特許 7680086 モバイルインドアサービスのための位置データハブ

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B1)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2025-05-12

(45)【発行日】2025-05-20

(54)【発明の名称】モバイルインドアサービスのための位置データハブ

(51)【国際特許分類】

   H04W 64/00 20090101AFI20250513BHJP

   G01S 5/14 20060101ALI20250513BHJP

   H04W 4/00 20180101ALI20250513BHJP

   H04W 4/33 20180101ALI20250513BHJP

【ＦＩ】

H04W64/00 173

G01S5/14

H04W4/00 110

H04W4/33

H04W64/00 110

H04W64/00 140

【請求項の数】 8

(21)【出願番号】P 2024037712

(22)【出願日】2024-03-12

【審査請求日】2024-03-22

(73)【特許権者】

【識別番号】524094549

【氏名又は名称】株式会社 Ｏｎｅ Ｃｈｅｃｋ

(74)【代理人】

【識別番号】100091683

【弁理士】

【氏名又は名称】▲吉▼川 俊雄

(74)【代理人】

【識別番号】100179316

【弁理士】

【氏名又は名称】市川 寛奈

(72)【発明者】

【氏名】ミン，ユン

(72)【発明者】

【氏名】パク，ヒョンシク

(72)【発明者】

【氏名】チョ，ソング

【審査官】伊東 和重

(56)【参考文献】

【文献】特表２０１９－５２８６００（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０００－２７５３２１（ＪＰ，Ａ）

【文献】特表２０１８－５２９９２８（ＪＰ，Ａ）

【文献】特表２０１３－５３４０７６（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｈ０４Ｂ ７／２４－７／２６

Ｈ０４Ｗ ４／００－９９／００

Ｇ０１Ｓ ５／００－５／３０

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

予め設定された領域を予め設定された識別情報で区分した区分領域ごとに予め収集された複数のセンシング値をマップしたマッピング情報を保存するＤＢと、
モバイルデバイスから複数のセンシング値及びＶＰＳ（Ｖｉｒｔｕａｌ Ｐｒｉｖａｔｅ Ｓｅｒｖｅｒ）アンカー（Ａｎｃｈｏｒ）から位置計測情報を取得するデータ取得部と、
前記複数のセンシング値のうち特定センシング値のＲＳＳＩ（Ｒｅｃｅｉｖｅｄ Ｓｉｇｎａｌ Ｓｔｒｅｎｇｔｈ Ｉｎｄｉｃａｔｏｒ）と前記マッピング情報に含まれた前記特定センシング値と同じカテゴリー（Ｃａｔｅｇｏｒｙ）のレファレンス位置（Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ Ｐｏｓｉｔｉｏｎ）に基づいて前記モバイルデバイスに対する第１レファレンス位置を測位する第１レファレンス位置測位部と、
前記複数のセンシング値のうち前記特定センシング値を除く残りのセンシング値と同じカテゴリー（Ｃａｔｅｇｏｒｙ）を有する情報に基づいて前記モバイルデバイスに対する第２レファレンス位置を測位する第２レファレンス位置測位部と、
前記第１レファレンス位置及び前記第２レファレンス位置に基づいて前記モバイルデバイスに対する精密位置を測位する混合位置測位部と、を含み、
前記ＶＰＳアンカーは、前記モバイルデバイスに経路を基準にしてイメージクローリングデータを生成し、前記イメージクローリングデータを、ＡＩ分析を用いて場所イメージを抽出し、前記場所イメージに基づいた前記位置計測情報を前記データ取得部に送信し、
前記混合位置測位部は、ＶＰＳアンカー、ＢＬＥ、ＵＷＢ及びＷｉ－Ｆｉ電波往復時間（ＲＴＴ）を併用して精密位置を測位することを特徴とする位置データハブ。

【請求項2】

前記複数のセンシング値は、
Ｗｉ－Ｆｉ ＲＳＳＩ、ＢＬＥ ＲＳＳＩ、ＵＷＢ ＲＳＳＩ、ＬＴＥ／５Ｇ ＲＳＳＩ、ＵＷＢレンジング（Ｒａｎｇｉｎｇ）、ＢＬＥチャネルサウンディング（Ｃｈａｎｎｅｌ Ｓｏｕｎｄｉｎｇ）、Ｗｉ－Ｆｉ ＦＴＭ（Ｆｉｎｅ Ｔｉｍｅ Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ）、ビジョン（Ｖｉｓｉｏｎ）のうち少なくとも２つを含むことを特徴とする、請求項１に記載の位置データハブ。

【請求項3】

前記第１レファレンス位置測位部は、
前記複数のセンシング値に含まれた複数の前記ＢＬＥ ＲＳＳＩを抽出し、複数の前記ＢＬＥ ＲＳＳＩのうち最大の強度を有するＢＬＥ ＲＳＳＩを選定し、
前記マッピング情報の中から前記最大の強度を有するＢＬＥと同じカテゴリーを有する識別情報を抽出し、
前記最大の強度を有するＢＬＥと同じカテゴリーを有する識別情報にマップされたレファレンス位置に基づいて前記モバイルデバイスに対する第１レファレンス位置を測位することを特徴とする、請求項２に記載の位置データハブ。

【請求項4】

前記第２レファレンス位置測位部は、
前記複数のセンシング値のうち前記ＢＬＥを除く残りのセンシング値を抽出し、
前記マッピング情報に含まれた前記残りのセンシング値と同じカテゴリーを有するレファレンス位置に基づいて前記モバイルデバイスに対する第２レファレンス位置を測位することを特徴とする、請求項１に記載の位置データハブ。

