KAIST(총장 신성철)가 불특정 다수의 스마트폰을 활용한 크라우드 소싱 방식으로 오차 범위를 미터(m) 단위로 좁힌 실내 위치 인식 기술을 개발했다. 기압 정보를 활용해 층수까지 식별할 수 있어 고층 건물에서도 정확한 위치를 파악할 수 있게 해 준다.
KAIST는 한동수 전산학부 교수팀이 크라우드 소싱 방식으로 이 같은 기능을 갖춘 실내 위치 인식 기술을 개발했다고 10일 밝혔다.
기존 실내 위치 인식 기술은 건물을 비롯한 지역 내 신호 특성인 '라디오맵'을 구축하지 못해 정확도가 떨어지고 층 구분도 어려웠다.
연구팀은 스마트폰 센서 신호를 클러스터링해 이용하고, '핑거프린트'로 불리는 무선랜 신호를 인공지능(AI)으로 분석하는 등 다양한 신호를 활용해 위치 정확도를 높였다.
또 스마트폰 관성 센서 신호로 초기 라디오맵을 구축했다. 관성 센서 신호가 없는 별도의 무선 신호도 지역과 전역을 반복 탐색하는 기계학습 알고리즘을 적용, 수집 위치 최적화에 활용했다.
층 위치 인식은 기압 정보로 가능하게 했다. 다수의 스마트폰에서 수집한 무선 신호를 클러스터링해 건물별로 분류하고, 기압 정보를 더해 층을 구분하는 기법을 새로 만들었다.
연구팀의 실험 결과 지하 2층~지상 6층으로 건축된 40만㎡ 규모 쇼핑몰에서 3~6m 오차 범위로 정확하게 위치를 파악했고, 층 구분은 95% 이상 정확했다.
한동수 교수는 “대규모 무선 신호를 수집하는 기업이 이 기술을 도입하면 대부분 실내공간에서 고정확도 위치 인식 서비스를 제공할 수 있을 것”이라며 “실내외 통합내비게이션, 응급 호출서비스 등 스마트시티 기반 기술 구현에 유용할 것”이라고 말했다.
대전=김영준기자 kyj85@etnews.com
