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KR102765428B1 - 패킷 캡쳐 기반 실내 위치 추정 장치 및 방법 - Google Patents

패킷 캡쳐 기반 실내 위치 추정 장치 및 방법 Download PDF

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KR102765428B1
KR102765428B1 KR1020190057586A KR20190057586A KR102765428B1 KR 102765428 B1 KR102765428 B1 KR 102765428B1 KR 1020190057586 A KR1020190057586 A KR 1020190057586A KR 20190057586 A KR20190057586 A KR 20190057586A KR 102765428 B1 KR102765428 B1 KR 102765428B1
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한국전자통신연구원
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Abstract

본 발명에 따른 패킷 캡쳐 기반 실내 위치 추정 장치의 동작 방법은, 복수의 패킷 수집 전용 억세스 포인트들로부터 패킷 캡쳐 정보를 수신하는 단계, 측위 인프라 데이터베이스로부터 상기 수신된 패킷 캡쳐 정보에 대응하는 측위가 존재하는 지를 검색하는 단계, 및 상기 검색된 측위를 이용하여 단말의 측위를 추정하는 단계를 포함할 수 있다.

Description

패킷 캡쳐 기반 실내 위치 추정 장치 및 방법{APPARATUS AND METHOD FOR INDOOR LOCATION ESTIMATION BASED ON PACKET CAPTURE}
본 발명은 패킷 캡쳐 기반 실내 위치 추정 장치 및 방법에 관한 것이다.
일반적으로, 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 의미한다. 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 어렵다. 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 가능하다. 하지만, 셀룰러 기반 위치추정 기술은 기지국의 배치 밀도에 따라 위치추정 정확도가 달라지고 평균적으로 약 100 ~ 800m의 비교적 낮은 위치 정확도를 가져서 수 m 정도의 위치 정확도를 요구하는 실내외 항법 서비스 등에 적용하기 어렵다.
한국등록특허: 10-1301020, 등록일: 2013년 8월 22일, 제목: 이동 노드 위치 인식 장치 및 이를 이용한 이동 노드 위치 인식 방법. 한국등록특허: 10-1780592, 등록일: 2017년 9월 14일, 제목: 단말의 위치를 추정하는 방법 및 장치.
본 발명의 목적은 사용자 단말로부터 획득한 Wi-Fi 신호 정보를 이용하여 단말의 위치를 위치 추정 서버에서 추정하는 것으로, Wi-Fi 패킷의 수신 신호 세기만으로 단말의 이동방향를 정확하게 추정하는 패킷 캡쳐 기반 실내 위치 추정 장치 및 방법을 제공하는 데 있다.
본 발명의 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재들로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다
본 발명의 실시 예에 따른 패킷 캡쳐 기반 실내 위치 추정 장치의 동작 방법은, 복수의 패킷 수집 전용 억세스 포인트들로부터 패킷 캡쳐 정보를 수신하는 단계; 측위 인프라 데이터베이스로부터 상기 수신된 패킷 캡쳐 정보에 대응하는 측위용 데이터가 존재하는 지를 검색하는 단계; 및 상기 검색된 측위를 이용하여 단말의 이동 방향을 추정하는 단계를 포함할 수 있다.
실시 예에 있어서, 상기 복수의 패킷 수집 전용 억세스 포인트들의 각각은 상기 단말에서 송출되는 패킷을 수신하는 것을 특징으로 한다.
실시 예에 있어서, 상기 복수의 패킷 수집 전용 억세스 포인트들의 각각은 패킷 스니핑(Packet Sniffing) 기법을 이용하여 상기 단말의 고유번호 및 송출된 패킷의 세기 정보를 갖는 상기 패킷 캡쳐 정보를 수집하는 것을 특징으로 한다.
실시 예에 있어서, 상기 측위 인프라 데이터베이스는 서비스 지역의 참조 지점에서 송출되는 단말의 패킷을 상기 패킷 수집 전용 억세스 포인트들로부터 수신하고, 상기 수신된 패킷에 대응하는 신호 세기를 저장함으로써 구축되는 것을 특징으로 한다.
실시 예에 있어서, 상기 측위용 데이터가 존재하는 지 검색하는 단계는, 상기 측위 인프라 데이터베이스의 패턴 매칭을 통하여 상기 패킷 캡쳐 정보에 대응하는 참조 지점을 검색하는 단계를 포함할 수 있다.
실시 예에 있어서, 상기 검색된 참조 지점은 상기 단말의 위치로 추정되는 것을 특징으로 한다.
실시 예에 있어서, 상기 참조 지점은 Nearest Neighbor, k-Nearest Neighbor, Jaccard Similarity 비교 중 어느 하나의 방식에 의해 검색되는 것을 특징으로 한다.
실시 예에 있어서, 사전에 결정된 시간 이내에서 상기 패킷 캡쳐 정보의 수신 신호 세기의 변화율을 이용하여 상기 단말의 이동 방향을 추정하는 단계를 더 포함할 수 있다.
실시 예에 있어서, 상기 단말의 이동 방향을 추정하는 단계는, 참조 위치에 대하여 상기 복수의 패킷 수집 전용 억세스 포인트들로부터 수신된 수신 신호 세기의 변화율을 계산하는 단계; 상기 계산된 변화율에 대응하는 수신 신호 세기를 벡터화시키는 단계; 및 상기 수신 신호 세기의 벡터와 참조 지점에서 방향별로 구축한 벡터를 비교함으로써 상기 단말의 방향각을 판별하는 단계를 포함할 수 있다.
