KR20170084637A - 측위 인프라 데이터베이스 자동 갱신 장치 및 방법 - Google Patents

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Abstract

측위 인프라 데이터베이스 자동 갱신 장치 및 방법이 개시된다. 본 발명에 따른 측위 인프라 데이터베이스 자동 갱신 장치는 사용자의 단말로부터 수신된 적어도 하나의 사용자 참여 데이터를 기반으로 상기 사용자의 이동경로를 재구성하고, 측위 인프라 데이터베이스를 기반으로 상기 이동경로에 상응하는 복수의 참조위치들을 추출하고, 상기 복수의 참조위치들에 각각 상응하는 상기 적어도 하나의 사용자 참여 데이터를 기반으로 상기 측위 인프라 데이터베이스의 갱신 여부를 판단하고, 상기 측위 인프라 데이터베이스를 상기 복수의 참조위치들에 각각 상응하는 상기 적어도 하나의 사용자 참여 데이터에 상응하게 갱신할 수 있다.

Description

측위 인프라 데이터베이스 자동 갱신 장치 및 방법 {APPARATUS FOR UPDATING OF POSITIONING INFRASTRUCTURE DATABASE AUTOMATICALLY AND METHOD USING THE SAME}
본 발명은 측위 인프라 데이터베이스 자동 갱신 장치에 관한 것으로, 특히 사용자 단말에서 전송되는 측위 인프라 정보를 이용하여 측위 인프라 데이터베이스의 변화를 감지하고 자동으로 최신화할 수 있는 측위 인프라 데이터베이스 자동 갱신 기술에 관한 것이다.
무선통신 인프라를 이용한 위치추정 기술은 인프라 종류 및 서비스 범위에 따라 다양한 방식으로 존재한다. 예를 들어, GNSS(Global Navigation Satellite System)는 지구 궤도 상의 위성신호를 이용하여 사용자의 위치를 결정하는 시스템을 의미하며, 이와 유사한 미국의 GPS(Global Positioning System), 러시아의 GLONASS(Global Navigation Satellite System) 및 유럽의 Galileo 등이 현재 운용 중이거나 운용 예정이다.
이러한 GNSS는 위성부와 수신부의 직접 가시선(Direct Line Of Sight)이 확보되는 평지나 교외 지역에서 10m 이내의 높은 위치 정확도와 가용성을 제공하지만, 비 가시선(Non-Line Of Sight) 구간인 도심 밀집 지역에서는 다중 경로오차로 인해 위치 오차가 50m에 이르고 특히 실내 지역에서는 수신감도가 저하되어 신호획득을 하지 못해 위치 결정이 어려운 점이 있다.
다른 무선통신 인프라 중 셀룰러 기반 위치추정 기술은 이동통신 기지국의 위치정보와 측정신호를 이용하여 사용자의 위치를 결정하는 기술이다. 구체적으로 셀룰러 기반 위치추정 기술은 단말장치에서 수신 가능한 기지국의 개수에 따라 Cell-ID, E-OTD(Enhanced-Observed Time Difference), AFLT(Advanced-Forward Link Trilateration) 등으로 분류된다. 도심 및 교회 대부분의 지역을 서비스 범위로 갖는 이동통신 인프라의 특성 상 실외뿐만 아니라 실내에서도 위치 결정이 가능하다는 장점을 가진다. 그러나, 셀룰러 기반 위치추정 기술은 기지국의 배치 밀도에 따라 위치추정 정확도가 달라지고 평균적으로 약 100~800m의 비교적 낮은 위치 정확도를 가져서 수m 정도의 위치 정확도를 요구하는 실내외 항법 서비스 등에 적용하기 어렵다.
Assisted-GNSS는 사용자 단말장치에 내장된 GNSS 수신기의 최소 수신신호 감도를 향상시키고 초기위치 결정시간(Time to First Fix)을 단축시키기 위해 위치추정 서버로부터 보조정보를 획득하는 기술을 의미한다. Assisted-GNSS는 미약 신호 환경인 도심 밀집지역에서 GNSS를 이용한 빠른 위치 결정을 가능하게 하지만, 실내지역에서 신호가 매우 미약하여 큰 효과를 얻을 수 없다.
실내에서는 주로 Wi-Fi를 이용한 위치추정 기술이 제시되어 왔다. 일반적으로 Wi-Fi 기반 위치추정 기술은 크게 위치DB 기반과 전파지도DB 기반 기법으로 분류할 수 있다. 위치DB는 서비스 지역에 존재하는 Wi-Fi AP(기지국)의 식별자, 위치, 송출신호 세기, 신호감쇄 계수 등의 정보를 포함한다. 위치를 계산하는 주체는 이 위치DB를 수신 받아 Cell-ID, 삼각측량, WCL (Weighted Centroid Localization) 등의 방법으로 위치를 추정한다. 전파지도DB는 서비스 지역 내 미리 설정된 다수 개의 참조위치에서 수신되는 기지국 정보와 신호세기, 그리고 각종 통계 정보 등의 정보를 포함한다. 위치를 계산하는 주체는 현재 검색된 측위 자원과 전파지도DB에 기록된 신호세기 등을 비교하여 가장 유사한 정보를 갖는 참조위치를 현재 위치로 추정한다.
일반적으로 Wi-Fi AP(Access Point)는 설치, 제거, 이동이 용이하므로, 시간이 지날수록 측위 인프라 DB를 업데이트 해야 할 필요성이 증가한다. 하지만 측위 정확도를 유지하기 위해 필요성이 제기될 때마다 측위 인프라 DB를 새로 구축하기엔 시간과 비용이 크게 소요되므로, 자동으로 측위 인프라의 변화를 감지하여 인프라 DB를 갱신하는 방법은 실내 위치기반 서비스를 활성화 하는 데에 반드시 필요한 기술이다.
한국 공개 특허 제10-2015-0080817호, 2015년 7월 10일 공개(명칭: 전파지도DB 로딩 장치와 방법, 및 단말장치)
본 발명의 목적은 이미 구축되어 있는 측위 인프라 데이터베이스를 별도의 시간과 비용을 소모하지 않고 사용자의 단말에서 전송하는 참여 데이터를 기반으로 자동으로 최신화하는 것이다.
또한, 본 발명의 목적은 WLAN과 같이 신규 설치 또는 기존 인프라의 이동이 잦은 사설망을 기반으로 한 측위 인프라 데이터베이스를 지속적으로 업데이트하는데 필요한 자원을 절약하는 것이다.
또한, 본 발명의 목적은 측위 인프라 데이터베이스의 업데이트를 보다 편리하게 수행하는 방법을 제공함으로써 위치기반 서비스(Location Based Service)의 발전을 촉진시키는 것이다.
상기한 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 측위 인프라 데이터베이스 자동 갱신 장치는, 사용자의 단말로부터 수신된 적어도 하나의 사용자 참여 데이터를 기반으로 상기 사용자의 이동경로를 재구성하는 이동경로 재구성부; 측위 인프라 데이터베이스를 기반으로 상기 이동경로에 상응하는 복수의 참조위치들을 추출하는 참조위치 추출부; 상기 복수의 참조위치들에 각각 상응하는 상기 적어도 하나의 사용자 참여 데이터를 기반으로 상기 측위 인프라 데이터베이스의 갱신 여부를 판단하는 갱신 판단부; 및 상기 측위 인프라 데이터베이스를 상기 복수의 참조위치들에 각각 상응하는 상기 적어도 하나의 사용자 참여 데이터에 상응하게 갱신하는 데이터베이스 갱신부를 포함한다.
이 때, 갱신 판단부는 상기 복수의 참조위치들에 각각 상응하는 상기 적어도 하나의 사용자 참여 데이터를 상기 측위 인프라 데이터베이스에 저장된 상기 복수의 참조위치들에 각각 상응하는 기존의 데이터와 비교하여 차이가 기설정된 임계치 이상인 경우에 상기 측위 인프라 데이터베이스를 갱신하는 것으로 판단할 수 있다.
이 때, 갱신 판단부는 상기 복수의 참조위치들에 각각 상응하는 상기 적어도 하나의 사용자 참여 데이터와 상기 복수의 참조위치들에 각각 상응하는 기존의 데이터를 전파지도 및 Jaccard index 중 적어도 하나를 이용하여 각각 수치화하고, 수치화된 값을 비교하여 상기 차이를 산출할 수 있다.
이 때, 갱신 판단부는 상기 전파지도를 이용하는 경우에, 상기 복수의 참조위치들에 각각 상응하는 상기 적어도 하나의 사용자 참여 데이터를 기반으로 생성된 제1 전파지도와 상기 복수의 참조위치들에 각각 상응하는 기존의 데이터를 기반으로 생성된 제2 전파지도를 각각 수치화한 값을 비교하여 RSSI(Received Signal Strength Indication)값에 기반한 거리차이를 산출하고, 상기 거리차이가 기설정된 기준 거리차이 이상인 경우에 상기 측위 인프라 데이터베이스를 갱신하는 것으로 판단할 수 있다.
이 때, 갱신 판단부는 상기 Jaccard index를 이용하는 경우에, 상기 복수의 참조위치들에 각각 상응하는 상기 적어도 하나의 사용자 참여 데이터에 상응하는 제1 집합과 상기 복수의 참조위치들에 각각 상응하는 기존의 데이터에 상응하는 제2 집합 간의 유사도를 산출하고, 상기 유사도가 기설정된 기준 유사도 이하인 경우에 상기 측위 인프라 데이터베이스를 갱신하는 것으로 판단할 수 있다.
이 때, 데이터베이스 갱신부는 상기 측위 인프라 데이터베이스를 갱신하는 경우에 상기 복수의 참조위치들에 각각 상응하는 기존의 데이터를 상기 복수의 참조위치들에 각각 상응하는 상기 적어도 하나의 사용자 참여 데이터에 상응하게 갱신할 수 있다.
이 때, 적어도 하나의 사용자 참여 데이터는 사용자 참여 데이터 수집 시각, 사용자 추정 위치, 이동통신 기지국 스캔 정보, Wi-Fi 스캔 정보, Bluetooth 스캔 정보, 사용자 보행정보, 보행 별 방향정보, 보행 별 지자기 센서 값, 보행 별 가속도 센서 값, 보행 별 자이로스코프 센서 값 및 보행 별 기압 센서 값 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
이 때, 이동경로 재구성부는 상기 이동통신 기지국 스캔 정보, 상기 Wi-Fi 스캔 정보 및 Bluetooth 스캔 정보 중 적어도 하나에 상응하는 무선통신 인프라 스캔 정보 및 상기 측위 인프라 데이터베이스 중 적어도 하나를 기반으로 상기 이동경로에 상응하는 절대위치를 추정하는 절대위치 추정부; 및 상기 사용자 보행정보, 상기 보행 별 방향정보, 상기 보행 별 지자기 센서 값, 상기 보행 별 가속도 센서 값, 상기 보행 별 자이로스코프 센서 값 및 상기 보행 별 기압 센서 값 중 적어도 하나의 정보를 적용한 필터를 기반으로 상기 절대위치에 기반한 상대위치를 추정하는 상대위치 추정부를 포함하고, 상기 절대위치 및 상기 상대위치 중 적어도 하나를 기반으로 상기 이동경로를 재구성할 수 있다.