【請求項5】

前記第２レファレンス位置測位部は、
前記複数のセンシング値に含まれた複数の前記Ｗｉ－Ｆｉ ＲＳＳＩを抽出し、複数の前記Ｗｉ－Ｆｉ ＲＳＳＩのうち最大の強度を有するＷｉ－Ｆｉ ＲＳＳＩを選定し、
前記マッピング情報の中から前記最大の強度を有するＷｉ－Ｆｉと同じカテゴリーを有する識別情報を抽出し、
前記最大の強度を有するＷｉ－Ｆｉと同じカテゴリーを有する識別情報にマップされたレファレンス位置に基づいて前記モバイルデバイスに対する第２レファレンス位置を測位することを特徴とする、請求項１に記載の位置データハブ。

【請求項6】

前記第２レファレンス位置測位部は、
前記複数のセンシング値に含まれた複数のＢＬＥレンジングを抽出し、複数のＢＬＥレンジングに基づいて、最も近い距離を有するＢＬＥレンジングを選定し、
前記マッピング情報の中から前記最も近い距離を有するＢＬＥと同じカテゴリーを有する識別情報を抽出し、
前記最も近い距離を有するＢＬＥと同じカテゴリーを有する識別情報にマップされたレファレンス位置に基づいて前記モバイルデバイスに対する第２レファレンス位置を測位することを特徴とする、請求項１に記載の位置データハブ。

【請求項7】

前記第２レファレンス位置測位部は、
前記複数のセンシング値に含まれた複数のＷｉ－Ｆｉレンジングを抽出し、複数のＷｉ－Ｆｉレンジングに基づいて、最も近い距離を有するＷｉ－Ｆｉレンジングを選定し、
前記マッピング情報の中から前記最も近い距離を有するＷｉ－Ｆｉと同じカテゴリーを有する識別情報を抽出し、
前記最も近い距離を有するＷｉ－Ｆｉと同じカテゴリーを有する識別情報にマップされたレファレンス位置に基づいて前記モバイルデバイスに対する第２レファレンス位置を測位することを特徴とする、請求項１に記載の位置データハブ。

【請求項8】

前記混合位置測位部は、
前記第１レファレンス位置と前記第２レファレンス位置の平均値、加重平均値、補間値、中間値のいずれか一つの値を前記モバイルデバイスに対する精密位置として測位することを特徴とする、請求項１に記載の位置データハブ。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明の一実施例は、モバイルインドアサービスのための位置データハブに関する。

【背景技術】

【0002】

以下に述べる内容は、本実施例に関連する背景情報を提供するだけで、従来技術を構成するものではない。

【0003】

従来、ＵＷＢ無線信号による位置情報の認識のために、信号送受信にはＴＤｏＡ（Ｔｉｍｅ Ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ ｏｆ Ａｒｒｉｖａｌ）及びＴＷＲ（Ｔｗｏ－Ｗａｙ Ｒａｎｇｉｎｇ）を利用する。複数の機器同士が無線干渉無しで通信するように時分割（Ｔｉｍｅ Ｄｉｖｉｓｉｏｎ）方式を用いて多重接続（Ｍｕｌｔｉｐｌｅ Ａｃｃｅｓｓ）を支援している。

【0004】

多重接続を支援するために、時分割方式は、一定の間隔をおいて時間を割り当てている。該当の値は、信号送信に必要な時間に余裕空間を与えて多重接続できるようにする。正確な位置情報を算出するためにはＴＷＲ方式が選好されているが、前述のＴＷＲは信号を授受する構造であるため、ＴＤｏＡ方式に比べて、時分割割り当て時に異なる間隔を保証しなければならない。

【0005】

従来、ＵＷＢ無線信号による多重接続制御に対する規約が存在していなかった。ＵＷＢに対して多重接続制御よりは無作為接続（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ）を用いて相互間の干渉を回避する程度の方式を採択している。

【0006】

多重接続を支援するためには、アンカー（Ａｎｃｈｏｒ）とスマートフォンとの間に、特定の時間範囲内の無作為接続を支援して時分割割り当てを行う方式を採択することが考慮されている。

【0007】

しかしながら、無作為接続を用いる通信方式は、両方向通信の情報提供に干渉を引き起こし、測位のための目的ではなく情報伝達を目的とする場合には保護を受けない場合が頻繁に発生し得る。

【0008】

スマートフォン（モバイル端末機）を用いて室内位置を測位する技術は、最近までＬＴＥ、Ｗｉ－Ｆｉ、ＢＬＥ信号強度（ＲＳＳＩ）ベースでサービスされている。技術的な限界により、位置の正確度がユーザに満足してもらえる程度ではなく、サービスの制約があった。ＵＷＢ通信技術がアイフォン及びアンドロイド（登録商標）に搭載されながら、既存の信号強度ではなく無線技術を用いたＴｏＦ（Ｔｉｍｅ ｏｆ Ｆｌｉｇｈｔ）計算が可能になり、より高精度な室内位置の計算が可能になったし、既存のＢＬＥ及びＷｉ－Ｆｉ技術も、新しい標準化された距離計算無線技術が搭載されながら、高度化が進行中である。

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0009】

本実施例は、モバイルデバイスから受信した様々な無線信号及びＡＩカメラ機能で分析可能なデータを、人工知能アルゴリズムを用いてビッグデータに基づいて信頼性のある位置情報を様々なモバイルデバイスにおいて活用できるＳＤＫ（Ｓｏｆｔｗａｒｅ Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ Ｋｉｔ）の形態で提供可能にするモバイルインドアサービスのための位置データハブを提供することに目的がある。

