위치 확인 시스템의 연속 데이터 최적화 document_id A220623068136

최근 모바일 컴퓨팅 디바이스의 수는 급격하게 증가하여 보다 진보된 모바일 및 무선 서비스에 대한 필요를 일으킨다. 모바일 이메일, 워키토키(walkie-talkie) 서비스, 멀티플레이어 게임 및 호 추적은 새로운 애플리케이션들이 모바일 디바이스에서 어떻게 나타나고 있는지의 예이다. 또한, 사용자는 차츰 자신들의 현재 위치를 이용할 뿐 아니라 다른 사람들과도 그 위치 정보를 공유하는 애플리케이션을 요구/추구하기 시작한다. 부모들은 자신의 아이들의 행방에 대해 알기를 원하고, 관리자들은 회사의 배달 차량의 위치를 추적해야 하며, 비즈니스 여행자는 처방전을 얻기 위해 가장 가까운 약국을 찾아보려 한다. 이러한 모든 예는 개개인이 그들 자신의 현재 위치 또는 그 외의 누군가의 현재 위치를 알 것을 요구한다. 지금까지는 모두 방향을 물어보거나, 누군가에게 그들의 소재를 묻기 위해 전화하거나, 작업자들이 그들의 위치를 간간이 체크하도록 하는 것에 의존한다. 위치 기반(location-based) 서비스는 자신의 현재 지리학적 위치를 계산하고 그것을 사용자 또는 서비스에 보고하기 위한 새로운 디바이스의 능력에 영향을 미치는 모바일 애플리케이션의 떠오르는 영역이다. 이들 서비스의 일부 예로는 지역 날씨, 교통 업데이트, 운전 방향, 어린이 추적, 동료 검색 및 도시 관리인 서비스를 포함한다. 이들 새로운 위치 감응(location sensitive) 디바이스는 다양한 기술에 의존하는데 모두 동일한 일반 개념을 사용한다. 기지의 기준점으로부터 오는 무선 신호를 사용하여, 이들 디바이스는 이러한 기준점에 비하여 사용자의 위치를 수학적으로 계산할 수 있다. 이들 접근은 각각 그들이 채용하는 위치 확인(positioning) 알고리즘 및 무선 기술에 기초하여 그의 강점과 약점을 갖는다. US 정부에 의해 운용되는 GPS(Global Positioning System)는 기준점으로서 수십개의 궤도 위성(orbiting satellites)을 이용한다. 이 위성들은 GPS 수신기에 의해 포착되는 무선 신호를 브로드캐스트한다. 수신기는 그 신호가 수신기에 도달하는 데 걸린 시간을 측정한다. 셋 이상의 GPS 위성으로부터 신호를 수신한 후에, 수신기는 지구 상의 자신의 위치를 삼각 측량(triangulate)할 수 있다. 시스템이 보다 효과적으로 작동하기 위해서는, 무선 신호가 간섭이 거의 없거나 아예 없는 상태로 수신되어 도달하여야 한다. 수신기는 셋 이상의 위성에 대해 명확한 가시선(line-of-sight)을 요구하기 때문에, 날씨, 빌딩이나 건물 및 나뭇잎들은 간섭을 야기할 수 있다. 또한 다중 경로(multi-path)라 알려진 현상에 의해서도 간섭이 야기될 수 있다. 위성으로부터의 무선 신호는 물리적 구조물들을 튕기며 동일한 위성으로부터 다수의 신호를 야기하여 상이한 시간에 수신기에 도달한다. 수신기의 계산은 신호가 수신기에 도달하는 데 걸리는 시간에 기초하기 때문에, 다중 경로 신호는 수신기를 혼란시키고 상당한 오류를 야기한다. 셀 타워 삼각측량(cell tower triangulation)은 사용자 또는 디바이스의 위치를 결정하기 위해 무선 및 셀룰라 캐리어에 의해 사용되는 또 다른 방법이다. 무선 네트워크와 핸드헬드 디바이스는 서로 통신하여 네트워크가 디바이스의 위치를 계산하기 위해 사용할 수 있는 신호 정보를 공유한다. 이러한 신호는 직접적인 가시선을 요구하지 않으며 빌딩에 보다 잘 침투할 수 있기 때문에 이 접근은 원래 GPS에 대해 보다 우수한 모델인 것처럼 보였다. 그러나, 이러한 접근은 셀룰라 타워의 위치 확인(positioning)의 균일성 부족 및 다중 경로 신호의 문제점과 함께 셀룰라 타워 하드웨어의 이질적 성질로 인해 차선인 것으로 증명되었다. A-GPS(Assisted GPS)는 모바일 사용자에 대해 보다 정확하고 신뢰성있는 위치 계산을 산출하기 위해 GPS 및 셀룰라 타워 기술의 양자를 조합한 더 새로운 모델이다. 