실시 예에 있어서, 상기 수신 신호 세기의 변화율은 선형 회귀(Linear Regresssion)에 이용되는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 실시 예에 따른 패킷 캡쳐 기반 실내 위치 추정 장치는, 단말로부터 패킷 캡쳐 정보를 획득하는 복수의 패킷 수집 전용 억세스 포인트들; 상기 복수의 패킷 수집 전용 억세스 포인트들로부터 수신된 수신 신호 세기들에 대응하는 참조 지점들에 대한 측위 인프라 데이터베이스; 및 상기 복수의 패킷 수집 전용 억세스 포인트들로부터 상기 패킷 캡쳐 정보를 수신하고, 상기 측위 인프라 데이터베이스에 상기 수신된 패킷 캡처 정보에 대응하는 참조 지점의 위치가 존재하는 지를 검색하고, 상기 검색된 참조 지점을 상기 단말의 위치로 추정하는 위치 추정 서버를 포함할 수 있다.
실시 예에 있어서, 상기 단말은 상기 복수의 패킷 수집 전용 억세스 포인트들로 Wi-Fi 혹은 BLE(Bluetooth Low Energy) 패킷을 전송하는 것을 특징으로 한다.
실시 예에 있어서, 상기 패킷 캡쳐 정보는 상기 단말의 공유번호 및 상기 단말로부터 송출된 신호의 세기 정보를 포함할 수 있다.
실시 예에 있어서, 상기 위치 추정 서버는 상기 복수의 패킷 수집 전용 억세스 포인트들로부터전송된 패킷 캡쳐 정보로부터 참조 위치에 대응하는 신호의 변화율을 계산하고, 상기 계산된 신호 변화율을 벡터화 시키고, 상기 신호 변화율 벡터와 상기 측위 인프라 데이터베이스에 구축된 벡터를 비교하고, 상기 비교 결과에 따라 상기 단말의 이동 방향을 추정하는 것을 특징으로 한다.
실시 예에 있어서, 상기 위치 추정 서버는, 상기 단말의 특정 시점에서 사전에 결정된 시간 이내의 신호 세기 변화율을 계산하고, 상기 계산된 신호 세기의 변화율을 벡터화시키고, 상기 신호 세기의 변화율 벡터와 상기 측위 인프라 데이터베이스에 구축된 벡터를 비교하고, 상기 비교 결과로써 상기 단말의 이동 방향을 추정하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 실시 예에 따른 패킷 기반 실내 위치 추정 장치의 위치 추정 서버는 적어도 하나의 프로세서; 및 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행되는 적어도 하나의 인스트럭션을 저장하는 메모리를 포함하고, 상기 적어도 하나의 인스트럭션은, 복수의 패킷 수집 전용 억세스 포인트들로부터 패킷 캡쳐 정보를 수집하고; 측위 인프라 데이터베이스를 패턴 매칭하고; 및 상기 패턴 매칭 결과로써 상기 패킷 캡쳐 정보에 대응하는 참조 지점을 단말의 측위를 추정하도록 상기 적어도 하나의 프로세서에서 실행되는 것을 특징으로 한다.
실시 예에 있어서, 상기 적어도 하나의 인스트럭션은, 각 참조 지점에 이동 가능한 방향에 대하여 상기 복수의 패킷 수집 전용 억세스 포인트들이 획득하는 신호의 변화율을 계산하고, 상기 계산된 신호의 변화율을 벡터화시키도록 상기 적어도 하나의 프로세서에서 실행되는 것을 특징으로 한다.
실시 예에 있어서, 상기 적어도 하나의 인스트럭션은, 단말이 특정 시점에서 사전에 결정된 시간 이내의 신호 세기 변화율을 계산하고, 상기 계산된 신호 세기의 변화율을 벡터화시키도록 상기 적어도 하나의 프로세서에서 실행되는 것을 특징으로 한다.
실시 예에 있어서, 상기 적어도 하나의 인스트럭션은, 상기 신호 세기의 변화율 벡터와 상기 측위 인프라 데이터베이스에 구축된 변화율 벡터를 비교하고, 상기 비교 결과에 따라 상기 단말의 이동 방향을 판별하도록 상기 적어도 하나의 프로세서에서 실행되는 것을 특징으로 한다.
실시 예에 있어서, 상기 적어도 하나의 인스트럭션은 칼만 필터 혹은 파티클 필터를 이용하여 과거의 운동 상태를 기반으로 현재의 단말 위치를 예측하고, 상기 패킷 캡쳐 정보를 반영하여 상기 현재의 단말 위치를 보정하도록 상기 적어도 하나의 프로세서에 실행되는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 실시 예에 따른 패킷 캡쳐 기반 실내 위치 추정 장치 및 방법은, 단말기반 위치인식 기술에 비해 애플리케이션 설치나 실행이 필요하지 않고, 단말에서 Wi-Fi 통신만으로 단말의 위치를 위치 추정 서버에서 추정함으로써 단말의 위치정보를 더욱 다양하고 유연하게 이용할 수 있다.
본 발명의 실시 예에 따른 패킷 캡쳐 기반 실내 위치 추정 장치 및 방법은, 사용자의 이동방향에 대한 추정이 가능해짐으로써, 위치 추정 서버 기반 위치추정 알고리즘에서 사용하는 필터에 보조정보로 이용함과 동시에 Wi-Fi 수신 신호 세기의 변동성으로부터 기인한 위치추정 오차발생 문제를 크게 줄일 수 있다.
