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KR-20260060556-A - METHOD, APPARATUS, AND PROGRAM FOR INDOOR POSITIONING BASED ON WI-FI

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Abstract

본 개시의 몇몇 실시예에 의하면 Wi-Fi 기반 실내 측위 방법이 개시된다. 상기 방법은: Wi-Fi 신호의 스캔을 통해 수집된 적어도 하나의 SSID 및 상기 적어도 하나의 SSID에 대응하는 적어도 하나의 RSS 값을 기초로 추정 좌표를 산출하는 단계; 상기 추정 좌표를 기반으로 초기 방향을 추정하고, 상기 초기 방향에 자이로스코프 데이터를 반영하여 현재 방향을 추정하는 단계; 및 상기 추정 좌표를 시퀀스 큐에 추가하고, 상기 시퀀스 큐에 상태 전이 모델을 적용하여 최종 좌표를 추정하는 단계;를 포함할 수 있다.

Inventors

  • 최민혁
  • 손원준
  • 최린

Assignees

  • 주식회사 핍스디멘션

Dates

Publication Date
20260506
Application Date
20241025

Claims (10)

  1. 장치의 적어도 하나의 프로세서에 의해 수행되는 Wi-Fi 기반 실내 측위 방법에 있어서, 상기 방법은: Wi-Fi 신호의 스캔을 통해 수집된 적어도 하나의 SSID 및 상기 적어도 하나의 SSID에 대응하는 적어도 하나의 RSS 값을 기초로 추정 좌표를 산출하는 단계; 상기 추정 좌표를 기반으로 초기 방향을 추정하고, 상기 초기 방향에 자이로스코프 데이터를 반영하여 현재 방향을 추정하는 단계; 및 상기 추정 좌표를 시퀀스 큐에 추가하고, 상기 시퀀스 큐에 상태 전이 모델을 적용하여 최종 좌표를 추정하는 단계; 를 포함하는, Wi-Fi 기반 실내 측위 방법.
  2. 제1 항에 있어서, 상기 방법은, 실내 측위 대상 공간에 설치된 복수의 액세스 포인트 별 SSID, 기본 RSS 값 및 좌표를 수집하여, 추정 좌표를 계산하기 위한 데이터베이스를 구축하는 단계; 를 더 포함하고, 상기 데이터베이스는, 상기 액세스 포인트 별로 상기 SSID, 상기 기본 RSS 값 및 상기 좌표를 매핑하여 저장하고, 상기 적어도 하나의 SSID가 수집된 경우, 상기 적어도 하나의 SSID에 대응하는 기본 RSS 값 및 좌표를 제공하는, Wi-Fi 기반 실내 측위 방법.
  3. 제2 항에 있어서, 상기 추정 좌표를 산출하는 단계는, 상기 데이터베이스로부터 상기 적어도 하나의 SSID와 매핑된 데이터를 획득하는 단계; 상기 데이터에 포함된 상기 기본 RSS 값 및 상기 적어도 하나의 RSS 값 각각의 차이를 기초로 가중치를 산출하는 단계; 및 상기 데이터에 포함된 상기 적어도 하나의 SSID에 대응하는 상기 좌표에 상기 가중치를 적용하여 상기 추정 좌표를 산출하는 단계; 를 포함하는, Wi-Fi 기반 실내 측위 방법.
  4. 제3 항에 있어서, 상기 데이터에 포함된 상기 기본 RSS 값 및 상기 적어도 하나의 RSS 값 각각의 차이를 기초로 가중치를 산출하는 단계는, 상기 기본 RSS 값 및 상기 적어도 하나의 RSS 값의 차이의 제곱 값을 산출하고, 상기 제곱 값에 시그모이드 함수를 적용하여 초기 가중치를 산출하는 단계; 상기 적어도 하나의 RSS 값과 거리 간의 관계를 기반으로 상기 적어도 하나의 RSS 값의 오차를 보정하기 위한 보정항을 산출하는 단계; 및 상기 보정항을 상기 초기 가중치에 추가하여 최종 가중치를 산출하는 단계; 를 포함하는, Wi-Fi 기반 실내 측위 방법.
