KR101694521B1 - 전파지문지도 생성 장치 및 방법 - Google Patents

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Abstract

전파지문지도 생성 장치는 수집 구역을 복수의 세그먼트로 분할하고, 복수의 세그먼트 각각에서 수집된 수집 데이터를 이용하여 상기 복수의 세그먼트 각각에 대한 대표 전파패턴과 대표 위치를 생성하여 일차적인 전파지문지도를 생성한 후 일차적인 전파지문지도의 각 세그먼트의 대표 전파패턴을 각 세그먼트의 인접 세그먼트의 대표 전파패턴을 이용하여 스무딩한다.

Description

전파지문지도 생성 장치 및 방법{APPARATUS AND METHOD FOR GENERATING RADIO FINGERPRINT MAP}
본 발명은 전파지문지도 생성 장치 및 방법에 관한 것으로, 더욱 자세히 말하면 동적 수집 기반의 전파지문지도 생성 장치 및 방법에 관한 것이다.
위치기반서비스(Location Based Service, LBS)는 향후 IT 산업에서 폭발적인 성장세가 기대되는 킬러 어플리케이션(killer application) 중 하나로, 스마트 폰과 같은 모바일 단말이 대중적으로 보급됨에 따라 그 필요성이 더욱 강하게 대두되고 있다.
실내 환경에서 비교적 정확한 위치 인식이 가능한 방식으로 전파지문지도(RF fingerprinting) 방식이 있다. 일반적인 전파지문지도 방식은 특정 구역 내 여러 지점들에 대한 무선신호의 전파패턴을 저장하고 있는 전파지문지도를 활용하여 사용자 단말의 위치를 추정하는 것으로, 위치를 알고자 하는 사용자 단말이 무선신호를 수신하면 수신한 무선신호의 전파패턴과 전파지문지도에 저장되어 있는 전파패턴을 비교하여 가장 비슷한 전파패턴이 있는 지점을 찾음으로써 사용자 단말의 위치를 결정한다.
이러한 전파지문지도 방식은 수집 및 전파지문지도 생성단계와 위치결정단계로 이루어진다. 수집 및 전파지문지도 생성단계는 실내 공간에서 무선신호를 수집하여 특정 구역별 무선신호의 전파패턴을 획득하고 전파지문지도를 생성하는 단계이다. 위치결정단계는 사용자 단말이 수신한 수신신호의 전파패턴과 전파지문지도의 전파패턴의 패턴 매칭을 통해 위치추정을 수행하는 단계이다. 따라서 사용자 단말의 위치를 정확하게 파악하기 위해서는 전파지문지도가 해당 구역의 전파패턴을 정확하게 나타내고 있어야 한다.
수집 및 전파지문지도 생성단계는 정적 수집과 동적 수집을 활용하는 방식이 있다. 일반적으로 무선신호의 수집은 정적 수집을 통해 이루어진다. 정적 수집은 수집 구역 내에 전파패턴을 수집할 다수개의 지점을 미리 지정한 뒤 각 지점의 정확한 위치에서 수분 정도 대기하며 수신되는 무선신호를 수집한 뒤 이에 평균을 취하여 지점별 전파패턴, 즉 전파지문(radio fingerprint)을 생성한다. 이때 전파패턴의 수집지점은 수집 구역을 격자형태로 나눈 뒤 각 격자들의 가운데 위치로 지정하는 것이 일반적이나, 수집 구역의 형태나 서비스 시나리오에 따라 변화될 수 있다. 이렇게 생성된 여러 지점의 전파지문들이 통합되면 전파지문지도(radio fingerprint map)가 생성된다.
하지만 정적 수집 방식은 실내공간 내의 수많은 수집지점들에서 각각 수분 정도의 수집시간을 필요로 하기 때문에 수집을 위해 너무 많은 인력과 시간이 필요하다는 문제점이 있으며, 이 때문에 광역의 서비스 지역을 목표로 하는 위치기반서비스에서는 정적 수집 방식을 이용한 전파지문지도 기반 위치인식이 사실상 불가능하다.
이러한 문제점을 해결하기 위하여 동적 수집 방식이 제안되었다. 동적 수집 방식은 정적 수집과 달리 내장 센서 혹은 GPS를 활용해 실시간 위치를 알 수 있고 동시에 무선신호를 수집할 수 있는 장치(수집장치)를 이용하여 수집구역을 계속하여 이동하면서 전파패턴을 수집한다. 수집자가 수집장치를 소지하고 수집구역 내에서 이동하면 전파패턴을 수집하고 있는 수집위치를 상황에 따라 수집장치에서 자동으로 측정하고 그에 해당하는 전파패턴을 기록함으로써 수집이 진행된다.
이렇게 동적 수집 방식을 통해 수집위치와 그에 해당하는 위치에서의 전파패턴의 묶음으로 얻어진 수집 정보를 이용하여 전파지문지도가 생성되는데, 기존의 정적 수집 방식과 같은 형태의 전파지문지도 생성을 위해서 별도의 가공과정을 거쳐야 한다. 즉, 수집구역을 특정형태의 세그먼트로 분할하고, 세그먼트 내부에서 수집된 데이터들의 평균을 취하여 대표 전파패턴을 생성한 뒤, 해당 세그먼트의 대표 위치를 지정해야 한다.
이와 같은 동적 수집 방식은 수집에 투입되는 시간과 비용을 최소화할 수 있으며, 따라서 시(市, city)단위 이상과 같이 넓은 범위의 실내 지역을 대상으로 하는 경우에도 전파지문지도 방식을 활용한 위치인식과 이를 통한 서비스를 가능하게 한다.
