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KR101938419B1 - 위치 추정 시스템 및 그것의 동작 방법 - Google Patents

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KR101938419B1
KR101938419B1 KR1020160171916A KR20160171916A KR101938419B1 KR 101938419 B1 KR101938419 B1 KR 101938419B1 KR 1020160171916 A KR1020160171916 A KR 1020160171916A KR 20160171916 A KR20160171916 A KR 20160171916A KR 101938419 B1 KR101938419 B1 KR 101938419B1
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Abstract

본 발명에 따른 위치 추정 시스템의 위치 추정 방법은, 복수의 게이트웨이들로부터 태그 신호 정보를 수신하고, 상기 태그 신호 정보는 태그 장치로부터 출력된 신호의 세기 및 시간 정보를 포함하는 단계, 상기 태그 신호 정보를 이용하여 핑거프린트 맵을 생성하는 단계, 및 상기 핑거프린트 맵으로부터 태그 장치의 위치를 추정하는 단계를 포함할 수 있다.

Description

위치 추정 시스템 및 그것의 동작 방법{POSITION ESTIMATION SYSTEM AND METHOD FOR ESTIMATING POSITION THEREOF}
본 발명은 위치 추정 시스템 및 그것의 동작 방법에 관한 것이다.
특정 태그나 단말의 위치 인식을 위해서는 다양한 기술이 활용될 수 있는데 실외에서는 대표적으로, GNSS(global navigation satellite system) 기술 중 하나인 GPS(global positioning system) 방식 (이하, "GPS"), ToA(time of arrival)를 활용한 방식, TDoA(time difference of arrival)를 활용한 방식, 핑거프린트(fingerprint) 방식, 비컨(beacon)을 이용한 방식 등이다. ToA(time of arrival)를 활용한 방식은 게이트웨이와의 왕복 시간을 바탕으로 거리를 추정하고 삼각측량을 활용하여 위치를 추정한다. TDoA를 활용한 방식은 여러 게이트웨이에 도착하는 시간 차이를 활용하여 위치를 추정한다. 핑거프린트 방식은 미리 기록한 신호 세기 지도를 만들고 각 게이트웨이에 도착하는 신호 세기를 바탕으로 위치를 추정한다. 비컨을 이용한 방식은 주변에 스마트폰이나 게이트웨이 같은 GPS위치를 알 수 있는 단말에 신호를 보내서 해당 위치를 활용한다. 실외 위치 인식을 위한 경량 위치 태그 같은 경우, GPS 방식과 비컨을 이용한 방식이 가장 많이 사용되고 있다.
기존 GPS 방식은 배터리 소모량이 많고, ToA 방식은 단말이 각각의 게이트웨이와 왕복 통신을 하기 때문에 채널 대역폭이 커야 사용할 수 있다. TDoA 방식은 경우 시간 차이를 나노초 단위까지 확실히 알 수 있어야 거리를 구할 수 있고, 핑거프린트 방식은 측정과 통신 거리 등의 이유로 실내에서만 활용된다. 마지막으로 비컨을 활용한 방식은 GPS 정보를 제공하고 같은 서비스가 활성화되는 스마트폰이나 게이트웨이 주변에 많이 존재하여야 한다.
본 발명은 위에서 설명한 기술적 과제를 해결하기 위한 것으로, 본 발명은 오랜 시간 동안에 실내외에서 사용 가능한 위치 추정 시스템 및 그것의 방법을 제공하는 데 있다.
본 발명의 실시 예에 따른 위치 추정 시스템의 위치 추정 방법은, 복수의 게이트웨이들로부터 태그 신호 정보를 수신하고, 상기 태그 신호 정보는 상기 태그 장치로부터 출력된 신호의 세기 및 시간 정보를 포함하는 단계, 상기 태그 신호 정보를 이용하여 핑거프린트 맵을 생성하는 단계, 및 상기 핑거프린트 맵으로부터 태그 장치의 위치를 추정하는 단계를 포함할 수 있다.
실시 예에 있어서, 상기 위치 추정 시스템은 LP-WAN(low power wide-area network) 환경의 통신망을 활용할 수 있다.
실시 예에 있어서, 상기 핑거프린트 맵은 클라우드 소싱에 의해 수집될 수 있다.
실시 예에 있어서, 상기 핑거프린트 맵을 생성하는 단계는, 상기 태그 신호 정보의 상기 신호의 세기를 필터링 하는 단계를 포함할 수 있다.
