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위치파악 추정치들의 정확성을 개선하기 위한 시스템 및 방법{A SYSTEM AND METHOD FOR IMPROVING THE PRECISION OF LOCALIZATION ESTIMATES}
도 1은 개선된 정확성과 신뢰성을 갖는 새 위치파악 추정치들을 생성하기 위해 초기 위치파악 데이터의 후처리를 위한 시스템의 예를 구성하는 일반 목적 컴퓨팅 디바이스를 도시하는 일반 시스템도. 도 2는 개선된 정확성과 신뢰성을 갖는 새 위치파악 추정치들을 생성하기 위해 초기 위치파악 데이터의 후처리를 위한 후처리기를 구현하는 프로그램 모듈들의 예를 도시하는 시스템도의 예. 도 3은 도 2의 후처리기의 동작을 도시하는 동작 흐름도의 예. <주요 도면 부호 설명> 200 수신기 어레이 220 초기 위치파악 추정치들 280 새 위치파악 추정치들
본 발명은 설정된 탐색 영역 내에 객체 위치파악 및 트랙킹에 관한 것이고, 더 구체적으로는, 초기 위치파악 측정치들 또는 추정치들의 클러스터-기반의 통계적 후처리를 제공하여, 예를 들어, 마이크로폰 어레이, 방향성 안테나 어레이, 레이더 수신기 어레이 등과 같은, 수신 어레이의 사용에 의해 생성된 위치파악 추정치들의 정확성을 개선하는 시스템 및 처리에 관한 것이다. 설정된 영역들 내의 객체들의 위치파악과 트랙킹은 다수의 시스템들에게 중요한 요소이다. 예를 들어, 다수의 종래의 오디오 회의 응용 프로그램들은 종래의 사운드 소스 위치파악(SSL) 처리(즉, 시간지연 추정치들, 빔스티어링(beamsteering) 등)에 마이크로폰 어레이들을 사용하여 특정 개인들의 스피치이나 사운드를 효과적으로 격리시켜 원하는 대로 처리되도록 한다. 유사한 기술들은, 예를 들어, 어떤 노드나 노드들이 무선 컴퓨터망 내의 특정 가입자들에 의해 사용되는지를 결정하기 위해, 다수의 응용 프로그램들을 위해 무선 소스들의 위치를 파악하기 위한 방향성(directional) 안테나들의 어레이를 사용한다. 여전히 다른 유사한 기술들은 레이더나 레이저 수신기 어레이들을 사용하여 객체들을 트랙킹하기 위해 사용된다. 일반적으로, 그런 기술들은 당업자들에게는 잘 공지되었다. 예를 들어, 종래의 마이크로폰 어레이는 통상적으로 어떤 소정의 레이아웃으로의 마이크로폰들의 배치를 포함한다. 이들 마이크로폰들은 일반적으로 다양한 방향들과 공간 상의 상이한 포인트들로부터 발생하는 사운드 파동을 캡춰하기 위해 사용된다. 그 다음, 다수의 종래의 기술들 중의 하나가 SSL를 수행하기 위해 사용된다. 일반적으로, 이들 SSL 기술들은, 지간 지연 추정치(TDE)에 기초하는 것들 및 빔스티어링(beamsteering)에 기초하는 것들을 포함하는 2개의 범주들에 속한다. 사운드 소스로의 방향의 발견은, 예를 들어, 그 사운드 소스로 빔을 포인팅하는 것 및 다른 방향들로부터 나오는 임의의 잡음들을 억제하는 것과 같이, 공간 필터링에서 중요한 역할을 행한다. 일부 경우들에서, 화자 트랙킹 및 기록된 오디오 신호들의 후처리를 위해 사운드 소스로의 방향을 이용한다. 화상 회의 시스템의 관점에서, 화자 트랙킹은 종종 말하는 사람 쪽으로 비디오 카메라를 동적으로 돌리기 위해 사용된다. 일반적으로, 대부분의 사운드 소스 위치파악 시스템들은 어레이의 각각의 마이크로폰으로부터의 각각의 신호를 우선 전처리하여 마이크로폰 어레이로부터의 신호들을 처리한다. 이 전처리는 통상적으로 신호를 프레임들로 패키징하는 것, 잡음 억제를 수행하는 것, 및 특정 프레임들이 사운드 소스의 위치를 결정하기 위한 목적으로 처리되거나 또는 거절되는지를 판정하기 위해 개별 프레임들을 분류하는 것을 포함한다. 일단 전처리가 완료되면, 실제 사운드 소스 위치파악은 통상적으로, 예를 들어, TDE 또는 빔스티어링 기술들을 포함하는 종래 SSL 기술들의 사용과 관련하여 어디에 사운드 소스가 위치되는지를 지시하는 초기 방향 추정치들 또는 확률 분포 함수(PDF)를 제공한다. 이 위치는 일차원적 위치파악(예를 들어, 사운드 소스가 평면 상에 위치된 각도), 이차원적 위치파악(예를 들어, 삼차원적 공간에서 사운드 소스의 방향을 나타내는 벡터를 정의하기 위한 2개의 각도들, 방향과 고도), 및 완전 삼차원적 위치파악(예를 들어, 사운드 소스가 위치된 삼차원 공간에서의 위치를 파악하기 위한 방향, 고도, 및 거리)의 형태로 정의될 수 있다. 일반적으로, 어떤 SSL 기술이 사용되든지 간에, 목적은 통상적으로 잔향(reverberation)에 강함, 복수의 사운드 소스들을 구별하는 능력, 및 잠재적으로 잡음이 있는 환경에서 높은 위치파악의 정확성을 제공하기 위한 것이다. 일단 사운드 소스 위치의 지시자가 계산되면, 후처리 단계는 종종 구현된다. 일반적으로, 이 후처리는 몇 개의 위치파악 측정치들의 결과를 조합하여 정확성을 증가시키고, 사운드 소스 이동을 추적하고, 또는 복수 사운드 소스들을 트랙킹한다. SSL 후처리를 위해 사용되는 다양한 종래 기술들은 단순한 평균화, 통계 처리, 칼만 필터링(Kalman filtering), 분자 필터링(particle filtering) 등을 포함한다. 그런 기술들은 통상적으로 응용 프로그램에 종속하지만, 일반적으로 잔향파들과 강한 반향들(reflections)로부터의 위치점들을 제거하여 사운드 소스 위치파악 정확성을 개선하는 것에 관한 것이다. 일반적으로, 위치파악 추정치들이나 측정치들의 정확성이 증가함에 따라, 오디오 신호(예를 들어, 정확한 사운드 소스 트랙킹과 같은)의 임의의 추가 처리는 향상된다. 무선 신호, 레이더 파동 등을 포함하는 기타 신호 유형들에 대한 신호 소스 또는 객체 위치파악은 종종 마이크로폰 어레이를 통해 캡춰된 사운드 파동들의 경우에 상술된 것들과 유사한 전처리 및 후처리 기술들을 사용하여 성취된다. 일반적으로, 그런 위치파악 기술들은 종종 상이한 신호 및 수신기 어레이 유형들(예를 들어, 방향성 안테나 어레이, 레이더나 레이저 수신기 어레이 등)을 위해 적합화된 빔스티어링 기술들을 포함한다. 오디오 신호들과 같이, 다른 신호 유형들의 위치 파악은 통상적으로 신호들(예를 들어, 사운드 파동, 무선 파동, 레이더 파동 반향 등)의 전파(propagation) 분석에 기초한다. 신호나 어레이 유형에 상관없이, 모든 그런 위치파악 시스템들로, 한 가지 기본 목적은 위치파악 정확성과 신뢰성을 감소시키는 경향이 있는, 예를 들어, 회절(diffraction), 간섭(interference), 반향 등과 같은 잡음과 기타 효과들이 존재할 때도 신속하고 정확한 위치파악 추정치들 또는 측정치들을 제공하는 것이다. 상술된 바와 같이, 위치파악 추정치들의 전처리는 일반적으로 위치파악 추정치들의 정확성을 증가시키기 위해 고안된다. 그러므로, 필요한 것은 위치파악 추정치들의 정확성을 개선하기 위한 위치 파악 데이터의 신속하고 신뢰성 있는 후처리를 제공하는 시스템 및 처리이다. 더욱이, 그런 시스템 및 방법은 기존의 위치파악 기술들과 동작할 수 있어야 하고 적합화되어야 한다.