하지만 이러한 동적 수집 방식은 무선신호의 잡음이나 주변의 이동체, 방해물 등으로 인한 무선신호의 갑작스런 변화에 취약하며, 수집자가 계속하여 이동하면서 전파패턴을 수집하므로 한 지점에서 안정적으로 충분한 데이터를 확보할 수 있는 정적 수집 방식에 비해 데이터의 신뢰도가 떨어진다. 또한 동적 수집 방식은 수집 주기가 매우 짧은 별도의 수집 장치를 개발하지 않을 경우 한 지점에서 의미 있는 데이터 군을 확보하기 어려우며, 수집 주기가 짧은 고성능 수집 장치를 개발하기에는 추가적인 비용이 발생한다는 문제점이 있다. 이와 같이 전파지문지도 생성의 기초가 되는 수집 데이터의 질이 상대적으로 떨어지면 전파지문지도의 정확도가 떨어져 위치인식 성능이 저하된다.
본 발명이 해결하려는 과제는 동적 수집을 통한 전파지문지도 생성 시 수집 데이터의 신뢰도를 향상시킬 수 있는 전파지문지도 생성 장치 및 방법을 제공하는 것이다.
본 발명의 한 실시 예에 따르면, 위치인식에 사용하는 전파지문지도를 생성하는 장치가 제공된다. 전파지문지도 생성 장치는 수집 구역 분할부, 일차 생성부, 그리고 전파패턴 재가공부를 포함한다. 상기 수집 구역 분할부는 수집 구역을 복수의 세그먼트로 분할한다. 상기 일차 생성부는 복수의 세그먼트 각각에서 수집된 수집 데이터에 기초하여, 상기 복수의 세그먼트 각각에 대한 대표 전파 패턴과 대표 위치를 생성하여 일차적인 전파지문지도를 생성한다. 그리고 상기 전파패턴 재가공부는 상기 복수의 세그먼트의 각 세그먼트와 상기 각 세그먼트의 인접 세그먼트의 대표 전파패턴을 이용하여 상기 각 세그먼트의 대표 전파패턴을 스무딩하여 최종적인 전파지문지도를 생성한다.
상기 전파패턴 재가공부는 상기 각 세그먼트로부터 설정된 임계 값 내에 존재하는 세그먼트를 상기 각 세그먼트의 인접 세그먼트로 결정하는 인접 세그먼트 결정부를 포함할 수 있다.
상기 전파패턴 재가공부는 상기 수집 데이터를 분석하여 상기 일차적인 전파지문지도의 신뢰도를 계산하는 신뢰도 계산부를 더 포함할 수 있다. 이때 상기 일차적인 전파지문지도의 신뢰도 값에 따라서 상기 인접 세그먼트의 개수가 변경될 수 있다.
상기 인접 세그먼트 결정부는 상기 일차적인 전파지문지도의 신뢰도 값이 높아질수록 상기 인접 세그먼트의 개수를 줄일 수 있다.
상기 전파패턴 재가공부는 상기 각 세그먼트와 상기 각 세그먼트의 인접 세그먼트 각각의 대표 전파패턴의 이동 평균 값을 이용하여 상기 각 세그먼트의 대표 전파패턴을 스무딩하는 스무딩부를 포함할 수 있다.
상기 전파지문지도 생성 장치는 수집 단말을 더 포함할 수 있다. 상기 수집 단말은 상기 수집 구역을 이동하면서 무선신호의 전파패턴과 상기 전파패턴의 수집 위치를 획득한다. 상기 수집 데이터는 수집 단말에 의해 수집된 전파패턴과 상기 전파패턴의 수집 위치를 포함할 수 있다.
상기 일차 생성부는 각 세그먼트 내부에서 수집된 전파패턴들의 평균을 취하여 대표 전파패턴을 생성하고, 상기 각 세그먼트 내의 어느 한 위치를 상기 각 세그먼트의 대표 위치로 설정할 수 있다.
본 발명의 다른 한 실시 예에 따르면, 전파지문지도 생성 장치에서 위치인식에 사용하는 전파지문지도를 생성하는 방법이 제공된다. 전파지문지도 생성 방법은 수집 구역을 복수의 세그먼트로 분할하는 단계, 상기 복수의 세그먼트 각각에서 수집된 수집 데이터에 기초하여, 상기 복수의 세그먼트 각각에 대한 대표 전파패턴과 대표 위치를 생성하는 단계, 상기 복수의 세그먼트 각각에 대한 대표 전파패턴과 대표 위치를 토대로 일차적인 전파지문지도를 생성하는 단계, 그리고 상기 복수의 세그먼트의 각 세그먼트와 상기 각 세그먼트의 인접 세그먼트의 대표 전파패턴을 이용하여 상기 각 세그먼트의 대표 전파패턴을 스무딩하는 단계를 포함한다.
상기 스무딩하는 단계는 상기 각 세그먼트로부터 설정된 임계 값 내에 존재하는 세그먼트를 상기 각 세그먼트의 인접 세그먼트로 결정하는 단계를 포함하고, 상기 수집 데이터의 특성에 따라서 상기 각 세그먼트의 인접 세그먼트의 수가 결정될 수 있다.