【課題を解決するための手段】

【0010】

本実施例の一側面によれば、予め設定された領域を予め設定された識別情報で区分した区分領域ごとに予め収集された複数のセンシング値をマップしたマッピング情報を保存するＤＢ；モバイルデバイスから複数のセンシング値を取得するデータ取得部；前記複数のセンシング値のうち特定センシング値のＲＳＳＩ（Ｒｅｃｅｉｖｅｄ Ｓｉｇｎａｌ Ｓｔｒｅｎｇｔｈ Ｉｎｄｉｃａｔｏｒ）と前記マッピング情報に含まれた前記特定センシング値と同じカテゴリー（Ｃａｔｅｇｏｒｙ）のレファレンス位置（Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ Ｐｏｓｉｔｉｏｎ）に基づいて前記モバイルデバイスに対する第１レファレンス位置を測位する第１レファレンス位置測位部；前記複数のセンシング値のうち前記特定センシング値を除く残りのセンシング値、前記マッピング情報に含まれた前記残りのセンシング値と同じカテゴリー（Ｃａｔｅｇｏｒｙ）を有する情報に基づいて前記モバイルデバイスに対する第２レファレンス位置を測位する第２レファレンス位置測位部；を含むことを特徴とする位置データハブを提供する。

【発明の効果】

【0011】

以上で説明したように、本実施例によれば、モバイルデバイスから受信した様々な無線信号及びＡＩカメラ機能で分析可能なデータを、人工知能アルゴリズムを用いてビッグデータに基づいて信頼性のある位置情報を様々なモバイルデバイスにおいて活用できるＳＤＫ（Ｓｏｆｔｗａｒｅ Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ Ｋｉｔ）の形態で提供可能にする効果がある。

【図面の簡単な説明】

【0012】

【図1A】本実施例に係る位置データハブを示す図である。

【図1B】本実施例に係る位置データハブを示す図である。

【図2】本実施例に係るＶＬＡＭ（Ｖｉｓｕａｌ Ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ Ａｎｄ Ｍａｐｐｉｎｇ）技術に基づくユーザ位置提供方法を示す図である。

【図3】本実施例に係る位置データを示す図である。

【図4】本実施例に係るＶＰＳアンカーから位置データハブにデータが伝達される過程を示す図である。

【図5】本実施例に係るＶＰＳアンカー、ＢＬＥ、ＵＷＢ、Ｗｉ－Ｆｉ信号を用いた位置データを示す図である。

【図6】本実施例に係るＴＰＨレファレンスアンカー、ＴＰＨレファレンス位置を示す図である。

【図7】本実施例に係る位置データハブの動作過程を示す図である。

【発明を実施するための形態】

【0013】

以下、本実施例を添付の図面を参照して詳細に説明する。

【0014】

図１Ａ及び図１Ｂは、本実施例に係る位置データハブを示す図である。

【0015】

本実施例に係る位置データハブ１１０は、ＶＰＳアンカー（Ａｎｃｈｏｒ）、ＵＷＢ（Ｕｌｔｒａ－Ｗｉｄｅ Ｂａｎｄ）、ＢＬＥビーコン（Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ Ｌｏｗ Ｅｎｅｒｇｙ Ｂｅａｃｏｎ）、Ｗｉ－Ｆｉ ＲＳＳＩ（Ｒｅｃｅｉｖｅｄ Ｓｉｇｎａｌ Ｓｔｒｅｎｇｔｈ Ｉｎｄｉｃａｔｏｒ）、ＬＴＥ／５Ｇ、Ｗｉ－Ｆｉレンジング（Ｗｉ－Ｆｉ Ｒａｎｇｉｎｇ）、ＢＬＥレンジング（ＢＬＥ Ｒａｎｇｉｎｇ）を用いてユーザ位置を計測する。

【0016】

位置データハブ１１０は、モバイルデバイスから受信した様々な無線信号及びＡＩカメラ機能で分析可能なデータを、人工知能アルゴリズムを用いてビッグデータに基づいて信頼性のある位置情報を様々なモバイルデバイスにおいて活用できるＳＤＫ（Ｓｏｆｔｗａｒｅ Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ Ｋｉｔ）の形態で提供可能である。

【0017】

位置データハブ１１０は、Ｗｉ－Ｆｉ ＲＳＳＩベースのフィンガープリンティング（Ｆｉｎｇｅｒｐｒｉｎｔｉｎｇ）ベース分析データを用いて位置を計測する。位置データハブ１１０は、ＢＬＥのＲＳＳＩベースのフィンガープリンティングベース分析データを用いて位置を計測する。位置データハブ１１０は、移動通信社が提供するＬＴＥ／５Ｇ基地局ベースのＲＳＳＩベース分析データを用いて位置を計測する。位置データハブ１１０は、ＵＷＢレンジングベース分析データを用いて位置を計測する。位置データハブ１１０は、ＢＬＥチャネルサウンディング（Ｃｈａｎｎｅｌ Ｓｏｕｎｄｉｎｇ）ベース分析データを用いて位置を計測する。位置データハブ１１０は、Ｗｉ－Ｆｉ ＦＴＭ（Ｆｉｎｅ Ｔｉｍｅ Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ）ベース分析データを用いて位置を計測する。位置データハブ１１０は、ポータル（グーグル／ネイバー／カカオ）などにおける場所写真を、ＶＰＳベースデータで変換データを用いて位置を計測する。位置データハブ１１０は、ビーコンポジショニングを行って位置を計測する。

【0018】

位置データハブ１１０は、ＢＬＥ ＲＳＳＩ、Ｗｉ－Ｆｉ ＲＳＳＩを併用して精密位置を測位する。位置データハブ１１０は、ＢＬＥ ＲＳＳＩ、ＢＬＥ精密距離を併用して精密位置を測位する。位置データハブ１１０は、ＢＬＥ ＲＳＳＩ、Ｗｉ－Ｆｉ精密距離を併用して精密位置を測位する。

