WO2021177785A1 - 위치 판단 방법 및 이를 지원하는 전자 장치 - Google Patents

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Abstract

본 발명의 일 실시 예는, 자기 센서 및 상기 자기 센서와 작동적으로 연결되는 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는, 상기 자기 센서를 이용하여 상기 전자 장치의 복수의 이동에 관한 제1 자기 데이터 기반의 복수의 경로 데이터를 수집하고, 상기 복수의 경로 데이터 중 상호 지정된 수준 이상으로 유사한 복수의 제2 자기 데이터를 식별하고, 상기 복수의 제2 자기 데이터가 수집된 영역 범위를 상기 전자 장치의 복수의 이동에 관한 교차 영역으로 결정하고, 상기 교차 영역을 기준으로 상기 전자 장치의 복수의 이동에 관한 제1 공간 및 제2 공간을 결정하고, 및 상기 자기 센서를 이용하여 획득되는 제3 자기 데이터에 기초하여 상기 제1 공간 및 상기 제2 공간 중 상기 전자 장치가 위치하는 공간을 판단하도록 설정된 전자 장치를 개시한다.

Description

위치 판단 방법 및 이를 지원하는 전자 장치
본 문서에서 개시되는 다양한 실시 예들은, 위치 판단 방법 및 이를 지원하는 전자 장치와 관련된다.
전자 장치는 각종 정보통신 기술이 융합된, 이른바 디지털 컨버전스(convergence)를 기반으로 다양한 기능 또는 서비스를 제공하고 있다. 예를 들어, 전자 장치는 실내 공간에 대한 상기 전자 장치(또는, 전자 장치를 소지한 사용자)의 위치를 추적하고, 해당 위치와 관계된 이벤트를 제공하는 위치 기반 서비스를 지원할 수 있다.
실내 공간에 대한 위치 추적에 있어, 전자 장치는 상기 실내 공간에서 수신하는 무선 신호(예: 셀룰러 신호, Wi-Fi 신호, 또는 Bluetooth 신호)를 이용할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 상기 실내 공간을 복수의 셀(cell) 단위로 분할하여 각각의 셀에서 획득되는 무선 신호의 특성을 해당 셀에 대한 특징점으로 기록하고, 이후 임의의 셀에서 수신하는 무선 신호의 특성과 해당 셀에 대하여 기록된 특징점의 유사도를 판단하여 전자 장치의 위치를 추적할 수 있다.
이에 기초하면, 무선 신호 기반의 위치 추적 방식은 상기 복수의 셀에 대하여 무선 신호 특성이 반영된 라디오 맵(radio map) 구축이 전제되어야 하며, 이러한 라디오 맵을 구축하기 위해서는 무선 신호의 수집을 위한 서베이(survey)(또는, 캘리브레이션(calibration)) 비용이 수반될 수 있다. 또한, 무선 신호와 관계되는 기지국(base station) 또는 액세스 포인트(access point)에 변화(예: 교체 또는 위치 이동)가 발생하는 경우, 상기 라디오 맵의 갱신과 같은 유지보수 비용이 발생될 수 있다.
본 문서에서 개시되는 다양한 실시 예들은, 실내 공간에 대한 맵(map) 구축 없이, 상기 실내 공간에 존재하는 전자 장치의 위치를 추적할 수 있는, 위치 판단 방법 및 이를 지원하는 전자 장치를 제공할 수 있다.
일 실시 예에 따른 전자 장치는, 자기 센서 및 상기 자기 센서와 작동적으로 연결되는 프로세서를 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 프로세서는, 상기 자기 센서를 이용하여 상기 전자 장치의 복수의 이동에 관한 제1 자기 데이터 기반의 복수의 경로 데이터를 수집하고, 상기 복수의 경로 데이터 중 상호 지정된 수준 이상으로 유사한 복수의 제2 자기 데이터를 식별하고, 상기 복수의 제2 자기 데이터가 수집된 영역 범위를 상기 전자 장치의 복수의 이동에 관한 교차 영역으로 결정하고, 상기 교차 영역을 기준으로 상기 전자 장치의 복수의 이동에 관한 제1 공간 및 제2 공간을 결정하고, 상기 자기 센서를 이용하여 획득되는 제3 자기 데이터에 기초하여 상기 제1 공간 및 상기 제2 공간 중 상기 전자 장치가 위치하는 공간을 판단할 수 있다.
일 실시 예에 따른 전자 장치의 위치 판단 방법은, 자기 센서를 이용하여 상기 전자 장치의 복수의 이동에 관한 제1 자기 데이터 기반의 복수의 경로 데이터를 수집하는 동작, 상기 복수의 경로 데이터 중 상호 지정된 수준 이상으로 유사한 복수의 제2 자기 데이터를 식별하는 동작, 상기 복수의 제2 자기 데이터가 수집된 영역 범위를 상기 전자 장치의 복수의 이동에 관한 교차 영역으로 결정하는 동작, 상기 교차 영역을 기준으로 상기 전자 장치의 복수의 이동에 관한 제1 공간 및 제2 공간을 결정하는 동작, 및 상기 자기 센서를 이용하여 획득되는 제3 자기 데이터에 기초하여 상기 제1 공간 및 상기 제2 공간 중 상기 전자 장치가 위치하는 공간을 판단하는 동작을 포함할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 실내 공간에 대한 맵(map) 구축을 필요로 하지 않는 위치 추적 플랫폼이 제공될 수 있다.
이 외에, 본 문서를 통하여 직접적 또는 간접적으로 파악되는 다양한 효과들이 제공될 수 있다.
도 1은 일 실시 예에 따른 네트워크 환경 내의 전자 장치를 도시한 도면이다.
도 2는 일 실시 예에 따른 전자 장치의 운용 환경을 도시한 도면이다.
도 3은 일 실시 예에 따른 실내 공간 내의 지정된 구역들 사이에서 이동하는 전자 장치의 다양한 이동 경로를 도시한 도면이다.
도 4는 일 실시 예에 따른 전자 장치의 이동 경로에 대한 데이터 수집 형태를 도시한 도면이다.
도 5a는 일 실시 예에 따른 전자 장치를 기준으로 하는 좌표 방향의 예시를 도시한 도면이다.
도 5b는 일 실시 예에 따른 가상 표지의 예시를 도시한 도면이다.
도 6은 일 실시 예에 따른 실내 공간 내의 제1 구역 및 제2 구역에서 수집된 데이터들의 분포 형태를 도시한 도면이다.
도 7은 일 실시 예에 따른 전자 장치의 다양한 이동 경로 각각에서 수집된 데이터들의 분포 형태를 도시한 도면이다.
도 8은 일 실시 예에 따른 전자 장치의 다양한 이동 경로 각각에서 수집된 데이터들의 유사 관계를 도시한 도면이다.
도 9는 일 실시 예에 따른 전자 장치의 다양한 이동 경로에 대한 공간적 분할 형태를 도시한 도면이다.
도 10은 일 실시 예에 따른 전자 장치의 다양한 이동 경로 각각에서 수집된 데이터들에 대한 필터링 형태를 도시한 도면이다.
도 11은 다른 실시 예에 따른 전자 장치의 다양한 이동 경로 각각에서 수집된 데이터들에 대한 필터링 형태를 도시한 도면이다.
도 12는 일 실시 예에 따른 필터링된 데이터들의 분포 형태를 도시한 도면이다.
도 13은 일 실시 예에 따른 전자 장치의 위치 판단 방법을 도시한 도면이다.
도면의 설명과 관련하여, 동일 또는 대응되는 구성요소에 대해서는 동일한 참조 번호가 부여될 수 있다.
이하, 본 발명의 다양한 실시 예가 첨부된 도면을 참조하여 기재된다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 실시 예의 다양한 변경(modification), 균등물(equivalent), 및/또는 대체물(alternative)을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
도 1은 일 실시 예에 따른 네트워크 환경 내의 전자 장치를 도시한 도면이다.
도 1을 참조하면, 네트워크 환경(100)에서 전자 장치(101)는 제1 네트워크(198)(예: 근거리 무선 통신 네트워크)를 통하여 전자 장치(102)와 통신하거나, 또는 제2 네트워크(199)(예: 원거리 무선 통신 네트워크)를 통하여 전자 장치(104) 또는 서버(108)와 통신할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 전자 장치(101)는 서버(108)를 통하여 전자 장치(104)와 통신할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 전자 장치(101)는 프로세서(120), 메모리(130), 입력 장치(150), 음향 출력 장치(155), 표시 장치(160), 오디오 모듈(170), 센서 모듈(176), 인터페이스(177), 햅틱 모듈(179), 카메라 모듈(180), 전력 관리 모듈(188), 배터리(189), 통신 모듈(190), 가입자 식별 모듈(196), 또는 안테나 모듈(197)을 포함할 수 있다. 어떤 실시 예에서는, 전자 장치(101)에는, 이 구성요소들 중 적어도 하나(예: 표시 장치(160) 또는 카메라 모듈(180))가 생략되거나, 하나 이상의 다른 구성 요소가 추가될 수 있다. 어떤 실시 예에서는, 이 구성요소들 중 일부들은 하나의 통합된 회로로 구현될 수 있다. 예를 들면, 센서 모듈(176)(예: 지문 센서, 홍채 센서, 또는 조도 센서)은 표시 장치(160)(예: 디스플레이)에 임베디드된 채 구현될 수 있다.
프로세서(120)는, 예를 들면, 소프트웨어(예: 프로그램(140))를 실행하여 프로세서(120)에 연결된 전자 장치(101)의 적어도 하나의 다른 구성요소(예: 하드웨어 또는 소프트웨어 구성요소)을 제어할 수 있고, 다양한 데이터 처리 또는 연산을 수행할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 데이터 처리 또는 연산의 적어도 일부로서, 프로세서(120)는 다른 구성요소(예: 센서 모듈(176) 또는 통신 모듈(190))로부터 수신된 명령 또는 데이터를 휘발성 메모리(132)에 로드하고, 휘발성 메모리(132)에 저장된 명령 또는 데이터를 처리하고, 결과 데이터를 비휘발성 메모리(134)에 저장할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(120)는 메인 프로세서(121)(예: 중앙 처리 장치 또는 어플리케이션 프로세서), 및 이와는 독립적으로 또는 함께 운영 가능한 보조 프로세서(123)(예: 그래픽 처리 장치, 이미지 시그널 프로세서, 센서 허브 프로세서, 또는 커뮤니케이션 프로세서)를 포함할 수 있다. 추가적으로 또는 대체적으로, 보조 프로세서(123)은 메인 프로세서(121)보다 저전력을 사용하거나, 또는 지정된 기능에 특화되도록 설정될 수 있다. 보조 프로세서(123)는 메인 프로세서(121)와 별개로, 또는 그 일부로서 구현될 수 있다.
보조 프로세서(123)는, 예를 들면, 메인 프로세서(121)가 인액티브(예: 슬립) 상태에 있는 동안 메인 프로세서(121)를 대신하여, 또는 메인 프로세서(121)가 액티브(예: 어플리케이션 실행) 상태에 있는 동안 메인 프로세서(121)와 함께, 전자 장치(101)의 구성요소들 중 적어도 하나의 구성요소(예: 표시 장치(160), 센서 모듈(176), 또는 통신 모듈(190))와 관련된 기능 또는 상태들의 적어도 일부를 제어할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 보조 프로세서(123)(예: 이미지 시그널 프로세서 또는 커뮤니케이션 프로세서)는 기능적으로 관련 있는 다른 구성 요소(예: 카메라 모듈(180) 또는 통신 모듈(190))의 일부로서 구현될 수 있다.
메모리(130)는, 전자 장치(101)의 적어도 하나의 구성요소(예: 프로세서(120) 또는 센서 모듈(176))에 의해 사용되는 다양한 데이터를 저장할 수 있다. 데이터는, 예를 들어, 소프트웨어(예: 프로그램(140)) 및, 이와 관련된 명령에 대한 입력 데이터 또는 출력 데이터를 포함할 수 있다. 메모리(130)는, 휘발성 메모리(132) 또는 비휘발성 메모리(134)를 포함할 수 있다.
프로그램(140)은 메모리(130)에 소프트웨어로서 저장될 수 있으며, 예를 들면, 운영 체제(142), 미들 웨어(144) 또는 어플리케이션(146)을 포함할 수 있다.
입력 장치(150)는, 전자 장치(101)의 구성요소(예: 프로세서(120))에 사용될 명령 또는 데이터를 전자 장치(101)의 외부(예: 사용자)로부터 수신할 수 있다. 입력 장치(150)는, 예를 들면, 마이크, 마우스, 키보드, 또는 디지털 펜(예: 스타일러스 펜)을 포함할 수 있다.
음향 출력 장치(155)는 음향 신호를 전자 장치(101)의 외부로 출력할 수 있다. 음향 출력 장치(155)는, 예를 들면, 스피커 또는 리시버를 포함할 수 있다. 스피커는 멀티미디어 재생 또는 녹음 재생과 같이 일반적인 용도로 사용될 수 있고, 리시버는 착신 전화를 수신하기 위해 사용될 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 리시버는 스피커와 별개로, 또는 그 일부로서 구현될 수 있다.
