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.
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.
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.
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.
