(19) 대한민국특허청(KR) (12) 공개특허공보(A)
(11) 공개번호 10-2014-0077760 (43) 공개일자 2014년06월24일 (51) 국제특허분류(Int. Cl.)
G01S 19/03 (2010.01)
(21) 출원번호 10-2012-0146880 (22) 출원일자 2012년12월14일 심사청구일자 없음
(71) 출원인
한국전자통신연구원
대전광역시 유성구 가정로 218 (가정동) (72) 발명자
김주영
대전 서구 대덕대로234번길 45, 701호 (둔산동, 하이베라스오피스텔)
지명인
대전 서구 만년남로 8, 106동 1408호 (만년동, 상 록수아파트)
(74) 대리인
에스앤아이피특허법인 전체 청구항 수 : 총 1 항
(54) 발명의 명칭 임의 위치에서 전파지문 지도 구축방법
(57) 요 약
본 발명은 임의의 위치에서 수집된 무선통신인프라의 전파 신호 수신감도를 이용하여, 위치인식을 위한 전파지 문 지도(Fingerprint map)을 생성하기 위한 구축방식에 관한 것으로, 위치 측정을 위산 신호의 수집 구역 크기와 수집지점의 밀도에 따라 상기 수집 구역을 다수개의 세그먼트로 분할하는 분할 단계, 상기 분할된 각 세그먼트에 해당하는 각 수집 위치에서 신호를 수집하고 해당 세그먼트의 대표지점을 선정하여 상기 대표지점에서의 대표 신 호 패턴을 검출하는 대표 패턴 검출 단계 그리고, 검출된 상기 세그먼트 별 대표 신호 패턴을 이용하여 전파지문 지도를 구축하는 지도 구축 단계;를 포함하는 임의 위치에서의 전파지문 지도 구축 방법을 제공한다.
대 표 도
- 도1이 발명을 지원한 국가연구개발사업 과제고유번호 11913-04003 부처명 방송통신위원회
연구사업명 방송통신연구개발사업[기술개발부문]
연구과제명 5m 정밀도의 증강현실 서비스 지원 LBS 플랫폼 개발 기 여 율 1/1
주관기관 한국전자통신연구원 연구기간 2011.03.01 ~ 2014.02.28
특허청구의 범위
청구항 1위치 측정을 위산 신호의 수집 구역 크기와 수집지점의 밀도에 따라 상기 수집 구역을 다수개의 세그먼트로 분 할하는 분할 단계;
상기 분할된 각 세그먼트에 해당하는 각 수집 위치에서 신호를 수집하고, 해당 세그먼트의 대표지점을 선정하여 상기 대표지점에서의 대표 신호 패턴을 검출하는 대표 패턴 검출 단계; 그리고,
검출된 상기 세그먼트 별 대표 신호 패턴을 이용하여 전파지문 지도를 구축하는 지도 구축 단계;를 포함하는 임 의 위치에서의 전파지문 지도 구축 방법.
명 세 서 기 술 분 야
본 발명은 임의의 위치에서 수집된 무선통신인프라의 전파 신호 수신감도를 이용하여, 위치인식을 위한 전파지 [0001]
문 지도(Fingerprint map)을 생성하기 위한 구축방식에 관한 것이다.
배 경 기 술
근래 GPS 기술의 대중화 이후 차량 네비게이션 등을 통해 위치기반서비스(LBS: Location Based Service) 시장이 [0002]
확대되어 왔으며, 특히 최근에는 인프라의 발달과 스마트 폰의 등장으로 위치기반서비스 시장에 관한 관심이 격 화되고, 관련한 산업/기술의 발전도 가속화되어 가고 있다. 이에 따라 많은 관련 연구가 진행되고 있으며, 특히 스마트 폰과 같은 모바일 기기가 대중화됨에 따라 실내에서의 위치기반서비스 기술도 연구되고 있으나, 실내환 경에서는 전파환경이 열악하다는 특성 때문에 실외에서와 같이 일반적인 GPS 신호를 이용하지 않고 전파지문 (Fingerprint)을 이용한 위치인식기법이 각광을 받고 있다.