상기 수집 데이터는 수집 단말에 의해 수집된 전파패턴과 상기 전파패턴의 수집 위치를 포함하며, 상기 수집 데이터의 특성은 상기 수집 단말의 이동 속도 및 상기 각 세그먼트에 포함되어 있는 수집 데이터의 수 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
상기 스무딩하는 단계는 상기 수집 데이터를 분석하여 상기 일차적인 전파지문지도의 신뢰도를 계산하는 단계를 더 포함할 수 있고, 상기 결정하는 단계는 상기 일차적인 전파지문지도의 신뢰도 값에 따라서 상기 각 세그먼트의 인접 세그먼트의 수를 변경시키는 단계를 포함할 수 있다.
상기 변경시키는 단계는 상기 일차적인 전파지문지도의 신뢰도 값이 높아질수록 상기 각 세그먼트의 인접 세그먼트의 수를 감소시키는 단계를 포함할 수 있다.
상기 각 세그먼트의 인접 세그먼트로 결정하는 단계는 i번째 세그먼트에서 수신된 여러 무선신호 중 어느 하나의 무선신호를 송신한 신호 송신기를 선택하는 단계, 상기 복수의 세그먼트 중 i번째 세그먼트를 제외한 나머지 세그먼트에서 상기 선택된 신호 송신기로부터 무선신호가 수신되었는지 확인하는 단계, 상기 나머지 세그먼트 중 상기 신호 송신기로부터의 무선신호를 수신한 세그먼트 중 상기 임계 값 내에 존재하는 세그먼트를 상기 i번째 세그먼트의 인접 세그먼트 집합에 포함시키는 단계, 그리고 상기 i번째 세그먼트에서 다른 신호 송신기를 선택하면서 상기 확인하는 단계 및 상기 포함시키는 단계를 반복하는 단계를 포함할 수 있다. 상기 i는 1부터 상기 복수의 세그먼트의 수에 해당하는 양의 정수일 수 있다.
상기 각 세그먼트의 인접 세그먼트로 결정하는 단계는 상기 각 세그먼트의 인접 세그먼트 집합에서 가까운 거리 순으로 설정된 개수의 세그먼트를 상기 각 세그먼트의 인접 세그먼트로 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 스무딩하는 단계는 상기 각 세그먼트에 대하여 상기 각 세그먼트와 상기 각 세그먼트의 인접 세그먼트 각각의 대표 전파패턴의 이동 평균 값을 계산하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 전파지문지도 생성 방법은 상기 수집 구역을 이동하면서 상기 수집 데이터에 해당하는 무선신호의 전파패턴과 상기 전파패턴의 수집 위치를 획득하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 대표 전파패턴과 대표 위치를 생성하는 단계는 상기 각 세그먼트 내부에서 수집된 전파패턴들의 평균을 구하여 상기 각 세그먼트의 대표 전파패턴을 생성하는 단계, 그리고 상기 각 세그먼트 내의 어느 한 위치를 상기 각 세그먼트의 대표 위치로 설정하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 실시 예에 의하면, 동적 수집 방식의 전파지문지도 생성에서 인접한 위치에서 수집한 데이터를 활용함으로써, 무선신호의 잡음과 불규칙한 변화를 상쇄시킬 수 있는 효과를 얻을 수 있다.
또한 많은 수집 데이터를 사용하므로 생성된 전파지문지도의 신뢰도를 향상시킬 수 있고, 이를 통해 궁극적으로 위치인식 성능을 향상시킬 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 전파지문지도 생성 장치를 나타낸 도면이다.
도 2는 도 1에 도시된 수집 단말 및 지도 생성부의 상세 구성을 나타낸 도면이다.
도 3은 도 2에 도시된 전파패턴 재가공부에서 전자지문지도를 재가공하는 방법을 나타낸 흐름도이다.
도 4는 도 2에 도시된 전파패턴 재가공부의 다른 일 예를 나타낸 도면이다.
도 5는 본 발명의 실시 예에 따른 전파지문지도 생성 장치에 의해 생성된 전파지문지도를 이용한 위치 인식 시스템의 일 예를 나타낸 도면이다.
도 6은 본 발명의 실시 예에 따른 전파지문지도를 이용한 사용자 위치인식 결과를 나타낸 도면이다.
아래에서는 첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명의 실시 예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시 예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.
명세서 및 청구범위 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성 요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성 요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.
이제 본 발명의 실시 예에 따른 전파지문지도 생성 장치 및 방법에 대하여 도면을 참고로 하여 상세하게 설명한다.
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 전파지문지도 생성 장치를 나타낸 도면이다.
도 1을 참고하면, 전파지문지도 생성 장치(100)는 수집 단말(110), 지도 생성부(120) 및 전파지문지도 데이터베이스(database, DB)(130)를 포함한다.
수집 단말(110)은 위치 획득이 가능하며, 수집구역에 인접해 있는 하나 이상의 신호 송신기들로부터 무선신호를 수신할 수 있는 단말기로서, 수집구역을 이동하며 무선신호의 전파패턴을 수집하고, 전파패턴의 수집 위치를 획득한다. 즉 전파패턴은 해당 수집구역에 인접해 있는 하나 이상의 신호 송신기들로부터 수신한 무선신호들로 구성된다.
지도 생성부(120)는 수집 정보를 가공하여 일차적인 전파지문지도를 생성한 후 생성된 일차적인 전파지문지도를 재가공하여 최종적인 전파지문지도를 생성한다.
전파지문지도 DB(130)는 지도 생성부(120)에 의해 생성된 전파지문지도를 저장한다.
