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사용자의 모바일 장치로부터 가속도 데이터 및 지구 자기장 데이터를 수신하는 수신부;상기 가속도 데이터에 기초하여 상기 사용자의 이동 거리를 결정하는 이동 거리 결정부;상기 결정된 이동 거리 및 상기 지구 자기장 데이터에 기초하여 복수의 이동 거리 각각에 대한 지구 자기장 패턴을 생성하는 지구 자기장 패턴 생성부; 및상기 복수의 이동 거리 각각에 대한 지구 자기장 패턴에 기초하여, 상기 복수의 이동 거리 각각에 대한 위치 후보군을 생성하고, 상기 복수의 이동 거리 각각에 대한 위치 후보군을 이용하여 상기 사용자의 위치를 추정하는 위치 추정부를 포함하고,상기 복수의 이동 거리 각각에 대한 위치 후보군은, 제1 이동 거리에 대한 제1 위치 후보군, 상기 제1 이동 거리보다 증가된 제2 이동 거리에 대한 제2 위치 후보군 및 상기 제2 이동 거리보다 증가된 제3 이동거리에 대한 제3 위치 후보군을 포함하고,상기 위치 추정부는, 상기 제2 위치 후보군에 포함된 위치 후보들 중에서, 상기 제1 위치 후보군에 포함된 위치 후보들 중 적어도 하나와의 거리가 기 설정된 값 이하인 위치 후보를 포함하는 제4 위치 후보군을 생성하고,상기 제3 위치 후보군에 포함된 위치 후보들 중에서, 상기 제4 위치 후보군에 포함된 위치 후보들 중 적어도 하나와의 차이가 상기 기 설정된 값 이하인 위치 후보를 포함하는 제5 위치 후보군을 생성하며,상기 제5 위치 후보군에 포함된 위치 후보 중 중복된 값의 개수에 기초하여 상기 사용자의 위치를 추정하는 실내 측위 장치
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청구항 1에 있어서,상기 이동 거리 결정부는, 상기 가속도 데이터에 기초하여 상기 사용자의 보폭 및 걸음 수를 결정하고, 상기 보폭 및 상기 걸음 수에 기초하여 상기 이동 거리를 결정하는 실내 측위 장치
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3
청구항 2에 있어서,상기 이동 거리 결정부는, 상기 가속도 데이터에 기초하여 상기 사용자의 걸음 주파수 및 가속도 분산을 산출하고, 사전 학습된 보폭 예측 모델을 이용하여 상기 걸음 주파수 및 상기 가속도 분산으로부터 상기 보폭을 결정하는 실내 측위 장치
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청구항 3에 있어서,상기 보폭 예측 모델은, 걸음 주파수 및 가속도 분산을 입력 받아 보폭을 출력하도록 사전 학습된 인공 신경망(Artificial Neural Network) 모델인 실내 측위 장치
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청구항 1에 있어서,상기 위치 추정부는, 복수의 위치 추정 모델을 이용하여 상기 복수의 이동 거리 각각에 대한 위치 후보군을 생성하는 실내 측위 장치
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청구항 5에 있어서,상기 복수의 위치 추정 모델은 각각, 상기 복수의 이동 거리 각각에 대한 지구 자기장 패턴 중 특정 이동 거리에 대한 지구 자기장 패턴을 입력받아 상기 특정 이동 거리에 대한 하나 이상의 위치 후보를 출력하도록 사전 학습된 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN) 모델인 실내 측위 장치
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청구항 5에 있어서,상기 지구 자기장 패턴 생성부는, 상기 사용자가 상기 제1 이동 거리를 이동하는 동안 수신된 지구 자기장 데이터에 기초하여 상기 제1 이동 거리에 대응되는 제1 지구 자기장 패턴을 생성하고, 상기 사용자의 이동 거리가 상기 제1 이동 거리에서 상기 제2 이동 거리로 증가한 경우, 상기 사용자가 상기 제1 이동 거리에서 상기 제2 이동 거리로 이동하는 동안 수신된 지구 자기장 데이터 및 상기 제1 지구 자기장 패턴에 기초하여 상기 제2 이동 거리에 대응되는 제2 지구 자기장 패턴을 생성하고,상기 사용자의 이동 거리가 상기 제2 이동 거리에서 상기 제3 이동 거리로 증가한 경우, 상기 사용자가 상기 제2 이동 거리에서 상기 제3 이동 거리로 이동하는 동안 수신된 지구 자기장 데이터 및 상기 제2 지구 자기장 패턴에 기초하여 상기 제3 이동 거리에 대응되는 제3 지구 자기장 패턴을 생성하는 실내 측위 장치
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청구항 7에 있어서,상기 복수의 위치 추정 모델은, 상기 제1 지구 자기장 패턴을 입력받아 상기 제1 위치 후보군을 생성하는 제1 위치 추정 모델, 상기 제2 지구 자기장 패턴을 입력받아 상기 제2 위치 후보군을 생성하는 제2 위치 추정 모델 및 상기 제3 지구 자기장 패턴을 입력받아 상기 제3 위치 후보군을 생성하는 복수의 제3 위치 추정 모델을 포함하는 실내 측위 장치
