유의해야 한다. 또한, 본 발명을 설명함에 있어, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략한다.
또한, 본 발명의 구성 요소를 설명하는 데 있어서, 제 1, 제 2, A, B, (a), (b) 등의 용어를 사용할 수 있다. 이러한 용어는 그 구성 요소를 다른 구성 요소와 구별하기 위한 것일 뿐, 그 용어에 의해 해당 구성 요소의 본질이나 차례 또는 순서 등이 한정되지 않는다. 명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 '포함', '구비'한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다. 또한, 명세서에 기재된 '~부', '모듈' 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어나 소프트웨어 또는 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.
도 1은 종래의 핑거프린트 기법을 이용한 위치측정 방법을 설명하기 위해 예시한 도면이다.
도 1을 참조하면, 임의의 구역을 일정한 격자로 나누고, 격자의 모서리마다 참조위치(좌표)를 특정할 수 있는 좌표계(100)가 도시되어 있다.
핑거프린트 기법은 우선 단말의 위치를 측정하기 전에 좌표계(100)의 각 참조위치에서 단말이 각 AP로부터 수신한 AP의 RSSI(received signal strength indicator)를 이용하여 라디오 맵(radio map, 110)을 작성한다. 다시 말하면, 라디오 맵(110)은 단말이 각 참조위치에서 각 AP로부터 수신한 무선 신호의 RSSI를 기록한 표를 의미한다. 일반적으로, 라디오 맵(110)은 서버에 저장된다.
이후, 좌표계(100) 내에 위치한 위치 요청 단말(120)은 자신의 위치에서 AP들로부터 수신한 신호의 세기를 측정할 수 있다. 위치 요청 단말(120)은 각 AP와 관련하여 측정한 RSSI값을 RSSI 테이블(130)의 형태로 서버에게 전송한다. 서버는 위치 요청 단말(120)로부터 전송받은 RSSI 테이블(130)과 라디오 맵(110)에 저장된 좌표별 RSSI와 비교한다. 서버는 라디오 맵(110)에서 RSSI 테이블(130)과 가장 유사한 RSSI값에 해당하는 좌표를 도출한다.
서버는 라디오 맵(110)에서 도출한 좌표를 위치 요청 단말(120)의 최종 위치로 추정하고, 추정된 위치를 위치 요청 단말(120)에 전송함으로써, 단말의 위치를 위치 요청 단말(120)에게 제공할 수 있다.
예를 들어, 도 1에서 좌측 도면을 참조하면, 임의의 구역을 좌표 (x0, y0)부터 좌표 (x4, y4)로 나눈 좌표계(100)와 위치 추정에 이용할 수 있는 3개의 AP가 예시되어 있다.
서버는 단말의 위치를 측정하기 전에 좌표계(100)의 각 참조위치에서 단말이 AP1, AP2 및 AP3로부터 측정한 RSSI값을 기록한 RSSI 테이블(130)을 생성하여 저장한다.
이후, 도 1에서 상단의 도면을 참조하면, 위치 요청 단말(120)이 AP1, AP2 및 AP3과 관련하여 측정한 RSSI값은 각각 -78[dBm], -62[dBm] 및 -57[dBm]이다. 위치 요청 단말(120)은 이 값들을 RSSI 테이블로 작성하고, RSSI 테이블(130)을 서버에게 전송한다.
서버는 라디오 맵(110)에서 RSSI 테이블(130)의 RSSI값과 가장 유사한 RSSI값에 해당하는 좌표를 찾는다. 라디오 맵(110)에서 RSSI 테이블(130)의 RSSI값과 가장 유사한 RSSI값은 -80[dBm], -60[dBm] 및 -60[dBm]이며, 이에 해당하는 좌표는 (x3, y2)이다.
서버는 위치 요청 단말(120)의 최종 위치를 (x3, y2)로 결정하고, 위치 요청 단말(120)에게 최종 위치인 (x3, y2)를 전송한다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 위치측정 단말의 구성을 예시한 도면이다.
도 2를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 위치측정 단말(20)은 데이터 수집부(200), 보정부(210), 조합 생성부(220), 위치 추정부(230), 클러스터링부(240) 및 위치 결정부(250)를 전부 또는 일부 포함한다.
이하에서 단말, AP 및 서버 간 무선 통신을 이용하여 신호 및 데이터를 주고 받을 수 있으며, 여기서 무선 통신이라 함은 WiFi(Wireless Fidelity), 블루투스(bluetooth), UWB(ultra wide-band)를 의미할 수 있다. 다만, 이는 무선 통신 기술 예시일 뿐 이에 한정되는 것은 아니고, 추가적으로 와이브로, LTE(long term evolution), 4G, 5G, 6G 등의 무선 통신의 기술 중 적어도 하나의 통신 기술을 더 이용할 수 있다.
또한, 이하에서는 AP(Access Point)를 이용하여 단말의 위치측정 과정 및 구성을 설명하지만, AP는 단말의 위치 측정에 이용되는 기기 중 하나의 예시일 뿐 이에 한정되는 것은 아니다. 구체적으로, WiFi, 블루투스 또는 UWB 등의 무선 통신을 이용하는 경우 AP뿐만 아니라 비콘(beacon)을 이용할 수 있으며, LTE, 5G 또는 6G 등의 무선 통신을 이용하는 경우 AP 대신 기지국을 이용할 수 있다.