  5. 제1 항에 있어서, 상기 현재 방향을 추정하는 단계는, 추정된 복수의 좌표 기초로 이동 경로의 방향을 인식하고, 상기 이동 경로의 방향을 기초로 상기 초기 방향을 추정하는 단계; 및 상기 자이로스코프 데이터를 기반으로 회전각을 인식하고, 상기 초기 방향에 상기 회전각을 반영하여 상기 현재 방향을 추정하는 단계; 를 포함하고, 상기 초기 방향은, 상기 자이로스코프 데이터를 기반으로 인식한 회전각을 기초로 업데이트되고, 상기 초기 방향에 대한 학습률이 기 설정된 수준 이하로 인식된 경우 업데이트가 중지되고, 자이로스코프 센서의 누적 오차를 기반으로 회전각에 대한 오차가 보정되는, Wi-Fi 기반 실내 측위 방법.
  6. 제1 항에 있어서, 상기 방법은, 이동 경로의 방향이 변경되는 경우, 상기 방향이 변경되기 이전 이동 경로 각도를 인식하는 단계; 및 상기 이전 이동 경로 각도 및 상기 자이로스코프 데이터를 기반으로 인식한 회전각을 기초로 초기 방향을 업데이트하는 단계; 를 더 포함하고, 상기 초기 방향은, 상기 이동 경로의 방향의 변경될 때마다 증분 평균을 적용하여 업데이트되는, Wi-Fi 기반 실내 측위 방법.
  7. 제1 항에 있어서, 상기 최종 좌표를 추정하는 단계는, 상기 Wi-Fi 신호의 스캔 주기 마다 추정된 추정 좌표를 시퀀스 큐에 추가하는 단계; 및 상기 상태 전이 모델을 통해 상기 추정 좌표에 이동 방향 및 보폭 길이를 반영하여 상기 최종 좌표를 추정하는 단계; 를 포함하고, 상기 시퀀스 큐는, 기 설정된 개수의 추정 좌표를 포함하고, 누적 오차를 기반으로 상기 기 설정된 개수가 조정되며, 상기 상태 전이 모델은, 상기 이동 방향 및 상기 보폭 길이를 이용하여 상기 추정 좌표에 위치 변화를 반영하는 모델인, Wi-Fi 기반 실내 측위 방법.
  8. 제7 항에 있어서, 상기 상태 전이 모델을 통해 상기 추정 좌표에 이동 방향 및 보폭 길이를 반영하여 상기 최종 좌표를 추정하는 단계는, 상기 Wi-Fi 신호의 스캔 주기 마다 상기 기 설정된 개수의 추정 좌표 각각에 상기 상태 전이 모델을 적용하여, 상기 기 설정된 개수의 보정 좌표를 산출하는 단계; 및 상기 기 설정된 개수의 보정 좌표의 평균 값을 상기 최종 좌표로 추정하는 단계; 를 포함하고, 상기 시퀀스 큐에 추가된 추정 좌표는 상기 Wi-Fi 신호의 스캔 주기에 대응하는 횟수만큼 상기 상태 전이 모델이 적용되는, Wi-Fi 기반 실내 측위 방법.
  9. 컴퓨터 판독가능 저장 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램으로서, 상기 컴퓨터 프로그램은 장치의 적어도 하나의 프로세서에서 실행되는 경우, Wi-Fi 기반으로 실내 측위 하는 단계들을 수행하며, 상기 단계들은: Wi-Fi 신호의 스캔을 통해 수집된 적어도 하나의 SSID 및 상기 적어도 하나의 SSID에 대응하는 적어도 하나의 RSS 값을 기초로 추정 좌표를 산출하는 단계; 상기 추정 좌표를 기반으로 초기 방향을 추정하고, 상기 초기 방향에 자이로스코프 데이터를 반영하여 현재 방향을 추정하는 단계; 및 상기 추정 좌표를 시퀀스 큐에 추가하고, 상기 시퀀스 큐에 상태 전이 모델을 적용하여 최종 좌표를 추정하는 단계; 를 포함하는, 컴퓨터 판독가능 저장 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.
  10. 컴퓨팅 장치에 있어서, 상기 장치는: 적어도 하나의 프로그램 명령이 저장된 메모리; 및 상기 적어도 하나의 프로그램 명령을 수행하는 적어도 하나의 프로세서; 를 포함하고, 상기 적어도 하나의 프로세서는, Wi-Fi 신호의 스캔을 통해 수집된 적어도 하나의 SSID 및 상기 적어도 하나의 SSID에 대응하는 적어도 하나의 RSS 값을 기초로 추정 좌표를 산출하고, 상기 추정 좌표를 기반으로 초기 방향을 추정하고, 상기 초기 방향에 자이로스코프 데이터를 반영하여 현재 방향을 추정하고, 상기 추정 좌표를 시퀀스 큐에 추가하고, 상기 시퀀스 큐에 상태 전이 모델을 적용하여 최종 좌표를 추정하는, 장치.