실시 예에 있어서, 상기 핑거프린트 맵을 생성하는 단계는, 두 개의 이상의 신호 세기에 대한 차이를 근거로 하여 상기 필터링된 신호의 세기를 보간하는 단계, 측정된 데이터를 기반으로 핑거프린트 맵을 생성하는 단계, 및 기존의 핑거프린트 맵과 상기 생성된 핑거프린트 맵을 합성하는 단계를 포함할 수 있다.
실시 예에 있어서, 상기 태그 장치의 위치를 추정하는 단계는, 상기 복수의 게이트웨이들의 각각으로부터 신호의 세기 및 도착 시각 차이에 대한 머신 러닝을 통하여 상기 태그 장치의 위치를 보정하는 단계를 포함할 수 있다.
실시 예에 있어서, 상기 태그 장치의 위치를 추정하는 단계는, 상기 태그 신호 정보에 포함된 신호의 세기를 근거로 하여 환경 변화를 감지하는 단계, 및 상기 감지된 환경 변화에 근거로 하여 상기 태그 장치의 위치를 보정하는 단계를 포함할 수 있다.
실시 예에 있어서, 상기 신호의 세기는 상기 태그로부터 주기적으로 변경되고, 상기 환경 변화를 감지하는 단계는, 수신된 신호 세기들의 차이가 평균 분포를 벗어나는 지를 판별하는 단계, 및 상기 신호 세기들의 차이가 상기 평균 분포를 벗어났을 때, 장애물이 존재하거나 방해가 있는 것으로 간주하고 상기 신호의 세기를 보정하는 단계를 포함할 수 있다.
실시 예에 있어서, 상기 태그 장치의 위치를 추정하는 단계는, 상기 보정된 신호 세기와 상기 핑거프린트 맵을 근거로 하여 상기 태그 장치의 위치를 추정하는 단계를 포함할 수 있다.
실시 예에 있어서, 상기 태그 장치의 위치를 추정하는 단계는, 상기 복수의 게이트웨이들의 각각에 상기 태그 장치가 존재할 수 있는 확률을 근거로 하여 상기 태그 장치의 위치를 추정하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 실시 예에 따른 위치 추정 시스템은, 주기적으로 신호의 세기가 다른 신호들을 발생하는 태그 장치, 상기 태그 신호들을 수신하는 복수의 게이트웨이들, 상기 복수의 게이트웨이들의 각각으로부터 출력된 태그 신호 정보를 수신하고, 상기 태그 신호 정보는 상기 태그 장치로부터 출력된 신호의 세기 및 시간 정보를 포함하고, 상기 태그 신호 정보를 이용하여 상기 태그 장치의 위치를 추정하는 위치 추정 서버를 포함할 수 있다.
실시 예에 있어서, 상기 위치 추정 서버는 확률 기반으로 상기 태그 장치의 위치를 추정할 수 있다.
실시 예에 있어서, 상기 위치 추정 서버는 머신 러닝을 활용하여 상기 태그 장치의 위치를 보정할 수 있다.
실시 예에 있어서, 상기 위치 추정 서버는, 상기 태그 신호 정보 및 적어도 하나의 스마트폰 또는 GPS수신기로부터 출력된 위치 정보를 근거로 하여 상기 태그 장치로부터 출력된 신호의 세기에 대한 핑거프린트 맵을 생성하고, 상기 핑거프린트 맵에서 상기 태그 장치의 위치를 추정할 수 있다.
실시 예에 있어서, 상기 위치 추정 서버는 측정되지 않는 위치에 대한 상기 핑거프린트 맵을 생성하기 위하여 보간을 수행하는 보간 엔진을 포함할 수 있다.
본 발명의 실시 예에 따른 위치 추정 시스템의 핑거프린트 맵 생성 방법은, 복수의 게이트웨이들로부터 태그 신호 정보를 수신하고, 상기 태그 신호 정보는 태그 장치로부터 출력된 신호의 세기 및 시간 정보를 포함하는 단계, 상기 태그 신호 정보에 포함된 신호 세기를 필터링 하는 단계, 상기 필터링된 신호 세기에 대한 측정 데이터를 보간하는 단계, 상기 보간된 측정 데이터를 이용하여 핑거프린트 맵을 생성하는 단계, 및 상기 생성된 핑거프린트 맵과 사전에 저장된 핑거프린트 맵을 합성하는 단계를 포함할 수 있다.