전파지문을 이용한 위치인식을 위해서는 우선 실내 특정 공간의 여러 지점에서 무선통신 인프라의 전파신호 수 [0003]
신감도 패턴을 측정하여 전파지문 지도를 구축한 뒤, 위치인식을 요구하는 사용자가 수집구역으로 진입하여 위 치추정을 요구할 경우, 사용자가 수신한 무선통신 전파신호의 패턴을 분석하여 가장 비슷한 패턴을 보이는 지점 으로 사용자의 위치를 맵핑해주는 기술이다.
이 때 전파지문 지도의 구축을 위해서는 일반적으로 수집구역을 나눈 세그먼트들의 가운데 지점에서 일정시간 [0004]
머무르면서 여러 차례 수집된 데이터를 평균하여 지점별 대표패턴을 산출하는 방식이 이용되고 있는데, 여기서 다수개의 데이터를 평균하는 이유는 수집되는 무선통신 인프라의 수신 신호세기(혹은 신호감도)가 전파환경이 굉장히 안정적인 상황에서도 계속하여 변하는 특성이 있기 때문이다.
그런데, 이러한 전파지문 지도 구축방식은 수집구역 내에 각 세그먼트의 가운데 지점으로 정확하게 이동한 뒤 [0005]
해당 지점에서 수 분 동안 대기하며 다수개의 데이터를 수집하여야하기 때문에 수집과정이 매우 비효율적이며, 수집공간이 넓어질 경우 전파지문 지도 구축을 위한 시간과 노력, 그리고 비용이 과도하게 발생하는 문제가 있 었다. 뿐만 아니라 이렇게 수집되는 수신감도 패턴은 주변에 가벽체가 생기는 등의 환경의 변화에 민감하게 변 하기 때문에 수시로 재 수집과 업데이트 과정이 필요하여 비효율성이 더욱 가중되는 단점이 있었다.
발명의 내용 해결하려는 과제
본 발명은 상기한 문제점을 해결하기 위해, 무선통신인프라의 수신 감도 패턴을 이용한 전파지문 기반의 위치 [0006]
인식에 있어서, 지정된 위치가 아니라 임의의 위치에서 전파패턴을 수집하는 경우에도, 그 데이터를 이용하여 정확한 전파지문 지도를 구축할 수 있는 방법을 제공하기 위함이다.
과제의 해결 수단
본 발명은 상기한 목적을 달성하기 위해, 위치 측정을 위산 신호의 수집 구역 크기와 수집지점의 밀도에 따라 [0007]
상기 수집 구역을 다수개의 세그먼트로 분할하는 분할 단계, 상기 분할된 각 세그먼트에 해당하는 각 수집 위치 에서 신호를 수집하고 해당 세그먼트의 대표지점을 선정하여 상기 대표지점에서의 대표 신호 패턴을 검출하는 대표 패턴 검출 단계 그리고, 검출된 상기 세그먼트 별 대표 신호 패턴을 이용하여 전파지문 지도를 구축하는 지도 구축 단계;를 포함하는 임의 위치에서의 전파지문 지도 구축 방법을 제공한다.
발명의 효과
본 발명에 의할 경우, 실내에서도 보다 효율적이고 간편하게 비교적 정확한 전파지문 지도를 구축 및 생성할 수 [0008]
있으며, 이를 통해 넓은 지역에서의 전파지문 지도 구축에 대한 비용의 극적인 감소효과를 얻을 수 있다.
그리고, 광범위한 지역에 걸쳐 구축되어 실내용 위치기반서비스 인프라로 사용되고 있는 Wi-Fi AP 신호를 위치 [0009]
측정을 위한 신호로써 사용할 경우 AP에서 주기적으로 송신하는 비컨 신호를 통해 신호의 수신감도와 AP의 정보 를 수신할 수 있어 효율적인 전파지문 지도 구축이 가능한 장점이 있다.