데이터 수집부(200)는 위치측정 단말(20)의 주변에 위치한 복수의 AP들로부터 AP 스캔 데이터를 수집한다. 여기서, AP 스캔 데이터는 각 AP의 맥 주소(MAC address), SSID(service set identifier), RSSI(received signal strength indicator) 및 타이밍 데이터(timing data)를 포함하며, 타이밍 데이터는 RTT(round trip time), ToF(Time of flight), TOA(time of arrival) 또는 TDOA(time difference of arrival) 중 어느 하나를 의미한다.
보정부(210)는 데이터 수집부(200)가 수집한 AP 스캔 데이터 중 RSSI 또는 타이밍 데이터에 포함된 바이어스값을 제거함으로써, AP 스캔 데이터를 보정할 수 있다.
여기서, RSSI 또는 타이밍 데이터에 포함된 바이어스값은 위치측정 단말(20)과 AP 간 각각에 포함된 칩셋이나 모듈의 차이로 인해 발생하며, 위치 측정에 오차를 유발할 수 있는 요소이다. 위치측정 단말(20)이 복수인 경우, 각 위치측정 단말과 AP 간 바이어스값은 서로 다르거나 수시로 바뀔 수 있다. 데이터 수집부(200)가 AP로부터 수신한 신호의 RSSI 또는 타이밍 데이터에 포함된 바이어스값의 크기가 다양하더라도, 보정부(210)는 RSSI 또는 타이밍 데이터에 포함된 바이어스값을 제거할 수 있다.
조합 생성부(220)는 데이터 수집부(200)가 수집한 AP 스캔 데이터 또는 보정부(210)에 의해 보정된 복수의 AP 스캔 데이터를 일정한 단위로 조합한다.
예컨대, AP의 개수가 n개이고, 데이터 수집부(200)가 n개의 AP로부터 서로 다른 n개의 AP 스캔 데이터를 수집하는 경우, 본 발명의 일 실시예에 따른 조합 생성부(220)는 n개의 AP스캔 데이터를 k개씩 조합한 복수의 데이터 조합을 생성할 수 있다. n개의 AP 스캔 데이터가 k개씩 조합되며, 조합된 데이터의 개수는 총 C(n, k)개이다. 여기서, k는 3 이상이고 n 이하인 정수이다. 여기서, 위치측정 단말(20)의 2차원 좌표를 구하는 경우, k는 3 이상 n 이하의 정수이다. 위치측정 단말(20)의 3차원 좌표를 구하는 경우, k는 4 이상 n 이하의 정수이다.
예를 들어, AP의 개수가 5개(AP1, AP2, AP3, AP4 및 AP5)이고, 데이터 수집부(200)가 5개의 AP로부터 서로 다른 5개의 AP 스캔 데이터(D1, D2, D3, D4 및 D5)를 수집하는 경우, 조합 생성부(220)는 5개의 AP 스캔 데이터를 3개씩 조합한 데이터 조합을 생성할 수 있다. 구체적으로, 조합 생성부(220)는 총 10 개의 데이터 조합인 (D1, D2, D3), (D1, D2, D4), (D1, D2, D5), (D1, D3, D4), (D1, D3, D5), (D1, D4, D5) (D2, D3, D4), (D2, D3, D5), (D2, D4, D5) 및 (D3, D4, D5)를 생성할 수 있다. 데이터 조합의 총 개수는 C(5, 3)이다. 여기서 C(n, k)는 서로 다른 n개의 데이터에서 순서를 고려하지 않고 k개를 선택하는 조합(combination) 기호이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 조합 생성부(220)는 k의 값을 임의로 선택하거나 기 작성된 테이블에 따라 선택할 수 있다. 또는, 조합 생성부(220)는 k를 n/2으로 결정하되, n이 홀수인 경우 k를 n/2에 가장 가까운 정수로 결정할 수 있다.
여기서, 기 작성된 테이블이란 n 및 k에 따른 측위 정확도 및 연산속도를 기록한 테이블을 의미한다. 기 작성된 테이블의 생성 과정을 설명하면, 우선 사전에 임의의 위치에서 단말이 n개의 AP로부터 n개의 AP 스캔 데이터를 수집하고, 모든 k에 대해 데이터 조합을 생성하며, k 값마다 복수의 데이터 조합을 생성한다. k 값에 따른 복수의 데이터 조합을 이용하여 단말의 최종 위치를 결정한다. 이후, 각 k 값별로 단말의 실제 위치와 추정된 위치 간 오차 및 단말의 위치를 추정하는 데 걸린 시간을 테이블에 기록한다.
이는, 핑거프린트 기법에서 구역을 격자로 나누고, 각 지점에서의 RSSI가 기록된 라디오 맵과 달리, AP의 개수 및 조합된 데이터의 개수에 의존하여 작성되는 테이블이므로, 라디오 맵과 달리 테이블을 빈번하게 갱신하지 않는다. 따라서, 단말의 위치를 측정함에 있어서 기 작성된 테이블을 이용하면 라디오 맵에 비해 유지 보수 비용을 절감할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 조합 생성부(220)는 n개의 AP 스캔 데이터를 k개씩 조합하되, 3 이상 n 이하의 정수에 해당하는 모든 k에 대해 각각 복수의 데이터 조합을 생성할 수 있다.