Description

Wi-Fi 기반 실내 측위 방법, 장치 및 프로그램{METHOD, APPARATUS, AND PROGRAM FOR INDOOR POSITIONING BASED ON WI-FI} 본 개시는 Wi-Fi 기반 실내 측위 방법, 장치 및 프로그램에 관한 것으로, 구체적으로 오차를 최소화하여 보다 정확한 좌표를 추정하는 Wi-Fi 기반 실내 측위 방법, 장치 및 프로그램에 관한 것이다. Wi-Fi 기반 실내 측위 방법은 GPS와 달리 실내 환경에서 Wi-Fi 신호를 이용하여 위치를 추정하는 기술로, 다양한 실내 공간에서 사람, 물체, 로봇 등의 위치를 파악하는데 사용된다. 이러한 방법은 사물인터넷(IoT) 기술의 발전에 있어 중요한 역할을 하며, 특히 실내 환경에서 효율적으로 위치를 추적할 수 있어 여러 산업 분야에서 널리 활용되고 있다. 예를 들어, 실내 측위 방법은 대형 상업 공간에서는 고객의 위치를 추적하여 개인화된 추천 서비스나 할인 혜택을 제공하고, 사무실 건물에서는 실내 위치 정보를 기반으로 에너지 관리 및 보안 시스템을 최적화할 수 있다. 또한, 기차역이나 전시회장과 같은 공공 장소에서 자율 로봇이 Wi-Fi 기반 실내 위치 추정 시스템(IPS)을 활용해 정밀한 위치 추적을 통해 효율적인 작업 수행이 가능하다. 이와 같은 Wi-Fi 기반 실내 측위 방법은 이미 상업 공간에 널리 설치된 Wi-Fi 인프라를 활용하므로 경제적이고 다양한 환경에 쉽게 적용 가능하다는 장점을 가진다. 그러나, 대규모 환경에서 실내 측위 방법을 구현하는 경우, 몇 가지 문제가 발생될 수 있다. 예를 들어, 기존의 K-최근접 이웃(K-NN)이나 코사인 유사도(Cosine similarity)와 같은 방식 기반의 실내 측위 방법은 수신 신호 강도(RSS)를 기반으로 위치를 추정하지만, 이러한 방법들은 벡터 맵을 사용하여 데이터를 비교하기 때문에 확장성 문제에 직면하게 된다. 구체적으로, 실내 측위 방법에서 벡터 맵을 사용하는 경우, 측위 대상 실내 공간이 커지거나, Wi-Fi 신호의 종류가 다양해질수록 데이터 크기가 기하급수적으로 증가하게 되어 처리 속도가 느려질 수 있다. 이를 해결하기 위해 주성분 분석(PCA), 다차원 스케일링, 자가 조직화 지도 등의 기법이 연구되고 있으나, 여전히 전체 데이터를 로딩하여 유사도를 비교해야 한다는 근본적인 문제를 해결하지 못하고 있다. 또한, 이러한 방법들은 동적인 환경에서 즉각적인 적용이 어려워, 실시간 측위가 요구되는 다양한 상황에서 한계가 존재하는 실정이다. 따라서, 실시간 측위가 가능하면서, 오차를 최소화하고 보다 정확한 좌표를 추정할 수 있는 새로운 Wi-Fi 기반 실내 측위 방법에 대한 필요성이 당업계에 존재한다. 본 개시의 다양한 실시예들이 도면들을 참조로 설명되며, 여기서 유사한 참조 번호들은 총괄적으로 유사한 구성요소들을 지칭하는데 이용된다. 이하의 실시예에서, 설명 목적을 위해, 다수의 특정 세부사항들이 하나 이상의 실시예들의 총체적 이해를 제공하기 위해 제시된다. 그러나, 그러한 실시예(들)이 이러한 구체적인 세부사항들 없이 실시될 수 있음은 명백할 것이다. 도 1은 본 개시의 몇몇 실시예에 따른 시스템을 도시한 도면이다. 도 2는 본 개시의 몇몇 실시예에 따른 컴퓨팅 장치의 하드웨어 구성도이다. 도 3 내지 도 8은 본 개시의 몇몇 실시예에 따른 Wi-Fi 기반 실내 측위 방법의 일례를 설명하기 위한 도면이다. 도 9 내지 도 11은 본 개시의 몇몇 실시예에 따른 Wi-Fi 기반 실내 측위 방법과 기존 실내 측위 방법을 비교하기 위한 테스트 결과를 설명하기 위한 도면이다. 