이 때, 상대위치 추정부는 칼만 필터 및 파티클 필터 중 어느 하나를 이용하여 상기 상대위치를 추정할 수 있다.
이 때, 갱신 판단부는 상기 적어도 하나의 사용자 참여 데이터가 기설정된 데이터 량 이상 수집된 경우에 상기 갱신 여부를 판단할 수 있다.
또한, 본 발명의 일실시예에 따른 측위 인프라 데이터베이스 자동 갱신 방법은, 사용자의 단말로부터 수신된 적어도 하나의 사용자 참여 데이터를 기반으로 상기 사용자의 이동경로를 재구성하는 단계; 측위 인프라 데이터베이스를 기반으로 상기 이동경로에 상응하는 복수의 참조위치들을 추출하는 단계; 상기 복수의 참조위치들에 각각 상응하는 상기 적어도 하나의 사용자 참여 데이터를 기반으로 상기 측위 인프라 데이터베이스의 갱신 여부를 판단하는 단계; 및 상기 측위 인프라 데이터베이스를 상기 복수의 참조위치들에 각각 상응하는 상기 적어도 하나의 사용자 참여 데이터에 상응하게 갱신하는 단계를 포함한다.
이 때, 판단하는 단계는 상기 복수의 참조위치들에 각각 상응하는 상기 적어도 하나의 사용자 참여 데이터를 상기 측위 인프라 데이터베이스에 저장된 상기 복수의 참조위치들에 각각 상응하는 기존의 데이터와 비교하여 차이가 기설정된 임계치 이상인 경우에 상기 측위 인프라 데이터베이스를 갱신하는 것으로 판단할 수 있다.
이 때, 판단하는 단계는 상기 복수의 참조위치들에 각각 상응하는 상기 적어도 하나의 사용자 참여 데이터와 상기 복수의 참조위치들에 각각 상응하는 기존의 데이터를 전파지도 및 Jaccard index 중 적어도 하나를 이용하여 각각 수치화하고, 수치화된 값을 비교하여 상기 차이를 산출할 수 있다.
이 때, 판단하는 단계는 상기 전파지도를 이용하는 경우에, 상기 복수의 참조위치들에 각각 상응하는 상기 적어도 하나의 사용자 참여 데이터를 기반으로 생성된 제1 전파지도와 상기 복수의 참조위치들에 각각 상응하는 기존의 데이터를 기반으로 생성된 제2 전파지도를 각각 수치화한 값을 비교하여 RSSI(Received Signal Strength Indication)값에 기반한 거리차이를 산출하는 단계를 포함하고, 상기 거리차이가 기설정된 기준 거리차이 이상인 경우에 상기 측위 인프라 데이터베이스를 갱신할 수 있다.
이 때, 판단하는 단계는 상기 Jaccard index를 이용하는 경우에, 상기 복수의 참조위치들에 각각 상응하는 상기 적어도 하나의 사용자 참여 데이터에 상응하는 제1 집합과 상기 복수의 참조위치들에 각각 상응하는 기존의 데이터에 상응하는 제2 집합 간의 유사도를 산출하는 단계를 포함하고, 상기 유사도가 기설정된 기준 유사도 이하인 경우에 상기 측위 인프라 데이터베이스를 갱신하는 것으로 판단할 수 있다.
이 때, 갱신하는 단계는 상기 측위 인프라 데이터베이스를 갱신하는 경우에 상기 복수의 참조위치들에 각각 상응하는 기존의 데이터를 상기 복수의 참조위치들에 각각 상응하는 상기 적어도 하나의 사용자 참여 데이터에 상응하게 갱신할 수 있다.
이 때, 적어도 하나의 사용자 참여 데이터는 사용자 참여 데이터 수집 시각, 사용자 추정 위치, 이동통신 기지국 스캔 정보, Wi-Fi 스캔 정보, Bluetooth 스캔 정보, 사용자 보행정보, 보행 별 방향정보, 보행 별 지자기 센서 값, 보행 별 가속도 센서 값, 보행 별 자이로스코프 센서 값 및 보행 별 기압 센서 값 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
이 때, 재구성하는 단계는 상기 이동통신 기지국 스캔 정보, 상기 Wi-Fi 스캔 정보 및 Bluetooth 스캔 정보 중 적어도 하나에 상응하는 무선통신 인프라 스캔 정보 및 상기 측위 인프라 데이터베이스 중 적어도 하나를 기반으로 상기 이동경로에 상응하는 절대위치를 추정하는 단계; 및 상기 사용자 보행정보, 상기 보행 별 방향정보, 상기 보행 별 지자기 센서 값, 상기 보행 별 가속도 센서 값, 상기 보행 별 자이로스코프 센서 값 및 상기 보행 별 기압 센서 값 중 적어도 하나의 정보를 적용한 필터를 기반으로 상기 절대위치에 기반한 상대위치를 추정하는 단계를 포함하고, 상기 절대위치 및 상기 상대위치 중 적어도 하나를 기반으로 상기 이동경로를 재구성할 수 있다.
이 때, 상대위치를 추정하는 단계는 칼만 필터 및 파티클 필터 중 어느 하나를 이용하여 상기 상대위치를 추정할 수 있다.
이 때, 판단하는 단계는 상기 적어도 하나의 사용자 참여 데이터가 기설정된 데이터 량 이상 수집된 경우에 상기 갱신 여부를 판단할 수 있다.
또한, 본 발명의 과제 해결을 위한 또 다른 수단으로써, 상술한 방법을 실행시키기 위하여 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램을 제공한다.
본 발명에 따르면, 이미 구축되어 있는 측위 인프라 데이터베이스를 별도의 시간과 비용을 소모하지 않고 사용자의 단말에서 전송하는 참여 데이터를 기반으로 자동으로 최신화할 수 있다.
또한, 본 발명은 WLAN과 같이 신규 설치 또는 기존 인프라의 이동이 잦은 사설망을 기반으로 한 측위 인프라 데이터베이스를 지속적으로 업데이트하는데 필요한 자원을 절약할 수 있다.
또한, 본 발명은 측위 인프라 데이터베이스의 업데이트를 보다 편리하게 수행하는 방법을 제공함으로써 위치기반 서비스(Location Based Service)의 발전을 촉진시킬 수 있다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 측위 인프라 데이터베이스 자동 갱신 시스템을 나타낸 도면이다.
도 2는 도 1에 도시된 측위 인프라 데이터베이스 자동 갱신 장치의 일 예를 나타낸 블록도이다.
도 3은 도 2에 도시된 이동경로 재구성부의 일 예를 나타낸 블록도이다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 측위 인프라 데이터베이스를 나타낸 도면이다.
도 5는 본 발명의 일실시예에 따라 단말의 절대위치를 추정하기 위한 시스템을 나타낸 도면이다.
도 6은 본 발명의 일실시예에 따른 측위 인프라 데이터베이스 자동 갱신 방법을 나타낸 동작 흐름도이다.
도 7은 도 6에 도시된 측위 인프라 데이터베이스 자동 갱신 방법 중 전파지도를 기반으로 갱신 여부를 판단하는 과정을 상세하게 나타낸 동작 흐름도이다.
도 8은 도 6에 도시된 측위 인프라 데이터베이스 자동 갱신 방법 중 Jaccard index를 기반으로 갱신 여부를 판단하는 과정을 상세하게 나타낸 동작 흐름도이다.
도 9는 도 6에 도시된 측위 인프라 데이터베이스 자동 갱신 방법 중 사용자의 이동경로를 재구성하는 과정을 상세하게 나타낸 동작 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.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 측위 인프라 데이터베이스 자동 갱신 시스템을 나타낸 도면이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일실시예에 따른 측위 인프라 데이터베이스 자동 갱신 시스템은 측위 인프라 데이터베이스 자동 갱신 장치(110), 단말(120-1~ 120-N), 측위 인프라 데이터베이스(130) 및 사용자 참여 데이터베이스(140)를 포함한다.
측위 인프라 데이터베이스 자동 갱신 장치(110)는 사용자의 단말(120-1~ 120-N)로부터 측위 인프라 데이터를 수신하여 측위 인프라 데이터베이스(130)에 저장된 측위 인프라 정보를 갱신할 수 있다.
이 때, 측위 인프라 정보를 자동으로 갱신하기 위해서는, 먼저 단말(120-1~ 120-N)을 가지고 움직이는 사용자로부터 사용자 참여 데이터를 수신할 수 있다.
이 때, 사용자 참여 데이터는 사용자의 절대위치를 추정할 수 있는 이동통신 기지국, Wi-Fi 및 BLE와 같은 무선통신 인프라 스캔 정보와 상대위치를 추정할 수 있는 센서정보 등을 포함할 수 있다.
이 때, 측위 인프라 데이터베이스 자동 갱신 장치(110)는 사용자의 절대위치와 상대위치를 기반으로 사용자의 이동경로를 재구성하고, 재구성된 이동경로에 포함되는 복수의 참조위치들을 추출하여 측위 인프라 데이터베이스(130)를 갱신할지 여부를 판단할 수 있다.
즉, 단말(120-1~ 120-N)로부터 획득한 적어도 하나의 사용자 참여 데이터는 사용자가 이동경로상에서 획득한 것일 수 있다. 따라서, 이동경로에 포함되는 복수의 참조위치들 각각에 상응하는 적어도 하나의 사용자 참여 데이터를 통해서 획득한 측위 인프라 정보가 측위 인프라 데이터베이스(130)에 저장되어 있는 기존의 측위 인프라 정보와 동일하지 여부를 비교하고, 두 정보가 차이가 있는 경우에는 측위 인프라 데이터베이스(130)를 최신정보로 갱신할 수 있다.
이 때, 사용자 참여 데이터를 수집하여 저장하는 사용자 참여 데이터베이스(140)에 일정한 데이터 량 이상 사용자 참여 데이터가 수집된 경우에 측위 인프라 데이터베이스(130)의 갱신 여부를 판단할 수 있다. 즉, 사용자의 단말(120-1~ 120-N)에서 사용자 참여 데이터가 수신될 때마다 측위 인프라 데이터베이스(130)를 갱신하는 것을 전체 시스템의 효율을 저하시키는 원인이 될 수 있으므로, 일정한 주기를 두고 사용자 참여 데이터를 수집하여 측위 인프라 데이터베이스(130)의 갱신 여부를 판단할 수 있다.
이와 같은 측위 인프라 데이터베이스 자동 갱신 시스템을 통해 실시간으로 측위 인프라 데이터베이스를 갱신할 수 있어, 향후 위치기반 서비스에 발전에 크게 기여할 것으로 예상할 수 있다.
도 2는 도 1에 도시된 측위 인프라 데이터베이스 자동 갱신 장치의 일 예를 나타낸 블록도이다.