예를 들어, 조합 생성부(220)는 5개의 AP 스캔 데이터 중 3개를 선택하는 모든 조합뿐만 아니라 4개나 5개를 선택하는 모든 데이터 조합을 생성할 수 있다. 이때, 모든 데이터 조합의 개수를 계산하면, C(5, 3) + C(5, 4) + C(5, 5) = 16개이다.
위치 추정부(230)는 복수의 데이터 조합으로부터 위치측정 단말(20)의 예비 위치를 추정할 수 있다. 위치 추정부(230)는 복수의 데이터 조합 전부를 이용하여 예비 위치를 추정할 수도 있고, 복수의 데이터 조합 중 일부 조합만을 이용하여 예비 위치를 추정할 수도 있다. AP 스캔 데이터에 RSSI 또는 타이밍 데이터가 포함되어 있으므로, AP 스캔 데이터를 조합한 복수의 데이터 조합에는 복수의 RSSI 조합 또는 복수의 타이밍 데이터 조합이 포함되어 있다. 위치 추정부(230)는 복수의 데이터 조합에 포함된 복수의 RSSI 조합 또는 복수의 타이밍 데이터 조합을 이용하여 위치측정 단말(20)의 예비 위치를 추정한다. 여기서, 예비 위치란 복수의 데이터 조합으로부터 각각 도출해낸 위치측정 단말(20)의 위치를 의미한다.
위치 추정부(230)는 복수의 RSSI 조합을 이용하는 경우, 핑거프린트 기법을 이용할 수 있다. 구체적으로 설명하면, 우선 위치측정 단말(20)은 도 1에서 설명한 바와 같이 사전에 라디오 맵을 생성한다. 이후, 측정하고자 하는 위치측정 단말(20)의 실제 위치에서 데이터 수집부(200)가 n개의 AP로부터 n개의 RSSI를 수신한다. 조합 생성부(220)는 n개의 RSSI를 k개씩 조합한 복수의 RSSI 조합을 생성한다. 위치 추정부(230)는 복수의 RSSI 조합과 라디오 맵을 비교하여, 라디오 맵에서 RSSI 조합과 가장 유사한 RSSI값을 가진 좌표들을 위치측정 단말(20)의 예비 위치로 추정한다. 따라서, 위치 추정부(230)는 복수의 RSSI 조합 개수와 동일한 개수의 예비 위치를 추정할 수 있다.
한편, 위치 추정부(230)는 복수의 타이밍 데이터 조합을 이용하는 경우, 다변측량(multilateration)을 이용할 수 있다. 구체적으로 설명하면, 우선 조합 생성부(220)는 n개의 타이밍 데이터를 k개씩 조합한 복수의 타이밍 데이터 조합을 생성한다. 위치 추정부(230)는 복수의 타이밍 데이터 조합으로부터 위치측정 단말(20)과 각 AP 간 거리 정보를 도출한다. 위치 추정부(230)는 거리 정보에 다변측량 방법을 적용하여 위치측정 단말(20)의 예비 위치를 추정할 수 있다. 다변측량 방법 적용하기 위해서는 AP와 단말 간 거리뿐만 아니라 AP의 위치가 필요하다. AP와 단말 간 거리정보 및 복수의 AP에 대한 위치정보를 이용하여 단말의 위치를 추정할 수 있다. 한편, k가 3인 경우, 위치 추정부(230)는 다변측량 중 삼각측량을 이용하여 각 타이밍 데이터 조합마다 위치측정 단말(20)의 예비 위치를 추정할 수 있다. k가 4 이상인 경우, 위치 추정부(230)는 각 타이밍 데이터 조합마다 다변 측량을 이용하여 위치측정 단말(20)의 예비 위치를 추정할 수 있다.
클러스터링부(240)는 복수의 예비 위치 간 거리 또는 복수의 예비 위치의 밀도에 따라 복수의 예비 위치를 적어도 하나의 클러스터(cluster)로 클러스터링할 수 있으며, 클러스터링을 위한 머신 러닝(기계 학습) 모델을 포함한다. 머신러닝 모델은 비지도 학습된 모델 또는 사전에 지도 학습된 모델을 포함한다.
클러스터링부(240)는 지도 학습된 모델을 이용하여 예비 위치를 클러스터링하는 경우, 거리 또는 밀도를 사전에 설정할 수 있다. 이를 위해, 클러스터링부(240)는 지도 학습 모델을 구축하고 훈련 할 수 있다. 지도 학습 모델은 하나 이상의 알고리즘을 이용하여 훈련할 수 있다. 예를 들어, 지도 학습 모델은 K-means 알고리즘을 사용하여 생성 될 수 있다.
클러스터링부(240)는 비지도 학습된 모델을 이용하여 예비 위치를 클러스터링하는 경우, DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) 알고리즘을 이용하여 예비 위치를 클러스터링할 수 있다.