이하에서는 도면을 참조하여 본 개시에 따른 Wi-Fi 기반 실내 측위 방법의 다양한 실시예(들)을 상세하게 설명하되, 도면 부호에 관계없이 동일하거나 유사한 구성요소는 동일한 참조 번호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다. 본 개시의 목적 및 효과, 그리고 그것들을 달성하기 위한 기술적 구성들은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 본 개시의 하나 이상의 실시예들을 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 개시의 적어도 하나의 실시예의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다. 본 개시의 용어들은 본 개시에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로써 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례 등에 따라 달라질 수 있다. 또한, 첨부된 도면은 본 개시의 하나 이상의 실시예를 쉽게 이해할 수 있도록 하기 위한 것일 뿐, 첨부된 도면에 의해 본 개시의 기술적 사상이 제한되지 않으며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 이하의 설명에서 사용되는 구성요소에 대한 접미사 "모듈" 및 "부"는 본 개시의 작성의 용이함만이 고려되어 부여되거나 혼용되는 것으로서, 그 자체로 서로 구별되는 의미 또는 역할을 갖는 것은 아니다. 제1, 제2 등과 같이 서수를 포함하는 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되지는 않는다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 따라서, 이하에서 언급되는 제1 구성요소는 본 개시의 기술적 사상 내에서 제2 구성 요소가 될 수도 있다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 즉, 달리 특정되지 않거나 단수 형태를 지시하는 것으로 문맥상 명확하지 않은 경우, 본 개시와 청구범위에서 단수는 일반적으로 "하나 또는 그 이상"을 의미하는 것으로 해석되어야 한다. 본 개시에서, "포함하는", "포함한다" 또는 "가지다" 등의 용어는 본 개시상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다. 본 개시에서 "또는"이라는 용어는 배타적 의미의 "또는"이 아니라 내포적 의미의 "또는"으로 이해되어야 한다. 즉, 달리 특정되지 않거나 문맥상 명확하지 않은 경우에, "X는 A 또는 B를 이용한다"는 자연적인 내포적 치환 중 하나를 의미하는 것으로 의도된다. 즉, X가 A를 이용하거나; X가 B를 이용하거나; 또는 X가 A 및 B 모두를 이용하는 경우, "X는 A 또는 B를 이용한다"가 이들 경우들 어느 것으로도 적용될 수 있다. 또한, 본 개시에 사용된 "및/또는"이라는 용어는 열거된 관련 아이템들 중 하나 이상의 아이템의 가능한 모든 조합을 지칭하고 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 'A, B 및 C 중 적어도 하나'라는 표현은 A, B 및 C로 구성된 그룹의 요소들 중 하나 이상을 의미하며, A, B 및 C가 카테고리(category)로서 관련이 있든 없든 상관없이 열거된 A, B, C 각각을 최소한 하나씩 요구하는 것으로 해석되어서는 안 된다. 