KR101942288B1 - 위치 보정 장치 및 방법 - Google Patents

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Abstract

위치 보정 장치 및 방법이 개시된다. 위치 보정 장치는 촬영된 영상에 포함된 객체에 대응되는 적어도 하나의 객체를 미리 저장된 지리 객체 데이터베이스로부터 검색하고, 검색된 적어도 하나의 객체 중 위치 보정에 사용할 기준객체를 설정하는 기준객체 검색부와, 설정된 기준객체에서 기준점을 설정하는 기준점 추출부 및 기준점 사이의 실제 거리를 획득하고, 실제 거리와 촬영된 영상에 포함된 기준점 사이의 거리 및 촬영된 영상의 메타 정보를 이용하여 위치를 산출하는 위치 결정부를 포함한다. 따라서, 측위 정확성을 향상시킬 수 있고, 이를 통해 고품질의 위치 기반 서비스 또는 공간 정보 서비스에 활용할 수 있다.

Description

위치 보정 장치 및 방법{APPARATUS AND METHOD FOR CORRECTING INFORMATION OF POSITION}
본 발명은 위치 결정 기술에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 획득한 위치 정보의 정확도를 향상시킬 수 있는 위치 보정 장치 및 방법에 관한 것이다.
이동 단말의 위치 결정 기술(또는, 측위 기술)은 이동 단말의 현재 위치를 결정하는 기술로, 이동 단말이 기지국으로부터 수신한 수신신호를 이용하여 위치를 결정하는 네트워크 기반 위치 결정 방식 또는 이동 단말에 장착된 GPS 수신기를 이용하여 위치를 결정하는 단말 기반 측위 방식이 주로 사용되고 있다.
또한, 이동 단말의 위치 결정 기술에는 무선랜 환경에서 신호세기에 상응하는 핑거프린트(fingerprint)를 생성하고, 생성한 핑거프린트를 이동 단말에서 무선신호의 RF(Radio Frequency) 값과 매핑하여 측위하는 방법도 사용되고 있다.
그러나, 상기한 바와 같은 이동 단말의 측위 방법들은 고층 건물이 많은 도심 속에서는 건물 등에 의한 페이딩의 영향으로 측위 오차가 존재하는 단점이 있다.
미국등록특허 제6816111호는 이동 단말에 구비된 GPS 신호의 에러 추정치 집합의 값들에 기초하여 수신된 위치를 보정하는 기술을 개시하고 있으나, 상기 미국등록특허는 GPS 신호의 에러 추정치에 기초하여 GPS 신호만을 정정하기 때문에 위치 측정 오류를 정정하는데 한계가 있다.
따라서, 측정된 위치 정보를 보다 정확하게 보정할 수 있는 방법이 요구된다.
본 발명의 목적은 획득한 위치 정보의 정확도를 향상시킬 수 있는 위치 보정 장치를 제공하는 것이다.
또한, 본 발명의 다른 목적은 획득한 위치 정보의 정확도를 향상시킬 수 있는 위치 보정 방법을 제공하는 것이다.
상기한 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 위치 보정 장치의 일 실시예는, 촬영된 영상에 포함된 객체에 대응되는 적어도 하나의 객체를 미리 저장된 지리 객체 데이터베이스로부터 검색하고, 검색된 적어도 하나의 객체 중 위치 보정에 사용할 기준객체를 설정하는 기준객체 검색부와, 상기 설정된 기준객체에서 기준점을 설정하는 기준점 추출부 및 상기 기준점 사이의 실제 거리를 획득하고, 상기 실제 거리와 상기 촬영된 영상에 포함된 기준점 사이의 거리 및 상기 촬영된 영상의 메타 정보를 이용하여 위치를 산출하는 위치 결정부를 포함한다.
이 때, 상기 기준객체 검색부는 상기 검색된 적어도 하나의 객체 중 상기 촬영된 영상의 촬영 위치로부터 가장 가까운 거리에 위치하는 객체를 상기 기준 객체로 설정할 수 있다.
이 때, 상기 기준점 추출부는 상기 촬영된 영상에서 상기 설정된 기준객체의 외곽선을 추출하고, 상기 추출된 외곽선 중 적어도 두 개의 모서리를 상기 기준점으로 설정할 수 있다.
