[이슈] 30미터 정확도의 스마트폰 위치측정 기술 개발
[이슈] 30미터 정확도의 스마트폰 위치측정 기술 개발
  • 권현주 기자
  • 승인 2019.04.16 12:21
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KAIST 공승현 교수팀, LTE 핑거프린트를 이용한 기술로 KT와 협력해 상용화 추진 중
KAIST 공승현 교수팀, 30미터 정확도의 스마트폰 위치측정 기술 개발(사진:Pixabay)
KAIST 공승현 교수팀, 30미터 정확도의 스마트폰 위치측정 기술 개발(사진:Pixabay)

4차 산업혁명과 더불어 사물인터넷 (IoT), 타깃 광고 및 마케팅, 위치추적 및 내비게이션과 같은 위치 기반 서비스(LBS Location Based Service) 시장의 활성화와 등과 미국의 범죄나 사고 피해자들이 전화를 걸 수 없는 상황에서 문자나 사진을 통해 긴급구조를 요청할 경우 위치를 추적해 구조하는 'E911' 서비스와 같은 응급 및 긴급 구조 시스템을 위한 측위 정확도 요구에 따라 스마트폰의 위치 측위 기술은 매우 높은 수준의 정확도 및 정밀도를 요구하고 있다.

현재 위성 항법 시스템 (GPS)은 스마트폰에서 가장 많이 사용되고 있는 측위 시스템으로 가장 범용적으로 사용되고 있지만 높은 빌딩으로 둘러싸인 도심과 같은 지역과 실내에서 그 측위 성능이 저하되는 치명적인 문제를 안고 있다.

도심에서 GPS 측위의 성능은 최대 수 백 미터 이상 오차가 발생할 수 있으며, 스마트폰에서 사용하는 A-GPS(Assisted Global Positioning System) 시스템 또한 도심에서의 다중경로 현상으로 인해 매우 큰 오차가 발생하기도 한다. 일반적으로 GPS 등의 위성항법 시스템은 도심이나 아파트 단지 등 고층 건물이 밀집한 곳에서 극심한 신호의 난반사로 인해 위치 측정 오차가 발생하고 이로 인해 수백 미터 이상의 큰 오차가 발생하기도 한다.

이러한 문제로 최근에는 도심이나 실내에서 와이파이 신호의 RF 핑거프린트(Radio Frequency Fingerprint)를 이용해 스마트폰의 위치를 파악하는 기술이 많이 사용된다. 그러나 이 기술은 여러 대의 와이파이 공유기 신호가 수신되는 특정 공간에서만 높은 신뢰도를 가지고, 공유기가 구축되지 않은 곳에서는 측정할 수 없거나 정확도가 현저하게 떨어진다는 한계가 있었다.

공승현 교수(왼쪽에서 세 번째)와 연구진들(사진:KAIST)
공승현 교수(왼쪽에서 세 번째)와 연구진들(사진:KAIST)

 

이 가운데 KAIST(총장 신성철) 조천식녹색교통대학원 공승현 교수 연구팀이 LTE 신호만을 이용해 실제 환경에서 평균 30미터 이내의 정확도를 갖는 스마트폰 위치 측정 기술을 개발했다. 김태선 연구원 및 조상재, 김보성, 정승환 석사과정이 참여한 이번 연구를 통해 연구팀은 KT와 협력해 기술 상용화를 추진하고 있다.

연구팀은 스마트폰에서 얻을 수 있는 LTE 기지국 신호에 대한 다양한 측정치를 일정 위치마다 수집해 이를 LTE 핑거프린트(Fingerprint) 데이터베이스로 저장했다. 이후 임의의 사용자 스마트폰에서 측정한 LTE 신호 측정치를 서버로 전달하면 그 측정치를 LTE 핑거프린트 데이터베이스와 비교해 스마트폰의 위치를 파악하는 방식으로, 이는 RF 핑거프린트를 고도화한 기술이다.

사진은 핑거프린트 알고리즘을 표현한 것으로, 수집된 LTE 기지국 신호 측정 데이터와 단위 위치마다 미리 수집한 LTE 핑거프린트 데이터베이스와의 핑거프린트 유사성을 비교해 가장 근접한 부분을 위치로 계산하는 기법이다. 연구팀에서 개발한 알고리즘은 RF 핑거프린트 기법을 기반으로 LTE 신호의 전파 패턴과 도심 환경의 특성을 고려한 것으로 신호 세기뿐만 아니라 다양한 데이터를 이용하는 LTE 신호에 특화된 기술이다.
사진은 핑거프린트 알고리즘을 표현한 것으로, 수집된 LTE 기지국 신호 측정 데이터와 단위 위치마다 미리 수집한 LTE 핑거프린트 데이터베이스와의 핑거프린트 유사성을 비교해 가장 근접한 부분을 위치로 계산하는 기법이다. 연구팀에서 개발한 알고리즘은 RF 핑거프린트 기법을 기반으로 LTE 신호의 전파 패턴과 도심 환경의 특성을 고려한 것으로 신호 세기뿐만 아니라 다양한 데이터를 이용하는 LTE 신호에 특화된 기술이다.

연구팀이 개발한 기술의 특징은 LTE 신호를 측정해 얻은 다양한 데이터로부터 각 데이터의 특성에 따라 효과적으로 데이터베이스를 구성하고, 변화가 많은 이동통신 신호 환경에 강인한 최적의 패턴 매칭 기법을 활용하고 있다는 점으로 LTE 핑거프린트 기술을 KAIST 교내, 주변 아파트 및 상업 단지를 포함 대전지역과 광화문 일대부터 인사동에 이르는 서울 도심에서 시연해 평균 30미터의 오차를 갖는 성능을 확인했다고 한다.

서울특별시 종로구에서 축적한 실제 LTE 핑거프린트 데이터베이스 중 특정 기지국의 신호세기 핑거프린트를 표시한 것이다. 알고리즘에서 사용된 데이터베이스에는 위와 같은 형태로 테스트 영역 내의 모든 기지국에서 수집한 다양한 핑거프린트 데이터가 저장되어 있다. 위에 표시한 신호세기 데이터베이스와 더불어 LTE의 여러 가지 데이터들을 이용하면 사용자의 위치를 보다 정확하게 계산해 낼 수 있다.
서울특별시 종로구에서 축적한 실제 LTE 핑거프린트 데이터베이스 중 특정 기지국의 신호세기 핑거프린트를 표시한 것이다. 알고리즘에서 사용된 데이터베이스에는 위와 같은 형태로 테스트 영역 내의 모든 기지국에서 수집한 다양한 핑거프린트 데이터가 저장되어 있다. 위에 표시한 신호세기 데이터베이스와 더불어 LTE의 여러 가지 데이터들을 이용하면 사용자의 위치를 보다 정확하게 계산해 낼 수 있다.

공승현 교수는 “현재 개발된 기술보다 더 높은 정확도를 갖는 LTE 핑거프린트 기술을 개발하는 것도 가능하며 5G에서는 LTE보다 2배 높은 평균 15미터 내외의 측위 정확도를 얻을 수 있다”라며 “머신러닝 기술을 이용해 기지국이나 중계기의 이설과 추가 등으로 LTE 신호 환경이 바뀌었을 때 이를 자동 탐지하고 LTE 핑거프린트 데이터베이스를 신속히 갱신하는 기술을 추가 연구할 계획이다”라고 밝혔다.


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