실내 측위 기술에서 AI를 활용하는 방법
테크
실내 측위의 한계를 넘어서는 AI의 역할
현대 산업 현장에서 자산과 인적 자원의 효율적인 관리를 위해 실내 위치 정보는 필수적인 요소가 되었습니다. 하지만 위성 신호가 차단되는 실내 환경에서는 기존의 GPS 기술을 그대로 사용할 수 없다는 근본적인 한계가 존재합니다. 이를 극복하기 위해 Wi-Fi나 BLE 같은 무선 신호와 각종 센서 기술이 도입되었으나, 복잡한 실내 구조와 신호 간섭으로 인해 정확도를 유지하고 유지보수 비용을 절감하는 것이 큰 과제로 남아 있었습니다.
아이핀랩스는 이러한 물리적·경제적 과제를 인공지능(AI) 기술로 해결합니다. 단순히 신호를 수신하는 단계에 머물지 않고, AI가 스스로 데이터를 분석하고 학습하며 공간을 지능적으로 인지하도록 함으로써, 기업들에게 저비용·고정밀 실내 측위 솔루션을 제공하고 있습니다.
자기지도학습을 통한 데이터 라벨링 자동화
실내 측위 시스템 구축에서 가장 많은 시간과 비용이 소요되는 단계는 현장의 모든 지점에서 신호를 측정하고 위치 값을 매칭하는 '라벨링' 작업입니다. 아이핀랩스는 이 구간의 비효율을 해결하기 위해 자기지도학습(Self-Supervised Learning) AI 알고리즘을 적용했습니다.
이 학습 방식은 사람이 일일이 데이터를 입력하지 않아도 AI가 수집된 무선 신호들(Raw data) 간의 상관관계를 스스로 분석하여 패턴을 학습합니다. 덕분에 보통 수주일이 걸리는 대규모 산업 현장의 셋업 기간을 단 24시간 이내로 단축할 수 있으며, 데이터 수집 비용을 획기적으로 낮추어 고객의 운영 부담을 최소화합니다.
RF-SLAM, 저비용 고효율의 공간 인지 기술
기존의 SLAM(Simultaneous Localization and Mapping) 기술이 LiDAR나 카메라 같은 고가 장비에 의존했다면, 아이핀랩스의 RF-SLAM은 소프트웨어와 데이터 융합을 통해 비용 문제를 해결합니다.
아이핀랩스의 RF-SLAM은 건물 내에 이미 설치된 Wi-Fi/BLE 신호(RF)와 이동체의 움직임 데이터(IMU)를 복합적으로 사용합니다. 이처럼 여러 데이터를 복합 활용함으로써 추가 인프라 구축 없이도 오차를 최소화하고, 고가의 센서 없이도 복잡한 실내 공간을 정확하게 인지할 수 있는 저비용·고효율 솔루션을 구현했습니다.
AI-IMU와 누적 오차 보정
실내 측위에서 이동 경로를 추적할 때 주로 사용되는 IMU(관성 측정 장치)는 가속도와 회전 속도를 측정하여 위치를 추정하지만, 시간이 흐를수록 오차가 누적되는 '드리프트(Drift)' 현상이 발생합니다. 아이핀랩스는 이러한 하드웨어 센서의 물리적 한계를 딥러닝 알고리즘(AI-IMU)을 통해 보완합니다.
최근 학계와 산업계에서 주목받는 딥러닝 기반 관성 항법 기술은 복잡한 물리 법칙을 계산하는 대신, AI가 방대한 이동 데이터를 학습하여 센서의 노이즈와 오차를 보정합니다. 아이핀랩스는 이러한 최신 AI 기술을 시스템에 적용함으로써 최적의 이동 경로 추적을 제공합니다.
AI로 완성하는 실내 공간의 디지털 전환
실내 측위에서 AI를 활용한다는 것은 단순한 기술적 보완을 넘어, 물리적인 공간을 데이터화하고 지능적으로 운영할 수 있는 기반을 마련하는 것을 의미합니다. 아이핀랩스는 자기지도학습 알고리즘, RF-SLAM, AI-IMU 보정 등 고도화된 AI 기술을 통해 기존 방식이 가졌던 '비용'과 '정확도'라는 두 마리 토끼를 모두 잡았습니다.
보이지 않는 공간 속에서도 끊김 없는 위치 정보를 제공하는 아이핀랩스의 AI 솔루션은 앞으로도 병원, 공장, 공항 등 다양한 산업 현장에서 디지털 전환(DX)을 가속화하는 핵심 동력이 될 것입니다. 공간의 숨겨진 가치를 데이터로 증명하는 여정, 아이핀랩스가 함께하겠습니다.
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