실시 예에 있어서, 상기 태그 신호 정보를 수신하는 단계는, 상기 태그 장치로부터 주기적으로 신호 세기를 가변하는 태그 신호 및 상기 태그 신호에 대한 수신 시각을 포함하는 태그 신호 정보를 수신하는 단계를 포함할 수 있다.
실시 예에 있어서, 상기 태그 신호에 대한 하나 이상의 신호 세기에 대한 차이를 근거로 하여 상기 태그 신호에 대한 신호 세기를 보간하는 단계를 더 포함할 수 있다.
실시 예에 있어서, 적어도 하나의 스마트폰 또는 GPS수신기로부터 위치정보 및 식별 정보를 수신하는 단계를 더 포함할 수 있다.
실시 예에 있어서, 상기 GPS 정보 및 상기 식별 정보를 이용하여 상기 핑거프린트 맵에서 상기 태그 장치의 위치를 보정하는 단계를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 실시 예에 따른 위치 추정 시스템 및 그것의 위치 추정 방법은, 게이트웨이들로부터 태그 신호 정보를 수신하고, 수신된 태그 신호 정보를 이용하여 다양한 보간법을 활용하여 핑거프린트 맵을 생성하고, 클라우드 소싱 기반으로 핑거프린트 맵을 보정함으로써, 저전력으로 정확한 위치 추정을 기대할 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 위치 추정 시스템을 예시적으로 보여주는 도면이다.
도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 태그 신호(TS)를 예시적으로 보여주는 도면이다.
도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 핑거프린트 맵 생성 과정을 예시적으로 보여주는 도면이다.
도 4는 본 발명의 실시 예에 따른 본 발명의 실시 예에 따른 위치 추정 알고리즘에 개념도이다.
도 5는 본 발명의 실시 예에 따른 위치 추정 시스템의 동작 방법을 예시적으로 보여주는 흐름도이다.
도 6은 본 발명의 다른 실시 예에 따른 핑거프린트 맵을 생성하는 과정을 예시적으로 보여주는 도면이다.
아래에서는 도면들을 이용하여 본 발명의 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있을 정도로 본 발명의 내용을 명확하고 상세하게 기재할 것이다.
본 발명의 실시 예에 따른 위치 추정 시스템 및 그것의 동작 방법은, 장시간 사용 가능하고, 실내외 모두 사용이 가능하도록 위치를 추정할 수 있다. 기존 핑거프린트 방식은 Wi-Fi의 경우 통신 거리가 100m 내외로 실외에서 사용하기 불가능하였다. 하지만 LP-WAN(low power wide-area network)의 경우 도심에서 2 Km, LOS(line of sight)가 보장된 곳에서는 20 Km까지 통신이 가능하다. 또한, 기존 통신망을 활용하는 방법은 3g, 4g 모뎀의 경우, 단말의 크기가 커지기 때문에 경량 시스템에 한계가 있다.
한편, 본 발명의 위치 추정 시스템 및 그것의 동작 방법은 LP-WAN(low-power wan)기술을 활용하여 핑거프린트와 TDoA(time difference of arrival)를 활용한 머신 러닝(machine learning) 기반의 클라우드 소싱(cloud sourcing) 기반 위치 추정 알고리즘으로 구현될 수 있다. 본 발명의 실시 예에 따른 위치 추정 알고리즘은 크게 다음 두 가지로 구분할 수 있다. 첫째로, 클라우드 소싱 기반의 핑거프린트 맵을 생성하는 과정이고, 두번째로는, 태그에서 수신된 신호를 기반으로 위치를 추정하는 과정이다. 전자의 경우 위치를 알아내기 위해 데이터를 수집, 축적하는 과정이고, 후자의 경우 실제 위치 추정을 하는 것에 대한 과정이다.
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 위치 추정 시스템을 예시적으로 보여주는 도면이다. 도 1을 참조하면, 위치 추정 시스템(10)는 태그 장치(100), 복수의 게이트웨이들(310, 320,330), 및 위치 추정 서버(400)를 포함할 수 있다.
태그 장치(100)는 태그 신호(TS)를 발생하도록 구현될 수 있다. 여기서 태그 신호(TS)는 주기적으로 신호의 세기를 변화시키면서 발생될 수 있다. 태그 장치(100)는 위치를 추정하기 원하는 대상에 물리적으로 부착되거나 결합되도록 구현될 수 있다.