이하에 첨부되는 도면들은 본 실시 예에 관한 이해를 돕기 위한 것으로, 상세한 설명과 함께 실시 예들을 제공한다. 다만, 본 실시예의 기술적 특징이 특정 도면에 한정되는 것은 아니며, 각 도면에서 개시하는 특징들은 서로 조합되어 새로운 실시 예로 구성될 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 패킷 캡쳐 기반 실내 위치 추정 장치를 예시적으로 보여주는 도면이다.
도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 측위 인프라 데이터베이스(180)의 구축 방법을 예시적으로 보여주는 도면이다.
도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 측위 인프라 데이터베이스(180)를 예시적으로 보여주는 도면이다.
도 4는 본 발명의 실시 예에 따른 패킷 캡쳐 기반 위치 추정 장치에서 수신 신호 세기의 변화율을 이용한 단말 운동방향 추정방법 원리에 대하여 개념적으로 설명하는 도면이다.
도 5는 서비스 대상지역을 가정한 후 5대의 패킷 수집 전용 AP를 배치한 다음, 단말을 이동하는 시뮬레이션 시나리오를 예시적으로 보여주는 도면이다.
도 6은 도 5에 도시된 시뮬레이션 시나리오에서 AP1과 AP5에서의 패킷 수신 신호의 변화를 예시적으로 보여주는 도면이다.
도 7a 및 도 7b는 본 발명의 실시 예에 따른 패킷 수신 신호의 변화율을 예시적으로 보여주는 도면들이다.
도 8은 본 발명의 실시 예에 따른 패킷 캡쳐 기반 실내 위치 추정 장치의 동작 방법을 예시적으로 보여주는 흐름도다.
도 9는 본 발명의 실시 예에 따른 패킷 기반 실내 위치 추정 장치의 위치 추정 서버(1000)를 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 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 형태를 가질 수 있는바, 특정 실시 예들을 도면에 예시하고 본문에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나 이는 본 발명을 특정한 개시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 제 1, 제 2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로 사용될 수 있다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위로부터 이탈되지 않은 채 제 1 구성요소는 제 2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제 2 구성요소도 제 1 구성요소로 명명될 수 있다. 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 혹은 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.
본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 혹은 "가지다" 등의 용어는 실시된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 혹은 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 혹은 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 혹은 이들을 조합한 것들의 존재 혹은 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다. 다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미이다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미인 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
본 발명의 실시 예에 따른 패킷 캡쳐 기반 실내 위치 추정 장치 및 방법은 사용자 단말에서 송신한 Wi-Fi 패킷을 패킷 수집 전용 AP(Access Point)가 수신한 후 위치인식에 필요한 정보를 위치 추정 서버로 송신하여 위치 추정 서버에서 단말의 위치를 정확하게 추정할 수 있다.
일반적으로 실내에서는 주로 Wi-Fi를 이용한 위치추정 기술이 제시되어 왔다. 서비스 지역에 존재하는 각 Wi-Fi AP에 대해 참조 지점(Reference Point) 별 수신 신호 세기 값(RSSI, Received Signal Strength Indicator)을 수집하고 데이터베이스를 구축한 다음, 단말이 해당 서비스 지역에서 신호 세기를 수신했을 때 이와 가장 유사한 패턴을 데이터베이스에서 찾아 이의 참조 지점을 현재 위치로 간주한다.
현재까지 Wi-Fi 기반 실내 위치인식 기술이 구현된 방식은 단말이 주변 Wi-Fi AP를 검색한 후, 단말에 저장된 데이터베이스와 직접 비교하거나, 검색 결과를 위치 추정 서버에 전송하여 위치 추정 서버에서 패턴을 비교하는 방식을 채택하고 있다. 하지만, 사용자 단말에서 위치인식용 어플리케이션을 설치하지 않은 경우 혹은 설치하고 실행하지 않았을 때, 사용자의 위치 추정이 어렵다는 문제가 제기되고 있다. 특정 OS(Operating System)를 사용하는 스마트폰의 경우 Wi-Fi AP 검색에 필요한 SDK(Software Development Kit)가 제공되지 않기 때문에 Wi-Fi 기반 위치인식 자체가 어렵다.
본 발명의 실시 예에 따른 단말 위치 추정 장치 및 그것의 방법은, 단말로부터 획득한 Wi-Fi 신호정보를 이용하여 단말의 위치를 위치 추정 서버에서 추정하는 기술에 있어, Wi-Fi 패킷의 수신 신호 세기만으로 단말의 이동방향을 정확하게 추정할 수 있다. 여기서 추정된 이동방향 정보는 위치 추정 서버기반 위치추정 알고리즘에서 사용하는 필터에 보조정보로 이용될 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 패킷 캡쳐 기반 실내 위치 추정 장치를 예시적으로 보여주는 도면이다. 도 1을 참조하면, 패킷 캡쳐 기반 실내 위치 추정 장치(100)는 단말(110)의 위치를 인식하기 위하여 복수의 패킷 수집 전용 AP(Access Point)들(130, 140, 150), 위치 추정 서버(170), 및 측위 인프라 데이터베이스(Database, 180)를 포함할 수 있다.
일반적인 단말 기반 실내 위치인식 장치는 단말에 설치된 애플리케이션에서 주변의 Wi-Fi AP(Access Point)와 수신 신호 세기(RSSI, Received Signal Strength Indicator)를 스캔 한 후 기 수집된 측위 인프라 데이터베이스(180)와 매칭을 통해 가장 유사한 수집지점을 현재위치로 추정한다.