도 2를 참조하면, 도 1에 도시된 측위 인프라 데이터베이스 자동 갱신 장치(110)는 통신부
(210), 이동경로 재구성부(220), 참조위치 추출부(230), 갱신 판단부(240), 데이터베이스 갱신부(250) 및 저장부(260)를 포함한다.
일반적으로 측위 인프라 데이터베이스를 구성하는 방법은 크기 두 가지로 구분할 수 있다.
이 때, 첫 번째 방법은 측위에 활용할 수 있는 인프라의 위치를 DB화 하는 방법이다. 이 방법에서는 데이터베이스에 기지국의 식별자, 기지국의 위치, 송출신호의 세기, 신호감쇄 계수 등의 정보를 저장할 수 있다. 이 때, 위치를 계산하는 주체는 데이터베이스 정보를 수신 받아 Cell-ID, 삼각측량, WCL(Weighted Centroid Localization) 등의 방법을 이용하여 위치를 추정할 수 있다.
또한, 두 번째 방법은 데이터베이스에 서비스 지역 내에서 미리 설정된 다수 개의 참조위치(Reference point)에서 수신되는 기지국 식별자와 신호세기 그리고 각종 통계 정보 등의 정보를 저장할 수 있다. 이 때, 위치를 계산하는 주체는 현재 검색된 측위 자원과 데이터베이스에 기록된 신호세기 등을 비교하여 가장 유사한 정보를 갖는 참조위치를 현재 위치로 추정할 수 있다.
본 발명에서는 두 가지 방법 중 위치추정 정확도가 비교적 좋은 두 번째 방법을 기준으로 측위 인프라 데이터베이스를 갱신하는 과정을 설명하도록 한다.
통신부(210)는 측위 인프라 데이터베이스를 갱신하기 위해 필요한 데이터를 송수신하는 역할을 한다. 특히, 본 발명의 일실시예에 따른 통신부(210)는 사용자의 단말로부터 사용자 참여 데이터를 수신하고, 별도로 구비될 수 있는 사용자 참여 데이터베이스에게 갱신되는 측위 인프라 정보를 제공할 수 있다.
이 때, 통신부(210)는 네트워크를 통해 데이터를 송수신할 수 있다.
이 때, 네트워크는 사용자의 단말과 측위 인프라 데이터베이스 갱신 장치(110) 사이에 데이터를 전달하는 통로를 제공하는 것으로서, 기존에 이용되는 네트워크 및 향후 개발 가능한 네트워크를 모두 포괄하는 개념이다. 예를 들어, 네트워크는 한정된 지역 내에서 각종 정보장치들의 통신을 제공하는 유무선근거리 통신망, 이동체 상호 간 및 이동체와 이동체 외부와의 통신을 제공하는 이동통신망, 위성을 이용해 지구국과 지구국간 통신을 제공하는 위성통신망이거나 유무선 통신망 중에서 어느 하나이거나, 둘 이상의 결합으로 이루어질 수 있다. 한편, 네트워크의 전송 방식 표준은, 기존의 전송 방식 표준에 한정되는 것은 아니며, 향후 개발될 모든 전송 방식 표준을 포함할 수 있다.
이동경로 재구성부(220)는 사용자의 단말로부터 수신된 적어도 하나의 사용자 참여 데이터를 기반으로 사용자의 이동경로를 재구성한다.
이 때, 사용자의 이동경로를 재구성하는 이유는 사용자의 단말로부터 수신된 적어도 하나의 사용자 참여 데이터가 수신된 위치를 확인하기 위함일 수 있다. 즉, 측위 인프라 데이터베이스에 기존에 저장되어 있던 측위 인프라 정보를 갱신하기 위해서는, 기존의 측위 인프라 정보를 수집한 위치에서 다시 최신의 측위 인프라 정보를 획득하여 비교해보고 두 정보에 차이가 있다면 최신의 정보로 갱신할 수 있다. 따라서, 사용자의 단말로부터 수신된 적어도 하나의 사용자 참여 데이터가 수신된 정확한 위치를 파악하기 위해서 먼저 사용자의 이동경로를 재구성하는 과정을 수행할 수 있다.
이 때, 측위 인프라 데이터베이스는 참조위치의 정보, 참조위치에서의 기지국 신호 개수, 기지국 별 고유 식별자, 기지국 별 Alias, 기지국 별 평균 수신신호세기, 기지국 별 평균 수신신호세기의 분산 및 각종 센서 값 정보 등을 포함할 수 있다.
이 때, 적어도 하나의 사용자 참여 데이터는 사용자 참여 데이터 수집 시각, 사용자 추정 위치, 이동통신 기지국 스캔 정보, Wi-Fi 스캔 정보, Bluetooth 스캔 정보, 사용자 보행정보, 보행 별 방향정보, 보행 별 지자기 센서 값, 보행 별 가속도 센서 값, 보행 별 자이로스코프 센서 값 및 보행 별 기압 센서 값 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
이 때, 사용자 보행정보는 걸음걸이 이벤트 및 누적 걸음걸이 수 등에 상응하는 정보일 수 있다.
이 때, 상기에서 나열한 사용자 참여 데이터에 포함되는 정보들은 각각 수집되는 주기가 다를 수 있기 때문에 일정한 패턴 없이 수집되어 저장될 수 있다. 예를 들어, 아래의 [표 1]과 같이 사용자 참여 데이터베이스 내에 사용자 참여 데이터가 단말로부터 수신되는 순서대로 저장될 수 있다.
테이블 NO. 수집된 정보
1 수집시각, 스캔 된 Wi-Fi 개수, 1번 Wi-Fi AP 정보, 2번 Wi-Fi AP 정보
2 수집시각, 사용자 보행 이벤트, 누적 걸음걸이 수, 보행방향, 지자기 센서 값, 가속도 센서 값, 자이로스코프 센서 값, 기압 센서 값
3 수집시각, 사용자 보행 이벤트, 누적 걸음걸이 수, 보행방향, 지자기 센서 값, 가속도 센서 값, 자이로스코프 센서 값, 기압 센서 값
4 수집시각, 사용자 보행 이벤트, 누적 걸음걸이 수, 보행방향, 지자기 센서 값, 가속도 센서 값, 자이로스코프 센서 값, 기압 센서 값
5 수집시각, 스캔 된 Wi-Fi 개수, 1번 Wi-Fi AP 정보, 2번 Wi-Fi AP 정보
6 수집시각, 사용자 보행 이벤트, 누적 걸음걸이 수, 보행방향, 지자기 센서 값, 가속도 센서 값, 자이로스코프 센서 값, 기압 센서 값
7 수집시각, 스캔 된 Wi-Fi 개수, 1번 Wi-Fi AP 정보, 2번 Wi-Fi AP 정보
8 수집시각, 스캔 된 BLE 비콘 개수, 1번 BLE 비콘 정보, 2번 BLE 비콘 정보
9 수집시각, 사용자 보행 이벤트, 누적 걸음걸이 수, 보행방향, 지자기 센서 값, 가속도 센서 값, 자이로스코프 센서 값, 기압 센서 값
10 ...
상기 [표 1]을 살펴보면, 사용자 참여 데이터베이스에 가장 먼저 저장된 사용자 참여 데이터는 1번 테이블에 저장된 정보를 포함할 수 있다. 즉, 사용자 참여 데이터가 수집된 수집시각, 현 위치에서 스캔 되는 Wi-Fi의 개수, 현 위치에서 스캔 되는 여러 Wi-Fi 중 1번 Wi-Fi의 AP 정보 및 현 위치에서 스캔 되는 여러 Wi-Fi 중 2번 Wi-Fi의 AP 정보 등이 수집되어 사용자 참여 데이터베이스의 1번 테이블에 저장될 수 있다.
또한, 1번 테이블에 저장된 사용자 참여 데이터 이후에 단말로부터 수신되는 사용자 참여 데이트들도 순차적으로 사용자 참여 데이터베이스에 [표 1]과 같이 저장될 수 있다.
이 때, 사용자 참여 데이터에 포함되는 정보들은 각각 수집되는 주기가 상이할 수 있기 때문에, [표 1]의 1번 테이블, 2번 테이블 및 8번 테이블과 같이 각각의 테이블마다 저장되는 정보의 종류 또한 상이할 수 있다.
이 때, 이동통신 기지국 스캔 정보, Wi-Fi 스캔 정보 및 Bluetooth 스캔 정보 중 적어도 하나에 상응하는 무선통신 인프라 스캔 정보 및 측위 인프라 데이터베이스 중 적어도 하나를 기반으로 이동경로에 상응하는 절대위치를 추정할 수 있다.
이 때, 절대위치는 측위 인프라 데이터베이스에서 단말로부터 수신된 무선통신 인프라 스캔 정보와 가장 유사한 정보를 갖는 참조위치에 상응할 수 있다. 즉, 절대위치는 단말이 현재 위치에서 획득하는 무선통신 인프라 스캔 정보만을 가지고 기존의 측위 인프라 데이터베이스를 통해 검색된 위치일 수 있다.
또한, 사용자 보행정보, 보행 별 방향정보, 보행 별 지자기 센서 값, 보행 별 가속도 센서 값, 보행 별 자이로스코프 센서 값 및 보행 별 기압 센서 값 중 적어도 하나의 정보를 적용한 필터를 기반으로 절대위치에 기반한 상대위치를 추정할 수 있다.
이 때, 절대위치 및 상대위치 중 적어도 하나를 기반으로 이동경로를 재구성할 수 있다. 이 때, 절대위치는 무선통신 신호에 잡음(noise)가 포함되어 있으므로 오차가 발생할 가능성이 높을 수 있다. 따라서, 이러한 오차를 효과적으로 제거하기 위해서 보행정보 및 센서정보를 기반으로 추정한 상대위치를 활용할 수 있다.
이 때, 칼만 필터 및 파티클 필터 중 어느 하나를 이용하여 상대위치를 추정할 수 있다. 또한, 파티클 필터는 사용자의 운동 모델에 대한 이론적인 가정이나 선형화(linearization) 과정 등이 필요 없기 때문에 비교적 자유로운 보행자 운동환경에 일반적으로 더욱 적합할 수 있다.
이 때, 필터에서 사용자의 보행정보는 위치를 추정하는 Prediction 단계나 Time Update 단계에서 사용할 수 있다. 예를 들어, 상대위치는 일반적으로 사용자의 보폭과 방위각을 이용하여 다음의 [수학식 1]을 활용하여 추정할 수 있다.
[수학식 1]
Figure pat00001
일 때,
Figure pat00002
이 때,
Figure pat00003
는 시간 t일 때의 사용자 추정위치일 수 있다. 즉, 사용자 추정위치
Figure pat00004
는 바로 직전 시간인 시간 t-1일 때의 위치인
Figure pat00005
에 사용자의 보행정보인
Figure pat00006
을 적용한 위치에 상응할 수 있다.
