실내 위치정보, 인공지능으로 층까지 구분한다

[아이뉴스24 최상국 기자] 95% 정확도로 층간 구분을 하고 3~6미터 수준으로 위치를 잡아내는 인공지능 위치인식 기술이 선보였다.

KAIST 전산학부 한동수 교수 연구팀은 불특정다수의 스마트폰을 통해 수집된 무선신호와 기압 정보를 인공지능으로 학습시켜 정확도를 획기적으로 향상시킨 실내 위치 인식 기술을 개발했다고 10일 밝혔다.

연구팀은 스마트폰에 탑재된 다양한 센서를 통해 수집된 신호를 바탕으로 무선랜 신호가 잡힌 위치를 자동으로 라벨링하고 기계학습 알고리즘으로 수집 위치를 최적화했다.

지하 2층, 지상 6층의 12만 평 규모의 실내 쇼핑몰을 대상으로 정확도를 측정한 결과 3~6미터 수준의 정확도를 보였으며 층 구분 정확도도 95% 이상 가능했다.

연구팀은 "날씨 변화로 인한 기압 정보 측정에 어려움을 겪던 기존 기술의 한계를 극복하고 수집된 무선신호를 층별로 구분하는 기법을 새롭게 개발했다"면서 "이 기술을 주요 IT 기업, 통신사, 온라인 쇼핑사의 앱을 통해서 수집된 신호에 적용하면 도시 및 국가 규모의 실내 위치 인프라를 손쉽게 구축할 수 있을 것으로 예상된다"고 밝혔다.

한동수 교수는 “무선랜 신호가 존재하고 스마트폰이 사용되는 건물이면 어디든 적용할 수 있고 정확도가 높아 도심의 실내 위치 인식 시스템 구축비용을 획기적으로 줄일 수 있을 것”이라며 “실내외 통합 내비게이션, 응급 호출 서비스 등 스마트시티를 구현하는 데 유용하게 활용될 수 있을 것”으로 기대했다.

한편 KAIST에서 개발한 개방형 실내 위치인식 시스템인 KAILOS(KAIST Indoor Locating System)은 누구든지 실내 위치인식 시스템을 구축할 수 있도록 개방돼 있다. 라디오맵과, 위치엔진, 신호 수집 툴 등으로 구성되어 있으며 이번에 개발된 수집 위치 라벨링 AI 기술도 KAILOS에 통합 제공된다.

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