도 2는 도 1에 도시된 수집 단말 및 지도 생성부의 상세 구성을 나타낸 도면이다.
도 2를 참고하면, 수집 단말(110)은 무선신호 수집부(112), 수집위치 계산부(114) 및 제어부(116)를 포함한다.
무선신호 수집부(112)는 주변의 무선신호의 전파패턴을 수집한다.
수집위치 계산부(114)는 전파패턴을 수집하고 있는 위치인 수집 위치를 계산한다. 수집위치 계산부(114)는 상황에 따라 가속도계, 지자기 센서, 자이로스코프 등을 이용하는 DR(Dead Reckoning) 혹은 PDR(Pedestrian DR) 방식 또는 위성신호를 사용하는 GPS 방식을 이용하여 수집 위치를 계산할 수 있다.
제어부(116)는 수집 위치와 수집 위치에서의 전파패턴을 포함하는 수집 정보를 지도 생성부(120)로 전달한다.
지도 생성부(120)는 수집 정보를 가공하여 일차적인 전파지문지도를 생성한 후 생성된 일차적인 전파지문지도를 재가공하여 최종적인 전파지문지도를 생성한다. 지도 생성부(120)는 수집구역 분할부(122), 일차 생성부(124) 및 전파패턴 재가공부(126)를 포함한다.
수집구역 분할부(122)는 수집구역을 복수의 세그먼트로 분할한다. 수집구역 분할부(122)는 수집 단말(110)로부터 수집된 수집 정보를 토대로 수집 구역의 전파패턴의 분포를 분석하고, 수집 구역의 전파패턴의 분포를 이용하여 세그먼트의 형태를 결정할 수 있다. 세그먼트는 격자 형태를 가질 수도 있으며, 격자 형태가 아닌 다른 형태를 가질 수도 있다. 또한 수집구역 분할부(122)는 수집 구역의 전파패턴의 분포뿐만 아니라 수집구역의 공간적인 특성이나 서비스 시나리오에 따라 세그먼트의 형태를 결정할 수 있다.
일차 생성부(124)는 각 세그먼트 내부에서 수집된 전파패턴들의 평균을 취하여 대표 전파패턴을 생성하고 각 세그먼트의 대표 위치를 지정한 후 각 세그먼트의 대표 전파패턴과 대표 위치를 이용하여 일차적인 전파지문지도를 생성한다. 세그먼트의 대표 위치는 세그먼트 내의 임의의 특정 위치(예를 들면, 세그먼트의 한 가운데)로 설정될 수 있다.
별도의 고성능 수집장치 없이 수집자가 걸으면서 이동하는 일반적인 수집상황을 가정했을 때 세그먼트의 크기가 충분히 크지 않을 경우 통계적 특성을 확인할 수 있는 수준의 데이터(전파패턴)를 확보하기는 어렵고, 또 세그먼트의 크기가 지나치게 커질 경우 생성된 전파패턴이 해당 세그먼트 영역 전체를 대표하기 어렵기 때문에 세그먼트 내에서 얻어진 전파패턴을 평균한 대표 전파패턴이라 할 지라도 순간적으로 변화하는 전파패턴의 특성을 충분히 상쇄하지 못할 가능성이 높다. 따라서 전파패턴 재가공부(126)는 일차적으로 생성된 전파지문지도를 재가공한다. 전파패턴 재가공부(126)는 인접 세그먼트에서 생성된 전파패턴을 이용한 스무딩(smoothing)을 통해 일차적으로 생성된 전파지문지도 내 전파패턴의 순간적인 변화를 상쇄시킨다. 이러한 전파패턴 재가공부(126)는 인접 세그먼트 결정부(1262) 및 스무딩부(1264)를 포함한다.
인접 세그먼트 결정부(1262)는 전파지문지도 상에서 각 세그먼트에 대한 인접 세그먼트를 결정한다. 인접 세그먼트 결정부(1262)는 각 세그먼트에 대해 인접 세그먼트 조건을 만족하는 세그먼트들을 각 세그먼트의 인접 세그먼트로 결정할 수 있다. 인접 세그먼트 조건으로는 거리상에서의 임계 값(threshold)을 설정하고 거리 임계 값 안에 존재하는 세그먼트를 인접 세그먼트로 결정하는 조건일 수 있으며, 각 세그먼트로부터 거리 임계 값만큼 떨어진 세그먼트까지를 인접 세그먼트로 결정하는 조건일 수 있다. 거리 임계 값은 세그먼트의 크기 등 여러 요건을 고려하여 전파지문지도의 재가공 이전에 설정될 수 있다. 또한 이와 다른 방법의 인접 세그먼트 조건이 설정될 수도 있다.
스무딩부(1264)는 각 세그먼트의 인접 세그먼트들의 전파패턴을 이용하여 각 세그먼트의 전자패턴을 스무딩한다. 전파패턴을 스무딩하는 방식에는 이동평균(moving average)과 같은 다양한 필터링 기법이나 전파의 신호감쇠(pathloss) 모델을 사용한 곡선적합(curve fitting) 방식 등이 사용될 수 있으며, 이와 다른 방식이 사용될 수 있다.
그러면, 전파패턴 재가공부(126)에서 일차적으로 생성된 전자지문지도를 재가공하는 방법에 대해서 도 3을 참고로 하여 자세하게 설명한다.
도 3에는 스무딩 방식으로 이동평균을 이용하며, 무선통신 방식으로는 Wi-Fi를 이용한 전자지문지도 재가공 방법이 도시되어 있으며, Wi-Fi뿐만 아니라 이동통신 네트워크 등 다른 무선통신시스템을 활용한 경우에도 적용 가능하다.
