개방형 LBS 플랫폼 기술

위치기반서비스(LBS)는 2010년 이후 급속하게 확대되고 있는 스마트폰 시장과 맞물려 성장하고 있으며, 위치정보와 커머스, 엔터테인먼트가 결합된 하나의 플랫폼으로 진화할 것으로 전망되고 있다.

시장조사업체인 스트래티지 애널리틱스(SA, Strategy Analytics)에 따르면, 지난해 스마트폰과 피처폰을 포함한 전 세계 휴대폰 판매량은 17억 4,480만 대인 것으로 조사되었고, 또 다른 시장조사기관인 IDC 보고서에 따르면 전 세계 스마트폰의 비중은 약 12억 대로, 이 중 7억 7,000만 대가 GPS 기반의 단말기일 정도로 엄청나게 확산되고 있다. 위치측위가 가능한 단말의 보급이 확산되고, 스마트폰의 위치측위 플랫폼이 개방됨에 따라 위치기반서비스(LBS)가 빠르게 발전하게 된 것이다.

스마트폰은 기지국(Cell-ID), GPS, Wi-Fi 등을 기반으로 한 위치측위 기술과 모션센서 기반의 정밀 추측항법을 이용한 위치측위 메커니즘, Google Map, Apple Map 등의 지도와 결합하여 종합적으로 활용할 수 있다. 서비스 관점으로는 위치측위 기술 지원을 기반으로 소셜네트워크 서비스(SNS, Social Network Service), 증강현실(AR, Augmented Reality), 모바일게임, 모바일 광고 등 다양한 서비스들과 연계한 위치기반서비스가 가능해졌고, 위치정보를 활용한 긴급구조 등 사회 안전망으로서도 그 활용성이 더욱 증대되고 있다.

스마트폰 보급 확산과 다양한 위치측위 기술 발전으로 많은 분야에서 서비스가 활용되고 있지만, 아직까지 국내의 위치정보는 도심지에서 300m 이상, 교외에서 수km에 달하는 등 위치측위 오차가 비교적 큰 기지국(Cell-ID) 방식 중심으로 운영된다는 한계가 있다. 실외에서 위치정보의 정확도가 10m∼50m 이내의, 비교적 정확도가 높은 GPS가 점점 더 많이 활용되고 있지만, 이 또한 실내나 GPS 신호 음영지역에서는 측위가 불가능하다는 단점을 갖고 있다.

그러나, ICT(Information and Communication Technology) 기술이 급속하게 발전하고 있으며, 이들을 기반으로 한 다양한 서비스 및 시스템들이 빠르게 융합되고 있다. ICT 기반 융합의 흐름 중 주목할 만한 한 가지는, 바로 실내 공간을 대상으로 하는 ITS(Intelligent Transportation System)/GIS(Geographic Information System), LBS(Location Based System) 및 관련 서비스 등의 융합이라고 할 수 있다. 건축 기술 등이 발달함에 따라 실내 공간이 점차 대형화되면서 기존에 실외 공간에서 주로 이루어지던 활동들이 실내 공간에서도 이루어지게 되었다. 이로 인해 일상생활에서 실내 공간이 차지하는 비중과 중요도가 점차 증가하고 있다.

실내 공간으로 서비스 확대

기존 실외 공간에서 제공되어 온 교통정보, 공간정보, 위치정보는 실내 공간의 중요성이 확대됨에 따라 그 활용도가 주목 받고 있으며, 실내 공간에서 다양한 서비스를 제공하기 위해 기존의 ITS/GIS/LBS 관련 시스템 및 서비스들은 점차 밀접한 의존도를 갖도록 진화하고 있다. 다시 말해 실내공간에서 다양한 융합기반 서비스를 제공하기 위해 ITS/ GIS/LBS 위주의 기술 및 서비스들이 활발히 연구 개발되고 있다.

실내 측위의 정확도가 요구되는 시장의 니즈에 부응하기 위한 IPS(Indoor Positioning System)는 보다 정교하게 실내 위치측위를 가능하게 주는 기술이다. IPS는 2012년 미국에서 3억 달러 시장으로 성장한 Real Time Location System의 일종으로 운수, 의료산업 분야 등에 활용되고 있다. IPS 기술이 발전함에 따라 실시간 위치정보를 활용한 광고 시장도 빠르게 성장하고 있다. 위치기반 광고 서비스 시장은 2012년 5억 2,600만 유로 규모로 모바일 광고 시장의 9.1%의 비중을 차지했다. 또한, 2017년에는 65억 유로 시장으로까지 성장할 것이라고 전망하고 있다.