나아가, 추측항법(DR: Dead Reckoning)이나 영상기반 위치인식 방식 등을 이용하여 수집자의 위치인식이 가능한 [0010]
장비 역시 사용하는 경우에는 수집자가 이동하면서 수신감도 패턴을 수집하는 것이 가능하다. 이 경우, 자동화 되고 매우 효율적인 전파지문 지도 구축이 가능해지게 되어, 향후 해당 무선통신 신호를 수신할 수 있는 장비의 위치 인식에 활용하는 것이 가능하다.
도면의 간단한 설명
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 임의 위치 수신 감도 정보를 이용하여 전파지문지도를 구축하는 방법을 도 [0011]
시한 순서도,
도 2는 도 1에서 해당 영역에서 수집지점의 분포를 도시한 평면도, 도 3은 도 1에서 해당 구역을 세그먼트로 분할한 모습을 도시한 평면도, 도 4는 도 1에서 세그먼트의 대표 신호 패턴을 검출하는 단계를 도시한 순서도, 도 5는 도 4에서 각 세그먼트를 서브 세그먼트로 분할한 모습을 도시한 평면도이고,
도 6은 도 4에서 서브세그먼트의 대표패턴을 이용하여 세그먼트 대표패턴을 검출하는 단계를 도시한 순서도이다.
발명을 실시하기 위한 구체적인 내용
이하에서는 도면을 참고하여 본 발명의 실시예에 따른 임의 위치에서의 전파지문지도 구축방법에 대해 구체적으 [0012]
로 설명하도록 한다. 아래의 설명에서 각 구성요소의 위치관계는 원칙적으로 도면을 기준으로 설명한다. 그리고 도면은 설명의 편의를 위해 발명의 구조를 단순화하거나 필요할 경우 과장하여 표시될 수 있다. 따라서 본 발명 이 이에 한정되는 것은 아니며 이 이외에도 다른 단계를 부가하거나, 변경 또는 생략하여 실시할 수 있음은 물 론이다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 임의 위치 수신 감도 정보를 이용하여 전파지문지도를 구축하는 방법을 도 [0013]
시한 순서도이다. 도 1에 도시된 바와 같이, 본 실시예에 따른 전파지문지도를 구축하는 방법은, 수집지점 분포 를 분석하는 단계(S100), 구역을 복수의 세그먼트로 분할하는 단계(S200), 세그먼트별 대표 패턴을 검출하는 단 계(S300), 그리고 전파지문지도 구축 단계(S400)를 포함하여 구성될 수 있다.
우선, 수집 지점 분포를 분석하는 단계(S100)는 도 2에 도시된 바와 같이, 해당 구역을 도시한 평면도 상에 수 [0014]
집 지점의 위치를 표시하는 방식을 진행된다. 이때, 수집 구역의 위치는 임의의 위치에 해당하며, 이는 추정을 위한 신호 수집이 이루어지는 위치일 수 있다. 도 2에 도시된 바와 같이, 해당 구역에서 상측 구역(도면 기준) 은 수집 지점의 분포가 높고, 하측 구역은 수집 지점의 분포가 상대적으로 낮은 것을 확인할 수 있다.
한편, 수집 지점 분포 분석이 완료되면 해당 구역을 복수의 세그먼트로 분할하는 단계를 수행할 수 있다(S200).
[0015]
이때, 전파지문지도를 구축하고자하는 구역의 크기와 수집 지점의 밀도를 고려하여 복수의 세그먼트(S)로 분할 할 수 있다. 여기서, 세그먼트의 크기가 너무 작은 경우에는 세그먼트 내에 수집데이터가 없어 세그먼트의 대표 패턴을 찾을 수 없고, 세그먼트의 크기가 너무 커지면 위치인식 분해능(Resolution)이 떨어지기 때문이다.
