KR20240027275A - 위치 식별 방법 및 이를 수행하는 장치 - Google Patents

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충북대학교 산학협력단
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Abstract

위치 식별 방법 및 이를 수행하는 장치가 개시된다. 다양한 실시예에 따른 위치 식별 방법은 복수의 구역 중 어느 하나에 위치한 하나 이상의 물체에 대하여 초음파 정보 및 적외선 정보를 수집하는 동작, 상기 초음파 정보의 에코 컨트롤(echo control) 상태에 기초하여 상기 하나 이상의 물체가 위치한 구역에 대한 정보를 생성하는 동작과, 상기 위치한 구역에 대한 정보 및 상기 적외선 정보에 기초하여 상기 위치한 구역에 존재하는 물체의 수를 식별하는 동작을 포함할 수 있다.

Description

위치 식별 방법 및 이를 수행하는 장치{METHOD OF LOCATING POSITION AND DEVICE PERFORMING THE SAME}
본 발명의 다양한 실시예들은 위치 식별 방법 및 이를 수행하는 장치에 관한 것이다.
실내 위치식별 시스템(indoor positioning system(IPS))에서 사용자는 자신의 위치(position)를 식별(locate)하기 위해 태그 형태의 발신기를 소유하고, 여러 수신기에 주어진 파장의 신호를 보낸다. 실내 위치식별 시스템은 수신기 및 발신기 간의 통신 방식에 따라서 수신기에서 받는 신호의 세기 및 수신기에 도달하는 시간 등을 분석하여 태그의 위치를 정확하게 파악한다. 실내 위치식별 시스템은 Ultra-Wide-Band(UWB)를 이용하여 통신하는 경우, 발신기와 수신기의 거리를 정확히 도출하여 발신기의 정확한 위치를 예측할 수 있다. 실내 위치식별 시스템은 창고, 공장 및 병원에서 노동력과 차량을 엄격하게 파악하고 통제하는데 매우 효율적으로 사용될 수 있다.
위에서 설명한 배경기술은 발명자가 본원의 개시 내용을 도출하는 과정에서 보유하거나 습득한 것으로서, 반드시 본 출원 전에 일반 공중에 공개된 공지기술이라고 할 수는 없다.
불특정다수의 행동 패턴 및 이동 경로를 분석해야 하는 경우에서는 태그를 활용한 실내 위치식별 시스템은 크게 도움이 되지 않는다. 예를 들어, 백화점에 방문하는 모든 불특정다수의 사람에게 입장 시 태그를 가지고 이동하라고 하는 것은 상당히 번거로운 일이다. 이에, 불특정다수의 행동 패턴 및 이동 경로를 분석하기에 적합한 실내 위치식별 기술이 요구될 수 있다.
다양한 실시예들은 적외선 및 초음파 센서 그리드를 이용하여 별도의 태그 없이도 불특정다수의 경로를 분석하는 기술을 제공할 수 있다.
다만, 기술적 과제는 상술한 기술적 과제들로 한정되는 것은 아니며, 또 다른 기술적 과제들이 존재할 수 있다.
다양한 실시예에 따른 위치 식별 방법은 복수의 구역 중 어느 하나에 위치한 하나 이상의 물체에 대하여 초음파 정보 및 적외선 정보를 수집하는 동작, 상기 초음파 정보의 에코 컨트롤(echo control) 상태에 기초하여 상기 하나 이상의 물체가 위치한 구역에 대한 정보를 생성하는 동작과, 상기 위치한 구역에 대한 정보 및 상기 적외선 정보에 기초하여 상기 위치한 구역에 존재하는 물체의 수를 식별하는 동작을 포함할 수 있다.
상기 복수의 구역은 상기 물체가 사람인 경우, 사람의 평균 어깨 높이 및 사람의 평균 어깨 너비에 기초하여 상기 복수의 구역의 면적이 결정된 것일 수 있다.
상기 생성하는 동작은 상기 에코 컨트롤 상태가 high로 지속되는 시간에 기초하여 상기 위치한 구역에서 상기 적외선 정보를 사용하여 상기 구역에 대한 정보를 생성하는 동작을 포함할 수 있다.
