KR20190066370A - 위치 인식 시스템 및 방법 - Google Patents

Abstract

본 기술은 위치 인식 시스템 및 방법이 개시된다. 본 발명의 구체적인 예에 따르면, 비콘의 수신 신호에 대한 RSSI(Received Signal Strength Indication) 값의 비율을 토대로 가중치를 부여하여 타겟의 위치 거리를 예측함에 따라 기존의 RSSI 값에 따라 타겟과의 거리가 너무 크거나 작아 원의 교점이 없는 경우 발생하는 타겟 위치 거리 오차율을 감소시켜 타겟 위치에 대한 정확도를 근본적으로 향상시킬 수 있는 효과를 얻는다.

Description

위치 인식 시스템 및 방법{POSITION RECOGNITION SYSTEM AND METHOD}

본 발명은 위치 인식 시스템 및 방법에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 각 비콘의 수신 신호의 RSSI(Received Signal Strength Indication) 값의 비율에 따라 도출된 가중치를 이용하여 타겟의 위치를 예측하여 타겟의 위치 예측에 대한 정확도를 근본적으로 향상시킬 수 있도록 한 기술에 관한 것이다.

현재까지 WSN(Wireless Sensor Networks)과 관련된 많은 기술 및 시스템들이 개발 및 연구되어 왔으며 이들을 통해 유용한 환경 정보 및 기타 서비스를 제공받을 수 있는 유비쿼터스(Ubiquitous) 환경을 구축하기 위한 연구가 많이 진행되고 있다.

이러한 WSN 관련 기술에서 다양한 정보의 신뢰성 및 유용성을 가지기 위해 타겟의 정보를 감지하거나 위치를 결정하는 문제와 관련된 이벤트는 매우 중요하다고 볼 수 있다. 따라서, WSN에서 센서 노드는 자신의 위치를 알고 있고, 분산된 센서 노드의 밀도 수가 높은 상태에서 위치인식 알고리즘을 적용할 시 정밀한 위치 인식이 수행되어야 한다.

이에 종래에 위치인식에 사용되는 알고리즘으로는 방향성을 갖는 안테나를 사용하여 수신된 신호의 입사각을 측정함으로써 위치인식을 수행하는 AoA 위치인식 알고리즘, 전파의 세기가 거리에 따라 달라지는 RSSI(Received Signal Strength Indicator)를 이용하여 비컨과 노드간의 거리를 측정하는 RSSI 위치인식 알고리즘, 및 경도, 위도, 고도 좌표 및 시간 오차 계산을 위한 원자시계 등 최소 4개의 인공위성과의 통신을 통해 위치인식을 수행하고 삼각측량법을 기반으로 "거리 = 빛의 속도*경과시간"의 이론을 통해 GPS 수신기의 위치를 추적하는 GPS(Global Positioning System) 방식 등의 다양한 방법이 있다.

여기서, GPS 방식의 경우 실외에만 국한된 기술 이고, 실내에서 수신이 가능한 무선 송신기의 실내 위치 인식 시스템의 구축이 요구된다.

이에 따라 블루투스 비콘으로부터 제공받은 수신 신호의 RSSI 값을 기반으로 삼각측량 알고리즘을 이용하여 위치 정보를 도출하는 RSSI 위치인식 기술에 의한 실내 위치 인식 시스템의 경우 전파 경로의 물체에 의해 가려지거나, 불규칙한 면에 충돌할 때 경로 감쇄로 인해 오차율이 큰 문제점이 있다.

이에 본 출원인은 각 비컨으로부터 제공받은 수신 신호의 RSSI 값의 크기의 비율을 토대로 도출된 가중치를 고려하여 실내 물체의 위치 인식을 추정하는 방안을 제안하고자 한다.

본 발명은 종래 기술의 제반 문제점을 해결하기 위해 안출된 것으로, 본 발명의 목적은 비콘의 수신 신호의 RSSI(Received Signal Strength Indication) 값의 비율을 이용하여 도출된 가중치를 이용하여 타겟 위치를 예측함에 따라, 타겟 위치 예측에 대한 정확도를 근본적으로 향상시키고자 한 위치 인식 시스템 및 방법을 제공하고자 함에 있다.

본 발명의 목적은 이상에서 언급한 목적으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 본 발명의 다른 목적 및 장점들은 하기의 설명에 의해서 이해될 수 있으며, 본 발명의 실시예에 의해 보다 분명하게 알게 될 것이다. 또한, 본 발명의 목적 및 장점들은 특허청구 범위에 나타낸 수단 및 그 조합에 의해 실현될 수 있음을 쉽게 알 수 있을 것이다.