이 때, 상기 위치 결정부는 상기 촬영된 영상에 포함된 기준점의 실제 좌표를 이용하여 상기 기준점 사이의 실제 거리를 산출하고, 상기 실제 거리 및 상기 촬영된 영상에서 기준점 사이의 거리, 상기 촬영된 영상의 화각, 상기 촬영된 영상의 크기를 이용하여 상기 위치를 산출할 수 있다.
이 때, 상기 위치 결정부는 획득한 초기 위치를 상기 산출한 위치를 이용하여 보정할 수 있다.
또한, 본 발명의 다른 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 위치 보정 방법의 일 실시예는, 초기 위치 정보 및 상기 초기 위치에서 촬영된 영상을 제공받는 단계와, 상기 촬영된 영상에 포함된 객체에 대응되는 적어도 하나의 객체를 지리 객체 데이터베이스에서 검색하고, 검색된 적어도 하나의 객체 중 기준객체를 설정하는 단계 및 상기 기준객체의 실제 지리 정보 및 상기 촬영된 영상의 정보를 이용하여 상기 영상이 촬영된 위치를 산출하는 단계를 포함한다.
이 때, 상기 초기 위치 정보 및 상기 초기 위치에서 촬영된 영상을 제공받는 단계는, 상기 초기 위치 정보, 촬영 방향각 정보, 상기 촬영된 영상의 메타 데이터를 제공받을 수 있다.
이 때, 상기 기준객체를 설정하는 단계는 상기 촬영된 영상에 포함된 객체 중 기준객체로 설정한 적어도 하나의 후보 객체를 상기 지리 객체 데이터베이스에서 검색하는 단계와, 검색된 적어도 하나의 후보 객체 중 기준객체를 설정하는 단계와, 상기 설정된 기준객체의 외곽선을 추출하는 단계 및 상기 추출된 외곽선에 기초하여 적어도 두 개의 기준점을 설정하는 단계를 포함할 수 있다.
이 때, 상기 검색된 적어도 하나의 후보 객체 중 기준객체를 설정하는 단계는 상기 적어도 하나의 후보 객체 중 상기 초기 위치로부터 가장 가까운 거리에 위치하는 객체를 상기 기준객체로 설정할 수 있다.
이 때, 상기 영상이 촬영된 위치를 산출하는 단계는, 상기 촬영된 영상에 포함된 기준점의 실제 좌표를 이용하여 상기 기준점 사이의 실제 거리를 산출하고, 상기 실제 거리 및 상기 촬영된 영상에서 기준점 사이의 거리, 상기 촬영된 영상의 화각, 상기 촬영된 영상의 크기를 이용하여 상기 영상이 촬영된 위치를 산출하는 단계 및 산출한 상기 영상이 촬영된 위치를 이용하여 상기 초기 위치 정보를 보정하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명에 따르면, 촬영된 영상에 포함된 건물 등으로부터 추출한 외곽선 및/또는 면 등의 정보와, 영상에 포함된 메타 데이터 및 지리정보 데이터베이스에 저장된 지리 객체 데이터들을 이용하여 정확한 위치를 계산하여 측정된 초기 위치 정보를 보정한다.
따라서, 측위 정확성을 향상시킬 수 있고, 이를 통해 고품질의 위치 기반 서비스 또는 공간 정보 서비스에 활용할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 위치 보정 장치의 구성을 나타내는 블록도이다.
도 2는 도 1에 도시한 입력부의 세부 구성을 나타내는 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 위치 보정 방법 중 기준객체의 검색 과정을 설명하기 위한 개념도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 위치 보정 방법 중 객체의 외곽선 추출을 설명하기 위한 개념도이다.
도 5 및 도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 위치 보정 방법 중 보정 위치를 결정하는 과정을 설명하기 위한 개념도이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 위치 보정 방법을 나타내는 흐름도이다.