위치 결정부(250)는 적어도 하나의 클러스터 중 가장 많은 예비 위치를 포함하는 클러스터를 선택하고, 선택된 클러스터에 포함된 복수의 예비 위치의 대표값을 위치측정 단말(20)의 최종 위치로 결정할 수 있다. 여기서, 대표값은 선택된 클러스터에 포함된 복수의 예비 위치의 평균값, 중간값, 최빈값, 백분위수, 사분위수 또는 절사 평균 중 어느 하나일 수 있다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 위치측정 서버의 구성을 예시한 도면이다.
도 3을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 위치측정 서버(30)는 통신부(300), 보정부(310), 조합 생성부(320), 위치 추정부(330), 클러스터링부(340) 및 위치 결정부(350)를 포함한다.
통신부(300)는 위치 측정을 요청하는 단말로부터 AP 스캔 데이터를 수신하고, 위치 결정부(350)에 의해 결정된 단말의 최종 위치를 단말에게 전송할 수 있다. 위치를 요청하는 단말은 복수의 AP로부터 수신한 AP 스캔 데이터를 그대로 위치측정 서버(30)에 전송함과 동시에 단말의 위치를 요청할 수 있다.
통신부(300)를 통해 단말로부터 위치 요청을 받은 위치측정 서버(30)는 보정부(310), 조합 생성부(320), 위치 추정부(330), 클러스터링부(340) 및 위치 결정부(350)를 이용하여 단말의 최종 위치를 결정하고, 결정된 최종 위치를 통신부(300)를 통하여 단말에게 전송할 수 있다.
위치측정 서버(30)에 포함된 보정부(310), 조합 생성부(320), 위치 추정부(330), 클러스터링부(340) 및 위치 결정부(350)는 도 2에서 위치측정 단말(20)의 구성요소와 동일하게 동작하므로, 이에 대한 자세한 설명은 생략한다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 위치측정 단말의 위치측정 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 4를 참조하면, 단말이 복수의 AP로부터 수집된 AP 스캔 데이터를 조합하고, 클러스터링하는 과정이 나타나 있다.
데이터 수집부(200)는 복수의 AP로부터 AP 스캔 데이터를 수집한다. 조합 생성부(220)는 데이터 수집부(200)에 의해 수집된 AP 스캔 데이터를 k개씩 조합한 데이터 조합을 생성한다. 제1 데이터 조합(410) 및 제3 데이터 조합(414)은 3개의 AP로부터 수집한 AP 스캔 데이터의 조합이며, 제2 데이터 조합(412)은 4개의 AP로부터 수집한 AP 스캔 데이터의 조합을 의미한다.
위치 추정부(230)는 제1 데이터 조합(410)에 포함된 RSSI 또는 타이밍 데이터를 이용하여 위치측정 단말(20)의 예비 위치를 추정한다. 마찬가지로, 위치 추정부(230)는 제2 데이터 조합(412) 및 제3 데이터 조합(414)에 대해서도 동일한 동작을 수행하여 위치측정 단말(20)의 예비 위치를 추정하며, 다른 데이터 조합에 대해서도 같은 동작을 반복 수행한다.
이후, 클러스터링부(240)는 위치측정 단말(20)의 복수의 예비 위치를 클러스터링하여 적어도 하나의 클러스터(420)를 생성할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 위치측정 단말(20)은 클러스터(420)에 포함되지 않은 예비 위치를 이상치(outlier)로 판단할 수 있다. 또한, 위치측정 단말(20)은 이상치로 판단된 예비 위치와 관련된 데이터 조합을 추적하고, 데이터 조합에 이용된 AP들을 추적할 수 있다. 즉, 위치측정 단말(20)은 이상치를 발생시킨 AP를 추적할 수 있다.
도 4에는 도시되어 있지 않지만, 클러스터링부(240)가 둘 이상의 클러스터를 생성한 경우, 위치 결정부(250)는 위치측정 단말(20)의 예비 위치 개수가 가장 많은 클러스터(420)를 선택할 수 있다. 위치 결정부(250)는 선택된 클러스터(420)에 포함된 복수의 예비 위치의 대표값을 위치측정 단말(20)의 최종 위치로 결정한다.
도 5a 및 도 5b는 AP 스캔 데이터의 조합 없이 모든 AP 스캔 데이터를 이용하여 단말의 위치를 측정하는 기존 방식과 비교하여 본 발명의 실시예에 따른 위치측정 방법의 정확도를 설명하기 위한 도면이다.
도 5a 및 도 5b를 참조하면, 가로 및 세로가 각 40 m인 공간에서 총 10개의 AP를 임의의 위치에 배치하고, 각 AP와 위치측정 단말(20) 간 거리에 다변측량을 적용하고, 위치측정 단말(20)의 위치를 추정하되, 추정 위치의 오차를 그래프로 나타낸 도면이다.
구체적으로 도 5a를 참조하면, 위치측정 단말과 AP 간의 무선 신호가 전달되는 경로 중 직진 경로에 없을 확률에 따라 위치측정 단말(20)의 최종 위치 에러(error)를 표시한 그래프가 도시되어 있다.
