긴급 신고 상황에서 신고자 및 범죄 피해자의 위치를 신속하고 정확하게 파악하는 것은 구조 시간의 단축과 안전 확보에 핵심적인 요소이다. 그러나 스마트워치와 같은 웨어러블 기기는 저전력 설계로 인해 GPS, LTE, Wi-Fi 기반 위치정보의 획득 주기가 수십 초 이상으로 제한된다. 이에 본 연구에서는 보행자의 연속적인 위치 추정을 위해 Pedestrian Dead Reckoning (PDR) 정보와 수치 지도를 활용한 지도 정합 기법을 제안한다. 먼저 저전력을 위해 낮은 샘플링 주기의 관성 데이터를 사용하여 PDR 정보를 생성한다. 손목에 착용되는 스마트워치는 팔의 지속적인 움직임과 보행 패턴의 변동성으로 인 해 보행 구간의 정확한 식별이 어렵다. 따라서 딥러닝 기반의 HAR 접근법을 활용하여 수집된 관성 데이터의 보행 시점 구간을 분류한다. 보행 데이터의 가속도계는 걸음 검출과 보폭 추정 과정에 사용되어 걸음으로 인한 이동 거리 정보를 추정한다. 그리고 자이로 데이터를 수정된 Z 점수를 활용한 회전 감지 알고리즘에 적용하여 보행자의 회전 정보를 생성한다. 마지막으로, 서비스 지역에 각 노드의 간선 이 연결된 수치 지도를 작성하고, PDR 정보와 구축된 지도와의 정합을 통해 보행자의 이동 경로를 추출한다. 제안된 기법의 성능은 실외 환경에서 사전 설계된 보행 시나리오를 기반으로 한 실시험을 통 해 검증한다.

PDR-Based Map Matching Technique for Generating Movement Trajectories of Smartwatch Wearers

Jae-Uk Kwon, Seong-Yun Cho*

Accurately and rapidly identifying the location of both the caller and the crime victim in emergency reporting situations is an essential factor in reducing response time and ensuring safety. However, wearable devices such as smartwatches are limited in the acquisition frequency of GPS, LTE, and Wi-Fi-based location information due to their low-power design, often updating only every several tens of seconds. Therefore, this study proposes a map-matching technique that utilizes Pedestrian Dead Reckoning (PDR) and digital maps for continuous location estimation of pedestrians. First, PDR information is generated using inertial data with a low sampling rate for low power consumption. The identification of walking segments with wrist-worn smartwatches is challenging because of continuous arm motion and irregular gait patterns. Therefore, a deep learning-based HAR approach is used to classify walking segments from the collected inertial data. Accelerometer data from walking segments is used for step detection and stride length estimation to calculate the distance traveled. In addition, gyroscope data is applied to a turning detection algorithm utilizing modified Z-scores to generate pedestrian turning information. Finally, a digital map is created in which the edges of each node in the service area are connected, and the pedestrian's movement path is extracted by matching the PDR information with the constructed map. The performance of the proposed technique is verified through experiments based on pre-designed walking scenarios in an outdoor environment.

Keywords: smartwatch, PDR, digital map, map matching

Speaker 권재욱 경일대학교