실내 측위 시스템 (IPS)의 측정 방식과 간단한 동향

실내 측위 시스템 (IPS) 개요

측정 방식

다중 측량(Multilateration)은 여러 종류의 기준 장치에서부터 범위 (거리) 추정치를 얻고, 이를 기하학을 이용하여 결합함을 통해 위치를 추정합니다. 이때 범위를 추정하는 방법에는 RSS(Received Signal Strength, 수신 신호 강도), ToA(Time of Arriva, 도착 시간, ToF로도 불림), TDoA(Time Difference of Arrival, 도착 시간차), AoA(Angle of Arrival, 도착 각도)들이 있습니다. [1] 각 방식의 특징은 아래와 같습니다. [1][2]

• ToA : 각 기준 장치에서 자신의 위치와 송신 시점을 담은 신호를 보내고 수신 장치에서 수신에 걸린 시간으로 거리를 추정하여 원을 그립니다. 기준 장치마다 원을 그리고 이 원들의 교점으로 수신 장치의 교점을 특정할 수 있습니다. 2개의 기준 장치로 좌표를 특정할 수 있고 (유일하지 않을 수 있음) 3개로 단 하나의 좌표를 특정할 수 있습니다. 주요 오차 원인으로는 반사, 산란, 직선이 아닌 다중 경로 등이 있습니다. 정확한 측정을 위해선 송신 장치간의 동기화를 통한 동시 신호 송출과 수신기의 정확한 시간 원천이 요구됩니다. IPS에서, 도착 시간이 매우 짧으므로 정밀한 측정이 요구됩니다.
• TDoA : 2개의 기준 장치를 한 쌍으로 두고, 한 쌍의 기준 장치에서 동시에 신호를 송신하면 수신 장치는 두 신호간 도달 시간차를 통해 하나의 쌍곡선를 특정할 수 있습니다. 두 쌍의 기준 장치 (즉, 3개의 기준 장치)를 통해 수신 장치의 좌표를 특정할 수 있습니다. ToA와 비교했을 때, 기준 장치간의 시간만 동기화가 요구되고 수신 장치는 정확한 시간을 유지할 필요가 없다는 장점이 있습니다. ToA와 TDoA는 알고리즘과 수신 장치의 위치등 다양한 요소에 따라 성능에 상당한 차이를 보이므로 일방적인 우열을 가리긴 힘듭니다. [3]
• AoA : 두 개 이상의 송신 장치에서 신호가 수신된 각도를 이용해 수신 장치의 좌표를 특정할 수 있습니다. 신호 수신 각도를 결정하는 하드웨어가 비교적 복잡하다는 것이 단점입니다.
• RSS : 수신 신호의 전계 강도를 측정하여 신호 전파 모델(Friis 전파 방정식이 자주 이용 됨)으로 거리를 계산한 후 이를 여러 기준 장치에 대해 반복하여 다중 측량을 시행해 수신 장치의 좌표를 특정합니다. 패러데이 차폐와 신호 손실, 송수신 안테나의 특성 등 오차의 변수와 가능성이 비교적 많다는 것이 단점입니다.
• 기타 : 이 외에도 터치, 정전 용량 선서등으로 가까운 위치를 추정하여 위치를 결정하는 근접 방식과 BT, WIFI등의 네트워크 고유 정보를 이용하여 RSS와 유사하게 위치를 추정하는 지문 방식이 있습니다.

오차와 보상

위의 측정 방식들은 다양한 오차 원인들을 가지고 있습니다. 대표적인 예는 아래와 같습니다. [1]

• 신호 전파 : 대부분의 알고리즘은 이상적인 전자기파의 전파를 가정합니다. 하지만 현실에서 신호는 전파되며 신호 대 잡음비가 나빠지고 (혼선) 장애물 또는 밀도 변화와 반사, 산란, 간섭등의 전파 장애를 받아 이상적인 전파와는 차이를 보이게 됩니다.
• 다중 경로 : 신호가 자신의 반사파와 혼합되면서 인식하기 어려워질 수 있습니다. 다중 경로를 겪은 신호는 수신 장치와 송신 장치의 가시선 거리 (직선 거리)를 이동한 것이 아닐 수도 있으며 이로 인한 거리 추정의 오차가 발생할 수 있습니다.
• 시선 확보 : 어떤 알고리즘은 송수신 장치간의 시선 방향에서 (가시선 구간)에서 장애물이 없기를 요구하며 이를 만족하지 못하는 전파 경로에서 오차가 발생할 수 있습니다.
• 동기화 : 시간을 이용한 몇몇 측정 방식은 정확한 시간 동기화를 요구합니다. 이것이 지켜지지 않을 경우 오차가 발생할 수 있습니다.

이러한 오차들은 주로 칼만, 입자 필터같은 디지털 필터 알고리즘으로 보상하게 됩니다.

실제 기술 예시

IPS 기술은 여러가지 기준으로 분류할 수 있습니다.