반면에, 본 발명의 실시 예에 따른 위치 추정 서버기반 실내 위치인식 장치(100)는 단말(110)이 통신을 위해 전송하는 Wi-Fi, BLE Bluetooth Low Energy) 등의 패킷을 패킷 수집 전용 AP(130, 140, 150)에서 수신하고, 수신된 패킷을 위치 추정 서버(170)에 전송하고, 위치 추정 서버(170)에서 수집된 측위 인프라 데이터베이스(180)의 패턴 매칭을 통해 가장 유사한 수집 지점을 현재 위치로 추정할 수 있다.
패킷 수집 전용 AP들(130, 140, 150)의 각각은 서비스 지역 내 존재하는 단말(110)에서 송출하는 패킷을 패킷 스니핑(Packet Sniffing) 기법을 이용하여 수집할 수 있다. 여기서 수집하는 정보는 단말(110)의 고유번호(일반적으로 Wi-Fi 혹은 BLE 인터페이스의 MAC(Media Access Control) 주소)와 송출한 신호의 세기정보(RSSI; Received Signal Strength Indication)일 수 있다.
단말(110)이 송출한 패킷은 복수의 패킷 수집 전용 AP에서 수신하기 때문에, 위치 추정 서버(170)에서 최종적으로 인지한 정보(Captured Data)는 다음의 수학식으로 표현될 수 있다.
여기서 DeviceName는 단말의 고유번호이고, (AP1Name,RSSI1), (AP2Name,RSSI2), (APkName,RSSIk)의 각각은 억세스 포인트 및 대응하는 억세스 포인트에서 단말로부터 수신된 패킷의 신호 세기의 정보를 표현한 것이다.
본 발명의 실시 예에 따른 패킷 캡쳐 기반 실내 위치 추정 장치(100)는 종래에 단말기반 위치인식 기술에 비해 애플리케이션 설치나 실행이 필요하지 않고, 단말(110)에서 Wi-Fi 통신만 이루어진다면 단말(110)의 위치를 위치 추정 서버(170)에서 추정함으로써, 단말(110)의 위치정보를 더욱 다양하고 유연하게 이용할 수 있다.
본 발명의 실시 예에 따른 패킷 캡쳐 기반 실내 위치 추정 장치(100)는 사용자의 이동방향에 대한 추정이 가능해짐으로써, 위치 추정 서버 기반 위치추정 알고리즘에서 사용하는 필터에 보조정보로 이용함과 동시에 Wi-Fi 수신 신호 세기의 변동성으로부터 기인한 위치추정 오차발생 문제를 크게 줄일 수 있다. 한편, 패킷 캡쳐 기반 실내 위치 추정 장치(100)는 위치 추정 서버(170)에서 위치 추정을 하기 때문에 위치 추정 서버 기반 실내 위치 추정 장치로 불릴 수 있다.
한편, 위치 추정 서버(170)에서 수신한 단말(110)의 신호 정보를 실내 위치 추정에 이용하기 위해서, 서비스 대상 지역에 측위 인프라 데이터베이스가 구축되어야 한다.
도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 측위 인프라 데이터베이스(180)의 구축 방법을 예시적으로 보여주는 도면이다. 도 2를 참조하면, 측위 인프라 데이터베이스(180)의 구축방법은, 서비스 지역의 공간을 일정 간격으로 분할하고, 참조 지점(250~)을 생성하는 것으로 시작될 수 있다. 각 참조 지점(250, 251, 252, 253, 254)에 수집 단말(예를 들어, 110, 도 1 참조)을 거치하고, 일정시간 동안 패킷을 발생시키면, 주변에 설치된 패킷 수집 전용 AP(220, 230, 240)은 패킷을 수신함으로써 해당 참조 지점에 대한 신호 세기를 측위 인프라 데이터베이스(180)에 저장할 수 있다.
도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 측위 인프라 데이터베이스(180)를 예시적으로 보여주는 도면이다. 도 3을 참조하면, 측위 인프라 데이터베이스(180)의 수집된 데이터는 참조 지점에 대한 패킷 수집 전용 AP 별 수신 신호 세기 정보로 변환되어 구축될 수 있다.
도 3에 도시된 바와 같이, k 개의 패킷 수집 전용 AP가 존재하는 서비스 지역에서 n 개의 참조 지점에서 수신 신호 세기를 조사한 후, 측위 인프라 데이터베이스(180)에 저장한 상황의 예시적으로 보여주고 있다. 참조 지점에 따라 패킷 수집 전용 AP까지의 거리가 멀어서 수집 단말이 송신한 패킷이 도달하지 않을 수 있기 때문에 참조 지점 별로 값이 저장되지 않을 수 있다.
아래에서는 패킷 캡쳐 기반 실내 위치추정 알고리즘에 대하여 설명하겠다. 측위 인프라 데이터베이스(180)를 이용하여 실내 위치를 추정하는 알고리즘은 다양하게 구현될 수 있다.
실시 예에 있어서, 가장 기본적인 방법은 캡쳐된 위치인식 단말의 Wi-Fi 신호와 가장 유사한 패턴을 갖는 참조 지점을 Nearest Neighbor, k-Nearest Neighbor, Jaccard Similarity 비교 등의 방법으로 찾는 것이다. 이 방법은 간단한 연산으로도 단말의 위치를 추정할 수 있다.
다른 실시 예에 있어서, 추정된 위치 값의 편차를 줄이기 위하여 칼만 필터 혹은 파티클 필터 등의 방법으로 위치 보정을 할 수 있다. 과거의 운동상태를 기반으로 현재의 위치를 예측(Prediction)하고, 측정된 정보들을 반영하여 현재의 위치를 보정함과 동시에 운동상태를 업데이트 하면서 정확한 위치를 추정해 나간다.
