고정밀 실내 위치 정보

스마트폰 센서를 통해 수집할 수 있는 모든 정보를 수집하여 
보다 정밀 데이터를 수집하고 수집된 데이터는
와따가 개발한 알고리즘과 필터링 기술을 통해 정확한 위치 정보로 보정이 된다.
또한 지속적인 DB 자동 업데이트를 통해 위칭 정보 오류를 사전에 차단한다.

Point 1

고정밀 하이브리드
위치정보 수집

별도의 장비 설치 없이 스마트폰 센서를
활용하여 위치정보 빠르게 수집


Wi-Fi (RSSI / RTT)

와따는 지하에서 존재하는 수 많은 Wi-Fi AP와 신호세기등을 이용한 Wi-Fi 핑거프린트 기법을 적용하여 스팟별로 Wi-Fi 정보를 수집하고 보정하여 사용자의 위치를 인식합니다. 현재 Wi-Fi는 오피스, 쇼핑몰, 아파트 뿐만 아니라 지하 실내에서도 쉽게 찾아볼 수 있습니다. 또한 모든 스마트폰에서는 Wi-Fi 를 지원하고 자유롭게 사용할 수 있는 최적의 환경을 제공하고 있습니다.

BLE (Bluetooth Low Energy)

Bluetooth, Beacon, NFC는 저렴한 비용과 신속한 확장성을 가지고 다양한 업무 분야에서 실내에서의 고객 위치 확인, 프로모션과 이벤트, 결제 등의 목적으로 많이 사용 되어지고 있습니다. 비콘은 iOS와 안드로이드의 모든 단말기를 지원하지만, 커버리지와 동시 접속자 수의 한계, 배터리 그리고 유지 관리등의 제약을 가지고 있습니다. 비콘은 하이브리드 위치 인프라 중의 하나로 다른 위치 인프라와 함께 위의 단점을 보완하여 사용함으로써 사용자의 실내 위치 인식의 정확도를 높여줍니다. 특히 iOS에서는 빠르게 위치 전환을 인식하고 보완해주는 역할을 합니다.

기압 (Barometric Pressure)

와따는 스마트폰의 기압 센서를 이용하여 사용자의 수직 운동과 층간의 이동을 감지합니다. 지하 공간의 대형화로 인해 여러개의 층간 구분이 되어있는 지하 대형 쇼핑몰과 지하 주차장 그리고 지하철 역에서도 건물 내부의 압력의 변화를 감지하여 사용자의 위치를 인식합니다. 기압은 날씨와 시간에 따라 그 수치가 수시로 변하기 때문에 수집된 각 층간의 기압 센서값을 절대 값으로 사용할 수가 없습니다. 와따는 사용자의 층 간 이동에 따른 기압의 변화를 인지하고 동일 층에서 수집된 다른 위치 정보와이 비교를 통해 사용자의 위치를 인식합니다.

지구 자기장 (Earth Magnetic Field)

와따는 구조물이 비슷하거나 동일한 빌딩이나 지하철 역사에서도 지자기 센서 정보와 다른 위치 인프라를 함께 사용하는 하이브리드 기술을 통해 완벽하게 사용자 위치를 추정합니다. 지자기 센서는 네비게이션을 지원하는 모든 스마트폰에 기본적으로 장착되어 있는 기본 센서 중의 하나로, 동서남북의 이동 하는 방향을 알려주는 나침반의 역활을 합니다. 지구 자기장 맵핑과 핑거 프린트를 이용하는 경우 아주 높은 위치 정확도를 보여줍니다. 하지만 철근 구조물로 구축되어진 대부분의 건축물은 지자기의 영향을 많이 받아 동일한 구조물은 동일한 자기장 패턴을 가지고 있다는 약점이 있습니다.

Point 2

Particle Filter, SER(유사 에너지 영역)을
사용한 강력한 하이브리드 포지셔닝

Particle filter를 사용하여 각각의 수집된 파티클의 위치 확률값을 계산
SER 유사 에너지 영역에서 확률이 낮을 경우, 반경을 확대해서 위치를 재측위하여 보정
PDR (2D) 및 Wi-Fi / 기압계를 이용한 모션 추정 (시간 업데이트 용)
Wi-Fi / BLE 측정 우도 모델 (히스토그램 또는 가우시안) (측정 업데이트 용)

Point 3

위치 정보 자동 라벨링
및 DB생성

하이브리드 위치 정보 수집앱을 통해 수집된 고정밀 위치 정보는 수집 지점별로 자동으로 라벨링 되어 DB를 생성
사전 수집 지점별로 생성된 위치 정보 DB는 각 각의 수집 지점별, 주요 역사별, 지역별, 국가별로 분류되어 저장
* 적절한 측정을 로드하기 위한 여러 필터링 기능
* 멀티 타입 측정 분석 지원
* 모든 유형의 측정 (Wi-Fi, BLE, 자기장, 기압, NFC 등) 지원
* 가우시안 모델을 사용하여 확률 적 지문을 지원하는 효율적이고 빠른 위치 DB 생성

Point 4

위치 정보 DB 자동 업데이트

사용자 크라우드 소싱을 통해 DB와 스캔 데이터간의 WiFi, BLE등의 환경 변화가 감지되면
자동으로 위치정보 DB를 업데이트 하여 항상 정확한 위치 정보와 POI를 유지.