예를 들어, 시간이 t-1일 때의 사용자의 절대위치가 A 지점이고, t-1일 때부터 t까지의 보행정보를 필터에 적용하여 추정한 상대위치가 A 지점으로부터 북쪽으로 10미터 떨어진 위치라고 가정한다면, 시간이 t일 때의 사용자의 위치를 A 지점으로부터 북쪽으로 10미터 떨어진 위치에 상응하게 추정할 수 있다.
따라서, 사용자 참여 데이터를 수집한 시각마다 절대위치와 상대위치를 기반으로 사용자의 위치를 추정함으로써 사용자의 이동경로를 재구성할 수 있다.
참조위치 추출부(230)는 측위 인프라 데이터베이스를 기반으로 이동경로에 상응하는 복수의 참조위치들을 추출한다. 즉, 측위 인프라 데이터베이스를 갱신하기 위해서는 특정한 위치에 대한 최신의 측위 인프라 정보와 기존에 저장되어 있던 측위 인프라 정보를 비교하여야 하는데, 이 때 특정한 위치가 이동경로에 상응하는 복수의 참조위치들에 상응할 수 있다.
갱신 판단부(240)는 복수의 참조 위치들에 각각 상응하는 적어도 하나의 사용자 참여 데이터를 기반으로 측위 인프라 데이터베이스의 갱신 여부를 판단한다.
이 때, 복수의 참조위치들에 각각 상응하는 적어도 하나의 사용자 참여 데이터를 측위 인프라 데이터베이스에 저장된 복수의 참조위치들에 각각 상응하는 기존의 데이터와 비교하여 차이가 기설정된 임계치 이상인 경우에 측위 인프라 데이터베이스를 갱신하는 것으로 판단할 수 있다.
예를 들어, 참조위치 A에 상응하는 사용자 참여 데이터가 A1이고, 기존의 데이터가 A2라고 가정하였을 때, 참조위치 A에서 환경적인 변화가 없다면 A1과 A2의 정보가 동일하거나 매우 유사할 수 있다. 따라서, A1과 A2를 비교하였을 때 기설정된 임계치 이상 차이가 발생하는 경우에는 참조위치 A에서 환경적인 변화가 발생한 것으로 판단하고 측위 인프라 데이터베이스를 갱신하는 것으로 판단할 수 있다.
이 때, 복수의 참조위치들에 각각 상응하는 적어도 하나의 사용자 참여 데이터와 복수의 참조위치들에 각각 상응하는 기존의 데이터를 전파지도 및 Jaccard index 중 적어도 하나를 이용하여 각각 수치화하고, 수치화된 값을 비교하여 차이를 산출할 수 있다.
이 때, 전파지도를 이용하는 경우에, 복수의 참조위치들에 각각 상응하는 적어도 하나의 사용자 참여 데이터를 기반으로 생성된 제1 전파지도와 복수의 참조위치들에 각각 상응하는 기존의 데이터를 기반으로 생성된 제2 전파지도를 각각 수치화한 값을 비교하여 RSSI(Received Signal Strength Indication) 값에 기반한 거리차이를 산출하고, 거리차이가 기설정된 기준 거리차이 이상인 경우에 측위 인프라 데이터베이스를 갱신하는 것으로 판단할 수 있다.
즉, 제1 전파지도와 제2 전파지도는 동일한 영역에 대한 전파지도이지만, 최신 정보를 이용하여 생성한 것이 제1 전파지도이고 측위 인프라 데이터베이스에 저장되어 있던 예전의 정보를 이용하여 생성한 것이 제2 전파지도에 상응할 수 있다.
따라서, 두 전파지도를 각각 수치화하여 비교하였을 때 특정 위치에 대한 거리차이가 기설정된 기준 거리차이 이상 발생하는 경우에는, 복수의 참조위치들을 포함하는 영역에서 환경적인 변화가 발생한 것으로 판단하고 측위 인프라 데이터베이스를 갱신하는 것으로 판단할 수 있다.
예를 들어, Wi-Fi 스캔 정보를 기반으로 생성된 두 개의 전파지도 간의 거리차이는 [수학식 2]를 활용하여 산출할 수 있다.
[수학식 2]
Figure pat00007
이 때, a는 제1 전파지도에 저장되어 있는 Wi-Fi 스캔 정보의 성분이고, b는 제2 전파지도에 저장되어 있는 Wi-Fi 스캔 정보의 성분일 수 있다. 따라서, [수학식 2]를 통해 산출한
Figure pat00008
값이 기설정된 기준 거리차이 이상인지 여부를 확인하여 측위 인프라 데이터베이스 갱신 여부를 결정할 수 있다.
이 때, Jaccard index를 이용하는 경우에, 복수의 참조위치들에 각각 상응하는 적어도 하나의 사용자 참여 데이터에 상응하는 제1 집합과 복수의 참조위치들에 각각 상응하는 기존의 데이터에 상응하는 제2 집합 간의 유사도를 산출하고, 유사도가 기설정된 기준 유사도 이하인 경우에 측위 인프라 데이터베이스를 갱신하는 것으로 판단할 수 있다.
이 때, 제1 집합과 제2 집합 간의 유사도는 Jaccard index에 상응하는 [수학식 3]을 활용하여 산출할 수 있다.
[수학식 3]
Figure pat00009
이 때, 유사도
Figure pat00010
는 0에서 1사이의 실수 값에 상응할 수 있으며, 1에 가까울수록 제1 집합과 제2 집합이 유사한 것으로 판단할 수 있다.
따라서, 유사도
Figure pat00011
에 상응하는 값이 기설정된 기준 유사도 이하인 경우에는 측위 인프라 데이터베이스를 갱신하는 것으로 판단할 수 있다.
이 때, 적어도 하나의 사용자 참여 데이터가 기설정된 데이터 량 이상 수집된 경우에 갱신 여부를 판단할 수 있다.
예를 들어, 사용자의 단말로부터 사용자 참여 데이터가 수신될 때마다 갱신 여부를 판단한다면, 갱신 여부를 판단하기 위한 연산 작업을 자주 수행하게 되므로 불필요한 부하가 발생할 수 있다. 따라서, 적당한 주기마다 갱신 여부를 판단할 수 있도록 기설정된 데이터 량을 설정해두고, 사용자 참여 데이터베이스에 기설정된 데이터 량에 상응하게 사용자 참여 데이터가 수집되었을 때 갱신 여부를 판단함으로써 불필요한 부하 발생을 방지할 수 있다.
데이터베이스 갱신부(250)는 측위 인프라 데이터베이스를 복수의 참조위치들에 각각 상응하는 적어도 하나의 사용자 참여 데이터에 상응하게 갱신한다.
이 때, 측위 인프라 데이터베이스를 갱신하는 경우에 복수의 참조위치들에 각각 상응하는 기존의 데이터를 복수의 참조위치들에 각각 상응하는 적어도 하나의 사용자 참여 데이터에 상응하게 갱신할 수 있다.
즉, 복수의 참조위치들에 상응하는 측위 인프라 정보를 사용자의 단말로부터 수신한 최신 측위 인프라 정보로 변경함으로써 측위 인프라 데이터베이스를 갱신할 수 있다.
저장부(260)는 상술한 바와 같이 본 발명의 일실시예에 따른 측위 인프라 데이터베이스 자동 갱신 과정에서 발생되는 다양한 정보를 저장한다.
실시예에 따라, 저장부(260)는 측위 인프라 데이터베이스 자동 갱신 장치(110)와 독립적으로 구성되어 측위 인프라 데이터베이스 자동 갱신을 위한 기능을 지원할 수 있다. 이 때, 저장부(260)는 별도의 대용량 스토리지로 동작할 수 있고, 동작 수행을 위한 제어 기능을 포함할 수 있다.
한편, 측위 인프라 데이터베이스 자동 갱신 장치(110)는 메모리가 탑재되어 그 장치 내에서 정보를 저장할 수 있다. 일 구현예의 경우, 메모리는 컴퓨터로 판독 가능한 매체이다. 일 구현 예에서, 메모리는 휘발성 메모리 유닛일 수 있으며, 다른 구현예의 경우, 메모리는 비휘발성 메모리 유닛일 수도 있다. 일 구현예의 경우, 저장장치는 컴퓨터로 판독 가능한 매체이다. 다양한 서로 다른 구현 예에서, 저장장치는 예컨대 하드디스크 장치, 광학디스크 장치, 혹은 어떤 다른 대용량 저장장치를 포함할 수도 있다.
이와 같은 측위 인프라 데이터베이스 자동 갱신 장치(110)를 통해 이미 구축되어 있는 측위 인프라 데이터베이스를 별도의 시간과 비용을 소모하지 않고 사용자의 단말에서 전송하는 참여 데이터를 기반으로 자동으로 최신화할 수 있다.
또한, WLAN과 같이 신규 설치 또는 기존 인프라의 이동이 잦은 사설망을 기반으로 한 측위 인프라 데이터베이스를 지속적으로 업데이트하는데 필요한 자원을 절약할 수 있다.
또한, 측위 인프라 데이터베이스의 업데이트를 보다 편리하게 수행하는 방법을 제공함으로써 위치기반 서비스(Location Based Service)의 발전을 촉진시킬 수 있다.
도 3은 도 2에 도시된 이동경로 재구성부의 일 예를 나타낸 블록도이다.
도 3을 참조하면, 도 2에 도시된 이동경로 재구성부(220)는 절대위치 추정부(310) 및 상대위치 추정부(320)를 포함한다.
절대위치 추정부(310)는 이동통신 기지국 스캔 정보, Wi-Fi 스캔 정보 및 Bluetooth 스캔 정보 중 적어도 하나에 상응하는 무선통신 인프라 스캔 정보 및 측위 인프라 데이터베이스 중 적어도 하나를 기반으로 이동경로에 상응하는 절대위치를 추정한다.
이 때, 절대위치는 측위 인프라 데이터베이스에서 단말로부터 수신된 무선통신 인프라 스캔 정보와 가장 유사한 정보를 갖는 참조위치에 상응할 수 있다. 즉, 절대위치는 단말이 현재 위치에서 획득하는 무선통신 인프라 스캔 정보만을 가지고 기존의 측위 인프라 데이터베이스를 통해 검색된 위치일 수 있다.
상대위치 추정부(320)는 사용자 보행정보, 보행 별 방향정보, 보행 별 지자기 센서 값, 보행 별 가속도 센서 값, 보행 별 자이로스코프 센서 값, 보행 별 기압 센서 값 중 적어도 하나의 정보를 적용한 필터를 기반으로 절대위치에 기반한 상태위치를 추정한다.
이 때, 절대위치 및 상대위치 중 적어도 하나를 기반으로 이동경로를 재구성할 수 있다. 이 때, 절대위치는 무선통신 신호에 잡음(noise)가 포함되어 있으므로 오차가 발생할 가능성이 높을 수 있다. 따라서, 이러한 오차를 효과적으로 제거하기 위해서 보행정보 및 센서정보를 기반으로 추정한 상대위치를 활용할 수 있다.
이 때, 칼만 필터 및 파티클 필터 중 어느 하나를 이용하여 상대위치를 추정할 수 있다. 또한, 파티클 필터는 사용자의 운동 모델에 대한 이론적인 가정이나 선형화(linearization) 과정 등이 필요 없기 때문에 비교적 자유로운 보행자 운동환경에 일반적으로 더욱 적합할 수 있다.
