실내 공간에서 얻은 무선랜(와이파이) 신호 정보를 수집해 실내에서의 위치 정보를 자동으로 정확하게 파악할 수 있는 기술이 개발됐다. 정확한 실내 위치 정보를 기반으로 한 응급 구조 활용, 포켓몬고와 같은 위치기반 게임 실내 실행 등이 가능할 것으로 기대된다.
한동수(사진) KAIST 전산학부 교수 연구팀은 스마트폰 사용자가 건물 안에서 획득한 무선 랜 신호 특성을 인공지능(AI) 기술로 분석해 정확한 실내 위치정보를 파악할 수 있는 기술을 개발했다고 11일 밝혔다.
보통 위치정보 시스템으로 활용되는 GPS(위성항법장치)는 위성 신호를 통해 위치를 파악하고 그 정보를 단말기에 전달한다. 하지만 GPS 신호는 건물 내에서는 잘 잡히지 않아 실내 위치정보 서비스는 정확도가 떨어지는 단점이 있다.
연구진은 이 문제를 해결하기 위해 불특정 다수의 사용자가 이용하는 스마트폰이 무선랜 신호를 받아들일 때 얻는 정보를 이용했다. 이 정보는 수신된 무선랜 신호의 강도나 무선 액세스포인트(AP)와의 거리 등 다양한 특성을 담고 있는 ‘무선랜 핑거프린트’로 불린다.
연구팀은 실내를 이동 공간과 체류 공간으로 구분하고 각 공간에 최적화된 무선랜 핑거프린트 수집 위치를 자동으로 라벨링하는 기술을 개발했다. 건물 내의 수많은 스마트폰 사용자로부터 얻은 무선랜 핑거프린트 데이터를 인공지능(AI) 기술과 접목해 자동으로 실내의 위치정보를 정확하게 제공하는 기술이다.
연구팀이 이번에 개발한 기술로 KAIST 기초실험연구동(N5)과 김병호-김삼열IT융합빌딩에서 실험한 결과, 충분한 양의 무선랜 핑거프린트 데이터가 주어질 경우 오차범위 3~4미터 수준의 정확도로 위치정보를 파악할 수 있는 것으로 분석됐다.
한동수 교수는 “구글이나 애플 등 다양한 글로벌 기업들이 실내 GPS를 구현하기 위해 전세계 주요도시에 수만 건의 실내 지도를 수집했지만 아직 정확도가 높지 않다”며 “이번에 개발한 기술은 전세계 건물에서 활용할 수 있어 다양한 분야에서 활용할 수 있을 것으로 기대된다”고 말했다.