WO2022234873A1 - 스마트폰 센서를 통해 수집된 하이브리드 데이터를 이용한 비 지도 기반의 공간 데이터 생성방법, 서버 및 컴퓨터프로그램과 이를 이용한 자동 경로 생성 방법 - Google Patents

스마트폰 센서를 통해 수집된 하이브리드 데이터를 이용한 비 지도 기반의 공간 데이터 생성방법, 서버 및 컴퓨터프로그램과 이를 이용한 자동 경로 생성 방법 Download PDF

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황철현
류성훈
김천영
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주식회사 와따
김경식
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Definitions

  • Various embodiments of the present invention relate to a non-map-based spatial data generation method using hybrid data collected through a smart phone sensor, a server and a computer program, and an automatic route generation method using the same, and more specifically, to an indoor space It relates to a method of generating spatial data for an indoor space only with hybrid data collected through a user's smartphone sensor without map data, and a method of generating an automatic route using the same.
  • the indoor navigation service which is a representative service provided based on such indoor spatial information, accurately identifies the location of the mobile terminal and delivers route information that meets the user's needs based on it. To this end, the location of the mobile terminal in the indoor space It is very important to accurately obtain
  • a method of obtaining a location of a mobile terminal that is being researched and developed for a conventional indoor navigation service is the location of AP (Access Point) or BLE (Bluetooth Low Energy) mainly used in wireless LAN and signal reception sensitivity ( Received Signal Strength Indicator (RSSI), etc., or a method of determining the location using sensor nodes and RFID tags installed indoors (passive/active RFID tags), etc. were used.
  • AP Access Point
  • BLE Bluetooth Low Energy
  • RSSI Received Signal Strength Indicator
  • this method may have relatively low accuracy in estimating the location of the user and the mobile terminal depending on the situation. For example, by using only the AP measurement method of WLAN, a position error of several tens of m may occur depending on the situation, and it may not be possible to determine the exact location of the floor.
  • the AP measurement method of WLAN requires a lot of equipment for obtaining location information, and there are problems in that installation and management costs are high.
  • the indoor positioning method using Wi-Fi AP, Beacon, UWB, RFID, etc. requires a lot of cost and time for the initial construction of hardware (eg, scanner, anchor, tag, etc.) required to perform each method.
  • the method of positioning by installing hardware such as a Beacon or UWB has problems such as battery consumption and management issues.
  • an integrated wireless positioning method using various indoor wireless infrastructures eg, AP, BLE, UWB, etc.
  • sensor data e.g., AP, BLE, UWB, etc.
  • the integrated wireless positioning method collects accurate spatial data in advance
  • it is essential to collect accurate indoor spatial data in advance because the DB is built and the location is determined through real-time matching between the DB and smartphone scanning data through user smartphone scanning.
  • the problem to be solved by the present invention is a grid pattern base and hybrid data collected through the user's smartphone sensor (eg, direction information collected through IMU inertial sensors such as geomagnetism and acceleration, Wi-Fi, BLE, UWB, By generating spatial data for indoor space navigation using atmospheric pressure, magnetic field, LTE and 5G base station patterns, etc.)
  • a non-map-based spatial data generation method using hybrid data collected through a smartphone sensor that can generate accurate spatial data for indoor space even if map data is not produced through surveying, a server and computer program, and an automatic method using the same It provides a way to create a path.
  • Another problem to be solved by the present invention is to collect various hybrid data (eg, direction information, Wi-Fi, BLE, UWB, barometric pressure, magnetic field, LTE and 5G, etc.) , by recognizing the location of people and objects using excellent sensor data selected through an algorithm and spatial data generated according to the above method, hybrid data collected through a smartphone sensor that can have high accuracy of location recognition
  • An object of the present invention is to provide a method for generating non-map-based spatial data, a server and a computer program, and an automatic path generation method using the same.
  • a non-map-based spatial data collection and route generation method using hybrid data collected through a smart phone sensor for solving the above-described problems, a method performed by a computing device, a user Collecting sensor data for a predetermined space through a terminal, generating one or more paths including at least one point using the collected sensor data, and using the generated one or more paths generating spatial data for the space.
  • the collecting of the sensor data includes collecting a plurality of sensor data for each step of the user in response to the user moving within the predetermined space
  • the generating includes setting a plurality of first points on a grid map corresponding to the predetermined space, matching and storing the plurality of collected sensor data to each of the plurality of first points set, and storing the plurality of first points.
  • the first point is set in the moving direction of the user based on a point corresponding to the user's current location on the grid map, the number of the plurality of first points is determined according to the number of steps of the user, and The interval between the plurality of first points is determined according to the stride length of the user.
  • the collecting of the sensor data may include, when receiving a request from a user to register a Point of Interest (POI) for a first location in the predetermined space, the sensor at the first location and collecting data, wherein the generating of the one or more routes includes setting a second point at a point corresponding to the first location on a grid map corresponding to the predetermined space, and the set second point. It may include matching and storing the collected sensor data at the first location to the point.
  • POI Point of Interest
  • the generating of the one or more routes may include one or more first set between a first point at which the user initiates a movement operation and a second point at which the user changes the movement direction within the predetermined space.
  • the generating of the spatial data may include generating the spatial data by recording the generated first path and the generated second path on a grid map corresponding to the predetermined space.
  • the generating of the one or more paths may include, when receiving a selection of any one point on a grid map corresponding to the predetermined space from a user, the selected one according to the movement of the user in the first direction.
  • the method may include generating a path in the first direction using one point as a starting point.
  • the generating of the one or more routes may include when a user selects a first point on a pre-generated first route and a first point on a pre-generated second route, the generated first route The first point on the pre-generated first path and the first point on the pre-generated second path using sensor data collected from a time when the first point on the first point on the first path and the first point on the second path are selected. It may include the step of generating a third path connecting the.
  • the generating of the one or more routes may include: when a request from the user to extend the length of the previously generated route from a first length to a second length is received, the second length and the first length
  • the interval of each of the first points included in the pre-generated path is widened by a value obtained by dividing the difference by (N-1), wherein N is the number of first points included in the pre-generated path, may include steps.
  • the generating of the one or more routes may include: when a request from the user to shorten the length of the pre-generated route from the first length to the third length is received, the first length and the third length
  • the interval of each of the first points included in the pre-generated path is narrowed by a value obtained by dividing the difference by (N-1), wherein N is the number of first points included in the pre-generated path, may include steps.
  • a non-map-based spatial data generation server using hybrid data collected through a smart phone sensor for solving the above-described problems, a processor, a network interface, a memory, and a load into the memory and a computer program executed by the processor, wherein the computer program includes an instruction for collecting sensor data for a predetermined space through a user terminal, and at least one point using the collected sensor data.
  • the computer program includes an instruction for collecting sensor data for a predetermined space through a user terminal, and at least one point using the collected sensor data.
  • a computer program recorded on a computer-readable recording medium for solving the above-described problems is combined with a computing device to collect sensor data for a predetermined space through a user terminal step, generating one or more paths including at least one point by using the collected sensor data, and generating spatial data for the predetermined space using the generated one or more paths. It may be stored in a computer-readable recording medium.
  • hybrid data collected through a grid map based on a grid pattern and a user's smartphone sensor eg, direction information collected through an IMU inertial sensor such as geomagnetism and acceleration, etc.
  • hybrid data collected through the user's smartphone e.g., direction information collected through IMU inertial sensors such as geomagnetism and acceleration, etc., Wi-Fi, BLE, UWB, barometric pressure, magnetic field, LTE and 5G, etc. pattern, etc.
  • IMU inertial sensors such as geomagnetism and acceleration, etc., Wi-Fi, BLE, UWB, barometric pressure, magnetic field, LTE and 5G, etc. pattern, etc.
  • FIG. 1 is a diagram illustrating a non-map-based spatial data generation system using hybrid data collected through a smart phone sensor according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 is a hardware configuration diagram of a non-map-based spatial data generating server using hybrid data collected through a smart phone sensor according to another embodiment of the present invention.
  • FIG. 3 is a flowchart of a method for generating non-map-based spatial data using hybrid data collected through a smart phone sensor according to another embodiment of the present invention.
  • UI 4 is a non-map-based spatial data generation service using hybrid data collected through a smartphone sensor provided by a non-map-based spatial data generation server using hybrid data collected through a smartphone sensor in various embodiments; It is a diagram illustrating a user interface (UI).
  • UI user interface
  • FIG. 5 is a diagram illustrating a process of generating one or more paths, according to various embodiments.
  • FIG. 6 is a diagram illustrating a process of generating one or more paths and a process of setting a point of interest, according to various embodiments of the present disclosure
  • FIG. 7 is a diagram illustrating a process of moving a path generation point to a location input from a user, according to various embodiments of the present disclosure
  • FIGS. 8 to 10 are diagrams illustrating a process of generating a path connecting two points input by a user, according to various embodiments.
  • 11 and 12 are diagrams illustrating a process of extending a length of a pre-generated path according to various embodiments.
  • 13 and 14 are diagrams illustrating a process of shortening the length of a pre-generated path according to various embodiments.
  • 15 is a diagram exemplarily illustrating the form of spatial data generated by a non-map-based spatial data generating server using hybrid data collected through a smart phone sensor, according to various embodiments.
  • 16 is a diagram illustrating a data collection and transmission/reception process applicable to various embodiments.
  • unit refers to a hardware component such as software, FPGA, or ASIC, and “unit” or “module” performs certain roles.
  • “part” or “module” is not meant to be limited to software or hardware.
  • a “part” or “module” may be configured to reside on an addressable storage medium or may be configured to reproduce one or more processors.
  • “part” or “module” refers to components such as software components, object-oriented software components, class components and task components, processes, functions, properties, Includes procedures, subroutines, segments of program code, drivers, firmware, microcode, circuitry, data, databases, data structures, tables, arrays, and variables.
  • Components and functionality provided within “parts” or “modules” may be combined into a smaller number of components and “parts” or “modules” or additional components and “parts” or “modules”. can be further separated.
  • spatially relative terms “below”, “beneath”, “lower”, “above”, “upper”, etc. It can be used to easily describe the correlation between a component and other components.
  • a spatially relative term should be understood as a term that includes different directions of components during use or operation in addition to the directions shown in the drawings. For example, when a component shown in the drawing is turned over, a component described as “beneath” or “beneath” of another component may be placed “above” of the other component. can Accordingly, the exemplary term “below” may include both directions below and above. Components may also be oriented in other orientations, and thus spatially relative terms may be interpreted according to orientation.
  • a computer means all types of hardware devices including at least one processor, and may be understood as encompassing software configurations operating in the corresponding hardware device according to embodiments.
  • a computer may be understood to include, but is not limited to, smart phones, tablet PCs, desktops, notebooks, and user clients and applications running on each device.
  • each step described in this specification is described as being performed by a computer, but the subject of each step is not limited thereto, and at least a portion of each step may be performed in different devices according to embodiments.
  • the present specification describes a method of generating spatial data for an indoor space using sensor data collected through a user's smart phone moving in an indoor space
  • the present specification is not limited thereto, and can be used in various fields such as an outdoor space. can be applied.
  • FIG. 1 is a diagram illustrating a non-map-based spatial data collection and route generation system using hybrid data collected through a smart phone sensor according to an embodiment of the present invention.
  • the non-map-based spatial data collection and route generation system using hybrid data collected through a smart phone sensor is a spatial data generation server 100 (hereinafter referred to as "server ( 100)"), the user terminal 200 and the external server 300 may be included.
  • server ( 100) a spatial data generation server 100
  • the user terminal 200 and the external server 300 may be included.
  • the non-map-based spatial data collection and route generation system using the hybrid data collected through the smartphone sensor shown in FIG. 1 is according to an embodiment, and its components are limited to the embodiment shown in FIG. 1 . is not, and may be added, changed, or deleted as necessary.
  • the server 100 may generate spatial data for a predetermined space by using sensor data collected while the user moves in a predetermined space.
  • the server 100 may be connected to the user terminal 200 through the network 400 , and sensor data (eg, Wi-Fi, BLE, atmospheric pressure, magnetic field, LTE and 5G base station patterns, etc.) may be collected, one or more paths may be generated using the collected sensor data, and spatial data for a predetermined space may be generated based on the generated path.
  • sensor data eg, Wi-Fi, BLE, atmospheric pressure, magnetic field, LTE and 5G base station patterns, etc.
  • the user terminal 200 may be a smart phone including a plurality of sensors, but is not limited thereto, and the user terminal 200 is a wireless communication device that guarantees portability and mobility, and includes navigation, PCS ( Personal Communication System), GSM (Global System for Mobile communications), PDC (Personal Digital Cellular), PHS (Personal Handyphone System), PDA (Personal Digital Assistant), IMT (International Mobile Telecommunication)-2000, CDMA (Code Division Multiple Access) )-2000, W-CDMA (W-Code Division Multiple Access), Wibro (Wireless Broadband Internet) terminal, Smartpad, Tablet PC, etc. All kinds of handheld based wireless communication device may include, but is not limited to.
  • the network 400 may refer to a connection structure capable of exchanging information between respective nodes such as a plurality of terminals and servers.
  • the network 400 includes a local area network (LAN), a wide area network (WAN), the Internet (WWW), a wired/wireless data communication network, a telephone network, a wired/wireless television communication network, and the like. do.
  • the wireless data communication network is 3G, 4G, 5G, 3rd Generation Partnership Project (3GPP), 5th Generation Partnership Project (5GPP), Long Term Evolution (LTE), World Interoperability for Microwave Access (WIMAX), Wi-Fi (Wi- Fi), Internet, LAN (Local Area Network), Wireless LAN (Wireless Local Area Network), WAN (Wide Area Network), PAN (Personal Area Network), RF (Radio Frequency), Bluetooth network, Near-Field Communication (NFC) networks, satellite broadcast networks, analog broadcast networks, Digital Multimedia Broadcasting (DMB) networks, and the like are included, but are not limited thereto.
  • 3GPP 3rd Generation Partnership Project
  • 5GPP 5th Generation Partnership Project
  • LTE Long Term Evolution
  • WWX World Interoperability for Microwave Access
  • Wi-Fi Wi-Fi
  • Internet Internet
  • LAN Local Area Network
  • Wireless LAN Wireless Local Area Network
  • WAN Wide Area Network
  • PAN Personal Area Network
  • RF Radio Frequency
  • the server 100 may provide a navigation service within a predetermined space using spatial data previously generated according to the above method. For example, the server 100 recognizes the exact location of the user by matching the excellent sensor data selected through an algorithm among the plurality of sensor data collected from the user terminal 200 with the spatial data generated according to the above method. and may provide guidance information for guiding the recognized location of the user and a moving route from the user to a preset destination.