본 발명을 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명하면 다음과 같다. 여기서, 반복되는 설명, 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있는 공지 기능, 및 구성에 대한 상세한 설명은 생략한다. 본 발명의 실시형태는 당 업계에서 평균적인 지식을 가진 자에게 본 발명을 보다 완전하게 설명하기 위해서 제공되는 것이다. 따라서, 도면에서의 요소들의 형상 및 크기 등은 보다 명확한 설명을 위해 과장될 수 있다.
이하, 본 발명에 따른 바람직한 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.
본 발명의 실시예에 따른 위치 보정 방법에서는 위치 정보의 획득이 가능한 장치에서 촬영한 영상 데이터와, 영상 데이터에 포함된 메타 데이터를 지리정보 데이터베이스의 해당 데이터와 비교하거나 매핑 등을 수행하여 획득한 위치 정보를 보정한다.
영상에 포함된 건물 객체의 외곽선을 추출하는 방법에는 선분 근사화(line approximation), 컨벡스 헐(convex hull), 허프 변환(Hough transform) 등의 알고리즘이 사용된다.
선분 근사화 알고리즘은 객체의 특징점(contour)를 찾기 위해서 최소한의 선들을 표현하는 방법이다. 여기서 특징점은 물체를 표현하는데 있어서 중복되고 중요하지 않으며 불필요한 점들을 제거하여 최소한의 점으로 물체의 특징을 표현하는 방법을 의미한다. 선분 근사화 알고리즘은 인접한 점들간의 각도를 이용하거나 인접한 점들간의 거리를 이용하는 방법을 사용하기도 한다. 컨벡스 헐 알고리즘은 임의의 점 집합에서 최외각 볼록점을 찾는 방법이다. 허프 변환 알고리즘은 픽셀 기반의 래스터 영상(raster image)에서 기하학적 성분(geometric primitives)을 추출하는 방법이다.
한편, 카메라 또는 카메라를 구비한 장치 등은 소정의 영상을 촬영할 때 촬영시의 렌즈의 초점거리(focal length) 및 화각(Field Of View 또는 Angle Of View) 등과 같은 메타 데이터(meta data)를 촬영된 영상 데이터와 같이 저장한다.
본 발명의 실시예에 따른 위치 보정 방법에서는 GPS(Global Positioning System)를 이용하거나 무선랜 기술을 이용하여 측정한 위치 정보의 오차를 최소화하기 위하여 촬영된 영상 데이터의 메타데이터와, 촬영된 영상에 포함된 건물 등으로부터 추출한 외곽선 및/또는 면 등의 정보와, 지리정보 데이터베이스에 저장된 지리 객체 데이터들을 이용하여 정확한 위치를 계산하여 측정된 초기 위치 정보를 보정함으로써 측위 오차를 감소시킨다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 위치 보정 장치의 구성을 나타내는 블록도이다. 또한, 도 2는 도 1에 도시한 입력부의 세부 구성을 나타내는 블록도이다.
도 1 및 도 2를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 위치 보정 장치(100)는 제어부(110), 입력부(120), 기록부(130), 저장부(140), 기준객체 검색부(150), 기준점 추출부(160) 및 위치 결정부(170)를 포함할 수 있다.
제어부(110)는 위치 보정 장치(100)의 각 구성요소(120 내지 170)의 동작을 제어한다. 또한, 제어부(110)는 위치 보정 장치(100)의 각 구성요소(120 내지 170)간의 데이터 또는 제어 메시지를 중계 및 관리한다.
입력부(120)는 위치정보와 영상을 입력받는 수단이다. 입력부(120)는 GPS 수신기(미도시)로부터 GPS 위치 정보(좌표) 및 촬영 방향각(heading angle) 정보를 제공받을 수 있고, 카메라 등의 촬영기기로부터 촬영된 영상 및 영상의 메타 데이터를 제공받을 수 있다. 여기서, 입력부(120)는 입력받은 위치정보, 영상 및 영상의 메타 정보를 제어부(110)를 통해 기준객체 검색부(150)에 제공할 수 있다.
구체적으로, 입력부(120)는 도 2에 도시한 바와 같이 위치센서 입력부(121) 및 영상 입력부(122)를 포함할 수 있다.
