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AI로 모든 공간의 위치 정보 산출하기
AI로 모든 공간의 위치 정보 산출하기
2025. 1. 23.
AI로 실내와 실외, 모든 공간의 위치를 정확하게
오늘날 디지털 사회에서 위치 정보는 그 가치를 논할 수 없을 정도로 필수적인 요소로 자리 잡았습니다. 네비게이션을 비롯한 다양한 위치 기반 서비스는 이제 더 이상 없어서는 안 될 존재가 되었으며, ‘무엇이 어디에 있는지를 알 수 있다’는 것은 이제 당연한 일이 되었습니다. 그러나 GPS 등의 위성 신호가 닿지 못하는 실내 공간의 정확한 위치 측정은 여전히 어려운 과제로 남아있습니다. 이러한 문제를 해결하고자 아이핀랩스는 기존 실내 측위 방식들의 한계점을 극복한 새로운 기술을 개발하여, 모든 공간의 위치 정보를 쉽게 얻을 수 있도록 도와주는 위치 측정 AI를 세상에 선보였습니다.
아이핀랩스의 위치 측정 AI는 보다 효율적인 프로세스로 모든 공간의 위치를 측정하기 위해 가장 먼저 실내와 실외를 구분합니다. 실시간으로 들어오는 공간의 신호를 분석하여 실내・외를 판단한 뒤, 실내라고 판단하면 RF 신호를, 실외라고 판단하면 GNSS* 신호를 기반으로 각 환경에 가장 적합한 측위 방식을 선택합니다. 이 프로세스는 자동화된 AI 알고리즘을 통해 실시간으로 이루어지기 때문에 실내와 실외를 오가며 이동하더라도 끊기지 않고 정확한 위치를 측정할 수 있습니다.
*GNSS(Global Navigation Satellite System) : 위성에서 발신한 전파를 이용해 위치를 측정하는 ‘위성항법시스템’을 의미하며, GPS가 대표적.
AI로 실내 공간의 위치를 측정하는 방법
RF 신호를 이용하여 실내 공간의 위치를 측정할 때는 이전 글(아이핀랩스의 AI 실내 측위 솔루션)에서 설명한 자기지도학습 AI 기법을 활용합니다. AI 모델 스스로 데이터의 규칙과 패턴을 찾아내는 이 기법은 특정 지점이나 기준값을 지정하지 않아도 RF 신호와 모션 데이터를 이용하여 실내 지도를 자동으로 생성하고(SLAM), 이를 활용해 정확한 위치 측정(Positioning)을 가능하게 합니다.
실내 측위 AI의 학습을 위한 첫 단계는 실내 환경에 존재하는 RF 신호 발생 장치(Wi-Fi, BLE 비콘 등)로부터 신호 데이터를 수집하는 것입니다. 데이터 수집은 사람의 보행이나 기기의 주행을 통해 이루어지며, 이 과정에서 RF 신호의 종류와 강도, 수집자의 움직임을 측정한 값(이동 궤적) 등을 실시간으로 기록합니다. 이렇게 수집된 데이터는 실내 환경의 고유한 특성을 반영하며 AI 모델이 실내 공간을 이해하는 데 핵심적인 역할을 합니다.
데이터 수집이 완료되면 AI 모델은 IMU(Inertial Measurement Unit, 관성측정센서)를 통해 얻은 이동 궤적 데이터와 RF 신호 패턴 간의 관계를 학습하고 유사도를 기반으로 그룹화(클러스터링) 합니다. 이렇게 생성된 RF SLAM 실내 지도를 실제 도면과 매칭하는 과정을 거치면 사용자는 실제 지도상에서 자신의 위치를 확인할 수 있게 됩니다.