게이트웨이들(310, 320, 330)의 각각은 태그 장치(100)로부터 식별 번호, 태그 신호(TS)를 수신하고, 식별 번호, 태그 신호(TS), 및 태그 신호(TS)가 수신된 시간 정보를 갖는 태그 신호 정보(TINFO)를 발생하도록 구현될 수 있다. 여기서 발생된 태그 신호 정보(TINFO)는 네트워크를 통하여 위치 추정 서버(400)으로 전송될 수 있다. 한편, 도 1에 도시된 게이트웨이들(310, 320,330)의 개수는 3이지만, 여기에 제한되지 않는다고 이해되어야 할 것이다.
위치 추정 서버(400)는 게이트웨이들(310, 320, 330)의 각각으로부터 태그 신호 정보(TINFO)를 수신하고, 대응하는 핑거프린트 맵(fingerprint map; 혹은 라디오 맵)을 생성하고, 생성된 핑거프린트 맵을 이용하여 확률 기반으로 태그 장치(100)의 위치를 추정하도록 구현될 수 있다.
도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 태그 신호(TS)를 예시적으로 보여주는 도면이다. 도 2를 참조하면, 태그 신호(TS)는 4개의 신호 세기를 주기적으로 발생될 수 있다. 즉, 도 1에 도시된 태그 장치(100)는 일정 주기로 신호 세기를 감소하면서 태그 신호(TS)를 생성 및 출력할 수 있다. 한편, 태그 신호(TS)의 출력 방법은 도 2에 제한되지 않고 다양한 방법으로 신호 세기를 주기적으로 생성될 수 있다고 이해되어야 할 것이다.
도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 위치 추정 서버(400)의 핑거프린트 맵 생성 과정을 예시적으로 보여주는 도면이다. 도 3을 참조하면, 위치 추정 서버(400)의 핑거프린트 맵 생성 과정은 다음과 같다.
위치 추정 서버(400)는 복수의 게이트웨이들(310, 320, 330, 도 1 참조)로부터 태그 신호 정보(TINFO)를 수집할 수 있다. 위치 추정 서버(400)는 태그 신호 정보(TINF0)에 저장된 태그 신호(TS)의 신호 세기를 필터링 할 수 있다(S110). 여기서 신호 세기의 필터링은 소프트웨어/펌웨어/하드웨어적으로 구현될 수 있다.
위치 추정 서버(400)는 두 개 이상의 신호 세기가 다른 태그 신호 정보를 이용하여 태그 신호(TS)의 측정 데이터 보간을 수행할 수 있다(S120). 즉, 위치가 특정되지 않는 곳의 신호 세기가 추정될 수 있다.
위치 추정 서버(400)는 측정 데이터 및 보간된 데이터를 이용하여 핑거프린트 맵을 생성하고, 생성된 핑거프린트 맵과 기존의 핑거프린트 맵을 합성할 수 있다(S130). 이로써, 태그 장치(100)의 위치 추정을 위한 핑거프린트 맵이 생성될 수 있다.
도 4는 본 발명의 실시 예에 따른 위치 추정 알고리즘에 개념도이다. 도 4에서는 설명의 편의를 위하여 애완견에 태그 장치(100)가 부착되어 있다고 가정하겠다. 애완견이 움직일 때, 태그 장치(100)는 복수의 게이트웨이들(310, 320, 330)로 신호를 전송할 수 있다. 복수의 게이트웨이들(310, 320, 330)의 각각은 신호를 수신하고 수신된 신호 세기와 도착 시간을 위치 추정 서버(400)로 전송할 수 있다. 한편, 도 4에서 게이트웨이들(310, 320, 320)의 개수는 3이지만, 본 발명의 게이트웨이의 개수가 여기에 제한되지는 않을 것이다. 위치 추정 서버(400)는 전송된 각 게이트웨이의 수신 신호 정보를 바탕으로 확률 기반의 위치 추정을 할 수 있고, 필요하면 머신 러닝을 활용하여 위치를 보정할 수 있다.
도 5는 본 발명의 실시 예에 따른 위치 추정 시스템의 동작 방법을 예시적으로 보여주는 흐름도이다. 도 5을 참조하면, 위치 추정 시스템(10)의 동작 방법은 다음과 같다.
