스마트폰을 위한 실내 측위 기술

애플이 iBeacon을 공개하면서 실내 측위(Indoor Positioning)에 대한 관심이 부쩍 늘어난 것 같습니다. 실내 공간에서는 위성으로부터 GPS 신호를 수신할 수 없어 위치 추정이 어렵지만 실내에서도 다양한 LBS (Location-Based Service)를 제공하기 위해 기술적인 수요가 늘어나고 있습니다. 특히 스마트폰이 급속히 보급되면서 실내 공간을 위한 위치 기반 서비스를 제공하고자하는 시도들도 꾸준히 늘어나고 있습니다. 이 글에서는 스마트폰에 적용할 수 있는 실내 측위 기술들에 대해서 간략히 소개하고자 합니다.

Wi-Fi

실내 측위하면 가장 먼저 떠올리는 것이 바로 Wi-Fi를 이용한 기술입니다. 대체로 기술적 난이도가 낮다고 알려져 있고 또한 Wi-Fi가 거의 대부분의 모바일 장비에 탑재되어 있기 때문에 가장 보편적인 기술이기도 합니다. Wi-Fi를 이용한 측위 기법에는 크게 두 가지가 있는데 삼각측량(Triangulation) 기법과 핑거프린팅(Fingerprinting) 기법이 있습니다. 삼각측량은 위치 추정의 대표적인 기법으로 알려져 있는데요. 3개 이상의 AP(Access Point)로부터 신호 강도(RSS – Received Signal Strength)를 측정하고 그것을 거리로 환산한 후 간단한 방정식을 풀면 위치를 계산해 낼 수 있습니다. 하지만 실내 공간에서는 이 기법이 잘 작동하지 않습니다. 그 이유는 Multipath propagation 현상 때문인데요. 무선 신호들이 실내 공간의 벽, 장애물, 그리고 사람 등에 의해 신호의 감쇄, 반사, 회절 등이 일어나기 때문에 환산된 거리 값은 엄청난 오차를 포함하게 됩니다. 이것은 수십 미터까지 발생하기도 합니다. 이러한 이유로 실내 공간에서는 주로 핑거프린팅 기법을 사용하는데요. 이 기법은 실내 공간을 작은 셀(cell)로 나누고 각 셀에서 직접 RSS 값을 수집하고 데이터베이스화하여 라디오맵(Radio Map)을 구축합니다. 그런 다음 사용자 위치에서 수신된 RSS 값을 데이터베이스와 비교하여 가장 유사한 신호 패턴을 보이는 셀을 사용자의 위치로 추정하게 됩니다. 이 기법은 공간 특성이 반영된 데이터를 직접 수작업으로 수집하기 때문에 삼각측량 기법에 비해 정확도가 훨씬 높습니다. 무선 네트워크 환경이 좋고 데이터베이스를 촘촘하게 수집할 수록 정확도가 높아지는데 정확도가 최대 2~3m 까지도 향상될 수 있습니다.

그림1

Location Fingerprinting: 상단 그림은 1m 단위로 나누어진 실내 위치 공간을 보여주고, 하단 그림은 각 위치에서 각 AP 별 신호 강도를 보여줍니다. (from K. Kaemarungsi, and P. Krishnamurthy, Modeling of Indoor Positioning Systems Based on Location Fingerprinting, 2004)

Wi-Fi 방식의 장점은 무선 네트워크 인프라를 공유하기 때문에 추가적인 하드웨어 인프라 설치가 필요 없다는 점입니다. 특히 한국에서는 쇼핑몰, 공항 등에 Wi-Fi가 잘 보급되어 있습니다. 하지만 일본, 미국 등 다른 국가에서는 한국 만큼 Wi-Fi가 잘 보급되어 있지 않고 아예 Wi-Fi 수신이 안되는 곳도 많습니다. 단점으로는 역시 라디오맵을 구축하는 Survey (혹은 Calibration이라고도 합니다) 비용입니다. 촘촘하게 수집할수록 정확도는 향상되지만 비용은 지수함수적으로 증가합니다. 또한 정확도 향상의 효과는 점차 떨어지기 때문에 적정한 셀의 크기 선택이 중요합니다. 그리고 AP가 교체되거나 이동하는 변화가 생기는 경우에 Survey를 다시 수행해야 하기 때문에 유지보수 비용을 초래합니다.