일반적으로, 단말기반 위치인식 알고리즘은 필터 내 운동방향을 보정하기 위해 나침반 혹은 지자계 센서를 이용하고 있다. 반면에, 패킷 캡쳐 정보를 이용한 패킷 캡쳐 기반 실내 위치 추정 알고리즘은 센서로부터 정보를 획득하기가 어렵다. 따라서, 수신 신호 세기의 변화율을 이용하여 단말의 운동방향을 추정하고, 추정된 운동방향을 이용할 수 있다.
도 4는 본 발명의 실시 예에 따른 패킷 캡쳐 기반 위치 추정 장치에서 수신 신호 세기의 변화율을 이용한 단말 운동방향 추정방법 원리에 대하여 개념적으로 설명하는 도면이다. 도 4를 참조하면, 단말(410)이 전송한 패킷을 패킷 수집 전용 AP가 수신한 신호의 세기만으로 단말의 운동 방향을 추정하는 방법의 원리는 다음과 같다.
단말(410)은 패킷을 전송하면서 이동(420)을 하는데, 이러한 패킷을 수신하는 패킷 수집 전용 AP들(430, 440)는 단말의 위치에 따라 서로 다른 신호의 세기를 갖는다. 즉, 가까울수록 센 신호를 수신하고, 멀어질수록 약한 신호를 수신한다.
도 4에 도시된 바와 같이, 2차원 선형의 공간이라면, 각 참조 위치에서 왼쪽 혹은 오른쪽으로 진행할 때 패킷 수집 전용 수집 AP가 수신하는 신호의 세기가 얼마나 커지는지 혹은 작아지는지 벡터화 될 수 있다.
도 4에서 도시된 바와 같이 단말(410)이 오른쪽으로 진행하는 경우, 수신 신호는 패킷 수집 전용 AP(430)의 경우 지속적으로 작아지고 패킷 수집 전용 AP(440)의 경우 지속적으로 커지게 된다. 이러한 원리를 확장하여, 서비스 지역에 3개 이상의 패킷 수집 전용 AP가 존재하고, 각 참조 위치에 대한 신호 세기가 모두 구축되어 있을 때, 각 참조 위치에서 도달 가능한 모든 참조 위치에 대해 신호의 세기가 어떻게 변화하는 지를 벡터화되고, 수신 신호의 세기만으로 단말(420)의 이동방향이 추정될 수 있다.
도 5는 100m x 100m의 서비스 대상지역을 가정한 후 5대의 패킷 수집 전용 AP를 배치하고, (0,50) 지점에서 출발하여 (100,50) 지점까지 이동 후 다시 (0,50) 지점에 도달한 시뮬레이션 시나리오를 예시적으로 보여주는 도면이다.
단말의 위치를 인식하기에 앞서, A지점과 같이 참조 지점 별로 일정범위 내 도달 가능한 모든 참조 지점을 조사하고, 각 참조 지점에 대해 방향각이 계산될 수 있다. A지점에서는 0°와 180° 방향의 지점으로 도달 가능하다. 이후, A지점으로부터 0°방향에 있는 N개의 참조 지점을 로딩한 후, 패킷 수집 전용 AP1 ~ AP5에서 획득한 신호의 변화율이 계산될 수 있다.
예를 들어, A지점의 0°방향으로 진행했을 때 AP1과 AP3이 획득하는 신호 세기는 미세하게 작아지고, AP2와 AP4가 획득하는 신호 세기는 미세하게 증가하고, AP5가 획득하는 신호 세기는 비교적 큰 폭으로 증가하게 된다. 이를 벡터화 하면 (AP1, AP2, AP3, AP4, AP5) = (-1.5, +1.2, -1.7, +1.9, +4.2)로 나타낼 수 있다. 여기서각 숫자의 의미는 A지점에서 0°방향으로 진행할 경우 각 패킷 수집 전용 AP가 수신하는 신호의 세기가 대략 해당 숫자만큼의 비율로 증감한다는 의미이다. 한편, 신호의 변화율은 선형 회귀(Linear Regression) 방법 등을 이용할 수 있다.
도 6은 도 5에 도시된 시뮬레이션 시나리오에서 AP1과 AP5에서의 패킷 수신 신호의 변화를 예시적으로 보여주는 도면이다. 도 6을 참조하면, 단말이 이동하는 시나리오에서 패킷수집전용 AP1과 AP5가 수신한 신호 세기의 변화를 나타난다. AP와 가까워질수록 신호 세기가 커지고, AP와 멀어질수록 신호 세기가 작아진다.
A시점에서 일정시간 이내의 신호 세기 변화율을 수치로 표현하면, (AP1, AP5) = (-0.2, +1.1)과 같이 나타낼 수 있다. B시점에서의 변화율을 표현하면, (-0.9, +0.3)과 같이 나타낼 수 있다. 이렇게 벡터로 표현한 신호의 변화율은 앞서 각 참조 지점의 방향 별로 구축한 벡터와 비교하여 가장 유사한 방향각을 판별하고, 이러한 방향각에 따라 단말의 운동방향이 추정될 수 있다.
도 7a 및 도 7b는 본 발명의 실시 예에 따른 패킷 수신 신호의 변화율을 예시적으로 보여주는 도면들이다. 도 7a는 AP1(위)의 패킷 수신 신호의 변화율이고, 도 7b는 AP5에서의 패킷 수신 신호의 변화율이다.