전술한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 실시 예에 의한 위치 인식 시스템은,

실내의 소정 위치에 설치된 다수의 비콘; 및

상기 각 비콘의 수신 신호에 대한 RSSI 값에 대한 비를 토대로 가중치를 부여하여 타겟의 위치 거리를 예측하는 수신기를 포함하는 것을 특징으로 한다.

바람직하게 상기 수신기는

각 비콘으로부터 공급된 수신 신호에 대해 RSSI(Received Signal Strength Indication) 값을 수신하는 RSSI 도출부; 각 비콘 간의 거리를 도출하는 거리 도출부; 수신된 각 비콘 간의 거리에 대해 기 수신된 RSSI 값의 비율에 따라 설정된 가중치를 부여하여 각 비콘의 간의 내분점을 도출하는 가중치 획득부; 및 각 내분점를 가지는 삼각형의 무게 중심의 위치로 타겟 위치를 예측하는 위치 인식부를 포함할 수 있다.

바람직하게 상기 비콘은, 저전력 블루투스(BLE) 비콘으로 구비될 수 있다.

본 발명의 다른 실시 예에 의한 위치 인식 방법은, 실내의 소정 위치에 설치된 각각의 비콘으로부터 제공된 RSSI 값을 수신하는 단계; 및

상기 각 비콘의 수신 신호에 대한 RSSI 값에 대한 비를 토대로 가중치를 부여하여 타겟의 위치 거리를 예측하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.

바람직하게 상기 타겟의 위치 거리를 예측하는 단계는, 각 비콘으로부터 공급된 수신 신호에 대해 RSSI(Received Signal Strength Indication) 값을 수신하는 RSSI 도출하는 단계; 각 비콘 간의 거리를 도출하는 거리 도출단계; 수신된 각 비콘 간의 거리에 대해 기 수신된 RSSI 값의 비율에 따라 설정된 가중치를 부여하여 각 비콘의 간의 내분점을 도출하는 가중치 획득 단계; 및 각 내분점를 가지는 삼각형의 무게 중심의 위치로 타겟 위치를 예측하는 위치 인식단계를 포함할 수 있다.

본 발명에 따르면 비콘의 수신 신호에 대한 RSSI(Received Signal Strength Indication) 값의 비율을 토대로 가중치를 부여하여 타겟의 위치 거리를 예측함에 따라 기존의 삼각측량법의 사용시 RSSI 값에 오차율이 상당할 경우 타겟과의 거리가 너무 크거나 작아서 야기될 수 있는 원의 교점이 없는 경우 발생하는 타겟 위치 거리 오차율을 감소시켜 타겟 위치에 대한 정확도를 근본적으로 향상시킬 수 있는 효과를 얻는다.

본 명세서에서 첨부되는 다음의 도면들은 본 발명의 바람직한 실시 예를 예시하는 것이며, 후술하는 발명의 상세한 설명과 함께 본 발명의 기술사상을 더욱 이해시키는 역할을 하는 것이므로, 본 발명은 그러한 도면에 기재된 사항에만 한정되어 해석되어서는 아니된다.
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 위치 인식 시스템의 구성을 보인 도이다.
도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 위치 인식 시스템의 수신기의 세부적인 구성을 보인 블록도이다.
도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 위치 인식 시스템이 적용된 가중치 알고리즘을 수행하는 과정을 보인 예시도이다.

이하에서는 도면을 참조하여 본 발명의 실시예들을 보다 상세하게 설명한다.

본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다.

본 명세서에서 사용되는 용어에 대해 간략히 설명하고, 본 발명에 대해 구체적으로 설명하기로 한다.

본 발명에서 사용되는 용어는 본 발명에서의 기능을 고려하면서 가능한 현재 널리 사용되는 일반적인 용어들을 선택하였으나, 이는 당 분야에 종사하는 기술자의 의도 또는 판례, 새로운 기술의 출현 등에 따라 달라질 수 있다. 또한, 특정한 경우는 출원인이 임의로 선정한 용어도 있으며, 이 경우 해당되는 발명의 설명 부분에서 상세히 그 의미를 기재할 것이다. 따라서 본 발명에서 사용되는 용어는 단순한 용어의 명칭이 아닌, 그 용어가 가지는 의미와 본 발명의 전반에 걸친 내용을 토대로 정의되어야 한다.