위치센서 입력부(121)는 GPS 수신기로부터 제공되는 GPS 위치 신호(예를 들면, GPS 좌표) 및 촬영 방향각 등의 입력을 담당한다. 또한, 영상 입력부(122)는 촬영된 영상 또는 저장된 영상 및 영상의 메타정보(예를 들면, 화각, 초점거리 등)의 입력을 담당한다.
기록부(130)는 제어부(110)로부터 제공된 보정이 완료된 위치정보 및/또는 촬영 방향각 값을 표시할 수 있고, 이를 촬영된 영상 데이터에 포함시킬 수 있다.
저장부(140)는 정확하게 측량이 수행된 지리 객체 데이터를 저장하고, 제어부(110) 등의 다른 구성요소로부터 제공된 검색 요청에 상응하여 해당 데이터를 검색한 후, 검색된 데이터를 제공한다. 저장부(140)는 지리 객체 데이터베이스 시스템을 포함할 수 있고, 별도의 독립적인 장치로 구성될 수도 있다. 여기서, 지리 객체 데이터베이스 시스템이 별도의 독립적인 장치로 구성되는 경우, 위치 보정 장치는 네트워크를 통해 지리 객체 데이터베이스 시스템과 연결될 수 있고, 이를 위해 통신을 수행하는 네트워크 인터페이스를 더 포함할 수도 있다.
기준객체 검색부(150)는 입력부(120)로부터 제공된 정보(초기 위치정보, 영상, 촬영 방향각, 화각 등)를 이용하여, 영상에 포함된 객체(예를 들면, 건물)들을 저장부(140)로부터 검색한다. 여기서, 기준객체 검색부(150)는 저장부(140)에 저장된 데이터베이스로부터 정확하지는 않으나 영상에 포함된 객체들에 대응되는 적어도 하나의 객체 후보를 검색할 수 있다.
기준객체 검색부(150)은 검색된 후보 객체들 중에서 영상의 촬영위치로부터 가장 가까이에 위치한 객체를 기준객체로 설정할 수 있고, 기준객체는 위치 보정을 위해 사용된다.
기준점 추출부(160)는 영상에 포함된 객체 중에서, 기준객체 검색부(150)가 설정한 기준객체(예를 들면, 소정 건물)에 대해 상기 기준객체의 외곽선을 추출하고 기준점을 결정한다.
위치 결정부(170)은 저장부(130)의 데이터베이스로부터 기준점 추출부(160)가 결정한 기준점에 대한 실제거리를 획득하고, 상기 실제거리와 영상의 화각, 영상의 크기, 영상에 포함된 기준점의 거리 등을 매개로 하여 정확한 위치를 계산한다.
위치 결정부(170)는 상기한 바와 같이 정확하게 계산된 위치 정보를 이용하여 초기 위치 정보를 보정할 수 있고, 보정된 위치 정보를 제어부(110)를 통해 기록부(130)에 제공할 수 있다.
이하에서는, 도 3 내지 도 5를 참조하여 본 발명의 일 실시예에 따른 위치 보정 방법을 보다 상세하게 설명한다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 위치 보정 방법 중 기준객체의 검색 과정을 설명하기 위한 개념도로서, 도 1에 도시한 기준객체 검색부(150)에 의해 수행될 수 있다.
도 3을 참조하면, 카메라의 화각(θ)내에 존재하는 실제의 공간 객체 O1 내지 O9는 카메라를 통해 촬영되는 영상에 포함된다. 여기서, 카메라의 화각(θ)는 상기 영상의 메타 데이터로부터 획득할 수 있다.
이 때, 기준객체 검색부(150)는 촬영 방향(C1)과 직각을 이루는 선분(L0, L1)을 촬영 위치(또는 원점, Q)에서부터 시작하여 촬영 방향(C1)으로 이동시키면서 상기 선분과 교차(intersect)하는 공간 객체들을 찾는다. 여기서, 상기 촬영 위치(Q)는 획득한 초기 위치를 의미한다. 기준객체 검색부(150)는 플레인 스위핑(Plane Sweep) 알고리즘 등을 이용하여 공간 객체들을 찾을 수 있다.