본 명세서에 기재된 시스템 및 방법은 종래 위치파악 기술들로부터 유도된 초기 위치파악 추정치들의 신뢰성과 정확성을 향상시켜 한 개 이상의 객체들이나 사운드 소스들을 트랙킹하거나 위치파악하기 위한 기존 신호 위치파악 기술들을 향상시키기 위해 동작한다. 다음 논의를 통해, "객체"라는 용어는 위치파악 방법들을 통해 트랙킹되거나 위치파악되는 실제 객체들, 또는 신호 소스들(예를 들어, 말하는 사람으로부터의 사운드와 같은)을 언급하기 위해 사용될 것임을 주목한다. 후처리 기술들의 사용을 통해 개선되는 종래 위치파악 기술들은, 예를 들어, 마이크로폰 어레이 입력들에 기초하는 종래의 사운드 소스 위치파악(SSL) 시스템들, 방 향성 안테나 어레이 입력에 기초하는 종래 무선 소스 위치파악 시스템들, 레이더나 레이저 수신기 어레이들에 기초한 종래 타겟 위치파악 및 트랙킹 시스템들 등을 포함한다. 그런 위치파악 기술들은 당업자들에게는 잘 공지되고, 본 명세서에서 상세하게 기재되지는 않을 것임을 주목한다. 일반적으로, 본 명세서에 기재되는 후처리 시스템 및 방법은 초기 위치파악 추정치들에 통계적 실시간 클러스터링 처리를 적용하고, 이 실시간 클러스터링을 사용하여 초기 위치파악 추정치들과 관련된 개선된 정확성과 신뢰성을 갖는 새로운 위치파악 추정치들을 생성한다. 상술된 바와 같이, 본 명세서에 기재된 후처리 기술들은 신호 소스 위치파악 추정치들을 제공하는 종래 시스템들과의 사용을 위해 적합화될 수 있다. 더욱이, 본 명세서에 기재된 시스템 및 방법은 또한 개선된 정확성과 신뢰성을 제공하기 위해 관찰되고, 여기서 초기 객체 위치파악 추정치들은 잡음, 반향, 잔향, 또는 기타 간섭을 포함할 수 있는 환경들에서 수집된다. 특히, 본 명세서에서 기재된 처리는 다수의 종래 위치파악 기술들 중의 임의의 것을 사용하여 초기 객체 위치파악 추정치들이나 측정치들을 수집하거나, 생성시키거나, 그렇지 않으면 습득하여 시작한다. 일반적으로, 종래 위치파악 데이터는 통상적으로 시간의 함수로서 일, 이, 또는 삼차원(예를 들어, 방향; 방향과 각도;또는 방향, 각도, 및 거리)으로 제공된다. 본 명세서에 기재된 후처리 기술들은 임의의 차원의 위치파악 데이터로 일반화될 수 있는 한편, 설명 목적으로, 다음의 논의는 위치파악 데이터가, 예를 들어, 방향, 고도, 및 거리의 공지되거나 계산 된 표준 편차들 σ ψ ,σ θ ,σ ρ 의 각각과 함께 설정된 영역들 내의 방향, 고도, 및 거리와 같은 삼차원적임을 가정할 것이다. 단순히 위치 추정치들의 제공에 추가하여, 종래 위치파악 기술들은 각각의 위치파악 추정치에 대한 계산되거나 추정되는 신뢰성을 설명하는 가중치, 신뢰도(confidence) 측정치, 또는 추정치를 빈번히 제공한다. 더욱이, 각각의 위치파악 추정치에 대한 시간은 또한 통상적으로 제공된다. 이 시간은 이하에서 각각의 위치파악 추정치에 대해 "시간 스탬프"로서 언급이 될 것이다. 이 모든 정보는 본 명세서에서 초기 위치파악 추정치들의 정확성과 신뢰성을 증가시키기 위해 설명되는 후처리 시스템, 및 방법에서 사용된다. 환언하면, 본 명세서에 기재된 후처리 시스템은 1) 위치 데이터, 2)추정된 위치 신뢰성, 및 3) 데이터 시간 스탬프를 포함하는 각각의 위치파악 추정치를 갖는 종래 위치파악 추정치들의 입력을 받는다. 그 다음, 이 데이터는 입력 위치파악 추정치들에 관련하여 개선된 신뢰성을 갖는 새로운 위치파악 추정치들을 유도하기 위해 사용된다. 각각의 초기 위치파악 추정치에 대한 이 정보(예를 들어, 위치, 신뢰성, 및 시간) 세트는 이 설명을 통해 "초기 위치파악 추정치들" 또는 단순히 "초기 측정치들"로서 언급될 것이다. 위치나 위치파악 추정치들의 신뢰성은 특히, 객체 이동이나 어레이 이동의 수신이 가능하면, 시간이 경과함에 따라 감소한다고 가정된다. 그러므로, 일 구현 예에서, 초기 위치파악 추정치들이 주어지면, 본 명세서에 기재된 후처리 시스템 및 방법은 우선 소정의 시간보다 더 오랜 모든 위치파악 측정치들을 버리고 시작한다. 이 소정의 시간, 또는 측정치 "존속기간(lifetime)", 은 임의의 특정 위치파악 추정치가 유효하다고 고려될 동안이고, 그러므로 위치파악 추정치가 후처리 계산을 위해 사용될 동안의 시간이다. 이 "존속기간"은 단순히 특정 위치파악 추정치가 생성된 때로부터의 시간(즉, 특정 위치파악 추정치의 시간 스탬프와 현재 시간 간의 시간)의 측정치이다. 일반적으로, 존속기간이 증가하면, 더 많은 위치파악 추정치들이 후처리를 위해 이용가능할 것이다. 통상적으로, 더 긴 존속기간이 주어지면, 이용가능한 더 많은 수의 위치파악 추정치들은 실제 객체들과 가능한 반향들 간에 더 신뢰할 수 있는 구별이 되도록 하여, 더 나은 위치파악 정확성을 제공한다. 그러나, 더 긴 초기 위치파악 추정치 존속기간의 사용은 또한 객체가 이동하거나 그렇지 않으면 수신 어레이에 관련하여 위치를 변경할 때 더 긴 위치파악 응답 시간의 결과를 가져온다. 그러므로, 위치파악 추정치 존속기간의 최적 선택은 기대되는 객체 이동의 함수로서 되어진다. 예를 들어, 주어진 정적(stationary)이나 느리게 움직이는 객체들에서, 통상적으로 더 긴 존속기간들이 적합하다. 반대로, 더 짧은 존속기간들은 통상적으로 더 빠른 객체 이동들에 더 적합하다. 결과적으로, 일 구현에서, 적합화한 존속기간은 시간의 함수로서 응답 시간과 위치 유효성 간의 타협점(tradeoff)으로서 선택되는 존속기간을 갖는 계산된 객체 이동들에 기초하여 계산된다. 계산된 이동들은 단순히 시간의 함수로서 위치 추정치들을 사용하여 계산된다. 본 명세서에 더 상세히 기재된 바와 같이, 그 다음, 후처리는 1) 공간적으로 퍼져있는 겹친 섹션들에서 초기 위치파악 추정치들(소정의 존속기간 내의 것들)을 "클러스터링"하는 것, 2) 클러스터들 내에 "잠재적 객체들"을 식별하는 것, 3) 클러스터링에 기초하여 잠재적 객체들의 위치와 표준 편차를 추정하는 것, 및 4) 중복가능한 객체들을 삭제하는 것을 포함하는 다단계 처리로써 계속한다. 일 구현에서, 후처리는 각각의 객체(중복 객체들의 삭제 후에)에 대한 위치 추정을 위한 신뢰도 레벨을 계산하여 더 계속한다. 결과적으로, 본 명세서에 기재된 후처리 시스템 및 방법의 최종 결과는 객체들의 리스트이고, 각각은 위치, 표준 편차, 및 일 구현에서, 객체 위치의 신뢰도 레벨이 제공된다. 위의 요약의 관점에서, 본 명세서 기재된 후처리 기술들은 종래 위치파악 기술들로부터 유도된 위치파악 추정치들의 정확도를 개선하는 개선된 시스템 및 처리를 제공함은 명백하다. 방금 기재된 이득들에 추가하여, 이 시스템 및 방법의 다른 장점들은 첨부된 도면들과 함께 설명될 때 이하에 기재되는 상세한 설명으로부터 명백해질 것이다.