이 때, 필터에서 사용자의 보행정보는 위치를 추정하는 Prediction 단계나 Time Update 단계에서 사용할 수 있다. 예를 들어, 상대위치는 일반적으로 사용자의 보폭과 방위각을 이용하여 다음의 [수학식 1]을 활용하여 추정할 수 있다.
[수학식 1]
Figure pat00012
일 때,
Figure pat00013
이 때,
Figure pat00014
는 시간 t일 때의 사용자 추정위치일 수 있다. 즉, 사용자 추정위치
Figure pat00015
는 바로 직전 시간인 시간 t-1일 때의 위치인
Figure pat00016
에 사용자의 보행정보인
Figure pat00017
을 적용한 위치에 상응할 수 있다.
예를 들어, 시간이 t-1일 때의 사용자의 절대위치가 A 지점이고, t-1일 때부터 t까지의 보행정보를 필터에 적용하여 추정한 상대위치가 A 지점으로부터 북쪽으로 10미터 떨어진 위치라고 가정한다면, 시간이 t일 때의 사용자의 위치를 A 지점으로부터 북쪽으로 10미터 떨어진 위치에 상응하게 추정할 수 있다.
따라서, 사용자 참여 데이터를 수집한 시각마다 절대위치와 상대위치를 기반으로 사용자의 위치를 추정함으로써 사용자의 이동경로를 재구성할 수 있다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 측위 인프라 데이터베이스를 나타낸 도면이다.
도 4를 참조하면, 본 발명의 일실시예에 따른 측위 인프라 데이터베이스(410)는 참조위치의 정보, 참조위치에서의 기지국 신호 개수, 기지국 별 고유 식별자, 기지국 별 Alias, 기지국 별 평균 수신신호세기, 기지국 별 평균 수신신호세기의 분산 및 각종 센서 값 정보 등을 포함할 수 있다.
따라서, 도 4와 같은 측위 인프라 데이터베이스(410)를 이용하여 사용자의 위치를 추정할 수 있는 전파지도를 생성할 수 있다.
예를 들어, 측위 인프라 데이터베이스(410)에 저장된 복수의 참조위치들에서 각각 스캔 되는 적어도 하나의 기지국의 정보를 복수의 참조위치들에 상응하는 영역에 나타냄으로써 전파지도를 생성할 수 있다.
도 5는 본 발명의 일실시예에 따라 단말의 절대위치를 추정하기 위한 시스템을 나타낸 도면이다.
도 5를 참조하면, 본 발명의 일실시예에 따라 단말의 절대위치를 추정하기 위한 시스템은 측위 인프라 서버(510), 단말(520) 및 데이터베이스(530)를 포함한다.
이 때, 단말(520)의 절대위치를 추정하는 과정은, 먼저 단말(520) 주변의 측위 자원을 검색하는 것으로 시작될 수 있다.
이 때, 측위 자원은 단말(520) 주변의 기지국, Wi-Fi 기지국, BLE 비콘 신호 등에 상응할 수 있지만, 이와 같은 주파수 방식에만 국한되지는 않는다. 단, 도 5에서는 이해하기 쉽도록 Wi-Fi를 기준으로 설명하도록 한다.
이 때, 단말(520)이 스스로 위치를 추정하는 단말 기반의 측위의 경우에는, 측위 자원이 검색되면 검색결과를 측위 인프라 서버(510)로 전송하여 단말(520)의 주변 영역에 상응하는 측위 인프라 DB를 요청할 수 있다.
이 때, 측위 인프라 서버(510)는 측위 자원을 검색한 결과를 수신하고, 측위 인프라 DB가 저장되어있는 데이터베이스(530)에서 단말(520)의 주변 영역에 상응하는 측위 인프라 DB를 검색한다.
이 후, 측위 인프라 서버(510)는 검색한 DB 정보를 단말(520)로 전송하고, 단말(520)은 이를 수신하여 단말(520)의 절대위치를 추정하기 위한 준비를 마칠 수 있다. 즉, 수신된 DB 정보를 이용하여 단말(520)에서 검색한 측위 자원의 전파패턴과 가장 유사한 정보를 갖는 참조위치를 현재 위치, 즉 절대위치로 추정할 수 있다.
또한, 측위 인프라 서버(510)에서 위치를 추정하는 서버 기반의 측위의 경우에는, 측위 자원이 검색되면 단말(520)이 검색결과를 측위 인프라 서버(510)로 전송하면서 단말(520)의 절대위치를 요청할 수 있다.
이 때, 측위 인프라 서버(510)는 측위 자원을 검색한 결과를 수신하고, 데이터베이스(530)에서 측위 자원의 전파패턴과 가장 유사한 정보를 갖는 참조위치를 단말(520)의 절대위치로 추정하고 이 위치정보를 단말(520)로 전송할 수 있다.
상기와 같은 위치추정방법은 NN(Nearest Neighbor), kNN(k-Nearest Neighbors), w-kNN(weighted k-Nearest Neighbors) 알고리즘이 대표적이다.
도 6은 본 발명의 일실시예에 따른 측위 인프라 데이터베이스 자동 갱신 방법을 나타낸 동작 흐름도이다.
일반적으로 측위 인프라 데이터베이스를 구성하는 방법은 크기 두 가지로 구분할 수 있다.
이 때, 첫 번째 방법은 측위에 활용할 수 있는 인프라의 위치를 DB화 하는 방법이다. 이 방법에서는 데이터베이스에 기지국의 식별자, 기지국의 위치, 송출신호의 세기, 신호감쇄 계수 등의 정보를 저장할 수 있다. 이 때, 위치를 계산하는 주체는 데이터베이스 정보를 수신 받아 Cell-ID, 삼각측량, WCL(Weighted Centroid Localization) 등의 방법을 이용하여 위치를 추정할 수 있다.
또한, 두 번째 방법은 데이터베이스에 서비스 지역 내에서 미리 설정된 다수 개의 참조위치(Reference point)에서 수신되는 기지국 식별자와 신호세기 그리고 각종 통계 정보 등의 정보를 저장할 수 있다. 이 때, 위치를 계산하는 주체는 현재 검색된 측위 자원과 데이터베이스에 기록된 신호세기 등을 비교하여 가장 유사한 정보를 갖는 참조위치를 현재 위치로 추정할 수 있다.
본 발명에서는 두 가지 방법 중 위치추정 정확도가 비교적 좋은 두 번째 방법을 기준으로 측위 인프라 데이터베이스를 갱신하는 과정을 설명하도록 한다.
도 6을 참조하면, 본 발명의 일실시예에 따른 측위 인프라 데이터베이스 자동 갱신 방법은 사용자의 단말로부터 수신된 적어도 하나의 사용자 참여 데이터를 기반으로 사용자의 이동경로를 재구성한다(S610).
이 때, 사용자의 이동경로를 재구성하는 이유는 사용자의 단말로부터 수신된 적어도 하나의 사용자 참여 데이터가 수신된 위치를 확인하기 위함일 수 있다. 즉, 측위 인프라 데이터베이스에 기존에 저장되어 있던 측위 인프라 정보를 갱신하기 위해서는, 기존의 측위 인프라 정보를 수집한 위치에서 다시 최신의 측위 인프라 정보를 획득하여 비교해보고 두 정보에 차이가 있다면 최신의 정보로 갱신할 수 있다. 따라서, 사용자의 단말로부터 수신된 적어도 하나의 사용자 참여 데이터가 수신된 정확한 위치를 파악하기 위해서 먼저 사용자의 이동경로를 재구성하는 과정을 수행할 수 있다.
이 때, 측위 인프라 데이터베이스는 참조위치의 정보, 참조위치에서의 기지국 신호 개수, 기지국 별 고유 식별자, 기지국 별 Alias, 기지국 별 평균 수신신호세기, 기지국 별 평균 수신신호세기의 분산 및 각종 센서 값 정보 등을 포함할 수 있다.
이 때, 적어도 하나의 사용자 참여 데이터는 사용자 참여 데이터 수집 시각, 사용자 추정 위치, 이동통신 기지국 스캔 정보, Wi-Fi 스캔 정보, Bluetooth 스캔 정보, 사용자 보행정보, 보행 별 방향정보, 보행 별 지자기 센서 값, 보행 별 가속도 센서 값, 보행 별 자이로스코프 센서 값 및 보행 별 기압 센서 값 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
이 때, 사용자 보행정보는 걸음걸이 이벤트 및 누적 걸음걸이 수 등에 상응하는 정보일 수 있다.
이 때, 상기에서 나열한 사용자 참여 데이터에 포함되는 정보들은 각각 수집되는 주기가 다를 수 있기 때문에 일정한 패턴 없이 수집되어 저장될 수 있다. 예를 들어, 아래의 [표 2]와 같이 사용자 참여 데이터베이스 내에 사용자 참여 데이터가 단말로부터 수신되는 순서대로 저장될 수 있다.
테이블 NO. 수집된 정보
1 수집시각, 스캔 된 Wi-Fi 개수, 1번 Wi-Fi AP 정보, 2번 Wi-Fi AP 정보
2 수집시각, 사용자 보행 이벤트, 누적 걸음걸이 수, 보행방향, 지자기 센서 값, 가속도 센서 값, 자이로스코프 센서 값, 기압 센서 값
3 수집시각, 사용자 보행 이벤트, 누적 걸음걸이 수, 보행방향, 지자기 센서 값, 가속도 센서 값, 자이로스코프 센서 값, 기압 센서 값
4 수집시각, 사용자 보행 이벤트, 누적 걸음걸이 수, 보행방향, 지자기 센서 값, 가속도 센서 값, 자이로스코프 센서 값, 기압 센서 값
5 수집시각, 스캔 된 Wi-Fi 개수, 1번 Wi-Fi AP 정보, 2번 Wi-Fi AP 정보
6 수집시각, 사용자 보행 이벤트, 누적 걸음걸이 수, 보행방향, 지자기 센서 값, 가속도 센서 값, 자이로스코프 센서 값, 기압 센서 값
7 수집시각, 스캔 된 Wi-Fi 개수, 1번 Wi-Fi AP 정보, 2번 Wi-Fi AP 정보
8 수집시각, 스캔 된 BLE 비콘 개수, 1번 BLE 비콘 정보, 2번 BLE 비콘 정보
9 수집시각, 사용자 보행 이벤트, 누적 걸음걸이 수, 보행방향, 지자기 센서 값, 가속도 센서 값, 자이로스코프 센서 값, 기압 센서 값
10 ...
상기 [표 2]를 살펴보면, 사용자 참여 데이터베이스에 가장 먼저 저장된 사용자 참여 데이터는 1번 테이블에 저장된 정보를 포함할 수 있다. 즉, 사용자 참여 데이터가 수집된 수집시각, 현 위치에서 스캔 되는 Wi-Fi의 개수, 현 위치에서 스캔 되는 여러 Wi-Fi 중 1번 Wi-Fi의 AP 정보 및 현 위치에서 스캔 되는 여러 Wi-Fi 중 2번 Wi-Fi의 AP 정보 등이 수집되어 사용자 참여 데이터베이스의 1번 테이블에 저장될 수 있다.