도 8은 본 발명의 실시 예에 따른 패킷 캡쳐 기반 실내 위치 추정 장치의 동작 방법을 예시적으로 보여주는 흐름도다. 도 1 내지 8을 참조하면, 패킷 캡쳐 기반 실내 위치 추정 장치(100)의 동작 방법은 다음과 같다.
위치 추정 서버(170)는 유무선 통신을 이용하여 패킷 수집 전용 AP들로부터 이동 단말에 대한 패킷 캡쳐 정보를 수신할 수 있다(S110). 위치 추정 서버(170)는 수신된 패킷 캡처 정보에 대응하는 측위 인프라 데이터베이스(180)를 검색함으로써 유사한 단말의 참조 위치가 존재하는 지를 판별할 수 있다(S120). 위치 추정 서버(170)는 측위 인프라 데이터베이스(180)에 유사한 단말의 참조 위치가 존재할 때, 존재하는 참조 위치를 이를 단말의 위치로 추정할 수 있다(S130).
실시 예에 있어서, 단말의 이동방향을 판별하기 위하여, 사용자의 스마트폰 단말에서 무선통신을 위해 송신하는 패킷의 정보가 이용될 수 있다.
실시 예에 있어서, 단말에서 송신하는 패킷의 정보를 주변에 설치된 패킷 수집 전용 AP가 획득하고, 획득된 패킷은 단말의 방향 추정에 이용될 수 있다
실시 예에 있어서, 패킷 수집 전용 AP가 획득한 패킷 중 단말의 고유 ID와 수신 신호 세기 만을 이용하여 단말의 방향이 추정될 수 있다.
실시 예에 있어서, 단말의 이동방향을 판별하기 위하여, 각 참조 지점에서 이동가능 방향에 대해 패킷 수집 전용 AP가 획득하는 신호의 변화율이 계산되고, 계산된 신호 변화율이 벡터화 될 수 있다.
실시 예에 있어서, 단말의 이동방향을 판별하기 위하여, 단말이 특정시점에서 일정 시간 이내의 신호 세기 변화율이 계산되고, 계산된 신호 세기 변화율이 벡터화 될 수 있다.
실시 예에 있어서, 단말이 계산한 변화율 벡터와 구축되어 있는 변화율 벡터를 비교하여 가장 유사한 패턴의 방향각을 단말의 이동 방향으로 판별될 수 있다.
본 발명의 실시 예에 따른 패킷 캡쳐 기반 실내 위치 추정 기술은 종래에 널리 사용되던 단말기반 위치인식 기술에 비해 애플리케이션 설치나 실행이 필요하지 않고 단말에서 Wi-Fi 통신만 이루어질 때 단말의 위치를 위치 추정 서버에서 추정할 수 있다. 이로써 단말의 위치정보가 더욱 다양하고 유연하게 이용될 수 있다.
또한, 본 발명의 실시 예에 따른 패킷 캡쳐 기반 실내 위치 추정 기술은 위치 추정 서버에서 단말의 위치를 보다 정확하게 추정하기 위해서 사용자 단말로부터 획득한 Wi-Fi 신호정보를 이용하여 단말의 위치를 위치 추정 서버에서 추정할 수 있다. 이러한 서버 기반 위치 추정 기술은 Wi-Fi 패킷의 수신 신호 세기 만으로 단말의 이동방향을 정확하게 추정할 수 있다.
일반적으로 단말기반 위치인식 기술은 사용자의 이동 방향을 지자계 센서로부터 획득할 수 있다. 반면에, 본 발명의 패킷 캡쳐 기반 실내 위치 추정 기술은 사용자의 이동 방향에 대한 추정이 가능해짐으로써 위치 추정 서버기반 위치추정 알고리즘에서 사용하는 필터에 보조 정보로 이용함과 동시에 Wi-Fi 수신 신호 세기의 변동성으로부터 기인한 위치 추정 오차발생 문제를 크게 줄일 수 있다.
도 9는 본 발명의 실시 예에 따른 패킷 기반 위치 추정 장치의 위치 추정 서버(1000)를 예시적으로 보여주는 도면이다. 도 9를 참조하면, 패킷 기반 위치 추정 장치의 위치 추정 서버(1000)는 적어도 하나의 프로세서(1100), 네트워크 인터페이스(1200), 메모리(1300), 디스플레이(1400), 및 입출력 장치(1500)를 포함할 수 있다.
프로세서(1100)는 도 1 내지 도 8을 통하여 적어도 하나의 장치를 포함하거나, 도 1 내지 도 8을 통하여 전술한 적어도 하나의 방법으로 구현될 수 있다. 프로세서(1100)는, 상술된 바와 같이, 복수의 패킷 수집 전용 억세스 포인트들로부터 패킷 캡쳐 정보를 수신하고, 측위 인프라 데이터베이스로부터 수신된 패킷 캡쳐 정보에 대응하는 측위가 존재하는 지를 검색하고, 및 검색된 측위를 이용하여 단말의 측위를 추정하도록 인스트럭션들(instructions)을 실행할 수 있다. 또한 프로세서(1100)는 수집된 패킷 캡쳐 정보에 대응하는 신호 혹은 신호 세기의 변화율을 이용하여 단말의 운동 방향을 추정하도록 인스트럭션들을 실행할 수 있다.