따라서, 본 실시예에서는 도 3에 도시된 바와 같이, 수집지점의 밀도가 높은 상측 부분은 보다 작은 세그먼트로 [0016]
공간을 나누고, 수집지점의 밀도가 낮은 하측 부분은 큰 세그먼트로 나눔으로써, 위치 인식의 분해능과 세그먼 트내 수집 데이터의 존재 여부를 함께 고려하여 해당 구역을 복수의 세그먼트로 분할하는 것이 가능하다.
일 예로서, 이러한 세그먼트 분할 단계는 위치서비스 공급자가 맞추야 하는 최소한의 분해능이 있는 경우, 해당 [0017]
분해능 제한을 만족하면서 수집구역을 나눌 수 있는 최소한의 세그먼트를 일차적으로 설정한 뒤, 해당 세그먼트 의 수집 밀도를 고려하여 일차적으로 설정된 세그먼트의 크기를 크기를 줄이는 방식으로 본 단계를 진행하는 것 도 가능하다. 즉, 일차적으로 설정된 구획에서 해당 세그먼트의 수집밀도가 높은 경우에는 해당 세그먼트를 보 다 세그먼트로 분할하고, 수집 지점의 밀도가 낮아 데이터가 충분치 않은 것으로 판단되는 영역에서는 일차적으 로 분할한 세그먼트를 유지할 수 있다.
다만, 이는 세그먼트 분할을 위한 일 예에 불과하며, 이 이외에도 다양한 방식에 따라 세그먼트로 분할하는 단 [0018]
계를 진행할 수 있다.
한편, 수직 구역의 세그먼트화가 이루어지면, 이후에는 각 세그먼트별로 수집된 신호 감도 패턴들을 분석하여 [0019]
대표 패턴을 계산하는 단계를 진행한다(S300). 여기서, 하나의 세그먼트 내에도 다수개의 수집지점이 존재할 수 있고, 각각의 수집지점은 해당 세그먼트 내에서 다양한 위치에 존재할 수 있다. 따라서, 해당 세그먼트 내에 서 대표 위치를 정하고, 해당 대표위치에서의 대표 패턴을 추출할 수 있다.
이때, 사용자 편의를 고려한 서비스 제공을 위해서는 각각의 세그먼트 내에서 대표 위치 선정 기준을 통일(예를 [0020]
들어 세그먼트의 한 가운데 위치)하는 것이 바람직하다. 그렇지 않고 각각의 세그먼트 별로 다른 대표지점을 정 할 경우에는 특정 지점에서는 사용자의 위치가 튀는 것처럼 인식 될 수 있고, 이러한 현상은 세그먼트의 크기가 커지면 더 심할 수 있다. 따라서 각 세그먼트의 한 가운데와 같은 특정 지점을 대표 지점으로 지정하고, 대표 지점에서 세그먼트별 수신감도의 대표 패턴을 계산하기 위한 수집 데이터 분석 및 평균값 도출 과정을 진행할 수 있다.
이를 위해, 본 실시예에서는 세그먼트별 대표 패턴 검출 단계를 아래와 같이 구분하여 진행할 수 있다. 도 4는 [0021]
도 1에서 세그먼트의 대표 신호 패턴을 검출하는 단계를 도시한 순서도이고, 도 5는 도 4에서 각 세그먼트를 서 브 세그먼트로 분할한 모습을 도시한 평면도이다.
도 4에 도시된 바와 같이, 본 실시예에서는 세그먼트별 대표 패턴 검출 단계를, 서브 세그먼트 분할 단계 [0022]
(S310), 서브 세그먼트별 대표 패턴 검출 단계(S320) 및 서브 세그먼트 대표 패턴을 이용한 세그먼트 대표 패턴 연산 단계(S330)를 포함하여 구성할 수 있다. 이 경우, 수집 지점 분포를 고려하여 정확한 전파지문 지도를 구 축하는 것이 가능하다.