또한, 1번 테이블에 저장된 사용자 참여 데이터 이후에 단말로부터 수신되는 사용자 참여 데이트들도 순차적으로 사용자 참여 데이터베이스에 [표 2]와 같이 저장될 수 있다.
이 때, 사용자 참여 데이터에 포함되는 정보들은 각각 수집되는 주기가 상이할 수 있기 때문에, [표 2]의 1번 테이블, 2번 테이블 및 8번 테이블과 같이 각각의 테이블마다 저장되는 정보의 종류 또한 상이할 수 있다.
이 때, 이동통신 기지국 스캔 정보, Wi-Fi 스캔 정보 및 Bluetooth 스캔 정보 중 적어도 하나에 상응하는 무선통신 인프라 스캔 정보 및 측위 인프라 데이터베이스 중 적어도 하나를 기반으로 이동경로에 상응하는 절대위치를 추정할 수 있다.
이 때, 절대위치는 측위 인프라 데이터베이스에서 단말로부터 수신된 무선통신 인프라 스캔 정보와 가장 유사한 정보를 갖는 참조위치에 상응할 수 있다. 즉, 절대위치는 단말이 현재 위치에서 획득하는 무선통신 인프라 스캔 정보만을 가지고 기존의 측위 인프라 데이터베이스를 통해 검색된 위치일 수 있다.
또한, 사용자 보행정보, 보행 별 방향정보, 보행 별 지자기 센서 값, 보행 별 가속도 센서 값, 보행 별 자이로스코프 센서 값 및 보행 별 기압 센서 값 중 적어도 하나의 정보를 적용한 필터를 기반으로 절대위치에 기반한 상대위치를 추정할 수 있다.
이 때, 절대위치 및 상대위치 중 적어도 하나를 기반으로 이동경로를 재구성할 수 있다. 이 때, 절대위치는 무선통신 신호에 잡음(noise)가 포함되어 있으므로 오차가 발생할 가능성이 높을 수 있다. 따라서, 이러한 오차를 효과적으로 제거하기 위해서 보행정보 및 센서정보를 기반으로 추정한 상대위치를 활용할 수 있다.
이 때, 칼만 필터 및 파티클 필터 중 어느 하나를 이용하여 상대위치를 추정할 수 있다. 또한, 파티클 필터는 사용자의 운동 모델에 대한 이론적인 가정이나 선형화(linearization) 과정 등이 필요 없기 때문에 비교적 자유로운 보행자 운동환경에 일반적으로 더욱 적합할 수 있다.
이 때, 필터에서 사용자의 보행정보는 위치를 추정하는 Prediction 단계나 Time Update 단계에서 사용할 수 있다. 예를 들어, 상대위치는 일반적으로 사용자의 보폭과 방위각을 이용하여 다음의 [수학식 1]을 활용하여 추정할 수 있다.
[수학식 1]
Figure pat00018
일 때,
Figure pat00019
이 때,
Figure pat00020
는 시간 t일 때의 사용자 추정위치일 수 있다. 즉, 사용자 추정위치
Figure pat00021
Figure pat00022
는 바로 직전 시간인 시간 t-1일 때의 위치인
Figure pat00023
에 사용자의 보행정보인
Figure pat00024
을 적용한 위치에 상응할 수 있다.
예를 들어, 시간이 t-1일 때의 사용자의 절대위치가 A 지점이고, t-1일 때부터 t까지의 보행정보를 필터에 적용하여 추정한 상대위치가 A 지점으로부터 북쪽으로 10미터 떨어진 위치라고 가정한다면, 시간이 t일 때의 사용자의 위치를 A 지점으로부터 북쪽으로 10미터 떨어진 위치에 상응하게 추정할 수 있다.
따라서, 사용자 참여 데이터를 수집한 시각마다 절대위치와 상대위치를 기반으로 사용자의 위치를 추정함으로써 사용자의 이동경로를 재구성할 수 있다.
또한, 본 발명의 일실시예에 따른 측위 인프라 데이터베이스 자동 갱신 방법은 측위 인프라 데이터베이스를 기반으로 이동경로에 상응하는 복수의 참조위치들을 추출한다(S620). 즉, 측위 인프라 데이터베이스를 갱신하기 위해서는 특정한 위치에 대한 최신의 측위 인프라 정보와 기존에 저장되어 있던 측위 인프라 정보를 비교하여야 하는데, 이 때 특정한 위치가 이동경로에 상응하는 복수의 참조위치들에 상응할 수 있다.
또한, 본 발명의 일실시예에 따른 측위 인프라 데이터베이스 자동 갱신 방법은 복수의 참조 위치들에 각각 상응하는 적어도 하나의 사용자 참여 데이터를 기반으로 측위 인프라 데이터베이스의 갱신 여부를 판단한다(S630).
이 때, 복수의 참조위치들에 각각 상응하는 적어도 하나의 사용자 참여 데이터를 측위 인프라 데이터베이스에 저장된 복수의 참조위치들에 각각 상응하는 기존의 데이터와 비교하여 차이가 기설정된 임계치 이상인 경우에 측위 인프라 데이터베이스를 갱신하는 것으로 판단할 수 있다.
예를 들어, 참조위치 A에 상응하는 사용자 참여 데이터가 A1이고, 기존의 데이터가 A2라고 가정하였을 때, 참조위치 A에서 환경적인 변화가 없다면 A1과 A2의 정보가 동일하거나 매우 유사할 수 있다. 따라서, A1과 A2를 비교하였을 때 기설정된 임계치 이상 차이가 발생하는 경우에는 참조위치 A에서 환경적인 변화가 발생한 것으로 판단하고 측위 인프라 데이터베이스를 갱신하는 것으로 판단할 수 있다.
이 때, 복수의 참조위치들에 각각 상응하는 적어도 하나의 사용자 참여 데이터와 복수의 참조위치들에 각각 상응하는 기존의 데이터를 전파지도 및 Jaccard index 중 적어도 하나를 이용하여 각각 수치화하고, 수치화된 값을 비교하여 차이를 산출할 수 있다.
이 때, 전파지도를 이용하는 경우에, 복수의 참조위치들에 각각 상응하는 적어도 하나의 사용자 참여 데이터를 기반으로 생성된 제1 전파지도와 복수의 참조위치들에 각각 상응하는 기존의 데이터를 기반으로 생성된 제2 전파지도를 각각 수치화한 값을 비교하여 RSSI(Received Signal Strength Indication) 값에 기반한 거리차이를 산출하고, 거리차이가 기설정된 기준 거리차이 이상인 경우에 측위 인프라 데이터베이스를 갱신하는 것으로 판단할 수 있다.
즉, 제1 전파지도와 제2 전파지도는 동일한 영역에 대한 전파지도이지만, 최신 정보를 이용하여 생성한 것이 제1 전파지도이고 측위 인프라 데이터베이스에 저장되어 있던 예전의 정보를 이용하여 생성한 것이 제2 전파지도에 상응할 수 있다.
따라서, 두 전파지도를 각각 수치화하여 비교하였을 때 특정 위치에 대한 거리차이가 기설정된 기준 거리차이 이상 발생하는 경우에는, 복수의 참조위치들을 포함하는 영역에서 환경적인 변화가 발생한 것으로 판단하고 측위 인프라 데이터베이스를 갱신하는 것으로 판단할 수 있다.
예를 들어, Wi-Fi 스캔 정보를 기반으로 생성된 두 개의 전파지도 간의 거리차이는 [수학식 2]를 활용하여 산출할 수 있다.
[수학식 2]
Figure pat00025
이 때, a는 제1 전파지도에 저장되어 있는 Wi-Fi 스캔 정보의 성분이고, b는 제2 전파지도에 저장되어 있는 Wi-Fi 스캔 정보의 성분일 수 있다. 따라서, [수학식 2]를 통해 산출한
Figure pat00026
값이 기설정된 기준 거리차이 이상인지 여부를 확인하여 측위 인프라 데이터베이스 갱신 여부를 결정할 수 있다.
이 때, Jaccard index를 이용하는 경우에, 복수의 참조위치들에 각각 상응하는 적어도 하나의 사용자 참여 데이터에 상응하는 제1 집합과 복수의 참조위치들에 각각 상응하는 기존의 데이터에 상응하는 제2 집합 간의 유사도를 산출하고, 유사도가 기설정된 기준 유사도 이하인 경우에 측위 인프라 데이터베이스를 갱신하는 것으로 판단할 수 있다.
이 때, 제1 집합과 제2 집합 간의 유사도는 Jaccard index에 상응하는 [수학식 3]을 활용하여 산출할 수 있다.
[수학식 3]
Figure pat00027
이 때, 유사도
Figure pat00028
는 0에서 1사이의 실수 값에 상응할 수 있으며, 1에 가까울수록 제1 집합과 제2 집합이 유사한 것으로 판단할 수 있다.
따라서, 유사도
Figure pat00029
에 상응하는 값이 기설정된 기준 유사도 이하인 경우에는 측위 인프라 데이터베이스를 갱신하는 것으로 판단할 수 있다.
이 때, 적어도 하나의 사용자 참여 데이터가 기설정된 데이터 량 이상 수집된 경우에 갱신 여부를 판단할 수 있다.
예를 들어, 사용자의 단말로부터 사용자 참여 데이터가 수신될 때마다 갱신 여부를 판단한다면, 갱신 여부를 판단하기 위한 연산 작업을 자주 수행하게 되므로 불필요한 부하가 발생할 수 있다. 따라서, 적당한 주기마다 갱신 여부를 판단할 수 있도록 기설정된 데이터 량을 설정해두고, 사용자 참여 데이터베이스에 기설정된 데이터 량에 상응하게 사용자 참여 데이터가 수집되었을 때 갱신 여부를 판단함으로써 불필요한 부하 발생을 방지할 수 있다.
또한, 본 발명의 일실시예에 따른 측위 인프라 데이터베이스 자동 갱신 방법은 측위 인프라 데이터베이스를 복수의 참조위치들에 각각 상응하는 적어도 하나의 사용자 참여 데이터에 상응하게 갱신한다(S640).
이 때, 측위 인프라 데이터베이스를 갱신하는 경우에 복수의 참조위치들에 각각 상응하는 기존의 데이터를 복수의 참조위치들에 각각 상응하는 적어도 하나의 사용자 참여 데이터에 상응하게 갱신할 수 있다.
즉, 복수의 참조위치들에 상응하는 측위 인프라 정보를 사용자의 단말로부터 수신한 최신 측위 인프라 정보로 변경함으로써 측위 인프라 데이터베이스를 갱신할 수 있다.