명세서 전체에서 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있음을 의미한다. 또한, 명세서에서 사용되는 "부"라는 용어는 소프트웨어, FPGA 또는 ASIC과 같은 하드웨어 구성요소를 의미하며, "부"는 어떤 역할들을 수행한다. 그렇지만 "부"는 소프트웨어 또는 하드웨어에 한정되는 의미는 아니다. "부"는 어드레싱할 수 있는 저장 매체에 있도록 구성될 수도 있고 하나 또는 그 이상의 프로세서들을 재생시키도록 구성될 수도 있다.

따라서, 일 예로서 "부"는 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"들 안에서 제공되는 기능은 더 작은 수의 구성요소들 및 "부"들로 결합되거나 추가적인 구성요소들과 "부"들로 더 분리될 수 있다.

아래에서는 첨부한 도면을 참고하여 본 발명의 실시예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략한다.

이하에서는 본 발명의 실시 예에 따른 전력에 대해 첨부된 도면을 참조하여 구체적으로 설명하기로 한다.

도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 위치 인식 시스템의 구성을 보인 도면이고, 도 2는 도 1에 도시된 수신기의 세부적인 구성을 보인 도이며, 도 3은 도 2에 도시된 가중치 알고리즘을 설명하기 위한 예시도이다. 도 1 내지 도 3을 참조하면, 본 발명의 실시 예에 따른 위치 인식 시스템(S)는 비콘의 수신 신호의 RSSI(Received Signal Strength Indication) 값의 크기 비율을 이용하여 역 가중치를 부여하여 실내 위치를 예측하도록 구비될 수 있고, 이에 시스템(S)는 다수의 비콘(10) 및 수신기(20)를 포함할 수 있다.

다수의 비콘(10)은 실내의 서로 다른 위치에 각각 설치되며, RSSI(Received Signal Strength Indicator)를 포함한다. 여기서, RSSI(Received Signal Strength Indicator)는 거리에 따라 각 물체로부터 전파의 세기를 수신기(20)로 전달하여 비컨과 물체 간의 거리를 측정한다.

본 발명에서 설명 상의 편의를 위해 저전력 블루투스(BLE) 비콘으로 구비될 수 있으며, 초음파, 가시 광선, 등을 이용한 비콘, 다양한 주파수 대역의 RF 비콘 등 다양한 형태로 구비될 수 있으나, 이에 국한하지 아니한다.

한편, 저전력 블루투스(BLE)는, 초저전력 근거리 무선 개인 통신망 기술로서, 초저전력 및 초소형 모듈로 제작 가능하여 블루투스 4.0을 지원 가능하다. 적용 범위가 50m 이하이고 저전력으로 위치 기반 서비스를 제공할 수 있는 장점을 가진다. 여기서, 저전력 블루투스 비콘의 송신 디바이스는 31 바이트 정도의 작은 데이터를 실어 전송하는 게시(adverting) 기능만을 수행한다.

한편 수신기(20)는, 다수의 비콘(10)을 포함하여 구축된 무선망을 검색하기 위한 앱이 설치되고 설치된 앱의 실행에 따라 구축된 무선망을 통해 비콘(10)로부터 공급된 RSSI 값을 수신하도록 구비될 수 있다.

이에 수신기(20)는 도 2에 도시된 바와 같이, RSSI 도출부(210), 거리 도출부(220), 가중치 획득부(230), 및 위치 인식부(240)를 포함할 수 있다.

여기서, RSSI 도출부(210)는 각 비콘(10)으로부터 공급된 수신 신호에 대해 RSSI 값을 수신한다. 각 비콘(10)의 수신 신호에 대한 RSSI 값은 다음 식으로부터 도출된다.

RSSI=-((10n log d))-A) … 식 1

여기서, n는 실내 공간에 대한 손실 파라메터이고, A는 각 비콘(10)과 물체간의 거리가 1m 일 때 측정된 RSSI 값이다.

여기서, A는 각 비콘(10) 별로 1m 거리 단위로 수신된 RSSI 값의 평균치로 설정되고, 식 1로부터 손실 파라메터(n)은 도출된다.

도출된 각 비콘(10)의 RSSI 값은 가중치 도출부(230)로 전달된다.

한편, 거리 도출부(220)는 각 비콘(10) 간의 거리(d1, d2, d3)를 도출한다. 그리고 도출된 비콘(10) 간의 거리(d1, d2, d3)는 가중치 도출부(230)로 전달된다.

