다중 센서 데이터 분석을 이용한 실내 측위 프레임워크

Abstract

스마트 기기의 폭발적인 증가, 소셜 네트워크 서비스(SNS: Social Network Service)의 빠른 성장, IoT(Internet of Things: 사물인터넷)로 대표되는 센서 등 다양한 첨단 기기의 사용 증가로 데이터가 빠른 속도로 생성되고 있다. 특히, 스마트 폰에 내장된 다중 센서는 실내 환경에서 보행자의 위치를 판단하는 중요한 요소로 사용되고 있다. 지금까지 위치정보를 측정하는 위치측위 방식은 네트워크기반, 위성신호 기반, Wi-Fi 신호 기반, 혼합 측위 기반 등으로 구분할 수 있는데, 그 중 위성신호 기반 측위로는 불가능했던 실내와 지하에서 위치 측위가 가능할 수 있는 새로운 기술경쟁이 본격적으로 이슈화되고 있는 추세이다. 따라서 이러한 실내 측위 기술의 정확도를 높이기 위해 여러 방식을 혼합한 혼합 측위 방식으로 개발과 기술경쟁이 이루어지고 있는 추세이며, 실내에서도 실외와 같은 LBS(Location Based Service)의 품질을 보장하기 위해 각국에서는 Wi-Fi, IMES(Indoor MEssaging System), UWB(Ultra ?Wideband), Bluetooth 등을 활용한 실내 위치측위 기술 개발을 강화하고 있다. 이러한 실내측위 기술 경쟁력을 강화하고자 하는 추세에 발맞추어 스마트 폰에 내장된 센서데이터의 패턴을 분석하여 특정 공간을 보정점으로 구분 짓는 방법을 소개하고자 한다. 본 논문에서는 스마트 폰에 내장되어 있는 다중 센서로부터 얻은 데이터를 분석하기 위해 ANOVA 분석 기법을 사용하였으며, 이동형 단말기에 내장되어 있는 MEMS(Micro-Electro Mechanical Systems)형 관성센서(IMU: Inertial Measurement Unit)로부터 얻어지는 방대한 양의 센서 데이터에서 특정 위치에 대한 정보를 확보하여 측위 정밀도를 혁신적으로 개선하는 ‘실내환경의 특정 공간구분 알고리즘’을 제안하고자 한다.