또한, 스마트폰의 대중화 시대가 도래함에 따라 소셜 네트워크 서비스, 모바일 메신저, 멀티미디어, 커머스, 위치 기반 서비스(LBS) 등 모바일을 통해 업무 수행, 정보 습득, 여가 활용, 사회적 소통을 하는 이른바 ‘스마트 라이프’가 일상화 됐다.

고객의 편익 증진과 생태계 발전의 근간인 ‘스마트 ICT 인프라’도 지속적으로 고도화되는 추세다. 또 더욱 완벽한 품질의 네트워크를 제공하는데 만전을 기하고, 5세대(5G) 등 차세대 네트워크 진화와 미래 연구개발도 활발히 전개되는 시점이다. 이동통신 서비스를 통해 고객의 삶은 편리하고 풍요로워졌으며 단말기, 장비, 플랫폼 등 관련 생태계의 글로벌 위상이 강화됐다.

SK텔레콤은 스마트 ICT 인프라의 고도화를 근간으로 혁신적인 고객 맞춤형 서비스를 제공하고 ICT 융합 생태계 활성화와 동반 성장 추진을 지속적으로 강화하고 있다. SK텔레콤에서는 최근 상황인지 플랫폼(Context Platform), LBS(Location Based Service, 위치기반) 플랫폼, 증강현실(Augmented Reality, AR) 플랫폼 등을 개발 출시했다.

‘상황인지 플랫폼’은 스마트 기기에 탑재된 다양한 센서와 위치 정보, 네트워크 접속 정보를 활용, 고객의 주변 상황 및 기기 사용 패턴 등을 수집, 분석해 다양한 맞춤형 상황 정보를 제공한다. 이용자는 ‘상황 인지 플랫폼’을 통해 실내외 여부를 포함한 위치, 이동거리, 패턴, 최적화된 교통수단, 주위 소음 정도, 지인들과의 친밀도, 특정인과의 만남, 지출 내역, 선호하는 음악 장르, 기상, 취침 시간, 사용자 건강 상태 등 새로운 정보를 제공 받을 수 있다.

‘실내 측위 플랫폼’은 블루투스 4.0, Wi-Fi, UWB(초광대역 통신)를 비롯, 스마트 기기에 탑재된 다양한 센서를 활용해 50cm 이내의 위치까지 측정하는 초정밀 실내 측위 기술을 바탕으로 한다. ‘실내 측위 플랫폼’을 활용한 대표적인 서비스인 ‘Indoor Location 서비스’는 벽면에 부착된 블루투스 비콘(Beacon)을 기반으로 스마트폰 앱을 통해 길 찾기, 쿠폰, 광고 등 다양한 서비스를 고객에게 전달하는 솔루션이다.

증강현실은 스마트폰 화면을 통해 보는 사물 위에 풍부한 정보와 재미를 제공하는 기술로, 다양한 분야에서 콘텐츠를 쉽게 개발할 수 있다.

LBS 플랫폼은 스마트폰 사용자에게 실내 및 실외에 상관없이 고정밀의 위치정보를 제공할 수 있는 개방형 LBS 플랫폼 핵심 기술로써 Wi-Fi 및 스마트폰에 내장된 센서(자이로, 가속도, 고도, 지자계, NFC)등을 활용하여 주변 환경에 따라 최적의 위치를 결정하는 단말 기반 측위 기술, 스마트폰 기반의 이종 인프라 자동 수집 기술, 수집된 이종 인프라 측정 정보를 기반으로 위치 DB를 생성하여 단말 기반 측위를 지원하는 플랫폼 기술 등의 요소 기술을 포함한다. 향후, 핵심 기술 개발들이 완성되면 LBS플랫폼을 개방해, 누구나 이 플랫폼을 활용해 새로운 사업과 서비스를 만들고, 가치를 공유하도록 도울 계획이다.

LBS 플랫폼의 구성

LBS 플랫폼은 건물 내에 설치된 무선 인프라의 위치 정보와 실내지도를 데이터베이스로 구축 및 관리하고, 스마트폰 사용자의 요청에 따라 사용자가 위치한 특정 건물의 실내 지도 데이터와 Wi-Fi 위치 정보를 제공한다. 그림 1은 플랫폼의 구성과 외부 디바이스 사이의 연동을 위한 관계를 나타낸 것이다.

▲ 그림 1. LBS 플랫폼의 구성

Mediate Server는 사용자 단말, 수집장치, 관제시스템 등과 같은 클라이언트로부터 위치 DB와 실내 지도를 요청 받아 이를 처리할 서버의 URL을 클라이언트에 제공한다. 클라이언트는 Mediate Server가 제공한 URL에 직접 통신하여 해당 서버가 제공하는 데이터를 수신 받을 수 있다.