【0019】

位置データハブ１１０はビーコンバンクであり、ビーコンデータをデータベース化して保存する。例えば、位置データハブ１１０はモバイルデバイスであり、事務室に設置されたビーコンをスキャンしたとき、モバイルデバイスに搭載された測位アプリケーションを用いて当該事務室に該当する関連情報（例えば、クーポン）を送信できる。

【0020】

位置データハブ１１０は、ＵＷＢ距離値、Ｗｉ－Ｆｉ距離値、カメラベース位置認識値をデータベース化して保存する。位置データハブ１１０は、ＢＬＥ ＲＳＳＩ、ビーコンデータ、ＵＷＢ距離情報、Ｗｉ－Ｆｉレンジング情報をデータベース化して活用できるようにする。例えば、位置データハブ１１０は、データベース化されたセンシング値を用いてユーザが特定場所に進入した場合に、特定場所に特化された案内を提供可能にする。位置データハブ１１０は、ＢＬＥ、ＵＷＢ、Ｗｉ－Ｆｉのうち少なくとも２つを併用して精密位置測位を行う。

【0021】

位置データハブ１１０はセンシングデータをデータベース化するとき、データベースのカテゴリーが多くなるほど、測位がより高精度となるようにする。位置データハブ１１０はビーコンのＲＳＳＩの他にも、地点別にＢＬＥレンジを共に保存してデータベース化できる。

【0022】

モバイルデバイスは、搭載されたＳＤＫを用いて、位置データハブ１１０で構築したＤＢを用いた精密位置測位サービスの提供を受けることができる。モバイルデバイスは、搭載されたＳＤＫを用いて位置データハブ１１０に接続した後、位置データハブ１１０に構築したＤＢを用いて自分の位置を確認するか、他人の位置を確認することができる。

【0023】

位置データハブ１１０は、Ｗｉ－Ｆｉ、ＢＬＥ、ＵＷＢ、ＬＴＥ、５Ｇを含む様々な通信方式で収集された距離測定情報をデータベース化する。位置データハブ１１０は、データベース化されたセンシング値、距離測定情報に基づいて精密測位を行う。

【0024】

位置データハブ１１０は、Ｗｉ－Ｆｉ、ＢＬＥ、ＵＷＢ、ＬＴＥ、５ＧのＲＳＳＩと距離測定情報を併用して、正確度の高い精密測位を行う。位置データハブ１１０は、モバイルデバイスでカメラを用いて撮影した情報を、ＡＩベースで映像を認識化してデータベース化した情報を用いて、精密測位を行うことができる。位置データハブ１１０は、イメージ内の看板、販売台などをイメージ客体化して精密測位を行うことができる。

【0025】

位置データハブ１１０は、ビーコン、アンカーが特定されていない場合に、複数個の距離データに基づいてレファレンスポジショニングをしたが、最も近い候補群を選別した後、レファレンス位置基準で多少の誤差に対して再び位置を測定する。

【0026】

位置データハブ１１０は、概略の位置を１次的に測位し後、その周辺に設置されているＵＷＢ、アンカー、ＢＬＥビーコンを用いて２次的に精密な測位を行う。位置データハブ１１０は、連結されたデバイスはアンカーの位置に基づいて２次測位を行う。位置データハブ１１０は、レファレンス位置を基準にしてインデクシングを行う。

【0027】

位置データハブ１１０は、現在最も近接したレファレンス位置を測位し後、該当のモバイルデバイスにおいてセンシングされたデータ値がある所があり、空いている所があれば、２次精密測位を行うとき、複数の測位方法のいずれか一つを決定できる。位置データハブ１１０は、ＵＷＢデータが収集されていない場合に、ＵＷＢを除いてＢＬＥ２、Ｗｉ－Ｆｉ２を用いて精密測位を行うことができる。位置データハブ１１０は、２次精密測位を行うとき、複数のアンカー、複数のビーコンをＤＢ内のテーブルで特定して利用する。

【0028】

１段階として、位置データハブ１１０は、モバイルデバイスを用いて測定した様々な測位方法に関連したデータセンシング値に基づいて、データベース化されているレファレンス位置をモバイルデバイスから受信したデータと比較し、最も近接したデータレファレンス位置を探す。

【0029】

２段階として、位置データハブ１１０は、センシングされた値のうち精密測位に活用するデータを受信したか否かに基づいて、精密測位する方式を選択し、精密測位を行うために、近接した位置に設置されているアンカーやビーコンを選別して精密測位を行う。位置データハブ１１０は、精密測位のために、ＵＷＢ、ＢＬＥ、Ｗｉ－Ｆｉを用いて精密測位を行う。

【0030】

位置データハブ１１０は、様々な通信方式のＲＳＳＩ信号に対して信号のその測定された値（特定レファレンス位置でのＲＳＳＩ値の測定値）をデータベース化する。位置データハブ１１０は、モバイルデバイスから受信した情報とデータベース化情報とを比較する位置を測位する。位置データハブ１１０は、ＵＷＢ、ＢＬＥ、Ｗｉ－Ｆｉのうち２つ以上のＲＳＳＩ信号をレファレンス位置ごとにＤＢテーブルに保存した後に比較する。

【0031】

位置データハブ１１０は、ＢＬＥとＵＷＢ、ＢＬＥとＢＬＥ２、ＢＬＥとＷｉ－Ｆｉを併用して測位を行う。位置データハブ１１０は、ＢＬＥ ＲＳＳＩを基本的に利用する。位置データハブ１１０は、Ｗｉ－Ｆｉ ＲＳＳＩ、ＢＬＥ距離、Ｗｉ－Ｆｉ距離のうち１つ以上を組み合わせてＢＬＥ ＲＳＳＩと組み合わせ、レファレンステーブルと比較してレファレンス位置を測定する。