  • the technology for recognizing the location provided by the server 100 can be applied to various fields as well as the route guidance service (indoor navigation service) in the indoor space as described above.
  • the technology for recognizing the location provided by the server 100 can be implemented as an unmanned store and hyper-personalized marketing platform (store, customer management and access management monitoring) applicable to a smart store, and can be applied to a smart factory. It can be implemented in the form of providing access management, asset management, and real-time monitoring services for AGV workers.
  • the technology for recognizing the location provided by the server 100 quickly creates a route without a map drawing even in an environment where the booths, layouts, and spatial data of companies in various exhibitions, exhibitions, events, etc. frequently change, and spatial data of the event zone can be collected and DB can be created.
  • This enables non-face-to-face/non-contact automatic access management, movement route, and visitor management to prevent infectious diseases such as viruses, and can be implemented in the form of a MICE location information service guide such as indoor navigation, visitor/buyer statistics by booth, and density. have.
  • the technology for recognizing the location provided by the server 100 can be implemented in the form of infectious disease management and medical staff, visitor location information, medical equipment and asset management solutions applicable to smart hospitals, and integrated location applicable to smart cities It may be implemented in the form of an information data platform.
  • the technology for recognizing the location provided by the server 100 can be implemented in the form of a control monitoring and commuting management service applicable to smart buildings and offices, and a shared mobility platform (indoor location information DB construction and It can be implemented in the form of providing an indoor map), and it can be implemented in the form of a smart device applicable to a smart home or an energy data management platform.
  • a control monitoring and commuting management service applicable to smart buildings and offices
  • a shared mobility platform indoor location information DB construction and It can be implemented in the form of providing an indoor map
  • a smart device applicable to a smart home or an energy data management platform can be implemented in the form of a smart device applicable to a smart home or an energy data management platform.
  • the present invention is not limited thereto.
  • the external server 300 may be connected to the server 100 through the network 400, and the server 100 is a non-map-based spatial data generation process using hybrid data collected through a smartphone sensor. It stores and manages various information and data necessary to perform the , or stores various data (eg, spatial data) generated by performing a non-map-based spatial data generation process using hybrid data collected through a smartphone sensor. and manage.
  • the external server 300 may be a storage server separately provided outside the server 100, but is not limited thereto.
  • a hardware configuration of the server 100 that performs a non-map-based spatial data generation process using hybrid data collected through a smartphone sensor will be described with reference to FIG. 2 .
  • FIG. 2 is a hardware configuration diagram of a non-map-based spatial data generating server using hybrid data collected through a smart phone sensor according to another embodiment of the present invention.
  • the server 100 is one or more processors 110, a memory 120 for loading a computer program 151 executed by the processor 110, It may include a bus 130 , a communication interface 140 , and a storage 150 for storing a computer program 151 .
  • FIG. 2 only the components related to the embodiment of the present invention are shown in FIG. 2 . Accordingly, those skilled in the art to which the present invention pertains can see that other general-purpose components other than the components shown in FIG. 2 may be further included.
  • the processor 110 controls the overall operation of each component of the server 100 .
  • the processor 110 includes a central processing unit (CPU), a micro processor unit (MPU), a micro controller unit (MCU), a graphic processing unit (GPU), or any type of processor well known in the art. can be
  • the processor 110 may perform an operation for at least one application or program for executing the method according to the embodiments of the present invention
  • the server 100 may include one or more processors.
  • the processor 110 temporarily and/or permanently stores a signal (or data) processed inside the processor 110 .
  • Random Access Memory (RAM) and ROM (Read -Only Memory, not shown) may be further included.
  • the processor 110 may be implemented in the form of a system on chip (SoC) including at least one of a graphic processing unit, a RAM, and a ROM.
  • SoC system on chip
  • the memory 120 stores various data, commands and/or information.
  • the memory 120 may load the computer program 151 from the storage 150 to execute methods/operations according to various embodiments of the present disclosure.
  • the processor 110 may perform the method/operation by executing one or more instructions constituting the computer program 151 .
  • the memory 120 may be implemented as a volatile memory such as RAM, but the technical scope of the present disclosure is not limited thereto.
  • the bus 130 provides a communication function between the components of the server 100 .
  • the bus 130 may be implemented as various types of buses, such as an address bus, a data bus, and a control bus.
  • the communication interface 140 supports wired/wireless Internet communication of the server 100 . Also, the communication interface 140 may support various communication methods other than Internet communication. To this end, the communication interface 140 may be configured to include a communication module well known in the technical field of the present invention. In some embodiments, the communication interface 140 may be omitted.
  • the storage 150 may non-temporarily store the computer program 151 .
  • the storage 150 is Various types of information necessary to provide a spatial data generation process may be stored.
  • the storage 150 is a non-volatile memory such as a read only memory (ROM), an erasable programmable ROM (EPROM), an electrically erasable programmable ROM (EEPROM), a flash memory, a hard disk, a removable disk, or well in the art to which the present invention pertains. It may be configured to include any known computer-readable recording medium.
  • ROM read only memory
  • EPROM erasable programmable ROM
  • EEPROM electrically erasable programmable ROM
  • flash memory a hard disk, a removable disk, or well in the art to which the present invention pertains. It may be configured to include any known computer-readable recording medium.
  • the computer program 151 may include one or more instructions that, when loaded into the memory 120 , cause the processor 110 to perform methods/operations according to various embodiments of the present invention. That is, the processor 110 may perform the method/operation according to various embodiments of the present invention by executing the one or more instructions.
  • the computer program 151 collects sensor data for a predetermined space through a user terminal, and generates one or more paths including at least one point using the collected sensor data, and generating One or more instructions for performing a non-map-based spatial data generation method using hybrid data collected through a smart phone sensor including generating spatial data for a predetermined space using one or more routes can
  • a software module may include random access memory (RAM), read only memory (ROM), erasable programmable ROM (EPROM), electrically erasable programmable ROM (EEPROM), flash memory, hard disk, removable disk, CD-ROM, or It may reside in any type of computer-readable recording medium well known in the art to which the present invention pertains.
  • RAM random access memory
  • ROM read only memory
  • EPROM erasable programmable ROM
  • EEPROM electrically erasable programmable ROM
  • flash memory hard disk, removable disk, CD-ROM, or It may reside in any type of computer-readable recording medium well known in the art to which the present invention pertains.
  • the components of the present invention may be implemented as a program (or application) to be executed in combination with a computer, which is hardware, and stored in a medium.
  • Components of the present invention may be implemented as software programming or software components, and similarly, embodiments may include various algorithms implemented as data structures, processes, routines, or combinations of other programming constructs, including C, C++ , Java, assembler, Swift, etc. may be implemented in a programming or scripting language.
  • Functional aspects may be implemented in an algorithm running on one or more processors.
  • a method for generating non-map-based spatial data using hybrid data collected through a smartphone sensor performed by the server 100 will be described with reference to FIG. 3 nani 15 .
  • FIG. 3 is a flowchart of a method for generating non-map-based spatial data using hybrid data collected through a smart phone sensor according to another embodiment of the present invention.
  • the server 100 may collect sensor data for a predetermined space through the user terminal 200 .
  • the sensor data may include all types of sensor data that can be collected through a sensor included in the user terminal 200 .
  • sensor data includes collection time information, XY coordinate value, GPS (XY coordinate value), acceleration (XYZ coordinate value), gravity (XYZ coordinate value), magnetic field (XYZ coordinate value), rotation vector (Roll, Pitch Azimuth) ), atmospheric pressure, Wi-Fi, Cell (LTE, 5G), RTT, may include at least one of BLE, but is not limited thereto.
  • the server 100 may collect a plurality of sensor data for every step of the user in response to the movement of the user within a predetermined space. For example, the server 100 may count the number of steps of the user in response to the movement of the user (eg, 3 in the UI 10 of FIG. 4 ), and whenever the number of steps of the user increases, the user terminal ( 200) to collect sensor data.
  • the server 100 detects a change in the user's location using sensor data (eg, location data such as GPS) collected from the user terminal 200 to determine whether the user moves, or the user terminal 200 Although it is possible to determine whether the user moves based on the intensity of the sensor data signal collected through
  • sensor data eg, location data such as GPS
  • UI User Interface
  • the server 100 may collect sensor data through the user terminal 200 every preset period from the time the user moves.
  • the preset period may be a value set by the user, but is preferably set based on the user's walking speed (eg, the time it takes for the user to take one step) so that sensor data is collected for every step of the user.
  • the server 100 may provide the UI 10 and collect sensor data through the user terminal 200 in response to obtaining a user input from the user through the UI 10 .
  • the server 100 may recognize that the user is moving in a predetermined space, and the user Sensor data may be collected through the user terminal 200 in response to inputting a collection button (eg, FIG. 5 ) of the UI 10 whenever moving step by step in the space of .
  • the present invention is not limited thereto, and various methods for continuously collecting sensor data as the user moves may be applied, but sensor data is set whenever the user moves step by step in order to set a point for each stride length of the user and generate a path accordingly. It is preferable to apply a method of collecting
  • the server 100 may generate one or more paths including at least one point by using the sensor data collected through the user terminal 200 .
  • a method for the server 100 to generate one or more paths will be described with reference to FIGS. 4 to 14 .
  • UI 4 is a non-map-based spatial data generation service using hybrid data collected through a smartphone sensor provided by a non-map-based spatial data generation server using hybrid data collected through a smartphone sensor in various embodiments; It is a diagram illustrating a user interface (UI).
  • UI user interface
  • the server 100 performs a non-map-based spatial data generation process using hybrid data collected through a smart phone sensor, and a user uses a non-map based spatial data generation process using hybrid data collected through a smart phone sensor.
  • the UI 10 may be provided to check and modify one or more paths that are generated as the spatial data generation process is performed.
  • the UI 10 may output a grid map corresponding to a predetermined space, and may display an indicator indicating the user's current location 1 at a point corresponding to the user's current location 1 on the grid map. .
  • the UI 10 may display on the grid map an indicator indicating the line in the direction the user is looking from, that is, the collection direction 2 (or movement direction) for collecting sensor data from the user's current location. .
  • the user's collection direction 2 (or movement direction) setting method performed by the server 100 is the upper end of the user terminal 200 using the sensor data collected through the geomagnetic sensor of the user terminal 200 .
  • a method of calculating the facing direction and setting the calculated direction as the user's collection direction 2 may be applied, but is not limited thereto, and the user directly touches the screen through the UI 10 to display the image on the UI 10 .
  • Various methods, such as a method of setting the collection direction (2) by rotating the grid map itself output to the can be applied.
  • FIG. 5 is a diagram illustrating a process of generating one or more paths, according to various embodiments.
  • the server 100 responds to a user initiating a movement operation within a predetermined space, and a plurality of first points 5 on a grid map corresponding to the predetermined space. may be set, and a plurality of sensor data collected through the user terminal 200 may be matched to each of the plurality of set first points, respectively, and stored.
  • the plurality of first points 5 may be set to a point corresponding to the user's current location 1 on the grid map as a reference (start point) and as the user's collection direction 2 .
  • the server 100 may set a plurality of first points 5 in the horizontal direction from the user's current location 1 .
  • the server 100 may set a plurality of first points 5 in the longitudinal direction from the user's current position 1 .
  • the position where the plurality of first points 5 are set is set on the moving direction of the user, and the method in which the first point 5 is set on the moving direction is a method using a PDR algorithm (eg, the user terminal ( 200), the angular velocity and acceleration of the moving user can be calculated using the sensor data (eg, IMU data) collected through the , generated by moving the plurality of first points 5 based on the calculated speed, direction and distance of the user), or at least one method of receiving a direct input from the user (eg, screen touch) may be applied,
  • a PDR algorithm eg, the user terminal ( 200)
  • the angular velocity and acceleration of the moving user can be calculated using the sensor data (eg, IMU data) collected through the , generated by moving the plurality of first points 5 based on the calculated speed, direction and distance of the user)
  • the present invention is not limited thereto.
  • the number of the plurality of first points 5 may be determined according to the number of steps of the user. For example, when the user moves 10 steps in the horizontal direction based on the current location 1 , the server 100 may set 10 first points 5 in the horizontal direction from the user's current location. Here, the server 100 may set a plurality of first points 5 in advance in consideration of the direction in which the user moves, but in order to set the first points 5 according to the number of steps of the user, the Each time the user moves, that is, each time the number of steps of the user increases by one, the first point 5 may be additionally set one by one in the moving direction of the user.
  • an interval of each of the plurality of first points 5 may be determined according to the user's stride length. For example, when the user's stride length is 1 m, the server 100 may set a plurality of first points ( 5), but the interval between each of the plurality of first points (5) corresponds to a distance of 1 m, which is the user's stride length (eg, 0.02 cm interval on the screen when the scale of the grid map is 1 cm:50 m) can be set to have .
  • the user's stride length eg, 0.02 cm interval on the screen when the scale of the grid map is 1 cm:50 m
  • the user's stride length may be set in advance by the user, but is not limited thereto, and the movement distance according to the user's location data collected for a predetermined period through the user terminal 200 and the movement distance of the user for a predetermined period It may be calculated based on the number of steps.
  • the server 100 may generate one or more paths 4 by grouping (or connecting) the plurality of first points 5 generated according to the above method. Hereinafter, it will be described with reference to FIGS. 6 to 10 .
  • FIG. 6 is a diagram illustrating a process of generating one or more paths and a process of setting a point of interest, according to various embodiments of the present disclosure
  • the server 100 connects one or more first points between a point where a user starts a movement operation and a point where the user changes a movement direction within a predetermined space to form one You can create a route. Also, the server 100 may generate a second route by connecting one or more first points set between a point at which the user changes the moving direction and a point at which the user stops moving.
  • the server 100 sets the collection direction (a plurality of in the movement direction of the user) based on the first point 7-1 at which the user starts the movement operation. You can set the first point of .
  • the server 100 moves the user from the first point 7-1.
  • the first path 4-1 may be generated by connecting (grouping) a plurality of first points between the 2-1-th points 7-2 that have changed directions.
  • the server 100 connects a plurality of first points set between the 2-1 point 7-2 and the 2-2 point 7-3 where the user has changed the moving direction again to obtain the second A path 4-2 can be created, and a plurality of first points set between the 2-2 point 7-3 and the 2-3rd point 7-4 where the user changes the moving direction again can be connected to create a third route (4-3), and the third point (7-1, the same location as the first point) at which the user stops moving from the second point (2-3) (7-4)
  • a fourth path 4 - 4 may be established by connecting a plurality of first points set therebetween.
  • the server 100 may automatically assign a unique identification number (Link_ID) to each of the one or more paths generated according to the above method as the generation of each of the one or more paths is completed.