가중치 도출부(230)는 수신된 각 비콘(10) 간의 거리(d1, d2, d3)에 대해 기 수신된 RSSI 값의 비율에 따라 설정된 가중치를 부여하여 각 비콘(10)의 간의 내분점을 도출한다. 예를 들어, 도 3에 도시된 바와 같이, 비콘(11)과 비콘(12) 간의 거리(d1)에 대해 각 비콘(11)(12)으로부터 제공받은 수신 신호의 RSSI 값의 비율로 내분점(r1)이 생성되고, 비콘(12)과 비콘(13) 간의 거리(d2)에 대해 각 비콘(12)(13)으로부터 제공받은 수신 신호의 각 RSSI 값의 비율로 내분점(r2)이 생성되며, 비콘(13)과 비콘(11) 간의 거리(d3)에 대해 각 비콘(13)(11)으로부터 제공받은 수신 신호의 각 RSSI 값의 비율로 내분점(r3)이 생성된다.

그리고 가중치 획득부(230)는 각 내분점(r1, r2, r3)을 기초로 각 내분점(r1, r2, r3)를 가지는 삼각형의 무게 중심의 위치를 도출한다.

도출된 무게 중심의 위치 정보는 위치 인식부(240)로 전달되고, 위치 인식부(240)는 내분점(r1, r2, r3)를 가지는 삼각형의 무게 중심의 위치로 타겟의 위치를 예측한다.

<실시예>

다수의 비콘은 측위 오차를 줄이기 위해 7m 간격으로 모서리에 배치하고 블루투스 비콘을 사용하며, RSSI 값은 수신기(20)로 전송된다.

이때 비콘 1 내지 비콘 6에서의 RSSI 값(A)은 1m 거리에서 수신된 RSSI 값에 대한 각 평균치로 밀폐된 공간 상에서 -58.1, -61.2, -59.7, -55.54, -59.66, -57.41 dBm 으로 측정되고, 비컨 1로부터 비콘 4에서의 RSSI 값은 열린 공간에서 -55.2, -53.8, -52.9, -50.8 dBm 으로 측정되고, 식 1로부터 도출된 소실 파라메터(n)는 밀폐 공간에서 1.79이고 열린 공간에서 1.71 로 도출된다.

이에 따라 밀폐 공간 및 열린 공간에서의 본 발명의 실시 예에 따른 가중치 알고리즘을 이용한 실내 측위 거리의 평균 오차 및 기존의 삼각측량 알고리즘을 이용한 실내 측위 거리의 평균 오차는 표 1 및 2로 나타낸다.

밀폐공간	모서리 평균(m)	내부 평균(m)
가중치 알고리즘	2.7537	1.8637
삼각측량 알고리즘	2.9545	2.5558

열린 공간	모서리 평균(m)	내부 평균(m)
가중치 알고리즘	3.5531	2.6220
삼각측량 알고리즘	7.7917	3.6374

즉, 모서리에 비콘이 배치되는 경우 동일 벽 상의 비콘의 직사파를 수신함에 있어 어려움이 있기 때문에 근접된 비콘이 선택되고, 이에 따라 반대편 모서리에 있는 직선 신호를 수신할 확률이 높은 비콘이 선택하게 된다. 이에 따라 표 1 및 표 2를 참조하면, 모서리 부분에서의 실내 측위 거리의 평균 오차가 내부에서의 실내 측위 거리의 평균 오차 보다 크다는 것을 확인할 수 있다.

한편, 밀폐된 공간에서 내부 평균을 비교하면, 본 발명에 의거한 가중치 알고리즘을 이용한 실내 측위 거리 오차가 기존의 삼각측량 알고리즘을 이용한 실내 측위 오차 보다 약 0.7m 정도 작음을 확인할 수 있다.

또한 열린 공간에서 내부 평균을 비교하면, RSSI 값이 먼 비콘의 경우 변화폭이 크기 때문에 오차율이 상대적으로 높은 것을 확인할 수 있고, 가중치 알고리즘을 이용한 실내 측위 거리 오차가 1m 정도 우세함을 확인할 수 있다.