상기 적외선 정보를 사용하여 상기 물체의 수를 식별하는 동작은 상기 지속되는 시간이 미리 정한 시간 이상인 경우, 상기 위치한 구역에서 상기 적외선 정보를 사용하여 상기 물체의 수를 식별하는 동작을 포함할 수 있다.
도 1은 일 실시예에 따른 시스템의 블록도이다.
도 2는 일 실시예에 따른 복수의 구역의 면적을 설명하기 위한 도면이다.
도 3은 일 실시예에 따른 시스템이 8개의 구역으로 분할된 실내 장소에서 물체의 위치를 식별하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 4은 일 실시예에 따른 장치가 초음파 정보 및 적외선 정보에 기초하여 물체의 수를 식별하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.
실시예들에 대한 특정한 구조적 또는 기능적 설명들은 단지 예시를 위한 목적으로 개시된 것으로서, 다양한 형태로 변경되어 구현될 수 있다. 따라서, 실제 구현되는 형태는 개시된 특정 실시예로만 한정되는 것이 아니며, 본 명세서의 범위는 실시예들로 설명한 기술적 사상에 포함되는 변경, 균등물, 또는 대체물을 포함한다.
제1 또는 제2 등의 용어를 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 이런 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 해석되어야 한다. 예를 들어, 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소는 제1 구성요소로도 명명될 수 있다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다.
단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 문서에서, "A 또는 B", "A 및 B 중 적어도 하나", "A 또는 B 중 적어도 하나", "A, B 또는 C", "A, B 및 C 중 적어도 하나", 및 "A, B, 또는 C 중 적어도 하나"와 같은 문구들 각각은 그 문구들 중 해당하는 문구에 함께 나열된 항목들 중 어느 하나, 또는 그들의 모든 가능한 조합을 포함할 수 있다. 본 명세서에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 설명된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함으로 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 해당 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가진다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미를 갖는 것으로 해석되어야 하며, 본 명세서에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
본 문서에서 사용된 용어 "모듈"은 하드웨어, 소프트웨어 또는 펌웨어로 구현된 유닛을 포함할 수 있으며, 예를 들면, 로직, 논리 블록, 부품, 또는 회로와 같은 용어와 상호 호환적으로 사용될 수 있다. 모듈은, 일체로 구성된 부품 또는 하나 또는 그 이상의 기능을 수행하는, 상기 부품의 최소 단위 또는 그 일부가 될 수 있다. 예를 들면, 일실시예에 따르면, 모듈은 ASIC(application-specific integrated circuit)의 형태로 구현될 수 있다.
이하, 실시예들을 첨부된 도면들을 참조하여 상세하게 설명한다. 첨부 도면을 참조하여 설명함에 있어, 도면 부호에 관계없이 동일한 구성 요소는 동일한 참조 부호를 부여하고, 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다.
도 1은 일 실시예에 따른 시스템의 블록도이다.
도 1을 참조하면, 일 실시예에 따르면, 시스템(10)은 장치(100) 및 서버(200)를 포함할 수 있다. 시스템(10)은 구성요소(예: 장치(100), 서버(200))를 활용하여 복수의 구역 중 하나 이상의 물체가 위치한 구역을 식별하고, 물체가 위치한 구역에 존재하는 물체의 수를 식별할 수 있다. 시스템(10)은 복수의 구역마다 물체의 수를 식별하여, 물체의 이동 경로를 파악할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 장치(100)는 복수의 구역 중 어느 하나에 위치한 하나 이상의 물체에 대하여 초음파 정보 및 적외선 정보를 수집할 수 있다. 장치(100)는 초음파 정보의 에코 컨트롤(echo control) 상태에 기초하여 하나 이상의 물체가 위치한 구역에 대한 정보를 생성할 수 있다. 장치(100)는 하나 이상의 물체가 위치한 구역에 대한 정보 및 적외선 정보에 기초하여 위치한 구역에 존재하는 물체의 수를 식별할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 장치(100)는 센서 모듈(110)(예: 초음파 모듈(120), 적외선 모듈(130)) 및 제어 모듈(140)을 포함할 수 있다. 장치(100)는 복수의 구역마다 설치되어 복수의 구역 중 어느 하나에 대하여 물체의 위치 및 수를 식별하는 것일 수 있다.
