Cognitive Enhanced PDR Technology using PDR Path Analysis in Various Motion Environment

Abstract

쇼핑몰, 지하상가와 같이 복잡한 실내 공간에서 목적지를 찾는 것은 쉽지 않다. 이로 인해 실내 공간에서 정확한 위치 정보 제공에 대한 필요성이 높아지고 있다. Bluetooth, Wi-Fi 등과 같이 Radio Frequency (RF) 신호를 활용한 실내 위치 인식 기술들이 개발되어 왔다. 대표적으로 RF 신호 세기 정보를 활용한Fingerprinting 방식이 있다. 이 기술은 one-shot으로 측정된 Radio Signal Strength (RSS) 정보만을 활용하여 위치를 산출하기 때문에 신호에 대한 위치 분별력이 낮아 위치 추정 정확도가 낮은 단점이 있다. 기존에 제안한 2D Surface Correlation 기술은 Pedestrian Dead Reckoning (PDR) 기반으로 생성된 공간적인 RSS 신호 패턴을 활용한다. 따라서 위치 분별력이 향상되어 위치 추정 정확도가 향상된다. 하지만 보행자의 실제 이동이 아닌 행동으로 발생하는 PDR 오차로 인해 위치 추정 정확도가 저하되는 치명적인 단점이 있다. 따라서 RSS 신호 패턴의 왜곡을 최소화하기 위해서는, 다양한 모션이 존재하는 실제 환경에서 보다 정확한 PDR 경로 생성이 필수적이다. 본 논문에서는 주변을 서성이거나, 매장을 구경하는 것과 같이 이동이 목적이 아닌 행동을 pacing으로 정의한다. pacing 상황에서 PDR 경로를 인지하고 분석을 통해 보다 정확한 PDR 경로를 생성할 수 있는 Cognitive enhanced PDR 기술을 제안한다. 스마트 폰의 pitch 정보를 활용한 step detection을 통해 다양한 모션에서도 정확히 걸음을 검출할 수 있는 enhanced PDR을 활용한다. 또한 pacing 상황에서도 정확하게 보행자의 이동거리를 추정하기 위해 adaptive step length estimation 알고리즘을 적용한다. 특히 pacing 상황은 PDR 오차를 발생시킬 수 있기 때문에 본 연구에서는 pacing detection 알고리즘을 적용하여 이동이 아닌 경로를 판단한다. 이를 통해 PDR 경로 내에서 불필요한 경로를 최소화하고, 위치 오차를 줄일 수 있다. 본 논문에서는 Cognitive enhanced PDR 기술의 성능을 확인하기 위해 실내 공간에서 테스트를 진행하였으며, 일정 경로를 보폭, 모션을 달리하며 자유롭게 이동하였다. enhanced PDR의 경우 20 m 정도의 위치 오차를 보였으며, 제안한 기술을 적용한 경우 pacing으로 발생한 PDR 오차를 보정하고 불필요한 경로를 제거함으로써 7 m 정도의 위치 오차를 보인다. 이를 통해 실제 사용환경에서 보다 정확한 PDR 경로 정보 제공이 가능함을 확인하였다. Cognitive enhanced PDR 기술은 2D Surface Correlation 기술에 적용되어 보다 정확한 공간적인 RSS 패턴 생성할 수 있다. 이와 같이 기존의 RF 기반 측위 기술과 제안 기술의 결합을 통하여 매우 정밀한 실내 측위 정보 제공이 가능하다.