【0032】

位置データハブ１１０は基本的に、ＢＬＥ ＲＳＳＩを用いた距離測位方式によって測位を行う。位置データハブ１１０は、様々な距離測位方式の中から少なくとも１つを併用してレファレンス位置を測定する。

【0033】

本実施例に係る位置データハブ１１０は、ＤＢ１０２、データ取得部１０４、第１レファレンス位置測位部１０６、第２レファレンス位置測位部１０８、混合位置測位部１０９を含む。位置データハブ１１０に含まれた構成要素は必ずしもこれに限定されない。

【0034】

位置データハブ１１０に含まれた各構成要素は、装置内部のソフトウェア的なモジュール又はハードウェア的なモジュールを連結する通信経路に連結され、相互間に有機的に動作してよい。このような構成要素は１つ以上の通信バス又は信号線を用いて通信する。

【0035】

図１Ｂに示す位置データハブ１１０の各構成要素は、少なくとも１つの機能や動作を処理する単位を意味し、ソフトウェア的なモジュール、ハードウェア的なモジュール、又はソフトウェアとハードウェアとの結合により具現されてよい。

【0036】

ＤＢ１０２は、データベース管理プログラム（ＤＢＭＳ）を用いてコンピュータシステムの保存空間（ハードディスク又はメモリ）に具現された一般的なデータ構造を意味する。ＤＢ１０２は、データの検索（抽出）、削除、編集、追加などを行うことができるデータ保存形態を意味する。ＤＢ１０２は自分の機能を達成するためにフィールド（Ｆｉｅｌｄ）又はエレメントを有する。

【0037】

ＤＢ１０２は、予め設定された領域を予め設定された識別情報で区分した区分領域ごとに予め収集された複数のセンシング値をマップしたマッピング情報を保存する。

【0038】

データ取得部１０４は、モバイルデバイスから複数のセンシング値を取得する。

【0039】

複数のセンシング値は、Ｗｉ－Ｆｉ ＲＳＳＩ、ＢＬＥ ＲＳＳＩ、ＵＷＢ ＲＳＳＩ、ＬＴＥ／５Ｇ ＲＳＳＩ、ＵＷＢレンジング（Ｒａｎｇｉｎｇ）、ＢＬＥチャネルサウンディング（Ｃｈａｎｎｅｌ Ｓｏｕｎｄｉｎｇ）、Ｗｉ－Ｆｉ ＦＴＭ（Ｆｉｎｅ Ｔｉｍｅ Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ）、ビジョン（Ｖｉｓｉｏｎ）のうち少なくとも２つを含む。

【0040】

第１レファレンス位置測位部１０６は、複数のセンシング値のうち特定センシング値のＲＳＳＩ（Ｒｅｃｅｉｖｅｄ Ｓｉｇｎａｌ Ｓｔｒｅｎｇｔｈ Ｉｎｄｉｃａｔｏｒ）とマッピング情報に含まれた特定センシング値と同じカテゴリー（Ｃａｔｅｇｏｒｙ）のレファレンス位置（Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ Ｐｏｓｉｔｉｏｎ）に基づいてモバイルデバイスに対する第１レファレンス位置を測位する。

【0041】

第１レファレンス位置測位部１０６は、複数のセンシング値に含まれた複数のＢＬＥ ＲＳＳＩを抽出し、複数のＢＬＥ ＲＳＳＩのうち最大の強度を有するＢＬＥ ＲＳＳＩを選定する。第１レファレンス位置測位部１０６は、マッピング情報のうち最大の強度を有するＢＬＥと同じカテゴリーを有する識別情報を抽出する。第１レファレンス位置測位部１０６は、最大の強度を有するＢＬＥと同じカテゴリーを有する識別情報にマップされたレファレンス位置に基づいてモバイルデバイスに対する第１レファレンス位置を測位する。

【0042】

第２レファレンス位置測位部１０８は、複数のセンシング値のうち特定センシング値を除く残りのセンシング値、マッピング情報に含まれた残りのセンシング値と同じカテゴリー（Ｃａｔｅｇｏｒｙ）を有する情報に基づいてモバイルデバイスに対する第２レファレンス位置を測位する。

【0043】

第２レファレンス位置測位部１０８は、複数のセンシング値のうちＢＬＥを除く残りのセンシング値を抽出する。第２レファレンス位置測位部１０８は、マッピング情報に含まれた残りのセンシング値と同じカテゴリーを有するレファレンス位置に基づいてモバイルデバイスに対する第２レファレンス位置を測位する。

【0044】

第２レファレンス位置測位部１０８は、複数のセンシング値に含まれた複数のＷｉ－Ｆｉ ＲＳＳＩを抽出し、複数のＷｉ－Ｆｉ ＲＳＳＩのうち最大の強度を有するＷｉ－Ｆｉ ＲＳＳＩを選定する。第２レファレンス位置測位部１０８は、マッピング情報のうち最大の強度を有するＷｉ－Ｆｉと同じカテゴリーを有する識別情報を抽出する。第２レファレンス位置測位部１０８は、最大の強度を有するＷｉ－Ｆｉと同じカテゴリーを有する識別情報にマップされたレファレンス位置に基づいて、モバイルデバイスに対する第２レファレンス位置を測位する。