Raw Data Processing Server는 수집장치로부터 수신된 수집시점의 위치정보와 수집지점 주변의 Wi-Fi AP 정보들을 원시 데이터의 데이터베이스에 저장하고, 이를 위치 DB 구축 알고리즘으로 분석하여 각각의 Wi-Fi AP에 대한 위치 좌표를 추정한다. 추정된 Wi-Fi AP는 건물 단위로 데이터베이스화 되어 단말 사용자의 요청에 따라 위치 DB로 제공된다.

Positioning Database Server는 구축된 위치 DB를 스마트폰 사용자에게 제공한다. 실내에서 활동 중인 스마트폰 사용자는 위치 DB를 요청하기 위해 자신이 위치한 지점에서 스캔된 Wi-Fi 정보들을 서버로 전송한다. 서버는 수신된 Wi-Fi의 인프라 ID를 포함한 건물을 검색하여 사용자가 어느 건물에 위치하고 있는지 식별하고, 해당 건물의 위치 DB를 사용자에게 제공한다.

Indoor Map Server는 건물의 캐드 도면과 같은 설계도를 이용하여 구축된다. 구축된 실내 지도는 건물 내의 경로, 공간, POI(Point Of Interest) 정보 등을 포함하고 있으며, 이러한 정보들을 수집 장치나 사용자 단말에서 제공받아 단말의 위치를 기준으로 지도상에 위치 표시가 가능하도록 한다.

지금까지 위치기반 서비스의 발전 현황과 구성 등에 대해 알아보았다. 다음에는 정확도 향상을 위한 무선 인프라 자동 수집 기술에 대해 살펴본다.

정확도 향상을 위한 무선 인프라 자동 수집 기술

GNSS 음영 지역인 실내 및 도심 밀집 지역에서 연속적이고 정확한 위치 정보를 제공하기 위해서는 대체 측위 자원으로 주변 기지국, Wi-Fi AP 등 무선통신 인프라들을 활용한 측위기술 개발이 필요하다. 이 측위 기술이 광역으로 적용되기 위한 선행 조건으로, 신속하고 편리한 무선통신 인프라 위치 DB 구축 기술이 필요하다.

기존 사례를 살펴보면, 미국 스카이훅 와이어리스社는 이동 차량의 GNSS 수신기와 Wi-Fi AP 스캔장치를 결합한 수집 차량의 주기적인 도로 주행을 통해, Wi-Fi AP 위치를 추정하고 이를 데이터베이스화하는 Wardriving 기술을 개발했다. 하지만 추정된 Wi-Fi AP의 위치정확도는 10∼20m 수준이며, 이를 이용하여 단말에서 5m 수준의 위치정확도를 제공하는 것은 쉽지 않다.

이러한 위치 DB의 위치 품질 저하를 개선하고 수집시간 단축을 통해 위치 DB의 생산비용을 절감하기 위해 스마트폰 또는 고속이동장치를 활용한 동적 수집 기술을 개발했다. 또한 무선통신 인프라의 상태 변화(예를 들면, 이동/삭제 등)를 실시간으로 파악하여 위치 DB를 갱신하기 위한 사용자 참여형 기반 수집 기술을 제안했다. 광역인프라 측정 정보 자동 수집 기술은 보행자용 인프라 측정 정보 자동 수집 기술, 사용자 참여형 인프라 측정 보 자동 수집 기술 및 고속이동용 측정 정보 자동 수집 기술로 구성된다.

그림 2는 보행자용 인프라 측정 정보 자동 수집 기술의 개념도이다. 이 기술은 스마트폰을 이용하여 실내지도 상에 수집 경로를 설정하고, 수집을 시작하면 자동으로 수집 위치 및 주변 인프라 측정 정보를 획득한다. 수집 위치는 경로 정보와 보행자 추측항법(Pedestrian Dead Reckoning) 기술을 결합하여 계산하며, 시간이 경과됨에 따라 누적되는 수집 위치 오차는 경로변화 시 센서 이벤트 정보를 인식하여 맵매칭을 통해 제거함으로써, 장시간 동적 수집 시 고정밀도의 수집 위치 정확도를 제공한다.