본 발명의 다른 실시 예에 의해, 가중치 알고리즘을 이용한 위치 인식 방법은, 각 비콘(10)으로부터 공급된 수신 신호에 대해 RSSI 값을 수신하는 단계; 각 비콘(10) 간의 거리(d1, d2, d3)를 도출하는 단계; 수신된 각 비콘(10) 간의 거리(d1, d2, d3)에 대해 기 수신된 RSSI 값의 비율에 따라 설정된 가중치를 부여하여 각 비콘(10)의 간의 내분점을 도출하는 단계; 각 내분점(r1, r2, r3)을 기초로 각 내분점(r1, r2, r3)를 가지는 삼각형의 무게 중심의 위치를 도출하는 단계; 및 각 내분점(r1, r2, r3)를 가지는 삼각형의 무게 중심의 위치로 타겟의 위치를 예측하는 단계를 포함할 수 있고, 이러한 가중치 알고리즘을 이용한 실내 위치 인식 방법의 상기의 각 단계는 RSSI 도출부(210), 거리 도출부(220), 가중치 획득부(230), 및 위치 인식부(240)에서 수행되는 기능으로 자세한 원용은 생략한다.

이에 따라 비콘의 수신 신호에 대한 RSSI(Received Signal Strength Indication) 값의 비율을 토대로 가중치를 부여하여 타겟의 위치 거리를 예측함에 따라 기존의 RSSI 값에 따라 타겟과의 거리가 너무 크거나 작아 원의 교점이 없는 경우 발생하는 타겟 위치 거리 오차율을 감소시켜 타겟 위치에 대한 정확도를 근본적으로 향상시킬 수 있다.

이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다. 그러므로, 본 발명의 범위는 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 아니 되며, 후술하는 특허청구범위뿐 아니라 이 특허청구범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.

비콘의 수신 신호에 대한 RSSI(Received Signal Strength Indication) 값의 비율을 토대로 가중치를 부여하여 타겟의 위치 거리를 예측함에 따라 기존의 삼각측량법의 이용시 RSSI 값의 오차로 인하여 야기되는 타겟과의 거리가 너무 크거나 작아 원의 교점이 없는 경우 발생하는 타겟 위치 거리 오차율을 감소시켜 타겟 위치에 대한 정확도를 근본적으로 향상시킬 수 있는 위치 인식 시스템 및 방법에 대한 운용의 정확성 및 신뢰도 측면, 더 나아가 성능 효율 면에 매우 큰 진보를 가져올 수 있으며, 사물인터넷 기반으로 서비스를 제공하는 시스템의 시판 또는 영업의 가능성이 충분할 뿐만 아니라 현실적으로 명백하게 실시할 수 있는 정도이므로 산업상 이용가능성이 있는 발명이다.

Claims (5)

1. 실내의 소정 위치에 설치된 다수의 비콘; 및
   상기 각 비콘의 수신 신호에 대한 RSSI 값에 대한 비를 토대로 가중치를 부여하여 타겟의 위치 거리를 예측하는 수신기를 포함하는 것을 특징으로 하는 위치 인식 시스템.
2. 제1항에 있어서, 상기 수신기는
   각 비콘으로부터 공급된 수신 신호에 대해 RSSI(Received Signal Strength Indication) 값을 수신하는 RSSI 도출부;
   각 비콘 간의 거리를 도출하는 거리 도출부;
   수신된 각 비콘 간의 거리에 대해 기 수신된 RSSI 값의 비율에 따라 설정된 가중치를 부여하여 각 비콘의 간의 내분점을 도출하는 가중치 획득부; 및
   각 내분점를 가지는 삼각형의 무게 중심의 위치로 타겟 위치를 예측하는 위치 인식부를 포함하는 것을 특징으로 하는 위치 인식 시스템.
3. 제1항에 있어서, 상기 비콘은, 저전력 블루투스(BLE) 비콘으로 구비되는 것을 특징으로 하는 위치 인식 시스템.
4. 실내의 소정 위치에 설치된 각각의 비콘으로부터 제공된 RSSI 값을 수신하는 단계; 및
   상기 각 비콘의 수신 신호에 대한 RSSI 값에 대한 비를 토대로 가중치를 부여하여 타겟의 위치 거리를 예측하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 위치 인식 방법.
5. 제4항에 있어서, 상기 타겟의 위치 거리를 예측하는 단계는,
   각 비콘으로부터 공급된 수신 신호에 대해 RSSI(Received Signal Strength Indication) 값을 수신하는 RSSI 도출하는 단계;
   각 비콘 간의 거리를 도출하는 거리 도출단계;
   수신된 각 비콘 간의 거리에 대해 기 수신된 RSSI 값의 비율에 따라 설정된 가중치를 부여하여 각 비콘들 간의 내분점을 도출하는 가중치 획득 단계; 및
   각 내분점을 꼭지점으로 가지는 삼각형의 무게 중심의 위치로 타겟 위치를 예측하는 위치 인식단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 위치 인식 방법.
   

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