태그 장치(100)는 위치 추정을 위한 태그 신호들을 복수의 게이트웨이들로 전송할 수 있다(S210). 예를 들어, 태그 장치(100)는 신호를 전송시 신호 세기를 변경해 가면서 정보를 게이트웨이들로 전송할 수 있다. 게이트웨이들의 각각은 수신된 태그 신호의 세기 및 시간 정보를 인터넷을 통하여 위치 추정 서버(400)에 전송할 수 있다.
위치 추정 서버(400)는 게이트웨이들의 각각으로부터 태그 신호의 세기 및 시간 정보를 수신하고, 확률 기반 위치 추정을 수행할 수 있다. 신호 세기 차이가 평균 분포를 벗어나면, 위치 추정 서버(400)는 신호 전송시 무언가 장애물이 있거나 방해가 있었던 것으로 간주하여 신호를 보정할 수 있다. 위치 추정 서버(400)는 보정된 신호를 바탕으로 미리 측정된 신호세기 맵을 기반으로 존재 가능한 위치를 결정할 수 있다(S220).
또한, 결정된 위치는 측정된 신호에 기반하여 확률적인 값을 갖는다. 예를 들어서 측정된 신호 세기가 -90이면 -90은 1.0, -89나 -91은 0.9 같은 식으로 임의의 분포 모델을 적용하여 확률값을 결정할 수 있다. 대응하는 분포는, 실측된 값을 기반으로 할 때, 가우시안 분포, 노멀 분포 등을 따를 수 있다. 게이트웨이 별로 대응하는 태그 장치(100)가 있을 수 있는 확률을 더하여 최종적인 확률 맵을 그리면서, 가장 높은 확률의 위치가 추정 위치로 결정될 수 있다.
이후에, 위치 추정 서버(400)는 머신 러닝 활용 위치 보정을 수행할 수 있다. 추가적인 위치 보정이 필요한 경우, 위치 추정 서버(400)는 머신 러닝을 활용할 수 있다(S230). 머신 러닝의 경우, SVM(support vector machine), LR(linear regression) 등의 머신 러닝 알고리즘이 적용될 수 있다. 머신 러닝에 들어가는 입력 값은 두 가지가 가능하다. 첫째로, 데이터의 개수가 적어 학습이 부족하다고 생각될 때 확률 기반 위치 추정 방법에서 결과물로 구한 확률 맵 자체를 입력 데이터로 활용할 수 있다. 둘째로, 데이터가 많아지는 경우 각각의 게이트웨이의 식별번호(ID)와 대응하는 게이트웨이에서 수신한 수신 신호 세기와 도착시각의 차이(도착 순서)를 입력으로 가질 수 있다.
한편, 본 발명의 실시 예에 따른 위치 추정 시스템은 클라우드 소싱 기반으로 핑거프린트 맵을 보정하도록 구현될 수 있다.
도 6은 본 발명의 다른 실시 예에 따른 위치 추정 시스템(20)의 핑거프린트 맵을 생성하는 과정을 예시적으로 보여주는 도면이다. 도 6을 참조하면, 위치 추정 시스템(20)은 적어도 하나의 태그 장치(100), 적어도 하나의 스마트폰(200), 적어도 하나의 게이트웨이(300), 및 위치 추정 서버(400)를 포함할 수 있다.
위치 추정 서버(400)는 측정 시 태그 장치(100)와 스마트폰(200)의 GNSS(GPS)를 활용하여 위치를 추정할 때, 활용할 MAP을 구축한다. 태그 장치(100)는 한 개 이상의 신호 세기를 바꿔가며 주기적으로 신호를 전송하고, 스마트폰(200) 역시 같은 시간에 GNSS(GPS) 위치를 태그의 식별번호(ID)와 함께 전송한다. 태그 장치(100)의 신호를 게이트웨이(300)에서 수신하면, 수신된 신호의 세기와 수신 시각을 기록하고 해당 데이터는 인터넷을 통하여 위치 추정 서버(400)로 전송된다.
한 번에 보내는 신호에 대해 브로드캐스트 방식으로 전송하기 때문에, 태그 장치(100)가 보내는 신호 하나는 다수의 게이트웨이(300)에서 수신할 수 있다. 각 게이트웨이(300)는 수신된 정보를 위치 추정 서버(400)로 전송하고, 위치 추정 서버(400)는 신호 세기에 대한 신호를 필터링 한 뒤, GPS 정보와 함께 보간 엔진으로 전송한다.