▲ 그림 2. 보행자용 인프라 측정정보 자동수집 기술의 개념도

사용자 참여형 인프라 측정 정보 자동 수집 기술은 스마트폰 사용자의 수집 위치를 자동으로 획득할 수 있는 모바일 서비스와 연계하여 실시간으로 수집 위치 및 주변 인프라 측정 정보를 획득한다. NFC 기반 모바일 결제 단말기와 연계하여 사용자가 모바일 결제를 진행할 때마다 결제 단말기 주변의 Wi-Fi AP 스캔정보를 수집, LBS(Location Based Service) 플랫폼에 제공하는 방식이다. 고속이동용 측정 정보 자동 수집 기술은 Segway와 같이 실내외에서 빠른 속도로 이동하는 고속 이동체를 활용, 효율적으로 주변 인프라 측정 정보를 획득함으로써 단위면적당 수집 시간과 비용을 최소화할 수 있는 기술이다.

스마트폰이 대중화됨에 따라 소셜네트워크 서비스(SNS), 모바일 메신저, 멀티미디어, 커머스, 위치 기반 서비스(LBS) 등 모바일을 통해 업무 수행, 정보 습득, 여가 활용, 사회적 소통을 하는 이른바 ‘스마트 라이프’가 일상화됐다.

고객의 편익 증진과 생태계 발전의 근간인 ‘스마트 ICT 인프라’는 지속적으로 고도화되는 추세이다. 또 더욱 완벽한 품질의 네트워크를 제공하는 데 만전을 기하고 있으며, 5세대(5G) 등 차세대 네트워크의 진화와 미래 연구개발도 활발히 전개되고 있다. 고객의 삶은 이동통신 서비스를 통해 편리하고 풍요로워졌으며 단말기, 장비, 플랫폼 등 관련 생태계의 글로벌 위상이 강화되고 있다.

▲ 그림 3. 시스템 구조

SK텔레콤은 스마트 ICT 인프라의 고도화를 근간으로 혁신적인 고객 맞춤형 서비스를 제공하고 있으며 ICT 융합 생태계 활성화와 동반성장 추진을 계속해서 강화하고 있다. 최근 상황인지 플랫폼(Context Platform), LBS 플랫폼, 증강현실(Augmented Reality, AR) 플랫폼 등을 개발 및 출시했다.

‘실내 측위 플랫폼’은 블루투스 4.0, Wi-Fi, UWB(초광대역 통신)를 비롯, 스마트 기기에 탑재된 다양한 센서를 활용해 50cm이내의 위치까지 측정하는 초정밀 실내 측위 기술을 바탕으로 하고 있다. ‘실내 측위 플랫폼’을 활용한 대표적인 서비스인 ‘Indoor Location 서비스’는 벽면에 부착된 블루투스 비콘(Beacon)을 기반으로 스마트폰 앱을 통해 길 찾기, 쿠폰, 광고 등 다양한 서비스를 고객에게 전달하는 솔루션이다.

증강현실은 스마트폰 화면을 통해 보는 사물 위에 풍부한 정보와 재미를 제공하는 기술로, 다양한 분야에서 콘텐츠를 쉽게 개발할 수 있다. 이와 같이 기술 발전과 함께 적극적으로 서비스를 진화시키는 동시에, 고객이 원하는 수준과 방법으로 맞춤형 통합 서비스를 제공하고, 또한 이를 보다 효율적으로 쉽게 이용할 수 있는 환경도 확대하는 차원에서 LBS 플랫폼을 구축해야 한다.

미래의 LBS 플랫폼은 스마트폰 사용자에게 실내, 실외에 상관없이 고정밀도의 위치정보를 제공할 수 있는 개방형 LBS 플랫폼 핵심 기술로, Wi-Fi 및 스마트폰에 내장된 센서(자이로, 가속도, 고도, 지자계, NFC) 등을 활용하여 주변 환경에 따라 최적의 위치를 결정하는 단말 기반 측위 기술, 스마트폰 기반의 이종 인프라 자동 수집 기술, 수집된 이종 인프라 측정 정보를 기반으로 위치 데이터베이스를 생성하여 단말 기반 측위를 지원하는 플랫폼 기술 등의 요소 기술을 포함한다.

앞으로 핵심 기술 개발이 완료되면, LBS 플랫폼을 개방하여 누구나 이 플랫폼을 활용함으로써 새로운 사업과 서비스를 만들고 가치를 공유하도록 할 계획이다.

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.

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.

IoT 기반 위치 정보 데이터를 분석 및 추출하여 서비스 가능한 데이터로 정형화하고, 이벤트 정보를 통합하여 LBS 응용 서비스에 활용할 수 있는 위치 정보 처리 기술이 개발되어야 한다.

또한, 다양화 되는 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.

