[논문]실내 대피 경로의 최신화를 위한 스마트폰 센서 기반의 사용자 위치 추정에 관한 연구

전욱; 이창호

doi:10.12812/ksms.2018.20.2.037

실내 대피 경로의 최신화를 위한 스마트폰 센서 기반의 사용자 위치 추정에 관한 연구
Study of Users' Location Estimation based on Smartphone Sensors for Updating Indoor Evacuation Routes 원문보기

대한안전경영과학회지 = Journal of the Korea safety management & science, v.20 no.2, 2018년, pp.37 - 44

전욱 (인하대학교 산업경영공학과) , 이창호 (인하대학교 산업경영공학과)

Abstract ▼ AI-Helper

The Location Based Service is growing rapidly nowadays due to the universalization of the use for smartphone, and therefore the location determination technology has been placed in a very important position. This study suggests an algorithm that can provide the estimate of users' location by using smartphone sensors. And in doing so we will propose a methodology for the creation and update of indoor map through the more accurate position estimation using smartphone sensors such as acceleration sensor, gyroscope sensor, geomagnetic sensor and rotation sensor.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

본 연구에서는 LBS에 관한 선행연구를 통하여 사용자의 스마트폰 센서를 바탕으로 하는 PDR과 INS기법에 대한 방법론을 제시하였다. 하지만 스마트폰 센서 데이터에는 잡음이 포함되어 있으므로 FFT, DDTW와 같은 기법들을 통하여 잡음을 처리할 수 있을 것으로 예상된다.
본 연구에서는 스마트폰 센서를 활용한 PDR과 INS를 사용하여 사용자의 실내 위치 추정과 실내 측위 정확도를 향상하며, 이동 경로를 정확히 추정하는 방안에 대하여 연구하고자 한다. 센서는 별도의 센서 모듈이 아닌 스마트폰에 탑재되어 있는 가속도, 자이로스코프, 지자기 센서를 사용하고자 한다.
이와 같은 문제점을 바탕으로, 본 연구에서는 실내 위치 기반 서비스 제공을 위하여 스마트폰에 내장된 센서를 이용한 PDR(Pedestrian Dead Reckoning, 보행자 추측 항법)과 INS(Inertial Navigation System, 관성 항법 시스템)기법을 통한 동적인 오차 보정 기준 을 적용하여 스마트폰 사용자의 실내 위치 추정에 관한 정확도를 향상하는 방안에 대하여 방법을 제시하고자 한다.

제안 방법

본 연구에서는 [Figure 6]에서와 같이 스마트폰에 탑재된 가속도, 지자기 및 자이로스코프 센서를 활용하여 각 데이터를 수집한 후, 이동 거리 값과 방향 값을 측정하여 최종 위치를 예측한다.
본 연구에서는 연구가 수행되는 장소를 학교 내의 건물로 한정하고 사용자들을 분류하여 행동 패턴을 관찰하였다. 관찰 결과 대학원생과 연구원은 실내의 특정 위치에서 머물고 활동 범위가 좁으며 대부분의 시간 자신의 책상에 스마트폰을 놓는 것으로 관찰되었다.
본 연구에서는 스마트폰 센서를 활용한 PDR과 INS를 사용하여 사용자의 실내 위치 추정과 실내 측위 정확도를 향상하며, 이동 경로를 정확히 추정하는 방안에 대하여 연구하고자 한다. 센서는 별도의 센서 모듈이 아닌 스마트폰에 탑재되어 있는 가속도, 자이로스코프, 지자기 센서를 사용하고자 한다.

성능/효과

본 연구에서는 연구가 수행되는 장소를 학교 내의 건물로 한정하고 사용자들을 분류하여 행동 패턴을 관찰하였다. 관찰 결과 대학원생과 연구원은 실내의 특정 위치에서 머물고 활동 범위가 좁으며 대부분의 시간 자신의 책상에 스마트폰을 놓는 것으로 관찰되었다. 또한 대학생의 경우에는 이동 경로를 파악하기가 어려우며 이동 시 대부분 스마트폰을 손에 들고 다니는 것으로 관찰되었다.
이러한 데이터 전처리 알고리즘을 사용하여 사용자가 원하는 데이터와 잡음을 분리하여 좀 더 높은 정확도를 가지는 데이터를 얻을 수 있으며 지난 연구에서 제안한 보행 검출 단계의 보행인식 방법을 바탕으로 잡음 처리를 추가함으로써 더욱 정확한 보행 수 검출을 할 수 있다[3].
또한 대학생의 경우에는 이동 경로를 파악하기가 어려우며 이동 시 대부분 스마트폰을 손에 들고 다니는 것으로 관찰되었다. 학교 보안 요원의 경우에는 특정 시간 일정한 경로 패턴을 보였으며 스마트폰을 주머니에 소지하는 것으로 관찰되었다.