표시 장치(160)는 전자 장치(101)의 외부(예: 사용자)로 정보를 시각적으로 제공할 수 있다. 표시 장치(160)는, 예를 들면, 디스플레이, 홀로그램 장치, 또는 프로젝터 및 해당 장치를 제어하기 위한 제어 회로를 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 표시 장치(160)는 터치를 감지하도록 설정된 터치 회로(touch circuitry), 또는 상기 터치에 의해 발생되는 힘의 세기를 측정하도록 설정된 센서 회로(예: 압력 센서)를 포함할 수 있다.
오디오 모듈(170)은 소리를 전기 신호로 변환시키거나, 반대로 전기 신호를 소리로 변환시킬 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 오디오 모듈(170)은, 입력 장치(150)를 통해 소리를 획득하거나, 음향 출력 장치(155), 또는 전자 장치(101)와 직접 또는 무선으로 연결된 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102))(예: 스피커 또는 헤드폰)를 통해 소리를 출력할 수 있다.
센서 모듈(176)은 전자 장치(101)의 작동 상태(예: 전력 또는 온도), 또는 외부의 환경 상태(예: 사용자 상태)를 감지하고, 감지된 상태에 대응하는 전기 신호 또는 데이터 값을 생성할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 센서 모듈(176)은, 예를 들면, 제스처 센서, 자이로 센서, 기압 센서, 마그네틱 센서, 가속도 센서, 그립 센서, 근접 센서, 컬러 센서, IR(infrared) 센서, 생체 센서, 온도 센서, 습도 센서, 또는 조도 센서를 포함할 수 있다.
인터페이스(177)는 전자 장치(101)이 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102))와 직접 또는 무선으로 연결되기 위해 사용될 수 있는 하나 이상의 지정된 프로토콜들을 지원할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 인터페이스(177)는, 예를 들면, HDMI(high definition multimedia interface), USB(universal serial bus) 인터페이스, SD카드 인터페이스, 또는 오디오 인터페이스를 포함할 수 있다.
연결 단자(178)는, 그를 통해서 전자 장치(101)가 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102))와 물리적으로 연결될 수 있는 커넥터를 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 연결 단자(178)는, 예를 들면, HDMI 커넥터, USB 커넥터, SD 카드 커넥터, 또는 오디오 커넥터(예: 헤드폰 커넥터)를 포함할 수 있다.
햅틱 모듈(179)은 전기적 신호를 사용자가 촉각 또는 운동 감각을 통해서 인지할 수 있는 기계적인 자극(예: 진동 또는 움직임) 또는 전기적인 자극으로 변환할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 햅틱 모듈(179)은, 예를 들면, 모터, 압전 소자, 또는 전기 자극 장치를 포함할 수 있다.
카메라 모듈(180)은 정지 영상 및 동영상을 촬영할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 카메라 모듈(180)은 하나 이상의 렌즈들, 이미지 센서들, 이미지 시그널 프로세서들, 또는 플래시들을 포함할 수 있다.
전력 관리 모듈(188)은 전자 장치(101)에 공급되는 전력을 관리할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 전력 관리 모듈(188)은, 예를 들면, PMIC(power management integrated circuit)의 적어도 일부로서 구현될 수 있다.
배터리(189)는 전자 장치(101)의 적어도 하나의 구성 요소에 전력을 공급할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 배터리(189)는, 예를 들면, 재충전 불가능한 1차 전지, 재충전 가능한 2차 전지 또는 연료 전지를 포함할 수 있다.
통신 모듈(190)은 전자 장치(101)와 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102), 전자 장치(104), 또는 서버(108))간의 직접(예: 유선) 통신 채널 또는 무선 통신 채널의 수립, 및 수립된 통신 채널을 통한 통신 수행을 지원할 수 있다. 통신 모듈(190)은 프로세서(120)(예: 어플리케이션 프로세서)와 독립적으로 운영되고, 직접(예: 유선) 통신 또는 무선 통신을 지원하는 하나 이상의 커뮤니케이션 프로세서를 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 통신 모듈(190)은 무선 통신 모듈(192)(예: 셀룰러 통신 모듈, 근거리 무선 통신 모듈, 또는 GNSS(global navigation satellite system) 통신 모듈) 또는 유선 통신 모듈(194)(예: LAN(local area network) 통신 모듈, 또는 전력선 통신 모듈)을 포함할 수 있다. 이들 통신 모듈 중 해당하는 통신 모듈은 제1 네트워크(198)(예: 블루투스, WiFi direct 또는 IrDA(infrared data association) 같은 근거리 통신 네트워크) 또는 제2 네트워크(199)(예: 셀룰러 네트워크, 인터넷, 또는 컴퓨터 네트워크(예: LAN 또는 WAN)와 같은 원거리 통신 네트워크)를 통하여 외부 전자 장치와 통신할 수 있다. 이런 여러 종류의 통신 모듈들은 하나의 구성 요소(예: 단일 칩)로 통합되거나, 또는 서로 별도의 복수의 구성 요소들(예: 복수 칩들)로 구현될 수 있다. 무선 통신 모듈(192)은 가입자 식별 모듈(196)에 저장된 가입자 정보(예: 국제 모바일 가입자 식별자(IMSI))를 이용하여 제1 네트워크(198) 또는 제2 네트워크(199)와 같은 통신 네트워크 내에서 전자 장치(101)를 확인 및 인증할 수 있다.
안테나 모듈(197)은 신호 또는 전력을 외부(예: 외부 전자 장치)로 송신하거나 외부로부터 수신할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 안테나 모듈은 서브스트레이트(예: PCB) 위에 형성된 도전체 또는 도전성 패턴으로 이루어진 방사체를 포함하는 하나의 안테나를 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 안테나 모듈(197)은 복수의 안테나들을 포함할 수 있다. 이런 경우, 제1 네트워크(198) 또는 제2 네트워크(199)와 같은 통신 네트워크에서 사용되는 통신 방식에 적합한 적어도 하나의 안테나가, 예를 들면, 통신 모듈(190)에 의하여 상기 복수의 안테나로부터 선택될 수 있다. 신호 또는 전력은 상기 선택된 적어도 하나의 안테나를 통하여 통신 모듈(190)과 외부 전자 장치 간에 송신되거나 수신될 수 있다. 어떤 실시 예에 따르면, 방사체 이외에 다른 부품(예: RFIC)이 추가로 안테나 모듈(197)의 일부로 형성될 수 있다.
상기 구성요소들 중 적어도 일부는 주변 기기들간 통신 방식(예: 버스, GPIO(general purpose input and output), SPI(serial peripheral interface), 또는 MIPI(mobile industry processor interface))를 통해 서로 연결되고 신호(예: 명령 또는 데이터)를 상호간에 교환할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 명령 또는 데이터는 제2 네트워크(199)에 연결된 서버(108)를 통해서 전자 장치(101)와 외부의 전자 장치(104)간에 송신 또는 수신될 수 있다. 전자 장치(102, 104) 각각은 전자 장치(101)와 동일한 또는 다른 종류의 장치일 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 전자 장치(101)에서 실행되는 동작들의 전부 또는 일부는 외부 전자 장치들(102, 104, 또는 108) 중 하나 이상의 외부 장치에서 실행될 수 있다. 예를 들면, 전자 장치(101)가 어떤 기능이나 서비스를 자동으로, 또는 사용자 또는 다른 장치로부터의 요청에 반응하여 수행해야 할 경우에, 전자 장치(101)는 기능 또는 서비스를 자체적으로 실행시키는 대신에 또는 추가적으로, 하나 이상의 외부 전자 장치들에게 그 기능 또는 그 서비스의 적어도 일부를 수행하라고 요청할 수 있다. 상기 요청을 수신한 하나 이상의 외부 전자 장치들은 요청된 기능 또는 서비스의 적어도 일부, 또는 상기 요청과 관련된 추가 기능 또는 서비스를 실행하고, 그 실행의 결과를 전자 장치(101)로 전달할 수 있다. 전자 장치(101)는 상기 결과를, 그대로 또는 추가적으로 처리하여, 상기 요청에 대한 응답의 적어도 일부로서 제공할 수 있다. 이를 위하여, 예를 들면, 클라우드 컴퓨팅, 분산 컴퓨팅, 또는 클라이언트-서버 컴퓨팅 기술이 이용될 수 있다.
도 2는 일 실시 예에 따른 전자 장치의 운용 환경을 도시한 도면이다.
도 2를 참조하면, 일 실시 예에 따른 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101))의 프로세서(예: 도 1의 프로세서(120))는 지정된 실내 공간(200)(예: 위치 기반 서비스를 지원하는 어플리케이션을 통하여 전자 장치(101)에 설정되는 실내 공간)에 대한 상기 전자 장치(101)(또는, 전자 장치(101)를 소지한 사용자)의 위치를 판단할 수 있다. 이와 관련하여, 프로세서(120)는 지정된 기간 동안, 상기 실내 공간(200) 내에서 획득되는 복수의 데이터를 백그라운드 데이터로서 수집할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 사전 설정된 실내 공간 내의 제1 구역 및 제2 구역 사이에서 이동하는 전자 장치(101)의 복수의 경로 각각에 대하여 데이터들을 수집할 수 있다. 일례를 들면, 프로세서(120)는 전자 장치(101)의 제1 경로 상에서 지정된 시간 간격으로 획득하는 데이터들을 제1 경로 데이터로서 수집하고, 유사하게 전자 장치(101)의 제2 경로 상에서 상기 지정된 시간 간격으로 획득하는 데이터들을 제2 경로 데이터로서 수집하여, 상기 제1 경로 데이터 및 제2 경로 데이터를 포함하는 복수의 데이터를 수집할 수 있다.
일 실시 예에서, 프로세서(120)는 전자 장치(101)의 복수의 경로 각각에 대해 수집된 복수의 데이터에 기초하여, 상기 복수의 경로에 대한 교차 영역을 결정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 상기 제1 경로 데이터를 구성하는 데이터들과 상기 제2 경로 데이터를 구성하는 데이터들 상호 간에 지정된 수준 이상의 유사도를 갖는 복수의 제1 데이터를 식별하고, 상기 복수의 제1 데이터가 수집된 실내 공간 내의 영역을 전자 장치(101)의 제1 경로 및 제2 경로에 대한 교차 영역(210)으로 결정할 수 있다.
일 실시 예에서, 프로세서(120)는 결정된 교차 영역(210)을 기준하여 전자 장치(101)의 복수의 경로 각각에서 수집된 복수의 데이터를 공간적으로 분할할 수 있다. 이와 관련하여, 프로세서(120)는 상기 수집된 복수의 데이터를 가공할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 자기 센서(예: 도 1의 센서 모듈(176)이 포함하는 자기 센서)를 이용하여 수집되는 자기 데이터를 전자 장치(101) 기준의 X축 방향(예: 도 5a의 X방향) 자기장 성분, Y축 방향(예: 도 5a의 Y방향) 자기장 성분, 및 Z축 방향(예: 도 5a의 Z방향) 자기장 성분으로 가공할 수 있다. 프로세서(120)는 상기 가공된 자기 데이터를 X축, Y축, 및 Z축으로 표현되는 벡터 공간(예: 실내 공간(200)에 대응하는 벡터 공간) 상에 공간적으로 나열하고, 상기 교차 영역(210)(또는, 교차 영역(210)에 대응하는 복수의 제1 데이터)을 기준하여 상호 동일 또는 유사한 제1 분포 특성(예: 공간적으로 나열된 데이터들의 방향성 또는 인접성)을 갖는 복수의 제2 데이터를 제1 그룹으로, 상기 제1 분포 특성과 상이한 제2 분포 특성을 갖는 복수의 제3 데이터를 제2 그룹으로 그룹핑할 수 있다. 프로세서(120)는 상기 제1 그룹에 포함되는 복수의 제2 데이터가 수집된 영역 범위를 실내 공간(200) 내의 제1 공간(220)으로 결정하고, 유사하게 상기 제2 그룹에 포함되는 복수의 제3 데이터가 수집된 영역 범위를 실내 공간(200) 내의 제2 공간(230)으로 결정할 수 있다.
일 실시 예에서, 프로세서(120)는 제1 공간(220) 및 제2 공간(230)의 결정 이후, 전자 장치(101)가 획득하는 데이터를 기초로 상기 전자 장치(101)가 실내 공간(200) 내에서 위치하는 공간을 판단할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 획득된 데이터가 제1 공간(220)에 대응하는 복수의 제2 데이터 중 적어도 일부와 지정된 수준 이상으로 유사한 경우, 전자 장치(101)가 실내 공간(200) 내의 제1 공간(220)에 위치한 것으로 판단할 수 있다. 프로세서(120)는 전자 장치(101)의 위치 판단에 대응하여, 상기 전자 장치(101)가 위치한 제1 공간(220)에 대하여 설정된 이벤트를 제공할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 음성, 텍스트, 이미지, 또는 이들의 조합을 기반으로 하는 알람을 출력할 수 있다. 다른 예를 들어, 프로세서(120)는 전자 장치(101)와 사물인터넷(Internet Of Things, IoT) 환경을 구축하는 적어도 하나의 외부 전자 장치 중 상기 전자 장치(101)가 위치한 제1 공간(220) 내에 존재하는 외부 전자 장치의 기능을 제어(예: 조명 on)할 수 있다.