본 발명의 특정 특징들, 양태들, 및 장점들은 다음의 설명, 첨부된 청구범위, 및 첨부된 도면과 관련하여 더 잘 이해될 것이다. 본 발명의 선호되는 실시예들의 다음의 설명에서, 본 출원서의 일부를 형성하고, 본 발명이 실시될 수 있는 특정 실시예들이 설명 목적으로 도시되는 첨부된 도면들로의 참조가 되어진다. 다른 실시예들이 사용될 수 있고, 구조적 변경이 본 발명의 범위를 벗어나지 않고 만들어질 수 있슴을 이해할 수 있다. <운영 환경의 예> 도 1은 본 발명이 구현될 수 있는 적합한 컴퓨팅 시스템 환경(100)의 예룰 도시한다. 컴퓨팅 시스템 환경(100)은 단지 적합한 컴퓨팅 환경의 일 예일 뿐이고, 본 발명의 사용이나 기능의 범위에 대해 임의의 제한을 제안하려고 의도되지는 않는다. 컴퓨팅 환경(100)은 운영 환경(100)의 예에서 도시된 컴포넌트들 중의 임의의 것 또는 조합과 관련된 임의의 종속성이나 요구사항을 갖는 것으로 해석되어서는 안된다. 본 발명은 다수의 다른 일반 목적이나 특수 목적 컴퓨팅 시스템 환경 또는 구조와 동작할 수 있다. 본 발명과 사용하기에 적합할 수 있는 잘 공지된 컴퓨팅 시스템, 환경, 및/또는 구조의 예들은 개인용 컴퓨터, 서버 컴퓨터, 핸드헬드, 랩톱 또는 모바일 컴퓨터 또는 셀폰과 PDA와 같은 통신 디바이스, 멀티프로세서 시스템, 마이크로프로세서-기반 시스템, 셋톱 박스, 프로그램가능한 소비자 전자제품, 통신망 PC, 미니 컴퓨터, 메인프레임 컴퓨터, 상술된 시스템들이나 디바이스들 중의 임의의 것을 포함하는 분산 컴퓨팅 환경 등을 포함하지만, 이에 제한되는 것은 아니다. 본 발명은 마이크로폰 어레이(198), 또는, 예를 들어, 방향성 무선 안테나 어레이, 레이더 수신기 어레이 등과 같은 기타 수신기 어레이(도시 안됨)의 컴포넌트들을 포함하는 하드웨어 모듈들과 조합되는 컴퓨터에 의해 실행되는, 프로그램 모듈들과 같은, 일반 컴퓨터 실행가능 명령어들로 기재될 수 있다. 일반적으로, 프로그램 모듈들은 특정 작업들을 수행하거나 특정 추상 데이터 유형들을 구현하는 루틴, 프로그램, 객체, 컴포넌트, 데이터 구조 등을 포함한다. 본 발명은 또한 통신망을 통해 링크된 원격 처리 디바이스들에 의해 작업들이 수행되는 분산 컴퓨팅 환경에서 실시될 수 있다. 분산 컴퓨팅 환경에서, 프로그램 모듈들은 메모리 저장 디바이스들을 포함하는 로컬 및 원격 컴퓨터 저장 매체 모두에 위치될 수 있다. 도 1을 참조하면, 본 발명을 구현하는 시스템의 예는 컴퓨터(110)의 형태로 일반 목적 컴퓨팅 디바이스를 포함한다. 컴퓨터(110)의 컴포넌트들은 처리 유닛(120), 시스템 메모리(130), 및 처리 유닛(120)으로 시스템 메모리를 포함하는 다양한 시스템 컴포넌트들을 결합하는 시스템 버스(121)를 포함할 수 있지만, 이에 제한되지는 않는다. 시스템 버스(121)는 메모리 버스나 메모리 컨트롤러, 주변기기 버스, 및 다양한 버스 구조들 중의 임의의 것을 사용하는 로컬 버스를 포함하는 몇 개의 유형들의 버스 구조들 중의 임의의 것일 수 있다. 예를 들어, 그런 아키텍쳐들은 산업 표준 아키텍쳐(ISA) 버스, 마이크로 채널 아키텍쳐(MCA) 버스, 개선된 ISA(EISA) 버스, 비디오 전자 표준 학회(VESA) 로컬 버스, 및 메자닌 버스라고 또한 공지된 주변 컴포넌트 상호연결(PCI) 버스를 포함하지만, 이에 제한되지는 않는다. 컴퓨터(110)는 통상적으로 다양한 컴퓨터 판독가능한 매체를 포함한다. 컴퓨터 판독가능 매체는 컴퓨터(110)에 의해 액세스가능한 임의의 이용가능한 매체일 수 있고, 휘발성과 비휘발성 매체, 분리형과 비분리형 매체 모두를 포함한다. 예를 들어, 컴퓨터 판독가능 매체는 컴퓨터 저장 매체와 통신 매체를 포함할 수 있지 만, 이에 제한되지는 않는다. 컴퓨터 저장 매체는 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈, 또는 기타 데이터와 같은 정보의 저장을 위한 임의의 방법이나 기술로 구현되는 휘발성과 비휘발성 및 분리형과 비분리형 매체를 포함한다. 컴퓨터 저장 매체는 RAM, ROM, PROM, EPROM, EEPROM, 플래쉬 메모리, 또는 기타 메모리 기술; CD-ROM, 디지탈 다용도 디스크(DVD), 또는 기타 광 디스크 저장 장치; 자기 카세트, 자기 테입, 자기 디스크 저장장치, 또는 기타 자기 저장 디바이스; 또는 원하는 정보를 저장하기 위해 사용될 수 있고 컴퓨터(110)에 의해 액세스가능한 임의의 기타 매체를 포함하지만, 이에 제한되지는 않는다. 통신 매체는 통상적으로 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈, 또는 반송파나 기타 전송 메카니즘과 같은 변조 데이터 신호의 기타 데이터를 구현하고, 임의의 정보 전달 매체를 포함한다. "변조 데이터 신호"라는 용어는 신호에 정보를 인코딩하는 방식으로 한 개 이상의 그것의 특성들이 세트되거나 변경되는 신호를 의미한다. 예를 들어, 통신 매체는 유선 통신망이나 직접 유선 접속과 같은 유선 매체, 및 음향, RF, 적외선, 및 기타 무선 매체와 같은 무선 매체를 포함하지만, 이에 제한되지는 않는다. 상술된 것들 중의 임의의 것의 조합들은 또한 컴퓨터 판독가능 매체의 범위 내에 포함되어야 한다. 시스템 메모리(130)는 읽기용 메모리(ROM)(131)와 랜덤 액세스 메모리(RAM)(132)와 같은 휘발성 및/또는 비휘발성 메모리의 형태로 컴퓨터 저장 매체를 포함한다. 스타트업 동안과 같은 때에, 컴퓨터(110) 내의 소자들 간의 정보 전송 을 돕는 기본 루틴들을 포함하는 기본 입/출력 시스템(133)(BIOS)은 통상적으로 ROM(131)에 저장된다. RAM(132)은 통상적으로 즉시 액세스가능하고 및/또는 현재 처리 유닛(120)에 의해 동작하는 데이터 및/또는 프로그램 모듈을 포함한다. 예를 들어, 도 1은 운영 시스템(134), 응용 프로그램들(135), 기타 프로그램 모듈들(136), 및 프로그램 데이터(137)를 도시하지만, 이에 제한되지는 않는다. 컴퓨터(110)는 또한 다른 분리형/비분리형, 휘발성/비휘발성 컴퓨터 저장 매체를 포함할 수 있다. 예를 들어, 도 1은 비분리형, 비휘발성 자기 매체에 읽고 쓰는 하드 디스크 드라이브(141), 분리형, 비휘발성 자기 디스크(152)에 읽고 쓰는 자기 디스크 드라이브(151), 및 CD-ROM이나 기타 광 매체와 같은 분리형 비휘발성 광 디스크(156)에 읽고 쓰는 광 디스크 드라이브(155)를 도시한다. 운영 환경의 예에서 사용될 수 있는 기타 분리형/비분리형, 휘발성/비휘발성 컴퓨터 저장 매체는 자기 테잎 카세트, 플래쉬 메모리 카드, 디지탈 다용도 디스크, 디지탈 비디오 테잎, 반도체 RAM, 반도체 ROM 등을 포함하지만, 이에 제한되지는 않는다. 하드 디스크 드라이브(141)는 통상적으로 인터페이스(140)와 같은 비분리형 메모리 인터페이스를 통해 시스템 버스(121)로 접속되고, 자기 디스크 드라이브(151)과 광 디스크 드라이브(155)는 통상적으로, 인터페이스(150)와 같은, 분리형 메모리 인터페이스에 의해 시스템 버스(121)에 접속된다. 상술되고 도 1에서 도시된 드라이브들과 그들의 연관된 컴퓨터 저장 매체는 컴퓨터(110)에 대한 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈, 및 기타 데이터의 저장을 제공한다. 도 1에서, 예를 들어, 하드 디스크 드라이브(141) 는 운영 시스템(144), 응용 프로그램들(145), 기타 프로그램 모듈들(146), 및 프로그램 데이터(147)를 저장하는 것으로 도시된다. 이들 컴포넌트들은 운영 시스템(134), 응용 프로그램들(135), 기타 프로그램 모듈들(136), 및 프로그램 데이터(137)와 동일하거나 상이할 수 있슴을 주목한다. 운영 시스템(144), 응용 프로그램들(145), 기타 프로그램 모듈들(146), 및 프로그램 데이터(147)는 본 명세서에서 상이한 번호들이 주어져서, 적어도, 그들이 상이한 복사본들 임을 설명한다. 