  • Link_ID unique identification number
  • the server 100 when the server 100 receives a request to register a Point of Interest (POI) for a first location in a predetermined space from a user, the server 100 returns a second point ( 6) may be set, and the sensor data collected at the first location may be matched to the set second point 6 and stored.
  • POI Point of Interest
  • the second point 6 corresponding to the point of interest may be displayed in a form different from that of the first point (eg, 5 in FIG. 5 ), and may be set for all positions selected by the user regardless of the user's stride length. have.
  • the first point is set on a road (path) in a predetermined space
  • the second point 6 may be set not only on the route but also on the inside of a store located in the predetermined space.
  • the server 100 analyzes the sensor data collected through the user terminal 200 in order to generate spatial data for an indoor space including a plurality of floors, where the current user is located and The number of floors may be determined, and an individual path creation operation may be performed for each floor.
  • a method of determining the number of floors of a space in which the user is located a method of determining based on the barometric pressure sensor data of the user terminal 200 may be applied, but the present invention is not limited thereto.
  • Various methods such as a method of receiving an input of the number of floors to be located may be applied.
  • FIG. 7 is a diagram illustrating a process of moving a path generation point to a location input from a user, according to various embodiments of the present disclosure
  • the server 100 may generate one or more routes using any one point selected by a user as a starting point.
  • the server 100 may receive any one point on the grid map selected by the user through the UI 10, and may move the user's current location 1 to any one selected point by the user. .
  • the server 100 receives the user's selection of any one point, and in response to the user moving in the first direction, the user's current location (1), that is, any one point selected by the user as the starting point.
  • a path in the first direction may be generated.
  • the user can easily collect sensor data and create a route after moving to a desired point without restrictions on the shape of a building or road.
  • FIGS. 8 to 10 are diagrams illustrating a process of generating a path connecting two points input by a user, according to various embodiments.
  • the server 100 selects a first point on a pre-generated first path and a first point on a pre-generated second path from a user
  • the previously generated first point on the second path is selected.
  • a third path connecting the first point on the first path and the first point on the previously generated second path may be generated.
  • the server 100 selects the first point 5-1 of the first route and the first point 5-2 of the second route from the user, the server 100 selects the first point 5 of the first route
  • a plurality of first points may be set between -1) and the first point 5-2 of the second route, the first point 5-1 of the first route and the first point 5 of the second route Matches each of a plurality of sensor data collected after -2) is selected to a plurality of first points set between the first point 5-1 of the first path and the first point 5-2 of the second path and storing, it is possible to create the third path 4 - 3 .
  • the server 100 determines that the first point 5-1 of the first path selected by the user is different from the positions of a plurality of first points preset on the first path, or the first point 5 of the second path When -2) is different from the positions of a plurality of first points preset on the second route, the first point 5-1 of the first route or the first point 5-2 of the second route selected by the user position can be adjusted.
  • the location of the second point 5-2 on the second path selected by the user may be changed to any one of the first points 5-3 among a plurality of preset first points on the second path.
  • the method of changing the position of the second point 5-2 on the second path selected by the user to the first point 5-3 of any one of a plurality of first points preset on the second path A method of automatically changing to a first point 5-3 closest to the second point 5-2 on a second route selected by a user among a plurality of preset first points on the second route may be applied.
  • the present invention is not limited thereto, and various methods such as a method in which the position of the second point 5 - 2 on the second path is directly adjusted by the user through the UI 10 may be applied.
  • the server 100 may individually assign a unique identification number to each of the divided paths.
  • the third path 4-3 when the third path 4-3 is generated by connecting the previously generated first path 4-1 and the second path 4-2, the third path The first path 4-1 and the second path 4-2 are divided into two paths by (4-3), and accordingly, the third path from the first path 4-1 After moving along (4-3), the second path (4-2) turns left or right, and after moving along the third path (4-3) in the second path (4-2) A left-turning or right-turning movement path may be generated in the first path 4-1.
  • the path moving from the third path 4-3 to the first path 4-1 At the point where the third path 4-3 and the first path 4-1 meet, it is not possible to clearly indicate whether the path is a left-turning path or a right-turning path, and in the third path 4-3, the second path There is a problem in that it is impossible to clearly indicate whether the path moving to (4-2) is a left-turning path or a right-turning path at the point where the third path 4-3 and the second path 4-2 meet.
  • the server 100 selects the first route 4-1 based on the point divided by the third route 4-3 in order to increase the discernment of the route and provide a more accurate movement route.
  • the second path (4-2) can also be divided into two paths (4-6, 4-7), each of the divided paths can be assigned a unique identification number.
  • a method of modifying a pre-generated path performed by the server 100 will be described with reference to FIGS. 11 to 14 .
  • 11 and 12 are diagrams illustrating a process of extending a length of a pre-generated path according to various embodiments.
  • the server 100 when the server 100 receives a request from the user to extend the length of the previously generated path from the first length (D) to the second length (D ⁇ - -) , the length of the pre-generated path is extended to the second length (D ⁇ -), but the length of the pre-generated path is increased by equally widening the intervals of each of the plurality of first points included on the pre-generated path. It can be extended to length (D ⁇ -).
  • the server 100 extends the length of the path previously generated by the user from the first length (D - ) to the second length (D ⁇ -), the user input (eg, the group displayed through the UI 10) Drag input of the length of the generated path as the second length (D ⁇ -) or input of a length value to be extended with respect to a pre-generated path directly from the user) can be obtained.
  • a ratio occupied by the length of each interval of the 11 first points in the total length of 7 m may be calculated as 0.1 (eg, 0.7/7).
  • the length of the pre-generated path is to be extended to 8m, that is, to extend by 1m
  • the length the user wants to extend to 0.1 which is the ratio of the length of each interval of the 11 first points to the total length of 7m.
  • the length of the interval of each of the 11 first points can be calculated as 0.8 (eg, 0.1*8), and the interval of each of the first points is adjusted by the calculated length, that is, the 11 first points By increasing each interval by 0.1 m, it is possible to extend the finally created path by 1 m.
  • the error range may be remarkably reduced because the extended error value is distributed and applied to each of the plurality of first points included on the pre-generated path.
  • the size of the error value generated by extending the length is 1 m.
  • 13 and 14 are diagrams illustrating a process of shortening the length of a pre-generated path according to various embodiments.
  • the server 100 when the server 100 receives a request from the user to shorten the length of the pre-generated path from the first length (D) to the third length (D ⁇ ), Extending the length of the pre-generated path to a third length (D ⁇ ), by equally narrowing the intervals of each of the plurality of first points included on the pre-generated path, the length of the pre-generated path is reduced to the third length It can be shortened to (D ⁇ ).
  • the server 100 shortens the length of the path previously generated by the user from the first length D to the third length D ⁇ . It is possible to obtain a drag input of the length of the obtained path as a third length (D ⁇ ) or a length value input to shorten the path created directly from the user).
  • a ratio occupied by the length of each interval of the 11 first points in the total length of 8 m may be calculated as 0.1 (eg, 0.8/8).
  • the length of the pre-generated path is shortened to 7m, that is, shortened by 1m
  • the length desired by the user to be shortened to 0.1 which is the ratio of the length of each interval of the 11 first points to the total length of 8m.
  • the length of the interval of each of the 11 first points can be calculated as 0.7 (eg, 0.1*7), and the interval of each of the first points is adjusted by the calculated length, that is, the 11 first points
  • the finally created path can be shortened by 1 m.
  • the server 100 may generate spatial data for a predetermined space using one or more paths generated through step S120 .
  • the server 100 may store a grid map in which each of the one or more paths generated in step S120 is displayed as spatial data.
  • the plurality of first points and the plurality of second points included in each of one or more paths may be stored by matching sensor data collected at respective locations.
  • the information stored by matching each of the plurality of first points and the plurality of second points may include various types of information generated based on sensor data as well as sensor data.
  • the present invention is not limited thereto.
  • the server 100 may display by applying different colors according to each path (or unique identification number) included in the spatial data, as shown in FIG. 15 .
  • the server 100 may generate a plurality of spatial data by using each of the sensor data collected through the user terminals 200 of a plurality of different users for the same space, and the generated plurality of spaces By comparing the data, the spatial data can be corrected.
  • the server 100 may store first spatial data generated using the sensor data collected through the user terminal 200 of the first user and the sensor data collected through the user terminal 200 of the second user. By comparing the second spatial data generated using the second spatial data, regions different from each other may be detected, and correction may be performed on the detected regions.
  • the method of performing the correction of the detected area provides the user with information guiding to re-perform the operation of generating a path with respect to the detected area, so as to collect sensor data re-collected from the user's user terminal 200 .
  • a method of performing correction on a detected region using the .NET may be applied, but is not limited thereto, and various methods such as a method of finally applying a shape of spatial data having the same shape of a detected region among a plurality of spatial data by more than half may be used. can be applied.
  • the non-map-based spatial data generation method using the hybrid data collected through the aforementioned smart phone sensor has been described with reference to the flowchart shown in the drawings.
  • a non-map-based spatial data generation method using hybrid data collected through a smartphone sensor has been described by showing a series of blocks, but the present invention is not limited to the order of the blocks, and some blocks are It may be performed in an order different from that shown and performed in the specification, or may be performed concurrently.
  • new blocks not described in the present specification and drawings may be added, or some blocks may be deleted or changed.
  • a method for generating non-map-based spatial data using hybrid data collected through a smartphone sensor is different from the conventional method requiring precise map data for an indoor space.
  • the operation of collecting sensor data through the user terminals 200 of all users without a map the operation of generating a route identical to the actual road, the operation of collecting the point of interest and sensor data, the operation of editing the route, and spatial data (Positioning DB) has the advantage that it can be processed without prior work.

Landscapes

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Abstract

스마트폰 센서를 통해 수집된 하이브리드 데이터를 이용한 비 지도 기반의 공간 데이터 생성방법, 서버 및 컴퓨터프로그램과 이를 이용한 자동 경로 생성 방법이 제공된다. 본 발명의 다양한 실시예에 따른 스마트폰 센서를 통해 수집된 하이브리드 데이터를 이용한 비 지도 기반의 공간 데이터 생성방법은, 컴퓨팅 장치에 의해 수행되는 방법에 있어서, 사용자 단말을 통해 소정의 공간에 대한 센서 데이터를 수집하는 단계, 상기 수집된 센서 데이터를 이용하여 적어도 하나의 포인트를 포함하는 하나 이상의 경로를 생성하는 단계 및 상기 생성된 하나 이상의 경로를 이용하여 상기 소정의 공간에 대한 공간 데이터를 생성하는 단계를 포함한다.

Description

스마트폰 센서를 통해 수집된 하이브리드 데이터를 이용한 비 지도 기반의 공간 데이터 생성방법, 서버 및 컴퓨터프로그램과 이를 이용한 자동 경로 생성 방법
본 발명의 다양한 실시예는 스마트폰 센서를 통해 수집된 하이브리드 데이터를 이용한 비 지도 기반의 공간 데이터 생성방법, 서버 및 컴퓨터프로그램과 이를 이용한 자동 경로 생성 방법에 관한 것으로, 보다 구체적으로, 실내 공간에 대한 지도 데이터 없이, 사용자의 스마트폰 센서를 통해 수집되는 하이브리드 데이터만으로 실내 공간에 대한 공간 데이터를 생성하는 방법과 이를 이용하여 자동 경로를 생성하는 방법에 관한 것이다.
대형 쇼핑몰 및 컨벤션 센터와 같이 실내 공간이 보다 복잡해지고, 실내에서의 생활 비중이 높아짐에 따라 다양한 형태의 실내 공간 정보를 기반으로 제공되는 서비스의 중요도가 높아지고 있으며, 이에 따라 관련 기술들의 연구 및 시스템 개발들이 활발히 추진되고 있다. 이러한 연구개발은 스마트 폰과 같은 이동 단말의 성능이 보다 높아지고, 이동 단말이 외부와 온라인으로 연결됨으로 인해 더욱 촉진되고 있다.
이러한 실내 공간 정보를 기반으로 제공되는 대표적인 서비스인 실내 내비게이션 서비스는 이동 단말의 위치를 정확하게 파악하고, 이를 기반으로 사용자의 요구에 맞는 경로정보를 전달하는 것으로, 이를 위해, 실내 공간에서 이동 단말의 위치를 정확하게 획득하는 것이 매우 중요하다.
종래의 실내 네비게이션 서비스를 위해 연구 개발되고 있는 이동 단말의 위치 획득 방법은 주로 무선랜(Wireless LAN)에서 사용되는 AP(Access Point) 또는 BLE(Bluetooth Low Energy)들의 위치 및 이들로부터의 신호수신 감도(Received Signal Strength Indicator, RSSI) 등을 이용하거나, 실내에 설치되어있는 센서노드 및 알에프아이디 태그(passive/active RFID tag)들을 이용하여 위치를 파악하는 방법 등이 사용되었다.
그러나, 이러한 방법은 사용자 및 이동 단말의 위치 추정이 상황에 따라 상대적으로 낮은 정확도를 가질 수 있다. 예를 들어, WLAN의 AP 측정 방법만을 이용해서는 상황에 따라 수십 m의 위치 오차가 발생할 수 있고, 정확한 층의 위치를 파악하지 못할 수도 있다.
또한, WLAN의 AP 측정 방법은 위치 정보 획득을 위한 장비가 많이 필요하고, 설치 및 관리 비용이 많이 든다는 문제가 있다.
또한, Wi-Fi AP, Beacon, UWB, RFID 등을 이용한 실내 위치 측위 방식은 각각의 방식을 수행하기 위하여 필요한 하드웨어(예: 스캐너, 앵커, 태그 등)의 초기 구축을 위한 비용과 시간이 많이 필요하며, 특히, Beacon이나 UWB 등의 하드웨어를 설치하여 측위하는 방식은 배터리 소모와 관리 이슈 등의 문제가 있다.
이러한 문제점을 극복하기 위해 최근에는 다양한 실내 무선 인프라(예: AP, BLE, UWB 등)와 센서 데이터들을 활용한 통합 무선 측위 방식이 활용되고 있으나, 통합 무선 측위 방식은 사전에 정확한 공간 데이터를 수집하여 DB를 구축하고, 사용자 스마트폰 스캔닝을 통한 DB와 스마트폰 스캐닝 데이터와의 실시간 매칭을 통해 위치를 측위하기 때문에 사전에 정확한 실내 공간 데이터를 수집하는 것이 필수적이라는 문제가 있다.
또한, 통합 무선 측위 방식을 적용하기 위하여 정확한 실내 공간 데이터를 수집하기 위해서는 정확한 CAD도면이나 실측 사이즈의 실내 지도가 필요하나, 정확한 건물 도면이나 지도 데이터를 구하는 것이 쉽지 않고, 측량을 통해 지도를 제작하기 위해서는 데이터를 수집하기 위한 초기 비용과 시간이 증가한다는 큰 단점을 가지고 있다.