Wi-Fi는 알고리즘의 단순성 때문인지 매우 많은 곳에서 시도하고 있습니다만, 실제 서비스에 적용되기 위해서는 많은 장애물들을 넘어야 합니다. 예를 들면, Survey 비용 절감, 측위 성능, 배터리 소모, 장치간 RSS 이질성, 오차 추정, 칼만 필터(Kalman Filter) 및 맵매칭(Map Matching) 적용 등이 있습니다. 최근에는 Survey 비용을 크게 절감할 수 있는 기술들이 개발되고 있습니다. Wi-Fi SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) 기술은 실내 공간을 단순히 걸어다니는 것 만으로 라디오맵을 자동으로 구성하는 기술입니다. 이 기술은 셀 단위의 데이터 수집 방식에 비해  매우 빠르고 쉽게 라디오맵을 구축할 수 있고 비용은 80%~90% 정도 절감됩니다. 실제로 이 기술을 가진 “WiFiSLAM” 이라는 스타트업은 애플에 약 200억원에 인수된 바 있습니다. 한 걸음 더 나아가 Crowdsourcing 방법으로 라디오맵을 구축하고자 하는 연구 들이 있습니다. 스마트폰을 가진 수 많은 사용자들부터 직접적 혹은 간접적으로 Wi-Fi 신호 및 각종 센서 데이터를 수집하여 실내 지도에 최적으로 배열하는 것이 기본적인 아이디어 입니다. Microsoft의 Zee 프로젝트가 대표적이고, 한국에서는 KAIST에서 연구를 진행하고 있습니다.

Bluetooth (Bluetooth LE)

블루투스 4.0에 포함된 BLE(Bluetooth Low Energy)도 실내 측위에 적용할 수 있는 대표적인 기술입니다. 원래는 Nokia가 Wibree라는 기술을 개발하였고 그것이 새로운 블루투스 표준에 반영되었습니다. 신형 스마트폰에서는 거의 대부분 BLE를 지원하고 있어서 앞으로 전망이 기대되는 분야입니다. 실내 측위에는 두 가지 기술이 주로 적용되고 있는데 애플의 iBeacon으로 대표되는 Proximity 기법과 Nokia의 HAIP (High Accuracy Indoor Positioning)으로 대표되는 AOA(Angle of Arrival) 기법입니다.

BLE Beacon (from http://blog.estimote.com)

BLE 비콘 – Estimate사의 제품 (from http://blog.estimote.com)

Proximity 기법은 비콘이 매우 약한 신호를 발생 시키고 사용자가 비콘 가까이에 근접하여 신호를 수신하면 비콘이 있는 위치에 있다고 추정하는 것입니다. 애플의 iBeacon이 바로 이러한 원리를 이용하는 것인데 측위 기술이라고 하기에 민망할 정도로 단순한 것입니다. 하지만 비콘이 소형화되고 배터리로 장기간 운용이 가능해지면서 실내 공간의 다양한 위치에 부착 가능해졌다는 점입니다. 상점의 경우 코너 마다 하나씩 부착하게 되면 사용자는 어떤 코너에 왔는지 확인이 가능하고 관련된 쿠폰이나 상품 소개를 받을 수 있는 서비스가 가능해 집니다. 상점주들이 어려움 없이 직접 비콘을 구매하고 설치할 수 있기 때문에 확산이 빠르게 이루어질 것으로 예상됩니다. 하지만 비콘의 신호 도달 범위가 짧아 공항이나 대형 쇼핑몰의 전체 공간에서 실내 측위를 원하는 경우에는 엄청난 양의 비콘을 설치해야 하기 때문에 적합하지 않습니다.