• 사용하는 신호의 종류에 따라 RF, 빛, 소리, 자기장
• 신호를 송신하는 주체에 따라 측정 대상이 송신하는 “능동”, 수신만 하는 “수동”
• 신호에 측정을 위한 의도적인 정보가 포함되어 있는지 여부 (예를 들어 지구 자기장과 주변 소음은 정보를 포함하고 있지 않지만 WIFI 신호는 포함하고 있음)

기술의 구체적인 종류는 아래와 같습니다. [1]

• 적외선 : 1) 능동적으로 고유 식별 정보가 포함된 적외선 신호를 발광하면 방 주변에 배치된 수광센서가 존재를 감지 (Want et el. 1992) 2) 기준 장치의 발광 적외선의 위상 편이를 감지하여 위치를 추정 (Gorostiza et al. 2011) +) 적외선 방식은 대부분 시선 확보를 요구합니다.
• 가시광 : 1) 각각의 조명이 고유 식별 정보가 포함된 인코드된 패턴으로 점멸하면 수신 장치가 해당 패턴을 수광하여 위치를 식별 (VLC, ByteLight, Zhang et al. 2015)
• 가청 소리 : 1) 소리를 이용한 ToA, TDoA 2) BGM에 고유 식별 정보와 시간 정보를 디지털 워터마크를 이용해 음악에 인코드하여 포함시키고 여러 개의 BGM 스피커로 부터 TDoA 측정 (Nakashima et al. 2011)
• 초음파 : 1) 여러 개의 소리 송신 장치(사운드 비콘)으로 부터 여러 개의 마이크를 이용하여 RSS 측정 (Ward et al. 1997)
• WIFI : 1) 단순히 SSID를 이용한 대략적인 위치 추정 2) RSSI를 이용한 RSS 측정 3) RSSI(절대적 또는 상대적인 강도)와 SSID 조합의 패턴을 DB와 대조하여 지문 방식으로 추정
• BT : 1) BLE 비콘을 이용한 RSS 측정 (Feldmann et al. 2003에서 2.08m, Yu-Chi & Pei-Chun 2018에서 1.8m, Dinh et al. 2020에서 1.18m, Chen et al. 2016에서 1.28m, Subedi et al. 2019에서 1.05m)
• Zigbee : 1) RSS 측정
• RFID : 대부분 신호 강도 대신 인식 여부만을 제공하므로 k-NN 알고리즘등으로 위치 추정 (LANDMARC, Lionel et al. 2004)
• UWB : 1) UWB 송신 장치에 대해 수동 방식으로 TDoA 측정 (Bai & Lu 2009) 2) 능동 UWB 비콘에서 송신 전파를 수신 장치들에서 AoA 및 TDoa 측정 (Ubisense, Steggles & Gschwind 2005)
• 지구 자기장 : 1) 위치에 따른 지구 자기장의 변화를 패턴으로 식별 (Haverinen & Kemppainen 2009) 2) 건물의 철골에 의해 교란되는 지구 자기장의 교란을 DB와 대조하여 위치 식별 (Gozick et al. 2011) 3) 방 수준에서 지구 자기장의 변화를 패턴으로 식별 (Galván-Tejada et al. 2015)
• 관성 항법 : 보정 방법이 주로 연구 됨 (Dabove et al. 2015, Leppäkoski et al. 2013)
• 주변 소음 : 1) 주변 소음에 대한 방 단위의 지문 DB를 작성하고 이를 측정하여 비교 (Vildjiounaite et al. 2002)
• 자연광 : 1) 구조물에 따른 자연광 변화의 패턴을 지문화 하여 식별 (LuxTrace, Randall et al. 2007) 2) 자연광과 주변 소음, 자기장을 조합 (Galván-Tejada et al. 2015)
• 컴퓨터 비전 : vSLAM 참고
• 두가지 이상의 기술을 결합하여 하이브리드 방식을 만들어내기도 함

여담

연구 재현 시 정확도가 저자들이 제시한 정확도 수치를 하회하는 경우가 많은데, 현실적이지 않을 수도 있는 이상적인 조건 (예를 들어 작은 넓이의 공간에 10개의 WIFI AP를 설치하는 조건에서 테스트 하는 등)을 설정하고 여기서의 최고 수치를 보고하기 때문으로 생각됨. 어느 정도 주의하여 수치를 이해할 필요가 있음.

참고 문헌

• [1] Evolution of Indoor Positioning Technologies: A Survey, Ramon F. Brena 외 5명, 2017, Journal of Sensors Volume 2017, https://doi.org/10.1155/2017/2630413
• [2] 위치기반서비스 기술 동향, 이성호 외 4명, 2005, 전자통신동향분석 제20권 제3호 2005년 6월
• [3] Performance comparison of TOA and TDOA based location estimation algorithms in LOS environment, Guowei Shen외 2명, 2008, Workshop on Positioning, Navigation and Communication, WPNC