이 모델에서, 무선 네트워크는 GPS가 GPS 위성의 클록 오프셋에 대한 정보 및 접속된 셀 타워의 위치에 기초한 사용자의 일반적인 위치에 대한 정보를 전송함으로써 그 신호의 수신을 향상시키려고 한다. 이들 기술은 GPS 수신기가 실내에서 겪는 보다 약한 신호를 처리하는 것을 도우며, 수신기가 보다 빠른 “제1 판독(reading)”을 더 빨리 제공하는 가장 가까운 위성에 대한 “위치(fix)”를 얻는 것을 도울 수 있다. 이 시스템들은 느린 응답 시간과 도심지 영역에서는 100 미터보다도 더 크게 벗어나는 열악한 정확도로 인한 문제에 시달려 왔다. GPS, A-GPS 및 셀 타워 위치 확인에 대하여 알려진 문제점들을 시도하고 대처하기 위해 최근에 일부 대안의 모델들이 개발되어 왔다. 그 중 TV-GPS라 알려진 것은 텔레비전 브로드캐스트 타워로부터의 신호를 이용한다. (예를 들어, Muthukrishnan, Maria Lijding, Paul Havinga, Towards Smart Surroundings: Enabling Techniques and Technologies for Localization, Lecture Notes in Computer Science, 3479권, Jan 2Hazas, M., Scott, J., Krumm, J.: Location-Aware Computing Comes of Age. IEEE Computer, 37(2):95-97, Feb 2004 005, Pa005, 350-362페이지 참조) 개념은 대부분의 대도시 영역이 셋 이상의 TV 브로드캐스트 타워를 갖는다는 사실에 의존한다. 사유(proprietary) 하드웨어 칩은 이러한 다양한 타워들로부터 TV 신호를 수신하고 기준점으로서 이 타워들의 기지의 위치를 사용한다. 이 모델이 직면하는 과제는 새로운 하드웨어 수신기의 비용과 이러한 작은 세트의 기준점들을 사용하는 한계이다. 예를 들어, 사용자가 타워의 경계 외부에 있다면, 시스템은 적당한 정확도를 제공하는 데 어려움을 겪는다. 고전적인 예로는 해안선을 따라 있는 사용자이다. 해안에는 아무런 TV 타워도 존재하지 않기 때문에, 기준점 사이에서의 기준 대칭을 제공할 방법이 없어 결과적으로 사용자가 내륙에 있는 것으로 계산된 위치 확인을 초래한다. (PlaceLab으로 알려진 리서치 그룹에 의해) 마이크로소프트 코포레이션 및 인텔 코포레이션은 공공 커뮤니티 웹 사이트에 자신의 Wi-Fi 스캔 데이터를 제출하는 (“워드라이버”라고 알려진) 아마추어 스캐너로부터 얻은 액세스 포인트 위치를 사용하여 Wi-Fi 위치 시스템을 배치하였다. (예를 들어, LaMarca, A. 등의 Place Lab; Device Positioning Using Radio Beacons in the Wild를 참조) 예는 WiGLE, Wi-FiMaps.com, Netstumber.com 및 NodeDB를 포함한다. 마이크로소프트 및 인텔 모두 기준 위치로서 이 공공 워드라이빙 데이터를 이용하는 그들 자신의 클라이언트 소프트웨어를 개발하였다. 개개인이 자발적으로 데이터를 공급하기 때문에 시스템은 다수의 수행 및 신뢰성 문제를 겪는다. 첫째로, 데이터베이스를 통한 데이터는 동시대(contemporaneous)의 것이 아니다; 데이터의 일부는 새롭지만 다른 부분은 3-4년 된 것이다. 시간이 흐르면서 액세스 포인트는 이동하거나 오프라인될 수 있기 때문에 액세스 포인트 위치의 나이는 중요하다. 둘째로, 다양한 하드웨어 및 소프트웨어 구성을 사용하여 데이터가 얻어진다. 모든 802.11 무선 장치 및 안테나는 신호 강도의 표현에 영향을 미치는 상이한 신호 수신 특성을 갖는다. 각각의 스캐닝 소프트웨어 구현은 상이한 시간 간격 동안 상이한 방식으로 Wi-Fi를 스캔한다. 셋째로, 사용자 공급 데이터는 간선 바이어스(arterial bias)를 겪게 된다. 데이터는 고안된 스캐닝 루트를 따르지 않고 있는 개개인에 의해 자기 보고(self-report)되기 때문에, 데이터는 과도한 체증 영역 주위에 모이려는 경향이 있다. 