후속연구

하지만 스마트폰 센서 데이터에는 잡음이 포함되어 있으므로 FFT, DDTW와 같은 기법들을 통하여 잡음을 처리할 수 있을 것으로 예상된다.
향후 연구에서는 본 연구 방법에서 제시한 실내 위치 추정 기법과 스마트폰 센서 데이터의 잡음 처리에 관한 알고리즘을 사용하여 사용자의 위치 추정 정확도를 제고할 것이며, 이를 바탕으로 실내 지도 구축과 최신화에 대한 방법을 제공함으로써 긴급 상황이나 자연재해, 화재 발생 시 실내 인명 구조에 따른 대피 경로에 대한 방법을 제시할 것이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	LBS 기술의 단점은?	또한 안전사고 발생 시 LBS기술을 통하여 스마트폰 사용자의 정확한 위치 파악과 이동 경로를 추정함으로써 화재나 자연재난 등 긴급 상황 시 재난 구조에 따른 시간을 단축할 수 있다. 대부분의 LBS 기술은 GPS(Global Positioning System, 글로벌 포지셔닝 시스템)시스템을 사용하는 것이 일반적이지만, 실내에서는 건축물의 환경 구조에 따라 수신이 힘든 단점이 있다.
	LBS기술로 얻을 수 있는 효과는 무엇인가?	이처럼 스마트폰 사용의 보편화로 인하여 스마트폰 서비스 시장은 빠르게 성장하고 있으며 대형마트, 백화점, 병원 등 다양한 장소에서 LBS(Location Based Service, 위치 기반 서비스) 기술은 매우 주요한 위치에 놓여 있다. 또한 안전사고 발생 시 LBS기술을 통하여 스마트폰 사용자의 정확한 위치 파악과 이동 경로를 추정함으로써 화재나 자연재난 등 긴급 상황 시 재난 구조에 따른 시간을 단축할 수 있다. 대부분의 LBS 기술은 GPS(Global Positioning System, 글로벌 포지셔닝 시스템)시스템을 사용하는 것이 일반적이지만, 실내에서는 건축물의 환경 구조에 따라 수신이 힘든 단점이 있다.
	스마트폰 서비스 시장이 빠르게 성장한 배경은 무엇인가?	최근 사회의 발전 속도와 더불어 스마트폰 사용이 보편화되고 있으며, 통신사별 스마트폰 가입 현황은 18년도 2월을 기준으로 [Table 1]에서와 같이 56,156,771명에 달한다[1]. 이는 2018년 3월 국가통계포털에서 공개한 총 인구수 51,784,669명의 약 110%에 달한다[2].

참고문헌 (16)

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KOSIS National Statistical Portal, "Gender Population by Administrative District", http://kosis.kr/search/search.do
Yu Quan, Jung-Hwan Jang, Jing-Jun Jang, Yong-Chul Jho and Chang-Ho Lee(2018), "A Study on the Guide to Emergency Exit by Tracking Location of Smartphone Users" Vol.20, No.1.
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상세보기
Do Yun Kim and Lynn Choi(2017), "Correction Algorithm for PDR Performance Improvement through Smartphone Motion Sensors", KIISE Transactions on Computing Practices, Vol.23. No.3. pp. 148-155.

원문보기 상세보기
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Zengshan Tian, Yuan Zhang, Mu Zhou and Yu Liu(2014), "Pedestrian dead reckoning for MARG navigation using a smartphone" EURASIP Journal on Advances in SignalProcessing.
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Jun-Won Lee(2014), "Android sensor story", pp.195-197.
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상세보기
Yun-Kyung Kim, Sung-Mok Kim, Hyung-Suk Lho and We-Duke Cho(2011), "Real-Time Step Count Detection Algorithm Using a Tri-Axial Accelerometer ", Korean Society For Internet Information, VOL.12, No.3.

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