| 1 |
1
자이로 센서에 의해 측정된 각속도 데이터에 기초하여 사용자의 보행 여부를 검출하는 보행 상태 검출부;상기 사용자가 보행 중인 경우, 가속도 센서에 의해 측정된 가속도 데이터에 기초하여, 프레임별 이동 거리를 산출하는 이동 거리 산출부;상기 사용자가 보행 중인 경우, 지자기 센서에 의해 측정된 지자기 데이터에 기초한 지자기 변화 패턴과 사전 측정된 지자기 데이터에 기초한 지자기 변화 패턴을 비교하여 시간 축 상에서 기 설정된 프레임 간격으로 이격된 복수의 윈도우 각각에 대하여 각 윈도우 내 프레임 별 지자기 기반 추정 위치를 결정하는 지자기 기반 위치 추정부;상기 복수의 윈도우 각각에 대하여 복수의 위치 후보 집합을 생성하되, 상기 복수의 위치 후보 집합 각각은 상기 프레임별 지자기 기반 추정 위치를 포함하는 지자기 기반 추정 위치 집합 및 상기 프레임별 이동 거리를 포함하는 이동 거리 집합을 이용하여 생성된 복수의 위치 후보를 포함하는 위치 후보 생성부; 및 상기 복수의 윈도우 각각에 대하여, 상기 복수의 위치 후보 집합 각각과 상기 지자기 기반 추정 위치 집합을 비교하여 상기 복수의 위치 후보 집합 중 하나를 선택하고, 선택된 위치 후보 집합에 기초하여 상기 사용자의 위치를 결정하는 위치 결정부를 포함하는 실내 측위 장치
|
| 2 |
2
청구항 1에 있어서,상기 보행 상태 검출부는, 사전 학습된 인공 신경망 모델을 이용하여 상기 각속도 데이터로부터 상기 사용자의 보행 여부를 검출하는 실내 측위 장치
|
| 3 |
3
청구항 1에 있어서,상기 이동 거리 산출부는, 걸음 검출(step detection) 알고리즘을 이용하여, 상기 가속도 데이터로부터 상기 프레임별 이동 거리를 산출하는 실내 측위 장치
|
| 4 |
4
청구항 1에 있어서,상기 지자기 기반 위치 추정부는, 상기 지자기 센서에 의해 측정된 지자기 데이터에 기초한 지자기 변화 패턴 및 상기 사전 측정된 지자기 데이터에 기초한 지자기 변화 패턴 각각을 바이너리 패턴으로 변환하고, 상기 변환된 바이너리 패턴을 비교하여 상기 프레임별 지자기 기반 추정 위치를 결정하는 실내 측위 장치
|
| 5 |
5
청구항 1에 있어서,상기 복수의 위치 후보 집합은, 각각 상기 지자기 기반 추정 위치 집합에 포함된 프레임별 지자기 기반 추정 위치 중 하나와 상기 이동 거리 집합에 포함된 프레임별 이동 거리를 이용하여 산출되는 실내 측위 장치
|
| 6 |
6
청구항 1에 있어서,상기 위치 결정부는, 상기 선택된 각 위치 후보 집합에 포함된 초기 위치 후보를 상기 사용자의 위치로 결정하는 실내 측위 장치
|
| 7 |
7
청구항 6에 있어서,상기 위치 결정부는, 상기 결정된 사용자의 위치 중 이상치(outlier)가 존재하는지 여부를 판단하고, 상기 이상치가 존재하는 경우, 상기 프레임별 이동 거리를 이용하여 상기 이상치를 수정하는 실내 측위 장치
|
| 8 |
8
자이로 센서에 의해 측정된 각속도 데이터에 기초하여 사용자의 보행 여부를 검출하는 단계;상기 사용자가 보행 중인 경우, 가속도 센서에 의해 측정된 가속도 데이터에 기초하여, 프레임별 이동 거리를 산출하는 단계;상기 사용자가 보행 중인 경우, 지자기 센서에 의해 측정된 지자기 데이터에 기초한 지자기 변화 패턴과 사전 측정된 지자기 데이터에 기초한 지자기 변화 패턴을 비교하여 시간 축 상에서 기 설정된 프레임 간격으로 이격된 복수의 윈도우 각각에 대하여 각 윈도우 내 프레임 별 지자기 기반 추정 위치를 결정하는 단계;상기 복수의 윈도우 각각에 대하여 복수의 위치 후보 집합을 생성하되, 상기 복수의 위치 후보 집합 각각은 상기 프레임별 지자기 기반 추정 위치를 포함하는 지자기 기반 추정 위치 집합 및 상기 프레임별 이동 거리를 포함하는 이동 거리 집합을 이용하여 생성된 복수의 위치 후보를 포함하는 단계; 상기 복수의 윈도우 각각에 대하여, 상기 복수의 위치 후보 집합 각각과 상기 지자기 기반 추정 위치 집합을 비교하여 상기 복수의 위치 후보 집합 중 하나를 선택하는 단계; 및상기 선택된 위치 후보 집합에 기초하여 상기 사용자의 위치를 결정하는 단계를 포함하는 실내 측위 방법