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사용자의 모바일 장치로부터 가속도 데이터 및 지구 자기장 데이터를 수신하는 단계;상기 가속도 데이터에 기초하여 상기 사용자의 이동 거리를 결정하는 단계;상기 결정된 이동 거리 및 상기 지구 자기장 데이터에 기초하여 복수의 이동 거리 각각에 대한 지구 자기장 패턴을 생성하는 단계;상기 복수의 이동 거리 각각에 대한 지구 자기장 패턴에 기초하여, 상기 복수의 이동 거리 각각에 대한 위치 후보군을 생성하는 단계; 및상기 복수의 이동 거리 각각에 대한 위치 후보군을 이용하여 상기 사용자의 위치를 추정하는 단계를 포함하고,상기 복수의 이동 거리 각각에 대한 위치 후보군은, 제1 이동 거리에 대한 제1 위치 후보군, 상기 제1 이동 거리보다 증가된 제2 이동 거리에 대한 제2 위치 후보군 및 상기 제2 이동 거리보다 증가된 제3 이동거리에 대한 제3 위치 후보군을 포함하고,상기 사용자의 위치를 추정하는 단계는, 상기 제2 위치 후보군에 포함된 위치 후보들 중에서, 상기 제1 위치 후보군에 포함된 위치 후보들 중 적어도 하나와의 거리가 기 설정된 값 이하인 위치 후보를 포함하는 제4 위치 후보군을 생성하는 단계;상기 제3 위치 후보군에 포함된 위치 후보들 중에서, 상기 제4 위치 후보군에 포함된 위치 후보들 중 적어도 하나와의 차이가 상기 기 설정된 값 이하인 위치 후보를 포함하는 제5 위치 후보군을 생성하는 단계; 및상기 제5 위치 후보군에 포함된 위치 후보 중 중복된 값의 개수에 기초하여 상기 사용자의 위치를 추정하는 단계를 포함하는 실내 측위 방법
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청구항 11에 있어서,상기 결정하는 단계는, 상기 가속도 데이터에 기초하여 상기 사용자의 보폭 및 걸음 수를 결정하고, 상기 보폭 및 상기 걸음 수에 기초하여 상기 이동 거리를 결정하는 실내 측위 방법
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청구항 12에 있어서,상기 결정하는 단계는, 상기 가속도 데이터에 기초하여 상기 사용자의 걸음 주파수 및 가속도 분산을 산출하고, 사전 학습된 보폭 예측 모델을 이용하여 상기 걸음 주파수 및 상기 가속도 분산으로부터 상기 보폭을 결정하는 실내 측위 방법
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청구항 13에 있어서,상기 보폭 예측 모델은, 걸음 주파수 및 가속도 분산을 입력 받아 보폭을 출력하도록 사전 학습된 인공 신경망(Artificial Neural Network) 모델인 실내 측위 방법
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청구항 11에 있어서,상기 위치 후보군을 생성하는 단계는, 복수의 위치 추정 모델을 이용하여 상기 복수의 이동 거리 각각에 대한 위치 후보군을 생성하는 실내 측위 방법
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청구항 15에 있어서,상기 복수의 위치 추정 모델은 각각, 상기 복수의 이동 거리 각각에 대한 지구 자기장 패턴 중 특정 이동 거리에 대한 지구 자기장 패턴을 입력받아 상기 특정 이동 거리에 대한 하나 이상의 위치 후보를 출력하도록 사전 학습된 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN) 모델인 실내 측위 방법
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청구항 15에 있어서,상기 지구 자기장 패턴을 생성하는 단계는, 상기 사용자가 상기 제1 이동 거리를 이동하는 동안 수신된 지구 자기장 데이터에 기초하여 상기 제1 이동 거리에 대응되는 제1 지구 자기장 패턴을 생성하는 단계; 상기 사용자의 이동 거리가 상기 제1 이동 거리에서 상기 제2 이동 거리로 증가한 경우, 상기 사용자가 상기 제1 이동 거리에서 상기 제2 이동 거리로 이동하는 동안 수신된 지구 자기장 데이터 및 상기 제1 지구 자기장 패턴에 기초하여 상기 제2 이동 거리에 대응되는 제2 지구 자기장 패턴을 생성하는 단계; 및상기 사용자의 이동 거리가 상기 제2 이동 거리에서 상기 제3 이동 거리로 증가한 경우, 상기 사용자가 상기 제2 이동 거리에서 상기 제3 이동 거리로 이동하는 동안 수신된 지구 자기장 데이터 및 상기 제2 지구 자기장 패턴에 기초하여 상기 제3 이동 거리에 대응되는 제3 지구 자기장 패턴을 생성하는 단계를 포함하는 실내 측위 방법
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청구항 17에 있어서,상기 복수의 위치 추정 모델은, 상기 제1 지구 자기장 패턴을 입력받아 상기 제1 위치 후보군을 생성하는 제1 위치 추정 모델, 상기 제2 지구 자기장 패턴을 입력받아 상기 제2 위치 후보군을 생성하는 제2 위치 추정 모델 및 상기 제3 지구 자기장 패턴을 입력받아 상기 제3 위치 후보군을 생성하는 복수의 제3 위치 추정 모델을 포함하는 실내 측위 방법
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