【0045】

第２レファレンス位置測位部１０８は、複数のセンシング値に含まれた複数のＢＬＥレンジングを抽出し、複数のＢＬＥレンジングに基づいて、最も近い距離を有するＢＬＥレンジングを選定する。第２レファレンス位置測位部１０８は、マッピング情報のうち最も近い距離を有するＢＬＥと同じカテゴリーを有する識別情報を抽出する。第２レファレンス位置測位部１０８は、最も近い距離を有するＢＬＥと同じカテゴリーを有する識別情報にマップされたレファレンス位置に基づいてモバイルデバイスに対する第２レファレンス位置を測位する。

【0046】

第２レファレンス位置測位部１０８は、複数のセンシング値に含まれた複数のＷｉ－Ｆｉレンジングを抽出し、複数のＷｉ－Ｆｉレンジングに基づいて、最も近い距離を有するＷｉ－Ｆｉレンジングを選定する。第２レファレンス位置測位部１０８は、マッピング情報の中から最も近い距離を有するＷｉ－Ｆｉと同じカテゴリーを有する識別情報を抽出する。第２レファレンス位置測位部１０８は、最も近い距離を有するＷｉ－Ｆｉと同じカテゴリーを有する識別情報にマップされたレファレンス位置に基づいて、モバイルデバイスに対する第２レファレンス位置を測位する。

【0047】

混合位置測位部１０９は、第１レファレンス位置と第２レファレンス位置に基づいてモバイルデバイスに対する精密位置を測位する。混合位置測位部１０９は、第１レファレンス位置と第２レファレンス位置の平均値、加重平均値、補間値、中間値のいずれか一つの値を、モバイルデバイスに対する精密位置として測位する。

【0048】

図２は、本実施例に係るＶＬＡＭ（Ｖｉｓｕａｌ Ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ Ａｎｄ Ｍａｐｐｉｎｇ）技術に基づくユーザ位置提供方法を示す図である。

【0049】

対象地域３Ｄスキャニング作業を行う（Ｓ２１０）。段階Ｓ２１０で、人が３Ｄマッピング装備を直接着用した後、対象地域３Ｄスキャニング作業を行う。現実視界を３Ｄモデリングし、カメラベース精密測位用のＶｉｓｕａｌ－Ｇｅｏ ＤＢ生成のためのセンサーデータを収集する。

【0050】

３ＤモデリングでＤＢを構築する（Ｓ２２０）。段階Ｓ２２０で、３Ｄメッシュ（Ｍｅｓｈ）を生成し、Ｖｉｓｕａｌ－Ｇｅｏ ＤＢを生成する。

【0051】

ユーザがモバイルデバイスで自分の位置を撮影する（Ｓ２３０）。段階Ｓ２３０で、ユーザが周辺をカメラで撮影した後、クラウドサーバーに送信する。

【0052】

クラウドサーバーで位置を計算する（Ｓ２４０）。段階Ｓ２４０で、クラウドサーバーは、ディープラーニングベースＳＬＡＭ（Ｓｉｍｕｌｔａｎｅｏｕｓ Ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ ａｎｄ Ｍａｐｐｉｎｇ）技術を適用して自分の位置を計測しながら同時に周辺環境の地図を作成する。クラウドサーバーは、顧客がモバイルデバイスで撮影したイメージとＶｉｓｕａｌ－Ｇｅｏ ＤＢとのマッチングによって正確なカメラ位置／方向を推定する。

【0053】

ユーザの現在位置情報を提供する（Ｓ２５０）。

【0054】

図２では、段階Ｓ２１０～段階Ｓ２５０を順次に実行するとしているが、必ずしもこれに限定されない。言い換えると、図２に記載された段階を変更して実行することも、或いは、１つ以上の段階を並列的に実行することも適用可能であり、図２は時系列的な順序に限定されるものではない。

【0055】

前述したように、図２に記載された本実施例に係るＶＬＡＭ技術に基づくユーザ位置提供方法は、プログラムにより具現され、コンピュータ可読記録媒体に記録されてよい。本実施例に係るＶＬＡＭ技術に基づくユーザ位置提供方法を具現するためのプログラムが記録され、コンピュータで読み取り可能な記録媒体は、コンピュータシステムによって読み取り可能なデータが保存されるあらゆる種類の記録装置を含む。

【0056】

図３は、本実施例に係る位置データを示す図である。

【0057】

位置データハブ１１０は、ＢＬＥビーコンの基準位置（Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ ｐｏｓｉｔｉｏｎ）と当該基準位置基準から信号強度ベース計算位置（ＢＬＥ ＲＳＳＩ ｂａｓｅｄ ｃａｌｃｕｌａｔｅｄ ｐｏｓｉｔｉｏｎ）を計測した後、管理する。

【0058】

位置データハブ１１０は、Ｗｉ－Ｆｉ ＡＰの基準位置（Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ ｐｏｓｉｔｉｏｎ）と当該基準位置基準からの信号強度ベース計算位置（Ｗｉ－Ｆｉ ＲＳＳＩ Ｂａｓｅｄ ｃａｌｃｕｌａｔｅｄ ｐｏｓｉｔｉｏｎ）を計測した後、管理する。

【0059】

位置データハブ１１０は、ＬＴＥ／５Ｇ基地局の基準位置（Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ ｐｏｓｉｔｉｏｎ）と当該基準位置基準からの信号強度ベース計算位置（ＬＴＥ／５Ｇ ＲＳＳＩ ｂａｓｅｄ ｃａｌｃｕｌａｔｅｄ ｐｏｓｉｔｉｏｎ）を計測した後、管理する。

【0060】

位置データハブ１１０は、ＵＷＢアンカーの基準位置（Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ ｐｏｓｉｔｉｏｎ）と当該基準位置基準からのレンジングベース計算位置（ＵＷＢ ｒａｎｇｉｎｇ ｂａｓｅｄ ｃａｌｃｕｌａｔｅｄ ｐｏｓｉｔｉｏｎ）を計測した後、管理する。