실시 예에 있어서, 필터링 방법은 같은 장소의 경우 과거 데이터를 칼만 필터 등을 활용하여 필터링 할 수 있다. 실시 예에 있어서, 필터링된 데이터는 다른 송신 세기로 전송된 신호를 참고하여 보정할 수 있다. 보간 엔진은 측정되지 않은 위치에 대한 맵을 만들기 위해 보간을 수행한다. 보간되어 나온 맵은, 기존에 생성되어 있던 맵과 가중치를 주어 병합하고, 병합된 맵이 새로운 맵으로 업데이트 된다.
본 발명의 실시 예에 따른 위치 추정 시스템의 동작 방법은 LP-WAN 환경에서 태그와 GPS를 포함한 스마트폰 앱을 통해 클라우드 소싱 기반 핑거프린트 맵을 수집하고 갱신하는 시스템 및 태그에서 전송하는 신호 세기 및 도착 시각의 차이를 활용하여 위치를 추정할 수 있다.
실시 예에 있어서, 위치 추정 시스템의 동작 방법은 게이트웨이 간의 신호 전송을 통해 신호 세기를 파악하고 그 변화에 따라 날씨 혹은 장애물 같은 환경 변화를 확인하고 해당 정보를 바탕을 위치 추정 시 보간 할 수 있다.
실시 예에 있어서, 위치 추정 시스템의 동작 방법은, 태그의 신호 발생시 신호 세기를 변경하여 전송하고 이를 위치 정보 추정 시 활용할 수 있다.
실시 예에 있어서, 위치 추정 시스템의 동작 방법은, 발생한 1개 이상의 신호 세기에 대한 차이를 바탕으로 수신된 신호 세기를 보간 할 수 있다.
실시 예에 있어서, 위치 추정 시스템의 동작 방법은, 각 게이트웨이의 수신 신호 세기와 도착 시간 차이(도착 순서) 가지고 기계 학습을 통해 위치를 추정할 수 있다.
본 발명의 실시 예에 따른 위치 추정 시스템은 노인 돌봄 서비스 시스템에 적용 가능하다.
한편, 상술 된 본 발명의 내용은 발명을 실시하기 위한 구체적인 실시 예들에 불과하다. 본 발명은 구체적이고 실제로 이용할 수 있는 수단 자체뿐 아니라, 장차 기술로 활용할 수 있는 추상적이고 개념적인 아이디어인 기술적 사상을 포함할 것이다.
10, 20: 위치 추정 시스템
100: 태그 장치
200: 스마트폰
300, 310, 320, 330: 게이트웨이
400: 위치 추정 서버

Claims (20)

  1. 위치 추정 시스템의 위치 추정 방법에 있어서:
    복수의 게이트웨이들로부터 태그 신호 정보를 수신하고, 상기 태그 신호 정보는 태그 장치로부터 출력된 신호의 세기 및 시간 정보를 포함하는 단계;
    상기 태그 신호 정보를 이용하여 핑거프린트 맵을 생성하는 단계; 및
    상기 핑거프린트 맵으로부터 상기 태그 장치의 위치를 추정하는 단계를 포함하되,
    상기 태그 장치로부터 출력된 신호의 세기는 주기적으로 변경되는 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 위치 추정 시스템은 LP-WAN(low power wide-area network) 환경의 통신망을 활용하는 방법.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 핑거프린트 맵은 다수의 태그 신호 정보 및 위치 정보를 이용하여 클라우드 소싱에 의해 생성되는 방법.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 핑거프린트 맵을 생성하는 단계는,
    상기 태그 신호 정보의 상기 신호의 세기를 필터링 하는 단계를 포함하는 방법.
  5. 제 4 항에 있어서,
    상기 핑거프린트 맵을 생성하는 단계는,
    두 개의 이상의 신호 세기에 대한 차이를 근거로 하여 상기 필터링된 신호의 세기를 보간하는 단계;
    측정된 데이터를 기반으로 핑거프린트 맵을 생성하는 단계; 및
    기존의 핑거프린트 맵과 상기 생성된 핑거프린트 맵을 합성하는 단계를 포함하는 방법.
  6. 제 1 항에 있어서,
    상기 태그 장치의 위치를 추정하는 단계는,
    상기 복수의 게이트웨이들의 각각으로부터 신호의 세기 및 도착 시각 차이에 대한 머신 러닝을 통하여 상기 태그 장치의 위치를 보정하는 단계를 포함하는 방법.