도 3은 도 2에 도시된 전파패턴 재가공부에서 전자지문지도를 재가공하는 방법을 나타낸 흐름도로서, 설명의 편의상 i번째 세그먼트를 기준으로 설명하였다.
도 3을 참고하면, 인접 세그먼트 결정부(1262)는 복수의 세그먼트 각각에 대한 인접 세그먼트를 결정한다. 이를 위해 인접 세그먼트 결정부(1262)는 복수의 세그먼트 중 i번째 세그먼트를 선택한다(S302). 수집구역 분할부(122)에 의해 수집 구역이 n개의 세그먼트로 분할되었다고 가정하면, i는 1부터 n까지의 양의 정수이며, n은 1 이상의 양수의 정수이다.
인접 세그먼트 결정부(1262)는 i번째 세그먼트에서 수신된 여러 무선신호 중 어느 하나의 무선신호를 송신한 신호 송신기(예를 들면, Wi-Fi Access Point)(APj)를 선택한 후(S304) i번째 세그먼트의 인접 세그먼트를 결정하기 위해 다른 세그먼트에서 동일한 신호 송신기(APj)로부터 무선신호가 수신되었는지 확인한다. j는 1부터 p까지의 양의 정수이며, p는 1 이상의 양수의 정수이다. 예를 들어, i번째 세그먼트에서 서로 다른 두 개의 신호 송신기로부터 무선신호를 수신하였다고 가정하면, p=2일 수 있다.
인접 세그먼트 결정부(1262)는 다른 세그먼트에서 동일한 신호 송신기(APj)로부터 무선신호가 수신되었는지 확인하기 위해 k번째 세그먼트를 선택한다(S306).
인접 세그먼트 결정부(1262)는 k번째 세그먼트에서 신호 송신기(APj)로부터 무선신호를 수신하였는지 확인하고(S308), k번째 세그먼트가 신호 송신기(APj)로부터 무선신호를 수신한 경우에 k번째 세그먼트가 i번째 세그먼트의 인접 세그먼트 조건을 만족하는지 확인한다(S310).
인접 세그먼트 결정부(1262)는 k번째 세그먼트가 i번째 세그먼트의 인접 세그먼트 조건을 만족하는 경우에 k번째 세그먼트를 i번째 세그먼트의 인접 세그먼트 집합에 포함시킨다(S312).
다음, 인접 세그먼트 결정부(1262)는 k가 n이 아닌 경우(S314), k를 1 증가시킨 후(S316), 단계(S306~S312)를 수행한다.
한편, 인접 세그먼트 결정부(1262)는 k번째 세그먼트가 신호 송신기(APj)로부터 무선신호를 수신하지 않았거나 k번째 세그먼트가 i번째 세그먼트의 인접 세그먼트 조건을 만족하지 않은 경우에, k를 1씩 증가시킨 후(S316) 단계(S306~S314)를 수행한다. 이때 k=i는 제외된다.
인접 세그먼트 결정부(1262)는 이러한 방법으로 k를 1씩 증가시키면서 k가 n이 될 때까지 단계(S306~S316)를 반복하여(S314), i번째 세그먼트의 인접 세그먼트 집합을 결정한다. 이때 i=n인 경우, k는 n-1이 될 때까지 단계를 반복할 수 있다.
i번째 세그먼트의 인접 세그먼트 집합이 결정되면, 인접 세그먼트 결정부(1262)는 i번째 세그먼트의 인접 세그먼트 집합에서 이동평균 필터의 개수(l)만큼의 인접 세그먼트를 선택한다(S318). 인접 세그먼트 결정부(1262)는 i번째 세그먼트의 인접 세그먼트 집합에서 i번째 세그먼트로부터 가까운 순서로 이동평균 필터의 개수만큼의 인접 세그먼트를 선택하고, 선택한 인접 세그먼트를 i번째 세그먼트의 인접 세그먼트로 결정한다(S320).
이와 같은 방법으로 i번째 세그먼트의 l개의 인접 세그먼트가 결정되면, 스무딩부(1264)는 l개의 이동평균 필터를 이용하여 i번째 세그먼트의 대표 전자패턴을 스무딩한다(S322). 이동평균 필터를 이용한 i번째 세그먼트의 대표 전자패턴의 스무딩은 수학식 1과 같이 이루어질 수 있다.
Figure 112013107998721-pat00001
여기서, Rj는 스무딩된 j번째 신호 송신기(APj)의 수신감도이며, wm은 m번째 이동평균 필터의 값,
Figure 112013107998721-pat00002
은 인접 세그먼트 내에 존재하는 m번째 신호 송신기(APm)의 수신감도이다. 그리고 m=0일 때는 현재 스무딩을 계산하고 있는 i번째 세그먼트에서 수신된 j번째 신호 송신기(APj)의 수신 감도이다.
이와 같이 하여 신호 송신기(APj)의 전파패턴을 스무딩하고 난 후, 인접 세그먼트 결정부(1262)는 j가 p가 아니면(S324), j를 1 증가시키고(S326), 단계(S304~S320)를 수행하고, 스무딩부(1264)는 단계(S322)를 수행한다. 이때 j가 p이 될 때까지 단계가 반복된다.