▲ 그림 4. 공개형 LBS 개발 지원 플랫폼

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 위 한 ‘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 5. 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

▲ 표 2. 실내 측위 기법 비교

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 위치로그를 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 6. 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 7. 다중 센서 로그 분석 알고리즘

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실시간 이벤트 정보 처리 기술

유비쿼터스 환경에서는 다양한 센서들이 배치되어 대량의 정보를 수집한다. 수집된 데이터는 데이터 센터로 전송되어 처리되며, 처리된 데이터를 바탕으로 현재 상황을 인식하고 사용자의 요구 및 상황에 적합한 서비스를 제공한다. 이러한 과정은 제공의 정확성 및 효율성을 높이기 위해 상황 변화에 실시간으로 반응해야 한다. 적합한 서비스를 적시에 제공하기 위해서는 센서에서 수집되는 대량의 데이터가 실시간으로 처리되어야 하지만, 환경 변화에 따라 센싱 데이터의 양이 급격히 증가하면 한정된 컴퓨팅 자원만으로는 처리하기 어렵다.

이 경우 데이터 처리 시스템은 상대적으로 중요한 데이터를 먼저 처리해야 한다. 급변하는 유비쿼터스 환경에서 발생하는 대량의 데이터를 실시간으로 처리하기 위해, 메인 메모리 DBMS(Database Management System)가 이용된 시스템 구조의 저장 및 백업 알고리즘을 사용한다.

기존 데이터 처리 시스템은 단일 DBMS를 이용하거나, 동일한 DBMS를 병렬로 연결하여 사용했지만, 디스크 기반 DBMS의 사용으로 대량의 데이터를 실시간으로 처리하는 데에는 한계가 있다. 이러한 한계를 극복하기 위해 메인 메모리를 주 저장장치로 사용하는 메인 메모리 DBMS를 사용했다. 성능 평가 결과, MMDB(Main Memory Database)는 DRDB(Disk resident Database)에 비해 약 130배의 데이터 처리 능력을 보였다.

MMDB가 DRDB에 비해 높은 데이터 처리 능력을 갖고 있지만, 메인 메모리는 디스크에 비해 크기가 현저히 작고 비싸다는 문제점이 있다. 그러므로 대량의 데이터를 모두 MMDB에 저장할 수는 없으며, 수집되고 처리된 데이터는 DRDB로 옮겨 MMDB의 저장 공간을 확보해야 한다. 또한 센싱 데이터의 양이 급격하게 증가할 경우, MMDB와 DRDB의 데이터 처리를 적절히 분배함으로써 마감 시간 준수율 감소를 최소화할 수 있다.

기존의 IT 서비스들은 사용자 요구에 의해 제공되었지만, 유비쿼터스 서비스들은 사용자의 안전을 보장하고 편의를 제공하기 위해 여러 센서에서 수집된 데이터를 바탕으로 현재 상황을 인식하여 적합한 서비스를 실시간 제공한다. 다양한 센서에서 수집된 데이터들은 서버로 전송되어 분석되며, 분석된 결과를 바탕으로 적합한 서비스를 검색하고 제공한다.

유비쿼터스 환경에서는 다양한 서비스들이 유기적으로 연결되어 있으며 일부 서비스의 오류는 전체 시스템에 치명적일 수 있다. 특히 U-Health, UTransportation과 같이 인명과 밀접하게 관련된 환경에서 서비스 제공 오류나 지연이 발생할 경우 큰 재앙으로 이어질 수 있다. 그러므로 현재 상황을 정확히 인식하는 것이 무엇보다 중요하다. 이를 위해서는 센서로 정확한 데이터가 수집되어야 하며, 수집된 데이터를 신속하게 처리할 수 있어야 한다.

변화하는 환경에 실시간으로 대처하려면 센서들의 데이터 수집 주기가 충분히 짧아야 하며, 이는 곧 기존 IT 시스템에 비해 많은 데이터가 발생한다는 것을 의미한다. 대량의 센싱 데이터를 실시간 처리하기 위해서는 많은 시스템 자원이 요구되지만, 시스템 자원을 확보하는 데에는 한계가 있다. 기존의 DRDB를 기반으로 하는 데이터 처리 시스템은 디스크의 느린 처리 속도로 인해 대량의 데이터를 실시간 처리하기 힘들며, 데이터의 양이 급증할 경우 디스크 특성상 하드웨어 오류가 발생할 수 있다.

LBS 플랫폼에서 추구하는 기술은 다른 기종의 기기를 통해 수집되는 이벤트 정보(정체, 안전, 위험, 사고 등)를 서비스 형태로 변환/갱신하고 자동으로 서비스 주기를 생성하여 자동 삭제할 수 있는 기술이다. 이 기술에는 다음과 같은 주요 기능이 포함되어 있다.