프로세서(1100)는 프로그램을 실행하고, 위치 추정 서버(1000)를 제어할 수 있다. 패킷 기반 위치 추정 장치의 위치 추정 서버(1000)는 입출력 장치(1500)를 통하여 외부 장치(예를 들어, 퍼스널 컴퓨터 혹은 네트워크)에 연결되고, 데이터를 교환할 수 있다. 생성 장치(1000)는 이동 전화, 스마트 폰, PDA, 태블릿 컴퓨터, 랩톱 컴퓨터 등 모바일 장치, 퍼스널 컴퓨터, 태블릿 컴퓨터, 넷북 등 컴퓨팅 장치, 혹은 텔레비전, 스마트 텔레비전, 게이트 제어를 위한 보안 장치 등 전자 제품 등 다양한 전자 장치를 포함할 수 있다.
네트워크 인터페이스(1200)는 외부의 네트워크와 다양한 유/무선 방식에 의해 통신을 수행하도록 구현될 수 있다.
메모리(1300)는 컴퓨터에서 읽을 수 있는 명령어(instruction)를 포함할 수 있다. 프로세서(1100)는 메모리(1300)에 저장된 명령어가 프로세서(1100)에서 실행됨에 따라 앞서 언급된 동작들을 수행할 수 있다. 메모리(1300)는 휘발성 메모리 혹은 비휘발성 메모리일 수 있다. 메모리(1300)는 사용자의 데이터를 저장하도록 저장 장치를 포함할 수 있다. 저장 장치는 eMMC(embedded multimedia card), SSD(solid state drive), UFS(universal flash storage) 등 일 수 있다. 저장 장치는 적어도 하나의 비휘발성 메모리 장치를 포함할 수 있다. 비휘발성 메모리 장치는, 낸드 플래시 메모리(NAND Flash Memory), 수직형 낸드 플래시 메모리(Vertical NAND; VNAND), 노아 플래시 메모리(NOR Flash Memory), 저항성 램(Resistive Random Access Memory: RRAM), 상변화 메모리(Phase-Change Memory: PRAM), 자기저항 메모리(Magnetoresistive Random Access Memory: MRAM), 강유전체 메모리(Ferroelectric Random Access Memory: FRAM), 스핀주입 자화반전 메모리(Spin Transfer Torque Random Access Memory: STT-RAM) 등이 될 수 있다.
이상에서 설명된 실시 예들은 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/혹은 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, 혹은 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 혹은 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(Operating System; OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 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, 대응하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/혹은 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수의 프로세서 혹은 하나의 프로세서 및 하나의 제어기(controller)를 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), 혹은 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 혹은 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/혹은 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 혹은 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 혹은 장치, 혹은 전송되는 신호파(signal wave)에 영구적으로, 혹은 일시적으로 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.
본 발명의 실시 예에 따른 위치 추정 장치의 위치 추정 서버(1000)는, 적어도 하나의 프로세서(1100) 및 적어도 하나의 프로세서(1100)에 의해 실행되는 적어도 하나의 인스트럭션을 저장하는 메모리(1300)를 포함하고, 상기 적어도 하나의 인스트럭션은, 복수의 패킷 수집 전용 억세스 포인트들로부터 패킷 캡쳐 정보를 수집하고, 측위 인프라 데이터베이스를 패턴 매칭하고, 및 패턴 매칭 결과로써 상기 패킷 캡쳐 정보에 대응하는 참조 지점을 단말의 측위를 추정하도록 적어도 하나의 프로세서(1100)에서 실행될 수 있다.
실시 예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 혹은 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시 예를 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), 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. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
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 이용할 수 있는 추상적이고 개념적인 아이디어인 기술적 사상을 포함할 것이다.
100: 패킷 캡쳐 기반 실내 위치 추정 장치
110: 단말
130, 140, 150: 억세스 포인트
170: 위치 추정 서버
180: 측위 인프라 데이터베이스

Claims (20)

  1. 패킷 캡쳐 기반 실내 위치 추정 장치의 동작 방법에 있어서,
    복수의 패킷 수집 전용 억세스 포인트들로부터 단말의 패킷 캡쳐 정보를 수신하는 단계;
    측위 인프라 데이터베이스로부터 상기 패킷 캡쳐 정보에 대응하는 참조 지점의 측위용 데이터가 존재하는지를 검색하는 단계;
    상기 참조 지점을 상기 단말의 위치로 추정하는 단계; 및
    상기 참조 지점을 기반으로 상기 단말의 이동 방향을 추정하는 단계를 포함하고,
    상기 단말의 이동 방향을 추정하는 단계는
    상기 패킷 캡쳐 정보를 기반으로 상기 참조 지점에 대응하는 수신 신호 세기의 변화율을 계산하는 단계;
    상기 변화율에 대응하는 수신 신호 세기를 벡터화시키는 단계; 및
    상기 수신 신호 세기의 벡터와 상기 측위 인프라 데이터베이스에서 상기 참조 지점에 대해 방향별로 구축된 벡터를 비교하여 상기 단말의 방향각을 판별하는 단계를 포함하는 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 복수의 패킷 수집 전용 억세스 포인트들의 각각은 상기 단말에서 송출되는 패킷을 수신하는 것을 특징으로 하는 방법.
  3. 제 1항에 있어서,
    상기 복수의 패킷 수집 전용 억세스 포인트들의 각각은 패킷 스니핑(Packet Sniffing) 기법을 이용하여 상기 단말의 고유번호 및 송출된 패킷의 세기 정보를 갖는 상기 패킷 캡쳐 정보를 수집하는 것을 특징으로 하는 방법.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 측위 인프라 데이터베이스는 서비스 지역의 참조 지점에서 송출되는 단말의 패킷을 상기 패킷 수집 전용 억세스 포인트들로부터 수신하고, 상기 수신된 패킷에 대응하는 신호 세기를 저장함으로써 구축되는 것을 특징으로 하는 방법.