일 실시예에 따르면, 장치(100)는 구성요소(예: 센서 모듈(110), 제어 모듈(140))을 활용하여 복수의 구역마다 물체의 수를 식별할 수 있다. 장치(100)는 물체의 수를 블루투스를 통하여 서버(200)에 전송할 수 있다. 블루투스(Bluetooth)는 휴대폰, 노트북, 이어폰·헤드폰 등의 휴대기기를 서로 연결해 정보를 교환하는 근거리 무선 기술 표준을 뜻한다. 주로 10m 안팎의 초단거리에서 저전력 무선 연결이 필요할 때 쓰인다. 블루투스의 무선 시스템은 ISM(industrial Scientific and Medical) 주파수 대역인 238.52∼400MHz를 사용한다. 블루투스의 상태가 설정 전일 경우 UART 통신을 통해 FPGA에서 블루투스로 AT Command를 입력하며, 블루투스는 입력받은 AT Command에 대해 응답 데이터를 FPGA로 전송한다. 블루투스의 설정이 완료되면 블루투스는 FPGA로부터 수신한 데이터를 연결된 마스터 기기로 송신한다. 서버(200)는 물체의 수에 기초하여 복수의 구역 내에서의 물체의 이동 경로를 파악할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 복수의 구역은 물체가 사람인 경우, 도 2에서 후술한 동작에 의하여, 사람의 평균 어깨 높이 및 사람의 평균 어깨 너비에 기초하여 면적이 결정된 것일 수 있다. 장치(100)는 사람의 평균 어깨 높이 및 사람의 평균 어깨 너비에 기초하여 면적이 결정된 복수의 구역에서 물체(예: 사람)의 위치 및 수를 식별함으로써 정확도를 높일 수 있다.
일 실시예에 따르면, 초음파 모듈(120)은 복수의 구역 중 어느 하나에 위치한 하나 이상의 물체에 대하여 초음파 정보를 수집할 수 있다. 초음파 모듈(120)은 사람의 귀에 들리지 않을 정도로 높은 주파수의 소리인 초음파가 가지고 있는 특성을 이용할 수 있다. 초음파 모듈(120)은 Trigger signal을 입력 받으면 하나 이상의 초음파를 방출할 수 있다. 초음파 모듈(120)은 Echo control의 상태를 low로 유지하다가 초음파 방출 이후 high로 상승시킬 수 있다. 초음파 모듈(120)은 방출한 초음파가 물체에 반사되어 다시 돌아올 때까지 Echo control의 상태를 high로 유지할 수 있다. 이에, Echo control의 상태가 high로 유지되는 시간을 측정하면 거리 = 시간 × 속도를 이용하여 초음파 모듈(120)로부터 물체까지의 거리를 계산할 수 있다. 초음파 모듈(120)의 측정 가능한 거리는 200∼400cm이다.
일 실시예에 따르면, 적외선 모듈(130)은 복수의 구역 중 어느 하나에 위치한 하나 이상의 물체에 대하여 적외선 정보를 수집할 수 있다. 적외선 모듈(130)은 전압에 응답하여 적외선을 발광할 수 있다. 적외선 모듈(130)은 물체에 반사되어 나온 적외선의 반사각을 인식하고, 각을 활용하여 물체까지의 거리 계산하고, 거리에 따라 전압값을 생성할 수 있다. 적외선 모듈(130)의 전압값은 아날로그 데이터이고, 적외선 모듈(130)의 전압값은 아날로그 디지털 변환기를 통하여 디지털 데이터로 변환될 수 있다. 적외선 센서의 측정 범위는 10∼150cm일 수 있다.