스무딩부(1264)는 i번째 세그먼트에 대해 구해진 p개의 Rj(j=1, 2, …, p)로부터 i번째 세그먼트의 대표 전자패턴을 생성한다(S328). 즉, p개의 Rj(j=1, 2, …, p)가 i번째 세그먼트의 대표 전자패턴을 구성하는 컴포넌트가 된다. 그리고 전파패턴 재가공부(126)는 모든 세그먼트에 대해 단계를 반복함으로써, 일차적으로 생성된 전파지문지도의 각 세그먼트의 전파패턴을 인접 세그먼트 전파패턴을 이용하여 스무딩함으로써, 일차적으로 생성된 전파지문지도를 재가공할 수 있다. 이러한 방법으로 동적 수집 기반의 전파지문지도 생성 시 발생할 수 있는 예측 불가능한 신호 변화 효과를 저감할 수 있을 뿐만 아니라 전파지문지도 방식의 위치인식 성능을 개선할 수 있다.
도 4는 도 2에 도시된 전파패턴 재가공부의 다른 일 예를 나타낸 도면이다.
도 4를 참고하면, 전파패턴 재가공부(126')는 신뢰도 계산부(1266)를 더 포함할 수 있다.
신뢰도 계산부(1266)는 일차적으로 생성된 전파지문지도의 신뢰도를 계산한다. 신뢰도 계산부(1266)는 일차적인 전파지문지도의 생성 시 사용되는 수집 데이터를 분석하여 수집 단말(110)의 이동 속도, 혹은 세그먼트에 포함되어 있는 수집데이터의 개수 등의 요소를 이용하여 전파지문지도의 신뢰도 값을 산출한다. 세그먼트에 포함되어 있는 수집 데이터가 적은 경우 전파지문지도를 생성하기 위한 충분한 정보가 제공되지 않아 정확한 전파지문지도 생성이 어렵다. 수집 단말(110)의 이동속도의 경우 지나치게 빠르게 수집된 데이터는 수집 단말(110)의 이동성 때문에 전파가 산란될 수 있고 천천히 이동하는 경우보다 세그먼트 내에 포함되는 데이터의 수 역시 상대적으로 적기 때문에 상대적으로 신뢰도가 낮은 전파지문지도가 생성될 가능성이 매우 높다. 따라서 신뢰도 계산부(1266)는 수집 단말(110)의 이동 속도, 혹은 세그먼트에 포함되어 있는 수집데이터의 개수 등의 요소들을 수치화하여 전파지문지도의 신뢰도 값을 산출한다.
인접 세그먼트 결정부(1262)는 산출된 전파지문지도의 신뢰도 값을 바탕으로 스무딩에 사용하는 인접 세그먼트의 개수(l)를 적응적(Adaptive)으로 변경해 줌으로써 보다 정확한 전파지문지도를 만드는 데 활용될 수 있도록 한다. 인접 세그먼트 결정부(1262)는 산출된 전파지문지도의 신뢰도 값이 높을수록 인접 세그먼트의 개수(l)를 줄일 수 있다.
일차적인 전파지문지도의 신뢰도가 상대적으로 낮은 경우에는 주변의 세그먼트 내 전파패턴을 보다 많이 활용하여 스무딩을 해야 전파패턴에 대한 충분한 정보를 확보할 수 있어 보다 정확한 전파지문지도 생성이 가능하며, 반대로 일차적인 전파지문지도의 신뢰도가 높아 전파지문지도가 충분히 정확하다고 판단된 경우에는 인접 세그먼트의 개수를 줄임으로써 1차 생성된 전파지문지도를 가능한 활용하고, 스무딩 과정에서의 프로세싱 복잡도를 줄이는 것이 가능하다.
도 5는 본 발명의 실시 예에 따른 전파지문지도 생성 장치에 의해 생성된 전파지문지도를 이용한 위치 인식 시스템의 일 예를 나타낸 도면이다.
도 5를 참고하면, 위치 인식 시스템(500)은 전파지문지도 DB(510) 및 위치 인식부(520)를 포함한다.
전파지문지도 DB(510)는 도 1에 도시된 전파지문지도 DB(130)로, 전파지문지도 생성 장치(100)에 의해 생성된 전파지문지도를 저장하고 있다.
위치 인식부(520)는 위치인식을 요청한 사용자 단말이 수신한 수신신호의 전파패턴과 전파지문지도 DB(510)의 전파지문지도의 전파패턴을 비교하여 사용자 단말이 수신한 수신신호의 전파패턴과 가장 근접한 전파지문지도의 전파패턴의 위치를 이용하여 사용자 단말의 위치로 추정한다.
표 1는 본 발명의 실시 예에 따른 전파지문지도를 이용하였을 때 위치인식 성능이 어느 정도 개선되는지를 나타내고 있다.
재가공하지 않은 전파지문지도 재가공(스무딩)한 전파지문지도
평균 오차(m) 표준편차(m) 평균 오차(m) 표준편차(m)
k = 1 4.93 4.31 4.69 4.09
k = 3 4.62 3.70 4.34 3.66
표 1에 나타나는 수치들은 Wi-Fi 측정값을 사용하여 위치인식을 수행하는 환경에서 재가공한 전파지문지도와 재가공하지 않은 전파지문지도를 사용했을 때 위치인식 오차를 나타내고 있다. 전파지문지도 생성을 위한 전파패턴 수집 및 위치인식을 위한 Wi-Fi 전파패턴은 모두 서울특별시 삼성동에 위치한 코엑스(coex) 건물에서 측정되었으며, 위치인식을 위해 사용한 Wi-Fi 측정값은 모든 실험에서 동일하다. 실험을 위해 실제 사용자가 이동한 경로(사각형)와 재가공한 전파지문지도를 사용하고 위치인식알고리즘에서 k를 1로 설정하였을 때의 위치인식 결과값(원)이 도 6에 도시되어 있다. 전파지문지도와 사용자가 수신한 Wi-Fi 전파패턴을 비교해주는 위치인식알고리즘은 wK-NN(weighted K-Nearest Neighbor) 방식을 사용하였다. 전파지문지도 생성에서 세그먼트는 각 변이 1m 길이를 갖는 정사각형의 격자형태를 가지도록 생성하였다.