이하 도 3 내지 도 12를 참조하여, 전자 장치(101)의 복수의 경로에서 수집되는 복수의 데이터에 대한 공간적 분할을 기반으로, 실내 공간(200)에서의 전자 장치(101) 위치 판단과 관계되는 다양한 실시 예를 살펴보기로 한다.
도 3은 일 실시 예에 따른 실내 공간 내의 지정된 구역들 사이에서 이동하는 전자 장치의 다양한 이동 경로를 도시한 도면이고, 도 4는 일 실시 예에 따른 전자 장치의 이동 경로에 대한 데이터 수집 형태를 도시한 도면이다.
도 3 및 도 4를 참조하면, 일 실시 예에 따른 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101))의 프로세서(예: 도 1의 프로세서(120))는 지정된 기간 동안, 실내 공간(300) 내의 제1 구역 및 제2 구역 사이에서 이동하는 전자 장치(101)의 복수의 경로(310, 320, 및 330) 각각에 대한 복수의 데이터를 수집할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 상기 지정된 기간 동안 제1 구역 또는 제2 구역에서, 센서 모듈(예: 도 1의 센서 모듈(176))이 포함하는 가속도 센서 및 자이로 센서 중 적어도 하나를 이용하여 획득되는 센싱 정보가 전자 장치(101)의 움직임을 나타내는 경우, 움직임이 검출되는 제1 시점(time)부터 상기 움직임이 검출되지 않는 제2 시점까지의 데이터를 수집할 수 있다. 이와 관련하여, 전자 장치(101)의 움직임은 상기 전자 장치(101)의 이동을 포함할 수 있고, 상기 움직임이 검출되는 제1 시점부터 검출되지 않는 제2 시점까지 수집되는 데이터는 전자 장치(101)의 연속된 이동에 관한 경로 데이터로 이해될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(120)는 전자 장치(101)의 복수의 경로(310, 320, 및 330) 각각에 대하여 지정된 시간 간격으로 경로 데이터를 수집할 수 있다. 도 4를 참조하여 실내 공간(400)에서의 전자 장치(101)의 제1 경로(410)를 일례로 들면, 프로세서(120)는 지정된 샘플링 레이트(sampling rate)에 대응하는 시간 간격에 기초하여, 상기 시간 간격에 따른 제1 경로(410) 상의 복수의 지점(T1 내지 T10) 마다 데이터를 수집하고, 수집된 데이터들을 제1 경로 데이터로서 취합할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 프로세서(120)는 전자 장치(101)의 복수의 경로(310, 320, 및 330) 각각에 대하여 수집된 경로 데이터를 전처리할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 수집된 경로 데이터에 대한 샘플 평균을 제거하거나, 에프아이알(finite impulse response, FIR) 필터를 이용하여 상기 수집된 경로 데이터에 대한 변동을 저감 시키는 전처리를 수행할 수 있다. 또는, 프로세서(120)는 전자 장치(101)가 동일한 경로에 대하여 복수의 횟수로 이동한 경우, 상기 전자 장치(101)의 이동 속도(또는, 전자 장치(101)를 소지한 사용자의 이동 속도 또는 이동 보폭)에 따라 상호 상이한 양의 경로 데이터가 수집되는 것을 보상하기 위하여, 동적 시간 워핑(dynamic time warping) 또는 보간(interpolation) 알고리즘을 기반으로 상기 수집된 경로 데이터를 전처리할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 프로세서(120)는 전자 장치(101)의 복수의 경로(310, 320, 및 330) 각각에 대한 복수의 경로 데이터를 수집하기 이전 동작으로, 실내 공간(300)에 대한 전자 장치(101)의 진입(또는, 존재)을 판단할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 상기 실내 공간(300)에 배치된 적어도 하나의 액세스 포인트(access point)에 관한 정보(예: SSID(service set indentifier) 또는 BSSID(basic SSID))를 메모리(예: 도 1의 메모리(130))에 저장하고, 추후 무선 통신 모듈(예: 도 1의 무선 통신 모듈(192))을 통하여 수신하는 무선랜 신호(예: 비콘(beacon) 신호)가 상기 메모리(130)에 저장된 정보(예: SSID 또는 BSSID)의 적어도 일부를 포함하는 경우, 전자 장치(101)가 실내 공간(300)에 진입(또는, 존재)한 것으로 판단할 수 있다.
다른 예를 들어, 프로세서(120)는 적어도 하나의 셀룰러 기지국과 관련된 정보(예: PCI(physical-layer cell ID), CGI(cell global identity), 또는 ARFCN(absolute radio frequency channel number)) 및 각 셀룰러 기지국의 위치 정보(예: 경도 및 위도)를 메모리(130)에 저장할 수 있다. 프로세서(120)는 추후 무선 통신 모듈(192)을 통하여 서빙 셀(serving cell)의 셀룰러 기지국 및 근접 셀(neighbor cell)의 셀룰러 기지국 중 적어도 하나로부터 수신하는 정보(예: IMSI(international mobile subscriber identity), PCI(physical-layer cell ID), CGI(cell global identity), 또는 ARFCN(absolute radio frequency channel number))가 상기 메모리(130)에 저장된 정보(예: SSID 또는 BSSID)의 적어도 일부를 포함하는 경우, 수신된 정보를 이용하여 전자 장치(101)에 대한 경도 및 위도 정보를 결정할 수 있다. 프로세서(120)는 결정된 전자 장치(101)의 경도 및 위도 정보에 기초하여 실내 공간(300)에 대한 전자 장치(101)의 진입 여부를 판단할 수 있다. 다양한 실시 예에 따르면, 상기 적어도 하나의 셀룰러 기지국과 관련된 정보(예: PCI, CGI, 또는 ARFCN) 및 각 셀룰러 기지국의 위치 정보(예: 경도 및 위도)는 외부 서버(예: 도 1의 서버(108))에 저장될 수 있다. 이러한 경우, 프로세서(120)는 전자 장치(101)가 수신한 셀룰러 기지국 정보를 상기 외부 서버(108)로 전송할 수 있고, 상기 외부 서버(108)에서 셀룰러 기지국 정보에 기초하여 결정되는 전자 장치(101)의 경도 및 위도 정보를 외부 서버(108)로부터 수신할 수 있다. 프로세서(120)는 상기 외부 서버(108)로부터 수신한 전자 장치(101)의 경도 및 위도 정보에 기초하여 실내 공간(300)에 대한 전자 장치(101)의 진입 여부를 판단할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 프로세서(120)는 전자 장치(101)의 복수의 경로(310, 320, 및 330) 각각에 대한 경로 데이터를 수집하기 이전 동작으로, 실내 공간(300) 내에서 상기 경로 데이터를 수집할 구역(예: 제1 구역 및 제2 구역)을 특정하는 사용자 입력을 수신할 수 있다. 이와 관련하여, 전자 장치(101)의 메모리(130)에는 위치 기반 서비스를 지원하는 어플리케이션이 저장될 수 있고, 프로세서(120)는 상기 위치 기반 서비스의 초기 설정 동작 시 표시 장치(예: 도 1의 표시 장치(160))를 이용하여 어플리케이션의 그래픽 사용자 인터페이스를 제공할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 상기 그래픽 사용자 인터페이스는 전자 장치(101)에 설정된 실내 공간(300)에 대한 지리적 레이아웃을 포함할 수 있으며, 프로세서(120)는 상기 실내 공간(300)에 대한 지리적 레이아웃에 기초하여 경로 데이터 수집을 위한 구역을 특정하는 사용자 입력을 수신할 수 있다. 다양한 실시 예에 따르면, 상기 지리적 레이아웃은 실내 공간(300)에 대한 실측 기반의 지리적 지도, 추상화된 지리적 지도, 및 실내 공간(300)의 구역 정보(예: 방, 거실, 또는 화장실)를 나타내는 목록 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(120)는 상기 그래픽 사용자 인터페이스를 통한 사용자 입력 수신에 대응하여, 사용자에 의해 특정된 구역으로 전자 장치(101)의 이동을 요청(예: 텍스트 또는 음성 기반의 메시지 출력)할 수 있다. 프로세서(120)는 상기 요청에 따라 전자 장치(101)가 이동한 구역에서 수신하는 셀룰러 신호 또는 무선랜 신호에 관한 정보(예: RSSI(received signal strength indicator), SSID, 또는 BSSID)를 해당 구역과 매핑하여 메모리(예: 도 1의 메모리(130))에 저장할 수 있다. 프로세서(120)는 실내 공간 내의 임의의 구역에서 수신하는 셀룰러 신호 또는 무선랜 신호의 정보(예: RSSI)를 상기 사용자에 의해 특정된 구역에 매핑되어 있는 정보와 비교할 수 있고, 상기 비교에 기반하여 전자 장치(101)의 이동에 관한 경로 데이터를 수집할 구역을 인식할 수 있다.
상술에 기초하면, 프로세서(120)는 복수의 경로 데이터 수집과 관계되는 지정된 기간 동안, 전자 장치(101)에 설정된 실내 공간(300)에 대한 상기 전자 장치(101)의 진입(또는, 존재), 해당 실내 공간(300) 내에 특정된 구역에 대한 전자 장치(101)의 진입(또는, 존재), 및 해당 구역에서의 전자 장치(101)의 움직임이 순차적 또는 동시적으로 판단되는 경우, 전자 장치(101)의 이동에 관한 복수의 경로 데이터를 수집할 수 있다. 다양한 실시 예에서, 프로세서(120)는 실내 공간(300) 내에서 복수의 경로 데이터를 수집할 구역을 특정하는 사용자 입력을 수신하지 않을 수 있다. 이러한 경우, 전자 장치(101)에 설정된 실내 공간(300)에 대한 상기 전자 장치(101)의 진입 및 상기 실내 공간(300)에서의 전자 장치(101)의 움직임이 순차적 또는 동시적으로 판단되면, 프로세서(120)는 전자 장치(101)의 이동에 관한 복수의 경로 데이터를 수집할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 프로세서(120)는 상기 위치 기반 서비스를 지원하는 어플리케이션을 통하여, 복수의 경로 데이터 수집이 수행될 기간 정보 및 전자 장치(101)의 이동 경로에 대하여 데이터가 수집될 시간 간격 정보 중 적어도 하나를 특정하는 사용자 입력을 더 수신할 수도 있다. 또는, 상기 기간 정보 및 시간 간격 정보 중 적어도 하나는 상기 사용자 입력과 무관하게, 전자 장치(101)의 자체적 알고리즘 또는 스케줄링 된 정보에 기반하여 결정될 수도 있다. 예를 들어, 상기 기간 정보는 전자 장치(101)의 이동에 관한 교차 영역 판단에 요구되는 복수의 경로 데이터가 수집된 양에 따라 동적으로 결정될 수 있고, 상기 시간 간격 정보는 도 5b를 통하여 후술될 경로 데이터의 종류에 따라 상이하게 설정되는 샘플링 레이트에 기초하여 결정될 수 있다.
도 5a는 일 실시 예에 따른 전자 장치를 기준으로 하는 좌표 방향의 예시를 도시한 도면이고, 도 5b는 일 실시 예에 따른 가상 표지의 예시를 도시한 도면이다.
도 5a를 참조하면, 전자 장치(101)(예: 도 1의 전자 장치(101))의 프로세서(예: 도 1의 프로세서(120))는 상기 전자 장치(101)의 이동 경로에 대하여 센서 모듈(예: 도 1의 센서 모듈(176))을 통해 획득되는 데이터를 전자 장치(101)를 기준하여 정의된 좌표 방향에 대응하도록 가공할 수 있다. 자기 센서를 통해 자기 데이터를 획득한 경우로 일례를 들면, 프로세서(120)는 획득된 자기 데이터를 전자 장치(101)의 X축 방향 자기장 성분, 전자 장치(101)의 Y축 방향 자기장 성분, 및 전자 장치(101)의 Z축 방향 자기장 성분으로 가공할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 상기 전자 장치(101)를 기준으로 하는 좌표 방향은 사용자의 전자 장치(101) 소유 상태, 사용자의 전자 장치(101) 파지 상태, 또는 임의의 기재에 대한 전자 장치(101)의 거치 상태에 따라 글로벌 좌표계와는 다르게 표현될 수 있다.
이하 도 5b를 참조하여 설명되는 가상 표지(510)는, 전자 장치(101)의 제N 경로에 대하여 지정된 시간 간격(예: 1초 간격)으로 획득되는 데이터들의 집합(예: 제N 경로 데이터)을 의미할 수 있고, 전자 장치(101)의 위치(또는, 전자 장치(101)가 위치한 공간)를 판단하기 위한 기준 데이터로 이용될 수 있다.