일 실시예에 따르면, 제어 모듈(140)은 초음파 정보의 에코 컨트롤(echo control) 상태에 기초하여 하나 이상의 물체가 위치한 구역에 대한 정보를 생성할 수 있다. 제어 모듈(140)은 에코 컨트롤 상태가 high로 지속되는 시간에 기초하여 위치한 구역에서 적외선 정보를 사용하여 구역에 대한 정보를 생성할 수 있다. 초음파 정보의 에코 컨트롤 상태가 high로 지속되는 시간은 초음파 모듈(120)이 장치(100)가 설치된 구역에서 물체를 인식한 시간을 의미할 수 있다. 예를 들어, 제어 모듈(140)은 에코 컨트롤 상태가 high로 지속되는 시간이 미리 정한 시간(예: 제1 기준 시간) 이상인 경우에는 장치(100)가 설치된 구역에 물체가 위치하는 것으로 판단할 수 있다. 제어 모듈(140)은 에코 컨트롤 상태가 high로 지속되는 시간이 미리 정한 시간(예: 제2 기준 시간) 이상인 경우에는 장치(100)가 설치된 구역에 둘 이상의 물체가 존재하는 것으로 판단할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 제어 모듈(140)은 물체가 위치한 구역에 대한 정보 및 적외선 정보에 기초하여 위치한 구역에 존재하는 물체의 수를 식별할 수 있다. 예를 들어, 제어 모듈(140)은 지속되는 시간이 미리 정한 시간(예: 제2 기준 시간) 이상인 경우, 위치한 구역에서 적외선 정보를 사용하여 물체의 수를 식별할 수 있다. 제어 모듈(140)은 도 4에서 후술한 바와 같이, 지속되는 시간이 미리 정한 시간(예: 제2 기준 시간) 이상이어서 장치(100)가 설치된 구역에 둘 이상의 물체가 존재하는 것으로 판단한 경우에는, 해당 구역에서만 적외선 정보를 추가적으로 사용하여 물체의 수를 정확히 식별할 수 있다.
도 2는 일 실시예에 따른 복수의 구역의 면적을 설명하기 위한 도면이다.
도 2를 참조하면, 일 실시예에 따르면, 복수의 구역은 천장의 높이(height of ceiling), 사람의 평균 어깨높이(height of shoulder), 및 평균 어깨너비(shoulder width)에 기초하여 복수의 구역의 면적이 결정될 수 있다. 예를 들어, 초음파 모듈(120)의 측정 범위가 15도이고, 천장의 높이(height of ceiling)를 3m, 사람의 평균 어깨높이(height of shoulder)는 1.45m, 평균 어깨너비(shoulder width)를 0.4m로 설정한 경우, 초음파 모듈(120)은 반지름(420)이 최대 80cm인 구역에 대하여 물체를 인식하고, 적외선 모듈(130)은 반지름(430)이 최대 40cm인 구역에 대하여 물체를 인식할 수 있다. 이에, 복수의 구역의 면적은 반지름이 80cm이 되도록 결정할 수 있다. 이 경우, 복수의 구역당 초음파 모듈(120)은 한 개를 설치하고, 적외선 모듈(130)은 2개를 설치할 수 있다.
도 3은 일 실시예에 따른 시스템이 8개의 구역으로 분할된 실내 장소에서 물체의 위치를 식별하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 3을 참조하면, 일 실시예에 따르면, 시스템(10)은 복수의 구역(예: 8구역)으로 분할된 실내 장소에서 물체의 위치, 및 수를 식별하고, 물체의 위치 및 수에 기초하여 실내 장소 내에서의 물체의 이동 경로를 식별할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 시스템(10)은 위치를 식별하기 시작한 시점(510), 1초가 지난 시점(520), 및 2초가 지난 시점(530)에 걸쳐서 물체의 위치 및 수를 분석할 수 있다. 시스템(10)은 위치를 식별하기 시작한 시점(510), 1초가 지난 시점(520), 및 2초가 지난 시점(530)을 통하여 물체(예: 사람)가 좌측 하단에서 우측 상단으로 이동하고 있음을 식별할 수 있다.