  7. 제 1 항에 있어서,
    상기 태그 장치의 위치를 추정하는 단계는,
    상기 태그 신호 정보에 포함된 신호의 세기를 근거로 하여 환경 변화를 감지하는 단계; 및
    상기 감지된 환경 변화에 근거로 하여 상기 태그 장치의 위치를 보정하는 단계를 포함하는 방법.
  8. 제 7 항에 있어서,
    상기 환경 변화를 감지하는 단계는,
    수신된 신호 세기들의 차이가 평균 분포를 벗어나는 지를 판별하는 단계; 및
    상기 신호 세기들의 차이가 상기 평균 분포를 벗어났을 때, 장애물이 존재하거나 방해가 있는 것으로 간주하고 상기 신호의 세기를 보정하는 단계를 포함하는 방법.
  9. 제 8 항에 있어서,
    상기 태그 장치의 위치를 추정하는 단계는,
    상기 보정된 신호 세기와 상기 핑거프린트 맵을 근거로 하여 상기 태그 장치의 위치를 추정하는 단계를 포함하는 방법.
  10. 제 1 항에 있어서,
    상기 태그 장치의 위치를 추정하는 단계는,
    상기 복수의 게이트웨이들의 각각에 상기 태그 장치가 존재할 수 있는 확률을 근거로 하여 상기 태그 장치의 위치를 추정하는 단계를 포함하는 방법.
  11. 주기적으로 신호의 세기가 다른 태그 신호들을 발생하는 태그 장치;
    상기 태그 신호들을 수신하는 복수의 게이트웨이들;
    상기 복수의 게이트웨이들의 각각으로부터 출력된 태그 신호 정보를 수신하고, 상기 태그 신호 정보는 상기 태그 장치로부터 출력된 신호의 세기 및 시간 정보를 포함하고, 상기 태그 신호 정보를 이용하여 상기 태그 장치의 위치를 추정하는 위치 추정 서버를 포함하는 위치 추정 시스템.
  12. 제 11 항에 있어서,
    상기 위치 추정 서버는 확률 기반으로 상기 태그 장치의 위치를 추정하는 위치 추정 시스템.
  13. 제 11 항에 있어서,
    상기 위치 추정 서버는 머신 러닝을 활용하여 상기 태그 장치의 위치를 보정하는 위치 추정 시스템.
  14. 제 11 항에 있어서,
    상기 위치 추정 서버는, 상기 태그 신호 정보 및 적어도 하나의 스마트폰으로부터 출력된 GNSS(global navigation satellite system)/GPS(global positioning system) 위치 정보를 근거로 하여 상기 태그 장치로부터 출력된 신호의 세기에 대한 핑거프린트 맵을 생성하고, 상기 핑거프린트 맵에서 상기 태그 장치의 위치를 추정하는 위치 추정 시스템.
  15. 제 14 항에 있어서,
    상기 위치 추정 서버는 측정되지 않는 위치에 대한 상기 핑거프린트 맵을 생성하기 위하여 보간을 수행하는 보간 엔진을 포함하는 위치 추정 시스템.
  16. 위치 추정 시스템의 핑거프린트 맵 생성 방법에 있어서:
    복수의 게이트웨이들로부터 태그 신호 정보를 수신하고, 상기 태그 신호 정보는 대응하는 게이트웨이의 식별번호, 태그 장치로부터 출력된 신호의 세기 및 시간 정보를 포함하는 단계;
    상기 태그 신호 정보에 포함된 신호 세기를 필터링 하는 단계;
    상기 필터링된 신호 세기에 대한 측정 데이터를 보간하는 단계;
    상기 보간된 측정 데이터를 이용하여 핑거프린트 맵을 생성하는 단계; 및
    상기 생성된 핑거프린트 맵과 사전에 저장된 핑거프린트 맵을 합성하는 단계를 포함하되,
    상기 태그 신호 정보를 수신하는 단계에서, 상기 태그 장치로부터 주기적으로 신호 세기를 가변하는 태그 신호 및 상기 태그 신호에 대한 수신 시각을 포함하는 태그 신호 정보를 수신하는 방법.
  17. 삭제
  18. 제 16 항에 있어서,
    상기 태그 신호에 대한 하나 이상의 신호 세기에 대한 차이를 근거로 하여 상기 태그 신호에 대한 신호 세기를 보간하는 단계를 더 포함하는 방법.
  19. 삭제
  20. 삭제
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