quuppa_history1-1024x223

다양한 지향성 안테나 배열 (from http://quuppa.com)

Nokia는 HAIP 이라는 기술에 Bluetooth를 사용합니다 (현재는 Quuppa라는 스타트업으로 분사). HAIP는 특수하게 제작된 수신기를 사용하고 AOA (Angle of Arrival) 라는 기법을 적용하여 약 1m 오차 이내의 높은 정확도를 달성하고 있습니다. 수신기는 반구의 형태를 띄고 있으며 표면에 여러 개의 지향성 안테나가 배열되어 있습니다. 사용자가 발생한 신호는 특정 지향성 안테나에만 수신이 되므로 수신된 신호의 각도를 알 수 있습니다. 이 각도와 수신기의 위치를 알면 위치를 계산할 수 있는 것입니다. 수신기을 1개만 설치해도 일정한 범위의 공간에서 2D 위치를 계산할 수 있고 2개 이상을 설치하면 3D 위치를 계산할 수 있습니다. 매우 흥미로운 기법이며 정확도도 1m 급으로 꽤 높은 편이지만 특수하게 제작된 수신기를 설치해야 한다는 점과 아직 블루투스 표준에 관련 기술이 반영되지 않아 스마트폰에서는 사용이 아직은 되지 않고 있어서 보편적인 서비스에 적용하기에는 한계가 있습니다.

PDR (Pedestrian Dead Reckoning)

자동차 네비게이션을 이용해 보신 분이라면 고속도로의 터널을 지날 때, GPS 수신이 되지않음에도 위치를 계속해서 잘 보여주는 것을 느끼셨을 것입니다. 이것을 추측 항법(Dead Reckoning)이라고 합니다. 이것은 주로 관성 센서를 이용하여 자동차의 속도와 주행방향을 추정하여 이전 위치로부터 다음 위치를 추정하는 기법입니다. 하지만, 보행자의 경우에는 스마트폰을 가지고 다니는 자세가 모두 다릅니다. 화면을 보면서 이동할 수도 있지만 손에 쥔 채로 팔을 흔들면서 걸을 수도 있고, 뒷주머니에 꽂아 놓고 이동하기도 합니다. 따라서 통상적인 추측 항법을 적용하기는 어렵고 별도로 보행자용 추측 항법을 적용해야 합니다. 이것은 주로 Accelerometer, Gyroscope, Barometer 등의 센서들을 사용하며 다음의 3가지 기법에 의존합니다. 첫째는 걸음 수 측정(Step counting), 둘째는 보폭 추정(Stride length estimation), 셋째는 방향 추정(Heading estimation) 입니다. 이 세가지를 결합하면 보행자의 추측 항법이 가능해집니다.

Pedestrian Dead Reckoning  - 좌측 그림은 오차가 누적된 경우, 우측 그림은 절대 위치 시스템으로 보정한 경우 (from http://lopsi.weebly.com/inertial-based-pdr.html)

PDR: 좌측 그림은 오차가 누적된 경우, 우측 그림은 절대 위치 시스템으로 보정한 경우 (from http://lopsi.weebly.com/inertial-based-pdr.html)

사용자의 키나 걸음 습관 등의 다양한 변수들로 인하여 완성도 있는 기술 개발이 까다로워 축적된 기술이 필요한 분야입니다. 일부 기술에서는 이러한 변수를 다루기 위해 사용자의 신체적 특성(키, 몸무게)에 대한 입력을 요구하기도 합니다. 대체로 한 걸음은 1m 이하이기 때문에 비교적 높은 위치 정확도를 달성할 수 있는 기법이지만 이동 시간이 늘어날 수록 오차는 누적해서 커진다는 점과 위치를 상대적으로 계산하기 때문에 최초의 위치(First Fix)를 찾을 수 없다는 점 때문에 단독 기술로 사용되지 못하고 주로 Wi-Fi 등의 기술과 결합되어 사용되어야 합니다.

