[논문]스마트폰 센서 데이터를 이용한 실내 응급대피용 위치 추정 연구

전욱; 장정환; 진혜명; 조용철; 이창호

doi:10.12812/ksms.2019.21.4.051

스마트폰 센서 데이터를 이용한 실내 응급대피용 위치 추정 연구
A Study on the Indoor Location Determination using Smartphone Sensor Data For Emergency Evacuation 원문보기

대한안전경영과학회지 = Journal of the Korea safety management & science, v.21 no.4, 2019년, pp.51 - 58

전욱 (연변대학교) , 장정환 (아이비즈시스템즈) , 진혜명 (인하대학교 산업경영공학과) , 조용철 (한국항만연수원 인천연수원) , 이창호 (인하대학교 산업경영공학과)

Abstract ▼ AI-Helper

The LBS(Location Based Service) technology plays an important role in reducing wastes of time, losses of human lives and economic losses by detecting the user's location in order by suggesting the optimal evacuation route of the users in case of safety accidents. We developed an algorithm to estimate indoor location, movement path and indoor location changes of smart phone users based on the built-in sensors of smartphones and the dead-reckoning algorithm for pedestrians without a connection with smart devices such as Wi-Fi and Bluetooth. Furthermore, seven different indoor movement scenarios were selected to measure the performance of this algorithm and the accuracy of the indoor location estimation was measured by comparing the actual movement route and the algorithm results of the experimenter(pedestrian) who performed the indoor movement. The experimental result showed that this algorithm had an average accuracy of 95.0%.

주제어

표/그림 (17)

표 The number of Fires by Year
그림 [Figure 1] Determination of Smartphone User Location using PDR Technique
그림 [Figure 2] Step Phase of Pedestrians
그림 [Figure 3] Peak Detection of Acceleration Sensor Waveforms
그림 [Figure 4] Conceptual Diagram of PDR
그림 [Figure 5] Output Value of Smartphone Gyroscope Sensor
그림 [Figure 6] Smartphone User Location Determination Algorithm
그림 [Figure 7] Before and After Applying Butterworth Filter
그림 [Figure 8] Trajectory for Scenario 1
그림 [Figure 9] Trajectory for Scenario 2
그림 [Figure 10] Trajectory for Scenario 3
그림 [Figure 11] Trajectory for Scenario 4
그림 [Figure 12] Trajectory for Scenario 5
그림 [Figure 13] Trajectory for Scenario 6
그림 [Figure 14] Trajectory for Scenario 7
표 Accuracy of Distance Recognition by seven Scenarios
그림 [Figure 15] Results of Scenario 1, 2

AI 본문요약
AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

이러한 상황에서 본 논문에서는 [Figure 1]과 같이 PDR기법을 사용하여 스마트폰 사용자의 이동 경로를 추정하고, PDR 기법의 단점인 이동거리가 증가할수록 오차가 누적되는 문제점을 개선하기 위한 방안을 연구하기 위한 선행 연구로 진행하였다.

가설 설정

시나리오는 관리자와 방문자의 행동 특성을 고려여 설정하였다. 관리자는 보안업무를 담당하는 사람으로 특정하여 이동 경로와 패턴이 정형화 되어 있다고 가정하였으며 시나리오 1과 2로 설정하였다. [Figure 8]과 [Figure 9]에 점으로 표시된 이동 경로 중간에 특이사항 점검을 위해 이동을 멈추는 구간을 출입문으로 설정하였다.

제안 방법

본 논문에서는 보행자의 이동 패턴에 따라 관리자, 방문자의 유형으로 나눈 후, 유형에 따른 이동 특성에 따라 7개의 시나리오를 가정하여 실험을 진행하였다.
본 논문에서의 가속도 센서와 선형 가속도 센서 데이터는 Butterworth 저주파 통과 필터를 사용하여 잡음 처리를 하였다. Butterworth 필터의 차단 주파수는 1.
실험자는 4명으로 동일한 모델의 스마트폰에 번호를 부여하여 매 실험마다 동일한 스마트폰을 사용하도록 하였다, 테스트 장비로는 삼성 A8 스마트폰 4대, BOSCH GLM80 레이저 거리 측정기, 카운터 휠 거리 측정기를 사용하여 이동거리 및 오차를 측정하였다.