간선 바이러스는 사용자가 현재 어디에 위치되어 있는지에 관계 없이 결과적인 위치를 주요 간선을 향해 끌어당겨 상당한 정확도 오류를 야기한다. 넷째로, 이들 데이터베이스는 802.11 하드웨어에 의해 얻은 원래 스캐닝 데이터보다는 스캔된 액세스 포인트의 계산된 위치를 포함한다. 이들 데이터베이스의 각각은 액세스 포인트 위치를 상이하게 그리고 각각 기본의(rudimentary) 가중 평균 공식으로 계산한다. 그 결과는 일부 액세스 포인트가 수중에 위치되어 있던 것처럼 잘못 나타나고 있는 것을 포함하여 많은 액세스 포인트가 그들의 실제 위치로부터 멀리 떨어져 위치되어 있는 것으로서 나타나는 것이다. 실내 위치 확인(indoor positioning)을 대상으로 하는 Wi-Fi 위치 시스템의 다수의 상업적 제공이 있었다. (예를 들어, Kavitha Muthukrishnan, Maria Lijding, Paul Havinga, Towards Smart Surroundings: Enabling Techniques and Technologies for Localization, Lecture Notes in Computer Science, 3479권, Jan 2Hazas, M., Scott, J., Krumm, J.: Location-Aware Computing Comes of Age. IEEE Computer, 37(2):95-97, Feb 2004 005, Pa005, 350-362페이지 참조) 이들 시스템들은 통합 캠퍼스, 병원 시설 또는 선박장과 같은 제어된 환경 내에서의 자산 및 사람 추적에 대처하도록 설계된다. 고전적인 예로는 심장 마비가 있는 경우 병원 직원이 장치를 위치시키는 데 시간을 소비하지 않도록 병원 내에 크래시 카트(crash cart)의 정확한 위치를 모니터링할 수 있는 시스템을 갖는 것이다. 이러한 사용의 경우를 위한 정확도 요건은 매우 큰 요구를 하는 것으로 통상적으로 1-3 미터 정확도를 요한다. 이러한 시스템들은 무선 신호 전파를 측정하기 위해 캠퍼스의 매 평방피트의 세부적인 장소 조사를 수행하는 것을 포함하는 다양한 기술을 사용하여 그들의 정확도를 미조정한다. 그들은 또한 액세스 포인트 및 클라이언트 무선 장치가 A-GPS가 작동하는 방법과 마찬가지로 동기화 정보를 교환할 수 있도록 지속적인 네트워크 접속을 요구한다. 이 시스템들은 그 실내에서의 사용의 경우에 대해서는 보다 신뢰성있게 되어가고 있는 반면, 임의의 광영역 배치에서는 비효과적이다. 전체 도시에 걸쳐 요구되는 세부적인 장소 조사와 같은 것들을 수행하는 것은 불가능하고, 이러한 시스템에 의해 요구되는 정도까지 전체 대도시 영역에 걸쳐 802.11 액세스 포인트로써 지속적인 통신 채널에 의존할 방식이 존재하지 않는다. 가장 중요하게는, 실외 무선 전파는 기본적으로 실내 무선 전파와 상이하여 이러한 실내 위치 확인 알고리즘은 광영역의 경우에는 거의 무용하게 된다. GPS 위치 판독과 함께 802.11의 존재를 기록하는 이용가능한 다수의 802.11 위치 스캐닝 클라이언트가 존재한다. 이들 소프트웨어 애플리케이션은 수동으로 동작되고 판독값의 로그 파일을 생성한다. 이러한 애플리케이션의 예로는 Netstumber, Kismet and Wi-FiFoFum이다. 일부 취미자(hobbyist)들은 이러한 애플리케이션을 사용하여 그것들이 검출하는 802.11 액세스 포인트 신호의 위치를 표시하고 그것들을 서로 공유한다. 이 데이터의 관리와 정보의 공유는 모두 수동으로 행해진다. 이들 애플리케이션은 액세스 포인트의 물리적 위치에 대하여 어떠한 계산도 수행하지 않으며, 단지 액세스 포인트가 검출되었던 위치를 표시한다. 기본적인 위치 확인 시스템의 성능(performance) 및 신뢰성(reliability)은 임의의 위치 기반 서비스의 성공적인 배치를 위한 주요 핵심이다. 성능은 그 주어진 사용의 경우에 대하여 시스템이 달성하는 정확도 레벨을 일컫는다. 신뢰성은 원하는 성능 레벨이 달성되는 시간 비율을 일컫는다.