도 5b를 참조하면, 가상 표지(510)는 전자 장치(101)의 제N 경로에 대한 정보를 나타내는 센싱 값들을 포함할 수 있고, 상기 가상 표지(510)는 메모리(예: 도 1의 메모리(130))에 저장될 수 있다. 일 실시 예에서, 가상 표지(510)는 자기 센싱 값(520), 가속도 센싱 값(530), 자이로 센싱 값(540), 제1 무선 통신 신호(550), 및 제2 무선 통신 신호(560) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
일 실시 예에서, 자기 센싱 값(520)은 제N 경로에서 지정된 샘플링 속도(sampling rate)에 따라 특정한 속도로 측정된 자기장의 방향 별 크기 값을 포함할 수 있다. 전자 장치(101)의 프로세서(120)는 자기 센싱 값(520)을 측정하기 위해 지정된 측정 시간(Duration) 동안 자기장의 방향 별 크기 값을 측정할 수 있다. 상기 측정 시간은 예컨대, 1회 측정 동안 자기장의 방향 별 크기 값을 측정하는 시간으로 설정될 수 있다. 예를 들어, 샘플링 속도가 1㎐이고 측정 시간이 0.1초인 경우, 프로세서(120)는 지정된 시간 간격(예: 1초 주기)마다 자기장의 방향 별 크기 값을 0.1초 동안 측정할 수 있다. 이에 따라, 자기장의 측정은 0초~0.1초, 1.0초~1.1초, …, N.0초~N.1초(N은 자연수)에 수행될 수 있다.
일 실시 예에서, 프로세서(120)는 전자 장치(101)의 제N 경로에서 센서 모듈(예: 도 1의 센서 모듈(176))에 포함된 자기장 센서(또는 자기 센서, 또는 마그네틱 센서)를 이용하여 자기장을 측정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 상기 제N 경로에서 자기장 센서를 이용하여 제1 시각(Timestamp 1)부터 제N 시각(Timestamp N)까지 자기장을 측정할 수 있다. 이 경우, 자기 센싱 값(520)은 제1 시각(Timestamp 1)에 측정된 자기장의 X축 방향의 세기(MagX1), 제1 시각(Timestamp 1)에 측정된 자기장의 Y축 방향의 세기(MagY1), 및 제1 시각(Timestamp 1)에 측정된 자기장의 Z축 방향의 세기(MagZ1)를 포함할 수 있다. 대응적으로, 자기 센싱 값(520)은 제N 시각(Timestamp N)에 측정된 자기장의 X축 방향의 세기(MagXN), 제N 시각(Timestamp N)에 측정된 자기장의 Y축 방향의 세기(MagYN), 및 제N 시각(Timestamp N)에 측정된 자기장의 Z축 방향의 세기(MagZN)를 포함할 수 있다.
일 실시 예에서, 가속도 센싱 값(530)은 제N 경로에서 지정된 샘플링 속도(Sampling Rate)에 따라 특정한 속도로 측정된 전자 장치(101)의 가속도의 방향 별 크기 값을 포함할 수 있다. 전자 장치(101)의 프로세서(120)는 가속도 센싱 값(530)을 측정하기 위해 지정된 측정 시간(Duration) 동안 가속도의 방향 별 크기 값을 측정할 수 있다. 상기 측정 시간은 예컨대, 1회 측정 동안 가속도의 방향 별 크기 값을 측정하는 시간(예: 0.1초)으로 설정될 수 있다.
일 실시 예에서, 프로세서(120)는 전자 장치(101)의 제N 경로에서 센서 모듈(176)에 포함된 가속도 센서를 이용하여 가속도를 측정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 상기 제N 경로에서 가속도 센서를 이용하여 제1 시각(Timestamp 1)부터 제N 시각(Timestamp N)까지 가속도를 측정할 수 있다. 이러한 경우, 가속도 센싱 값(530)은 제1 시각(Timestamp 1)에 측정된 전자 장치(101)의 X축 방향의 가속도(AccX1), 제1 시각(Timestamp 1)에 측정된 전자 장치(101)의 Y축 방향의 가속도(AccY1), 및 제1 시각(Timestamp 1)에 측정된 전자 장치(101)의 Z축 방향의 가속도(AccZ1)를 포함할 수 있다. 대응적으로, 가속도 센싱 값(530)은 제N 시각(Timestamp N)에 측정된 전자 장치(101)의 X축 방향의 가속도(AccXN), 제N 시각(Timestamp N)에 측정된 전자 장치(101)의 Y축 방향의 가속도(AccYN), 및 제N 시각(Timestamp N)에 측정된 전자 장치(101)의 Z축 방향의 가속도(AccZN)를 포함할 수 있다.
일 실시 예에서, 자이로 센싱 값(540)은 제N 경로에서 지정된 샘플링 속도(Sampling Rate)에 따라 특정한 속도로 측정된 전자 장치(101)가 지면과 이루는 각도 방향(orientation) 값을 포함할 수 있다. 전자 장치(101)의 프로세서(120)는 자이로 센싱 값(540)을 측정하기 위해 지정된 측정 시간(Duration) 동안 각도 방향 값을 측정할 수 있다. 상기 측정 시간은 예컨대, 1회 측정 동안 각도의 방향 별 크기 값을 측정하는 시간(예: 0.1초)으로 설정될 수 있다.
일 실시 예에서, 프로세서(120)는 전자 장치(101)의 제N 경로에서 센서 모듈(176)에 포함된 자이로 센서를 이용하여 전자 장치(101)가 지면과 이루는 각도 방향 값을 측정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 상기 제N 경로에서 자이로 센서를 이용하여 제1 시각(Timestamp 1)부터 제N 시각(Timestamp N)까지 전자 장치(101)가 지면과 이루는 각도 방향 값을 측정할 수 있다. 이러한 경우, 자이로 센싱 값(540)은 제1 시각(Timestamp 1)에서 측정된 전자 장치(101)의 롤(Roll) 값(Roll1), 제1 시각(Timestamp 1)에서 측정된 전자 장치(101)의 피치(Pitch) 값(Pitch1), 및 제1 시각(Timestamp 1)에서 측정된 전자 장치(101)의 요(Yaw) 값(Yaw1)을 포함할 수 있다. 대응적으로, 자이로 센싱 값(540)은 제N 시각(Timestamp N)에서 측정된 전자 장치(101)의 롤 값(RollN), 제N 시각(Timestamp N)에서 측정된 전자 장치(101)의 피치 값(PitchN), 및 제N 시각(Timestamp N)에서 측정된 전자 장치(101)의 요 값(YawN)을 포함할 수 있다.
일 실시 예에서, 자이로 센싱 값(540)은 제N 경로에서 지정된 샘플링 속도(Sampling Rate)에 따라 특정한 속도로 측정된 전자 장치(101)의 각가속도(Angular acceleration)의 방향 별 크기 값을 포함할 수 있다. 전자 장치(101)의 프로세서(120)는 자이로 센싱 값(540)을 측정하기 위해 지정된 측정 시간(Duration) 동안 각가속도의 방향 별 크기 값을 측정할 수 있다.
일 실시 예에서, 프로세서(120)는 제N 경로에서 센서 모듈(176)에 포함된 자이로 센서를 이용하여 전자 장치(101)의 각가속도를 제1 시각(Timestamp 1)부터 제N 시각(Timestamp N)까지 측정할 수 있다. 이러한 경우, 자이로 센싱 값(540)은 제1 시각(Timestamp 1)에서 측정된 전자 장치(101)의 X축 방향의 각가속도(AnvX1), 제1 시각(Timestamp 1)에서 측정된 전자 장치(101)의 Y축 방향의 각가속도(AnvY1), 및 제1 시각(Timestamp 1)에서 측정된 전자 장치(101)의 Z축 방향의 각가속도(AnvZ1)를 포함할 수 있다. 대응적으로, 자이로 센싱 값(540)은 제N 시각(Timestamp N)에서 측정된 전자 장치(101)의 X축 방향의 각가속도(AnvXN), 제N 시각(Timestamp N)에서 측정된 전자 장치(101)의 Y축 방향의 각가속도(AnvYN), 및 제N 시각(Timestamp N)에서 측정된 전자 장치(101)의 Z축 방향의 각가속도(AnvZN)를 포함할 수 있다.
일 실시 예에서, 제1 무선 통신 신호(550)는 무선 통신 모듈(예: 도 1의 무선 통신 모듈(192))을 이용하여 측정한 AP(access point) 신호의 세기 값을 포함할 수 있다. 제1 무선 통신 신호(550)는 광대역 랜(WLAN)의 AP 신호의 개수와 관련된 정보를 포함할 수 있다. 제1 무선 통신 신호(550)는 제N 경로에서 측정된 AP 신호의 세기와 관련된 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 제1 무선 통신 신호(550)는 제1 AP 신호의 세기(AP1 signal strength)부터 제N AP 신호의 세기(APN signal strength)까지의 값을 포함할 수 있다.
일 실시 예에서, 제2 무선 통신 신호(560)는 무선 통신 모듈(192)을 이용하여 측정한 셀룰러 통신의 셀 신호의 세기 값을 포함할 수 있다. 제2 무선 통신 신호(560)는 셀(Cell)의 개수와 관련된 정보를 포함할 수 있다. 제2 무선 통신 신호(560)는 제N 경로에서 측정된 제1 내지 제N 셀 신호의 세기와 관련된 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 제2 무선 통신 신호(560)는 제1 셀 신호의 세기(Cell1 signal strength)부터 제N 셀 신호의 세기(cellN signal strength)까지의 값을 포함할 수 있다.
일 실시 예에서, 프로세서(120)는 제N 경로에서 측정된 센싱 값(또는, 신호 값)들을 상기 제N 경로에 공간적으로 매칭시키기 위해, 증강 현실(Augmented Reality, AR) 기술을 지원하는 카메라(예: 도 1의 카메라(180))를 이용할 수 있고, 상기 카메라(180)를 기반으로 획득되는 영상을 처리하여 전자 장치(101)의 상대적인 위치를 추정할 수 있다.
일 실시 예에서, 프로세서(120)는 센싱 값(520, 530, 및/또는 540) 및 신호 값(550 및/또는 560) 중 적어도 하나를 이용하여 1차원 선 형태의 정보를 포함하는 가상 표지, 2차원 평면 형태의 정보를 포함하는 가상 표지, 또는 3차원 공간 형태의 정보를 포함하는 가상 표지를 생성할 수 있다.
일 실시 예에서, 가상 표지(510)는 전자 장치(101)가 이동하는 동안 변화한 센싱 값들, 전자 장치(101)의 속도, 및 전자 장치(101)의 방향 중 적어도 하나를 포함하는 전자 장치(101)의 이동 정보를 포함할 수 있다. 일 실시 예에서, 가상 표지(510)는 지정된 공간의 특징을 포함할 수 있다. 전자 장치(101)가 가상 표지(510)를 실내 공간에서 생성할 경우, 가상 표지(510)는 실내 공간의 구조 형태와 관련된 특징 및 실내 공간에 배치된 객체의 물리적인 특성 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 예를 들어, 가상 표지(510)에는 상기 실내 공간에 관계된 철골, 계단, 및 벽 중 적어도 하나를 포함하는 구조물의 형태가 반영될 수 있다. 다른 예로, 가상 표지(510)에는 실내 공간에 배치된 가구와 같은 객체의 소재 특성이 반영될 수 있다.
일 실시 예에서, 가상 표지(510)는 실내 공간의 구조 정보를 반영하고 있는 자기장 정보를 포함할 수 있다. 가상 표지(510)는 전자 장치(101)의 가속도 값 및 회전 운동 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 가상 표지(510)는 전자 장치(101)의 전력 소모 최적화와 관련하여, 주변 무선 신호 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 가상 표지(510)는 와이파이 신호 정보 및 셀룰러 신호 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 가상 표지(510)에서, 제1 시각(Timestamp 1) 내지 제N 시각(Timestamp N)은 센싱 값(520, 530, 및 540 중 적어도 하나)을 측정하도록 설정된 시간 간격에 대응하는 값으로 저장될 수 있다.
도시되지는 않았으나, 다양한 실시 예에 따르면, 가상 표지(510)는 전자 장치(101)의 위도(Latitude) 값 및 경도(Longitude) 값을 포함할 수 있다. 제N 경로에 대한 전자 장치(101)의 위도 값 및 경도 값은 센서 모듈(176)에 포함된 GPS(global positioning system) 및 무선 통신 모듈(192) 중 적어도 하나를 이용하여 제1 시각(Timestamp 1)부터 제N 시각(Timestamp N)까지 측정될 수 있다. 예를 들어, 상기 제N 경로에서 측정되는 위도 값은 제1 시각(Timestamp 1)에 측정된 제1 위도 값(Lat1) 내지 제N 시각(Timestamp N)에 측정된 제N 위도 값(LatN)을 포함할 수 있고, 상기 제N 경로에서 측정되는 경도 값은 제1 시각(Timestamp 1)에 측정된 제1 경도 값(Lon1) 내지 제N 시각(Timestamp N)에 측정된 제N 경도 값(LonN)을 포함할 수 있다.
도 6은 일 실시 예에 따른 실내 공간 내의 제1 구역 및 제2 구역에서 수집된 데이터들의 분포 형태를 도시한 도면이고, 도 7은 일 실시 예에 따른 전자 장치의 다양한 이동 경로 각각에서 수집된 데이터들의 분포 형태를 도시한 도면이다. 도 6 및 도 7에 도시된 VX, VY, 및 VZ 각각은, 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101))를 기준한 좌표방향(예: 도 5a의 좌표방향)에 대한 데이터 값을 나타낼 수 있다. 예를 들어, 수집 데이터로서 자기 데이터를 수집하는 경우, Mag X, Mag Y, 및 Mag Z 각각은 VX, VY, 및 VZ에 해당될 수 있다.
