KAIST, 실내서 위치정보 파악하는 기술 개발

한동수 교수, 실내에서도 오차 3m 안팎

위치정보시스템(GPS) 신호가 닿지 않는 실내에서도 높은 정확도로 위치정보를 파악하는 기술이 개발됐다.

11일 KAIST(한국과학기술원)에 따르면, 전산학부 한동수 교수 연구팀이 실내 공간에서 얻은 와이파이 신호의 수집 위치정보를 자동으로 파악할 수 있는 기술을 개발했다.

휴대전화 위치 추적은 GPS나 기지국 신호를 받아 이뤄진다.

그럼에도 실내에서는 GPS 신호가 잡히지 않아 와이파이 만으로 정확한 위치를 파악하는데 한계가 있었따.

구글과 애플 등 글로벌 기업도 실내 위치를 파악하기 위해 수만 건의 실내 지도를 수집해 와이파이 포지셔닝 시스템(WPS)을 적용하고 있다.

그러나하고 오차 범위가 20∼30m에 이른다.

연구팀은 스마트폰에서 수집한 무선랜 핑거프린트(접근주소(AP) 아이디와 신호 강도)의 수집 위치를 자동으로 분류하는 인공지능(AI) 기법을 이용해 실내 위치인식 시스템을 구축했다.

복도ㆍ로비ㆍ계단 등에서 수집된 신호의 위치정보를 별도의 외부 정보 없이 자동으로 라벨링하는 자율학습(Unsupervised Learning)형 인공지능 기술이다.

연구팀이 KAIST 기초실험연구동과 김병호-김삼열IT융합빌딩에서 체류하고 이동하는 등 실험을 진행한 결과, 공공장소의 경우 오차범위가 3∼4ｍ로 나타났다.

또 혼자 있는 공간에서도 5∼10m로 정확도가 높았다.

지자기 신호, 3축 가속기, 자이로스코프 기반의 딥러닝 등 새로운 센서 기법을 적용하면 정확도가 더 높아질 것으로 전망된다.

포켓몬고 등 위치기반 게임뿐 아니라 위치기반 사회관계망서비스(SNS)와 사물인터넷(IoT), 위급한 상황에서 119 구조 요청 서비스로도 활용할 수 있다.

한 교수는 “이번에 개발한 기술을 KAIST 실내 위치인식 시스템인 ‘카이로스(KAILOS)’에 탑재해 서비스할 예정”이라며 “국내 통신사와 신호 수집을 위해 협력할 수 있다면 앞으로 1∼2년 내 상용할 수 있을 것”이라고 밝혔다. 최소망 기자 somangchoi@