•‌ 이벤트 정보 주변의 위치로그 방향 정보를 통합하여 서비스 정보 생성

•‌ 정체 정보의 경우, 주변의 통행이력 정보에 따른 정보 신뢰도 부여

•‌ 이벤트 정보 특성에 따른 서비스 주기 생성 및 삭제

1. 실내외 위치 정보 연속화 기술

실외에서 실내 지역으로 이동 또는 반대로 이동하는 경우, 일시적으로 발생하는 위치 정보의 누락을 방지 또는 최소화하기 위한 처리 기술을 말한다.

▲ 그림 8. 일본 제조업의 정보관리 상황

2. 지오펜싱 기술

전 세계 스마트폰 출하 대수가 10억 대를 돌파한 현재, 스마트 모바일 시대가 자리 잡으면서 모바일의 주요 특징 중 하나인 ‘위치기반서비스(LBS)’가 핵심 서비스로 떠오르고 있다. 그 중에서도 유독 각광받고 있는 위치기반API(Application Programming Interface)가 있다. 바로 지오펜싱(Geofencing)이다.

▲ 그림 9. 지오펜싱

지오펜싱은 Geographic과 Fencing의 합성어로, 특정 구역에 대한 사용자 출입 현황을 알려주는 API다. 이는 위치 추적 기술 중 하나인 GPS(Global Positioning System ; 위성항법장치)를 이용한 인터페이스라고 할 수 있는데, GPS를 통해 Geofence라는 가상의 울타리를 지정해 두면, Geofence 구역에 사용자가 진입하거나 그곳을 벗어날 경우 이를 알려주는 것이 지오펜싱의 역할이다.

여기서 말하는 Geofence는 사용자가 지정한 특정 구역, 즉 가상의 울타리를 의미하며 설정된 Geofence(GPS 울타리) 안에 사용자가 드나드는 것을 감지하는 기능이 바로 지오펜싱이다.

우선 GPS는 대중적으로 ‘위치 추적’을 위해 많이 사용된다. 때문에 GPS는 특정 대상이 어느 위치에 있는지, 즉 특정 위치가 주요 목적이라고 할 수 있다. 한편 지오펜싱의 경우 ‘특정 위치에 대한 출입 현황’을 위해 많이 사용된다. 특정 대상이 그 위치에 있는지 없는지가 중요하다는 것이다. 때문에 지오펜싱은 위치의 범위가 주요 목적이라고 할 수 있다.

우선 GPS는 특정 위치를 표시하기 위해 ‘점’ 혹은 위치를 이은 ‘선’으로 표현한다. 반면 지오펜싱은 위치의 범위를 표시해야 하므로 ‘면’으로 표현한다. 즉, 점으로 구성된 GPS의 위치를 이어 범위나 경계를 만드는 것이다.

과거 지오펜싱은 쇼핑에 특화된 서비스로 주목받은 바 있다. 매장 근처에 접근하는 고객들에게 자동으로 이벤트 SMS를 보내는 서비스로 이용되었는데, 오늘날 스마트 모바일 시대가 된 후 지오펜싱의 기능이 다시 한 번 재조명받고 있다. 과거에는 단순히 쇼핑 서비스에 국한된 양상을 나타냈다면, 현재 지오펜싱은 위치기반이 필요한 다양한 분야에서 응용되고 있다.

3. 연속 지점 자동 생성 기술

실제 환경에서 안정적으로 가능한 경로를 생성하기 위한 기술이다. 무인 자율 주행 차량이 목적지까지 자율 주행하기 위해서는 차량의 역학적 특성이 고려된 효율적인 경로가 반드시 필요하다. 하지만 무인 자율 주행 차량이 처음부터 목적지에 도착할 때까지 지속적으로 경로를 생성하고 계산하는 것은 시스템 자원의 낭비일 수 있다. 또한 경로를 생성하기 위해서는 많은 계산 비용이 필요하다. 차량이 고속으로 주행하거나 특정 시스템에 부하가 발생하여 경로 계획 시스템의 처리 속도가 저하되면 사고의 위험이 있다.

대부분의 경로 계획 알고리즘은 모바일 로봇이나 비디오 게임과 같은 가상 환경 캐릭터 등의 경로 생성을 목적으로 한다. 따라서 일반적인 경로 계획 알고리즘으로 생성된, 직선으로만 이루어진 경로를 차량이 주행하는 데에는 무리가 있다. 따라서 차량이 주행할 수 있도록 차량의 회전 반경을 고려한 경로 생성 기법이 필요하다.