사용자는 키보드(162) 및, 일반적으로 마우스, 트랙볼, 또는 터치 패드라고 불리우는, 포인팅 디바이스(161)와 같은 입력 디바이스들을 통해 컴퓨터(110)로 커맨드와 정보를 입력할 수 있다. 다른 입력 디바이스들(도시 안됨)은 조이 스틱, 게임 패드, 위성 접시, 스캐너, 무선 수신기, 및 TV나 방송 비디오 수신기 등을 포함할 수 있다. 추가 입력 디바이스들(도시 안됨)로는, 예를 들어, 방향성 무선 안테나 어레이, 레이더 수신기 어레이 등과 같은 수신 어레이 또는 신호 입력 디바이스를 포함할 수 있다. 이들과 다른 입력 디바이스들은 종종 시스템 버스(121)와 결합된 유선이나 무선 사용자 입력 인터페이스(160)를 통해 처리 유닛(120)으로 접속되지만, 예를 들어, 병렬 포트, 게임 포트, 범용 직렬 버스(USB), IEEE 1394 인터페이스, Bluetooth TM 무선 인터페이스, IEEE 802.11 무선 인터페이스 등과 같은 기타 종래 인터페이스와 버스 구조들에 의해 접속될 수 있다. 더욱이, 컴퓨터(110)는 또한 마이크로폰이나 마이크로폰 어레이(198) 및 확성기(197)와 같은 스피치나 오디오 입력 디바이스, 또는, 예를 들어, 다시 말하면, 병렬, 직렬, USB, IEEE 1394, Bluetooth TM 등과 같은 종래의 유무선 인터페이스들을 포함하는 오디오 인터페이스(199)를 통해 접속된 기타 사운드 출력 디바이스를 포함할 수 있다. 모니터(191)나 기타 유형의 디스플레이 디바이스는 또한, 비디오 인터페이스(190)와 같은, 인터페이스를 통해 시스템 버스(121)로 접속된다. 모니터에 추가하여, 컴퓨터들은 또한 출력 주변기기 인터페이스(195)를 통해 접속될 수 있는 프린터(196)와 같은 기타 주변 출력 디바이스들을 포함할 수 있다. 컴퓨터(110)는, 원격 컴퓨터(180)와 같은, 한 개 이상의 원격 컴퓨터들과의 논리 접속을 사용하여 통신망 환경에서 동작할 수 있다. 원격 컴퓨터(180)는 개인용 컴퓨터, 서버, 라우터, 통신망 PC, 피어 디바이스, 또는 기타 일반 통신망 노드일 수 있고, 메모리 저장 디바이스(181)만이 도 1에 도시되지만, 통상적으로 컴퓨터(110)에 관련되어 상술된 소자들의 다수 또는 전체를 포함한다. 도 1에 도시된 논리 접속들은 구내 통신망(LAN)(171)과 광역 통신망(WAN)(173)을 포함하지만, 또한 기타 통신망들을 포함할 수 있다. 그런 통신망 환경들은 사무실, 기업체-기반 컴퓨터 통신망, 인트라넷, 및 인터넷에서 일반적이다. LAN 통신망 환경에서 사용될 때, 컴퓨터(110)는 통신망 인터페이스나 어댑터(170)를 통해 LAN(171)으로 접속된다. WAN 통신망 환경에서 사용될 때, 컴퓨터(110)는 통상적으로, 인터넷과 같은, WAN(173)을 통해 통신을 확립하기 위한 모뎀(172)이나 기타 수단을 포함한다. 내장이나 외장일 수 있는, 모뎀(172)은 사용자 입력 인터페이스(160) 또는 기타 적절한 메카니즘을 통해 시스템 버스(121)로 접속될 수 있다. 통신망 환경에서, 컴퓨터(110), 또는 그것의 일부, 와 관련되어 도시된 프로그램 모듈들은 원격 메모리 저장 디바이스에 저장될 수 있다. 예를 들어, 도 1은 메모리 디바이스(181) 상에 상주하는 것으로 원격 응용 프로그램들(185)을 도시하지만, 이에 제한되지는 않는다. 도시된 통신망 접속은 예일 뿐이고, 컴퓨터들 간에 통신 링크를 확립시키는 기타 수단이 사용될 수 있슴을 이해할 것이다. 운영 시스템의 예가 이제 논의되었고, 이 설명의 나머지 부분은 한 개 이상의 수신 어레이들로부터 유도된 객체 위치파악 추정치들의 신뢰성과 정확성을 자동으로 개선하는 시스템 및 방법에 대해 전적으로 논의될 것이다. 2.0 서문 본 명세서에 기재된 시스템 및 방법은 종래 위치파악 기술들로부터 유도된 초기 위치파악 추정치들의 신뢰성과 정확성을 개선하여 한 개 이상의 객체들이나 신호 소스들을 트랙킹하거나 위치파악하는 기존 신호 위치파악 기술들을 향상시키기 위해 동작한다. 다음의 논의를 통해, "객체"라는 용어는 위치파악 방법들을 통해 트랙킹되거나 위치파악되는 실제 객체들 또는 신호 소스들(예를 들어, 말하는 사람, 무선 소스, 레이더 반향 등으로부터의 사운드 등)을 언급하기 위해 사용될 것임을 주목한다. 후처리 기술들의 사용을 통해 개선되는 위치파악 기술들은, 예를 들어, 마이크로폰 어레이 입력들에 기초한 종래 사운드 소스 위치파악(SSL) 시스템들, 방향성 안테나 어레이 입력들에 기초한 종래 무선 사운드 위치파악 시스템들, 레이더나 레이저 수신기 어레이들에 기초한 종래 타겟 위치파악과 트랙킹 시스 템들 등을 포함한다. 그런 위치파악 기술들은 당업자들에게는 잘 공지되어 있어서, 본 명세서에서 상세히 기재되지는 않음을 주목한다. 일반적으로, 본 명세서에 기재된 후처리 시스템 및 방법은 초기 위치파악 추정치들에 통계적 실시간 클러스터링 처리를 적용하고, 그 다음, 이 실시간 클러스터링을 사용하여 그 초기 위치파악 추정치들과 관련하여 개선된 신뢰성과 정확성을 갖는 새 위치파악 추정치들을 생성시킨다. 상술된 바와 같이, 본 명세서에 기재된 후처리 기술들은 신호 소스 위치파악 추정치들을 제공하는 종래 시스템들과의 사용을 위해 적합화될 수 있다. 더욱이, 본 명세서에 기재된 시스템 및 방법은 또한 개선된 신뢰성과 정확성을 제공하기 위해 관찰되고, 여기서, 초기 객체 위치파악 추정치들은 잡음, 반향, 잔향, 또는 기타 간섭을 포함할 수 있는 환경에서 수집된다. 2.1 시스템 개요 위치파악 추정치들의 후처리에 대해 본 명세서에 기재된 시스템 및 방법은 다수의 종래 위치파악 기술들 중의 임의의 것을 사용하여 초기 객체 위치파악 추정치들이나 측정치들을 수집하고, 생성시키고, 또는 그렇지 않으면 습득하여 시작한다. 일반적으로, 종래 위치파악 데이터는 통상적으로 시간의 함수로서 일, 이, 삼차원(예를 들어, 방향; 방향과 각도; 방향, 각도, 및 거리)으로 제공된다. 본 명세서에 기재된 후처리 기술들이 임의의 차원의 위치파악 데이터에 일반화될 수 있는 한편, 설명 목적으로, 위치파악 데이터는, 예를 들어, 방향, 고도, 및 거리에 대한 공지되거나 계산된 각각의 표준 편차들 , , 과 함께 설정된 영역 내 의 방향, 고도, 및 거리와 같이, 삼차원적일 수 있슴을 다음 논의는 가정한다. 단순한 위치 추정치들의 제공에 추가하여, 종래 위치파악 기술들은 빈번히 각각의 위치파악 추정치에 대한 계산되거나 추정된 신뢰성을 설명하는 가중치, 신뢰도 측정치, 또는 추정치를 제공한다. 더욱이, 각각의 위치파악 추정을 위한 시간이 또한 통상적으로 제공된다. 이 시간은 이하에 각각의 위치파악 추정에 대한 "시간 스탬프"로서 언급될 것이다. 이 전체 정보는 초기 위치파악 추정치들의 정확성과 신뢰성을 증가시키기 위해 본 명세서에서 기재된 후처리 시스템 및 방법에서 사용된다. 환언하면, 본 명세서에서 기재되는 후처리 시스템은 각각의 위치파악 추정치가 1) 위치 데이터, 2) 추정된 위치 신뢰성, 및 3) 데이터 시간 스탬프를 포함하는, 종래 위치파악 추정치들의 입력을 받는다. 그 다음, 이 데이터는 입력 위치파악 추정치들에 관련되어 개선된 신뢰성을 갖는 새 위치파악 추정치들을 유도하기 위해 사용된다. 각각의 초기 위치파악 추정치에 대한 이 정보 세트(예를 들어, 위치, 신뢰성, 및 시간)는 이 설명을 통해 "초기 위치파악 추정치들" 또는 단순히 "초기 측정치들"로서 언급될 것이다. 위치나 위치파악 추정치들의 신뢰성은, 특히 객체 이동이나 어레이 이동의 수신이 가능하면, 시간이 경과함에 따라 감소한다고 가정된다. 그러므로, 일 실시예에서, 초기 위치파악 추정치들이 주어지면, 본 명세서에 기재된 후처리 시스템 및 방법은 처음에 소정의 시간보다 오래된 위치파악 측정치들을 모두 버리고서 시작한다. 