AP-단말 간 직진경로가 없을 확률이 0인 경우, 즉 AP-단말 간 직진경로가 반드시 있는 경우 기존 방식에 따른 최종 위치 에러와 본 발명의 실시예에 따른 최종 위치 에러는 거의 차이가 나지 않는다.
하지만, AP-단말 간 직진 경로가 없을 확률이 커질수록, 즉 AP-단말 간 직진 경로가 없을수록 기존 방식에 따른 최종 위치 에러에 비해 본 발명의 실시예에 따른 최종 위치 에러가 현저하게 작아진다. 구체적으로, AP-단말 간 직진 경로가 없을 확률이 1인 경우 기존 방식에 따른 최종 위치 에러는 약 3.5m인 데 반해, 본 발명의 실시예에 따른 최종 위치 에러는 2.5m에 불과하다. 다시 말하면, 기존 방식에 따른 최종 위치에 따른 에러보다 본 발명의 실시예에 따른 최종 위치 에러가 최대 1m 거리만큼 더 정확하다.
한편, 도 5b를 참조하면, 다변측량을 적용하기 위한 AP의 위치가 잘못 알려진 경우, 즉 복수의 AP 중 일부 AP가 제거되거나 AP의 위치가 변경된 조건에서 기존 방식에 따른 최종 위치 에러와 본 발명의 실시예에 따른 최종 위치 에러를 비교한 그래프가 도시되어 있다.
그래프를 참조하면, 제거되거나 위치가 변경된 AP의 수가 많을수록, 기존 방식과 본 발명의 실시예에 따른 최종 위치 에러가 모두 커지는 경향을 보인다.
하지만, 기존 방식에 비해 본 발명의 실시예에 따른 최종 위치 에러가 더 작다. 또한, 제거되거나 위치가 변경된 AP의 수가 많을수록 기존 방식에 따른 에러와 본 발명의 실시예에 따른 에러 간 차이가 커진다. 구체적으로, 따른 제거되거나 위치가 변경된 AP의 수가 1개일 때, 기존 방식에 따른 에러는 약 1.4 m이고, 본 발명의 실시예에 따른 에러는 1 m이므로, 약 0.4 m의 차이가 나타난다. 잘못된 위치 정보를 입력하는 AP의 수가 3개일 때, 기존 방식에 따른 에러는 약 2.3 m이고, 본 발명의 실시예에 따른 에러는 약 1.3 m이므로, 약 1 m의 차이가 나타난다. 즉, 제거되거나 위치가 변경된 AP의 수가 많을수록, 기존 방식보다 본 발명의 실시예에 따른 에러의 증가율이 낮다.
따라서, 본 발명의 실시예에 따른 위치측정 방법은 제거되거나 위치가 변경된 AP가 있더라도, 기존 방식에 비해 단말의 위치를 더 정확하게 측정할 수 있다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 복수의 데이터 조합 중 일부를 이용하여 위치측정 단말의 위치를 추정하는 과정을 설명하기 위해 예시한 순서도이다.
우선, 위치측정 단말(20)의 데이터 수집부(200)는 n개의 AP로부터 각각 n개의 AP 스캔 데이터를 수집한다(S602). 여기서, AP 스캔 데이터는 AP의 맥 주소(MAC address), SSID(service set identifier), RSSI 및 타이밍 데이터를 포함한다.
위치측정 단말(20)은 데이터 수집부(200)가 수집한 AP 스캔 데이터의 개수가 3개 이상인지 여부를 판단한다(S604). 본 발명의 일 실시예에 따른 위치측정 단말(20) 의 3차원 공간 위치를 측정하는 경우, 위치측정 단말(20)은 AP 스캔 데이터의 개수가 4개 이상인지 여부를 판단할 수 있다.
데이터 수집부(200)가 수집한 AP 스캔 데이터의 개수가 3개 이상인 경우, 보정부(210)는 AP 스캔 데이터에 포함된 RSSI 또는 타이밍 데이터를 데이터 수집부(200)로부터 전송받고, RSSI에 포함된 RSSI 바이어스값 및 타이밍 데이터에 포함된 타이밍 데이터 바이어스값을 제거한다(S606). 반면, 데이터 수집부(200)가 수집한 AP 스캔 데이터의 개수가 2개 이하인 경우, 위치측정 단말(20)의 데이터 수집부(200)는 다시 AP로부터 AP 스캔 데이터를 수집한다.
조합 생성부(220)는 n개의 AP 스캔 데이터를 k개씩 조합한 복수의 데이터 조합을 생성한다(S608). 여기서, 위치측정 단말(20)의 2차원 위치를 측정하는 경우, k는 3 이상 n 이하의 정수이다. 위치측정 단말(20)의 3차원 위치를 측정하는 경우, k는 4 이상 n 이하의 정수이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 조합 생성부(220)는 n개의 스캔 데이터를 k개씩 조합하되, 모든 k가 아닌 특정한 k에 대해서만 데이터 조합을 생성할 수 있다. 예를 들어, k는 n/2이거나 3 이상 및 n 이하의 정수 중 임의의 정수일 수 있다. 또한, k는 기 작성된 테이블에 따른 값일 수 있고, 여기서 기 작성된 테이블은 n 및 k에 따른 단말 위치측정 정확도 및 연산속도를 기록한 테이블을 의미한다.
