닫기

개방형 LBS 플랫폼 기술(Ⅲ)

  • 등록 2014.09.25 17:02:27
URL복사

개방형 LBS 플랫폼 기술(Ⅲ)


새로운 LBS 플랫폼과 기술 개발의 필요성

최근 스마트폰 보급 확대 및 이동통신 3사의 Wi-Fi AP 설치 확대 계획과 연계하여 이미 설치된 AP 및 신규 AP를 통합한 범국가적 Wi-Fi AP 위치 DB를 구축하고 국가 LBS 인프라로 활용하기 위한 기술개발이 필요해졌다. 광대역 무선통신 위치 DB를 구축하기 위해 LBS 사업자가 전문 조사원을 이용, 실내 수집할 경우 막대한 구축비용이 필요하다. 이를 극복하기 위해서는 스마트폰 기반 자동 수집 기술이 필요하다.

자동화된 수집 기술을 통해 획득한 수집 데이터를 가공하여 Wi-Fi AP 위치를 생성하고, 이를 단말에 제공함으로써 네트워크 지연 없이 Wi-Fi 기반으로 위치를 결정하는 기술이 필요하다. LBS 시장은 모바일 인터넷 산업을 선도할 미래 성장 동력으로서 향후 크게 성장할 것으로 예상되며, 스마트폰 활성화와 단말기 가격 하락, SNS와 연계된 소셜커머스, 포털의 시장 참여 등에 의해 빠른 시장 확대와 지속적이 성장이 기대된다. 한국은 세계 최고 수준의 IT 인프라를 갖추고 있으나, 이를 응용한 LBS 지원은 미비한 수준이라고 볼 수 있다. 다양한 유무선 통신 인프라와 LBS 응용 기술을 융합할 경우, 글로벌 기업들과 충분히 경쟁 가능하다고 판단된다.

무선인터넷 활성화 이후 LBS는 핵심 스마트폰 서비스로 성장할 예정이어서 더욱 높은 측위 정밀도가 요구된다. 단순 GPS 기술로는 향후 LBS를 수행하는 데 어려움이 많으며 스마트폰 환경에 적합한 새로운 측위 기술 개발이 필요하다. 특히 실내 측위에 대한 요구가 증가하고 있으며, 스마트폰 기반으로 수집할 수 있는 다양한 무선 자원(3W+근거리 네트워크+GPS)과 스마트폰의 가속 센서, 방향 센서를 활용 높은 정밀도의 위치 측위가 가능하다.


그림 1. 시스템 구조

센서가 있는 스마트폰에 보행자용 추측항법(PDR) 및 수집 예정 경로를 적용함으로써 동적 환경에서 빠르고 정확하게 기준위치 및 이종 인프라 측정 정보를 수집하는 보행자용 이종 인프라 자동 수집 기술이 적용되어야 한다. 또한 이종 인프라 자동수집 장치(또는 응용 프로그램)로부터 전송 받은 수집 데이터(이종 인프라 측정정보)를 수신 및 저장하고, 주기적으로 이를 로드하여 위치 DB를 자동으로 생성하며, 단말의 위치 DB 요청에 대응하는 역할을 하는 LBS 플랫폼 기술도 개발되어야 한다. 위치인식 서비스 가능 지역에서 해당 지역의 위치 DB를 내려 받고, 이를 이용하여 Wi-Fi 스캔을 통해 단말 기반의 위치인식을 수행하는 알고리즘 또한 개발되어야 한다.


그림 2. 공개형 LBS 개발 지원 플랫폼

IoT 기반 위치 정보 데이터를 분석 및 추출하여 서비스 가능한 데이터로 정형화하고, 이벤트 정보를 통합, LBS 응용 서비스에 활용할 수 있는 위치 정보 처리 기술이 개발되어야 한다. 또한, 다양화되는 IoT 환경에 대응하기 위해, 실내외에서 활용 가능한 경로 및 안내 정보 생성 기술 개발 또한 요구된다. 공공기관에서 제공하는 기존 플랫폼(ETRI 개방형 LBS 플랫폼, 브이월드) 기술을 활용하여 LBS 개발 지원 플랫폼의 효율성을 높일 필요도 있다.

