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3. 세부 연구 결과
상세설계서
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5) 이종 인프라 위치DB 자동생성/보정/갱신 기술 설계서(ETRI)
상세설계서 표지
1
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3. 세부 연구 결과
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상세설계서
1) 스마트폰 정밀항법 (ETRI)
 2차년도 연구 목표
검증 단말 플랫폼
스마트폰 고정밀 위치 인식을 위한 정밀 추측 항법 알
고리즘 개발
- 상용 스마트폰 센서 정보를 활용한 정밀 항법
알고리즘 구현 및 시현
- Heading Estimation 성능 향상 알고리즘 연구
 마일스톤 점검항목 및 방법
점검 항목
위치 측위 핵심 기술 설계
점검 기준
스마트폰 정밀항법 기술
상세설계서
점검 방법
o 다차원 고정밀 알고리즘 요구사항 및 스마트폰
정밀항법 상위설계의 내용을 반영한 상세설계
여부 확인
- 스마트폰 정밀항법 기술 상세설계서 작성 여부
- 정밀항법 기술관련 요구사항 수용 및 관련기능
포함 여부
2
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3. 세부 연구 결과
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상세설계서
1) 스마트폰 정밀 항법 상세 설계서(KAIST)
스마트폰 정밀 항법 알고리즘
Smartphone
Inertial Sensors
Accelerometer
Step
Detection
Likelihood
Step Length
Estimation
Magnetometer
Correlation
Improved
Heading Estimation
Dead Reckoning
Gyroscope
Positioning
Solution
 기술 내용
- 스마트폰을 기반으로 수집된 각종 센서 정보를 바탕으로 step detection 알고리즘과 heading
estimation 알고리즘 기능을 수행하여 얻어진 사용자의 step과 heading에 대한 데이터를
바탕으로 사용자의 위치 정보 및 추정 경로를 실시간으로 제공
 기술 개발 방향
- Step detection 알고리즘
- Step length estimation 알고리즘
- Heading estimation 알고리즘
3
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3. 세부 연구 결과
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상세설계서
1) 스마트폰 정밀 항법 기술 설계서
a. Step Detection 알고리즘
Accelerometer
 기술 개요
5
Synthetic acceleration
Peak detection
Zero-crossing detection
4
- 사람이 걸을 때 가속도 센서의 출력이 일정
패턴을 보이는 특징을 이용해 사람의 걸음을
Synthetic acceleration
3
감지.
- 가속센서의 패턴 중 peak를 통해 감지하는
2
방법과 zero-crossing point를 통해 감지하는
1
방법
0
-1
 Step Detection 알고리즘
-2
-3
- Time window를 이용한 step detection
No Step
알고리즘
5
10
15
20
Time [s]
25
30
- Time window를 이동 시켜가면서 window내에
peak 또는 zero-crossing point를 찾음.
4
3. 세부 연구 결과
상세설계서
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1) 스마트폰 정밀 항법 상세 설계서
b. Heading Estimation 알고리즘 (KAIST)
Correlation between magnetometer and gyroscope
 기술 내용
- 앞서 보인 step detection 알고리즘에 상응하는
350
heading estimation 알고리즘을 적용함에 있어
탐지된 각 step에 보다 정확한 heading 정보를
Orientation [deg]
300
적용하는 기술
250
Correlation is broken
 기술의 특징
Magnetometer orientation
Gyroscope orientatoin
Heading with correlation
200
1
2
3
4
5
6
Time [t]
7
8
9
10
Likelihood (correlation between step and heading)
Synthetic acceleration
Peak step detection
Zero-crossing step detection
Peak step detection heading time
Zero-crossing step detection heading time
15
10
Acceleration [m/s 2]
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- magnetometer의 정확성뿐만 아니라
magnetometer와 gyroscope 사이의 correlation
모두를 함께 사용하여 보다 신뢰할 수 있는
heading 정보를 추정
 설계 및 개발 내용
-   , cor   m ag , k   gyro , k
  , m ag   m ag , k   m ag , k 1
 ori , k    ori , k 1    m ag , k   gyro , k

 ori , k    m ag , k   gyro , k


 ori , k    ori , k 1


 ori , k    ori , k 1   gyro , k

5
0
t p , k  arg m in a  t 
-5
,   , cor    , cor ,   , m ag    , m ag
,   , cor    , cor ,   , m ag    , m ag
,   , cor    , cor ,   , m ag    , m ag
,   , cor    , cor ,   , m ag    , m ag
h
s
s
t k 1  t  t k
1
2
3
4
5
6
Time [t]
7
8
9
10
5
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3. 세부 연구 결과
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상세설계서
1) 스마트폰 정밀 항법 상세 설계서
c. 실험 환경 (KAIST)
Experiment Environment
항목
값
사용 단말
iPhone 4S
사용 센서
accelerometer
magnetometer
gyroscope
센서 샘플링 주파수
KI Building Rectangular & Twisting Path
20Hz
실험 참가자 수
5명
각 참가자 당 실험 수
10회
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3. 세부 연구 결과
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상세설계서
1) 스마트폰 정밀 항법 상세 설계서
d. 실험 결과 (KAIST)
KI Building Rectangular Path (75m)
Peak
Mag.
Heading
error [○]
15.71
○
Gyro.
0.89
○
KI Building Twisting Path (85m)
Z-C
Prop.
0.70
○
Mag.
16.14
○
Gyro.
0.91
○
Prop.
0.73
○
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3. 세부 연구 결과
상세설계서
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5) 이종 인프라 위치DB 자동생성/보정/갱신 기술 (ETRI)
 요구사항 추적표
기능규격번호
기능규격이름
설계서 반영 여부
(class 명)
관련 UR
FS_MT-301
위치 계산 기능
3-5
UFR.004
FS_MT-302
Motion 예측 기능
3-5
UFR.004
8
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3. 세부 연구 결과
상세설계서
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5) 스마트폰 정밀 항법 상세 설계서 (KAIST)
실적
 2차년도 계획 및 실적
2012
상용 스마트폰 센서 정보를 활용한 정밀 항법 알고리즘
구현/시험
3
4
5
6
7
8
2013
9 10* 11 12
1
1. 센서 정보기반 정밀항법 알고리즘 연구
2. 센서 정보기반 정밀항법 알고리즘 상세 설계
3. 센서 정보기반 정밀항법 알고리즘 구현
4. 센서 정보기반 정밀항법 알고리즘 시현 및 검증
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