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 측위가 존재하는 지 검색하는 단계는,
    상기 측위 인프라 데이터베이스와 상기 패킷 캡쳐 정보에 대한 패턴 매칭을 통하여 상기 패킷 캡쳐 정보에 대응하는 참조 지점을 검색하는 단계를 포함하는 방법.
  6. 제 5 항에 있어서,
    상기 검색된 참조 지점은 상기 단말의 위치로 추정되는 것을 특징으로 하는 방법.
  7. 제 5 항에 있어서,
    상기 참조 지점은 Nearest Neighbor, k-Nearest Neighbor, Jaccard Simliarity 비교 중 어느 하나의 방식에 의해 검색되는 것을 특징으로 하는 방법.
  8. 제 1 항에 있어서,
    상기 수신 신호 세기의 변화율은 사전에 결정된 시간 이내에서 계산되는 것을 특징으로 하는 방법.
  9. 삭제
  10. 제 8 항에 있어서,
    상기 수신 신호 세기의 변화율은 선형 회귀(Linear Regresssion)에 이용되는 것을 특징으로 하는 방법.
  11. 패킷 캡쳐 기반 실내 위치 추정 장치에 있어서,
    단말로부터 패킷을 수신하고, 수신된 패킷의 정보를 기반으로 패킷 캡쳐 정보를 출력하는 복수의 패킷 수집 전용 억세스 포인트들;
    상기 복수의 패킷 수집 전용 억세스 포인트들로부터 수신된 수신 신호 세기들에 대응하는 참조 지점들에 대한 측위용 데이터를 저장하는 측위 인프라 데이터베이스; 및
    상기 복수의 패킷 수집 전용 억세스 포인트들로부터 상기 패킷 캡쳐 정보를 수신하고, 상기 측위 인프라 데이터베이스에 상기 패킷 캡처 정보에 대응하는 참조 지점의 위치가 존재하는 지를 검색하고, 상기 참조 지점을 상기 단말의 위치로 추정하는 위치 추정 서버를 포함하고,
    상기 위치 추정 서버는
    상기 패킷 캡쳐 정보를 기반으로 상기 참조 지점에 대응하는 수신 신호 세기의 변화율을 계산하고, 상기 계산된 변화율에 대응하는 수신 신호 세기를 벡터화시키고, 상기 수신 신호 세기의 벡터와 상기 측위 인프라 데이터베이스에서 상기 참조 지점에 대해 방향별로 구축된 벡터를 비교하여 상기 단말의 방향각을 판별하고, 상기 단말의 방향각을 기반으로 상기 단말의 이동 방향을 추정하는 실내 위치 추정 장치.
  12. 제 11 항에 있어서,
    상기 단말은 상기 복수의 패킷 수집 전용 억세스 포인트들로 Wi-Fi 혹은 BLE(Bluetooth Low Energy) 패킷을 전송하는 것을 특징으로 하는 실내 위치 추정 장치.
  13. 제 11 항에 있어서,
    상기 패킷 캡쳐 정보는 상기 단말의 고유번호 및 상기 단말로부터 송출된 신호의 세기 정보를 포함하는 실내 위치 추정 장치.
  14. 삭제
  15. 제 11 항에 있어서,
    상기 위치 추정 서버는, 상기 단말의 특정 시점에서 사전에 결정된 시간 이내의 신호 세기 변화율을 계산하는 것을 특징으로 하는 실내 위치 추정 장치.
  16. 패킷 기반 실내 위치 추정 장치의 위치 추정 서버에 있어서,
    적어도 하나의 프로세서; 및
    상기 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행되는 적어도 하나의 인스트럭션을 저장하는 메모리를 포함하고,
    상기 적어도 하나의 인스트럭션은, 복수의 패킷 수집 전용 억세스 포인트들로부터 단말에 대한 패킷 캡쳐 정보를 수집하고; 측위 인프라 데이터베이스와 상기 패킷 캡쳐 정보를 패턴 매칭하고; 및 상기 패턴 매칭 결과로써 상기 패킷 캡쳐 정보에 대응하는 참조 지점을 상기 단말의 위치로 추정하도록 상기 적어도 하나의 프로세서에서 실행되되,
    상기 적어도 하나의 인스트럭션은,
    상기 복수의 패킷 수집 전용 억세스 포인트들로부터 전송된 수신 신호 세기의 변화율을 계산하고, 상기 계산된 변화율에 대응하는 수신 신호 세기를 벡터화하고, 상기 수신 신호 세기의 벡터와 상기 측위 인프라 데이터베이스에서 상기 참조 지점에 대해 방향별로 구축된 벡터를 비교하여 상기 단말의 방향각을 판별하고, 상기 단말의 방향각을 기반으로 상기 단말의 이동 방향을 추정하도록 상기 적어도 하나의 프로세서에서 실행되는 것을 특징으로 하는 위치 추정 서버.
  17. 삭제
  18. 제 16 항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 인스트럭션은, 단말이 특정 시점에서 사전에 결정된 시간 이내의 신호 세기 변화율을 계산하도록 상기 적어도 하나의 프로세서에서 실행되는 것을 특징으로 하는 위치 추정 서버.
  19. 삭제
  20. 제 16 항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 인스트럭션은 칼만 필터 혹은 파티클 필터를 이용하여 과거의 운동 상태를 기반으로 현재의 단말 위치를 예측하고, 상기 패킷 캡쳐 정보를 반영하여 상기 현재의 단말 위치를 보정하도록 상기 적어도 하나의 프로세서에 실행되는 것을 특징으로 하는 위치 추정 서버.
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