결론적으로, IoT 기반의 위치 정보를 고도화(정형화/통합화)할 수 있는 처리 기술 개발 및 다양한 서비스 개발 주체가 IoT 기반의 응용서비스를 용이하게 개발할 수 있도록, 공개형 LBS 개발 지원 플랫폼 구축해야 한다.


미래형 IoT 기반 개방형 LBS 플랫폼

코어 플랫폼의 핵심 기술은 크게 IoT 기반으로 획득된 위치 정보를 정형화 및 통합화하여 LBS 응용 서비스에 재활용될 수 있도록 처리하기 위한 ‘이종 동적위치기반 기술’과 응용 서비스가 실내외에서 모두 활용되도록 지원하는 ‘경로안내 기술’로 구성한다. 창의적인 아이디어를 가진 개인 기업들이 참여하여 코어플랫폼에서 제공하는 기술을 활용, 응용 서비스를 개발할 수 있도록 Open API를 제공한다.


그림 3. IoT 기반의 개방형 LBS 플랫폼


1. 이종 동적 위치 기반 기술
일반적으로 LBS에서의 질의는, 질의 처리 관점에서 서비스 받고자 하는 주체인 질의 객체와 질의 대상인 POI가 각각 정적(Stationary)인 경우와 동적(Mobile)인 경우로 나뉜다. 표 1은 객체의 특성에 따른 위치 기반 질의 예를 나타낸 것이다.


표 1. 객체의 특성에 따른 위치 기반 질의 예


2. 복합 맵매칭 알고리즘
맵매칭 기술은 GPS 오차, 수치 지도 오차 등으로 발생하는 오류를 극복하기 위한 과정이며 자동항법 시스템은 물론, 기타 관련 분야인 GPS 영역에서 반드시 필요한 기술 중 하나이다. 그러나 지금까지 맵매칭에 대한 기술을 정확하게 구분하여 사용하지는 못하고 있다.

차량 위치가 나타나는 도로 네트워크는 인접 도로 사이의 거리가 수십m인 경우가 많으므로 최대 100m 이상의 오차를 지닌 GPS 수신 정보로는 현재의 위치를 그대로 수용하기 어렵다. 특히 위치를 표시하게 될 수치지도(Digital Map)또한 오차가 10m 이상 발생하는 지역도 있어 문제가 커진다.

이러한 문제를 해결하기 위해 개발된 기술이 맵 매칭(Map-Matching)기술이다. 특히 맵 매칭 기술은 지도의 오차를 극복하는 것은 물론, 특수한 장애 상황에서의 위치 표시 정확도를 나타내는 기술로 표현되어야 한다. 따라서 필터링 기술, 퍼지(fuzzy) 이론, DR(Dead Reckoning)과의 연계 등 맵 매칭 기술이 개발 및 발전됐다.

복합 맵 매칭이란, GPS, WiFi, Gyro 등의 센서 데이터(위치, 가속도, 방향 등)와 지도데이터를 비교하여 정밀한 위치 정보로 보정하는 기술이다. 지도데이터가 없거나 부정확한 지역은 위치 로그를 통해 위치 정보를 보정한다. 맵 매칭 알고리즘은 자이로 센서를 통해 급격한 방향 전환이 있는 경우를 측정하고, 지자기 센서를 통해 보행자의 운동 방향을 예측한다.

예를 들어, 실내에서 이동 중에 복도가 서로 만나는 부분에 이르거나 방에 들어가면 보행자는 방향을 전환하게 된다. 조금이라도 방향을 전환하면 각속도가 일정 임계값을 넘어 출력된다. 지자기 센서와 가속도 센서의 데이터를 이용한 보행자 추측 항법에 맵 매칭 알고리즘을 추가하는 구조로 보폭 추정 부분, 보행자의 운동 방향 측정 정확도를 높여 전체 위치 정확도를 높이도록 개발되고 있다.


그림 4. 복합 맵 매칭


3. 다중 센서 로그 분석 알고리즘
다중 센서로 수집하는 위치, 가속도, 방향 등의 로그 정보(이력)를 실시간 분석하여 위치 예측 및 음영구간(위치 정보 비 수집 구간) 위치 정보를 산출한다. 로그 분석을 통해 초 단위 위치 정보 수집으로 통신량을 감소시킨다.


그림 5. 다중 센서 로그 분석 알고리즘


박종천 객원전문기자 레이딕스텍 부사장







주요파트너/추천기업