실외 공간의 위치 측정을 위한 AI의 역할과 FLP(Fused Location Provider)
실외 공간의 위치 측정에는 실내와 실외를 구분하는 AI가 핵심적인 역할을 합니다. 아이핀랩스의 위치 측정 AI는 수신하는 GNSS 위성 신호의 개수와 강도를 지속적으로 모니터링합니다. 이때 AI가 신뢰할만한 충분한 위성 신호가 수신된다고 판단하면 현재 사용자가 위치한 환경을 ‘실외’로 판단하고, 측정 방식을 전환하여 FLP를 활용한 위치 측정을 시작합니다.
FLP(Fused Location Provider)란 구글 안드로이드(Android)에서 제공하는 위치 서비스 API로, GNSS를 포함한 다양한 소스의 데이터(Wi-Fi, IMU, 기지국 정보 등)를 결합하여 위치 정보를 산출합니다. FLP는 다양한 디바이스 그리고 OS 버전에 따라 최적화된 계산을 제공하기 때문에 실외 환경에서 정확한 위치 정보를 얻을 수 있는 방식입니다.
공간의 경계를 허무는 AI 실내∙외 통합 측위 기술
아이핀랩스의 위치 측정 AI는 사용자가 모든 공간에서 끊김 없이 정확한 위치 정보를 얻을 수 있도록 실내와 실외를 자동으로 구분하고, 각 환경에 최적화된 측위 방식을 선택하도록 설계되었습니다. 이러한 접근 방식은 복잡한 구조의 공간에서도 연속적으로 위치 정보를 제공함으로써 사용자 경험을 향상시키는 것은 물론, 통합된 서비스를 통해 새로운 비즈니스적 가치를 창출할 수 있는 기반이 됩니다.
물류, 보안, 자산 관리, 스마트 시티, 실내 내비게이션, 자율주행 로봇 등 위치 기반 서비스의 활용 범위는 계속해서 확장될 것입니다. 특히 실내 공간에서의 정확한 위치 측정은 기존 서비스들이 직면했던 한계를 극복하고 보다 혁신적인 솔루션을 제공할 수 있게 합니다. 아이핀랩스는 앞으로도 위치 측정 AI 기술의 고도화를 통해 스마트 환경 구축에 이바지하고, 더 나은 미래와 산업 혁신을 위한 기술 파트너로서 자리매김하겠습니다.
AI로 실내와 실외, 모든 공간의 위치를 정확하게
오늘날 디지털 사회에서 위치 정보는 그 가치를 논할 수 없을 정도로 필수적인 요소로 자리 잡았습니다. 네비게이션을 비롯한 다양한 위치 기반 서비스는 이제 더 이상 없어서는 안 될 존재가 되었으며, ‘무엇이 어디에 있는지를 알 수 있다’는 것은 이제 당연한 일이 되었습니다. 그러나 GPS 등의 위성 신호가 닿지 못하는 실내 공간의 정확한 위치 측정은 여전히 어려운 과제로 남아있습니다. 이러한 문제를 해결하고자 아이핀랩스는 기존 실내 측위 방식들의 한계점을 극복한 새로운 기술을 개발하여, 모든 공간의 위치 정보를 쉽게 얻을 수 있도록 도와주는 위치 측정 AI를 세상에 선보였습니다.
아이핀랩스의 위치 측정 AI는 보다 효율적인 프로세스로 모든 공간의 위치를 측정하기 위해 가장 먼저 실내와 실외를 구분합니다. 실시간으로 들어오는 공간의 신호를 분석하여 실내・외를 판단한 뒤, 실내라고 판단하면 RF 신호를, 실외라고 판단하면 GNSS* 신호를 기반으로 각 환경에 가장 적합한 측위 방식을 선택합니다. 이 프로세스는 자동화된 AI 알고리즘을 통해 실시간으로 이루어지기 때문에 실내와 실외를 오가며 이동하더라도 끊기지 않고 정확한 위치를 측정할 수 있습니다.
*GNSS(Global Navigation Satellite System) : 위성에서 발신한 전파를 이용해 위치를 측정하는 ‘위성항법시스템’을 의미하며, GPS가 대표적.