도 6은 실내 공간(예: 도 2, 도 3, 또는 도 4의 실내 공간(200 또는 300)) 내의 제1 구역 및 제2 구역 각각에서 수집된 자기 데이터들을 3차원 그래프 상에 나타낸 것으로, 도 6을 참조하면 상기 제1 구역에서 수집된 자기 데이터(예: X) 및 제2 구역에서 수집된 자기 데이터(예: O)는 그래프 상에서 상호 구분되는 분포 특성을 나타냄을 확인할 수 있다. 예를 들어, 실내 공간(200 또는 300) 내의 임의의 구역에서 수집되는 자기 데이터는 해당 구역에 인접하거나, 해당 구역 내에 배치된 철골 또는 철재 구조물의 자기 특성에 의해 그 방향 값(Mag X, Mag Y, 및 Mag Z)이 왜곡될 수 있다. 이에 기초하면, 실내 공간(200 또는 300) 내의 제1 구역 및 제2 구역 각각에서 수집되는 자기 데이터들은, 해당 자기 데이터가 수집된 구역과 관계된 철골 또는 철재 구조물에 의한 왜곡 정도에 따라 상호 구분되는 방향 값을 나타낼 수 있다.
도 7은 제1 구역 및 제2 구역 사이에서 이동하는 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101))의 복수의 경로 각각에서 수집된 자기 데이터들을 3차원 그래프 상에 나타낸 것이다. 도 7을 참조하면, 제1 경로에서 수집한 자기 데이터들, 제2 경로에서 수집한 자기 데이터들, 제3 경로에서 수집한 자기 데이터들, 및 제N 경로에서 수집한 자기 데이터들은 상기 제1 구역에 대응하는 그래프 상의 제1 영역과 상기 제2 구역에 대응하는 그래프 상의 제2 영역 사이의 제3 영역에서 급격한 분포 변화를 나타냄을 확인할 수 있다. 이는 제1 구역에서 제2 구역으로의 전자 장치(101) 이동, 또는 제2 구역에서 제1 구역으로의 전자 장치(101) 이동에 따라, 해당 이동에 관한 경로에서 수집되는 자기 데이터들은 급격한 변화를 갖음을 의미할 수 있다. 이에 기초하면, 전자 장치(101)의 임의의 경로에서 수집되는 복수의 자기 데이터에 관하여, 상기 제1 구역에서 수집된 자기 데이터들과 상기 제2 구역에서 수집된 자기 데이터들 상호는 구분되는 방향 값을 나타낼 수 있다.
이상의 도 6 및 도 7에서는 제1 구역 및 제2 구역 각각에서 수집되는 데이터들 간의 구분되는 특성을 보이기 위해 자기 데이터가 참조되었으나, 앞서 언급된 가속도 데이터, 자이로 데이터, 무선랜 신호, 또는 셀룰러 신호 역시 수집되는 구역의 구조, 수집되는 구역 내의 오브젝트, 또는 수집되는 구역에서의 무선 족적 특성에 의해 구역마다 구분되는 값 또는 세기를 나타낼 수 있다.
도 8은 일 실시 예에 따른 전자 장치의 다양한 이동 경로 각각에서 수집된 데이터들의 유사 관계를 도시한 도면이고, 도 9는 일 실시 예에 따른 전자 장치의 다양한 이동 경로에 대한 공간적 분할 형태를 도시한 도면이다.
도 8 및 도 9를 참조하면, 일 실시 예에 따른 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101))의 프로세서(예: 도 1의 프로세서(120))는 제1 구역 및 제2 구역 사이에서 이동하는 전자 장치(101)의 복수의 경로에 대한 교차 영역을 결정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 전자 장치(101)의 제1 경로에서 수집된 제1 경로 데이터(810)를 구성하는 데이터들, 제2 경로에서 수집된 제2 경로 데이터(820)를 구성하는 데이터들, 및 제3 경로에서 수집된 제3 경로 데이터(830)를 구성하는 데이터들 상호 간의 유사도(예: 제1 경로에 대응하는 데이터들, 제2 경로에 대응하는 데이터들, 및 제3 경로에 대응하는 데이터들 상호 간의 비교 시, 그 값이 지정된 임계 비율 이상으로 유사)에 기초하여, 상기 제1 경로, 제2 경로, 및 제3 경로 상호가 적어도 일부 중첩되는 실내 공간 내의 교차 영역을 결정할 수 있다. 다양한 실시 예에 따르면, 전자 장치(101)의 복수의 경로는 상기 제1 경로, 제2 경로, 및 제3 경로로 제한되는 것은 아니며, 복수의 경로 데이터 수집과 관계되는 지정된 기간 동안 전자 장치(101)가 이동하는 횟수 또는 상기 교차 영역을 결정하기 위해 요구되는 데이터 수집량과 관련하여 다양한 수량의 경로로 구현될 수 있다.
일 실시 예에서, 프로세서(120)는 상기 지정된 기간이 경과하면(또는, 교차 영역 결정을 위한 지정된 양의 경로 데이터 수집이 완료되면), 수집된 복수의 경로 데이터 상호 간의 유사도를 판단할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 제1 경로 데이터(810), 제2 경로 데이터(820), 및 제3 경로 데이터(830) 각각을 구성하는 복수의 데이터(예: 제1 경로에서 수집된 data a1 내지 data a10, 제2 경로에서 수집된 data b1 내지 b10, 및 제3 경로에서 수집된 data c1 내지 c10) 간의 방향 값 또는 세기 값을 비교할 수 있다. 프로세서(120)는 상기 비교에 기초하여 상호 간에 지정된 수준 이상(예: 지정된 임계 비율 이상)으로 유사한 복수의 제1 데이터(840)(예: 제1 경로에서 수집된 data a5 및 data a6, 제2 경로에서 수집된 data b3 및 data b4, 및 제3 경로에서 수집된 data c5 및 data c6)를 식별할 수 있고, 상기 복수의 제1 데이터(840)가 수집된 실내 공간 내의 일 영역을 전자 장치(101)의 복수의 경로(예: 제1 경로, 제2 경로, 및 제3 경로) 상호가 적어도 일부 중첩되는 교차 영역(910)으로 결정할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(120)는 전자 장치(101)의 복수의 경로에 대하여 결정된 교차 영역(910)을 기준으로, 제1 경로 데이터(810), 제2 경로 데이터(820), 및 제3 경로 데이터(830) 각각의 적어도 일부를 공간적으로 분할할 수 있다. 이와 관련하여, 프로세서(120)는 상기 제1 경로 데이터(810), 제2 경로 데이터(820), 및 제3 경로 데이터(830) 각각에 대한 복수의 데이터를 실내 공간 상에 공간적으로 배열할 수 있다. 프로세서(120)는 결정된 교차 영역(910)을 기준으로, 상호 동일 또는 유사한 제1 분포 특성(예: 공간적으로 나열된 데이터들의 방향성 또는 인접성)을 갖는 복수의 제2 데이터(예: 제1 경로에서 수집된 data a1 내지 data a4, 제2 경로에서 수집된 data b1 및 data b2, 및 제3 경로에서 수집된 data c1 내지 data c4)를 제1 그룹으로 그룹핑할 수 있다. 유사하게, 프로세서(120)는 결정된 교차 영역(910)을 기준으로, 상기 제1 분포 특성과는 다르게 상호 동일 또는 유사한 제2 분포 특성을 갖는 복수의 제3 데이터(예: 제1 경로에서 수집된 data a7 내지 data a10, 제2 경로에서 수집된 data b5 내지 data b10, 및 제3 경로에서 수집된 data c7 내지 data c10)를 제2 그룹으로 그룹핑할 수 있다.
일 실시 예에서, 프로세서(120)는 상기 제1 그룹 내의 복수의 제2 데이터가 수집된 영역 범위를 실내 공간 내의 제1 공간(920)으로 결정하고, 상기 제2 그룹 내의 복수의 제3 데이터가 수집된 영역 범위를 실내 공간 내의 제2 공간(930)으로 결정할 수 있다. 다양한 실시 예에 따르면, 상기 제1 공간(920) 및 제2 공간(930) 각각에 대한 크기는 복수의 제2 데이터가 수집된 영역 범위 또는 복수의 제3 데이터가 수집된 영역 범위를 커버할 수 있는 1차원 바운더리(boundary)에 의해 결정될 수 있다. 다양한 실시 예에 따르면, 프로세서(120)는 상기 제1 공간(920) 및 제2 공간(930)에 대한 결정에 대응하여, 상기 실내 공간에 대한 지리적 레이아웃을 포함하는 어플리케이션의 그래픽 사용자 인터페이스에 상기 제1 공간(920) 및 제2 공간(930)을 시각적으로 표시할 수 있다. 프로세서(120)는 상기 제1 공간(920) 및 제2 공간(930)이 반영된 그래픽 사용자 인터페이스를 출력하고, 상기 그래픽 사용자 인터페이스를 통하여 사용자의 확인(confirmation)과 관계되는 사용자 입력을 수신하는 경우, 제1 공간(920) 및 제2 공간(930)에 대한 결정을 확정할 수 있다.
일 실시 예에서, 프로세서(120)는 결정된 제1 공간(920) 및 제2 공간(930) 각각에 대한 인덱스(index)를 정의할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 상기 복수의 제2 데이터가 수집된 제1 경로 상의 지점들, 제2 경로 상의 지점들, 및 제3 경로 상의 지점들 각각에 대하여, 상기 복수의 제2 데이터 중 적어도 일부를 기반으로 하는 가상 표지(예: 제1 경로 상의 지점들에 대응하는 가상 표지, 제2 경로 상의 지점들에 대응하는 가상 표지, 및 제3 경로 상의 지점들에 대응하는 가상 표지)를 생성하고, 생성된 복수의 가상 표지를 포함하는 제1 공간(920)에 대한 제1 인덱스를 생성할 수 있다. 다른 예를 들어, 프로세서(120)는 상기 제1 경로 상의 지점들, 제2 경로 상의 지점들, 및 제3 경로 상의 지점들에 대한 통합 가상 표지(예: 제1 경로 상의 지점들, 제2 경로 상의 지점들, 및 제3 경로 상의 지점들에서 수집된 복수의 제2 데이터의 대표값(평균값)을 포함하는 통합 가상 표지)를 생성하고, 상기 통합 가상 표지를 이용하여 제1 공간(920)에 대한 제1 인덱스를 생성할 수 있다. 유사하게, 프로세서(120)는 상기 복수의 제3 데이터가 수집된 제1 경로 상의 지점들, 제2 경로 상의 지점들, 및 제3 경로 상의 지점들 각각에 대하여, 상기 복수의 제3 데이터를 기반으로 하는 가상 표지(예: 제1 경로 상의 지점들에 대응하는 가상 표지, 제2 경로 상의 지점들에 대응하는 가상 표지, 및 제3 경로 상의 지점들에 대응하는 가상 표지)를 생성하고, 생성된 복수의 가상 표지를 포함하는 제2 공간(930)에 대한 제2 인덱스를 생성할 수 있다. 또는, 프로세서(120)는 상기 복수의 제3 데이터의 대표값(예: 평균값)을 포함하는 통합 가상 표지를 이용하여 제2 공간(930)에 대한 제2 인덱스를 생성할 수 있다.
다양한 실시 예에서, 프로세서(120)는 제1 공간(920) 및 제2 공간(930)에 대한 결정 이후(또는, 인덱스 생성 이후), 위치 기반 서비스를 제공하는 어플리케이션을 통하여 상기 제1 공간(920) 또는 제2 공간(930)에 대한 전자 장치(101)의 진입(또는, 지정된 시간 이상의 체류) 시 제공될 이벤트의 설정을 요청할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 상기 어플리케이션의 실행 화면을 통하여 제1 공간(920) 또는 제2 공간(930)에 대해 제공될 수 있는 적어도 하나의 이벤트의 리스트를 표시할 수 있고, 상기 리스트 상의 특정 이벤트를 선택하는 사용자 입력을 수신할 수 있다. 프로세서(120)는 사용자 입력에 대응하는 이벤트를 제1 공간(920) 또는 제2 공간(930)에 대한 위치 기반의 서비스로 결정하고, 상기 이벤트와 관계된 정보를 제1 공간(920) 또는 제2 공간(930)의 인덱스에 포함시킬 수 있다. 또는, 프로세서(120)는 사용자 발화에 따른 음성 데이터의 출력, 사용자의 영상 촬영에 따른 이미지 데이터 또는 리코딩 데이터의 출력, 또는 사용자의 필기에 따른 텍스트 데이터의 출력을 상기 이벤트로 지정하는 사용자 입력을 수신할 수 있고, 해당 이벤트에 대한 정보를 제1 공간(920) 또는 제2 공간(930)의 인덱스에 포함시킬 수 있다. 다양한 실시 예에서, 상기 이벤트는 전자 장치(101)에 프리로드 또는 인스톨된 적어도 하나의 어플리케이션의 실행을 기반으로 제공되거나, 사용자에 의해 생성된 데이터의 출력을 기반으로 제공될 수 있다.
