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실내 위치 인식기술로 층까지 구분…"정확도 95%"

기사승인 2019.06.10  11:45:02

연합뉴스

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KAIST, 크라우드소싱 기반 기법 개발…"스마트시티 구현 도움"

스마트폰 무선 신호 수집을 통해 사용자의 정확한 위치를 파악할 수 있는 기술이 나왔다.

한국과학기술원(KAIST)은 전산학부 한동수 교수 연구팀(지능형 서비스통합 연구실)이 크라우드소싱 기반 실내 위치 인식기술을 개발했다고 10일 밝혔다.

성과 핵심은 무선랜 핑거프린트 수집 위치를 자동으로 라벨링 하는 인공지능(AI) 기법이다.

무선랜 핑거프린트는 특정 지점에서 수신된 무선랜 신호 강도에 대한 정보다.

불특정 다수의 스마트폰을 통해 수집된 무선 신호를 클러스터링(그룹 분류)을 통해 건물별로 나눈다.

이어 기압 정보를 통해 다시 층별로 세분화하게 된다.

무선랜 신호가 살아 있는 상황에서 스마트폰을 쓸 수 있는 건물이면 어디에든 이 기술을 적용할 수 있다.

보행자 추측 항법(Pedestrian Dead Reckoning·PDR)도 접목했다.

PDR는 사람이 이동하는 속도·방향·거리 등을 파악해 출발지점으로부터의 위치를 산출하는 기법이다.

관성 센서로부터 얻은 무선 신호를 바탕으로 지역·전역 탐색을 반복적으로 학습(머신러닝)해 수집 위치를 최적화했다.

연구팀이 지하 2층·지상 6층에 40만㎡ 규모 실내 쇼핑몰을 대상으로 정확도를 측정한 결과 3∼6m 수준의 정확도를 보였다.

층 구분 정확도는 95%를 넘었다.

정보기술(IT) 기업, 통신사, 온라인쇼핑몰 애플리케이션을 통해 수집된 신호에 기술을 활용하면 도시나 국가 규모의 실내 위치 인프라를 구축할 수 있을 것으로 연구팀은 예상했다.

한동수 교수는 "실내·외 통합 내비게이션이나 응급 호출 서비스 등 스마트시티를 구현하는 데 유용하게 활용할 수 있을 것"이라고 말했다.

연합뉴스

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