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카이스트 연구팀, 실내 위치인식 시스템 개발

▲핑거프린트를 수집해 신호지도를 만들고 구축된 신호지도를 기반으로 위치를 추정하는 과정.[사진제공=카이스트]

[아시아경제 정종오 기자] 도심의 복잡한 건물에서 아이들의 정확한 위치를 알고 싶은 것은 부모의 한결같은 마음입니다. 특히 복잡한 실내에서는 더욱 그렇습니다. 카이스트(KAIST) 연구팀이 크라우드 소싱 기반 실내 위치인식 시스템을 개발했습니다. 구글이나 애플 등이 이미 선보이고 있는 서비스의 정확도는 20~30m입니다. 반면 이번에 카이스트 연구팀이 개발한 시스템은 5~10m 내외로 정확도를 더욱 높였습니다.

보다 정확한 실내 위치인식 서비스를 제공하는 것이 가능해져 글로벌 실내 위치인식 시스템을 실현할 수 있을 것으로 기대됩니다. 아이들의 위치를 알 수 있는 서비스는 국내 통신업체들이 이미 선보이고 있습니다. 문제는 실외에서는 잘 되는데 실내에서는 여의치 않았습니다. 카이스트 연구팀이 선보인 이번 시스템은 이 같은 문제를 해결할 수 있을 것으로 예상됩니다.

카이스트(KAIST, 총장 신성철) 전산학부 한동수 교수 연구팀(지능형 서비스통합 연구실)이 실내 공간에서 획득된 와이파이 신호의 수집 위치정보를 자동으로 파악할 수 있는 기술을 내놓았습니다.

이 기술은 글로벌 실내 위치인식 시스템 구축에 필요한 핵심 기술입니다. 다수의 스마트폰에서 수집된 무선랜 핑거프린트(특정 지점에서 수신된 무선랜 신호의 강도에 대한 정보)의 수집 위치를 자동으로 라벨링하는 인공지능 기법을 사용했습니다. 비용을 절감하면서 높은 정확도를 가질 수 있고 무선랜 핑거프린트 수집이 가능한 건물이라면 어느 곳에도 적용 가능합니다.

글로벌 기업들이 실내 GPS를 실현하기 위해 전 세계 주요도시에서 수만 건의 실내 지도를 수집했습니다. 실내 지도와 함께 신호 지도 수집도 시도했는데 높은 정확도를 갖지 못했고 그 결과 실내에서의 위치 인식 서비스 질이 떨어졌습니다.

연구팀은 문제 해결을 위해 실내를 이동 공간과 체류 공간으로 구분하고 각각의 공간에 최적화된 수집 위치 라벨링을 자동화하는 기술을 개발했습니다. 연구팀이 개발한 기술은 복도, 로비, 계단과 같은 이동 공간에서도 수집된 신호의 위치정보를 별도의 외부 정도 없이도 자동으로 라벨링하는 새로운 자율학습(Unsupervised Learning) 인공지능 기술입니다.

이 기술을 토대로 KAIST 기초실험연구동(N5)과 김병호-김삼열IT융합빌딩(N1)에서 실험을 실시했습니다. 충분한 양의 학습 데이터가 주어진다는 가정 하에 오차범위 3~4m 수준의 정확도를 보였습니다.

이는 수작업을 통해 수집 위치를 라벨링한 결과와 비슷한 정확도로 연구팀이 함께 개발한 지자기 신호, 3축 가속기, 자이로스코프 기반의 딥러닝을 활용한 새로운 센서 퓨전 기법을 통하면 정확도가 더욱 상승하는 결과로 나타났습니다.

그 동안 스마트폰을 통해 수집된 핑거프린트는 활용되지 못하고 버려졌는데 개발된 기술을 통해 무선랜 핑거프린트 빅데이터 영역이 새롭게 열릴 것으로 기대됩니다. 개발된 GPS 구축 기술은 글로벌 기업이나 국내 위치정보 서비스 기업 등이 전국 범위에서 위치정보 서비스를 제공할 때 도입해 효과적으로 사용할 수 있을 것으로 예상됩니다.

GPS 신호가 도달하지 않는 실내 환경에서 위치인식 정확도가 높아짐에 따라 포켓몬고 등의 O2O(online to offline) 위치기반 게임도 실내에서 실행 가능합니다. 다양한 위치기반 SNS, 사물인터넷 등 서비스가 활성화되고 위급한 상황에서 112나 119에 구조요청을 할 때 정확한 위치 파악이 이뤄집니다.

한동수 교수는 "이번 시스템은 미래 IT인프라의 하나로 실내지도처럼 중요한 역할을 하게 된다"고 말했습니다. 그는 "전 세계 어느 건물에서든 정확도 높은 실내 위치인식 시스템을 손쉽게 구축할 수 있고 장래에 대부분 실내 공간에서도 위치인식 서비스가 제공 가능할 것"이라고 내다봤습니다.

정종오 기자 ikokid@asiae.co.kr