지자기(Geo-magnetism)

지구는 하나의 커다란 자석이라는 말은 다들 들어봤을 것입니다. 즉 우리가 존재하는 어떤 지구상의 공간에도 일정한 수준의 자기장이 형성되어 있습니다. 지자기장은 위치에 따라 강도가 다르게 나타나며 대체로 20~70μT 정도의 크기로 존재합니다. 한국에서는 약 50μT 정도로 나타납니다. 특히 실내 공간에 들어오게 되면 철골 구조물, 전자 장비 등에 의해 지자기장이 왜곡되게 됩니다. 이러한 특성이 오히려 실내 공간에서는 위치를 구별할 수 있는 좋은 기반이 됩니다. 지자기를 이용한 기법도 Wi-Fi와 유사하게 Fingerprinting 방식을 이용합니다. 즉, 초기에 Survey를 통해 자기장 정보를 수집하여 자기장맵을 구축하여야 합니다. 하지만 자기장맵은 라디오맵과는 다르게 불확실성(Ambiquity)이 존재한다는 점입니다. 쉽게 말해 지자기장을 특정 위치에서 측정하면 하나의 벡터(x, y, z)가 나오는데 이 값이 유사한 지점이 무수히 많다는 점입니다. 즉 이 벡터만으로는 유일한 위치를 추정할 수 없습니다. 이러한 문제를 극복하기 위해 사용자가 이동하면서 발생하는 자기장의 변화 트렌드를 미리 구축된 지자기장맵에 매칭함으로써 위치 추정이 가능합니다.

지자기맵 (from https://www.indooratlas.com/)

지자기맵 (from https://www.indooratlas.com/)

지자기를 이용한 방식의 최대 장점은 하드웨어 인프라가 필요없다는 점입니다. 또한 자기장의 변화는 거의 없기 때문에 Survey도 한번만으로 족합니다. 데이터가 충분히 조밀하게 수행된다면 높은 정확도(약 1m 수준)도 기대할 수 있습니다. 하지만 아직 난재들이 많이 남아있는 분야이기도 합니다. 정확도를 위해서는 Survey를 High-resolution으로 수행해야 합니다. 비록 같은 위치라 하더라도 꼬마 아이가 스마트폰을 들고 있는 높이와 키다리 아저씨가 들고 있는 높이에 따라 자기장이 다를 수 있고, 하나의 길에서도 우측 보행을 하는 경우와 좌측 보행을 하는 경우에 따라 달라질 수 있습니다. 그리고 한 지점에서 우왕좌왕 하면서 돌거나 스마트폰을 이리 저리 돌리면 위치를 제대로 찾지 못할 수 있습니다. 주차장에서의 차량들과 상하로 이동하는 엘리베이터도 자기장을 왜곡하는 무시할 수 없는 요인입니다.

LED Light (Camera)

실내에는 벽열등이든 형광등이든 조명등이 주로 천정에 설치되어 있습니다. 이것을 특수한 LED 등으로 교체함으로써 실내 측위를 가능하게 하는 기술도 존재합니다. 이 특수한 LED는 사람이 식별할 수 없는 정도로 빠르게 점멸하면서 특정 ID 값을 발산합니다. 스마트폰에 장착된 전면 카메라는 이 신호를 수신하여 ID 값을 읽어냄으로써 위치를 식별하게 됩니다. 이것 역시 iBeacon과 마찬가지로 Proximity 원리를 적용한 것입니다. 기존의 백열등이나 형광등에 비해 LED가 전력소모가 적고 밝기는 더 좋기 때문에 교체수요가 꾸준히 늘고 있습니다. 이러한 상황에서 이러한 기능을 갖춘 LED를 설치하는 것도 좋은 대안이 될 수 있을 것입니다. 하지만, 스마트폰의 카메라가 켜져 있고 조명을 향하는 특수한 경우에만 적용될 수 있다는 점에서 서비스의 범위는 제한될 수 밖에 없습니다.