본 발명이 해결하고자 하는 과제는 격자 무늬 베이스와 사용자의 스마트폰 센서를 통해 수집된 하이브리드 데이터(예: 지자기, 가속도 등의 IMU 관성센서 등을 통해 수집된 방향 정보와 Wi-Fi, BLE, UWB, 기압, 자기장, LTE 및 5G등의 통신사 기지국 패턴 등)를 이용하여 실내 공간의 네비게이션을 위한 공간 데이터를 생성함으로써, 실내 공간에 대한 정밀한 건물 도면이나 지도 데이터를 기반으로 실내 공간 데이터를 생성하거나 실내 공간에 대한 측량을 통해 지도 데이터를 제작하지 않더라도 실내 공간에 대한 정확한 공간 데이터의 생성이 가능한 스마트폰 센서를 통해 수집된 하이브리드 데이터를 이용한 비 지도 기반의 공간 데이터 생성방법, 서버 및 컴퓨터프로그램과 이를 이용한 자동 경로 생성 방법을 제공하는 것이다.
본 발명이 해결하고자 하는 다른 과제는, 각 환경마다 다르게 존재하는 다양한 하이브리드 데이터(예: 방향 정보, Wi-Fi, BLE, UWB, 기압, 자기장, LTE 및 5G 등의 통신사 기지국 패턴 등)를 수집하고, 알고리즘을 통해 선별된 우수한 센서 데이터와 상기의 방법에 따라 생성된 공간 데이터를 이용하여 사람과 사물의 위치를 인식함으로써, 위치 인식의 높은 정확도를 가질 수 있는 스마트폰 센서를 통해 수집된 하이브리드 데이터를 이용한 비 지도 기반의 공간 데이터 생성방법, 서버 및 컴퓨터프로그램과 이를 이용한 자동 경로 생성 방법을 제공하는 것이다.
본 발명이 해결하고자 하는 과제들은 이상에서 언급된 과제로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 과제들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
상술한 과제를 해결하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 스마트폰 센서를 통해 수집된 하이브리드 데이터를 이용한 비 지도 기반의 공간 데이터 수집 및 경로 생성방법은, 컴퓨팅 장치에 의해 수행되는 방법에 있어서, 사용자 단말을 통해 소정의 공간에 대한 센서 데이터를 수집하는 단계, 상기 수집된 센서 데이터를 이용하여 적어도 하나의 포인트를 포함하는 하나 이상의 경로를 생성하는 단계 및 상기 생성된 하나 이상의 경로를 이용하여 상기 소정의 공간에 대한 공간 데이터를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
다양한 실시예에서, 상기 센서 데이터를 수집하는 단계는, 상기 소정의 공간 내에서 사용자가 이동하는 것에 응답하여, 상기 사용자의 걸음마다 복수의 센서 데이터를 수집하는 단계를 포함하며, 상기 하나 이상의 경로를 생성하는 단계는, 상기 소정의 공간에 대응되는 격자 지도 상에 복수의 제1 포인트를 설정하고, 상기 설정된 복수의 제1 포인트 각각에 상기 수집된 복수의 센서 데이터를 매칭하여 저장하되, 상기 복수의 제1 포인트는 상기 격자 지도 상에 상기 사용자의 현재 위치에 대응되는 지점을 기준으로 상기 사용자의 이동 방향으로 설정되며, 상기 복수의 제1 포인트의 개수는 상기 사용자의 걸음 수에 따라 결정되고, 상기 복수의 제1 포인트의 간격은 상기 사용자의 보폭에 따라 결정되는 것인, 단계를 포함할 수 있다.
다양한 실시예에서, 상기 센서 데이터를 수집하는 단계는, 사용자로부터 상기 소정의 공간 내에서의 제1 위치에 대한 관심 지점(Point of Interest, POI) 등록을 요청받는 경우, 상기 제1 위치에서의 센서 데이터를 수집하는 단계를 포함하며, 상기 하나 이상의 경로를 생성하는 단계는, 상기 소정의 공간에 대응되는 격자 지도 상에 상기 제1 위치에 대응되는 지점에 제2 포인트를 설정하고, 상기 설정된 제2 포인트에 상기 수집된 제1 위치에서의 센서 데이터를 매칭하여 저장하는 단계를 포함할 수 있다.
다양한 실시예에서, 상기 하나 이상의 경로를 생성하는 단계는, 상기 소정의 공간 내에서 사용자가 이동 동작을 개시한 제1 지점과 상기 사용자가 이동방향을 전환한 제2 지점 사이에 설정된 하나 이상의 제1 포인트를 연결하여 제1 경로를 생성하는 단계 및 상기 제2 지점과 상기 사용자가 이동 동작을 중지한 제3 지점 사이에 설정된 하나 이상의 제1 포인트를 연결하여 제2 경로를 생성하는 단계를 포함하며, 상기 공간 데이터를 생성하는 단계는, 상기 소정의 공간에 대응되는 격자 지도 상에 상기 생성된 제1 경로와 상기 생성된 제2 경로를 기록하여 상기 공간 데이터를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
다양한 실시예에서, 상기 하나 이상의 경로를 생성하는 단계는, 사용자로부터 상기 소정의 공간에 대응되는 격자 지도 상의 어느 하나의 지점을 선택받는 경우, 상기 사용자가 제1 방향으로 이동하는 것에 따라 상기 선택된 어느 하나의 지점을 시작 지점으로 하여 제1 방향으로의 경로를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
다양한 실시예에서, 상기 하나 이상의 경로를 생성하는 단계는, 사용자로부터 기 생성된 제1 경로 상의 제1 포인트와 기 생성된 제2 경로 상의 제1 포인트를 선택받는 경우, 상기 기 생성된 제1 경로 상의 제1 포인트와 상기 기 생성된 제2 경로 상의 제1 포인트가 선택된 시점부터 수집되는 센서 데이터를 이용하여 상기 기 생성된 제1 경로 상의 제1 포인트와 상기 기 생성된 제2 경로 상의 제1 포인트를 연결하는 제3 경로를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
다양한 실시예에서, 상기 하나 이상의 경로를 생성하는 단계는, 상기 사용자로부터 기 생성된 경로의 길이를 제1 길이에서 제2 길이로 연장시킬 것을 요청받는 경우, 상기 제2 길이와 상기 제1 길이의 차이를 (N-1)로 나눈 값만큼 상기 기 생성된 경로 상에 포함된 제1 포인트들 각각의 간격을 넓히되, 상기 N은 상기 기 생성된 경로 상에 포함된 제1 포인트의 개수인, 단계를 포함할 수 있다.
다양한 실시예에서, 상기 하나 이상의 경로를 생성하는 단계는, 상기 사용자로부터 기 생성된 경로의 길이를 제1 길이에서 제3 길이로 단축시킬 것을 요청받는 경우, 상기 제1 길이와 상기 제3 길이의 차이를 (N-1)로 나눈 값만큼 상기 기 생성된 경로 상에 포함된 제1 포인트들 각각의 간격을 좁히되, 상기 N은 상기 기 생성된 경로 상에 포함된 제1 포인트의 개수인, 단계를 포함할 수 있다.
상술한 과제를 해결하기 위한 본 발명의 다른 실시예에 따른 스마트폰 센서를 통해 수집된 하이브리드 데이터를 이용한 비 지도 기반의 공간 데이터 생성서버는, 프로세서, 네트워크 인터페이스, 메모리 및 상기 메모리에 로드(load)되고, 상기 프로세서에 의해 실행되는 컴퓨터 프로그램을 포함하되, 상기 컴퓨터 프로그램은, 사용자 단말을 통해 소정의 공간에 대한 센서 데이터를 수집하는 인스트럭션(instruction), 상기 수집된 센서 데이터를 이용하여 적어도 하나의 포인트를 포함하는 하나 이상의 경로를 생성하는 인스트럭션 및 상기 생성된 하나 이상의 경로를 이용하여 상기 소정의 공간에 대한 공간 데이터를 생성하는 인스트럭션을 포함할 수 있다.
상술한 과제를 해결하기 위한 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 기록된 컴퓨터프로그램은, 컴퓨팅 장치와 결합되어, 사용자 단말을 통해 소정의 공간에 대한 센서 데이터를 수집하는 단계, 상기 수집된 센서 데이터를 이용하여 적어도 하나의 포인트를 포함하는 하나 이상의 경로를 생성하는 단계 및 상기 생성된 하나 이상의 경로를 이용하여 상기 소정의 공간에 대한 공간 데이터를 생성하는 단계를 실행시키기 위하여 컴퓨터로 판독가능한 기록매체에 저장될 수 있다.
본 발명의 기타 구체적인 사항들은 상세한 설명 및 도면들에 포함되어 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 격자 무늬 베이스의 격자 지도와 사용자의 스마트폰 센서를 통해 수집되는 하이브리드 데이터(예: 지자기, 가속도 등의 IMU 관성센서 등을 통해 수집된 방향 정보와 Wi-Fi, BLE, UWB, 기압, 자기장, LTE 및 5G등의 통신사 기지국 패턴 등)를 활용하여 소정의 공간에 대한 공간 데이터를 생성함으로써, 공간 데이터를 생성하기 위한 별도의 추가 장치를 설치할 필요가 없고, 소정의 공간 내에 위치하는 매장들의 폐업 및 신규오픈 등 이슈가 발생하여 Wi-Fi, BLE 등 센서 데이터가 바뀌더라도 자동으로 데이터를 업데이트함으로써, 데이터를 재수집할 필요가 없다는 이점이 있다.
또한, 사용자의 스마트폰을 통해 수집된 하이브리드 데이터(예: 지자기, 가속도 등의 IMU 관성센서 등을 통해 수집된 방향 정보와 Wi-Fi, BLE, UWB, 기압, 자기장, LTE 및 5G 등의 통신사 기지국 패턴 등)를 이용하여 실내 공간의 네비게이션을 위한 공간 데이터를 생성함으로써, 실내 공간에 대한 정밀한 건물 도면이나 지도 데이터를 기반으로 실내 공간 데이터를 생성하거나 측량을 통해 지도 데이터를 제작하지 않더라도 실내 공간에 대한 정확한 공간 데이터를 생성할 수 있을 뿐만 아니라, 각 환경마다 다르게 존재하는 다양한 센서 데이터를 수집하고, 알고리즘을 통해 선별된 우수한 센서 데이터와 상기의 방법에 따라 생성된 공간 데이터를 이용하여 사람과 사물의 위치를 인식함으로써, 위치 인식의 높은 정확도를 가질 수 있다는 이점이 있다.
또한, 비대면, 비접촉 서비스에 대한 니즈가 증가하는 추세에 따라, 다양한 산업군에 적용 가능한 데이터 및 공간 인식 서비스 플랫폼을 제공할 수 있으며, 노-코드 플랫폼을 지향하여 필요한 기능을 로드하여 적용만 하면 별도의 코딩 작업이 필요없이 손쉽게 서비스를 이용할 수 있다는 이점이 있다.
본 발명의 효과들은 이상에서 언급된 효과로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 스마트폰 센서를 통해 수집된 하이브리드 데이터를 이용한 비 지도 기반의 공간 데이터 생성시스템을 도시한 도면이다.
도 2는 본 발명의 다른 실시예에 따른 스마트폰 센서를 통해 수집된 하이브리드 데이터를 이용한 비 지도 기반의 공간 데이터 생성서버의 하드웨어 구성도이다.
도 3은 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 스마트폰 센서를 통해 수집된 하이브리드 데이터를 이용한 비 지도 기반의 공간 데이터 생성방법의 순서도이다.
도 4는 다양한 실시예에서, 스마트폰 센서를 통해 수집된 하이브리드 데이터를 이용한 비 지도 기반의 공간 데이터 생성서버가 제공하는 스마트폰 센서를 통해 수집된 하이브리드 데이터를 이용한 비 지도 기반의 공간 데이터 생성서비스의 사용자 인터페이스(User Interface, UI)를 도시한 도면이다.
도 5는 다양한 실시예에서, 하나 이상의 경로를 생성하는 과정을 도시한 도면이다.
도 6은 다양한 실시예에서, 하나 이상의 경로를 생성하는 과정과 관심 지점을 설정하는 과정을 도시한 도면이다.
도 7은 다양한 실시예에서, 사용자로부터 입력된 위치로 경로 생성 포인트를 이동하는 과정을 도시한 도면이다.
도 8 내지 10은 다양한 실시예에서, 사용자로부터 입력된 두 지점을 연결하는 경로를 생성하는 과정을 도시한 도면이다.
도 11 및 12는 다양한 실시예에서, 기 생성된 경로의 길이를 연장시키는 과정을 도시한 도면이다.
도 13 및 14는 다양한 실시예에서, 기 생성된 경로의 길이를 단축시키는 과정을 도시한 도면이다.
도 15는 다양한 실시예에서, 스마트폰 센서를 통해 수집된 하이브리드 데이터를 이용한 비 지도 기반의 공간 데이터 생성서버가 생성한 공간 데이터의 형태를 예시적으로 도시한 도면이다.
도 16은 다양한 실시예서 적용 가능한 데이터 수집 및 송수신 과정을 도시한 도면이다.
본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나, 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 제한되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술 분야의 통상의 기술자에게 본 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다.
본 명세서에서 사용된 용어는 실시예들을 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 명세서에서 사용되는 "포함한다(comprises)" 및/또는 "포함하는(comprising)"은 언급된 구성요소 외에 하나 이상의 다른 구성요소의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다. 명세서 전체에 걸쳐 동일한 도면 부호는 동일한 구성 요소를 지칭하며, "및/또는"은 언급된 구성요소들의 각각 및 하나 이상의 모든 조합을 포함한다. 비록 "제1", "제2" 등이 다양한 구성요소들을 서술하기 위해서 사용되나, 이들 구성요소들은 이들 용어에 의해 제한되지 않음은 물론이다. 이들 용어들은 단지 하나의 구성요소를 다른 구성요소와 구별하기 위하여 사용하는 것이다. 따라서, 이하에서 언급되는 제1 구성요소는 본 발명의 기술적 사상 내에서 제2 구성요소일 수도 있음은 물론이다.
다른 정의가 없다면, 본 명세서에서 사용되는 모든 용어(기술 및 과학적 용어를 포함)는 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 기술자에게 공통적으로 이해될 수 있는 의미로 사용될 수 있을 것이다. 또한, 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 명백하게 특별히 정의되어 있지 않는 한 이상적으로 또는 과도하게 해석되지 않는다.