* 무선 인프라 스캔 데이터 (Wi-Fi, BLE 등)
* 보행자 이동에 따른 자기장 변화 (지자계)
* 기압변화에 따른 모션 추정 및 층 구분 (기압계)
* 걸음 수 (가속도계)

* 방향 변경에 따른 회전 각도 (자이로 스코프)

Point Ext.

다양한 와따의 고정밀 측위 기술

보행자 추측항법 PDR
Pedestrian Dead-Reckoning

각종 센서를 사용하여 사람이 이동하는 속도, 가속도나 방향, 거리 등의 이동 정보를 파악, 출발지점으로부터의 상대위치를 산출하는 기술이다. 이러한 PDR에 의한 위치 이동 산출은 다음과 같은 방법으로 이루어질 수 있다. 먼저, 상기 측위 대상이 소지하거나 상기 측위 대상에 부착되어, 센서에 의해 상기 측위 대상의 이동 정보를 감지하는 단말(이하 'PDR 단말'이라 한다)로부터, 감지된 이동 정보를 WPS 및 PDR을 이용한 측위 시스템이 수신한다. WPS 및 PDR을 이용한 측위 시스템은 신호를 직접 PDR 단말로부터 수신할 수도 있고, 보행자에 인접한 AP를 통하여 수신할 수도 있다.

추측항법 DR 
Dead-Reckoning

추측항법(dead reckoning, dead reckoning navigation)은 이미 아는 출발위치(datum)에서 침로와 속력를 계산하여 자신의 위치를 추측하며 항해하는 방법이다. 보통 추측위치 (dead reckconing position, DRP)라 함은 출발 위치에서 침로와 속력만 계산한 것을 말하며, 추정위치 (estimated position, EP)는 추측위치에서 신뢰성을 높이기 위해 다양한 외력의 영향(이동 수단의 특성, 풍압차 등)을 감안하여 구한 위치를 말한다. 항해나 비행 노선, 속도로부터 추정할 수 있는 거리, 이미 알고 있는 출발점, 알고 있거나 추정된 편류 등의 기록에 의해 결정한다. 사실상 모든 항법장치는 이 추측항법(dead reckoning)을 이용하고 있다.

RTT
Round Trip Time

Wi-Fi RTT 및 관련 FTM(Fine-Time-Measurement) 기능은 IEEE 802.11mc 표준에서 지정합니다. Wi-Fi RTT는 FTM에서 제공하는 정확한 시간 측정이 필요합니다. 패킷이 두 기기를 왕복하는 시간을 측정하고 그 시간에 광속을 곱하여 두 기기 간의 거리를 계산하기 때문입니다. Wi-Fi 위치 기능을 사용하여 주변의 RTT 지원 Wi-Fi 액세스 포인트 및 Wi-Fi를 인식하는 피어 기기와의 거리를 측정할 수 있습니다. 기기에서 3개 이상의 액세스 지점에 대한 거리를 측정하는 경우, 다변측정(MLAT) 알고리즘을 사용하여 해당 측정에 가장 적합한 기기 위치를 측정할 수 있습니다. 일반적으로 결과의 정확도는 1~2m 이내입니다.

초광대역 UWB
Ultra Wide Band

초광대역 (Ultra-wideband, UWB)는 기존의 스펙트럼에 비해 매우 넓은 대역에 걸쳐 낮은 전력으로 대용량의 정보를 전송하는 무선통신 기술이다. 변복조 기능이 필요없고 낮은 전력 밀도를 가진다. 투과성이 좋아 건물 내의 벽이나 비금속 칸막이 등을 통화할 수 있고 음영지역에서도 사람이나 사물의 위치를 파악할 수 있으며, 정확도가 높아 실내 위치 인식에 많이 사용될 것으로 기대한다.
UWB를 이용한 측위 기술은 실내 환경에서 수 센티미터 이내의 정확도를 갖는 고정밀 측위 시스템 개발하는 데 가장 강력한 후보 기술 중 하나이다.



위치정보 데이터 SDK, API 으로 제공

클라우드 위치 정보 서비스 플랫폼과 국내 957개
지하 역사의 고정밀 하이브리드 위치 정보를 SDK, API 제공


대형 쇼핑몰, 지하 역사등에서 정확한 고객의 현재 위치 확인 뿐만 아니라, 반경 1-3m 안에서 길을 건너는 사람/ 쇼핑몰로 향하는 사람/ 지하철을 타는 사람 등의 이동 방향과 목적을 예측하여 다양한 기업 프로모션 및 타겟 위치 정보 서비스를 수행할 수 있는 모바일 위치 정보 통합 솔루션 제공. 또한 수집된 위치 정보 데이터는 상권분석, 교통분석, 이동분석, 유통분석등의 미래 전략과 계획을 수립하는데 사용.

위치정보 데이터 관리 및 빅데이터 분석

빅데이터 분석


* 위치 정보 데이터 관리 페이지를 통해 사용자 이동동선,
패턴 및 이용 빅데이터를 수집∙저장∙ 분류∙ 분석하여 고객 인사이트 도출
* 관리자 페이지에서 위치 정보 별, 매장 별, 고객 분류 별 위치 정보 데이터 분석 리포트를 통해 위치 별 방문횟수, 체류 시간, 고객 선호도, 행동 분석, 프로모션 효과 분석, 운영 성과 분석 등을 실시간으로 확인