층수까지 알려주는 실내 위치 인식 기술 나왔다
입력 2019.06.10 (16:01)
수정 2019.06.10 (16:02)
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스마트폰 무선 신호를 이용해 실내에 있는 사람의 위치를 건물 층수까지 확인할 수 있는 기술이 나왔습니다.
한국과학기술원(KAIST)은 한동수 전산학부 교수팀과 채승우 연구원이 스마트폰 센서로 수집된 무선 신호를 바탕으로 무선랜의 수집 위치를 자동으로 추정, 분류해 사람의 위치를 층수까지 파악하는 기술을 개발했다고 밝혔습니다.
한 교수팀은 인공지능(AI)를 이용해 스마트폰이 수집한 무선신호의 수집 위치를 분류한 뒤, 건물별로 나눴고, 여기에 기압 정보를 더해 층까지 구분할 수 있도록 했습니다. 특히 보행자 추측 항법, 즉 사람이 이동하는 속도, 방향, 거리 등을 파악해 출발지점으로부터 위치를 산출하는 기법도 접목했습니다.
무선랜 신호가 살아 있는 상황에서 스마트폰을 쓸 수 있는 건물이면 어디에든 이 기술을 적용할 수 있습니다.
연구팀은 지하 2층, 지상 6층의 건물로 이뤄진 약 40만 제곱미터 규모의 실내 쇼핑몰을 대상으로 실제로 이 기술을 적용해 시험한 결과, 약 3~6m 정도 오차로 위치를 정확히 찾아낼 수 있음을 확인했습니다. 특히 층 분류는 95% 이상 정확히 구분했습니다.
연구팀은 이 기술을 이용해 통신사나 온라인 쇼핑몰 앱을 통해 수집한 신호를 분석하면 도시나 국가 규모의 정밀한 실내 위치 정보 인프라를 구축할 수 있을 것으로 예상했습니다.
한동수 교수는 "실내외 통합 내비게이션, 응급호출 서비스, 재난 현장 생존자 인식 등 스마트 시티를 구현하는 데 활용될 수 있을 것"이라고 설명했습니다.
한국과학기술원(KAIST)은 한동수 전산학부 교수팀과 채승우 연구원이 스마트폰 센서로 수집된 무선 신호를 바탕으로 무선랜의 수집 위치를 자동으로 추정, 분류해 사람의 위치를 층수까지 파악하는 기술을 개발했다고 밝혔습니다.
한 교수팀은 인공지능(AI)를 이용해 스마트폰이 수집한 무선신호의 수집 위치를 분류한 뒤, 건물별로 나눴고, 여기에 기압 정보를 더해 층까지 구분할 수 있도록 했습니다. 특히 보행자 추측 항법, 즉 사람이 이동하는 속도, 방향, 거리 등을 파악해 출발지점으로부터 위치를 산출하는 기법도 접목했습니다.
무선랜 신호가 살아 있는 상황에서 스마트폰을 쓸 수 있는 건물이면 어디에든 이 기술을 적용할 수 있습니다.
연구팀은 지하 2층, 지상 6층의 건물로 이뤄진 약 40만 제곱미터 규모의 실내 쇼핑몰을 대상으로 실제로 이 기술을 적용해 시험한 결과, 약 3~6m 정도 오차로 위치를 정확히 찾아낼 수 있음을 확인했습니다. 특히 층 분류는 95% 이상 정확히 구분했습니다.
연구팀은 이 기술을 이용해 통신사나 온라인 쇼핑몰 앱을 통해 수집한 신호를 분석하면 도시나 국가 규모의 정밀한 실내 위치 정보 인프라를 구축할 수 있을 것으로 예상했습니다.
한동수 교수는 "실내외 통합 내비게이션, 응급호출 서비스, 재난 현장 생존자 인식 등 스마트 시티를 구현하는 데 활용될 수 있을 것"이라고 설명했습니다.