본 개시에서 사용되는 용어 "정보" 및 "데이터"는 서로 상호 교환 가능하도록 사용될 수 있다. 다른 정의가 없다면, 본 개시에서 사용되는 모든 용어(기술 및 과학적 용어를 포함)는 본 개시의 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 공통적으로 이해될 수 있는 의미로 사용될 수 있을 것이다. 또 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 특별히 정의되어 있지 않는 한 과도하게 해석되지 않는다. 그러나 본 개시는 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있다. 단지 본 개시의 몇몇 실시예들은 본 개시의 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 본 개시의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 개시는 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 그러므로 그 정의는 본 개시 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다. 도 1은 본 개시의 몇몇 실시예에 따른 시스템을 도시한 도면이다. 도 1을 참조하면, 본 개시의 몇몇 실시예에 따른 시스템은 컴퓨팅 장치(100), 사용자 단말(200), 복수의 액세스 포인트(300) 및 외부 서버(400)를 포함할 수 있다. 도 1에 도시된 시스템은 몇몇 실시예에 따른 것이고, 그 구성 요소가 도 1에 도시된 실시예에 한정되는 것은 아니며, 필요에 따라 부가, 변경 또는 삭제될 수 있다. 이하의 설명에서 설명의 작성의 용이함을 고려하여 컴퓨팅 장치(100)가 본 개시의 Wi-Fi 기반 실내 측위 방법을 수행한다고 설명하나, 이에 한정되는 것은 아니고, 본 개시의 Wi-Fi 기반 실내 측위 방법은 위치에 대한 추정이 요구되는 사용자 단말(200) 또는 Wi-Fi 신호 수신이 가능한 다양한 장치(예: 스마트 태그, 웨어러블 디바이스)에 의해 수행될 수도 있다. 즉, 본 개시의 Wi-Fi 기반 실내 측위 방법은 컴퓨팅 장치(100)와 사용자 단말(200)을 대치하더라도 본 개시에서 의도된 Wi-Fi 기반 실내 측위 방법이 올바르게 구현될 수 있다. 추가적으로, 본 개시의 Wi-Fi 기반 실내 측위 방법에서 위치 추정을 위해 데이터베이스를 구축하는 것과 같은 몇몇 복잡한 동작들은 컴퓨팅 장치(100) 또는 외부 서버(300)에서 처리하고, 나머지 동작들을 사용자 단말(200) 또는 Wi-Fi 신호 수신이 가능한 다양한 장치에 의해 수행될 수도 있다. 몇몇 실시예에서, 컴퓨팅 장치(100)는 Wi-Fi 기반 실내 측위 방법을 수행할 수 있다. 예를 들어, 컴퓨팅 장치(100)는 실내에서 사용자(즉, 컴퓨팅 장치(100)를 소지한 사용자)의 위치를 정확히 추정하고, 이를 기반으로 위치 관련 서비스를 제공하거나, 위치 관련 서비스를 지원할 수 있다. 구체적으로, 컴퓨팅 장치(100)는 Wi-Fi 신호의 스캔을 통해 수집된 적어도 하나의 SSID 및 상기 적어도 하나의 SSID에 대응하는 적어도 하나의 RSS 값을 기초로 추정 좌표를 산출할 수 있다. 또한, 컴퓨팅 장치(100)는 추정 좌표를 기반으로 초기 방향을 추정하고, 초기 방향에 자이로스코프 데이터를 반영하여 현재 방향을 추정할 수 있다. 그리고, 컴퓨팅 장치(100)는 추정