AI로 실내 공간의 위치를 측정하는 방법
RF 신호를 이용하여 실내 공간의 위치를 측정할 때는 이전 글(아이핀랩스의 AI 실내 측위 솔루션)에서 설명한 자기지도학습 AI 기법을 활용합니다. AI 모델 스스로 데이터의 규칙과 패턴을 찾아내는 이 기법은 특정 지점이나 기준값을 지정하지 않아도 RF 신호와 모션 데이터를 이용하여 실내 지도를 자동으로 생성하고(SLAM), 이를 활용해 정확한 위치 측정(Positioning)을 가능하게 합니다.
실내 측위 AI의 학습을 위한 첫 단계는 실내 환경에 존재하는 RF 신호 발생 장치(Wi-Fi, BLE 비콘 등)로부터 신호 데이터를 수집하는 것입니다. 데이터 수집은 사람의 보행이나 기기의 주행을 통해 이루어지며, 이 과정에서 RF 신호의 종류와 강도, 수집자의 움직임을 측정한 값(이동 궤적) 등을 실시간으로 기록합니다. 이렇게 수집된 데이터는 실내 환경의 고유한 특성을 반영하며 AI 모델이 실내 공간을 이해하는 데 핵심적인 역할을 합니다.
데이터 수집이 완료되면 AI 모델은 IMU(Inertial Measurement Unit, 관성측정센서)를 통해 얻은 이동 궤적 데이터와 RF 신호 패턴 간의 관계를 학습하고 유사도를 기반으로 그룹화(클러스터링) 합니다. 이렇게 생성된 RF SLAM 실내 지도를 실제 도면과 매칭하는 과정을 거치면 사용자는 실제 지도상에서 자신의 위치를 확인할 수 있게 됩니다.
실외 공간의 위치 측정을 위한 AI의 역할과 FLP(Fused Location Provider)
실외 공간의 위치 측정에는 실내와 실외를 구분하는 AI가 핵심적인 역할을 합니다. 아이핀랩스의 위치 측정 AI는 수신하는 GNSS 위성 신호의 개수와 강도를 지속적으로 모니터링합니다. 이때 AI가 신뢰할만한 충분한 위성 신호가 수신된다고 판단하면 현재 사용자가 위치한 환경을 ‘실외’로 판단하고, 측정 방식을 전환하여 FLP를 활용한 위치 측정을 시작합니다.
FLP(Fused Location Provider)란 구글 안드로이드(Android)에서 제공하는 위치 서비스 API로, GNSS를 포함한 다양한 소스의 데이터(Wi-Fi, IMU, 기지국 정보 등)를 결합하여 위치 정보를 산출합니다. FLP는 다양한 디바이스 그리고 OS 버전에 따라 최적화된 계산을 제공하기 때문에 실외 환경에서 정확한 위치 정보를 얻을 수 있는 방식입니다.
공간의 경계를 허무는 AI 실내∙외 통합 측위 기술
아이핀랩스의 위치 측정 AI는 사용자가 모든 공간에서 끊김 없이 정확한 위치 정보를 얻을 수 있도록 실내와 실외를 자동으로 구분하고, 각 환경에 최적화된 측위 방식을 선택하도록 설계되었습니다. 이러한 접근 방식은 복잡한 구조의 공간에서도 연속적으로 위치 정보를 제공함으로써 사용자 경험을 향상시키는 것은 물론, 통합된 서비스를 통해 새로운 비즈니스적 가치를 창출할 수 있는 기반이 됩니다.
물류, 보안, 자산 관리, 스마트 시티, 실내 내비게이션, 자율주행 로봇 등 위치 기반 서비스의 활용 범위는 계속해서 확장될 것입니다. 특히 실내 공간에서의 정확한 위치 측정은 기존 서비스들이 직면했던 한계를 극복하고 보다 혁신적인 솔루션을 제공할 수 있게 합니다. 아이핀랩스는 앞으로도 위치 측정 AI 기술의 고도화를 통해 스마트 환경 구축에 이바지하고, 더 나은 미래와 산업 혁신을 위한 기술 파트너로서 자리매김하겠습니다.
