연구
〈 한동수 교수 〉
우리 대학 전산학부 한동수 교수 연구팀(지능형서비스통합 연구실)이 크라우드소싱 기반의 실내 위치 인식 기술을 개발했다.
이번 기술은 스마트폰에 탑재된 다양한 센서를 통해 수집된 신호를 기반으로 무선랜 신호(일명 핑거프린트)의 수집 위치를 자동으로 라벨링하는 인공지능 기법이다.
무선랜 신호가 존재하고 스마트폰이 사용되는 건물이면 어디든 적용할 수 있고 정확도가 높아 도심의 실내 위치 인식 시스템 구축비용을 획기적으로 줄일 수 있을 것으로 기대된다.
세계적인 주요 IT 기업들은 실내 환경에서 정확도 높은 위치정보를 제공하기 위해 다양한 노력을 해 왔지만, 정확도 높은 라디오맵(특정 지역이나 건물의 신호 특성) 구축에 많은 어려움을 겪고 있다. 주로 활용되는 와이파이 포지셔닝 시스템(WPS)는 건물의 층을 구분하지 못한다는 한계가 있다.
연구팀은 문제 해결을 위해 우선 불특정 다수의 스마트폰을 통해 수집된 무선신호를 클러스터링을 통해 건물별로 분류한 뒤 기압 정보를 통해 다시 층별로 분류했다. 연구팀은 날씨 변화로 인한 기압 정보 측정에 어려움을 겪던 기존 기술의 한계를 극복하고 수집된 무선신호를 층별로 구분하는 기법을 새롭게 개발했다.
연구팀은 새로 개발한 반자율학습 위치 라벨링 AI 기법을 통해 무선신호의 수집 위치를 라벨링했다. 관성 센서 기반의 관성항법(Pedestrian Dead Reckoning) 기법을 접목해 초기 라디오맵을 구축했고, 관성 센서로부터 얻어지는 신호 정보 없이 수집된 무선신호는 지역 탐색과 전역 탐색을 반복적으로 수행하는 최적화 기계학습 알고리즘을 통해 수집 위치를 최적화했다.
연구팀은 지하 2층, 지상 6층의 12만 평 규모의 실내 쇼핑몰을 대상으로 정확도를 측정한 결과 3~6미터 수준의 정확도를 보임을 확인했다. 층 구분 정확도도 95% 이상 가능해 수작업을 통한 정확도를 넘어서는 결과를 보였고, 도시 전체 건물에 적용했을 때도 유사한 결과를 얻을 수 있을 것으로 예상했다.
이번에 개발한 기술을 주요 IT 기업, 통신사, 온라인 쇼핑사의 앱을 통해서 수집된 신호에 적용하면 도시 및 국가 규모의 실내 위치 인프라를 손쉽게 구축할 수 있을 것으로 예상된다.
한동수 교수는 “대규모 무선신호를 수집할 수 있는 기업이 해당 기술을 도입하면 가까운 미래에 대부분의 실내 공간에서도 5~10미터 수준의 정확도 높은 위치 인식 서비스가 제공될 수 있을 것이다”라며 “실내외 통합 내비게이션, 응급 호출 서비스 등 스마트시티를 구현하는 데 유용하게 활용될 수 있을 것이다”라고 말했다.
□ 그림 설명
그림1.KAILOS 개념도
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인물 국제 컴퓨터 기술 활용 협업 및 소셜 컴퓨팅 학술대회 최우수논문상 수상
우리 대학 전기및전자공학부 이성주 교수 연구팀이 지난 10월 23일부터 10월 27일에 열린 세계컴퓨터연합회(ACM) 주최로 진행된 제24회 컴퓨터 기술활용 협업 및 소셜 컴퓨팅 학술대회(International Conference on Computer-Supported Cooperative Work and Social Computing, 이하 CSCW)에서 최우수 논문상과 방법론 우수상을 수상했다고 18일 밝혔다. CSCW 는 1986년에 시작됐으며 집단과 공동체를 위한 기술을 디자인하고 활용하는 연구 분야에 초점을 맞추고 있으며, 인간-컴퓨터 상호작용(Human Computer Interaction, HCI)과 소셜 컴퓨팅 분야의 최우수 학회 중 하나로 오래동안 각광받고 있다. 올해 340개의 논문이 발표되며, 최우수 논문상은 제출된 논문의 최상위 1% 논문에만 주어진다. 또한, 방법론 우수상은 올해 신설된 상으로, 획기적인 방법론을 제시하고 구현한 논문에게 주어진다.