명세서에서 사용되는 "부" 또는 “모듈”이라는 용어는 소프트웨어, FPGA 또는 ASIC과 같은 하드웨어 구성요소를 의미하며, "부" 또는 “모듈”은 어떤 역할들을 수행한다. 그렇지만 "부" 또는 “모듈”은 소프트웨어 또는 하드웨어에 한정되는 의미는 아니다. "부" 또는 “모듈”은 어드레싱할 수 있는 저장 매체에 있도록 구성될 수도 있고 하나 또는 그 이상의 프로세서들을 재생시키도록 구성될 수도 있다. 따라서, 일 예로서 "부" 또는 “모듈”은 소프트웨어 구성요소들, 객체지향 소프트웨어 구성요소들, 클래스 구성요소들 및 태스크 구성요소들과 같은 구성요소들과, 프로세스들, 함수들, 속성들, 프로시저들, 서브루틴들, 프로그램 코드의 세그먼트들, 드라이버들, 펌웨어, 마이크로 코드, 회로, 데이터, 데이터베이스, 데이터 구조들, 테이블들, 어레이들 및 변수들을 포함한다. 구성요소들과 "부" 또는 “모듈”들 안에서 제공되는 기능은 더 작은 수의 구성요소들 및 "부" 또는 “모듈”들로 결합되거나 추가적인 구성요소들과 "부" 또는 “모듈”들로 더 분리될 수 있다.
공간적으로 상대적인 용어인 "아래(below)", "아래(beneath)", "하부(lower)", "위(above)", "상부(upper)" 등은 도면에 도시되어 있는 바와 같이 하나의 구성요소와 다른 구성요소들과의 상관관계를 용이하게 기술하기 위해 사용될 수 있다. 공간적으로 상대적인 용어는 도면에 도시되어 있는 방향에 더하여 사용시 또는 동작시 구성요소들의 서로 다른 방향을 포함하는 용어로 이해되어야 한다. 예를 들어, 도면에 도시되어 있는 구성요소를 뒤집을 경우, 다른 구성요소의 "아래(below)"또는 "아래(beneath)"로 기술된 구성요소는 다른 구성요소의 "위(above)"에 놓여질 수 있다. 따라서, 예시적인 용어인 "아래"는 아래와 위의 방향을 모두 포함할 수 있다. 구성요소는 다른 방향으로도 배향될 수 있으며, 이에 따라 공간적으로 상대적인 용어들은 배향에 따라 해석될 수 있다.
본 명세서에서, 컴퓨터는 적어도 하나의 프로세서를 포함하는 모든 종류의 하드웨어 장치를 의미하는 것이고, 실시 예에 따라 해당 하드웨어 장치에서 동작하는 소프트웨어적 구성도 포괄하는 의미로서 이해될 수 있다. 예를 들어, 컴퓨터는 스마트폰, 태블릿 PC, 데스크톱, 노트북 및 각 장치에서 구동되는 사용자 클라이언트 및 애플리케이션을 모두 포함하는 의미로서 이해될 수 있으며, 또한 이에 제한되는 것은 아니다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 상세하게 설명한다.
본 명세서에서 설명되는 각 단계들은 컴퓨터에 의하여 수행되는 것으로 설명되나, 각 단계의 주체는 이에 제한되는 것은 아니며, 실시 예에 따라 각 단계들의 적어도 일부가 서로 다른 장치에서 수행될 수도 있다.
또한, 본 명세서에서는 실내 공간에서 이동하는 사용자의 스마트폰을 통해 수집된 센서 데이터를 이용하여 실내 공간에 대한 공간 데이터를 생성하는 방법에 대해 설명하고 있으나, 이에 한정되지 않고, 실외 공간 등 다양한 분야에 적용될 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 스마트폰 센서를 통해 수집된 하이브리드 데이터를 이용한 비 지도 기반의 공간 데이터 수집 및 경로 생성시스템을 도시한 도면이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 스마트폰 센서를 통해 수집된 하이브리드 데이터를 이용한 비 지도 기반의 공간 데이터 수집 및 경로 생성시스템은 공간 데이터 생성서버(100)(이하, "서버(100)"), 사용자 단말(200) 및 외부 서버(300)를 포함할 수 있다.
여기서, 도 1에 도시된 스마트폰 센서를 통해 수집된 하이브리드 데이터를 이용한 비 지도 기반의 공간 데이터 수집 및 경로 생성시스템은 일 실시예에 따른 것이고, 그 구성 요소가 도 1에 도시된 실시예에 한정되는 것은 아니며, 필요에 따라 부가, 변경 또는 삭제될 수 있다.
일 실시예에서, 서버(100)는 사용자가 소정의 공간을 이동하며 수집한 센서 데이터를 이용하여, 소정의 공간에 대한 공간 데이터를 생성할 수 있다. 예를 들어, 서버(100)는 네트워크(400)를 통해 사용자 단말(200)과 연결될 수 있으며, 사용자 단말(200)에 포함된 센서로부터 측정되는 센서 데이터(예: Wi-Fi, BLE, 기압, 자기장, LTE 및 5G 기지국 패턴 등)를 수집할 수 있고, 수집한 센서 데이터를 이용하여 하나 이상의 경로를 생성할 수 있으며, 생성된 경로에 기초하여 소정의 공간에 대한 공간 데이터를 생성할 수 있다.
여기서, 사용자 단말(200)은 복수의 센서가 포함된 스마트폰(Smart phone)일 수 있으나, 이에 한정되지 않고, 사용자 단말(200)은 휴대성과 이동성이 보장되는 무선 통신 장치로서, 네비게이션, PCS(Personal Communication System), GSM(Global System for Mobile communications), PDC(Personal Digital Cellular), PHS(Personal Handyphone System), PDA(Personal Digital Assistant), IMT(International Mobile Telecommunication)-2000, CDMA(Code Division Multiple Access)-2000, W-CDMA(W-Code Division Multiple Access), Wibro(Wireless Broadband Internet) 단말, 스마트 패드(Smartpad), 타블렛PC(Tablet PC) 등과 같은 모든 종류의 핸드헬드(Handheld) 기반의 무선 통신 장치를 포함할 수 있으나, 이에 한정되지 않는다.
또한, 여기서, 네트워크(400)는 복수의 단말 및 서버들과 같은 각각의 노드 상호 간에 정보 교환이 가능한 연결 구조를 의미할 수 있다. 예를 들어, 네트워크(400)는 근거리 통신망(LAN: Local Area Network), 광역 통신망(WAN: Wide Area Network), 인터넷(WWW: World Wide Web), 유무선 데이터 통신망, 전화망, 유무선 텔레비전 통신망 등을 포함한다.
또한, 여기서, 무선 데이터 통신망은 3G, 4G, 5G, 3GPP(3rd Generation Partnership Project), 5GPP(5th Generation Partnership Project), LTE(Long Term Evolution), WIMAX(World Interoperability for Microwave Access), 와이파이(Wi-Fi), 인터넷(Internet), LAN(Local Area Network), Wireless LAN(Wireless Local Area Network), WAN(Wide Area Network), PAN(Personal Area Network), RF(Radio Frequency), 블루투스(Bluetooth) 네트워크, NFC(Near-Field Communication) 네트워크, 위성 방송 네트워크, 아날로그 방송 네트워크, DMB(Digital Multimedia Broadcasting) 네트워크 등이 포함되나 이에 한정되지는 않는다.
다양한 실시예에서, 서버(100)는 상기의 방법에 따라 기 생성된 공간 데이터를 이용하여 소정의 공간 내에서의 네비게이션 서비스를 제공할 수 있다. 예를 들어, 서버(100)는 사용자 단말(200)로부터 수집된 복수의 센서 데이터 중 알고리즘을 통해 선별된 우수한 센서 데이터와 상기의 방법에 따라 생성된 공간 데이터를 매칭하여 사용자에 대한 정확한 위치를 인식할 수 있고, 인식한 사용자의 위치와 사용자로부터 기 설정된 목적지까지의 이동 경로를 안내하는 안내 정보를 제공할 수 있다.
여기서, 서버(100)가 제공하는 위치를 인식하는 기술은 상기와 같은 실내 공간에서의 경로 안내 서비스(실내 네비게이션 서비스)뿐만 아니라 다양한 분야에 적용이 가능하다. 예를 들어, 서버(100)가 제공하는 위치를 인식하는 기술은 스마트 스토어에 적용 가능한 무인점포 및 초개인화 마케팅 플랫폼(매장, 고객관리 및 출입관리 모니터링)으로 구현될 수 있고, 스마트 팩토리에 적용 가능한 출입관리, 자산관리, AGV 작업자 실시간 모니터링 서비스를 제공하는 형태로 구현될 수 있다.
또한, 서버(100)가 제공하는 위치를 인식하는 기술은 다양한 박람회, 전시회, 이벤트 등 입점된 기업의 부스와 배치 그리고 공간 데이터가 자주 바뀌는 환경에서도 지도 도면 없이 빠르게 경로를 생성하고 이벤트존의 공간 데이터를 수집하고 DB를 생성할 수 있다. 이를 통해 바이러스 등의 감염병을 예방하기 위한 비대면/비접촉 자동 출입관리, 이동경로, 방문객 관리 등이 가능해지며, 실내네비게이션, 부스별 방문객/바이어 통계, 밀집도 등 MICE 위치정보 서비스 가이드 형태로 구현될 수 있다.
또한, 서버(100)가 제공하는 위치를 인식하는 기술은 스마트 병원에 적용 가능한 감염병 관리 및 의료진, 방문객 위치 정보, 의료 장비 및 자산관리 솔루션의 형태로 구현될 수 있고, 스마트 시티에 적용 가능한 통합 위치정보 데이터 플랫폼 형태로 구현될 수 있다.
또한, 서버(100)가 제공하는 위치를 인식하는 기술은 스마트 빌딩, 오피스에 적용 가능한 관제 모니터링 및 출퇴근 관리 서비스 형태로 구현될 수 있고, 스마트 모빌리티에 적용 가능한 공유 모빌리티 플랫폼(실내 위치정보 DB 구축 및 실내 지도 제공) 형태로 구현될 수 있으며, 스마트 홈에 적용 가능한 스마트기기, 에너지 데이터 관리 플랫폼 형태로 구현될 수 있다. 그러나, 이에 한정되지 않는다.
다양한 실시예에서, 외부 서버(300)는 네트워크(400)를 통해 서버(100)와 연결될 수 있으며, 서버(100)가 스마트폰 센서를 통해 수집된 하이브리드 데이터를 이용한 비 지도 기반의 공간 데이터 생성 프로세스를 수행하기 위해 필요한 각종 정보 및 데이터를 저장 및 관리하거나, 스마트폰 센서를 통해 수집된 하이브리드 데이터를 이용한 비 지도 기반의 공간 데이터 생성 프로세스를 수행함에 따라 생성되는 각종 데이터(예: 공간 데이터)를 저장 및 관리할 수 있다. 예를 들어, 외부 서버(300)는 서버(100)의 외부에 별도로 구비되는 저장 서버일 수 있으나, 이에 한정되지 않는다. 이하, 도 2를 참조하여, 스마트폰 센서를 통해 수집된 하이브리드 데이터를 이용한 비 지도 기반의 공간 데이터 생성 프로세스를 수행하는 서버(100)의 하드웨어 구성에 대해 설명하도록 한다.
도 2는 본 발명의 다른 실시예에 따른 스마트폰 센서를 통해 수집된 하이브리드 데이터를 이용한 비 지도 기반의 공간 데이터 생성 서버의 하드웨어 구성도이다.
도 2를 참조하면, 본 발명의 다른 실시예에 따른 서버(100)는 하나 이상의 프로세서(110), 프로세서(110)에 의하여 수행되는 컴퓨터 프로그램(151)을 로드(Load)하는 메모리(120), 버스(130), 통신 인터페이스(140) 및 컴퓨터 프로그램(151)을 저장하는 스토리지(150)를 포함할 수 있다. 여기서, 도 2에는 본 발명의 실시예와 관련 있는 구성요소들만 도시되어 있다. 따라서, 본 발명이 속한 기술분야의 통상의 기술자라면 도 2에 도시된 구성요소들 외에 다른 범용적인 구성 요소들이 더 포함될 수 있음을 알 수 있다.
프로세서(110)는 서버(100)의 각 구성의 전반적인 동작을 제어한다. 프로세서(110)는 CPU(Central Processing Unit), MPU(Micro Processor Unit), MCU(Micro Controller Unit), GPU(Graphic Processing Unit) 또는 본 발명의 기술 분야에 잘 알려진 임의의 형태의 프로세서를 포함하여 구성될 수 있다.
또한, 프로세서(110)는 본 발명의 실시예들에 따른 방법을 실행하기 위한 적어도 하나의 애플리케이션 또는 프로그램에 대한 연산을 수행할 수 있으며, 서버(100)는 하나 이상의 프로세서를 구비할 수 있다.
다양한 실시예에서, 프로세서(110)는 프로세서(110) 내부에서 처리되는 신호(또는, 데이터)를 일시적 및/또는 영구적으로 저장하는 램(RAM: Random Access Memory, 미도시) 및 롬(ROM: Read-Only Memory, 미도시)을 더 포함할 수 있다. 또한, 프로세서(110)는 그래픽 처리부, 램 및 롬 중 적어도 하나를 포함하는 시스템온칩(SoC: system on chip) 형태로 구현될 수 있다.
메모리(120)는 각종 데이터, 명령 및/또는 정보를 저장한다. 메모리(120)는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 방법/동작을 실행하기 위하여 스토리지(150)로부터 컴퓨터 프로그램(151)을 로드할 수 있다. 메모리(120)에 컴퓨터 프로그램(151)이 로드되면, 프로세서(110)는 컴퓨터 프로그램(151)을 구성하는 하나 이상의 인스트럭션들을 실행함으로써 상기 방법/동작을 수행할 수 있다. 메모리(120)는 RAM과 같은 휘발성 메모리로 구현될 수 있을 것이나, 본 개시의 기술적 범위가 이에 한정되는 것은 아니다.
버스(130)는 서버(100)의 구성 요소 간 통신 기능을 제공한다. 버스(130)는 주소 버스(address Bus), 데이터 버스(Data Bus) 및 제어 버스(Control Bus) 등 다양한 형태의 버스로 구현될 수 있다.
통신 인터페이스(140)는 서버(100)의 유무선 인터넷 통신을 지원한다. 또한, 통신 인터페이스(140)는 인터넷 통신 외의 다양한 통신 방식을 지원할 수도 있다. 이를 위해, 통신 인터페이스(140)는 본 발명의 기술 분야에 잘 알려진 통신 모듈을 포함하여 구성될 수 있다. 몇몇 실시예에서, 통신 인터페이스(140)는 생략될 수도 있다.