또한, 도 6에는 도시하지 아니하였으나, 본 발명의 일실시예에 따른 측위 인프라 데이터베이스 자동 갱신 방법은 측위 인프라 데이터베이스를 갱신하기 위해 필요한 데이터를 송수신할 수 있다. 특히, 사용자의 단말로부터 사용자 참여 데이터를 수신하고, 별도로 구비될 수 있는 사용자 참여 데이터베이스에게 갱신되는 측위 인프라 정보를 제공할 수 있다.
이 때, 네트워크를 통해 데이터를 송수신할 수 있다.
이 때, 네트워크는 사용자의 단말과 측위 인프라 데이터베이스 갱신 장치 사이에 데이터를 전달하는 통로를 제공하는 것으로서, 기존에 이용되는 네트워크 및 향수 개발 가능한 네트워크를 모두 포괄하는 개념이다. 예를 들어, 네트워크는 한정된 지역 내에서 각종 정보장치들의 통신을 제공하는 유무선근거리 통신망, 이동체 상호 간 및 이동체와 이동체 외부와의 통신을 제공하는 이동통신망, 위성을 이용해 지구국과 지구국간 통신을 제공하는 위성통신망이거나 유무선 통신망 중에서 어느 하나이거나, 둘 이상의 결합으로 이루어질 수 있다. 한편, 네트워크의 전송 방식 표준은, 기존의 전송 방식 표준에 한정되는 것은 아니며, 향후 개발될 모든 전송 방식 표준을 포함할 수 있다.
또한, 도 6에는 도시하지 아니하였으나, 본 발명의 일실시예에 따른 측위 인프라 데이터베이스 자동 갱신 방법은 상술한 바와 같이 본 발명의 일실시예에 따른 측위 인프라 데이터베이스 자동 갱신 과정에서 발생되는 다양한 정보를 저장한다.
실시예에 따라, 측위 인프라 데이터베이스 자동 갱신 과정에서 발생되는 정보를 저장하는 저장모듈은 측위 인프라 데이터베이스 자동 갱신 장치와 독립적으로 구성되어 측위 인프라 데이터베이스 자동 갱신을 위한 기능을 지원할 수 있다. 이 때, 저장부(260)는 별도의 대용량 스토리지로 동작할 수 있고, 동작 수행을 위한 제어 기능을 포함할 수 있다.
이와 같은 측위 인프라 데이터베이스 자동 갱신 방법을 기반으로 이미 구축되어 있는 측위 인프라 데이터베이스를 별도의 시간과 비용을 소모하지 않고 사용자의 단말에서 전송하는 참여 데이터를 기반으로 자동으로 최신화할 수 있다.
또한, WLAN과 같이 신규 설치 또는 기존 인프라의 이동이 잦은 사설망을 기반으로 한 측위 인프라 데이터베이스를 지속적으로 업데이트하는데 필요한 자원을 절약할 수 있다.
또한, 측위 인프라 데이터베이스의 업데이트를 보다 편리하게 수행하는 방법을 제공함으로써 위치기반 서비스(Location Based Service)의 발전을 촉진시킬 수 있다.
도 7은 도 6에 도시된 측위 인프라 데이터베이스 자동 갱신 방법 중 전파지도를 기반으로 갱신 여부를 판단하는 과정을 상세하게 나타낸 동작 흐름도이다.
도 7을 참조하면, 도 6에 도시된 측위 인프라 데이터베이스 자동 갱신 방법 중 전파지도를 기반으로 갱신 여부를 판단하는 과정은 먼저 복수의 참조위치들에 각각 상응하는 적어도 하나의 사용자 참여 데이터를 기반으로 제1 전파지도를 생성한다(S710). 예를 들어, 복수의 참조위치들이 1번위치부터 10번위치에 상응한다고 가정한다면, 1번 위치에 상응하는 사용자 참여 데이터를 기반으로 1번 위치에 상응하는 무선통신 인프라 스캔 정보를 제1 전파지도에 나타낼 수 있다. 이와 같은 방식으로 1번 위치에서 10번 위치까지 모든 위치에 상응하는 무선통신 인프라 스캔 정보를 나타내어 제1 전파지도를 생성할 수 있다.
이 후, 복수의 참조위치들에 각각 상응하는 기존의 데이터를 기반으로 제2 전파지도를 생성한다(S720).
이 때, 제2 전파지도는 제1 전파지도와 동일한 방식으로 생성될 수 있다.
또한, 측위 인프라 데이터베이스에 기존에 생성되어 있는 전파지도에서 복수의 참조위치들을 포함하는 영역에 상응하는 제2 전파지도를 획득할 수도 있다.
이 후, 제1 전파지도 및 제2 전파지도를 각각 수치화한다(S730).
예를 들어, Wi-Fi 스캔 정보를 기반으로 두 개의 전파지도 간의 거리 차이를 산출할 수 있다.
이 후, 제1 전파지도와 제2 전파지도를 비교하여 RSSI 값에 기반하여 산출된 거리차이가 기설정된 기준 거리차이 이상인지 여부를 판단한다(S735).
단계(S735)의 판단결과 RSSI 값에 기반하여 산출된 거리차이가 기설정된 기준 거리차이 이상이면, 복수의 참조위치들을 포함하는 영역에서 환경적인 변화가 발생한 것으로 판단하고 측위 인프라 데이터베이스를 갱신한다(S740)
또한, 단계(S735)의 판단결과 RSSI 값에 기반하여 산출된 거리차이가 기설정된 기준 거리차이 미만이면, 복수의 참조위치들을 포함하는 영역에서 별다른 환경적인 변화가 발생하지 않은 것으로 판단하고 측위 인프라 데이터베이스를 갱신하지 않을 수 있다.
도 8은 도 6에 도시된 측위 인프라 데이터베이스 자동 갱신 방법 중 Jaccard index를 기반으로 갱신 여부를 판단하는 과정을 상세하게 나타낸 동작 흐름도이다.
도 8을 참조하면, 도 6에 도시된 측위 인프라 데이터베이스 자동 갱신 방법 중 Jaccard index를 기반으로 갱신 여부를 판단하는 과정은 먼저 복수의 참조위치들에 각각 상응하는 적어도 하나의 사용자 참여 데이터에 상응하는 제1 집합을 생성한다(S810).
이 후, 복수의 참조위치들에 각각 상응하는 기존의 데이터에 상응하는 제2 집합을 생성한다(S820).
이 후, 제1 집합과 제2 집합 간의 유사도를 산출한다(S830).
이 때, 제1 집합과 제2 집합 간의 유사도는 Jaccard index를 활용하여 산출할 수 있다.
이 때, 유사도는 0에서 1사이의 실수 값에 상응할 수 있으며, 1에 가까울수록 제1 집합과 제2 집합이 유사한 것으로 판단할 수 있다.
이 후, 산출한 유사도가 기설정된 기준 유사도 이하인지 여부를 판단한다(S835).
단계(S835)의 판단결과 산출한 유사도가 기설정된 기준 유사도 이하이면, 복수의 참조위치들을 포함하는 영역에서 환경적인 변화가 발생한 것으로 판단하고 측위 인프라 데이터베이스를 갱신한다(S840).
또한, 단계(S835)의 판단결과 산출한 유사도가 기설정된 기준 유사도를 초과하면, 복수의 참조위치들을 포함하는 영역에서 별다른 환경적인 변화가 발생하지 않은 것으로 판단하고 측위 인프라 데이터베이스를 갱신하지 않을 수 있다.
도 9는 도 6에 도시된 측위 인프라 데이터베이스 자동 갱신 방법 중 사용자의 이동경로를 재구성하는 과정을 상세하게 나타낸 동작 흐름도이다.
도 9를 참조하면, 도 6에 도시된 측위 인프라 데이터베이스 자동 갱신 방법 중 사용자의 이동경로를 재구성하는 과정은 먼저 적어도 하나의 사용자 참여 데이터로부터 획득한 무선통신 인프라 스캔정보와 측위 인프라 데이터베이스를 비교한다(S910).
이 때, 무선통신 인프라 스캔정보는 기지국 스캔 정보, Wi-Fi 스캔 정보 및 Bluetooth 스캔 정보 중 적어도 하나에 상응할 수 있다.
이 후, 측위 인프라 데이터베이스에서 무선통신 인프라 스캔정보와 유사한 패턴을 참조위치를 절대위치로 추정한다(S920).
이 후, 필터에 사용자의 보행정보를 적용하여 절대위치에 기반한 상대위치를 추정한다(S930).
이 때, 칼만 필터 및 파티클 필터 중 어느 하나를 이용하여 상대위치를 추정할 수 있다.
이 때, 사용자의 보행정보는 사용자 보행정보, 보행 별 방향정보, 보행 별 지자기 센서 값, 보행 별 가속도 센서 값, 보행 별 자이로스코프 센서 값, 보행 별 기압 센서 값 중 적어도 하나의 정보에 상응할 수 있다.
이 후, 절대위치 및 상대위치를 기반으로 사용자의 이동경로를 재구성한다(S940).
예를 들어, 시간이 t-1일 때의 사용자의 절대위치가 A 지점이고, t-1일 때부터 t까지의 보행정보를 필터에 적용하여 추정한 상대위치가 A 지점으로부터 북쪽으로 10미터 떨어진 위치라고 가정한다면, 시간이 t일 때의 사용자의 위치를 A 지점으로부터 북쪽으로 10미터 떨어진 위치에 상응하게 추정할 수 있다.
따라서, 사용자 참여 데이터를 수집한 시각마다 절대위치와 상대위치를 기반으로 사용자의 위치를 추정함으로써 사용자의 이동경로를 재구성할 수 있다.
이상에서와 같이 본 발명에 따른 측위 인프라 데이터베이스 자동 갱신 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.
110: 측위 인프라 데이터베이스 자동 갱신 장치
120-1~ 120-N, 520: 단말 130: 측위 인프라 데이터베이스
140: 사용자 참여 데이터베이스
210: 통신부 220: 이동경로 재구성부
230: 참조위치 추출부 240: 갱신 판단부
250: 데이터베이스 갱신부 260: 저장부
310: 절대위치 추정부 320: 상대위치 추정부
410: 측위 인프라 데이터베이스 510: 측위 인프라 서버
530: 데이터베이스

Claims (20)

  1. 사용자의 단말로부터 수신된 적어도 하나의 사용자 참여 데이터를 기반으로 상기 사용자의 이동경로를 재구성하는 이동경로 재구성부;
    측위 인프라 데이터베이스를 기반으로 상기 이동경로에 상응하는 복수의 참조위치들을 추출하는 참조위치 추출부;
    상기 복수의 참조위치들에 각각 상응하는 상기 적어도 하나의 사용자 참여 데이터를 기반으로 상기 측위 인프라 데이터베이스의 갱신 여부를 판단하는 갱신 판단부; 및
    상기 측위 인프라 데이터베이스를 상기 복수의 참조위치들에 각각 상응하는 상기 적어도 하나의 사용자 참여 데이터에 상응하게 갱신하는 데이터베이스 갱신부
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 측위 인프라 데이터베이스 자동 갱신 장치.