위치 추정부(230)는 조합 생성부(220)가 생성한 복수의 데이터 조합을 이용하여 단말의 예비 위치를 추정한다(S610). 위치 추정부(230)는 복수의 데이터 조합 중 복수의 RSSI 조합을 이용하는 경우 복수의 RSSI 조합에 핑거프린트 기법을 적용하여 위치측정 단말(20)의 예비 위치를 추정할 수 있다. 또한, 위치 추정부(230)는 복수의 데이터 조합 중 복수의 타이밍 데이터 조합을 이용하는 경우 복수의 타이밍 데이터 조합으로부터 구해진 거리에 다변측량 기법을 적용하여 위치측정 단말(20)의 예비 위치를 추정할 수 있다.
클러스터링부(240)는 머신 러닝(기계 학습) 기반으로 위치측정 단말(20)의 복수의 예비 위치를 클러스터링할 수 있다(S612). 구체적으로, 클러스터링부(240)의 기계 학습 모델은 지도 학습 모델(supervised machine learning) 및 비지도 학습 모델(unsupervised machine learning)을 포함하며, 복수의 예비 위치를 밀도 또는 거리에 따라 적어도 하나의 클러스터로 클러스터링할 수 있다.
위치측정 단말(20)은 클러스터링부(240)에 의해 적어도 하나의 클러스터가 생성되었는지 여부를 판단한다(S614).
클러스터링부(240)가 복수의 클러스터를 생성한 경우, 위치 결정부(250)는 가장 많은 예비 위치를 포함하는 클러스터를 선택하고, 선택된 클러스터 내에 포함된 예비 위치의 대표값을 단말의 최종 위치로 결정한다(S616). 반면, 클러스터링부(240)가 하나의 클러스터도 생성하지 못한 경우, 위치측정 단말(20)의 데이터 수집부(200)는 다시 AP로부터 AP 스캔 데이터를 수집한다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 복수의 데이터 조합 중 전부를 이용하여 위치측정 단말의 위치를 추정하는 과정을 설명하기 위해 예시한 순서도이다.
위치측정 단말(20)의 데이터 수집부(200)는 n개의 AP로부터 각각 n개의 AP 스캔 데이터를 수집한다(S702).
위치측정 단말(20)은 데이터 수집부(200)가 수집한 AP 스캔 데이터의 개수가 3개 이상인지 여부를 판단한다(S704).
데이터 수집부(200)가 수집한 AP 스캔 데이터의 개수가 3개 이상인 경우, 보정부(210)는 AP 스캔 데이터에 포함된 RSSI 또는 타이밍 데이터를 데이터 수집부(200)로부터 전송받고, RSSI에 포함된 RSSI 바이어스값 및 타이밍 데이터에 포함된 타이밍 데이터 바이어스값을 제거한다(S706). 반면, 데이터 수집부(200)가 수집한 AP 스캔 데이터의 개수가 2개 이하인 경우, 위치측정 단말(20)의 데이터 수집부(200)는 다시 AP로부터 AP 스캔 데이터를 수집한다.
조합 생성부(220)는 n개의 AP 스캔 데이터를 k개씩 조합한 복수의 데이터 조합을 생성한다(S708).
본 발명의 일 실시예에 따른 조합 생성부(220)는 n개의 스캔 데이터를 k개씩 조합하되, 3 이상 n 이하인 정수에 해당하는 모든 k에 대해 데이터 조합을 생성할 수 있다. 예를 들어, 조합 생성부(220)는 5개의 AP 스캔 데이터를 조합하는 경우, 5개 중 3개의 AP 스캔 데이터를 조합하여 10개의 데이터 조합을 생성할 수 있다. 조합 생성부(220)는 5개 중 4개의 AP 스캔 데이터를 조합하여 5개의 데이터 조합을 생성할 수 있다. 조합 생성부(220)는 5개 중 5개의 AP 스캔 데이터를 조합하여 1개의 데이터 조합을 생성할 수 있다. 결과적으로, 조합 생성부(220)는 5개의 AP 스캔 데이터를 조합하여 총 16개의 데이터 조합을 생성할 수 있다.
위치 추정부(230)는 조합 생성부(220)가 생성한 복수의 데이터 조합을 이용하여 단말의 예비 위치를 추정한다(S710).
클러스터링부(240)는 머신 러닝(기계 학습) 기반으로 위치측정 단말(20)의 복수의 예비 위치를 클러스터링할 수 있다(S712).
위치측정 단말(20)은 클러스터링부(240)에 의해 적어도 하나의 클러스터가 생성되었는지 여부를 판단한다(S714).
클러스터링부(240)가 복수의 클러스터를 생성한 경우, 위치 결정부(250)는 가장 많은 예비 위치를 포함하는 클러스터를 선택하고, 선택된 클러스터 내에 포함된 예비 위치의 대표값을 단말의 최종 위치로 결정한다(S716). 반면, 클러스터링부(240)가 하나의 클러스터도 생성하지 못한 경우, 위치측정 단말(20)의 데이터 수집부(200)는 다시 AP로부터 AP 스캔 데이터를 수집한다.