스토리지(150)는 컴퓨터 프로그램(151)을 비 임시적으로 저장할 수 있다. 서버(100)를 통해 스마트폰 센서를 통해 수집된 하이브리드 데이터를 이용한 비 지도 기반의 공간 데이터 생성 프로세스를 수행하는 경우, 스토리지(150)는 스마트폰 센서를 통해 수집된 하이브리드 데이터를 이용한 비 지도 기반의 공간 데이터 생성 프로세스를 제공하기 위하여 필요한 각종 정보를 저장할 수 있다.
스토리지(150)는 ROM(Read Only Memory), EPROM(Erasable Programmable ROM), EEPROM(Electrically Erasable Programmable ROM), 플래시 메모리 등과 같은 비휘발성 메모리, 하드 디스크, 착탈형 디스크, 또는 본 발명이 속하는 기술 분야에서 잘 알려진 임의의 형태의 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체를 포함하여 구성될 수 있다.
컴퓨터 프로그램(151)은 메모리(120)에 로드될 때 프로세서(110)로 하여금 본 발명의 다양한 실시예에 따른 방법/동작을 수행하도록 하는 하나 이상의 인스트럭션들을 포함할 수 있다. 즉, 프로세서(110)는 상기 하나 이상의 인스트럭션들을 실행함으로써, 본 발명의 다양한 실시예에 따른 상기 방법/동작을 수행할 수 있다.
일 실시예에서, 컴퓨터 프로그램(151)은 사용자 단말을 통해 소정의 공간에 대한 센서 데이터를 수집하는 단계, 수집된 센서 데이터를 이용하여 적어도 하나의 포인트를 포함하는 하나 이상의 경로를 생성하는 단계 및 생성된 하나 이상의 경로를 이용하여 소정의 공간에 대한 공간 데이터를 생성하는 단계를 포함하는 스마트폰 센서를 통해 수집된 하이브리드 데이터를 이용한 비 지도 기반의 공간 데이터 생성방법을 수행하도록 하는 하나 이상의 인스트럭션을 포함할 수 있다.
본 발명의 실시예와 관련하여 설명된 방법 또는 알고리즘의 단계들은 하드웨어로 직접 구현되거나, 하드웨어에 의해 실행되는 소프트웨어 모듈로 구현되거나, 또는 이들의 결합에 의해 구현될 수 있다. 소프트웨어 모듈은 RAM(Random Access Memory), ROM(Read Only Memory), EPROM(Erasable Programmable ROM), EEPROM(Electrically Erasable Programmable ROM), 플래시 메모리(Flash Memory), 하드 디스크, 착탈형 디스크, CD-ROM, 또는 본 발명이 속하는 기술 분야에서 잘 알려진 임의의 형태의 컴퓨터 판독가능 기록매체에 상주할 수도 있다.
본 발명의 구성 요소들은 하드웨어인 컴퓨터와 결합되어 실행되기 위해 프로그램(또는 애플리케이션)으로 구현되어 매체에 저장될 수 있다. 본 발명의 구성 요소들은 소프트웨어 프로그래밍 또는 소프트웨어 요소들로 실행될 수 있으며, 이와 유사하게, 실시 예는 데이터 구조, 프로세스들, 루틴들 또는 다른 프로그래밍 구성들의 조합으로 구현되는 다양한 알고리즘을 포함하여, C, C++, 자바(Java), 어셈블러(assembler), 스위프트(swift) 등과 같은 프로그래밍 또는 스크립팅 언어로 구현될 수 있다. 기능적인 측면들은 하나 이상의 프로세서들에서 실행되는 알고리즘으로 구현될 수 있다. 이하, 도 3 내니 15를 참조하여, 서버(100)가 수행하는 스마트폰 센서를 통해 수집된 하이브리드 데이터를 이용한 비 지도 기반의 공간 데이터 생성방법에 대해 설명하도록 한다.
도 3은 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 스마트폰 센서를 통해 수집된 하이브리드 데이터를 이용한 비 지도 기반의 공간 데이터 생성방법의 순서도이다.
도 3을 참조하면, S110 단계에서, 서버(100)는 사용자 단말(200)을 통해 소정의 공간에 대한 센서 데이터를 수집할 수 있다.
여기서, 센서 데이터는 사용자 단말(200)에 포함된 센서를 통해 수집이 가능한 모든 종류의 센서 데이터를 포함할 수 있다. 예를 들어, 센서 데이터는 수집 시간 정보, XY좌표값, GPS(XY좌표값), 가속도(XYZ 좌표값), 중력(XYZ 좌표값), 자기장(XYZ 좌표값), 회전벡터(Roll, Pitch Azimuth), 기압, Wi-Fi, Cell(LTE, 5G), RTT, BLE 중 적어도 하나를 포함할 수 있으나, 이에 한정되지 않는다.
다양한 실시예에서, 서버(100)는 소정의 공간 내에서 사용자가 이동하는 것에 응답하여, 사용자의 걸음마다 복수의 센서 데이터를 수집할 수 있다. 예를 들어, 서버(100)는 사용자가 이동하는 것에 응답하여 사용자의 걸음 수를 카운팅할 수 있고(예: 도 4의 UI(10)의 3), 사용자의 걸음 수가 증가할 때 마다 사용자 단말(200)을 통해 센서 데이터를 수집할 수 있다.
여기서, 서버(100)는 사용자 단말(200)로부터 수집된 센서 데이터(예: GPS 등 위치 데이터)를 이용하여 사용자의 위치가 변경되는 것을 감지하여 사용자의 이동 여부를 판단하거나, 사용자 단말(200)을 통해 수집되는 센서 데이터 신호의 세기에 기초하여 사용자의 이동 여부를 판단할 수 있으나, 이에 한정되지 않고, 사용자가 스마트폰 센서를 통해 수집된 하이브리드 데이터를 이용한 비 지도 기반의 공간 데이터 생성서비스의 사용자 인터페이스(User Interface, UI)(예: 도 4의 10)에 출력된 시작 버튼을 선택하는 것에 응답하여 사용자가 이동 동작을 개시하는 것으로 판단할 수 있다.
다양한 실시예에서, 서버(100)는 사용자가 소정의 공간 내를 이동하는 것으로 판단되는 경우, 사용자가 이동한 시점부터 기 설정된 주기마다 사용자 단말(200)을 통해 센서 데이터를 수집할 수 있다.
여기서, 기 설정된 주기는 사용자에 의해 설정되는 값일 수 있으나, 사용자의 걸음마다 센서 데이터가 수집되도록 사용자의 걸음 속도에 기초하여 설정(예: 사용자가 한걸음 내딛는 동안 걸리는 시간)되는 것이 바람직하다.
다양한 실시예에서, 서버(100)는 UI(10)를 제공할 수 있고, UI(10)를 통해 사용자로부터 사용자 입력을 얻는 것에 응답하여 사용자 단말(200)을 통해 센서 데이터를 수집할 수 있다. 예를 들어, 서버(100)는 UI(10)를 통해 사용자로부터 시작 버튼(예: 도 4)을 입력받는 것에 응답하여, 사용자가 소정의 공간 내를 이동하는 것으로 인식할 수 있고, 사용자가 소정의 공간 내를 한걸음씩 이동할 때마다 UI(10)의 수집 버튼(예: 도 5)을 입력하는 것에 응답하여 사용자 단말(200)을 통해 센서 데이터를 수집할 수 있다. 그러나, 이에 한정되지 않고, 사용자가 이동함에 따라 지속적으로 센서 데이터를 수집하는 다양한 방법이 적용될 수 있으나, 사용자의 보폭마다 포인트를 설정하고 이에 따라 경로를 생성하기 위하여 사용자가 한걸음씩 이동할 때마다 센서 데이터를 수집하는 형태의 방법이 적용되는 것이 바람직하다.
S120 단계에서, 서버(100)는 사용자 단말(200)을 통해 수집된 센서 데이터를 이용하여 적어도 하나의 포인트를 포함하는 하나 이상의 경로를 생성할 수 있다. 이하, 도 4 내지 14를 참조하여, 서버(100)가 하나 이상의 경로를 생성하는 방법에 대해 설명하도록 한다.
도 4는 다양한 실시예에서, 스마트폰 센서를 통해 수집된 하이브리드 데이터를 이용한 비 지도 기반의 공간 데이터 생성서버가 제공하는 스마트폰 센서를 통해 수집된 하이브리드 데이터를 이용한 비 지도 기반의 공간 데이터 생성서비스의 사용자 인터페이스(User Interface, UI)를 도시한 도면이다.
도 4를 참조하면, 서버(100)는 스마트폰 센서를 통해 수집된 하이브리드 데이터를 이용한 비 지도 기반의 공간 데이터 생성 프로세스를 수행하고, 사용자가 스마트폰 센서를 통해 수집된 하이브리드 데이터를 이용한 비 지도 기반의 공간 데이터 생성 프로세스가 수행됨에 따라 생성되는 하나 이상의 경로를 확인 및 수정할 수 있도록 UI(10)를 제공할 수 있다.
UI(10)는 소정의 공간에 대응되는 격자 지도를 출력할 수 있고, 사용자의 현재 위치(1)에 대응되는 지점에 사용자의 현재 위치(1)를 가리키는 인디케이터를 격자 지도 상에 표시할 수 있다.
또한, UI(10)는 사용자의 현재 위치부터 사용자가 바라보고 있는 방향의 라인 즉, 센서 데이터를 수집하기 위한 수집방향(2)(또는 이동방향)을 가리키는 인디케이터를 격자 지도상에 표시할 수 있다.
여기서, 서버(100)에 의해 수행되는 사용자의 수집방향(2)(또는 이동방향) 설정방법은 사용자 단말(200)의 지자기 센서를 통해 수집된 센서 데이터를 이용하여 사용자 단말(200)의 상단이 향하고 있는 방향을 산출하고, 산출된 방향을 사용자의 수집방향(2)으로 설정하는 방법이 적용될 수 있으나, 이에 한정되지 않고, 사용자가 UI(10)를 통해 직접 화면을 터치하여 UI(10) 상에 출력된 격자 지도 자체를 회전시킴으로써 수집방향(2)을 설정하는 방법 등 다양한 방법이 적용될 수 있다.
도 5는 다양한 실시예에서, 하나 이상의 경로를 생성하는 과정을 도시한 도면이다.
도 5를 참조하면, 다양한 실시예에서, 서버(100)는 소정의 공간 내에서 사용자가 이동 동작을 개시하는 것에 응답하여, 소정의 공간에 대응되는 격자 지도 상에 복수의 제1 포인트(5)를 설정하고, 설정된 복수의 제1 포인트 각각에 사용자 단말(200)을 통해 수집된 복수의 센서 데이터를 각각 매칭하여 저장할 수 있다.
여기서, 복수의 제1 포인트(5)는 격자 지도 상에 사용자의 현재 위치(1)에 대응되는 지점을 기준(시작 지점)으로, 사용자의 수집방향(2)으로 설정될 수 있다. 예를 들어, 서버(100)는 사용자가 현재 위치(1)를 기준으로 횡방향으로 이동한 경우, 사용자의 현재 위치(1)부터 횡방향으로 복수의 제1 포인트(5)를 설정할 수 있다. 또한, 서버(100)는 사용자가 현재 위치(1)를 기준으로 종방향으로 이동한 경우, 사용자의 현재 위치(1)부터 종방향으로 복수의 제1 포인트(5)를 설정할 수 있다.
여기서, 복수의 제1 포인트(5)가 설정되는 위치는 사용자의 이동방향 상에 설정되되, 이동방향 상에 제1 포인트(5)가 설정되는 방법은 PDR 알고리즘을 이용하는 방법(예: 사용자 단말(200)을 통해 수집되는 센서 데이터(예: IMU 데이터)를 이용하여 이동 중인 사용자의 각속도 및 가속도를 산출할 수 있고, 산출된 각속도 및 가속도에 기초하여 사용자의 속도, 방향 및 거리를 산출할 수 있으며, 산출된 사용자의 속도, 방향 및 거리에 기초하여 복수의 제1 포인트(5)를 이동하며 생성)하거나, 사용자로부터 직접 입력받는 방법(예: 화면 터치) 중 적어도 하나의 방법이 적용될 수 있으나, 이에 한정되지 않는다.
또한, 복수의 제1 포인트(5)의 개수는 사용자의 걸음 수에 따라 결정될 수 있다. 예를 들어, 서버(100)는 사용자가 현재 위치(1)를 기준으로 횡방향으로 10걸음 이동한 경우, 사용자의 현재 위치부터 횡방향으로 10개의 제1 포인트(5)를 설정할 수 있다. 여기서, 서버(100)는 사용자가 이동하는 방향을 고려하여 복수의 제1 포인트(5)를 사전에 설정해둘 수 있으나, 사용자의 걸음 수에 맞춰 제1 포인트(5)를 설정하기 위하여 사용자가 한걸음씩 이동할 때마다 즉, 사용자의 걸음수가 1씩 증가할 때마다 그에 맞춰 제1 포인트(5)를 사용자의 이동방향으로 1개씩 추가 설정할 수 있다.
또한, 복수의 제1 포인트(5) 각각의 간격은 사용자의 보폭에 따라 결정될 수 있다. 예를 들어, 서버(100)는 사용자의 보폭이 1m인 경우, 사용자가 현재 위치(1)를 기준으로 횡방향으로 이동함에 따라 사용자의 현재 위치(1)부터 횡방향으로 복수의 제1 포인트(5)를 설정하되, 복수의 제1 포인트(5) 각각의 간격이 사용자의 보폭인 1m거리에 대응되는 간격(예: 격자 지도의 축적도가 1cm:50m인 경우, 화면 상에 0.02cm 간격)을 가지도록 설정할 수 있다.
여기서, 사용자의 보폭은 사용자에 의해 사전에 설정될 수 있으나, 이에 한정되지 않고, 사용자 단말(200)을 통해 소정의 기간 동안 수집된 사용자의 위치 데이터에 따른 이동거리와 소정의 기간 동안의 사용자의 걸음 수에 기초하여 산출된 것일 수 있다.
다양한 실시예에서, 서버(100)는 상기의 방법에 따라 생성된 복수의 제1 포인트(5)를 그룹화(또는 연결)하여 하나의 이상의 경로(4)를 생성할 수 있다. 이하, 도 6 내지 10을 참조하여 설명하도록 한다.
도 6은 다양한 실시예에서, 하나 이상의 경로를 생성하는 과정과 관심 지점을 설정하는 과정을 도시한 도면이다.
