KAIST, 스마트폰 활용 실내 위치인식 기술 개발...층수까지 구별 가능

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.

크라우드소싱 기반 정보수집 개요
크라우드소싱 기반 정보수집 개요

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.

한동수 KAIST 교수
한동수 KAIST 교수

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