예를 들어, 기준객체 검색부(150)는 선분 L1과 교차하는 객체 O7을 찾은 후, 상기 객체 O7을 객체 후보 목록에 포함시킨다. 또한, 기준객체 검색부(150)는 선분 L1을 촬영 방향(C1)과 수직을 유지하면서 촬영위치에서 멀어지는 방향으로 이동시키면서 선분 L1과 교차하는 공간객체들을 검출하여 객체 후보 목록에 포함시킨다. 여기서, 기준객체 검색부(150)는 미리 설정된 방법 또는 사용자의 설정에 따라 촬영위치로부터 일정 거리 이내의 객체들을 검색하도록 구성될 수 있다. 기준객체 검색부(150)는 상기한 방법을 통해 검색한 객체 후보 목록을 유지한다.
또한, 기준객체 검색부(150)는 상기 객체 후보 목록에 포함된 객체들 중에서 원점(Q)으로부터 가장 가까운 거리에 위치한 객체(즉, O7)를 기준객체로 설정할 수 있다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 위치 보정 방법 중 객체의 외곽선 추출을 설명하기 위한 개념도로서, 도 1에 도시한 기준점 추출부(160)에 의해 수행될 수 있다. 또한, 도 5 및 도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 위치 보정 방법 중 보정 위치를 결정하는 과정을 설명하기 위한 개념도로서, 도 1에 도시한 위치 결정부(170)에 의해 수행될 수 있다.
먼저, 도 4를 참조하면 기준점 추출부(160)은 입력부(120)로부터 제공된 영상(A)에 포함된 객체의 외곽선을 추출한다. 여기서, 기준점 추출부(160)는 공지된 외곽선 추출 알고리즘을 이용하여 기준객체의 외곽선을 추출할 수 있고, 추출된 기준객체의 외곽선 중 객체 상부의 모서리를 기준점(P1, P2)으로 설정할 수 있다.
도 5 및 도 6을 참조하면, 위치 결정부(170)는 기준점 추출부(160)에서 추출한 기준점(P1, P2)과 촬영위치 또는 원점 사이의 각을 수학식 1을 이용하여 산출한다.
Figure 112012032395470-pat00001
수학식 1에서, W는 영상의 가로 길이를 의미하고, h는 기준점 P1과 P2 사이의 거리를 의미한다. 또한, θ는 영상의 화각을 의미하고, α는 기준점(P1, P2)과 촬영위치 또는 원점 사이의 각을 의미한다.
또한, 위치 결정부(170)는 수학식 2를 이용하여 도 6에 도시된 β,δ 및 D 값을 산출할 수 있다.
Figure 112012032395470-pat00002
수학식 2에서, β는 기준점 P1 및 P2를 연결하는 선분과 보정된 위치(Q`) 및기준점 P2를 연결한 선분 사이의 각을 의미하고, δ는 보정된 위치(Q`)와 기준점 P1을 연결하는 선분과 기준점 P1으로부터 수평으로 연결된 선분 사이의 각을 의미한다. 또한, D는 보정된 위치(Q`)와 기준점 P1 사이의 거리를 의미한다. 또한, a,b는 기준점 P1의 실제 좌표를 의미하고 저장부(140)의 지리객체 데이터베이스로부터 획득할 수 있다. c, d는 기준점 P2의 실제 좌표를 의미하며, 저장부(140)의 지리객체 데이터베이스로부터 획득할 수 있다.
위치 결정부(170)는 수학식 1 및 수학식 2를 통해 산출된 값을 수학식 3에 적용하여 보정된 위치의 좌표 Q`(x,y)를 구할 수 있다.
Figure 112012032395470-pat00003
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 위치 보정 방법을 나타내는 흐름도로서, 도 1에 도시한 위치 보정 장치에서 수행되는 위치 보정 과정을 나타낸다.
도 7을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 위치 보정 방법은 크게 영상및 위치 정보의 입력 과정(S100), 입력된 영상으로부터 기준객체를 검색하는 기준객체 검색 과정(S200) 및 검색된 기준객체를 이용하여 위치를 보정하는 위치 보정 과정(S300)으로 구성된다.
