테크노트 KAIST, 인공지능 활용한 실내외 통합 GPS 시스템 개발​

KAIST 전산학부 한동수 교수 연구팀이 실내외 환경 구분 없이 정밀한 위치인식이 가능한 `실내외 통합 GPS 시스템'을 개발했다고 8일 밝혔다. 이번에 개발된 실내외 통합 GPS 시스템은 실외에서는 GPS 신호를 사용해 위치를 추정하고 실내에서는 관성센서, 기압센서, 지자기센서, 조도센서에서 얻어지는 신호를 복합적으로 사용해 위치를 인식한다. 이를 위해 연구팀은 인공지능 기법을 활용한 실내외 탐지, 건물 출입구 탐지, 건물 진입 층 탐지, 계단/엘리베이터 탐지, 층 탐지 기법 등을 개발했다. 아울러 개발된 각종 랜드마크 탐지 기법들을 보행자 항법 기법(PDR)과 연계시킨 소위 센서 퓨전 위치인식 알고리즘도 새롭게 개발했다. 지금까지는 GPS 신호가 도달하지 않는 공간에서는 무선랜 신호나 기지국 신호를 기반으로 위치를 인식하는 것이 보통이었다. 하지만 이번에 개발된 실내외 통합 GPS 시스템은 신호가 존재하지 않고 실내지도가 제공되지 않는 건물에서도 위치인식을 가능하게 하는 최초의 기술이다. 연구팀이 개발한 알고리즘은 구글, 애플의 위치인식 서비스에서는 제공하지 않는 건물 내에서의 정확한 층 정보를 제공할 수 있다. 비전이나 지구 자기장, 무선랜 측위 방식과

• 이동재 기자
• 2022-07-08 14:32