표 1에서 나타내고 있는 결과 값은 위치인식을 위해 사용한 Wi-Fi 전파패턴 등 다른 요소들을 변하지 않고 전파지문지도 생성 방식만 바꾸면서 위치인식을 수행한 결과이므로 표 1에서 나타내고 있는 결과 값으로부터 전파지문지도의 생성방식에 따라 위치인식 시스템의 위치인식 성능이 어떻게 변화하는지를 알 수 있다.
실험 결과에 따르면, wK-NN 알고리즘의 k 값과 상관없이 스무딩을 통해 재가공한 전파지문지도를 사용하는 것이 재가공을 하지 않은 전파지문지도를 사용했을 때보다 평균오차 측면에서 7% 안팎의 성능향상을 보였으며, 오차의 표준편차 역시 소폭 감소한 것을 알 수 있다. 이렇게 실 환경에서의 실험결과를 통해 본 발명의 실시 에에 따른 전파지문지도를 이용할 경우 위치인식 성능의 개선이 가능하다는 것이 확인되었으며, 뿐만 아니라 전파지문지도 재가공 과정에서 주변의 전파 환경에 맞추어 이동평균 필터의 사이즈나 필터 값을 조절하거나, 실시 예에서 제안한 것과 같은 간단한 이동평균 필터가 아닌 전파의 감쇠모델 등을 사용하는 보다 진보된 형태의 필터를 사용함으로써 더욱 향상 된 위치인식 결과를 얻을 수 있다.
도 6은 본 발명의 실시 예에 따른 전파지문지도를 이용한 사용자 위치인식 결과를 나타낸 도면이다.
도 6을 보면 알 수 있듯이, 재가공한 전파지문지도를 이용함으로써 실제 사용자가 이동한 경로에 따라서 비교적 정확한 위치인식 결과를 나타내는 것을 알 수 있다.
본 발명의 실시 예는 이상에서 설명한 장치 및/또는 방법을 통해서만 구현되는 것은 아니며, 본 발명의 실시 예의 구성에 대응하는 기능을 실현하는 프로그램 또는 그 프로그램이 기록된 기록 매체를 통해 구현될 수도 있으며, 이러한 구현은 앞서 설명한 실시 예의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술 분야의 전문가라면 쉽게 구현할 수 있는 것이다.
이상에서 본 발명의 실시 예에 대하여 상세하게 설명하였지만 본 발명의 권리 범위는 이에 한정되는 것은 아니고 다음의 청구범위에서 정의하고 있는 본 발명의 기본 개념을 이용한 당업자의 여러 변형 및 개량 형태 또한 본 발명의 권리 범위에 속하는 것이다.

Claims (17)

  1. 위치인식에 사용하는 전파지문지도를 생성하는 장치로서,
    수집 구역을 복수의 세그먼트로 분할하는 수집 구역 분할부,
    복수의 세그먼트 각각에서 수집된 수집 데이터에 기초하여, 상기 복수의 세그먼트 각각에 대한 대표 전파 패턴과 대표 위치를 생성하여 일차적인 전파지문지도를 생성하는 일차 생성부, 그리고
    상기 복수의 세그먼트의 각 세그먼트와 상기 각 세그먼트의 인접 세그먼트의 대표 전파패턴을 이용하여 상기 각 세그먼트의 대표 전파패턴을 스무딩하여 최종적인 전파지문지도를 생성하는 전파패턴 재가공부
    를 포함하는 전파지문지도 생성 장치.
  2. 제1항에서,
    상기 전파패턴 재가공부는 상기 각 세그먼트로부터 설정된 임계 값 내에 존재하는 세그먼트를 상기 각 세그먼트의 인접 세그먼트로 결정하는 인접 세그먼트 결정부를 포함하는 전파지문지도 생성 장치.
  3. 제2항에서,
    상기 전파패턴 재가공부는 상기 수집 데이터를 분석하여 상기 일차적인 전파지문지도의 신뢰도를 계산하는 신뢰도 계산부를 더 포함하고,
    상기 일차적인 전파지문지도의 신뢰도 값에 따라서 상기 인접 세그먼트의 개수가 변경되는 전파지문지도 생성 장치.
  4. 제3항에서,
    상기 인접 세그먼트 결정부는 상기 일차적인 전파지문지도의 신뢰도 값이 높아질수록 상기 인접 세그먼트의 개수를 줄이는 전파지문지도 생성 장치.
  5. 제1항에서,
    상기 전파패턴 재가공부는 상기 각 세그먼트와 상기 각 세그먼트의 인접 세그먼트 각각의 대표 전파패턴의 이동 평균 값을 이용하여 상기 각 세그먼트의 대표 전파패턴을 스무딩하는 스무딩부를 포함하는 전파지문지도 생성 장치.