도 6 및 도 7에서는 과정 S602 내지 과정 S716을 순차적으로 실행하는 것으로 기재하고 있으나, 이는 본 발명의 일 실시예의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것이다. 다시 말해, 본 발명의 일 실시예가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 일 실시예의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 도 6 및 도 7에 기재된 순서를 변경하여 실행하거나 과정 S602 내지 과정 S716 중 하나 이상의 과정을 병렬적으로 실행하는 것으로 다양하게 수정 및 변형하여 적용 가능할 것이므로, 도 6 및 도 7은 시계열적인 순서로 한정되는 것은 아니다.
한편, 도 6 및 도 7에 도시된 과정들은 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치를 포함한다. 즉, 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 마그네틱 저장매체(예를 들면, 롬, 플로피 디스크, 하드디스크 등) 및 광학적 판독 매체(예를 들면, 시디롬, 디브이디 등)와 같은 저장매체를 포함한다. 또한 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다.
이상의 설명은 본 실시예의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 실시예가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 실시예의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서, 본 실시예들은 본 실시예의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본 실시예의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 실시예의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 실시예의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.
(부호의 설명)
200: 데이터 수집부 210: 보정부
220: 조합 생성부 230: 위치 추정부
240: 클러스터링부 250: 위치 결정부
(CROSS-REFERENCE TO RELATED APPLICATION)
본 특허출원은, 본 명세서에 그 전체가 참고로서 포함되는, 2019년 8월 14일자로 한국에 출원한 특허출원번호 제10-2019-0099280호에 대해 우선권을 주장한다.

Claims (21)

  1. 데이터 조합을 이용한 위치측정 단말에 있어서,
    n개(n은 자연수)의 AP(Access Point)로부터 각각 n개의 AP 스캔 데이터를 수집하는 데이터 수집부;
    상기 n개의 AP 스캔 데이터를 k(단, k는 3 이상이고 n 이하인 정수)개씩 조합한 복수의 데이터 조합을 생성하는 조합 생성부;
    상기 복수의 데이터 조합으로부터 상기 단말의 복수의 예비 위치를 추정하는 위치 추정부;
    상기 복수의 예비 위치를 복수의 예비 위치의 거리 또는 밀도에 따라 적어도 하나의 클러스터(cluster)로 클러스터링하는 클러스터링부; 및
    상기 적어도 하나의 클러스터에 기초하여 상기 단말의 최종 위치를 결정하는 위치 결정부
    를 포함하는 위치측정 단말.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 조합 생성부는,
    3 이상이고 n 이하의 정수에 해당하는 모든 k에 대해 각각 복수의 데이터 조합을 생성하는 위치측정 단말.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 위치 추정부는,
    상기 복수의 데이터 조합 중 일부 조합으로부터 상기 단말의 복수의 예비 위치를 추정하는 위치측정 단말.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 k는 기 작성된 테이블에 따라 결정되며,
    상기 기 작성된 테이블은 상기 n 및 상기 k에 따른 측위 정확도 및 연산속도를 기록한 테이블인 위치측정 단말.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 위치 결정부는,
    상기 적어도 하나의 클러스터 중 가장 많은 복수의 예비 위치를 포함하는 클러스터를 선택하고, 선택된 클러스터에 포함된 예비 위치의 대표값을 상기 단말의 최종 위치로 결정하며,
    상기 대표값은 평균값, 중간값, 최빈값, 백분위수, 사분위수 또는 절사 평균 중 어느 하나인 위치측정 단말.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 AP 스캔 데이터에 RSSI(Received Signal Strength Indicator)가 포함된 경우 복수의 RSSI 조합 및 기 작성된 라디오 맵을 이용하여 상기 단말의 복수의 예비 위치를 추정하고,
    상기 AP 스캔 데이터에 타이밍 데이터(timing data)가 포함된 경우 복수의 타이밍 데이터 조합 및 다변측량을 이용하여 상기 단말의 복수의 예비 위치를 추정하되,
    상기 타이밍 데이터는 RTT(Round Trip Time), ToA(Time of Arrival), TDoA(Time Difference of Arrival) 또는 ToF(Time of Flight) 중 어느 하나인 위치측정 단말.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 RSSI에 포함된 RSSI 바이어스값 또는 상기 타이밍 데이터에 포함된 타이밍 데이터 바이어스값을 제거함으로써 상기 AP 스캔 데이터를 보정하는 보정부
    를 더 포함하는 위치측정 단말.
  8. 데이터 조합을 이용한 위치측정 서버에 있어서,
    단말이 n개(n은 자연수)의 AP로부터 각각 수집한 n개의 AP 스캔 데이터를 상기 단말로부터 수신하는 통신부;
    상기 n개의 AP 스캔 데이터를 k(단, k는 3 이상이고 n 이하인 정수)개씩 조합한 복수의 데이터 조합을 생성하는 조합 생성부;
    상기 복수의 데이터 조합으로부터 상기 단말의 복수의 예비 위치를 추정하는 위치 추정부;
    상기 복수의 예비 위치를 거리 또는 밀도에 따라 적어도 하나의 클러스터로 클러스터링하는 클러스터링부; 및
    상기 적어도 하나의 클러스터에 기초하여 상기 단말의 최종 위치를 결정하는 위치 결정부
    를 포함하는 위치측정 서버.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 조합 생성부는,
    3 이상이고 n 이하의 정수에 해당하는 모든 k에 대해 각각 복수의 데이터 조합을 생성하는 위치측정 서버.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 위치 추정부는,
    상기 복수의 데이터 조합 중 일부 조합으로부터 상기 단말의 복수의 예비 위치를 추정하는 위치측정 서버.