구체적으로 본 단계를 진행하기 위해, 도 5에 도시된 바와 같이, 각각의 세그먼트를 여러 개의 서브 세그먼트로 [0023]
분할하며, 본 실시예에서는 일반적인 x-y 좌표계의 4분면과 같은 형태의 4개의 서브 세그먼트(s)로 분할할 수 있다(S310).
그리고, 서브 세그먼트 별로 수집된 수신감도 패턴을 평균하여, 서브 세그먼트의 대표 패턴을 검출하는 단계를 [0024]
진행할 수 있다(S320). 서브 세그먼트의 대표 패턴을 검출하는 단계는 해당 서브 세그먼트에 포함되는 수집 지 점에서 측정된 수신 감도를 이용하여 검출할 수 있다. 이 경우, 서브 세그먼트를 분할하여 각각의 대표 패턴의 유무에 따라 대략적인 수집 지점의 분포를 유추하는 것이 가능하다.
한편, 서브 세그먼트의 대표 패턴이 검출되면, 이를 이용하여 해당 세그먼트의 대표 패턴을 연산하는 단계를 수 [0025]
행한다. 이때, 도 5에 도시된 바와 같이, 각각의 세그먼트마다 수집 지점의 분포가 상이하며, 이러한 세그먼트 의 수집 지점의 분포는 해당 세그먼트에서 대표 패턴이 존재하는 서브 세그먼트의 개수(즉, 해당 영역에서 신호 감도가 수집된 서브 세그먼트의 개수) 및 이러한 서브 세그먼트의 분포를 이용하여 유추하는 것이 가능하다(도 5에서 원 안에 표시된 숫자는 해당 세그먼트에서 대표 패턴을 갖는 서브 세그먼트의 개수를 표시한 것이다). 따 라서, 본 단계는 해당 세그먼트에서 각각 몇 개의 서브 세그먼트에서 대표 패턴이 검출되었는지에 따라 서브 세 그먼트의 대표 패턴을 이용하여 해당 세그먼트의 대표 패턴을 연산하는 과정(S330)을 상이하게 구성할 수 있다.
이러한 세그먼트의 대표 패턴 연산 단계(S330)는 도 6을 참고하여 대표 패턴을 갖는 서브 세그먼트의 개수에 따 [0026]
라 순서대로 설명하도록 한다.
a. 대표패턴을 갖는 서브 세그먼트의 수가 1개인 경우 [0027]
우선, 도 6에서 대표 패턴을 갖는 서브 세그먼트의 개수가 1개인 경우를 설명한다. 이 경우, 수집된 데이터가 [0028]
정확히 해당 세그먼트의 한가운데에서 수집되었다고 판단하기 어려우므로, 인접한 세그먼트의 데이터가 있는지 를 확인하여 데이터가 있는 경우 인접 세그먼트의 수집 데이터를 이용하여 보정함으로써 보다 정확한 세그먼트 대표패턴을 산출한다(S331).
반면, 인접한 세그먼트가 존재하기 않거나, 인접한 세그먼트에서도 데이터의 수집이 이루어지지 않은 경우에는 [0029]
추가적인 보정 및 추정이 불가능하므로, 검출된 서브 세그먼트 대표패턴을 그대로 세그먼트 대표패턴으로 근사 하여 매핑한다(S332).
b. 대표패턴을 갖는 서브 세그먼트의 수가 2개인 경우 [0030]
이 경우, 대표패턴을 갖는 2개의 서브 세그먼트가 해당 세그먼트 안에서 상대적으로 어디에 위치해 있는지를 고 [0031]
려하여 대표패턴을 계산할 수 있다. 우선 데이터가 수집된 두개의 서브 세그먼트가 대각선 서브 세그먼트인지 아닌지를 판별하여, 대각선 서브 세그먼트인 경우라면 두 서브 세그먼트의 대표패턴을 평균하여 세그먼트 대표 패턴을 산출한다(S333).