하지만 무인 자율 주행 차량이 주행 시작부터 목적지에 도착할 때까지 지속적으로 경로를 생성해야 할 필요는 없다. 현재 수많은 IT 업체들이 국내 또는 전 세계의 지도 정보를 구축하여 공개하거나 판매하고 있다. 따라서 무인 자율 주행 차량이 주행해야 할 기본적인 경로 데이터를 쉽게 구할 수 있다. 또한 무인 자율 주행 차량이 주행해야 할 경로의 경유점(Waypoint)을 GPS로 측량하여 경로를 생성할 수도 있다.

이와 같이 생성된 전역 경로(Global Path)를 기본적으로 주행하며, 전역 경로를 주행할 수 없는 상황이 발생했을 때에만 차량의 움직임을 결정하면 보다 효율적으로 자율 주행을 실시할 수 있다. 갑자기 이동 장애물이 나타날 경우 안전을 위해 차량을 정지해야 하며, 기존에 없던 고정 장애물이 전역 경로 상에 나타나면 새로운 지역 경로(Local Path)를 생성하여 장애물을 회피해야 한다. 실내외 연속 경로 안내를 위해 실내 지도 데이터와 실외 지도 데이터의 연결 지점(연속 지점)을 자동으로 생성, 실내외 통합 경로 생성을 위한 데이터 생성의 수작업을 최소화할 수 있는 기술이다.

▲ 그림 10. 지오코딩 이미지맵 생성 기술

4. 연속 경로 안내 생성 기술

위치 추정 기술은 유비쿼터스 사회의 특징인 ‘보이지 않는 기술’을 구현하는 핵심 기술 중 하나로 이해되고 있다. GPS 위성을 이용한 자동 항법 장치 및 이동통신망 기반의 다양한 위치 기반 서비스는 이미 일상 생활에서 없어서는 안 되는 기술로 자리매김하고 있다.

차량 위치 추정의 경우, 차량용 연속 위치 추정을 위해 INS(Inertial Navigation System)/GPS 기술이 사용되고 있다. 그러나 관성 센서는 GPS 수신기에 비해 고가이므로 산업 활성화를 위한 시장을 고려해 고가의 단말기에만 적용된다. 또한 GPS 위성이나 이동통신망을 이용한 광역 위치 추정 기술은 위치 추정의 정확도가 낮을 뿐만 아니라 밀도가 높은 도심이나 숲, 실내 및 음영지역에서 사용하는 데 많은 어려움이 있다.

따라서 차량과 보행자의 위치에서 단절 없이(Seamless) 위치 기반 서비스를 제공하기 위해 GPS 신호가 닿지 않는 실내와 같은 음영 지역에서 적용 가능한 새로운 방식의 위치 추정 기술이 필요하다. 최근에는 Wi-Fi, Zigbee, UWB, Bluetooth, RFID, IrDA 등과 같은 근거리 통신 기술을 이용한 실내 및 음영지역의 위치 추정 기술에 대해 많은 연구가 진행되고 있다. 광역 위치 추정 기술처럼 넓은 지역에서의 위치 추정에는 한계가 있지만, 실제로 사람들이 활동하는 공간을 중심으로 몇 미터 이내에서는 높은 위치 추정 정확도를 제공할 수 있기 때문이다. 이러한 특성은 유비쿼터스 컴퓨팅을 위한 위치 추정 기술로 사용될 수 있다는 것을 의미하지만, 장비 가격이나 정확성 등의 문제로 상용화하는 데에는 무리가 있다.

때문에 무선 통신 인프라가 잘 갖춰진 우리나라의 경우, WLAN(Wireless Local Area Network)을 이용한 방식이 가장 적합한 위치 추정 기술로 각광받고 있다.

하지만 실제 생활에서 이러한 서비스들을 사용하려면 소형, 저전력, 저가이면서도 정확한 위치정보를 제공하는 측위(Positioning, Localization) 장치 및 측위 기술이 필요하다. 현재 널리 사용되고 있는 측위 기술인 GPS는 미국에서 개발한 위성 항법 시스템으로, 소형 수신기만 있으면 사용자가 지구상 어느 곳에서나 자신의 위치를 추정할 수 있다. 하지만 이 기술은 건물 밀도가 높은 도심이나 숲, 실내와 같은 음영지역에서 동작하지 않는다는 단점을 갖고 있다.