【0061】

位置データハブ１１０は、ＢＬＥビーコン（Ｃｈａｎｎｅｌ Ｓｏｕｎｄｉｎｇ）の基準位置（Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ ｐｏｓｉｔｉｏｎ）と当該基準位置基準からのレンジングベース計算位置（ＢＬＥ Ｃｈａｎｎｅｌ Ｓｏｕｎｄｉｎｇ ｂａｓｅｄ ｃａｌｃｕｌａｔｅｄ ｐｏｓｉｔｉｏｎ）を計測した後、管理する。位置データハブ１１０は、Ｗｉ－Ｆｉ ＡＰ（ＦＴＭ）の基準位置（Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ ｐｏｓｉｔｉｏｎ）と当該基準位置基準からのレンジングベース計算位置（ＵＷＢレンジング ｃａｌｃｕｌａｔｅｄ ｐｏｓｉｔｉｏｎ）を計測した後、管理する。

【0062】

位置データハブ１１０は、Ｇｏｏｇｌｅ／Ａｐｐｌｅ Ｍａｐ Ｐｏｒｔａｌ ＡＰＩを用いて取得したお店の室内イメージからＭＬ（Ｍａｃｈｉｎｅ Ｌｅａｒｎｉｎｇ）ベースで取得したイメージをアンカー化することができる。位置データハブ１１０は、ＭＬ（Ｍａｃｈｉｎｅ Ｌｅａｒｎｉｎｇ）ベースイメージアンカー化を基準位置を計測した後、管理する。位置データハブ１１０は、モバイルのカメラＶｉｓｉｏｎ ＡＩ技術を用いてイメージアンカーを認識し、自分の位置を計測した後、管理する。位置データハブ１１０は、モバイルＳＤＫの形態でＢＬＥ／Ｗｉ－Ｆｉ／ＵＷＢ／Ｖｉｓｉｏｎ情報を用いて室内／室外で自分の位置を認識して情報を提供する。

【0063】

位置データハブ１１０は一般に、無線の信号強度ベースのフィンガープリント方式に比べてより正確な室内位置を計算することにより、室内で様々な位置ベースサービスを提供することができる。位置データハブ１１０は、将来、標準化されたＵＷＢ／ＢＬＥ／Ｗｉ－Ｆｉ技術が普及化することにより、様々な室内空間での正確度を向上させる。位置データハブ１１０は、ＵＷＢ機能が搭載されたモバイルである場合に、ＣＭ（Ｃｅｎｔｉ－Ｍｅｔｅｒ）レベルの正確な測位を室内で可能にする。位置データハブ１１０は、緊急救助及び災難時に活用可能である。

【0064】

位置データハブ１１０は、ＢＬＥ ＲＳＳＩ、Ｗｉ－Ｆｉ ＲＳＳＩ、ＬＴＥ＆５Ｇ ＲＳＳＩ基準情報を管理する。位置データハブ１１０は、ＵＷＢレンジング、ＢＬＥチャネルサウンディング、Ｗｉ－Ｆｉ ＦＴＭ情報を管理する。位置データハブ１１０は、Ｇｏｏｇｌｅ ＭａｐのＰｌａｃｅ ｉｍａｇｅのイメージ認識が可能なアンカーを管理する。位置データハブ１１０は、モバイルカメラのイメージアンカー認識を用いた自分の位置を演算する。位置データハブ１１０は、モバイルＳＤＫでＴＰＨ情報を用いてユーザに位置情報を提供する。

【0065】

図４は、本実施例に係るＶＰＳアンカーから位置データハブにデータが伝達される過程を示す図である。

【0066】

ＶＰＳ（Ｖｉｒｔｕａｌ Ｐｒｉｖａｔｅ Ｓｅｒｖｅｒ）アンカー（Ａｎｃｈｏｒ）は、モバイルデバイスに経路（Ｐａｔｈ）を基準にしてイメージクローリングを行ってイメージクローリングデータを生成する。ＶＰＳアンカーは、イメージクローリングデータを、ＡＩ分析を用いて場所（Ｐｌａｃｅ）イメージのみを抽出する。ＶＰＳアンカーは、場所イメージに基づいて位置計測情報を位置データハブ１１０に送信する。

【0067】

図５は、本実施例に係るＶＰＳアンカー、ＢＬＥ、ＵＷＢ、Ｗｉ－Ｆｉ信号を用いた位置データを示す図である。

【0068】

位置データハブ１１０は、ＢＬＥ ＲＳＳＩ、Ｗｉ－Ｆｉ ＲＳＳＩを併用して精密位置を測位した後、精密位置をＶＬＡＭを用いた地図上にマップする。位置データハブ１１０は、ＶＰＳアンカー、ＢＬＥ、ＵＷＢ、Ｗｉ－Ｆｉ電波往復時間（ＲＴＴ）を併用して精密位置を測位した後、精密位置をＶＬＡＭを用いた地図上にマップする。