일 실시 예에서, 프로세서(120)는 상기 제1 공간(920) 및 제2 공간(930) 각각에 대한 인덱스들을 메모리(예: 도 1의 메모리(130))에 저장하고, 상기 인덱스들을 참조하여 전자 장치(101)의 위치(또는, 전자 장치(101)가 위치한 공간)를 판단할 수 있다. 이와 관련하여, 프로세서(120)는 제1 공간(920) 및 제2 공간(930)에 대한 결정 이후(또는, 인덱스 생성 이후), 센서 모듈(예: 도 1의 센서 모듈(176)) 및 무선 통신 모듈(예: 도 1의 무선 통신 모듈(192)) 중 적어도 하나를 이용하여 획득되는 데이터 또는 신호를 상기 인덱스에 포함된 가상 표지 또는 통합 가상 표지와 비교할 수 있다. 프로세서(120)는 획득된 데이터 또는 신호가 제1 공간(920)에 대응하는 인덱스 내의 복수의 가상 표지 중 적어도 하나 또는 통합 가상 표지와 지정된 수준 이상으로 유사한 경우, 전자 장치(101)가 제1 공간(920) 내에 위치한 것으로 판단할 수 있다. 또는, 프로세서(120)는 획득된 데이터 또는 신호가 제2 공간(930)에 대응하는 인덱스 내의 복수의 가상 표지 중 적어도 하나 또는 통합 가상 표지와 지정된 수준 이상으로 유사하면, 전자 장치(101)의 위치를 제2 공간(930) 내로 판단할 수 있다. 일 실시 예에서, 프로세서(120)는 전자 장치(101)가 제1 공간(920) 또는 제2 공간(930) 내에 위치(또는 진입, 또는 지정된 시간 이상 체류)한 것으로 판단되면, 상기 제1 공간(920) 또는 제2 공간(930)에 대응하는 인덱스 내에 포함된 이벤트 정보를 확인하고, 해당 이벤트 정보와 관계되는 어플리케이션의 실행 또는 데이터 출력을 기반으로 위치 기반 서비스를 제공할 수 있다.
도 10은 일 실시 예에 따른 전자 장치의 다양한 이동 경로 각각에서 수집된 데이터들에 대한 필터링 형태를 도시한 도면이고, 도 11은 다른 실시 예에 따른 전자 장치의 다양한 이동 경로 각각에서 수집된 데이터들에 대한 필터링 형태를 도시한 도면이며, 도 12는 일 실시 예에 따른 필터링된 데이터들의 분포 형태를 도시한 도면이다.
일 실시 예에 따르면, 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101))의 프로세서(예: 도 1의 프로세서(120))는 상기 전자 장치(101)의 복수의 경로 각각에 대하여 수집된 복수의 경로 데이터의 적어도 일부를 필터링할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 수집된 복수의 경로 데이터를 이용하여 상기 복수의 경로에 대한 교차 영역을 결정하는 동작에서, 상기 복수의 경로 데이터에 대한 연산량(operation quantity) 또는 복잡도(complexity)를 절감시키기 위해, 복수의 경로 데이터의 적어도 일부를 필터링할 수 있다. 이와 관련하여, 프로세서(120)는 상기 복수의 경로 각각에서 수집된 경로 데이터를 N차원에 따른 하나의 벡터로 해석하고, 상기 N차원 벡터 기반의 경로 데이터에 차원 축소 기법을 적용하여 상기 N차원에 상대적으로 낮은 M차원의 벡터로 해석 가능한 경로 데이터를 도출할 수 있다.
도 10을 참조하여 일례를 들면, 프로세서(120)는 제1 경로에서 수집된 자기 데이터 기반의 제1 경로 데이터(1010)(예: data a1 내지 data a10)를 10차원 벡터로 해석(예: 제1 축 내지 제10 축 각각에 data a1 내지 data a10 적용)할 수 있고, 상기 10차원 벡터에 대하여 상기 제1 경로 데이터(1010)를 구성하는 복수의 자기 데이터 각각의 X축 방향 값(예: Mag X1 내지 Mag X10)을 적용할 수 있다. 프로세서(120)는 상기 X축 방향 값이 적용된 10차원 벡터 기반의 제1 경로 데이터에 대하여 주성분 분석(principal component analysis) 기법 또는 t-분포 확률적 임베딩(t-distributed stochastic neighbor embedding) 기법을 기반으로 하는 차원 축소를 수행함으로써, 상기 자기 데이터의 X축 방향 특성을 유지하는 3차원 벡터 기반의 경로 데이터(1015)(예: data a1’, data a2’, 및 data a3’)를 획득할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(120)는 제2 경로에서 수집된 제2 경로 데이터(1020)(예: data b1 내지 data b10)를 10차원 벡터로 해석한 후 차원 축소하여 상기 제2 경로 데이터에서 수집되는 자기 데이터의 Y축 방향 특성을 유지하는 3차원 벡터 기반의 경로 데이터(1025)(예: data b1’, data b2’, 및 data b3’)를 획득할 수 있고, 제3 경로에서 수집된 제3 경로 데이터(1030)(예: data c1 내지 data c10)를 10차원 벡터로 해석한 후 차원 축소하여 상기 제3 경로 데이터에서 수집되는 자기 데이터의 Z축 방향 특성을 유지하는 3차원 벡터 기반의 경로 데이터(1035)(예: data c1’, data c2’, 및 data c3’)를 획득할 수 있다. 프로세서(120)는 필터링된(예: 차원 축소) 복수의 경로 데이터(예: 제1 경로에서 수집된 data a1’ 내지 data a3’(1015), 제2 경로에서 수집된 data b1’ 내지 data b3’(1025), 및 제3 경로에서 수집된 data c1’ 내지 data c3’(1035))를 기반으로 전자 장치(101)의 복수의 경로에 대한 교차 영역을 결정하고, 상기 교차 영역을 기준하여 상기 필터링된 복수의 경로 데이터를 공간적으로 분할할 수 있다.
도 11을 참조하면, 프로세서(120)는 제1 경로에서 수집된 자기 데이터 기반의 제1 경로 데이터(예: data a1 내지 data a9)에 대하여 상기 제1 경로 데이터를 구성하는 복수의 자기 데이터 각각의 X축 방향 값(예: Mag X1 내지 Mag X9)을 적용할 수 있다. 또한, 프로세서(120)는 제2 경로에서 수집된 제2 경로 데이터(예: data b1 내지 data b9)에 대하여 상기 제2 경로 데이터를 구성하는 복수의 자기 데이터 각각의 Y축 방향 값(예: Mag Y1 내지 Mag Y9)을 적용할 수 있고, 제3 경로에서 수집된 제3 경로 데이터(예: data c1 내지 data c9)에 대하여 상기 제3 경로 데이터를 구성하는 복수의 자기 데이터 각각의 Z축 방향 값(예: Mag Z1 내지 Mag Z9)을 적용할 수 있다. 프로세서(120)는 X축 방향 값이 적용된 제1 경로 데이터(1110)의 data a1, Y축 방향 값이 적용된 제2 경로 데이터(1120)의 data b1, 및 Z축 방향 값이 적용된 제3 경로 데이터(1130)의 data c1에 대한 조합을 하나의 3차원 데이터로 해석할 수 있고, 이러한 경우 총 9개의 3차원 데이터가 수집된 것으로 해석될 수 있다. 프로세서(120)는 3개((예: data a1, data b1, 및 data c1의 조합, data a2, data b2, 및 data c2의 조합, 및 data a3, data b3, 및 data c3의 조합)의 3차원 데이터를 병합하여 하나의 9차원 데이터(예: data a1, data b1, data c1, data a2, data b2, data c2, data a3, data b3, 및 data c3의 조합)로 해석할 수 있고, 이러한 경우 총 3개의 9차원 데이터(1140)가 수집된 것으로 해석될 수 있다. 프로세서(120)는 상기 하나의 9차원 데이터에 대하여 주성분 분석 기법 또는 t-분포 확률적 임베딩 기법을 기반으로 하는 차원 축소를 수행하여 자기 데이터의 X축 방향 특성, Y축 방향 특성, 및 Z축 방향 특성을 유지하는 3차원 벡터 기반의 경로 데이터(예: data a1’’, data b1’’, 및 data c1’’)를 획득할 수 있고, 이를 기반으로 총 3개의 3차원 데이터(1150)를 경로 데이터로서 획득할 수 있다.
도 12는 도 7을 통하여 상술한 수집된 복수의 경로 데이터를 차원 축소 기법을 기반으로 필터링함으로써, 적은 양으로 필터링된 경로 데이터의 분포 패턴을 나타낼 수 있다. 도 12를 참조하면, 프로세서(120)에 의하여 상기 필터링된 경로 데이터가 분석되는 경우, 필터링된 경로 데이터의 교차 구간과, 상기 교차 구간에 대응하는 전자 장치(101)의 복수의 경로에 대한 교차 영역이 상기 도 7에 나타낸 것에 비하여 명확하게 판단될 수 있다.
도 13은 일 실시 예에 따른 전자 장치의 위치 판단 방법을 도시한 도면이다.
도 13을 참조하면, 동작 1301에서, 일 실시 예에 따른 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101))의 프로세서(예: 도 1의 프로세서(120))는 상기 전자 장치(101)의 이동에 관한 복수의 경로 데이터를 수집할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 지정된 실내 공간 내의 제1 구역 및 제2 구역 사이에서 이동하는 전자 장치(101)의 복수의 경로 각각에 대하여 데이터들을 수집할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 전자 장치(101)의 이동에 따른 제1 경로 상에서 지정된 시간 간격으로 획득되는 자기 데이터들이 제1 경로 데이터로 수집될 수 있고, 제2 경로 상에서 상기 지정된 시간 간격으로 획득되는 자기 데이터들이 제2 경로 데이터로 수집될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 동작 1303에서, 프로세서(120)는 전자 장치(101)의 복수의 경로(예: 제1 경로 및 제2 경로) 각각에 대하여 수집된 제1 경로 데이터 및 제2 경로 데이터를 비교하여 유사도를 갖는 복수의 제1 자기 데이터를 식별할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 제1 경로 데이터를 구성하는 자기 데이터들과 제2 경로 데이터를 구성하는 자기 데이터들 상호 간에 지정된 수준 이상의 유사도(예: 지정된 임계 비율 이상의 유사)를 갖는 복수의 제1 자기 데이터를 식별할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 동작 1305에서, 프로세서(120)는 전자 장치(101)의 복수의 이동에 따른 복수의 경로(예: 제1 경로 및 제2 경로)에 대한 교차 영역을 결정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 상기 복수의 제1 자기 데이터가 수집된 실내 공간 내의 영역을 전자 장치(101)의 상기 제1 경로 및 제2 경로가 교차되는 교차 영역으로 결정할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 동작 1307에서, 프로세서(120)는 결정된 교차 영역에 기초하여 상기 실내 공간 내의 공간들을 결정(또는, 정의)할 수 있다. 이와 관련하여, 프로세서(120)는 수집된 복수의 데이터(예: 제1 경로 데이터를 구성하는 자기 데이터들 및 제2 경로 데이터를 구성하는 자기 데이터들)를 상기 실내 공간 상에 공간적으로 나열할 수 있다. 프로세서(120)는 상기 결정된 교차 영역을 기준하여 상호 동일 또는 유사한 제1 분포 특성(예: 공간적으로 나열된 데이터들의 방향성 또는 인접성)을 갖는 복수의 제2 자기 데이터를 제1 그룹으로, 상기 제1 분포 특성과 다른 제2 분포 특성을 갖는 복수의 제3 자기 데이터를 제2 그룹으로 그룹핑할 수 있다. 프로세서(120)는 상기 제1 그룹에 포함된 복수의 제2 자기 데이터가 수집된 영역 범위를 실내 공간 내의 제1 공간으로 결정하고, 상기 제2 그룹에 포함된 복수의 제3 자기 데이터가 수집된 영역 범위를 실내 공간 내의 제2 공간으로 결정할 수 있다. 일 실시 예에서, 프로세서(120)는 상기 복수의 제2 자기 데이터가 수집된 제1 경로 상의 지점들 및 제2 경로 상의 지점들 각각에 대하여, 상기 복수의 제2 데이터 중 적어도 일부를 기반으로 하는 가상 표지(예: 제1 경로 상의 지점들에 대응하는 가상 표지 및 제2 경로 상의 지점들에 대응하는 가상 표지)를 생성하고, 생성된 복수의 가장 표지를 포함하는 제1 공간에 대한 제1 인덱스를 생성할 수 있다. 일 실시 예에서, 프로세서(120)는 상기 복수의 제3 자기 데이터가 수집된 제1 경로 상의 지점들 및 제2 경로 상의 지점들 각각에 대하여, 상기 복수의 제3 데이터 중 적어도 일부를 기반으로 하는 가상 표지(예: 제1 경로 상의 지점들에 대응하는 가상 표지 및 제2 경로 상의 지점들에 대응하는 가상 표지)를 생성하고, 생성된 복수의 가장 표지를 포함하는 제2 공간에 대한 제2 인덱스를 생성할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 동작 1309에서, 프로세서(120)는 상기 결정된 제1 공간 및 제2 공간에 기초하여 전자 장치(101)가 위치한 공간을 판단할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 상기 제1 공간 및 제2 공간에 대한 결정 이후(또는, 제1 인덱스 및 제2 인덱스 생성 이후), 센서 모듈(예: 도 1의 센서 모듈(176))을 이용하여 획득되는 자기 데이터를 상기 제1 인덱스에 포함된 복수의 가상 표지 및 상기 제2 인덱스에 포함된 복수의 가상 표지와 비교할 수 있다. 프로세서(120)는 센서 모듈(176)을 이용하여 획득된 자기 데이터가 상기 제1 인덱스 내의 복수의 가상 표지 중 적어도 하나와 지정된 수준 이상으로 유사한 경우 전자 장치(101)가 제1 공간 내에 위치한 것으로 판단하고, 상기 획득된 데이터가 제2 인덱스 내의 복수의 가상 표지 중 적어도 하나와 지정된 수준 이상으로 유사한 경우 전자 장치(101)가 제2 공간 내에 위치한 것으로 판단할 수 있다. 프로세서(120)는 전자 장치(101)의 위치 판단에 대응하여, 상기 전자 장치(101)가 위치한 공간(예: 제1 공간 또는 제2 공간)에 정의된 이벤트를 제공할 수 있다.