이러한 단점을 보완하기 위한 기술로 무선 랜을 이용한 측위 기술(Wi-Fi Positioning System : WPS)이 있다. 무선 랜을 이용한 근거리 무선통신망은 도심 건물과 아파트 등에 많이 구축되어 있다. 이 기술은 GPS 신호가 수신되지 않는 실내와 같은 음영지역에서도 측위가 가능하도록 한다.

현재 우리나라는 다른 국가와 비교했을 때 무선랜 보급률이 매우 높은 편이며, 스마트 폰 보급이 증가됨으로써 각지에 와이파이(Wi-Fi) 네트워크 가능 지역이 증가하고 있다. 이러한 무선 인터넷망을 측위에 이용하면, 측위에 필요한 인프라 구축에 큰 비용을 들이지 않고도 무선 인터넷이 가능한 휴대 전자기기를 통해 측위가 가능할 것으로 보인다. 또한 GPS와 결합하여 기존 기술보다 더 정밀한 측위가 가능해진다. 기존의 GPS를 이용한 측위 시스템보다 더 높은 신뢰도와 정확도를 얻기 위해서는 GPS뿐 아니라 다양한 항법 시스템에서의 신호를 처리할 수 있는 유연한 통합 항법 시스템이 개발되어야 한다.

먼저, 실내 지역에서 Wi-Fi를 이용하여 사용자가 갖고 있는 단말기의 위치를 추정하는 시스템을 구현한다. WPS의 정확한 성능을 구현하기 위해 RSSI의 특징 및 환경적인 요인에 대해 분석하고, 환경에 적합한 경로 손실 모델을 구현해야 한다. 경로 손실 모델은 환경에 따라 변화가 크므로, 적합한 경로 손실 모델 값을 구하는 것이 중요하다. 그리고 파티클 필터를 사용하여 측정된 RSSI의 dB 값을 이용, Likelihood를 구하고, 구한 Likelihood와 Weight를 결합하여 계산함으로써 정확한 위치를 추정할 수 있도록 한다.

그리고 개발된 WPS와 GPS를 하이브리드화하는 측위 알고리즘을 연구한다. 실내외를 이동하는 데 있어서 연속적이고도 정확한 위치 추정을 목표로 한다. 실험 환경에서 GPS의 성능을 파악하고, WPS와 결합하여 효율적인 모드 변경이 가능하도록 파라미터 값을 찾는다. 이 때, 추가적으로 실외에서 적용할 수 있는 WPS에 대해 연구한다. 여기서 사용하는 WPS와 GPS의 하이브리드 성능은 각각이 결합했을 때의 성능에 크게 영향을 미친다. 그러나 GPS의 경우, 성능을 향상시키는 것이 사실상 불가능하므로 WPS의 성능을 개선시키는 것이 대안이라고 할 수 있다. 따라서 실외 환경에서 적합한 경로 손실 모델을 구현하면 측위 성능을 개선할 수 있다.

5. 지오코딩 이미지맵 생성 기술

지오코딩이란, 우편번호와 같이 위치를 식별할 수 있는 지리적 데이터와 레퍼런스 데이터 간 매칭을 통해 지리적 좌표를 추출하여 위치를 부여하는 과정이다. 일반적인 지오코딩 과정은 그림 11과 같이 Parsing, Matching 및 Locating의 세 가지 과정을 거친다.

▲ 그림 11. 실내 공간 지오코딩 기법의 흐름도

Parsing은 부분적으로 구조화된 주소 입력 데이터를 다루며, 표준화된 포맷으로 구조화된다. Matching 단계에서는 입력된 주소 데이터와 주소 레퍼런스 데이터베이스 간 유사성을 판단하여 매칭되는 결과 값을 선별한다. 그리고 마지막으로 Locating 단계에서는 선별된 결과 값에 해당하는 위치의 좌표 값을 부여한다. 이 과정에서 지오코딩 기법이 다양한 방법을 통해 적용된다.

6. 실내 공간 지오코딩 기법

실내 공간 지오코딩 기법의 흐름은 그림 4와 같이, 기존의 지오코딩 기법을 응용 및 개선하는 방향으로 연구되고 있다. 실내에서 특정 공간에 대해 서술하는 기술 데이터(Descriptive Data)를 자동 취득하기 위해, 이를 인식할 수 있는 인지(Recognition) 기능이 구성된다. 기술 데이터는 인식을 거쳐 가공 가능한 텍스트 데이터로 변환되며, 실내 지오코딩을 위해 개선된 파싱 및 매칭 기능을 거쳐 (x,y,z) 위치 좌표를 추출하게 된다.

박종천 객원전문기자 레이딕스텍 부사장