이 소정의 시간이나 측정치 "존속기간"은 임의의 특정 위치파악 추정치가 유효하다고 고려될 동안이고, 그러므로 위치파악 추정치가 후처리 계산을 위해 사용될 동안의 시간이다. 이 "존속기간"은 단순히 특정 위치파악 추정치가 생성된 시간으로부터의 시간의 측정치(즉, 특정 위치파악 추정치의 시간 스탬프와 현재 시간 간의 시간)이다. 일반적으로, 존속기간이 증가하면, 더 많은 위치파악 추정치들이 후처리를 위해 이용가능할 것이다. 통상적으로, 더 긴 존속기간이 주어지면, 이용가능한 더 많은 수의 위치파악 추정치들은 실제 객체들과 가능한 반향들 간에 더 신뢰할만한 구별이 되도록 하여, 더 나은 위치파악 정확성을 제공한다. 그러나, 더 긴 초기 위치파악 추정치 존속기간의 사용은 또한 객체가 이동하거나 아니면 수신 어레이에 관련된 위치가 변경될 때의 더 긴 위치파악 응답 시간의 결과를 가져온다. 그러므로, 위치파악 추정치 존속기간의 최적 선택은 기대되는 객체 이동의 함수로서 만들어진다. 예를 들어, 정적이나 느린 이동의 객체들이 주어지면, 더 긴 존속기간이 통상적으로 적절하다. 반면, 더 짧은 존속기간은 통상적으로 더 빠른 객체 이동들에 더 적절하다. 결과적으로, 일 구현에서, 적합화된 존속기간은 시간의 함수로서 응답 시간과 위치 유효성 간의 타협점으로서 선택되는 존속기간으로, 계산된 객체 이동에 기초하여 계산된다. 계산된 이동들은 단순히 시간의 함수로서 위치 추정치들을 사용하여 계산된다. 본 명세서에 더 상세히 기재된 바와 같이, 그 다음, 후처리는 1) 공간적으로 퍼진 겹친 섹션들에서 초기 위치파악 추정치들(소정의 존속기간 내의 것들)을 "클러스터링"하는 것, 2) 클러스터들 내의 "잠재적 객체들"을 식별하는 것, 3) 클러스 터링에 기초하여 잠재적 객체들의 위치와 표준 편차를 추정하는 것, 및 4) 중복가능한 객체들을 삭제하는 것을 포함하는 다단계 처리로써 계속한다. 일 구현에서, 후처리는 각각의 객체(중복 객체들의 삭제 후에)에 대한 위치 추정치의 신뢰도 레벨을 계산하여 더 계속한다. 결과적으로, 본 명세서에 기재된 후처리 시스템 및 방법의 최종 결과는 객체들의 리스트이고, 각각의 객체는 위치, 표준 편차, 및, 일 구현에서는, 객체 위치의 신뢰도 레벨이 제공된다. 2.2 시스템 아키텍쳐 위에 요약된 처리들은 도 2의 일반 시스템도에 의해 도시된다. 특히, 도 2의 시스템도는 초기 위치파악 추정치들의 정확성과 신뢰성을 향샹시키기 위한 초기 위치파악 추정치들의 후처리를 위한 시스템 및 방법을 구현하는 프로그램 모듈들 간의 상호관계를 도시한다. 이 시스템 및 방법은 일반적으로 아래에 "후처리기"로서 언급될 것이다. 도 2의 점선들에 의해 나타내진 임의의 박스들 및 박스들 간의 상호접속은 본 명세서에 기재된 후처리기의 대체안적 실시예들을 나타내고, 아래 기재된 바와 같이, 이들 대체안적 실시예들 중의 임의의 것이나 전체는 이 도큐먼트를 통해 기재되는 다른 대체안적 실시예들과 조합되어 사용될 수 있슴을 주목해야 한다. 일반적으로, 후처리기는 종래 수신기 어레이(200) 및 종래 초기 위치파악 추정 모듈(210)로부터 유도된 초기 위치파악 추정치들(220)을 개선하기 위해 동작한다. 상술된 바와 같이, 수신기 어레이(200)는, 예를 들어, 마이크로폰 어레이, 방향성 안테나 어레이, 레이더 어레이, 레이저 수신기 어레이 등과 같은 임의의 종 래 수신 어레이이다. 추가로, 수신기 어레이(200)는 또한 수신기들의 어레이와 유사한 방식으로 동작하는 단일 수신기일 수 있다. 예를 들어, 회전 레이더 수신기와 같은, 단일 회전 수신기는 회전축에 대한 다양한 방향들로부터 신호들을 얻을 것이다. 이 방식으로, 레이더 수신기는 그것이 회전하면서 다양한 방향들로부터 신호들을 수신하여 레이더 어레이와 유사한 방식으로 동작한다. 그러나, 그런 수신기들로부터의 위치파악 추정치들은 본 명세서에 기재되는 후처리기와 호환성이 있는 한편, 단일 수신기 시스템들(실제 어레이들과는 반대로)은 위치파악 추정치들을 제공하기 위한 더 긴 응답 시간들을 갖는 경향이 있슴을 주목해야 한다. 초기 위치파악 추정 모듈(210)은 수신기 어레이(200)로부터 수신되는 신호들과 입력들로부터 위치파악 추정치들을 제공하는 종래 위치파악이나 트랙킹 시스템이다. 예를 들어, 마이크로폰 어레이의 경우에, 초기 위치파악 추정 모듈(210)은 종래 사운드 소스 위치파악(SSL) 시스템이다. 설명 목적으로, 다음 논의는 수신기 어레이(200)로서의 종래 마이크로폰 어레이, 및 초기 위치파악 추정 모듈(210)로서의 SSL 시스템을 사용하기를 계속할 것임을 주목한다. 그러나, 본 명세서에 제공된 후처리기의 상세한 설명의 관점에서, 후처리기는 다수의 종래 위치파악 시스템들 중의 임의의 것과 동작할 수 있고, 종래 마이크로폰 어레이/SSL 시스템에 의해 제공되는 위치파악 추정치들의 정확성과 신뢰성의 단순한 개선만으로 제한되지는 않음을 이해할 것이다. 일단 초기 위치파악 추정치들(220)이 초기 위치파악 추정 모듈(210)에 의해 제공되면, 후처리기는 공간적으로 퍼진 겹친 섹션들에서 초기 위치파악 추정치들 (220)의 실시간 클러스터링을 위한 클러스터링 모듈(250)을 사용한다. 공간적으로 퍼져 겹친 섹션들과의 실시간 클러스터링 처리는 아래 섹션 3.2.1에서 상세히 기재됨을 주목한다. 상술된 바와 같이, 일 구현 예에서, 존속기간이 아직 만료되지 않은 추정치들만이 실시간 클러스터링 처리를 통해 처리된다. 존속기간이 만료된 위치파악 추정치들은 단순히 본 명세서에서 기재된 후처리에 대해 버려진다. 일 구현에서, 존속기간 계산 모듈(230)은 계산된 객체 이동들에 기초하여 최적화된 위치파악 추정치 존속기간들을 자동적으로 계산한다. 예를 들어, 초기 위치파악 추정치들(220)은 각각의 위치파악 추정치가 생성된 시간을 지시하는 시간 스탬프를 포함하므로, 시간의 함수로서 대략적 객체 이동들을 계산하기는 쉬운 일이다. 이들 객체 이동들이 주어지면, 그 다음, 존속기간 계산 모듈(230)은 각각의 객체의 위치파악 추정치들에 대한 적합한 존속기간을 결정한다. 상술된 바와 같이, 이들 존속기간들은 특정 객체들의 이동에 종속한다. 그러나, 존속기간은 또한 사용되는 수신기 어레이(200)의 유형 및 위치파악 시스템에 종속한다. 예를 들어, 테스트된 일 실시예에서, 약 4초 단위의 위치파악 추정치 존속기간은 마이크로폰 어레이에 의해 커버된 작업 볼륨(work volume)에서 말하는 사람들을 트랙킹하는 SSL과의 조합으로 마이크로폰 어레이들에 대해 좋은 결과를 제공하기 위해 관찰된다. 유사하게, 다른 테스트되는 일 실시예에서, 약 2초 단위의 존속기간은 무선 컴퓨터망에서 특정 노드들을 수신하기 위해 안테나 어레이의 어느 방향성 안테나를 사용하는지를 식별하기 위한 좋은 결과를 제공하기 위해 관찰된다. 각각의 경우에, 그 다음, 위치파악 추정치들이 비교적 비신뢰적으로 될만큼 오래되지 않음을 확실하게 하는 존속기간을 제공하기 위한 목적으로, 존속기간 계산 모듈(230)은 위치파악 추정치 존속기간을 어떤 소량으로 증가하거나 감소하도록 자동 조정하여 계산된 객체 이동을 나타낸다. 더욱이, 복수 객체들의 경우에, 그 다음, 각각의 특정 객체의 이동에 따라, 각각의 객체는 상이한 위치파악 추정치 존속기간을 가질 것이다. 다른 실시예에서, 특정 시스템들을 위한 위치파악 추정치 존속기간을 계산하는 대신, 존속기간 입력 모듈(240)은 일정한 존속기간을 제공하기 위해 사용되어 모든 초기 위치파악 추정치들(220)을 위해 사용된다. 부언하면, 존속기간의 길이는 수신기 어레이(200)의 유형, 사용되는 위치파악 시스템의 유형, 및 기대되는 객체 이동에 종속되어야 할 것이다. 일단 클러스터링 모듈(250)이 위치파악 추정치들의 클러스터링을 완료하면, 그 다음, 잠재적 객체 식별 모듈(260)은 위치파악 추정치들의 클러스터들의 통계 분석을 통해 각각의 공간적으로 퍼져 겹친 섹션 내에 잠재적 객체들을 나타내는 위치파악 추정치들의 클러스터들을 식별한다. 