  2. 청구항 1에 있어서,
    상기 갱신 판단부는
    상기 복수의 참조위치들에 각각 상응하는 상기 적어도 하나의 사용자 참여 데이터를 상기 측위 인프라 데이터베이스에 저장된 상기 복수의 참조위치들에 각각 상응하는 기존의 데이터와 비교하여 차이가 기설정된 임계치 이상인 경우에 상기 측위 인프라 데이터베이스를 갱신하는 것으로 판단하는 것을 특징으로 하는 측위 인프라 데이터베이스 자동 갱신 장치.
  3. 청구항 2에 있어서,
    상기 갱신 판단부는
    상기 복수의 참조위치들에 각각 상응하는 상기 적어도 하나의 사용자 참여 데이터와 상기 복수의 참조위치들에 각각 상응하는 기존의 데이터를 전파지도 및 Jaccard index 중 적어도 하나를 이용하여 각각 수치화하고, 수치화된 값을 비교하여 상기 차이를 산출하는 것을 특징으로 하는 측위 인프라 데이터베이스 자동 갱신 장치.
  4. 청구항 3에 있어서,
    상기 갱신 판단부는
    상기 전파지도를 이용하는 경우에, 상기 복수의 참조위치들에 각각 상응하는 상기 적어도 하나의 사용자 참여 데이터를 기반으로 생성된 제1 전파지도와 상기 복수의 참조위치들에 각각 상응하는 기존의 데이터를 기반으로 생성된 제2 전파지도를 각각 수치화한 값을 비교하여 RSSI(Received Signal Strength Indication)값에 기반한 거리차이를 산출하고, 상기 거리차이가 기설정된 기준 거리차이 이상인 경우에 상기 측위 인프라 데이터베이스를 갱신하는 것으로 판단하는 것을 특징으로 하는 측위 인프라 데이터베이스 자동 갱신 장치.
  5. 청구항 3에 있어서,
    상기 갱신 판단부는
    상기 Jaccard index를 이용하는 경우에, 상기 복수의 참조위치들에 각각 상응하는 상기 적어도 하나의 사용자 참여 데이터에 상응하는 제1 집합과 상기 복수의 참조위치들에 각각 상응하는 기존의 데이터에 상응하는 제2 집합 간의 유사도를 산출하고, 상기 유사도가 기설정된 기준 유사도 이하인 경우에 상기 측위 인프라 데이터베이스를 갱신하는 것으로 판단하는 것을 특징으로 하는 측위 인프라 데이터베이스 자동 갱신 장치.
  6. 청구항 2에 있어서,
    상기 데이터베이스 갱신부는
    상기 측위 인프라 데이터베이스를 갱신하는 경우에 상기 복수의 참조위치들에 각각 상응하는 기존의 데이터를 상기 복수의 참조위치들에 각각 상응하는 상기 적어도 하나의 사용자 참여 데이터에 상응하게 갱신하는 것을 특징으로 하는 측위 인프라 데이터베이스 자동 갱신 장치.
  7. 청구항 2에 있어서,
    상기 적어도 하나의 사용자 참여 데이터는
    사용자 참여 데이터 수집 시각, 사용자 추정 위치, 이동통신 기지국 스캔 정보, Wi-Fi 스캔 정보, Bluetooth 스캔 정보, 사용자 보행정보, 보행 별 방향정보, 보행 별 지자기 센서 값, 보행 별 가속도 센서 값, 보행 별 자이로스코프 센서 값 및 보행 별 기압 센서 값 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 측위 인프라 데이터베이스 자동 갱신 장치.
  8. 청구항 7에 있어서,
    상기 이동경로 재구성부는
    상기 이동통신 기지국 스캔 정보, 상기 Wi-Fi 스캔 정보 및 Bluetooth 스캔 정보 중 적어도 하나에 상응하는 무선통신 인프라 스캔 정보 및 상기 측위 인프라 데이터베이스 중 적어도 하나를 기반으로 상기 이동경로에 상응하는 절대위치를 추정하는 절대위치 추정부; 및
    상기 사용자 보행정보, 상기 보행 별 방향정보, 상기 보행 별 지자기 센서 값, 상기 보행 별 가속도 센서 값, 상기 보행 별 자이로스코프 센서 값 및 상기 보행 별 기압 센서 값 중 적어도 하나의 정보를 적용한 필터를 기반으로 상기 절대위치에 기반한 상대위치를 추정하는 상대위치 추정부를 포함하고,
    상기 절대위치 및 상기 상대위치 중 적어도 하나를 기반으로 상기 이동경로를 재구성하는 것을 특징으로 하는 측위 인프라 데이터베이스 자동 갱신 장치.
  9. 청구항 8에 있어서,
    상기 상대위치 추정부는
    칼만 필터 및 파티클 필터 중 어느 하나를 이용하여 상기 상대위치를 추정하는 것을 특징으로 하는 측위 인프라 데이터베이스 자동 갱신 장치.
  10. 청구항 1에 있어서,
    상기 갱신 판단부는
    상기 적어도 하나의 사용자 참여 데이터가 기설정된 데이터 량 이상 수집된 경우에 상기 갱신 여부를 판단하는 것을 특징으로 하는 측위 인프라 데이터베이스 자동 갱신 장치.
  11. 사용자의 단말로부터 수신된 적어도 하나의 사용자 참여 데이터를 기반으로 상기 사용자의 이동경로를 재구성하는 단계;
    측위 인프라 데이터베이스를 기반으로 상기 이동경로에 상응하는 복수의 참조위치들을 추출하는 단계;
    상기 복수의 참조위치들에 각각 상응하는 상기 적어도 하나의 사용자 참여 데이터를 기반으로 상기 측위 인프라 데이터베이스의 갱신 여부를 판단하는 단계; 및
    상기 측위 인프라 데이터베이스를 상기 복수의 참조위치들에 각각 상응하는 상기 적어도 하나의 사용자 참여 데이터에 상응하게 갱신하는 단계
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 측위 인프라 데이터베이스 자동 갱신 방법.
  12. 청구항 11에 있어서,
    상기 판단하는 단계는
    상기 복수의 참조위치들에 각각 상응하는 상기 적어도 하나의 사용자 참여 데이터를 상기 측위 인프라 데이터베이스에 저장된 상기 복수의 참조위치들에 각각 상응하는 기존의 데이터와 비교하여 차이가 기설정된 임계치 이상인 경우에 상기 측위 인프라 데이터베이스를 갱신하는 것으로 판단하는 것을 특징으로 하는 측위 인프라 데이터베이스 자동 갱신 방법.
  13. 청구항 12에 있어서,
    상기 판단하는 단계는
    상기 복수의 참조위치들에 각각 상응하는 상기 적어도 하나의 사용자 참여 데이터와 상기 복수의 참조위치들에 각각 상응하는 기존의 데이터를 전파지도 및 Jaccard index 중 적어도 하나를 이용하여 각각 수치화하고, 수치화된 값을 비교하여 상기 차이를 산출하는 것을 특징으로 하는 측위 인프라 데이터베이스 자동 갱신 방법.
  14. 청구항 13에 있어서,
    상기 판단하는 단계는
    상기 전파지도를 이용하는 경우에, 상기 복수의 참조위치들에 각각 상응하는 상기 적어도 하나의 사용자 참여 데이터를 기반으로 생성된 제1 전파지도와 상기 복수의 참조위치들에 각각 상응하는 기존의 데이터를 기반으로 생성된 제2 전파지도를 각각 수치화한 값을 비교하여 RSSI(Received Signal Strength Indication)값에 기반한 거리차이를 산출하는 단계를 포함하고,
    상기 거리차이가 기설정된 기준 거리차이 이상인 경우에 상기 측위 인프라 데이터베이스를 갱신하는 것으로 판단하는 것을 특징으로 하는 측위 인프라 데이터베이스 자동 갱신 방법.
  15. 청구항 13에 있어서,
    상기 판단하는 단계는
    상기 Jaccard index를 이용하는 경우에, 상기 복수의 참조위치들에 각각 상응하는 상기 적어도 하나의 사용자 참여 데이터에 상응하는 제1 집합과 상기 복수의 참조위치들에 각각 상응하는 기존의 데이터에 상응하는 제2 집합 간의 유사도를 산출하는 단계를 포함하고,
    상기 유사도가 기설정된 기준 유사도 이하인 경우에 상기 측위 인프라 데이터베이스를 갱신하는 것으로 판단하는 것을 특징으로 하는 측위 인프라 데이터베이스 자동 갱신 방법.
  16. 청구항 12에 있어서,
    상기 갱신하는 단계는
    상기 측위 인프라 데이터베이스를 갱신하는 경우에 상기 복수의 참조위치들에 각각 상응하는 기존의 데이터를 상기 복수의 참조위치들에 각각 상응하는 상기 적어도 하나의 사용자 참여 데이터에 상응하게 갱신하는 것을 특징으로 하는 측위 인프라 데이터베이스 자동 갱신 방법.
  17. 청구항 12에 있어서,
    상기 적어도 하나의 사용자 참여 데이터는
    사용자 참여 데이터 수집 시각, 사용자 추정 위치, 이동통신 기지국 스캔 정보, Wi-Fi 스캔 정보, Bluetooth 스캔 정보, 사용자 보행정보, 보행 별 방향정보, 보행 별 지자기 센서 값, 보행 별 가속도 센서 값, 보행 별 자이로스코프 센서 값 및 보행 별 기압 센서 값 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 측위 인프라 데이터베이스 자동 갱신 방법.
  18. 청구항 17에 있어서,
    상기 재구성하는 단계는
    상기 이동통신 기지국 스캔 정보, 상기 Wi-Fi 스캔 정보 및 Bluetooth 스캔 정보 중 적어도 하나에 상응하는 무선통신 인프라 스캔 정보 및 상기 측위 인프라 데이터베이스 중 적어도 하나를 기반으로 상기 이동경로에 상응하는 절대위치를 추정하는 단계; 및
    상기 사용자 보행정보, 상기 보행 별 방향정보, 상기 보행 별 지자기 센서 값, 상기 보행 별 가속도 센서 값, 상기 보행 별 자이로스코프 센서 값 및 상기 보행 별 기압 센서 값 중 적어도 하나의 정보를 적용한 필터를 기반으로 상기 절대위치에 기반한 상대위치를 추정하는 단계를 포함하고,
    상기 절대위치 및 상기 상대위치 중 적어도 하나를 기반으로 상기 이동경로를 재구성하는 것을 특징으로 하는 측위 인프라 데이터베이스 자동 갱신 방법.
  19. 청구항 18에 있어서,
    상기 상대위치를 추정하는 단계는
    칼만 필터 및 파티클 필터 중 어느 하나를 이용하여 상기 상대위치를 추정하는 것을 특징으로 하는 측위 인프라 데이터베이스 자동 갱신 방법.
  20. 청구항 11에 있어서,
    상기 판단하는 단계는
    상기 적어도 하나의 사용자 참여 데이터가 기설정된 데이터 량 이상 수집된 경우에 상기 갱신 여부를 판단하는 것을 특징으로 하는 측위 인프라 데이터베이스 자동 갱신 방법.
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