도 6을 참조하면, 다양한 실시예에서, 서버(100)는 소정의 공간 내에서 사용자가 이동 동작을 개시한 지점과 사용자가 이동방향을 전환한 지점 사이에 하나 이상의 제1 포인트를 연결하여 하나의 경로를 생성할 수 있다. 또한, 서버(100)는 사용자가 이동방향을 전환한 지점과 사용자가 이동 동작을 중지한 지점 사이에 설정된 하나 이상의 제1 포인트를 연결하여 제2 경로를 생성할 수 있다.
예를 들어, 서버(100)는 사용자가 소정의 공간 내에서 이동 동작을 개시한 경우, 사용자가 이동 동작을 개시한 제1 지점(7-1)을 기준으로 수집방향(사용자의 이동 방향으로 복수의 제1 포인트를 설정할 수 있다.
이후, 서버(100)는 사용자가 이동방향을 전환한 경우(예: 지자기 센서 데이터 기반 또는 사용자로부터 방향 전환을 알리는 사용자 입력을 입력한 경우 등), 제1 지점(7-1)부터 사용자가 이동방향을 전환한 제2-1 지점(7-2) 사이의 복수의 제1 포인트를 연결(그룹화)하여 제1 경로(4-1)를 생성할 수 있다.
또한, 서버(100)는 제2-1 지점(7-2)부터 사용자가 또 다시 이동방향을 전환한 제2-2 지점(7-3) 사이에 설정된 복수의 제1 포인트를 연결하여 제2 경로(4-2)를 생성할 수 있고, 제2-2 지점(7-3)부터 사용자가 또 다시 이동방향을 전환한 제2-3 지점(7-4) 사이에 설정된 복수의 제1 포인트를 연결하여 제3 경로(4-3)를 생성할 수 있으며, 제2-3 지점(7-4)부터 사용자가 이동 동작을 중지한 제3 지점(7-1, 제1 지점과 동일한 위치) 사이에 설정된 복수의 제1 포인트를 연결하여 제4 경로(4-4)를 설정할 수 있다.
다양한 실시예에서, 서버(100)는 상기의 방법에 따라 생성된 하나 이상의 경로 각각에 대하여, 하나 이상의 경로 각각의 생성이 완료됨에 따라 자동적으로 고유의 식별번호(Link_ID)를 부여할 수 있다.
다양한 실시예에서, 서버(100)는 사용자로부터 소정의 공간 내에서의 제1 위치에 대한 관심 지점(Point of Interest, POI) 등록을 요청받는 경우, 제1 위치에 대응되는 지점에 제2 포인트(6)를 설정하고, 설정된 제2 포인트(6)에 제1 위치에서 수집된 센서 데이터를 매칭하여 저장할 수 있다.
여기서, 관심 지점에 대응하는 제2 포인트(6)는 제1 포인트(예: 도 5의 5)와 상이한 형태로 표시될 수 있으며, 사용자의 보폭과 관계없이 사용자로부터 선택된 모든 위치에 대하여 설정될 수 있다. 예를 들어, 제1 포인트는 소정의 공간에서 길(경로) 상에 설정되는 것인데 반해, 제2 포인트(6)는 경로뿐만 아니라, 소정의 공간 내에 위치하는 매장 내부 등에도 설정될 수 있다.
다양한 실시예에서, 서버(100)는 복수의 층(floor)을 포함하는 실내 공간에 대한 공간 데이터를 생성하기 위하여, 사용자 단말(200)을 통해 수집된 센서 데이터를 분석하여 현재 사용자가 위치하고 공간의 층수를 결정할 수 있으며, 각각의 층마다 개별적인 경로 생성 동작을 수행할 수 있다.
여기서, 사용자가 위치하고 있는 공간의 층수를 결정하는 방법은 사용자 단말(200)의 기압 센서 데이터에 기초하여 결정하는 방법이 적용될 수 있으나, 이에 한정되지 않고, UI(10)를 통해 사용자로부터 직접 자신이 위치하는 층수를 입력받는 방법 등 다양한 방법이 적용될 수 있다.
도 7은 다양한 실시예에서, 사용자로부터 입력된 위치로 경로 생성 포인트를 이동하는 과정을 도시한 도면이다.
도 7을 참조하면, 다양한 실시예에서, 서버(100)는 사용자로부터 선택된 어느 하나의 지점을 시작 지점으로 하여 하나 이상의 경로를 생성할 수 있다.
예를 들어, 서버(100)는 UI(10)를 통해 사용자로부터 격자 지도 상이 어느 하나의 지점을 선택받을 수 있고, 사용자로부터 선택된 어느 하나의 지점으로 사용자의 현재 위치(1)를 이동시킬 수 있다.
이후, 서버(100)는 사용자로부터 어느 하나의 지점을 선택받은 이후, 사용자가 제1 방향으로 이동하는 것에 응답하여, 사용자의 현재 위치(1) 즉, 사용자로부터 선택된 어느 하나의 지점을 시작 지점으로 하여 제1 방향으로의 경로를 생성할 수 있다.
즉, 사용자는 격자 지도 상의 어느 하나의 지점을 선택하여 경로를 생성함으로써, 건물이나 길 형태에 제한이 없이 원하는 지점으로 이동 후 간편하게 센서 데이터 수집 및 경로 생성을 수행할 수 있다.
도 8 내지 10은 다양한 실시예에서, 사용자로부터 입력된 두 지점을 연결하는 경로를 생성하는 과정을 도시한 도면이다.
도 8 내지 10을 참조하면, 다양한 실시예에서, 서버(100)는 사용자로부터 기 생성된 제1 경로 상의 제1 포인트와 기 생성된 제2 경로 상의 제1 포인트를 선택받은 경우, 기 생성된 제1 경로 상의 제1 포인트와 기 생성된 제2 경로 상의 제1 포인트를 연결하는 제3 경로를 생성할 수 있다.
예를 들어, 서버(100)는 사용자로부터 제1 경로의 제1 포인트(5-1)와 제2 경로의 제1 포인트(5-2)를 선택받은 경우, 제1 경로의 제1 포인트(5-1)와 제2 경로의 제1 포인트(5-2) 사이에 복수의 제1 포인트를 설정할 수 있고, 제1 경로의 제1 포인트(5-1)와 제2 경로의 제1 포인트(5-2)가 선택된 이후부터 수집되는 복수의 센서 데이터 각각을 제1 경로의 제1 포인트(5-1)와 제2 경로의 제1 포인트(5-2) 사이에 설정된 복수의 제1 포인트에 매칭 및 저장함으로써, 제3 경로(4-3)를 생성할 수 있다.
이때, 서버(100)는 사용자로부터 선택된 제1 경로의 제1 포인트(5-1)가 제1 경로 상에 기 설정된 복수의 제1 포인트의 위치와 상이하거나, 제2 경로의 제1 포인트(5-2)가 제2 경로 상에 기 설정된 복수의 제1 포인트의 위치와 상이한 경우, 사용자로부터 선택된 제1 경로의 제1 포인트(5-1) 또는 제2 경로의 제1 포인트(5-2)의 위치를 조정할 수 있다.
예를 들어, 도 9에 도시된 바와 같이, 제2 경로 상에 기 설정된 복수의 제1 포인트 중 사용자로부터 선택된 제2 경로 상의 제1 포인트(5-2)에 위치에 대응되는 제1 포인트가 없는 경우, 사용자로부터 선택된 제2 경로 상의 제2 포인트(5-2)의 위치를 제2 경로 상에 기 설정된 복수의 제1 포인트 중 어느 하나의 제1 포인트(5-3)로 변경할 수 있다.
이때, 사용자로부터 선택된 제2 경로 상의 제2 포인트(5-2)의 위치를 제2 경로 상에 기 설정된 복수의 제1 포인트 중 어느 하나의 제1 포인트(5-3)로 변경하는 방법은, 제2 경로 상에 기 설정된 복수의 제1 포인트 중 사용자로부터 선택된 제2 경로 상의 제2 포인트(5-2)와 가장 인접한 제1 포인트(5-3)로 자동으로 변경하는 방법이 적용될 수 있으나, 이에 한정되지 않고, UI(10)를 통해 사용자로부터 직접 제2 경로 상의 제2 포인트(5-2)의 위치를 조정받는 방법 등 다양한 방법이 적용될 수 있다.
다양한 실시예에서, 서버(100)는 상기와 같이 서로 다른 두개의 경로를 연결함에 따라 기 생성된 경로가 분할되는 경우, 분할되는 경로 각각에 개별적으로 고유의 식별번호를 부여할 수 있다.
예를 들어, 도 10에 도시된 바와 같이 기 생성된 제1 경로(4-1)와 제2 경로(4-2)를 연결하여 제3 경로(4-3)를 생성할 경우, 제3 경로(4-3)에 의해 제1 경로(4-1) 및 제2 경로(4-2)가 2개의 경로로 분할되는 형태를 가지게 되며, 이에 따라 제1 경로(4-1)에서 제3 경로(4-3)를 따라 이동한 이후에 제2 경로(4-2)에서 좌회전 또는 우회전하는 이동 경로와 제2 경로(4-2)에서 제3 경로(4-3)를 따라 이동한 이후에 제1 경로(4-1)에서 좌회전 또는 우회전 하는 이동 경로가 생성될 수 있다.
이때, 제1 경로(4-1)와 제2 경로(4-2)를 하나의 경로로 설정하게 될 경우, 제3 경로(4-3)에서 제1 경로(4-1)로 이동하는 경로가 제3 경로(4-3)와 제1 경로(4-1)가 만나는 지점에서 좌회전하는 경로인지 또는 우회전하는 경로인지 명확하게 표시할 수 없고, 제3 경로(4-3)에서 제2 경로(4-2)로 이동하는 경로가 제3 경로(4-3)와 제2 경로(4-2)가 만나는 지점에서 좌회전하는 경로인지 또는 우회전하는 경로인지 명확하게 표시할 수 없다는 문제가 있다.
이를 고려하여, 서버(100)는 경로의 분별력을 상승시키고, 보다 정확한 이동 경로를 제공하기 위하여, 제3 경로(4-3)에 의해 분할된 지점을 기준으로 제1 경로(4-1)를 2개의 경로(4-4, 4-5)로 분할할 수 있고, 제2 경로(4-2) 역시 2개의 경로(4-6, 4-7)로 분할할 수 있으며, 분할된 각각의 경로에 고유의 식별번호를 부여할 수 있다. 이하, 도 11 내지 14를 참조하여, 서버(100)에 의해 수행되는 기 생성된 경로의 수정 방법에 대해 설명하도록 한다.
도 11 및 12는 다양한 실시예에서, 기 생성된 경로의 길이를 연장시키는 과정을 도시한 도면이다.
도 11 및 12를 참조하면, 다양한 실시예에서, 서버(100)는 사용자로부터 기 생성된 경로의 길이를 제1 길이(D)에서 제2 길이(D` --)로 연장시킬 것을 요청받는 경우, 기 생성된 경로의 길이를 제2 길이(D`-)로 연장하되, 기 생성된 경로 상에 포함된 복수의 제1 포인트 각각의 간격을 균등하게 넓힘으로써 기 생성된 경로의 길이를 제2 길이(D`-)로 연장시킬 수 있다.
보다 구체적으로, 서버(100)는 사용자로부터 기 생성된 경로의 길이를 제1 길이(D -)에서 제2 길이(D`-)로 연장시키는 사용자 입력(예: UI(10)를 통해 표시된 기 생성된 경로의 길이를 제2 길이(D`-)로 드래그 입력 또는 사용자로부터 직접 기 생성된 경로에 대하여 연장하고자 하는 길이값 입력 등)을 얻을 수 있다.
이후, 서버(100)는 기 생성된 경로에 포함된 복수의 제1 포인트 각각의 간격에 대하여, 기 생성된 경로가 제1 길이(D)일 때 전체 길이에서 복수의 제1 포인트 각각의 간격의 길이가 차지하는 비율(W n = D n/D)을 산출할 수 있고, 산출된 비율 각각에 사용자가 연장하고자 하는 제2 길이(D`)를 곱해줌으로써, 기 생성된 경로 상에 포함된 복수의 제1 포인트 각각의 간격을 균등하게 넓힐 수 있다. 예를 들어, 서버(100)는 기 생성된 경로의 길이가 7m이고, 기 생성된 경로 상에 포함된 제1 포인트의 개수가 11개인 경우, 11개의 제1 포인트 각각의 간격은 0.7m가 되며, 전체 길이인 7m에서 11개의 제1 포인트 각각의 간격의 길이가 차지하는 비율을 0.1(예: 0.7/7)로 산출할 수 있다. 이때, 기 생성된 경로의 길이를 8m로 연장 즉, 1m만큼 연장시키고자 할 경우, 전체 길이인 7m에서 11개의 제1 포인트 각각의 간격의 길이가 차지하는 비율인 0.1에 사용자가 연장시키고자 하는 길이인 8m를 곱해줌으로써, 11개의 제1 포인트 각각의 간격의 길이를 0.8(예: 0.1*8)로 산출할 수 있고, 산출된 길이만큼 제1 포인트 각각의 간격을 조정 즉, 11개의 제1 포인트 각각의 간격을 0.1m씩 넓힘으로써 최종적으로 기 생성된 경로를 1m 연장시킬 수 있다.
즉, 기 생성된 경로의 길이를 연장시킬 경우, 연장된 오차값을 기 생성된 경로 상에 포함된 복수의 제1 포인트 각각에 분배하여 적용하기 때문에, 오차범위가 획기적으로 줄어들 수 있다. 예를 들어, 상기와 같이 기 생성된 경로의 길이가 7m이나, 실제 해당 경로의 길이가 8m일 경우, 길이를 연장시킴에 따라 발생되는 오차값의 크기는 1m이지만, 이를 복수의 제1 포인트 각각에 분배하여 적용할 경우, 각각의 제1 포인트에 대한 오차범위가 0.1m로 줄어들게 되며, 이에 따라 보다 정확한 위치 인식이 가능하다는 이점이 있다.
도 13 및 14는 다양한 실시예에서, 기 생성된 경로의 길이를 단축시키는 과정을 도시한 도면이다.
도 13 및 14를 참조하면, 다양한 실시예에서, 서버(100)는 사용자로부터 기 생성된 경로의 길이를 제1 길이(D)에서 제3 길이(D``)로 단축시킬 것을 요청받는 경우, 기 생성된 경로의 길이를 제3 길이(D``)로 연장하되, 기 생성된 경로 상에 포함된 복수의 제1 포인트 각각의 간격을 균등하게 좁힘으로써 기 생성된 경로의 길이를 제3 길이(D``)로 단축시킬 수 있다.
보다 구체적으로, 서버(100)는 사용자로부터 기 생성된 경로의 길이를 제1 길이(D)에서 제3 길이(D``)로 단축시키는 사용자 입력(예: UI(10)를 통해 표시된 기 생성된 경로의 길이를 제3 길이(D``)로 드래그 입력 또는 사용자로부터 직접 기 생성된 경로에 대하여 단축시키고자 하는 길이값 입력 등)을 얻을 수 있다.