【0069】

図６は、本実施例に係るＴＰＨレファレンスアンカー、ＴＰＨレファレンス位置を示す図である。

【0070】

位置データハブ１１０は、ＴＰＨレファレンスアンカーに対するカテゴリー（Ｃａｔｅｇｏｒｙ）を、ＢＬＥ、Ｗｉ－Ｆｉ、ＵＷＢ、ＢＬＥ２、Ｗｉ－Ｆｉ２、ＬＴＥ、５Ｇ、Ｖｉｓｉｏｎに区分してテーブルにマップして保存する。位置データハブ１１０は、ＴＰＨレファレンスアンカーに対するカテゴリー（Ｃａｔｅｇｏｒｙ）に対するタイプ（ｔｙｐｅ）を、Ｂｅａｃｏｎ、ＡＰ、Ａｎｃｈｏｒ、Ｃａｒｒｉｅｒ、Ｉｍａｇｅに区分してテーブルにマップして保存する。位置データハブ１１０は、ＴＰＨレファレンスアンカーに対するカテゴリー（Ｃａｔｅｇｏｒｙ）に対する設置位置座標（Ｘ、Ｙ、Ｚ）をテーブルにマップして保存する。位置データハブ１１０は、ＴＰＨレファレンスアンカーに対するカテゴリー（Ｃａｔｅｇｏｒｙ）に対する設置アドレスをテーブルにマップして保存する。

【0071】

位置データハブ１１０は、ＴＰＨレファレンス位置に対するタイプ（Ｔｙｐｅ）を、ｐｏｉｎｔ、Ａｒｅａに区分してテーブルに保存する。位置データハブ１１０は、ＴＰＨレファレンス位置に対する設置位置座標（Ｘ、Ｙ、Ｚ）をテーブルにマップして保存する。位置データハブ１１０は、ＴＰＨレファレンス位置に対するＢＬＥ、Ｗｉ－Ｆｉ、ＬＴＥ、５Ｇ、ＵＷＢ、ＢＬＥ２、Ｗｉ－Ｆｉ２、Ｖｉｓｉｏｎに対する信号強度（ＲＳＳＩ）をテーブルにマップして保存する。

【0072】

ＴＰＨレファレンス位置は、テーブルに含まれた値は、端末の現在位置を基準にしてそれぞれの通信方式との数値を保存する。位置データハブ１１０は、モバイルデバイスから受信した信号と最も類似する信号をＤＢから抽出した後、レファレンス位置を決定する。位置データハブ１１０は、複数のレファレンス位置のうち最も近い位置を探す。

【0073】

図７は、本実施例に係る位置データハブの動作過程を示す図である。

【0074】

位置データハブ１１０は、ＳＤＫを用いてレファレンスアンカー情報をダウンロードした後、室内測位を開始する（Ｓ７１０）。位置データハブ１１０は、ＢＬＥ／Ｗｉ－Ｆｉ ＲＳＳＩベース室内位置測位を行う（Ｓ７２０）。

【0075】

位置データハブ１１０は、室内位置結果に基づいて、モバイルデバイスから最も近いレファレンスデバイス（Ｒｅｆ Ｄｅｖｉｃｅ）を選択する（Ｓ７３０）。位置データハブ１１０は、レンジングデバイス（Ｒａｎｇｉｎｇ Ｄｅｖｉｃｅ）選定されたか否かを確認する（Ｓ７４０）。

【0076】

段階Ｓ７４０の確認の結果、レンジングデバイスとして選定されると、位置データハブ１１０は、レンジング距離値を計算して最終位置を計算する（Ｓ７５０）。位置データハブ１１０は、ＳＤＫを用いてユーザに位置情報を提供する（Ｓ７６０）。

【0077】

位置データハブ１１０は、ＢＬＥ／Ｗｉ－Ｆｉ ＲＳＳＩ位置計算を再開始する（Ｓ７７０）。段階Ｓ７４０の確認の結果、レンジングデバイスとして選定されないと、位置データハブ１１０は、他のレンジングデバイスをサーバーを介して選定する（Ｓ７８０）。

【0078】

図７では、段階Ｓ７１０～段階Ｓ７８０を順次に実行するとしているが、必ずしもこれに限定されない。言い換えると、図７に記載された段階を変更して実行することも、或いは１つ以上の段階を並列的に実行することも適用可能であり、図７は時系列的な順序に限定されるものではない。

【0079】

前述したように、図７に記載された本実施例に係る位置データハブの動作過程は、プログラムにより具現され、コンピュータ可読記録媒体に記録されてよい。本実施例に係る位置データハブの動作過程を具現するためのプログラムが記録され、コンピュータで読み取り可能な記録媒体は、コンピュータシステムで読み取り可能なデータが保存されるあらゆる種類の記録装置を含む。

【0080】

以上の説明は、本実施例の技術思想を例示的に説明したものに過ぎず、本実施例の属する技術の分野における通常の知識を有する者であれば、本実施例の本質的な特性を逸脱しない範囲で様々な修正及び変形が可能であろう。したがって、本実施例は、本実施例の技術思想を限定するためのものではなく、説明するためのものであり、このような実施例によって本実施例の技術思想の範囲が限定されるものではない。本実施例の保護範囲は、添付する特許請求の範囲によって解釈されるべきであり、それと同等な範囲内にある全ての技術思想は、本実施例の権利範囲に含まれ得るものとして解釈されるべきであろう。

【符号の説明】

【0081】

１１０ 位置データハブ
１０２ ＤＢ
１０４ データ取得部
１０６ 第１レファレンス位置測位部
１０８ 第２レファレンス位置測位部
１０９ 混合位置測位部

【要約】

【課題】モバイルインドアサービスのための位置データハブを提供する。
【解決手段】本実施例は、モバイルデバイスから受信した様々な無線信号及びＡＩカメラ機能で分析可能なデータを人工知能アルゴリズムを用いてビッグデータに基づいて信頼性のある位置情報を様々なモバイルデバイスにおいて活用できるＳＤＫ（Ｓｏｆｔｗａｒｅ Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ Ｋｉｔ）の形態で提供可能にするモバイルインドアサービスのための位置データハブを提供する。
【選択図】 図１Ｂ

【図1A】

【図1B】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】