| 초록 |
□ 연구개요 본 과제의 목표는 전 세계 대부분 건물에서 무선랜 신호를 활용하여 3-5미터 수준의 정확도를 갖는 글로벌 실내 위치인식 시스템(Global Indoor Positioning System, GIPS)의 개발이다. 이를 위해 본 과제에서는 불특정 다수의 스마트폰을 통해서 수집한 데이터의 수집 위치를 자동으로 라벨링하는 AI 기법, 참조 위치(Location Reference) 대량 수집 기법, 도시, 국가, 글로벌 라디오맵 구축 기법을 개발한다. 더불어 본 과제에서는 다양한 신호와 센서를 복합적으로 사용하여 위치를 인식하는 센서 퓨전 기법을 더욱 고도화하고, 네트워크 시스템 상에서 사용자의 위치를 추정하여 무선 단말의 의존도 없애고, 막대한 수의 크라우드소싱 데이터를 확보 가능한 네트워크 측위 기술을 개발한다. □ 연구 목표대비 연구결과 기기마다 기압계의 절대 정확도의 편차가 크기 때문에 상대적인 기압 차이를 활용하되, Wi-Fi 핑거프린트의 유사도를 이용하여 같은 층 데이터를 구분하여 크라우드소싱 데이터의 수집 층을 추정하는 기술을 개발하였다. 또한, 층 변화 구간의 데이터를 분석하여 수집자가 이용한 층간 이동 수단을 판별하는 기술을 개발하였다. 기존의 지자기 측위 기술이 L2 norm을 활용하는 것과 달리, 데이터에 내재한 방향 정보를 유지하는 측위 기술을 목표로 하였다. 파티클 필터를 이용하여 기기의 포즈를 보정하고 이를 통해 방향 정보를 포함하는 지자기 데이터를 매칭하는 측위 기술을 개발하였다. 기존의 관성 센서 활용 위치 추정 방법이 주어진 절대 위치를 기준으로 단시간 동안 상대 위치를 추정하는 것과 달리, 사용자가 속한 환경을 감지하고 이를 이용하여 참조 위치를 획득하는 기술을 목표로 하였다. 층간 이동 수단 판별 후, 실내지도상의 층간 이동 수단 후보에 대한 관성 센서 활용 위치 추정으로 참조 위치를 획득한다. 본 연구팀의 기보유 기술로 자율학습 기법을 이용한 라디오맵 생성 기법이 있지만, 참조 위치를 활용하여 더욱 효율적으로 정확하게 라디오맵을 구축하는 반자율학습 기법을 개발하였다. 상기 기술들을 조합하여, 크라우드소싱 데이터의 수집 층 및 이용한 층간 이동 수단을 판별하고, 판별된 층간 이동 수단 정보에 PDR을 적용하여 참조 위치를 획득하고, 이를 기반으로 반자율학습 기법을 적용하여 라디오맵을 생성하는 크라우드소싱 기반 라디오맵 구축 기법을 개발하였다. 네트워크 측위 기술 개발에서 기존 목표는 Probe Reqeust Message를 활용하는 것이었지만, 수집 데이터의 양 및 밀도를 높여 정확도를 향상하기 위하여 보다 빈번히 발생하는 데이터 프레임을 함께 활용하도록 하였다. 이를 위해 패킷 스니핑 기기를 제작하였고, 해당 기기에서 수집한 패시브 핑거프린트를 분석하여 라디오맵을 구축하는 방법을 개발하였다. 도시 수준 라디오맵을 구축하기 위하여 CNCity와 협업을 진행하였다. 가스 검침 앱에 Wi-Fi 핑거프린트 수집 모듈을 추가하여 검침 시에 사용되는 주소 정보와 수집한 Wi-Fi 핑거프린트를 연계하여 서버로 전송하도록 하고, 수집현황을 대시보드 웹에서 표현하도록 하였다. □ 연구개발성과의 활용 계획 및 기대효과(연구개발결과의 중요성) GPS는 위치 정보를 제공하여 사람의 일상생활에 크게 기여하고 있지만, 사람은 일상생활의 80~90%를 GPS 신호가 도달하지 않는 실내에서 보낸다. 본 과제에서 개발한 기술들은 전 세계 대부분 건물 내부에서의 위치 인식 서비스를 제공하는 GIPS 개발을 위한 원천기술이다. IoT, AR/VR, O2O, 빅데이터 등 다양한 기술들이 GIPS와 접목되었을 때 더 큰 가치를 창출할 수 있다. 발신자의 위치를 즉각적으로 인식하는 call-point-detection, 위치기반 안전, 위치기반 편의 서비스 등 GIPS를 기반으로 유용한 서비스를 만들 수 있다. (출처 : 연구결과 요약문 2p) |