위치 보정 장치는 촬영된 영상(또는 저장된 영상)과 촬영된 영상에 상응하는메타데이터를 제공 받는다(S110). 여기서, 위치 보정 장치에 카메라가 구비된 경우에는 구비된 카메라를 통해 촬영된 영상을 제공받을 수 있다. 또한, 위치 보정 장치는 촬영된 영상의 위치 정보를 제공받는다(S120). 여기서, 위치 정보는 영상이 촬영된 위치 정보 및 촬영 방향각 정보를 포함할 수 있고, 초기 위치 정보를 의미한다.
이후, 위치 보정 장치는 제공받은 영상에 상응하는 위치 정보 및 촬영 방향각 등의 정보가 정상적으로 존재하는가를 판단하고(S130), 위치 정보 및 촬영 방향각 등의 정보가 정상적으로 존재하는 경우에는 입력받은 영상을 기록하고(S140), 위치 정보 및 촬영 방향각 정보를 기록한다(S150).
또는, 위치 보정 장치는 위치 정보 및 촬영 방향각 등의 정보가 정상적으로 존재하지 않는 경우에는 단계 S110 및 S120을 다시 수행한다.
이후, 위치 보정 장치는 제공받은 영상, 위치 정보, 촬영 방향각, 메타 데이터 등의 정보를 이용하여 영상에 포함된 객체 중 기준객체로 설정할 적어도 하나의 후보 객체를 미리 저장된 지리 객체 데이터베이스로부터 검색한다(S210). 여기서, 지리 객체 데이터베이스는 실제 측량을 통해 정확도가 검증된 지리 정보를 포함한다.
위치 보정 장치는 상기한 바와 같이 검색한 적어도 하나의 후보 객체 중 위치 보정을 위한 기준객체를 설정한다(S220). 여기서, 위치 보정 장치는 촬영된 영상에서 상기 검색된 적어도 하나의 후보 객체들과 대응되는 객체들 중 촬영 위치로부터 가장 가까운 거리에 위치하는 객체를 기준 객체로 설정할 수 있다.
이후, 위치 보정 장치는 기준객체로 설정된 객체의 외곽선을 검출한 후, 검출한 외곽선에 기초하여 기준점을 추출한다(S230).
위치 보정 장치는 기준객체의 기준점 추출이 완료 되었는가를 판단하고(S240), 기준점 추출이 완료되지 않은 경우 단계 S230을 다시 실행한다.
상기한 바와 같이 영상에 포함된 기준객체에 대한 기준점을 추출한 후, 위치 보정 장치는 상기한 수학식 1 내지 3을 이용하여 방향각 및 보정 위치를 산출하고(S310), 산출한 보정 위치에 기초하여 단계 S120에서 입력받은 초기 위치 정보를 보정하고, 보정된 위치 정보를 기록한다(S320).
이상에서와 같이 본 발명에 따른 위치 보정 장치 및 방법은 상기한 바와 같이 설명된 실시예들의 구성과 방법이 한정되게 적용될 수 있는 것이 아니라, 상기 실시예들은 다양한 변형이 이루어질 수 있도록 각 실시예들의 전부 또는 일부가 선택적으로 조합되어 구성될 수도 있다.
100 : 위치 보정 장치
110 : 제어부
120 : 입력부
130 : 기록부
140 : 저장부
150 : 기준객체 검색부
160 : 기준점 추출부
170 : 위치 결정부

Claims (10)

  1. 촬영된 영상에 포함된 객체에 대응되는 적어도 하나의 객체를 미리 저장된 지리 객체 데이터베이스로부터 검색하고, 검색된 적어도 하나의 객체 중 위치 보정에 사용할 기준객체를 설정하는 기준객체 검색부;
    상기 설정된 기준객체에서 적어도 두 개의 기준점들을 설정하는 기준점 추출부; 및
    상기 적어도 두 개의 기준점들 사이의 실제 거리를 획득하고, 상기 실제 거리와 상기 촬영된 영상에 포함된 적어도 두 개의 기준점들 사이의 거리 및 상기 촬영된 영상의 메타 정보를 이용하여 위치를 산출하는 위치 결정부를 포함하고,
    상기 위치 결정부는
    상기 촬영된 영상에 포함된 적어도 두 개의 기준점들의 실제 좌표를 이용하여 상기 적어도 두 개의 기준점들 사이의 실제 거리를 산출하고, 상기 실제 거리 및 상기 촬영된 영상에서 적어도 두 개의 기준점들 사이의 거리, 상기 촬영된 영상의 화각, 상기 촬영된 영상의 크기를 기반으로 산출된 상기 촬영된 영상에서의 거리 및 각도와 실제 공간에서의 거리 및 각도의 비를 이용하여 상기 위치를 산출하는 것을 특징으로 하는 위치 보정 장치.