다만, 대각선으로 위치하고 있지 않을 경우 대칭위치에 있는 인접 세그먼트의 대표 패턴이 있는지를 판별하여, [0032]
대칭 위치의 인접 세그먼트의 대표패턴을 이용한 보정을 통해 해당 세그먼트 대표패턴을 생성한다(S334).
다만 대칭위치에 인접한 세그먼트가 없거나, 대칭위치의 세그먼트에서 수집이 이루어지지 않았을 경우 보정에 [0033]
사용할 데이터가 없는 것이므로 두 서브 세그먼트의 대표패턴을 평균한 것을 그대로 세그먼트 대표패턴으로 근 사한다(S335)
c. 대표패턴을 갖는 서브 세그먼트의 수가 3 인 경우 [0034]
이 경우, 4개의 서브 세그먼트 중 대표 패턴을 갖는 3개의 서브 세그먼트에서 각 서브 세그먼트 대표패턴 간의 [0035]
차이를 분석하여 이를 이용해 서브 세그먼트 대표값을 생성할 수 있다. 서브 세그먼트 대표패턴의 차이가 크지 않다면 세그먼트 내에서 인프라정보의 변화가 크지 않다고 보고 이 경우 인프라정보를 단순 평균하여 세그먼트 대표패턴을 생성한다(S336). 이를 위한 서브 세그먼트 대표패턴 간 차이의 문턱 값(Threshold)은 실험을 통해 선정한다.
다만, 서브 세그먼트 대표패턴 간의 차이가 상기한 문턱 값을 넘어간다면 이는 서브 세그먼트 간에 수집된 수신 [0036]
감도 패턴의 변화가 크다는 의미이고 이 경우 올바른 세그먼트 대표패턴의 생성을 위해서 위 a, b경우에서와 비 슷하게 주변 세그먼트 대표패턴을 이용한 보정을 통해 세그먼트 대표패턴을 선정할 수 있다.
만약 주변 세그먼트의 대표패턴이 존재한다면 같이 주변 세그먼트의 데이터를 이용한 보정을 통해 세그먼트 대 [0037]
표패턴을 계산하고(S337), 보정에 사용할 주변 세그먼트의 수집 데이터가 존재하지 않는 경우 서브 세그먼트 대 표패턴의 평균을 세그먼트 대표패턴으로 근사하여 사용한다(S338).
d. 모든 서브 세그먼트에서 대표 패턴을 갖는 경우 [0038]
4곳의 서브 세그먼트 모두에서 수집이 이루어져 서브 세그먼트 대표패턴이 생성되었다면, 이는 세그먼트 내에서 [0039]
비교적 고른 분포의 수집이 이루어졌다는 의미이며, 따라서 서브 세그먼트 대표패턴들을 단순 평균한 값으로 세 그먼트 대표패턴을 생성할 수 있다.
이와 같은 방식으로, 세그먼트의 대표패턴을 검출하고, 이를 매핑함으로써 전파지문지도를 구축할 수 있다 [0040]
(S400). 여기서, 수집 위치의 임의적 특성으로 인하여 세그먼트화 과정에서 특정지점에 수집데이터가 존재하지 않을 가능성이 있다. 이 경우 서비스의 연속성을 위하여 인접 세그먼트에서의 인프라정보를 이용한 추정을 통해 보다 완성도 높은 전파지도 구축을 도모해야 하며, 이때는 일반적으로 사용되는 보간법과 같은 방식을 사용할 수 있다. 다만, 수집구역의 특정부분에 대해 전반적으로 수집이 이루어 지지 않았다면, 추정을 통한 전파지도는 구축하지 않는다. 이는 특히 실내의 경우 특정 층부터 가운데가 위쪽까지 뚫려있는 보이드 (void) 구조의 건축 물 등 전파지도의 생성이 이루어질 수 없는 공간이 있을 수 있기 때문이며, 이러한 곳에는 전파지문 지도를 구 축하지 않게 하기 위함이다.
부호의 설명
S : 세그먼트 s : 서브 세그먼트
[0041]