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- 층수까지 알려주는 실내 위치 인식 기술 나왔다
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- 입력 2019-06-10 16:01:14
- 수정2019-06-10 16:02:35

스마트폰 무선 신호를 이용해 실내에 있는 사람의 위치를 건물 층수까지 확인할 수 있는 기술이 나왔습니다.
한국과학기술원(KAIST)은 한동수 전산학부 교수팀과 채승우 연구원이 스마트폰 센서로 수집된 무선 신호를 바탕으로 무선랜의 수집 위치를 자동으로 추정, 분류해 사람의 위치를 층수까지 파악하는 기술을 개발했다고 밝혔습니다.
한 교수팀은 인공지능(AI)를 이용해 스마트폰이 수집한 무선신호의 수집 위치를 분류한 뒤, 건물별로 나눴고, 여기에 기압 정보를 더해 층까지 구분할 수 있도록 했습니다. 특히 보행자 추측 항법, 즉 사람이 이동하는 속도, 방향, 거리 등을 파악해 출발지점으로부터 위치를 산출하는 기법도 접목했습니다.
무선랜 신호가 살아 있는 상황에서 스마트폰을 쓸 수 있는 건물이면 어디에든 이 기술을 적용할 수 있습니다.
연구팀은 지하 2층, 지상 6층의 건물로 이뤄진 약 40만 제곱미터 규모의 실내 쇼핑몰을 대상으로 실제로 이 기술을 적용해 시험한 결과, 약 3~6m 정도 오차로 위치를 정확히 찾아낼 수 있음을 확인했습니다. 특히 층 분류는 95% 이상 정확히 구분했습니다.
연구팀은 이 기술을 이용해 통신사나 온라인 쇼핑몰 앱을 통해 수집한 신호를 분석하면 도시나 국가 규모의 정밀한 실내 위치 정보 인프라를 구축할 수 있을 것으로 예상했습니다.
한동수 교수는 "실내외 통합 내비게이션, 응급호출 서비스, 재난 현장 생존자 인식 등 스마트 시티를 구현하는 데 활용될 수 있을 것"이라고 설명했습니다.
한국과학기술원(KAIST)은 한동수 전산학부 교수팀과 채승우 연구원이 스마트폰 센서로 수집된 무선 신호를 바탕으로 무선랜의 수집 위치를 자동으로 추정, 분류해 사람의 위치를 층수까지 파악하는 기술을 개발했다고 밝혔습니다.
한 교수팀은 인공지능(AI)를 이용해 스마트폰이 수집한 무선신호의 수집 위치를 분류한 뒤, 건물별로 나눴고, 여기에 기압 정보를 더해 층까지 구분할 수 있도록 했습니다. 특히 보행자 추측 항법, 즉 사람이 이동하는 속도, 방향, 거리 등을 파악해 출발지점으로부터 위치를 산출하는 기법도 접목했습니다.
무선랜 신호가 살아 있는 상황에서 스마트폰을 쓸 수 있는 건물이면 어디에든 이 기술을 적용할 수 있습니다.
연구팀은 지하 2층, 지상 6층의 건물로 이뤄진 약 40만 제곱미터 규모의 실내 쇼핑몰을 대상으로 실제로 이 기술을 적용해 시험한 결과, 약 3~6m 정도 오차로 위치를 정확히 찾아낼 수 있음을 확인했습니다. 특히 층 분류는 95% 이상 정확히 구분했습니다.
연구팀은 이 기술을 이용해 통신사나 온라인 쇼핑몰 앱을 통해 수집한 신호를 분석하면 도시나 국가 규모의 정밀한 실내 위치 정보 인프라를 구축할 수 있을 것으로 예상했습니다.
한동수 교수는 "실내외 통합 내비게이션, 응급호출 서비스, 재난 현장 생존자 인식 등 스마트 시티를 구현하는 데 활용될 수 있을 것"이라고 설명했습니다.
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정아연 기자 niche@kbs.co.kr
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