일반적으로, 잠재적 객체들은 한 개 이상의 객체들을 포함하는 그런 섹션들을 식별하는 임계치를 사용하여 이들 겹친 섹션들에서 식별된다. 아래 섹션 3.2.2에 상세히 기재된 바와 같이, 영이 아닌 숫자로의 측정치들을 갖는 임의의 섹션의 계산된 평균 가중치가 소정의 임계치를 초과하면, 그 섹션에 잠재적으로 객체가 있다고 가정되고, 그것은 추가 처리를 위해 선택된다. 그 다음, 잠재적 객체 위치파악 모듈(265)은 각각의 클러스터를 포함하는 위 치파악 추정치들로부터 각각의 잠재적 객체에 대한 위치를 계산한다. 이 시점에서, 잠재적 객체들의 위치는 초기 위치파악 추정치들(220)의 상세화(refinement)를 나타낸다. 그러나, 겹친 섹션들을 사용한 결과로서, 특정 위치 파악 추정치들이나 측정치들은 2개 이상의 이웃 섹션들에서 존재할 수 있다. 잠재적 객체 위치들의 계산은 아래 섹션 3.2.3에 더 상세히 기재됨을 주목한다. 그러므로, 다음 단계는 중복 객체 삭제 모듈(270)을 사용하여 겹치는 섹션들의 사용으로부터 결과되는 식별된 객체들의 중복을 삭제한다. 일반적으로, 객체 식별 모듈이 위치파악 추정치들의 클러스터들을 분석한 후에, 각각의 객체가 위치, 표준 편차, 및 가중치로 표현되는 가상의(hypothetical) 또는 잠재적 객체들의 리스트가 있다. 그러나, 겹친 섹션들을 사용하므로, 종종 이 리스트에 중복들이 존재하고, 그러므로 "잠재적 객체들"이라는 용어를 사용한다. 일반적으로, 아래 섹션 3.2.4에 상세히 기재된 바와 같이, 임의의 2개의 가상 객체들 간의 거리가 임계 거리보다 작으면, 중복이 존재한다고 고려된다. 중복이 존재한다고 고려되는 곳에서, 중복 객체 삭제 모듈은 리스트에서 더 낮은 가중치를 갖는 잠재적 객체를 단순히 삭제한다. 거의 불가능한 동일 가중치들의 경우에, 잠재적 객체들 중의 하나가 단순히 랜덤하게 제거된다. 그 다음, 임의의 남은 잠재적 객체들은 새 위치파악 추정치들(280)로서 단순히 제공된다. 다른 일 실시예에서, 그 다음, 신뢰도 레벨 계산 모듈(290)은 새 위치파악 추정치들(280)의 각각에 대해 신뢰도 레벨 또는 측정치를 계산한다. 이 신뢰도 레벨의 계산은 아래 섹션 3.2.5에 더 상세히 기재된다. 최종으로, 다른 실시예에서, 새 위치파악 추정치들은 초기 위치파악 추정 모듈(210)에 다시 제공되어 새 초기 위치파악 추정치들(220)을 생성하기 위해 사용된다. 위치파악 계산들을 초기화하는 기존 위치파악 추정치들의 사용은 당업자들에게 잘 공지되고, 본 명세서에 상세히 기재되지 않을 것이다. 3.0 동작 개요 위에 기재된 프로그램 모듈들은 본 명세서에 기재된 후처리기를 구현하기 위해 채택된다. 위에서 요약한 바와 같이, 이 후처리기 시스템 및 방법은 입력 위치파악 데이터의 다단계 후처리를 통해 위치파악 추정치들의 정확성과 신뢰성을 자동으로 개선한다. 다음 섹션들은 상술된 프로그램 모듈들을 구현하는 방법들의 예에 대한 상세한 동작적 논의를 제공한다. 3.1 초기 위치파악 결과들의 수집 상술된 바와 같이, 본 명세서에 기재된 후처리기는 다수의 상이한 위치파악 기술들에 적용가능하다. 예를 들어, 본 명세서에 기재된 후처리 시스템 및 방법은 마이크로폰 어레이들을 사용하여 오디오 시스템들에서 사운드 소스 위치파악(SSL) 결과들을 개선시키기 위해 동작한다. 유사하게, 본 명세서에 기재된 후처리 시스템 및 방법은 또한, 예를 들어, 무선 컴퓨터 통신망에서 컴퓨터 끝점들과 사용하기 위해 안테나 어레이에서 특정 방향성 안테나들을 선택하기 위해서와 같이, 무선 신호들의 위치파악을 개선하기 위해 동작한다. 다른 예들은 레이더와 레이저 트랙킹 시스템들을 포함한다. 모든 그런 시스템들은 아래에 집합적으로 "소스 위치파악기(source localizer)"로서 언급될 것이다. 어떤 유형의 위치파악 시스템이 사용되는지에 상관없이, 삼차원 위치파악 데이터의 경우에, 각각의 위치파악 측정치는 1) 방향, 고도, 및 거리에 의해 표현된 객체의 위치, 2) 소스 위치파악기가 얼마나 많이 이 측정치를 신뢰하는지의 지시를 제공하는 가중치, 및 3) 각각의 위치파악 측정치의 시간을 지시하는 시간 스탬프를 포함함이 가정된다. 상술된 바와 같이, 초기 위치파악 추정치들을 생성하는 위치파악기에 의해 사용되는 실제 알고리즘은, 그것이 상술된 정보(즉, 객체 위치, 가중치, 및 시간)를 제공하는 한, 실제로 상관없다. 각각의 성공적 측정 후에, 초기 위치파악 추정치들은 후처리기 입력 큐에 의해 수집된다. 그 다음, 후처리기는 입력 큐로부터 주어진 존속기간 T보다 오랜 모든 측정치들을 삭제한다. 상술된 바와 같이, 이 존속기간은 객체 이동들에 기초하여 자동 계산되거나, 특정 위치파악 시스템들을 위해 미리 설정된다. 일반적으로, 더 긴 존속기간의 사용은 더 많은 결과들을 처리를 위해 이용할 수 있음을 의미하고, 그러므로 실제 객체들과 반향들 간의 더욱 신뢰할 수 있는 구별을 용이하게 하고, 더 나은 정확성을 제공한다. 그러나, 상술한 바와 같이, 더 긴 존속기간은 객체나 신호 소스가 이동하거나 위치를 변경할 때 더 긴 응답 시간의 결과를 가져온다. 3.2 초기 위치파악 추정치들의 후처리 초기 위치파악 추정치들의 후처리는 클러스터링, 잠재적 객체들(예를 들어, 사운드 소스, 무선 소스 등)의 발견, 잠재적 객체들의 위치들의 추정, 중복 객체들의 감소나 삭제, 및 신뢰도 레벨의 계산을 포함하는 다수의 단계들에 관련있다. 이들 후처리 단계들은 다음 섹션들에서 기재된다. 3.2.1 초기 위치파악 추정치들의 클러스터링 작업 볼륨(즉, 수신 어레이에 의해 모니터되거나 서비스되는 공간이나 부피)은 미리 설정되거나 또는 종래 기술들을 사용하여 쉽게 결정될 수 있슴이 가정된다. 특히, 다음 파라미터들은 작업 볼륨에 대해 공지됨이 가정된다: 최소 및 최대 방향 각도들 및 최소 및 최대 고도 각도들 및 , 및 최소 및 최대 거리 및 이들 파라미터들이 주어지면, 작업 볼륨은 겹치는 영역들이나 섹션들의 수, , 로 자동적으로 분리된다. 동일 크기의 영역들의 사용은 필요하지 않지만, 그것은 계산 복잡도를 축소하기 위한 역할을 함을 주목한다. 섹션 크기는 초기 추정자(estimator)의 정확도에 종속하고, 통상적으로 표준 편차보다 약 4배 내지 6배보다 커서는 안됨을, 예를 들어 , 주목한다. 다른 경우에, 일 실시예에서, 겹친 영역들이나 섹션들의 수 및 겹치는 정도는 사용자가 정의할 수 있다. 임의의 수나 크기의 영역들이 사용될 수 있다. 그러나, 더 소형의 크기들을 갖는 더 많은 영역들을 사용하는 것은, 증가되는 계산 부하의 값을 치르고, 위치파악 추정치들의 정확성을 증가시키는 경향이 있다. 구체적으로, 영역 크기는, 클러스터 당 한 개의 객체를 가정하여, 개별 객체들을 탐지하기 위한 후처리기의 해상도이다. 그러나, 최소 크기는 초기 추정자의 정확성 에 종속하고, 여기서, 한 객체로부터의 대부분의 측정치들은 동일 클러스터에 가도록 하는 것이 바람직하다. 그러므로, 표준 편차에서, 이것은 표준 편차의 대략 6배의 영역 크기(예를 들어, )는 그 객체에 대한 측정치들의 약 99%를 캡춰할 것임을 의미한다. 그러나, 특수 목적으로, 클러스터나 영역 크기는 보다 더 클 수 있다. 마이크로폰 어레이와 사운드 소스 위치파악과 관련된 테스트된 일 실시예에서, 작업 볼륨은 개의 겹치는 영역들로 분리되고, 각각의 영역은 각 차원에서(즉, 방향, 고도, 및 거리) 표준 편차의 6배를 갖는다. 이 크기의 지역들의 선택 및 영역들 간의 50% 겹침의 허용은, 수학식 1에 따라 겹치는 영역들의 수를 산출한다:
이 테스트된 실시예에서, 수학식 1의 분모의 6들은 초기 추정자의 표준 편차의 6배의 영역 크기들을 사용함을 나타낸다. 상술된 바와 같이, 원하는 정확성을 제공하기 위해 다른 영역 크기들이 사용될 수 있다. 그러나, 6-시그마 간격(예를 들어, 평균 주위의 ±3-시그마)은 측정치들의 대략 99%를 홀드함을 주목해야 한다. 추가로, 수학식 1의 숫자 "8"은 영역들 간의 겹치는 정도의 결과이다. 더 구체적으로, 50% 겹침이 이 예에서 사용되므로, "8"의 요인은 단순히 "2 x 2 x 2 = 8"(즉, 삼차원의 각각에서의 50% 겹침)로부터의 결과이다. 상술된 논의의 관점에서, 더 많은 겹침은 더 많은 클러스터들을 의미하고, 그러므로 더 많은 중복된 객체들, 및 결과적으로 더 많은 계산 부하를 의미함이 명백할 것이다. 그러나, 더 적은 겹침은 클러스터들 간의 중간의 객체들은 생략될 수 있슴을 의미한다. 6-시그마 섹션 너비에서, 최적의 겹침은 약 66%임이 관찰되었다. 이것은 겹침 영역이 최악의 경우 측정치들의 대략 80%를 홀드할 수 있는 4-시그마임을 의미한다. 50% 겹침은 실험되는 실시예에서 단순히 계산 부하를 감소시키기 위해 사용된다. 일단 영역들의 수가 공지되면, 작업 볼륨은 단순히 그 수의 영역들로 분리된다. 그 다음, 각각의 초기 위치파악 추정치는 각각의 초기 위치파악 추정치를 커버하는 작업 볼륨의 어떠한 영역들에도 단순히 할당된다. 각각의 초기화 추정치는 연관된 존속기간을 가졌기 때문에, 복수의 위치파악 추정치들이 통상적으로 각각의 객체에 대해 이용가능하다. 결과적으로, 특정 영역들에의 위치파악 추정치들의 할당은 각각의 영역 내에 위치파악 추정치 클러스터들을 형성하는 결과를 가져온다. 겹치는 영역들의 사용 때문에, 특정 측정치는, 겹치는 정도에 따라, 한 개 이상의 이웃 섹션들에 할당될 것임을 주목한다. 상술된 바와 같이, 더 큰 겹치는 영역들의 사용은 개별 객체들을 위해 더 나은 해상도의 결과를 가져오지만, 필요한 계산을 증가시킨다. 3.2.2 잠재적 객체들을 갖는 섹션의 식별 일단 작업 볼륨이 섹션 3.2.1에서 상술된 바와 같이 영역들, 및 형성된 위치파악 추정치들의 클러스터들로 분리되면, 어느 영역들이 그들 내부에 잠재적 객체들을 갖는지에 대해 판정이 된다. 예를 들어, 특정 영역이 아무런 위치파악 추 정치들을 갖지 않으면, 그 특정 영역 내에 아무런 객체들이 없다고 가정되고, 그 영역은 추가 처리로부터 제외되어 계산 부하를 감소시킨다. 그러나, 일 실시예에서, 특정 영역들이 한 개 이상의 잠재적 객체들을 포함하는지의 결정은 가중치-기반 임계치를 사용하여 성취된다. 특히, 테스트된 일 실시예에서, 잠재적 객체들을 갖는 그런 섹션들의 식별은, 가중치-기반 임계치를 나타내는, 0이 아닌 숫자의 측정치들을 갖는 모든 섹션들의 평균 가중치, , 를 우선 계산하여 이루어진다(즉, 적어도 한 개의 위치파악 추정치가 그 특정 영역에 할당됨). 그 다음, 는 작업 볼륨의 각각의 영역을 게이지(gauge)하기 위해 사용되는 임계 가중치를 나타낸다. 임계 가중치는 초기 위치파악 추정치들의 일부로서 제공되는 원래 가중치들을 사용하여 계산됨을 주목한다. 예를 들어, 그런 가중치들을 계산하는 한 방법은 아래와 같이 수학식 2에서 제공된다:
여기서, 는 번째 섹션의 번째 측정치의 원래 가중치이고, 은 번째 섹션의 측정치들의 수이고, 는 섹션들의 수이고, 은 측정치들의 0이 아닌 수를 갖는 섹션들의 수이고, 은 상수이다. 의 값은 섹션들의 수 및 오류 측정치들의 수에 종속함을 주목한다(즉, 실제 객체들보다는 반향과 잡음으로부터 결과되는 섹션들에서의 측정치들). 테스트된 일 실시예에서, 의 값은 가능한 많은 섹션들에서 오류 측정치들로서 무시되 도록 사용된다. 구체적으로, 통상적으로 오류 측정치들을 갖는 섹션들은, 반향과 잡음의 결과로서, 약 한 개 내지 두 개의 측정치들을 포함함이 관찰된다. 의 값의 사용은 후처리기가 매우 작은 수의 측정치들을 갖는 섹션들을 무시하도록 하여 그런 측정치들이 잠재적 객체들로서 고려되지 않도록 한다. 의 값은 응용 프로그램에 종속되고, 후처리기의 특정 구현들에 대해, 시간의 함수로서 얼마나 많은 측정치들이 초기 측정치에 의해 제공되는지에 따라, 3개 이하의 측정치들을 갖는(또는 어떤 다른 작은 수) 섹션들의 처리를 피하는 것은 바람직할 것임을 주목한다. 그 다음, 각각의 특정 섹션에서 모든 측정치들의 가중치들의 합을 나타내는 각각의 섹션에 대한 총 섹션 가중치는, 수학식 3에 의해 설명되는 바와 같이, 각각의 섹션에 대해 계산된다:
임의의 섹션 가중치, , 가 임계 가중치, , 보다 크면, 그 섹션에 잠재적 객체가 있슴이 가정되고, 그것은 아래 기재된 바와 같이 추가 처리를 위해 플래그(flag)된다. 3.2.3 위치 추정 계산 위치 추정치들은 작업 볼륨의 전체 영역들에서 잠재적 객체들에 대해 계산될 수 있는 한편, 임계치, , 를 초과하는 가중치를 갖는 것으로서 이전 단계에서 플래그되지 않은 영역들에서 실제로 임의의 객체들 또는 높은 신뢰성을 갖는 임의의 위치파악 추정치들이 있을 가능성은 거의 없다. 결과적으로, 일 실시예에서, 위치 추정치들은 임계치, ,를 초과하는 가중치를 갖는 그런 영역들 내의 잠재적 객체들에 대해서만 계산된다. 일반적으로, 이 후처리 단계 동안 제공되는 위치 추정은 2 단계 통계적 처리 접근법과 관련있다. 특히, 각각의 섹션에 대해, 제1 단계는 그 섹션의 모든 측정치들의 가중된 평균을 계산한다. 일 실시예에서, 통계적 처리의 속도는, 수학식 4에 의해 설명된 바와 같이, 첫번째로 각각의 위치, ,를 직각 좌표계로 변환하여 증가된다.
그 다음, 가중된 평균 및 가중된 표준 편차는, 아래와 같이, 수학식 5와 수학식 6에 의해 설명되는 바와 같이 계산된다:
여기서, 은 이 섹션에서 객체의 위치이고, 는 객체 위치 추정치의 표준 편차 이다. 겹치는 섹션들의 사용 때문에 그리고 각각의 섹션들의 크기에 따라, 동일 객체에 속하는 위치파악 측정치들의 일부가 2개 이상의 이웃 섹션들에 존재할 수 없다. 더욱이, 또한 각각의 그런 섹션에 존재하는 잡음 측정치들이 있을 수 있다. 그러므로, 일 실시예에서, 이들 측정치들을 삭제하고 전체적 위치 정확성을 향상시키기 위해, 가중치 평균의 제2 패스(pass)가 계산된 객체 위치, , 의 특정 거리 내의 측정치들에 대해 수행된다. 테스트된 일 실시예에서, 의 범위에서 측정치들의 가중된 평균은 각각의 섹션에 대해 최종 위치 측정치 를 얻기 위해 사용된다. 의 범위의 측정치들의 수는 로 표시된다. 그 다음, 에 대한 가중된 표준 편차 는, 아래와 같이, 수학식 7에 의해 설명되는 바와 같이 정확성 추정을 위해 재계산된다:
최종적으로, 범위의 모든 위치 측정치들의 가중치들 의 합은 각각의 잠재적 객체, , 에 대해 계산된다. 3.2.4 잠재적 객체들의 감소 이 시점에서, 가상의 또는 잠재적 객체들의 리스트는 이들 잠재적 객체들의 각각은 위치, , 표준 편차, , 및 가중치, , 에 의해 표현되어 생성된다. 이 단계의 목적은 리스트로부터 중복들을 삭제하기 위한 것이다. 상술된 바와 같이, 겹치는 섹션들의 사용 때문에 중복들이 존재할 수 있다. 일 실시예에서, 임의의 2개의 객체들이 중복인지를 판정하는 기준은 임의의 2개 이상의 가상의 또는 잠재적 객체들 간의 계산된 거리에 기초한다. 예를 들어, 모든 방향에서 임의의 2개의 가상적 객체들 와 , 여기서 , 간의 거리가 각각의 방향에서의 섹션 겹침의 양보다 작으면, 이들 2개의 객체들은 실제로 동일 객체나 신호 소스를 나타낸다고 고려된다. 6 시그마 섹션 너비와 50% 섹션 겹침을 가정하면, 아래와 같이, 그 거리는 수학식 8에 의해 설명되는 바와 같이 간단히 계산된다:
일단 임의의 2개의 잠재적 또는 가상의 객체들이 실제로 동일 객체라고 판정되면, 더 낮은 가중치, ,를 갖는 객체는 단순히 삭제되어, 객체들의 전체 리스트를 감소시킨다. 이 시점에서, 객체들의 리스트는 초기 위치파악 추정치들에 대한 개선된 정확성과 신뢰성을 갖는 객체 위치파악 측정치들 또는 위치 추정치들의 세트를 나타낸다. 3.2.5 위치 추정치 신뢰성 레벨의 계산 일 실시예에서, 후처리는 상술된 후처리 단계들 동안 생성된 각각의 객체 위 치 추정치를 위한 신뢰도 레벨들을 계산하여 계속한다. 통상적으로, 신뢰도 레벨들은 0과 1사이의 범위의 수로서 제공되고, 0은 신뢰도가 없슴을 나타내고, 1은 완전한 신뢰도를 나타낸다. 계산되는 신뢰도 레벨들에 영향을 주는 요인들은 측정치들의 수 , 표준 편차 , 및 이들 측정치들 사이의 최종 시간 스탬프이다. 특히, 측정치들의 수가 주어진 수, , 보다 작을 때, 신뢰도 레벨은 감소하여, 위치 측정치들이 덜 신뢰할 만함을 지시한다. 의 값은 원하는 반응 시간 및, 얼마나 많은 초기 측정치들이 초기 추정자에 의해 제공되는지에 종속함을 주목한다. 예를 들어, SSL 시스템의 테스트된 일 실시예에서, 원하는 반응 시간은 0.5초이고, 초기 추정자는 초당 약 10개의 측정치들을 제공한다. 결과적으로, 적어도, 5개의 측정치들, 즉, ,이 1의 신뢰도를 가질 필요가 있다. 의 증가는 어떤 사람이 특정 위치에서 말하기 시작하는 시간으로부터 신뢰도 레벨이 천천히 증가하도록 한다. 그러나, 약 5개 내지 10개 이하의 측정치들의 평균화와 통계적 처리는 통상적으로 이 테스트된 실시예에서 사용된 SSL 시스템 유형에서 매우 신뢰할만 하지는 않다. 유사하게, 더 큰 표준 편차들을 갖는 위치 측정치들은 또한 통상적으로 덜 신뢰할만 하다. 최종적으로, 특정 위치 측정치들이 더 오랜 데이터에 기초할 때, 그런 위치 추정치들은 또한 통상적으로 덜 신뢰할만 하다. 예를 들어, 예를 들어, 테스트된 일 실시예에서, 신뢰도 레벨은 가장 최근의 측정치의 나이가 측정치 존속기간에 근접함에 따라 감소된다(측정치 존속기간의 논의에 대해 섹션 2.1과 섹션 2.2를 참조). 그러므로, 일 실시예에서, 신뢰도 레벨들은 상술된 요인들의 각각을 고려하여 각각의 측정치에 대해 계산이 된다. 위치 측정치 신뢰도 레벨을 생성시키는 이들 요인들을 고려하는 한 가지 방법은, 아래와 같이, 수학식 9과 수학식 10에 의해 제공된다:
여기서, 은 측정치들의 수에 기초하는 신뢰도 레벨이고, , , 은 표준 편차에 기초하는 신뢰도 레벨들이고, 은 최종 측정치 시간 스탬프 에 기초한 신뢰도 레벨이고, 여기서 는 현재 시간이고 은 측정치 존속기간이다. 0과 1 사이에서 수학식 9에 도시된 신뢰도 레벨의 서브 레벨들의 값들을 제한하거나 클리핑한 후에, 최종 신뢰도 레벨은, 아래와 같이, 수학식 10에 의해 설명되는 바와 같이 계산된다:
여기서, 최종 신뢰도 레벨, , 은 서브 신뢰도 레벨들의 각각을 0과 1 사이의 범위로 제한하여 0과 1 사이에 있을 것이다. 그 다음, 각각의 측정치에 대한 계산된 신뢰도 레벨들은 후처리기로부터의 최종 결과(섹션 3.2.1 내지 섹션 3.2.4에 기재됨)와 함께 포함되어 객체들의 리스트를 생성하고, 각각은 위치, 신뢰도 레벨, 및 표준 편차로써 표현된다. 상술된 바와 같이, 이 리스트는 초기 위치파악 추정치들의 상세화를 나타내고, 초기 위치파악 추정치들에 대해 더욱 정확하고 신뢰할만한 위치파악 측정치들이나 추정치들을 제공한다. 4.0 후처리기 동작 개요 도 2에 대해서 및 섹션 2와 섹션 3에 제공된 상세한 설명의 관점에서 상술된 처리들은 도 3의 일반 동작 흐름도에 의해 도시된다. 특히, 도 3은 후처리기의 동작을 설명하는 동작 흐름도의 예를 도시한다. 도 3에 점선으로 표현된 임의의 박스들 및 박스들 간의 상호접속은 본 명세서에 기재된 후처리기의 대체안적인 실시예들을 나타내고, 아래 기재된 바와 같이, 이들 대체안적인 실시예들의 임의의 것이나 전체는 이 도큐먼트를 통해 기재된 다른 대체안적 실시예들과 조합하여 사용될 수 있다. 일반적으로, 도 3에 의해 도시된 바와 같이, 후처리기 동작은 위치파악 추정치들(220)의 입력을 수용하여 시작하여서 종래 위치파악 기술을 사용하여 수신 어레이(200)로부터의 위치 측정치들을 생성하는 블럭(300)을 생성한다. 상술된 바와 같이, 이들 종래의 위치파악 기술들은 당업자들에게 잘 공지되었고, 예를 들어, 마이크로폰 어레이를 사용하여 작업 볼륨 내에 사운드 소스들의 위치를 파악하기 위한 종래의 SSL 기술들과 같은 기술들을 포함한다. 그 다음, 작업 볼륨은 다수의 겹치는 영역들이나 세그먼트들로 분리된다(310). 섹션 3.2.1에서 상술된 바와 같이, 다른 실시예들에서, 사용되는 겹치는 영역들의 수 및 겹치는 양은 미리 정의되거나, 사용자가 정의하거나, 또는 자동으로 계산된다. 다음에, 각각의 초기 위치파악 추정치(220)는 그런 초기 위치파악 추정치들의 각각의 위치에 기초하여 작업 볼륨의 대응하는 영역들로 단순히 할당된다(320). 그러나, 상술된 바와 같이, 복수의 위치파악 추정치들은 통상적으로 각각의 객체에 대해 이용가능하다. 결과적으로, 특정 위치파악 추정치들은 영역 겹침의 사용 때문에 2개 이상의 영역들에 실제로 할당될 수 있다. 이들 초기 위치파악 추정치들을 다양한 영역들로 할당하는 것(320)은 한 개 이상의 영역들 내에 위치파악 추정 클러스터들을 형성하기 위한 역할을 한다. 그 다음, 각각의 영역의 클러스터들의 통계적 분석은 영역들 중의 어느 것이 잠재적 객체들(330)을 포함하는지를 결정하기 위해 사용된다. 이 단계의 요점은 단순히 잠재적 객체들을 포함하지 않는 그런 영역들에 대한 불필요한 계산의 수행을 피하는 것이다. 그러므로, 이 단계가 기본되는 단계는 아니지만, 후처리기를 위해 계산 부하의 감소를 제공하는 역할을 한다. 일단 잠재적 객체들을 포함하는 영역들이 식별되면(330), 각각의 잠재적 객체의 위치들은, 다시 말하면, 각각의 영역 내에서 각각의 잠재적 객체를 나타내는 클러스터들의 통계 분석을 사용하여 추정된다(340). 그 다음, 이들 추정치 위치들은 잠재적 객체들 중의 어떤것이 중복인지를 판정하기 위해 사용된다. 예를 들어, 영역들이 겹치고, 그러므로 특정 측정치들이 2개 이상의 영역들에 동시에 존재할 수 있기 때문에, 특정 객체들이 한 개 이상의 영역에서 잠재적 객체로서 식별될 수 있슴은 가능하다. 이 쟁점은 실제 위치들과 각각의 잠재적 객체에 대해 계산된 가중치들을 단순히 비교하여 2개의 객체들이 실제로는 동일 객체임을 잠재적 객체들 간의 계산된 거리가 지시하는 더 낮은 가중치의 객체들을 삭제하여 해결된다(350). 그 다음, 나머지 잠재적 객체들은, 상술된 바와 같이, 새 위치파악 추정치들(280)의 리스트나 세트를 만들기 위해 사용된다. 더욱이, 일 실시예에서, 신뢰도 레벨들은 새 위치파악 추정치들(280)의 각각의 위치에 대해 계산된다(360). 일반적으로, 이들 신뢰도 레벨들은, 새 위치파악 추정치들(280)의 계산에 사용되는 측정치 들의 수, 각각의 측정치의 계산된 표준 편차, , 및 새 위치파악 추정치들(280)을 계산하기 위해 사용되는 데이터의 상대적 나이를 포함하는 다수의 요인들에 기초하여 새 위치파악 추정치들(280)의 신뢰성의 측정치를 제공한다. 최종적으로, 일 실시예에서, 새 위치파악 추정치들(280)은 초기 위치파악 추정치들을 생성하기(300) 위해 사용되는 초기 위치파악 시스템으로의 입력으로서 제공된다. 예를 들어, 당업자들에게는 잘 공지된 바와 같이, 현재 또는 이전 위치 정보의 사용은 종종, 마이크로폰 어레이나 기타 디바이스와 같은, 수신기 어레이(200)로부터 제공되는 새 관찰에 기초하여 위치파악 추정치들을 계산할 때 초기화 요인으로서 사용된다. 초기 위치파악 추정치들의 정확성과 신뢰성을 자동으로 향상시키기 위한 후 처리기의 상술된 설명은 설명과 기재를 목적으로 제공되었다. 과도하거나 본 발명을 개시된 정확한 형태로 제한하려는 의도는 아니다. 다수의 수정본들과 변이본들이 상술된 가르침으로써 가능하다. 더욱이, 상술된 다른 실시예들 중의 임의의 것이나 전체는 원하는 임의의 조합으로 사용되어 후처리기의 추가적 혼성(hybrid) 실시예들을 형성할 수 있슴을 주목해야 한다. 본 발명의 범위는 이 상세한 설명에 의해 제한되는 것이 아니라, 여기에 첨부된 청구범위에 의해 제한되도록 의도된다.
본 명세서에 기재된 시스템 및 방법은 종래 위치파악 기술들로부터 유도된 초기 위치파악 추정치들의 신뢰성과 정확성을 향상시켜 한 개 이상의 객체들이나 사운드 소스들을 트랙킹하거나 위치파악하기 위한 기존 신호 위치파악 기술들을 향상시키기 위해 동작한다. |