이후, 서버(100)는 기 생성된 경로에 포함된 복수의 제1 포인트 각각의 간격에 대하여, 기 생성된 경로가 제1 길이(D)일 때 전체 길이에서 복수의 제1 포인트 각각의 간격의 길이가 차지하는 비율(W n = D n/D)을 산출할 수 있고, 산출된 비율 각각에 사용자가 단축시키고자 하는 제3 길이(D``)를 곱해줌으로써, 기 생성된 경로 상에 포함된 복수의 제1 포인트 각각의 간격을 균등하게 좁힐 수 있다. 예를 들어, 서버(100)는 기 생성된 경로의 길이가 8m이고, 기 생성된 경로 상에 포함된 제1 포인트의 개수가 11개인 경우, 11개의 제1 포인트 각각의 간격은 0.8m가 되며, 전체 길이인 8m에서 11개의 제1 포인트 각각의 간격의 길이가 차지하는 비율을 0.1(예: 0.8/8)로 산출할 수 있다. 이때, 기 생성된 경로의 길이를 7m로 단축 즉, 1m만큼 단축시키고자 할 경우, 전체 길이인 8m에서 11개의 제1 포인트 각각의 간격의 길이가 차지하는 비율인 0.1에 사용자가 단축시키고자 하는 길이인 7m를 곱해줌으로써, 11개의 제1 포인트 각각의 간격의 길이를 0.7(예: 0.1*7)로 산출할 수 있고, 산출된 길이만큼 제1 포인트 각각의 간격을 조정 즉, 11개의 제1 포인트 각각의 간격을 0.1m씩 좁힘으로써 최종적으로 기 생성된 경로를 1m 단축시킬 수 있다.
즉, 상기와 같이, 기 생성된 경로의 길이를 단축시킬 경우, 단축된 오차값을 기 생성된 경로 상에 포함된 복수의 제1 포인트 각각에 분배하여 적용하기 때문에, 오차범위가 획기적으로 감소시킬 수 있다는 이점이 있다.
다시, 도 3을 참조하면, S130 단계에서, 서버(100)는 S120 단계를 거쳐 생성된 하나 이상의 경로를 이용하여 소정의 공간에 대한 공간 데이터를 생성할 수 있다.
보다 구체적으로, 도 15를 참조하면, 서버(100)는 S120 단계에서 생성된 하나 이상의 경로 각각이 표시된 격자 지도를 공간 데이터로서 저장할 수 있다. 이때, 하나 이상의 경로 각각에 포함된 복수의 제1 포인트 및 복수의 제2 포인트에는 각각의 위치에서 수집된 센서 데이터가 매칭되어 저장될 수 있다.
여기서, 복수의 제1 포인트 및 복수의 제2 포인트와 각각 매칭되어 저장되는 정보는 센서 데이터뿐만 아니라, 센서 데이터에 기초하여 생성되는 각종 정보를 포함할 수 있다.
예를 들어, 복수의 제1 포인트 및 복수의 제2 포인트와 각각 매칭되어 저장되는 정보는 센서 데이터 수집 시간, X, Y 상대 좌표, GPS X, Y좌표, 가속도 X, Y, Z 좌표, 중력 X, Y, Z 좌표(여기서, 중력값은 가속도값과 유사하나, 중력 벡터의 크기는 항상(1g~=9.8m/s 2)으로 정규화됨), 자기장 X, Y, Z 좌표, 회전벡터(Roll, Pitch, Azimuth), Barometer, 링크의 방향 각도(Link heading), 층(Floor), 와이파이 스캔주기동안 보폭 누적거리(m), 수집된 자원 개수(Mac Count), 수집된 자원 종류(Infra Type), Wi-Fi, Cell(LTE, 5G), RTT, Bluetooth, 수집된 자원의 Mac ID & Infra ID, 수집된 자원의 신호세기값(RSSI) 및 경로 각각의 고유 식별번호(Link_ID)를 포함할 수 있다. 그러나, 이에 한정되지 않는다.
다양한 실시예에서, 서버(100)는 도 15에 도시된 바와 같이 공간 데이터에 포함된 각각의 경로(또는 고유의 식별번호)에 따라 서로 다른 색상을 적용하여 표시할 수 있다.
다양한 실시예에서, 서버(100)는 동일한 공간에 대하여 서로 다른 복수의 사용자의 사용자 단말(200)을 통해 수집된 센서 데이터 각각을 이용하여 복수의 공간 데이터를 생성할 수 있고, 생성된 복수의 공간 데이터를 비교하여, 공간 데이터를 보정할 수 있다. 예를 들어, 서버(100)는 제1 사용자의 사용자 단말(200)을 통해 수집된 센서 데이터를 이용하여 생성된 제1 공간 데이터와 제2 사용자의 용자 단말(200)을 통해 수집된 센서 데이터를 이용하여 생성된 제2 공간 데이터를 비교하여, 서로 상이한 영역을 검출할 수 있고, 검출된 영역에 대한 보정을 수행할 수 있다.
여기서, 검출된 영역에 대한 보정을 수행하는 방법은 검출된 영역에 대하여 경로를 생성하는 동작을 재수행할 것을 안내하는 정보를 사용자에게 제공하여, 사용자의 사용자 단말(200)로부터 재수집된 센서 데이터를 이용하여 검출된 영역에 대한 보정을 수행하는 방법이 적용될 수 있으나, 이에 한정되지 않고, 복수의 공간 데이터 중 검출된 영역의 형태가 과반수 이상 동일한 공간 데이터의 형태를 최종적으로 적용하는 방법 등 다양한 방법이 적용될 수 있다.
전술한 스마트폰 센서를 통해 수집된 하이브리드 데이터를 이용한 비 지도 기반의 공간 데이터 생성방법은 도면에 도시된 순서도를 참조하여 설명하였다. 간단한 설명을 위해 스마트폰 센서를 통해 수집된 하이브리드 데이터를 이용한 비 지도 기반의 공간 데이터 생성방법은 일련의 블록들로 도시하여 설명하였으나, 본 발명은 상기 블록들의 순서에 한정되지 않고, 몇몇 블록들은 본 명세서에 도시되고 시술된 것과 상이한 순서로 수행되거나 또는 동시에 수행될 수 있다. 또한, 본 명세서 및 도면에 기재되지 않은 새로운 블록이 추가되거나, 일부 블록이 삭제 또는 변경된 상태로 수행될 수 있다.
또한, 도 16을 참조하면, 본 발명의 다양한 실시예에 따른 스마트폰 센서를 통해 수집된 하이브리드 데이터를 이용한 비 지도 기반의 공간 데이터 생성방법은, 실내 공간에 대하여 정밀한 지도 데이터가 필요한 종래의 방식과 달리, 지도가 없이도 모든 사용자의 사용자 단말(200)을 통해 센서 데이터를 수집하는 동작부터 실제 길과 동일한 경로를 생성하는 동작, 관심 지점 및 센서 데이터를 수집하는 동작, 경로를 편집하는 동작 및 공간 데이터(측위 DB)를 생성하는 동작까지 사전작업없이 처리가 가능하다는 이점이 있다.
이상, 첨부된 도면을 참조로 하여 본 발명의 실시예를 설명하였지만, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 기술자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로, 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며, 제한적이 아닌 것으로 이해해야만 한다.

Claims (10)

  1. 컴퓨팅 장치에 의해 수행되는 방법에 있어서,
    사용자 단말을 통해 소정의 공간에 대한 센서 데이터를 수집하는 단계;
    상기 수집된 센서 데이터를 이용하여 적어도 하나의 포인트를 포함하는 하나 이상의 경로를 생성하는 단계; 및
    상기 생성된 하나 이상의 경로를 이용하여 상기 소정의 공간에 대한 공간 데이터를 생성하는 단계를 포함하는,
    스마트폰 센서를 통해 수집된 하이브리드 데이터를 이용한 비 지도 기반의 공간 데이터 생성방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 센서 데이터를 수집하는 단계는,
    상기 소정의 공간 내에서 사용자가 이동하는 것에 응답하여, 상기 사용자의 걸음마다 복수의 센서 데이터를 수집하는 단계를 포함하며,
    상기 하나 이상의 경로를 생성하는 단계는,
    상기 소정의 공간에 대응되는 격자 지도 상에 복수의 제1 포인트를 설정하고, 상기 설정된 복수의 제1 포인트 각각에 상기 수집된 복수의 센서 데이터를 매칭하여 저장하되, 상기 복수의 제1 포인트는 상기 격자 지도 상에 상기 사용자의 현재 위치에 대응되는 지점을 기준으로 상기 사용자의 이동 방향으로 설정되며, 상기 복수의 제1 포인트의 개수는 상기 사용자의 걸음 수에 따라 결정되고, 상기 복수의 제1 포인트의 간격은 상기 사용자의 보폭에 따라 결정되는 것인, 단계를 포함하는,
    스마트폰 센서를 통해 수집된 하이브리드 데이터를 이용한 비 지도 기반의 공간 데이터 생성방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 센서 데이터를 수집하는 단계는,
    사용자로부터 상기 소정의 공간 내에서의 제1 위치에 대한 관심 지점(Point of Interest, POI) 등록을 요청받는 경우, 상기 제1 위치에서의 센서 데이터를 수집하는 단계를 포함하며,
    상기 하나 이상의 경로를 생성하는 단계는,
    상기 소정의 공간에 대응되는 격자 지도 상에 상기 제1 위치에 대응되는 지점에 제2 포인트를 설정하고, 상기 설정된 제2 포인트에 상기 수집된 제1 위치에서의 센서 데이터를 매칭하여 저장하는 단계를 포함하는,
    스마트폰 센서를 통해 수집된 하이브리드 데이터를 이용한 비 지도 기반의 공간 데이터 생성방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 하나 이상의 경로를 생성하는 단계는,
    상기 소정의 공간 내에서 사용자가 이동 동작을 개시한 제1 지점과 상기 사용자가 이동방향을 전환한 제2 지점 사이에 설정된 하나 이상의 제1 포인트를 연결하여 제1 경로를 생성하는 단계; 및
    상기 제2 지점과 상기 사용자가 이동 동작을 중지한 제3 지점 사이에 설정된 하나 이상의 제1 포인트를 연결하여 제2 경로를 생성하는 단계를 포함하며,
    상기 공간 데이터를 생성하는 단계는,
    상기 소정의 공간에 대응되는 격자 지도 상에 상기 생성된 제1 경로와 상기 생성된 제2 경로를 기록하여 상기 공간 데이터를 생성하는 단계를 포함하는,
    스마트폰 센서를 통해 수집된 하이브리드 데이터를 이용한 비 지도 기반의 공간 데이터 생성방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 하나 이상의 경로를 생성하는 단계는,
    사용자로부터 상기 소정의 공간에 대응되는 격자 지도 상의 어느 하나의 지점을 선택받는 경우, 상기 사용자가 제1 방향으로 이동하는 것에 따라 상기 선택된 어느 하나의 지점을 시작 지점으로 하여 제1 방향으로의 경로를 생성하는 단계를 포함하는,
    스마트폰 센서를 통해 수집된 하이브리드 데이터를 이용한 비 지도 기반의 공간 데이터 생성방법.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 하나 이상의 경로를 생성하는 단계는,
    사용자로부터 기 생성된 제1 경로 상의 제1 포인트와 기 생성된 제2 경로 상의 제1 포인트를 선택받는 경우, 상기 기 생성된 제1 경로 상의 제1 포인트와 상기 기 생성된 제2 경로 상의 제1 포인트가 선택된 시점부터 수집되는 센서 데이터를 이용하여 상기 기 생성된 제1 경로 상의 제1 포인트와 상기 기 생성된 제2 경로 상의 제1 포인트를 연결하는 제3 경로를 생성하는 단계를 포함하는,
    스마트폰 센서를 통해 수집된 하이브리드 데이터를 이용한 비 지도 기반의 공간 데이터 생성방법.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 하나 이상의 경로를 생성하는 단계는,
    상기 사용자로부터 기 생성된 경로의 길이를 제1 길이에서 제2 길이로 연장시킬 것을 요청받는 경우, 상기 제2 길이와 상기 제1 길이의 차이를 (N-1)로 나눈 값만큼 상기 기 생성된 경로 상에 포함된 제1 포인트들 각각의 간격을 넓히되, 상기 N은 상기 기 생성된 경로 상에 포함된 제1 포인트의 개수인, 단계를 포함하는,
    스마트폰 센서를 통해 수집된 하이브리드 데이터를 이용한 비 지도 기반의 공간 데이터 생성방법.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 하나 이상의 경로를 생성하는 단계는,
    상기 사용자로부터 기 생성된 경로의 길이를 제1 길이에서 제3 길이로 단축시킬 것을 요청받는 경우, 상기 제1 길이와 상기 제3 길이의 차이를 (N-1)로 나눈 값만큼 상기 기 생성된 경로 상에 포함된 제1 포인트들 각각의 간격을 좁히되, 상기 N은 상기 기 생성된 경로 상에 포함된 제1 포인트의 개수인, 단계를 포함하는,
    스마트폰 센서를 통해 수집된 하이브리드 데이터를 이용한 비 지도 기반의 공간 데이터 생성방법.
  9. 프로세서;
    네트워크 인터페이스;
    메모리; 및
    상기 메모리에 로드(load)되고, 상기 프로세서에 의해 실행되는 컴퓨터 프로그램을 포함하되,
    상기 컴퓨터 프로그램은,
    사용자 단말을 통해 소정의 공간에 대한 센서 데이터를 수집하는 인스트럭션(instruction);
    상기 수집된 센서 데이터를 이용하여 적어도 하나의 포인트를 포함하는 하나 이상의 경로를 생성하는 인스트럭션; 및
    상기 생성된 하나 이상의 경로를 이용하여 상기 소정의 공간에 대한 공간 데이터를 생성하는 인스트럭션을 포함하는,
    스마트폰 센서를 통해 수집된 하이브리드 데이터를 이용한 비 지도 기반의 공간 데이터 생성서버.
  10. 컴퓨팅 장치와 결합되어,
    사용자 단말을 통해 소정의 공간에 대한 센서 데이터를 수집하는 단계;
    상기 수집된 센서 데이터를 이용하여 적어도 하나의 포인트를 포함하는 하나 이상의 경로를 생성하는 단계; 및
    상기 생성된 하나 이상의 경로를 이용하여 상기 소정의 공간에 대한 공간 데이터를 생성하는 단계를 실행시키기 위하여 컴퓨터로 판독가능한 기록매체에 저장된,
    컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 기록된 컴퓨터프로그램.
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