  2. 청구항 1에 있어서,
    상기 기준객체 검색부는 상기 검색된 적어도 하나의 객체 중 상기 촬영된 영상의 촬영 위치로부터 가장 가까운 거리에 위치하는 객체를 상기 기준 객체로 설정하는 것을 특징으로 하는 위치 보정 장치.
  3. 청구항 1에 있어서,
    상기 기준점 추출부는 상기 촬영된 영상에서 상기 설정된 기준객체의 외곽선을 추출하고, 상기 추출된 외곽선 중 적어도 두 개의 모서리들 각각의 끝점을 상기 적어도 두 개의 기준점들로 설정하는 것을 특징으로 하는 위치 보정 장치.
  4. 삭제
  5. 청구항 1에 있어서,
    상기 위치 결정부는 획득한 초기 위치를 상기 산출한 위치를 이용하여 보정하는 것을 특징으로 하는 위치 보정 장치.
  6. 초기 위치 정보 및 상기 초기 위치에서 촬영된 영상을 제공받는 단계;
    상기 촬영된 영상에 포함된 객체에 대응되는 적어도 하나의 객체를 지리 객체 데이터베이스에서 검색하고, 검색된 적어도 하나의 객체 중 기준객체를 설정하는 단계; 및
    상기 기준객체의 실제 지리 정보 및 상기 촬영된 영상의 정보를 이용하여 상기 영상이 촬영된 위치를 산출하는 단계를 포함하고,
    고,
    상기 영상이 촬영된 위치를 산출하는 단계는
    상기 촬영된 영상에 포함된 적어도 두 개의 기준점들의 실제 좌표를 이용하여 상기 적어도 두 개의 기준점들 사이의 실제 거리를 산출하고, 상기 실제 거리 및 상기 촬영된 영상에서 상기 적어도 두 개의 기준점들 사이의 거리, 상기 촬영된 영상의 화각, 상기 촬영된 영상의 크기를 기반으로 산출된 상기 촬영된 영상에서의 거리 및 각도와 실제 공간에서의 거리 및 각도의 비를 이용하여 상기 위치를 산출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 위치 보정 방법.
  7. 청구항 6에 있어서,
    상기 초기 위치 정보 및 상기 초기 위치에서 촬영된 영상을 제공받는 단계는,
    상기 초기 위치 정보, 촬영 방향각 정보, 상기 촬영된 영상의 메타 데이터를 제공받는 것을 특징으로 하는 위치 보정 방법.
  8. 청구항 6에 있어서,
    상기 기준객체를 설정하는 단계는 상기 촬영된 영상에 포함된 객체 중 기준객체로 설정한 적어도 하나의 후보 객체를 상기 지리 객체 데이터베이스에서 검색하는 단계;
    검색된 적어도 하나의 후보 객체 중 기준객체를 설정하는 단계;
    상기 설정된 기준객체의 외곽선을 추출하는 단계; 및
    상기 추출된 외곽선 중 적어도 두 개의 모서리들 각각의 끝점을 적어도 두 개의 기준점들로 설정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 위치 보정 방법.
  9. 청구항 8에 있어서,
    상기 검색된 적어도 하나의 후보 객체 중 기준객체를 설정하는 단계는
    상기 적어도 하나의 후보 객체 중 상기 초기 위치로부터 가장 가까운 거리에 위치하는 객체를 상기 기준객체로 설정하는 것을 특징으로 하는 위치 보정 방법.
  10. 청구항 8에 있어서,
    상기 영상이 촬영된 위치를 산출하는 단계는,
    산출한 상기 영상이 촬영된 위치를 이용하여 상기 초기 위치 정보를 보정하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 위치 보정 방법.
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