스마트기기의 보급이 증가하고 서비스 산업에 대한 관심이 높아짐에 따라 사용자의 위치정보를 생성하고 그 정확도를 높이기 위한 연구가 지속되고 있다. 또한 이 위치정보는 다양한 위치기반 정보와 결합되어 삶의 질을 향상시키는 위치기반서비스로 제공되고 있다. 실외 환경에서 사용자의 위치는 GPS를 통해 쉽게 획득할 수 있다. 그러나 도심 지역, 지하 주차장, 실내 공간과 같은 위성신호 음영지역에서는 위치정보를 획득하지 못하거나 큰 오차를 포함하기도 한다. 이런 이유로 특정 목적의 보행자를 위한 Pedestrian Dead Reckoning (PDR) 기반 연속 위치정보를 추정하는 기술이 지속적으로 연구되고 있다. 인프라 없이 스마트기기에 탑재된 센서만으로 보행자의 위치를 추정할 수 있는 장점이 있지만 시간에 따라 오차가 점점 증가하는 문제는 인프라 기반 정보와 융합하는 것을 필요로 한다. 따라서 본 연구에서는 PDR과 GPS의 상호 보완적인 오차 특성을 고려하여 Extended Kalman Filter (EKF)를 사용한 복합항법을 통해 보행자의 위치를 추정하고자 한다. 이 기술을 통해 보행자의 연속적인 위치정보를 정확하게 추정할 수 있음을 실 데이터 기반 실험을 통해 검증한다.

Development of Indoor Pedestrian Positioning Technology based on Smart Devices

Yu Seok Jung, Jun Gyu Song, Min Sik Jang, Seong Yun Cho*

As the spread of smart devices increases and interest in the service industry grows, research is being conducted to generate user location information and improve its accuracy. In addition, this location information is combined with various location-based information to provide location-based services that improve the quality of life. In outdoor environments, the user's location can be easily obtained through GPS. However, in areas with satellite signal shadows such as urban areas, underground parking lots, and indoor spaces, location information may not be obtained or may contain large errors. For this reason, research is being conducted continuously on a technology to estimate continuous location information based on Pedestrian Dead Reckoning (PDR) for specific purposes. Although it has the advantage of being able to estimate the location of a pedestrian using only sensors mounted on smart devices without infrastructure, the problem of increasing errors over time requires fusion with infrastructure-based information. Therefore, in this study, we aim to estimate the location of a pedestrian using a composite navigation method using an Extended Kalman Filter (EKF) by considering the complementary error characteristics of PDR and GPS. We verify through experiments based on real data that this technology can accurately estimate continuous location information of a pedestrian.

Keywords: smartphone positioning, PDR, GPS, EKF

Speaker 정유석 경일대학교