대상 데이터

연구가 수행되는 장소를 인하대학교의 2북 6층 건물로 한정하고 실내 스마트폰 사용자들의 다양한 이동 궤적을 확인하기 위하여 7가지 이동 시나리오를 설정하였다.

성능/효과

대부분의 선행 연구와는 달리 임계값 설정이 필요 없는 선형 가속도 센서 데이터를 바탕으로 보행자의 실시간 걸음 수와 이동거리를 측정하였으며, 회전 센서의 데이터만을 사용하여 사용자의 이동 방향을 추정하여 불필요한 계산 과정을 줄일 수 있었다.
이러한 7가지 시나리오의 데이터를 바탕으로 사용자 위치 추정 알고리즘을 사용하여 사용자의 위치를 추정한 결과, 실제 거리와 이동 거리의 정확도가 평균 95.0%로 나타난 것을 확인할 수 있을 뿐만 아니라 기타 선행 연구와의 비교 시 본 논문에서는 스마트폰의 내장된 센서만을 사용하여 높은 정확도를 얻을 수 있었다.

후속연구

PDR 기법의 대표적인 문제점인 오차 누적은 해결하지 못했지만 관리자를 통해 출입문을 정확히 인식할 수 있는 가능성을 확인하였기 때문에 후속 연구에서 이를 활용한 오차 보정 방안을 연구하고자 한다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	스마트폰 서비스 시장의 성장 원인은?	스마트폰 사용의 보편화로 인하여 스마트폰 서비스 시장은 빠른 속도로 성장하고 있으며 대형마트, 도서관, 백화점, 병원 등 다양한 장소에서의 LBS(Location Based Service, 위치 기반 서비스) 기술은 매우 주요한 위치에 놓여 있다. 또한 안전사고 발생 시 LBS기술을 통하여 스마트폰 사용자의 정확한 위치 파악, 이동 경로, 실내 위치 변화 등을 추정함으로써 화재나 자연재난 같은 긴급 상황 발생 시 재난 구조에 따른 시간을 단축할 수 있다.
	LBS란?	스마트폰 사용의 보편화로 인하여 스마트폰 서비스 시장은 빠른 속도로 성장하고 있으며 대형마트, 도서관, 백화점, 병원 등 다양한 장소에서의 LBS(Location Based Service, 위치 기반 서비스) 기술은 매우 주요한 위치에 놓여 있다. 또한 안전사고 발생 시 LBS기술을 통하여 스마트폰 사용자의 정확한 위치 파악, 이동 경로, 실내 위치 변화 등을 추정함으로써 화재나 자연재난 같은 긴급 상황 발생 시 재난 구조에 따른 시간을 단축할 수 있다.

참고문헌 (10)

S. J. Kang(2002), "Gait Analysis Using FSR Sensors and a Miniature Gyroscope." Ergonomics Society of Korea 2002.
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T. H. Youn(2015), "Butterworth and Chebyshev Windows for Independently Adjustable Resolution and Spectral Leakage." Doctor's dissertation, Kyungpook National University.
S. H. Shin(2010), "Pedestrian dead reckoning system with phone location awareness algorithm." Proceedings of IEEE/ION Position, Location and Navigation Symposium.
W. Chen(2010), "An Effective Pedestrian Dead Reckoning Algorithm Using a Unified Heading Error Model." Proceedings of IEEE/ION Position, Location and Navigation Symposium.
W. Wang, A. X. Liu et al(2015), "Understanding and Modeling of WiFi Signal Based Human Activity Recognition." Proceedings of the 21st Annual International Conference on Mobile Computing and Networking.
Z. X. Guo(2015), "An RFID-based intelligent decision support system architecture for production monitoring and scheduling in a distributed manufacturing environment." International Journal of Production Economics, 159:16-28.

상세보기
National Fire Data System in National Fire Agency, http://www.nfds.go.kr/fr_date_0601.jsf
Q. Wang(2016), "Design and Implementation of Indoor Positioning System Based on Android." Master's dissertation, Beijing University of Technology, Beijing, China.

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