상술한 다양한 실시 예에 따른 전자 장치는, 자기 센서 및 상기 자기 센서와 작동적으로 연결되는 프로세서를 포함할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 상기 프로세서는, 상기 자기 센서를 이용하여 상기 전자 장치의 복수의 이동에 관한 제1 자기 데이터 기반의 복수의 경로 데이터를 수집하고, 상기 복수의 경로 데이터 중 상호 지정된 수준 이상으로 유사한 복수의 제2 자기 데이터를 식별하고, 상기 복수의 제2 자기 데이터가 수집된 영역 범위를 상기 전자 장치의 복수의 이동에 관한 교차 영역으로 결정하고, 상기 교차 영역을 기준으로 상기 전자 장치의 복수의 이동에 관한 제1 공간 및 제2 공간을 결정하고, 및 상기 자기 센서를 이용하여 획득되는 제3 자기 데이터에 기초하여 상기 제1 공간 및 상기 제2 공간 중 상기 전자 장치가 위치하는 공간을 판단할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 상기 프로세서는, 상기 복수의 경로 데이터 중 상기 복수의 제2 자기 데이터를 기준하여 상호 동일 또는 유사한 제1 분포 특성을 갖는 복수의 제4 자기 데이터를 그룹핑하고, 상기 복수의 경로 데이터 중 상기 복수의 제2 자기 데이터를 기준하여 상기 제1 분포 특성과는 다르게 상호 동일 또는 유사한 제2 분포 특성을 갖는 복수의 제5 자기 데이터를 그룹핑할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 상기 프로세서는, 상기 복수의 제4 자기 데이터가 수집된 영역 범위를 상기 복수의 경로 데이터 수집과 관계되는 지정된 실내 공간 내의 상기 제1 공간으로 결정하고, 상기 복수의 제5 자기 데이터가 수집된 영역 범위를 상기 지정된 실내 공간 내의 상기 제2 공간으로 결정할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 상기 프로세서는, 상기 전자 장치의 복수의 이동에 관한 복수의 경로 각각에 대하여 지정된 시간 간격에 대응하는 경로 상의 복수의 지점 각각에서 상기 제1 자기 데이터를 수집하고, 상기 제1 자기 데이터를 이용하여 상기 제1 자기 데이터가 수집된 상기 경로 상의 지점에 대한 가상 표지를 생성할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 상기 프로세서는, 상기 제1 자기 데이터가 포함하는 자기장의 방향 값을 이용하여 상기 가상 표지를 생성할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 상기 프로세서는, 상기 복수의 제4 자기 데이터를 이용하여 생성되는 복수의 제1 가상 표지를 포함하는 상기 제1 공간에 대한 제1 인덱스를 생성하고, 상기 복수의 제5 자기 데이터를 이용하여 생성되는 복수의 제2 가상 표지를 포함하는 상기 제2 공간에 대한 제2 인덱스를 생성할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 상기 프로세서는, 상기 제3 자기 데이터를 상기 복수의 제1 가상 표지 및 상기 복수의 제2 가상 표지 중 적어도 하나와 비교할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 상기 프로세서는, 상기 제3 자기 데이터가 상기 복수의 제1 가상 표지 중 적어도 하나와 지정된 수준 이상으로 유사하면 상기 전자 장치가 위치하는 공간을 상기 제1 공간으로 판단하고, 상기 제3 자기 데이터가 상기 복수의 제2 가상 표지 중 적어도 하나와 지정된 수준 이상으로 유사하면 상기 전자 장치가 위치하는 공간을 상기 제2 공간으로 판단할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 상기 전자 장치는, 표시 장치 및 위치 기반 서비스를 지원하는 어플리케이션이 저장되는 메모리를 더 포함할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 상기 프로세서는, 상기 표시 장치를 이용하여 지정된 실내 공간에 대한 지리적 레이아웃을 포함하는 상기 어플리케이션의 그래픽 사용자 인터페이스를 출력하고, 상기 그래픽 사용자 인터페이스를 통하여 상기 지정된 실내 공간 내에서 상기 복수의 경로 데이터를 수집할 복수의 구역을 지정하는 제1 사용자 입력을 수신할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 상기 프로세서는, 상기 표시 장치를 이용하여 상기 제1 공간 및 상기 제2 공간을 상기 그래픽 사용자 인터페이스에 표시하고, 상기 그래픽 사용자 인터페이스를 통하여 상기 제1 공간 및 상기 제2 공간에 대한 사용자 확인과 관계되는 제2 사용자 입력을 수신하고, 상기 제2 사용자 입력 수신에 대응하여 상기 제1 공간 및 상기 제2 공간을 결정할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 상기 프로세서는, 상기 표시 장치를 이용하여 상기 전자 장치가 상기 제1 공간 또는 상기 제2 공간에 위치하는 것으로 판단될 경우 제공할 적어도 하나의 이벤트가 나열된 리스트를 표시하고, 상기 리스트에 대한 제3 사용자 입력에 대응하여 상기 제1 공간 또는 상기 제2 공간에 대응하는 이벤트를 결정할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 상기 전자 장치는, 가속도 센서 및 자이로 센서 중 적어도 하나를 더 포함할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 상기 프로세서는, 상기 가속도 센서 및 상기 자이로 센서 중 적어도 하나를 이용하여 상기 복수의 구역 중 적어도 하나에서 상기 전자 장치의 움직임이 검출되는 경우, 상기 움직임이 검출된 제1 시점부터 상기 움직임 검출이 종료되는 제2 시점까지 상기 전자 장치가 이동하는 경로에 대한 경로 데이터를 수집할 수 있다.
상술한 다양한 실시 예에 따른 전자 장치의 위치 판단 방법은, 자기 센서를 이용하여 상기 전자 장치의 복수의 이동에 관한 제1 자기 데이터 기반의 복수의 경로 데이터를 수집하는 동작, 상기 복수의 경로 데이터 중 상호 지정된 수준 이상으로 유사한 복수의 제2 자기 데이터를 식별하는 동작, 상기 복수의 제2 자기 데이터가 수집된 영역 범위를 상기 전자 장치의 복수의 이동에 관한 교차 영역으로 결정하는 동작, 상기 교차 영역을 기준으로 상기 전자 장치의 복수의 이동에 관한 제1 공간 및 제2 공간을 결정하는 동작, 및 상기 자기 센서를 이용하여 획득되는 제3 자기 데이터에 기초하여 상기 제1 공간 및 상기 제2 공간 중 상기 전자 장치가 위치하는 공간을 판단하는 동작을 포함할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 상기 제1 공간 및 제2 공간을 결정하는 동작은, 상기 복수의 경로 데이터 중 상기 복수의 제2 자기 데이터를 기준하여 상호 동일 또는 유사한 제1 분포 특성을 갖는 복수의 제4 자기 데이터를 그룹핑하는 동작 및 상기 복수의 경로 데이터 중 상기 복수의 제2 자기 데이터를 기준하여 상기 제1 분포 특성과는 다르게 상호 동일 또는 유사한 제2 분포 특성을 갖는 복수의 제5 자기 데이터를 그룹핑하는 동작을 포함할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 상기 제1 공간 및 제2 공간을 결정하는 동작은, 상기 복수의 제4 자기 데이터가 수집된 영역 범위를 상기 복수의 경로 데이터 수집과 관계되는 지정된 실내 공간 내의 상기 제1 공간으로 결정하는 동작 및 상기 복수의 제5 자기 데이터가 수집된 영역 범위를 상기 지정된 실내 공간 내의 상기 제2 공간으로 결정하는 동작을 더 포함할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 상기 제1 자기 데이터 기반의 복수의 경로 데이터를 수집하는 동작은, 상기 전자 장치의 복수의 이동에 관한 복수의 경로 각각에 대하여, 지정된 시간 간격에 대응하는 경로 상의 복수의 지점 각각에서 상기 제1 자기 데이터를 수집하는 동작 및 상기 제1 자기 데이터를 이용하여 상기 제1 자기 데이터가 수집된 상기 경로 상의 지점에 대한 가상 표지를 생성하는 동작을 포함할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 상기 경로 상의 지점에 대한 가상 표지를 생성하는 동작은, 상기 복수의 제4 자기 데이터를 이용하여 생성되는 복수의 제1 가상 표지를 포함하는 상기 제1 공간에 대한 제1 인덱스를 생성하는 동작 및 상기 복수의 제5 자기 데이터를 이용하여 생성되는 복수의 제2 가상 표지를 포함하는 상기 제2 공간에 대한 제2 인덱스를 생성하는 동작을 포함할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 상기 전자 장치가 위치하는 공간을 판단하는 동작은, 상기 제3 자기 데이터를 상기 복수의 제1 가상 표지 및 상기 복수의 제2 가상 표지 중 적어도 하나와 비교하는 동작을 포함할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 상기 전자 장치가 위치하는 공간을 판단하는 동작은, 상기 제3 자기 데이터가 상기 복수의 제1 가상 표지 중 적어도 하나와 지정된 수준 이상으로 유사하면 상기 전자 장치가 위치하는 공간을 상기 제1 공간으로 판단하는 동작 및 상기 제3 자기 데이터가 상기 복수의 제2 가상 표지 중 적어도 하나의 지정된 수준 이상으로 유사하면 상기 전자 장치가 위치하는 공간을 상기 제2 공간으로 판단하는 동작을 더 포함할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 상기 제1 자기 데이터 기반의 복수의 경로 데이터를 수집하는 동작은, 표시 장치를 이용하여 지정된 실내 공간에 대한 지리적 레이아웃을 포함하는 그래픽 사용자 인터페이스를 출력하는 동작 및 상기 그래픽 사용자 인터페이스를 통하여 상기 지정된 실내 공간 내에서 상기 복수의 경로 데이터를 수집할 복수의 구역을 지정하는 제1 사용자 입력을 수신하는 동작을 포함할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 상기 제1 공간 및 제2 공간을 결정하는 동작은, 상기 표시 장치를 이용하여 상기 제1 공간 및 상기 제2 공간을 상기 그래픽 사용자 인터페이스에 표시하는 동작 및 상기 그래픽 사용자 인터페이스를 통하여 상기 제1 공간 및 상기 제2 공간에 대한 사용자 확인과 관계되는 제2 사용자 입력을 수신하는 동작을 포함할 수 있다.
본 문서에 개시된 다양한 실시 예들에 따른 전자 장치는 다양한 형태의 장치가 될 수 있다. 전자 장치는, 예를 들면, 휴대용 통신 장치 (예: 스마트폰), 컴퓨터 장치, 휴대용 멀티미디어 장치, 휴대용 의료 기기, 카메라, 웨어러블 장치, 또는 가전 장치를 포함할 수 있다. 본 문서의 실시 예에 따른 전자 장치는 전술한 기기들에 한정되지 않는다.
본 문서의 다양한 실시 예들 및 이에 사용된 용어들은 본 문서에 기재된 기술적 특징들을 특정한 실시 예들로 한정하려는 것이 아니며, 해당 실시 예의 다양한 변경, 균등물, 또는 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 도면의 설명과 관련하여, 유사한 또는 관련된 구성요소에 대해서는 유사한 참조 부호가 사용될 수 있다. 아이템에 대응하는 명사의 단수 형은 관련된 문맥상 명백하게 다르게 지시하지 않는 한, 상기 아이템 한 개 또는 복수 개를 포함할 수 있다. 본 문서에서, "A 또는 B", "A 및 B 중 적어도 하나",“A 또는 B 중 적어도 하나,”"A, B 또는 C," "A, B 및 C 중 적어도 하나,”및 “A, B, 또는 C 중 적어도 하나"와 같은 문구들 각각은 그 문구들 중 해당하는 문구에 함께 나열된 항목들 중 어느 하나, 또는 그들의 모든 가능한 조합을 포함할 수 있다. "제1", "제2", 또는 "첫째" 또는 "둘째"와 같은 용어들은 단순히 해당 구성요소를 다른 해당 구성요소와 구분하기 위해 사용될 수 있으며, 해당 구성요소들을 다른 측면(예: 중요성 또는 순서)에서 한정하지 않는다. 어떤(예: 제1) 구성요소가 다른(예: 제2) 구성요소에, “기능적으로” 또는 “통신적으로”라는 용어와 함께 또는 이런 용어 없이, “커플드” 또는 “커넥티드”로 언급된 경우, 그것은 상기 어떤 구성요소가 상기 다른 구성요소에 직접적으로(예: 유선으로), 무선으로, 또는 제3 구성요소를 통하여 연결될 수 있다는 것을 의미한다.