  11. 제8항에 있어서,
    상기 k는 기 작성된 테이블에 따라 결정되며,
    상기 기 작성된 테이블은 상기 n 및 상기 k에 따른 측위 정확도 및 연산속도를 기록한 테이블인 위치측정 서버.
  12. 제8항에 있어서,
    상기 위치 결정부는,
    상기 적어도 하나의 클러스터 중 가장 많은 복수의 예비 위치를 포함하는 클러스터를 선택하고, 선택된 클러스터에 포함된 예비 위치의 대표값을 상기 단말의 최종 위치로 결정하며,
    상기 대표값은 평균값, 중간값, 최빈값, 백분위수, 사분위수 또는 절사 평균 중 어느 하나인 위치측정 서버.
  13. 제8항에 있어서,
    상기 AP 스캔 데이터에 RSSI가 포함된 경우 복수의 RSSI 조합 및 기 작성된 라디오 맵(radio map)을 이용하여 상기 단말의 복수의 예비 위치를 추정하고,
    상기 AP 스캔 데이터에 타이밍 데이터가 포함된 경우 복수의 타이밍 데이터 조합 및 다변측량을 이용하여 상기 단말의 복수의 예비 위치를 추정하되,
    상기 타이밍 데이터는 RTT, ToA, TDoA 또는 ToF 중 어느 하나인 위치측정 서버.
  14. 제13항에 있어서,
    상기 RSSI에 포함된 RSSI 바이어스값 또는 상기 타이밍 데이터에 포함된 타이밍 데이터 바이어스값을 제거함으로써 상기 AP 스캔 데이터를 보정하는 보정부
    를 더 포함하는 위치측정 서버.
  15. 데이터 조합을 이용한 위치측정 방법에 있어서,
    단말이 n개(n은 자연수)의 AP로부터 각각 수집한 n개의 AP 스캔 데이터를 상기 단말로부터 수신하는 과정;
    상기 n개의 AP 스캔 데이터를 k(단, k는 3 이상이고 n 이하인 정수)개씩 조합한 복수의 데이터 조합을 생성하는 과정;
    상기 복수의 데이터 조합으로부터 상기 단말의 복수의 예비 위치를 추정하는 과정;
    상기 복수의 예비 위치를 거리 또는 밀도에 따라 적어도 하나의 클러스터로 클러스터링하는 과정; 및
    상기 적어도 하나의 클러스터에 기초하여 상기 단말의 최종 위치를 결정하는 과정;
    을 포함하는 위치측정 방법.
  16. 제15항에 있어서,
    3 이상이고 n 이하의 정수에 해당하는 모든 k에 대해 각각 복수의 데이터 조합을 생성하는 과정을 더 포함하는 위치측정 방법.
  17. 제16항에 있어서,
    상기 복수의 예비 위치를 추정하는 과정은,
    상기 복수의 데이터 조합 중 일부 조합으로부터 상기 단말의 복수의 예비 위치를 추정하는 과정인 위치측정 방법.
  18. 제15항에 있어서,
    상기 k는 기 작성된 테이블에 따라 결정되며,
    상기 기 작성된 테이블은 상기 n 및 상기 k에 따른 측위 정확도 및 연산속도를 기록한 테이블인 위치측정 방법.
  19. 제15항에 있어서,
    상기 최종 위치를 결정하는 과정은,
    상기 적어도 하나의 클러스터 중 가장 많은 복수의 예비 위치를 포함하는 클러스터를 선택하고, 선택된 클러스터에 포함된 예비 위치의 대표값을 상기 단말의 최종 위치로 결정하는 과정이며,
    상기 대표값은 평균값, 중간값, 최빈값, 백분위수, 사분위수 또는 절사 평균 중 어느 하나인 위치측정 방법.
  20. 제15항에 있어서,
    상기 AP 스캔 데이터에 RSSI가 포함된 경우 복수의 RSSI 조합 및 기 작성된 라디오 맵(radio map)을 이용하여 상기 단말의 복수의 예비 위치를 추정하고,
    상기 AP 스캔 데이터에 타이밍 데이터가 포함된 경우 복수의 타이밍 데이터 조합 및 다변측량을 이용하여 상기 단말의 복수의 예비 위치를 추정하되,
    상기 타이밍 데이터는 RTT, ToA, TDoA 또는 ToF 중 어느 하나인 위치측정 방법.
  21. 제20항에 있어서,
    상기 RSSI에 포함된 RSSI 바이어스값 또는 상기 타이밍 데이터에 포함된 타이밍 데이터 바이어스값을 제거함으로써 상기 AP 스캔 데이터를 보정하는 보정부
    를 더 포함하는 위치측정 방법.
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