|
| 9 |
9
청구항 8에 있어서,상기 보행 여부를 검출하는 단계는, 사전 학습된 인공 신경망 모델을 이용하여 상기 각속도 데이터로부터 상기 사용자의 보행 여부를 검출하는 실내 측위 방법
|
| 10 |
10
청구항 8에 있어서,상기 이동 거리를 산출하는 단계는, 걸음 검출(step detection) 알고리즘을 이용하여, 상기 가속도 데이터로부터 상기 프레임별 이동 거리를 산출하는 실내 측위 방법
|
| 11 |
11
청구항 8에 있어서,상기 지자기 기반 추정 위치를 결정하는 단계는, 상기 지자기 센서에 의해 측정된 지자기 데이터에 기초한 지자기 변화 패턴 및 상기 사전 측정된 지자기 데이터에 기초한 지자기 변화 패턴 각각을 바이너리 패턴으로 변환하고, 상기 변환된 바이너리 패턴을 비교하여 상기 프레임별 지자기 기반 추정 위치를 결정하는 실내 측위 방법
|
| 12 |
12
청구항 8에 있어서,상기 복수의 위치 후보 집합은, 각각 상기 지자기 기반 추정 위치 집합에 포함된 프레임별 지자기 기반 추정 위치 중 하나와 상기 이동 거리 집합에 포함된 프레임별 이동 거리를 이용하여 산출되는 실내 측위 방법
|
| 13 |
13
청구항 8에 있어서,상기 사용자의 위치를 결정하는 단계는, 상기 선택된 각 위치 후보 집합에 포함된 초기 위치 후보를 상기 사용자의 위치로 결정하는 실내 측위 방법
|
| 14 |
14
청구항 13에 있어서,상기 사용자의 위치를 결정하는 단계는, 상기 결정된 사용자의 위치 중 이상치(outlier)가 존재하는지 여부를 판단하고, 상기 이상치가 존재하는 경우, 상기 프레임별 이동 거리를 이용하여 상기 이상치를 수정하는 단계를 포함하는 실내 측위 방법
|
| 15 |
15
하드웨어와 결합되어, 자이로 센서에 의해 측정된 각속도 데이터에 기초하여 사용자의 보행 여부를 검출하는 단계;상기 사용자가 보행 중인 경우, 가속도 센서에 의해 측정된 가속도 데이터에 기초하여, 프레임별 이동 거리를 산출하는 단계;상기 사용자가 보행 중인 경우, 지자기 센서에 의해 측정된 지자기 데이터에 기초한 지자기 변화 패턴과 사전 측정된 지자기 데이터에 기초한 지자기 변화 패턴을 비교하여 시간 축 상에서 상기 기 설정된 프레임 간격으로 이격된 복수의 윈도우 각각에 대하여 각 윈도우 내 프레임 별 지자기 기반 추정 위치를 결정하는 단계;상기 복수의 윈도우 각각에 대하여 복수의 위치 후보 집합을 생성하되, 상기 복수의 위치 후보 집합 각각은 상기 프레임별 지자기 기반 추정 위치를 포함하는 지자기 기반 추정 위치 집합 및 상기 프레임별 이동 거리를 포함하는 이동 거리 집합을 이용하여 생성된 복수의 위치 후보를 포함하는 단계; 상기 복수의 윈도우 각각에 대하여, 상기 복수의 위치 후보 집합 각각과 상기 지자기 기반 추정 위치 집합을 비교하여 상기 복수의 위치 후보 집합 중 하나를 선택하는 단계; 및상기 선택된 위치 후보 집합에 기초하여 상기 사용자의 위치를 결정하는 단계를 실행시키기 위하여 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램
|