도 4은 일 실시예에 따른 장치가 초음파 정보 및 적외선 정보에 기초하여 물체의 수를 식별하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 4를 참조하면, 일 실시예에 따르면, 장치(예: 도 1의 장치(100))는 초음파 정보의 에코 컨트롤(echo control) 상태가 high로 지속되는 시간이 미리 정한 시간(예: 제2 기준 시간) 이상인 경우, 위치한 구역에서 적외선 정보를 사용하여 물체의 수를 식별할 수 있다. 예를 들어, 제어 모듈(140)은 초음파 정보에 따라 제1 그래프(611)를 획득한 경우, 제1 그래프(611)의 high로 지속되는 시간이 미리 정한 시간(예: 제2 기준 시간) 이상이라고 판단한 이후 적외선 정보에 따라 제2 그래프(612)를 획득할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 초음파 정보에 따른 제1 그래프(611)는 물체(예: 사람)가 단수 개인 경우(613)와, 물체가 복수 개인 경우(615)를 구분할 수 없지만, 적외선 정보에 따른 제2 그래프(612)는 물체가 복수 개인 경우(614), 제2 그래프(612)로서 물체가 단수 개인 경우와 구분할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 실내위치식별을 위하여 초음파 모듈(120)만 이용할 경우, 넓은 공간에 대한 파악이 가능하지만, 물체의 유무만을 판별할 수 있으므로 사람이 머물러 있는지, 혹은 여러 명이 있을 경우를 구분하지 못하는 경우가 발생할 수 있다. 적외선 모듈(130)은 좁은 공간에 대해서만 물체를 인식할 수 있지만, 높은 정확도로 인식할 수 있다. 이에, 장치(100)는 초음파 모듈(120) 및 적외선 모듈(130)을 함께 사용하여 물체의 유무 혹은 체류 여부를 효율적으로 판단할 수 있다.
본 특허출원은 과학기술정보통신부 및 정보통신기획평가원의 지역지능화혁신인재양성(Grand ICT연구센터) 사업의 연구결과로 수행되었음(IITP-2022-2020-0-01462)
본 특허출원은 정부(교육부)의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 수행된 기초연구사업임(No. 2020R1A6A1A12047945)
이상에서 설명된 실시예들은 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치, 방법 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPGA(field programmable gate array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 소프트웨어 애플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 컨트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.
소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치, 또는 전송되는 신호 파(signal wave)에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.
실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 저장할 수 있으며 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다.
위에서 설명한 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 또는 복수의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이를 기초로 다양한 기술적 수정 및 변형을 적용할 수 있다. 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, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.

Claims (5)

  1. 복수의 구역 중 어느 하나에 위치한 하나 이상의 물체에 대하여 초음파 정보 및 적외선 정보를 수집하는 동작;
    상기 초음파 정보의 에코 컨트롤(echo control) 상태에 기초하여 상기 하나 이상의 물체가 위치한 구역에 대한 정보를 생성하는 동작; 및
    상기 위치한 구역에 대한 정보 및 상기 적외선 정보에 기초하여 상기 위치한 구역에 존재하는 물체의 수를 식별하는 동작
    을 포함하는, 위치 식별 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 복수의 구역은,
    상기 물체가 사람인 경우, 사람의 평균 어깨 높이 및 사람의 평균 어깨 너비에 기초하여 상기 복수의 구역의 면적이 결정된 것인, 위치 식별 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 생성하는 동작은,
    상기 에코 컨트롤 상태가 high로 지속되는 시간에 기초하여 상기 위치한 구역에서 상기 적외선 정보를 사용하여 상기 구역에 대한 정보를 생성하는 동작
    을 포함하는, 위치 식별 방법.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 적외선 정보를 사용하여 상기 물체의 수를 식별하는 동작은,
    상기 지속되는 시간이 미리 정한 시간 이상인 경우, 상기 위치한 구역에서 상기 적외선 정보를 사용하여 상기 물체의 수를 식별하는 동작
    을 포함하는, 위치 식별 방법.
  5. 하드웨어와 결합되어 제1항 내지 제4항 중 어느 하나의 항의 방법을 실행시키기 위하여 컴퓨터 판독 가능한 기록매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.
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