2021-11-18 -
연구 사생활 침해 논란없는 코로나19 감염병 확산방지시스템 개발
세계 각국에서 주목을 받는 K-방역을 떠받쳐 온 코로나19 관련 검사·추적·치료 등 기존 3T 시스템을 한층 업그레이드시킨 새로운 `코로나19 감염병 확산방지시스템(앱&웹)'이 개발됐다. 우리 대학이 개발한 이 시스템은 GPS·무선랜·블루투스·기압계·관성 센서의 신호를 주기적으로 수집, 기록하는 스마트폰 블랙박스를 기반으로 하고 있어 사생활 침해 논란을 최소화하면서 신속한 역학조사와 격리자 관리 등 코로나19 상황에 효율적인 대응이 가능하다. 기존 3T 시스템은 신용카드 이용 내역 등 광범위한 개인정보 접근을 통해 확진자 동선을 공개하는 과정에서 사생활 노출로 인한 인권침해 우려가 꾸준히 제기돼 왔다. 전산학부 지능형서비스통합연구실 한동수 교수 연구팀은 스마트폰의 이동 동선을 기록하는 스마트폰 블랙박스를 기반으로 `코로나19 감염병 확산방지시스템(앱&웹)'을 개발했다고 10일 밝혔다.
2020-06-11 -
연구 이성주 교수, 앱 시제품 제작 생산성 200배 향상 기술 개발
〈 박수영 연구원, 이성주 교수 〉 〈 김동휘 연구원 〉 우리 대학 전산학부 이성주 교수 연구팀 스마트폰 앱 개발에서 필수적인 시제품 제작 과정을 획기적으로 줄여 생산성을 200배 이상 높일 수 있는 기술을 개발했다. 김동휘, 박수영 박사과정, 고지훈 석사과정, 미국 버팔로 대학 스티브 고(Steve Ko) 교수가 참여한 이번 연구 결과는 인간-컴퓨터 상호작용, 사용자 인터페이스 분야 국제학회 ACM UIST에서 10월 21일 발표됐다. (논문명 : X-Droid: A Quick and Easy Android Prototyping Framework with a Single-App Illusion) 새로운 아이디어가 스마트폰 앱으로 만들어지기까지는 수많은 시간과 자원, 인력이 필요하지만 정작 앱을 만들어도 소비자의 수요를 충족시키지 못하거나 시장의 흐름을 놓치면 자원만 낭비하는 경우가 많다. 이러한 이유로 보통은 정식으로 제품을 개발하기 전에 작은
2019-11-12 -
연구 이성주 교수, 스마트폰으로 사물 두드려 인식하는 노커(Knocker) 기술 개발
〈 왼쪽부터 공태식 박사과정, 조현성 석사과정, 이성주 교수 〉 우리 대학 전산학부 이성주 교수 연구팀이 스마트폰을 사물에 두드리는 것만으로 사물을 인식할 수 있는 ‘노커(Knocker)’ 기술을 개발했다. 이번 연구 결과는 기존 방식과 달리 카메라나 외부 장치를 사용하지 않아 어두운 곳에서도 식별에 전혀 지장이 없고, 추가 장비 없이 스마트폰만으로 사물 인식을 할 수 있어 기존 사물 인식 기술의 문제를 해결할 수 있을 것으로 기대된다. 공태식 박사과정, 조현성 석사과정, 인하대학교 이보원 교수가 참여한 이번 연구 결과는 9월 13일 유비쿼터스 컴퓨팅 분야 국제 최우수학회 ‘ACM 유비콤(ACM UbiComp)’에서 발표됐다. (논문명 : Knocker: Vibroacoustic-based Object Recognition with Smartphones) 기존의 사물 인식 기법은 일반적으로 두 종류로 나뉜다. 첫째는
2019-10-01 -
연구 정재웅 교수, 스마트폰으로 뇌 신경회로 무선 제어 기술 개발
〈 김충연, 변상혁 박사과정, 정재웅 교수〉 우리 대학 전기및전자공학부 정재웅 교수와 미국 워싱턴대(University of Washington) 마이클 브루카스(Michael Bruchas) 교수 공동 연구팀이 스마트폰 앱 조작을 통해 약물과 빛을 뇌 특정 부위에 전달함으로써 신경회로를 정교하게 조절할 수 있는 뇌 이식용 무선 기기를 개발했다. 이번 기술 개발을 통해 장기간의 동물 실험이 필요한 신약 개발뿐 아니라 치매, 파킨슨병 등 뇌 질환 치료에도 적용할 수 있을 것으로 기대된다. 라자 콰지(Raza Qazi, 1저자), 김충연, 변상혁 연구원이 개발하고 워싱턴대 신경과학 연구원들이 공동으로 참여한 이번 연구는 의공학 분야 국제 학술지 ‘네이처 바이오메디컬 엔지니어링(Nature Biomedical Engineering)’ 8월 6일 자에 게재됐다. (논문명 : Wireless optofluidic brain probes for chr
2019-08-08