  6. 제1항에서,
    상기 수집 구역을 이동하면서 무선신호의 전파패턴과 상기 전파패턴의 수집 위치를 획득하는 수집 단말
    을 더 포함하며,
    상기 수집 데이터는 수집 단말에 의해 수집된 전파패턴과 상기 전파패턴의 수집 위치를 포함하는 전파지문지도 생성 장치.
  7. 제6항에서,
    상기 일차 생성부는 각 세그먼트 내부에서 수집된 전파패턴들의 평균을 취하여 대표 전파패턴을 생성하고, 상기 각 세그먼트 내의 어느 한 위치를 상기 각 세그먼트의 대표 위치로 설정하는 전파지문지도 생성 장치.
  8. 전파지문지도 생성 장치에서 위치인식에 사용하는 전파지문지도를 생성하는 방법으로서,
    수집 구역을 복수의 세그먼트로 분할하는 단계,
    상기 복수의 세그먼트 각각에서 수집된 수집 데이터에 기초하여, 상기 복수의 세그먼트 각각에 대한 대표 전파패턴과 대표 위치를 생성하는 단계,
    상기 복수의 세그먼트 각각에 대한 대표 전파패턴과 대표 위치를 토대로 일차적인 전파지문지도를 생성하는 단계, 그리고
    상기 복수의 세그먼트의 각 세그먼트와 상기 각 세그먼트의 인접 세그먼트의 대표 전파패턴을 이용하여 상기 각 세그먼트의 대표 전파패턴을 스무딩하는 단계
    를 포함하는 전파지문지도 생성 방법.
  9. 제8항에서,
    상기 스무딩하는 단계는 상기 각 세그먼트로부터 설정된 임계 값 내에 존재하는 세그먼트를 상기 각 세그먼트의 인접 세그먼트로 결정하는 단계를 포함하고,
    상기 수집 데이터의 특성에 따라서 상기 각 세그먼트의 인접 세그먼트의 수가 결정되는 전파지문지도 생성 방법.
  10. 제9항에서,
    상기 수집 데이터는 수집 단말에 의해 수집된 전파패턴과 상기 전파패턴의 수집 위치를 포함하며,
    상기 수집 데이터의 특성은 상기 수집 단말의 이동 속도 및 상기 각 세그먼트에 포함되어 있는 수집 데이터의 수 중 적어도 하나를 포함하는 전파지문지도 생성 방법.
  11. 제9항에서,
    상기 스무딩하는 단계는 상기 수집 데이터를 분석하여 상기 일차적인 전파지문지도의 신뢰도를 계산하는 단계를 더 포함하고,
    상기 결정하는 단계는 상기 일차적인 전파지문지도의 신뢰도 값에 따라서 상기 각 세그먼트의 인접 세그먼트의 수를 변경시키는 단계를 포함하는 전파지문지도 생성 방법.
  12. 제11항에서,
    상기 변경시키는 단계는 상기 일차적인 전파지문지도의 신뢰도 값이 높아질수록 상기 각 세그먼트의 인접 세그먼트의 수를 감소시키는 단계를 포함하는 전파지문지도 생성 방법.
  13. 제9항에서,
    상기 각 세그먼트의 인접 세그먼트로 결정하는 단계는
    i번째 세그먼트에서 수신된 여러 무선신호 중 어느 하나의 무선신호를 송신한 신호 송신기를 선택하는 단계,
    상기 복수의 세그먼트 중 i번째 세그먼트를 제외한 나머지 세그먼트에서 상기 선택된 신호 송신기로부터 무선신호가 수신되었는지 확인하는 단계,
    상기 나머지 세그먼트 중 상기 신호 송신기로부터의 무선신호를 수신한 세그먼트 중 상기 임계 값 내에 존재하는 세그먼트를 상기 i번째 세그먼트의 인접 세그먼트 집합에 포함시키는 단계, 그리고
    상기 i번째 세그먼트에서 다른 신호 송신기를 선택하면서 상기 확인하는 단계 및 상기 포함시키는 단계를 반복하는 단계를 포함하며,
    상기 i는 1부터 상기 복수의 세그먼트의 수에 해당하는 양의 정수인 전파지문지도 생성 방법.
  14. 제13항에서,
    상기 각 세그먼트의 인접 세그먼트로 결정하는 단계는 상기 각 세그먼트의 인접 세그먼트 집합에서 가까운 거리 순으로 설정된 개수의 세그먼트를 상기 각 세그먼트의 인접 세그먼트로 결정하는 단계를 포함하는 전파지문지도 생성 방법.
  15. 제8항에서,
    상기 스무딩하는 단계는 상기 각 세그먼트에 대하여 상기 각 세그먼트와 상기 각 세그먼트의 인접 세그먼트 각각의 대표 전파패턴의 이동 평균 값을 계산하는 단계를 포함하는 전파지문지도 생성 방법.
  16. 제8항에서,
    상기 수집 구역을 이동하면서 상기 수집 데이터에 해당하는 무선신호의 전파패턴과 상기 전파패턴의 수집 위치를 획득하는 단계
    를 더 포함하는 전파지문지도 생성 방법.
  17. 제8항에서,
    상기 대표 전파패턴과 대표 위치를 생성하는 단계는
    상기 각 세그먼트 내부에서 수집된 전파패턴들의 평균을 구하여 상기 각 세그먼트의 대표 전파패턴을 생성하는 단계, 그리고
    상기 각 세그먼트 내의 어느 한 위치를 상기 각 세그먼트의 대표 위치로 설정하는 단계를 포함하는 전파지문지도 생성 방법.
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