본 문서에서 사용된 용어 "모듈"은 하드웨어, 소프트웨어 또는 펌웨어로 구현된 유닛을 포함할 수 있으며, 예를 들면, 로직, 논리 블록, 부품, 또는 회로 등의 용어와 상호 호환적으로 사용될 수 있다. 모듈은, 일체로 구성된 부품 또는 하나 또는 그 이상의 기능을 수행하는, 상기 부품의 최소 단위 또는 그 일부가 될 수 있다. 예를 들면, 일 실시 예에 따르면, 모듈은 ASIC(application-specific integrated circuit)의 형태로 구현될 수 있다.
본 문서의 다양한 실시 예들은 기기(machine)(예: 전자 장치(101)) 의해 읽을 수 있는 저장 매체(storage medium)(예: 내장 메모리(136) 또는 외장 메모리(138))에 저장된 하나 이상의 명령어들을 포함하는 소프트웨어(예: 프로그램(140))로서 구현될 수 있다. 예를 들면, 기기(예: 전자 장치(101))의 프로세서(예: 프로세서(120))는, 저장 매체로부터 저장된 하나 이상의 명령어들 중 적어도 하나의 명령을 호출하고, 그것을 실행할 수 있다. 이것은 기기가 상기 호출된 적어도 하나의 명령어에 따라 적어도 하나의 기능을 수행하도록 운영되는 것을 가능하게 한다. 상기 하나 이상의 명령어들은 컴파일러에 의해 생성된 코드 또는 인터프리터에 의해 실행될 수 있는 코드를 포함할 수 있다. 기기로 읽을 수 있는 저장매체는, 비일시적(non-transitory) 저장매체의 형태로 제공될 수 있다. 여기서, ‘비일시적’은 저장매체가 실재(tangible)하는 장치이고, 신호(signal)(예: 전자기파)를 포함하지 않는다는 것을 의미할 뿐이며, 이 용어는 데이터가 저장매체에 반영구적으로 저장되는 경우와 임시적으로 저장되는 경우를 구분하지 않는다.
일 실시 예에 따르면, 본 문서에 개시된 다양한 실시 예들에 따른 방법은 컴퓨터 프로그램 제품(computer program product)에 포함되어 제공될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 상품으로서 판매자 및 구매자 간에 거래될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 기기로 읽을 수 있는 저장 매체(예: compact disc read only memory (CD-ROM))의 형태로 배포되거나, 또는 어플리케이션 스토어(예: 플레이 스토어TM)를 통해 또는 두개의 사용자 장치들(예: 스마트폰들) 간에 직접, 온라인으로 배포(예: 다운로드 또는 업로드)될 수 있다. 온라인 배포의 경우에, 컴퓨터 프로그램 제품의 적어도 일부는 제조사의 서버, 어플리케이션 스토어의 서버, 또는 중계 서버의 메모리와 같은 기기로 읽을 수 있는 저장 매체에 적어도 일시 저장되거나, 임시적으로 생성될 수 있다.
다양한 실시 예들에 따르면, 상기 기술한 구성요소들의 각각의 구성요소(예: 모듈 또는 프로그램)는 단수 또는 복수의 개체를 포함할 수 있다. 다양한 실시 예들에 따르면, 전술한 해당 구성요소들 중 하나 이상의 구성요소들 또는 동작들이 생략되거나, 또는 하나 이상의 다른 구성요소들 또는 동작들이 추가될 수 있다. 대체적으로 또는 추가적으로, 복수의 구성요소들(예: 모듈 또는 프로그램)은 하나의 구성요소로 통합될 수 있다. 이런 경우, 통합된 구성요소는 상기 복수의 구성요소들 각각의 구성요소의 하나 이상의 기능들을 상기 통합 이전에 상기 복수의 구성요소들 중 해당 구성요소에 의해 수행되는 것과 동일 또는 유사하게 수행할 수 있다. 다양한 실시 예들에 따르면, 모듈, 프로그램 또는 다른 구성요소에 의해 수행되는 동작들은 순차적으로, 병렬적으로, 반복적으로, 또는 휴리스틱하게 실행되거나, 상기 동작들 중 하나 이상이 다른 순서로 실행되거나, 생략되거나, 또는 하나 이상의 다른 동작들이 추가될 수 있다.

Claims (15)

  1. 전자 장치에 있어서,
    자기 센서; 및
    상기 자기 센서와 작동적으로 연결되는 프로세서;를 포함하고,
    상기 프로세서는,
    상기 자기 센서를 이용하여 상기 전자 장치의 복수의 이동에 관한 제1 자기 데이터 기반의 복수의 경로 데이터를 수집하고,
    상기 복수의 경로 데이터 중 상호 지정된 수준 이상으로 유사한 복수의 제2 자기 데이터를 식별하고,
    상기 복수의 제2 자기 데이터가 수집된 영역 범위를 상기 전자 장치의 복수의 이동에 관한 교차 영역으로 결정하고,
    상기 교차 영역을 기준으로 상기 전자 장치의 복수의 이동에 관한 제1 공간 및 제2 공간을 결정하고, 및
    상기 자기 센서를 이용하여 획득되는 제3 자기 데이터에 기초하여 상기 제1 공간 및 상기 제2 공간 중 상기 전자 장치가 위치하는 공간을 판단하도록 설정된, 전자 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 복수의 경로 데이터 중 상기 복수의 제2 자기 데이터를 기준하여 상호 동일 또는 유사한 제1 분포 특성을 갖는 복수의 제4 자기 데이터를 그룹핑하고,
    상기 복수의 경로 데이터 중 상기 복수의 제2 자기 데이터를 기준하여 상기 제1 분포 특성과는 다르게 상호 동일 또는 유사한 제2 분포 특성을 갖는 복수의 제5 자기 데이터를 그룹핑하도록 설정된, 전자 장치.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 복수의 제4 자기 데이터가 수집된 영역 범위를 상기 복수의 경로 데이터 수집과 관계되는 지정된 실내 공간 내의 상기 제1 공간으로 결정하고,
    상기 복수의 제5 자기 데이터가 수집된 영역 범위를 상기 지정된 실내 공간 내의 상기 제2 공간으로 결정하도록 설정된, 전자 장치.
  4. 제2항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 전자 장치의 복수의 이동에 관한 복수의 경로 각각에 대하여, 지정된 시간 간격에 대응하는 경로 상의 복수의 지점 각각에서 상기 제1 자기 데이터를 수집하고,
    상기 제1 자기 데이터를 이용하여 상기 제1 자기 데이터가 수집된 상기 경로 상의 지점에 대한 가상 표지를 생성하도록 설정된, 전자 장치.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 복수의 제4 자기 데이터를 이용하여 생성되는 복수의 제1 가상 표지를 포함하는 상기 제1 공간에 대한 제1 인덱스를 생성하고,
    상기 복수의 제5 자기 데이터를 이용하여 생성되는 복수의 제2 가상 표지를 포함하는 상기 제2 공간에 대한 제2 인덱스를 생성하도록 설정된, 전자 장치.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 제3 자기 데이터를 상기 복수의 제1 가상 표지 및 상기 복수의 제2 가상 표지 중 적어도 하나와 비교하도록 설정된, 전자 장치.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 제3 자기 데이터가 상기 복수의 제1 가상 표지 중 적어도 하나와 지정된 수준 이상으로 유사하면, 상기 전자 장치가 위치하는 공간을 상기 제1 공간으로 판단하고,
    상기 제3 자기 데이터가 상기 복수의 제2 가상 표지 중 적어도 하나와 지정된 수준 이상으로 유사하면, 상기 전자 장치가 위치하는 공간을 상기 제2 공간으로 판단하도록 설정된, 전자 장치.
  8. 전자 장치의 위치 판단 방법에 있어서,
    자기 센서를 이용하여 상기 전자 장치의 복수의 이동에 관한 제1 자기 데이터 기반의 복수의 경로 데이터를 수집하는 동작;
    상기 복수의 경로 데이터 중 상호 지정된 수준 이상으로 유사한 복수의 제2 자기 데이터를 식별하는 동작;
    상기 복수의 제2 자기 데이터가 수집된 영역 범위를 상기 전자 장치의 복수의 이동에 관한 교차 영역으로 결정하는 동작;
    상기 교차 영역을 기준으로 상기 전자 장치의 복수의 이동에 관한 제1 공간 및 제2 공간을 결정하는 동작; 및
    상기 자기 센서를 이용하여 획득되는 제3 자기 데이터에 기초하여 상기 제1 공간 및 상기 제2 공간 중 상기 전자 장치가 위치하는 공간을 판단하는 동작;을 포함하는, 위치 판단 방법.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 제1 공간 및 제2 공간을 결정하는 동작은,
    상기 복수의 경로 데이터 중 상기 복수의 제2 자기 데이터를 기준하여 상호 동일 또는 유사한 제1 분포 특성을 갖는 복수의 제4 자기 데이터를 그룹핑하는 동작; 및
    상기 복수의 경로 데이터 중 상기 복수의 제2 자기 데이터를 기준하여 상기 제1 분포 특성과는 다르게 상호 동일 또는 유사한 제2 분포 특성을 갖는 복수의 제5 자기 데이터를 그룹핑하는 동작;을 포함하는, 위치 판단 방법.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 제1 공간 및 제2 공간을 결정하는 동작은,
    상기 복수의 제4 자기 데이터가 수집된 영역 범위를 상기 복수의 경로 데이터 수집과 관계되는 지정된 실내 공간 내의 상기 제1 공간으로 결정하는 동작; 및
    상기 복수의 제5 자기 데이터가 수집된 영역 범위를 상기 지정된 실내 공간 내의 상기 제2 공간으로 결정하는 동작;을 더 포함하는, 위치 판단 방법.
  11. 제9항에 있어서,
    상기 제1 자기 데이터 기반의 복수의 경로 데이터를 수집하는 동작은,
    상기 전자 장치의 복수의 이동에 관한 복수의 경로 각각에 대하여, 지정된 시간 간격에 대응하는 경로 상의 복수의 지점 각각에서 상기 제1 자기 데이터를 수집하는 동작; 및
    상기 제1 자기 데이터를 이용하여 상기 제1 자기 데이터가 수집된 상기 경로 상의 지점에 대한 가상 표지를 생성하는 동작;을 포함하는, 위치 판단 방법.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 경로 상의 지점에 대한 가상 표지를 생성하는 동작은,
    상기 복수의 제4 자기 데이터를 이용하여 생성되는 복수의 제1 가상 표지를 포함하는 상기 제1 공간에 대한 제1 인덱스를 생성하는 동작; 및
    상기 복수의 제5 자기 데이터를 이용하여 생성되는 복수의 제2 가상 표지를 포함하는 상기 제2 공간에 대한 제2 인덱스를 생성하는 동작;을 포함하는, 위치 판단 방법.
  13. 제12항에 있어서,
    상기 전자 장치가 위치하는 공간을 판단하는 동작은,
    상기 제3 자기 데이터를 상기 복수의 제1 가상 표지 및 상기 복수의 제2 가상 표지 중 적어도 하나와 비교하는 동작;을 포함하는, 위치 판단 방법.
  14. 제13항에 있어서,
    상기 전자 장치가 위치하는 공간을 판단하는 동작은,
    상기 제3 자기 데이터가 상기 복수의 제1 가상 표지 중 적어도 하나와 지정된 수준 이상으로 유사하면, 상기 전자 장치가 위치하는 공간을 상기 제1 공간으로 판단하는 동작; 및
    상기 제3 자기 데이터가 상기 복수의 제2 가상 표지 중 적어도 하나의 지정된 수준 이상으로 유사하면, 상기 전자 장치가 위치하는 공간을 상기 제2 공간으로 판단하는 동작;을 더 포함하는, 위치 판단 방법.
  15. 제8항에 있어서,
    상기 제1 자기 데이터 기반의 복수의 경로 데이터를 수집하는 동작은,
    표시 장치를 이용하여 지정된 실내 공간에 대한 지리적 레이아웃을 포함하는 그래픽 사용자 인터페이스를 출력하는 동작; 및
    상기 그래픽 사용자 인터페이스를 통하여 상기 지정된 실내 공간 내에서 상기 복수의 경로 데이터를 수집할 복수의 구역을 지정하는 제1 사용자 입력을 수신하는 동작;을 포함하고,
    상기 제1 공간 및 제2 공간을 결정하는 동작은,
    상기 표시 장치를 이용하여 상기 제1 공간 및 상기 제2 공간을 상기 그래픽 사용자 인터페이스에 표시하는 동작; 및
    상기 그래픽 사용자 인터페이스를 통하여 상기 제1 공간 및 상기 제2 공간에 대한 사용자 확인과 관계되는 제2 사용자 입력을 수신하는 동작;을 포함하는, 위치 판단 방법.
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