tumblr_inline_mh38tdQlfK1ratm2x

LED와 스마트폰의 카메라를 이용한 실내 측위 (from http://blog.bytelight.com)

Vision (Camera)

Vision 기술을 이용한 시도들도 꾸준히 있어왔습니다. 대표적으로는 Image Matching 입니다. 실내 공간의 여러 위치와 다양한 각도에서 찍은 수 많은 이미지들을 데이터베이스화 한 다음 사용자 위치에서 찍은 사진을 매칭하는 기법입니다. 이것 역시 Fingerprinting 기법의 범주에 속하는 것입니다. 또 다른 접근법으로 Landmark Recognition이 있습니다. 즉 실내 공간의 다양한 랜드마크(비상구 심볼, 소화전, 방번호, 표지판, 상표 간판 등)을 식별함으로써 위치를 추정하는 방법입니다. Feature Tracking 기법을 통해 Dead Reckoning을 적용할 수도 있습니다.

하지만 실내 공간에서는 Vision기술을 안정적으로 적용하기에는 수 많은 변수들이 있기 때문에 아직 성공적으로 상용화된 기술은 없습니다. 쇼핑몰과 같은 곳에서는 수 많은 인파 그리고 조명의 변화 때문에 이미지의 특징점 추출에 방해를 받게됩니다. 그리고 일반적으로 사용자의 시선을 향하도록 이미지 촬영을 연속적으로 해야 하기 때문에 AR (Augmented Reality)과 같은 응용을 제외하고는 사용성이 떨어진다는 단점도 있습니다. 오히려 Google Glass와 같은 위젯에서는 좀 더 자연스러운 접근법이 될 수도 있을 것입니다.

Sensor Fusion

위에 설명 드린 기술들을 보시면 장단점이 매우 뚜렷하고 어떤 기술도 모든 실내 공간과 서비스에 적용 가능한 “만능”은 없습니다. 이러한 상황에서 자연스럽게 시도될 수 있는 것이 바로 2개 이상의 센서들을 융합 시킴으로써 서로의 장단점을 보완하는 것입니다. 대표적인 것이 바로 Wi-Fi + PDR의 조합입니다. Wi-Fi 기술로는 다소 정확도가 낮더라도 전역적으로(globally) 절대적인 좌표(absolute position)를 계산하고, PDR 기술로는 지역적으로(locally) 높은 정확도의 상대 측위(relative position)를 결합하여 정확도를 향상 시킬 수 있습니다. 스마트폰에는 Wi-Fi와 PDR 뿐만 아니라 BLE, Magnetometer, Barometer 및 지도 정보(Map matching)까지 결합하면 정확도를 많이 향상 시킬 수 있습니다. 통상적으로 센서 퓨전에는 Bayesian filters (Kalman, Particle) 및 HMM (Hidden Markov Model) 등의 기술이 활용되고 있습니다.

결론

지금까지 스마트폰에 적용 가능한 몇 가지의 실내 측위 기술에 대해 간단히 살펴 보았습니다. 현재는 각각의 기술이 장점과 단점이 뚜렷하기 때문에 어떤 것이 가장 좋다고 말할 수 없습니다. 어떤 특성을 지닌 실내 공간이냐 그리고 어떤 위치 기반 서비스를 제공할 것이냐에 따라 가장 적합한 기술이 선택되거나 2개의 이상의 기술이 융합되어야 합니다. 이제 실내 측위 기술이 좀 더 우리 가까이에 와 있으면 가까운 미래에 다양한 응용들이 일반 사용자들에게 선보일 것으로 보입니다.

Advertisements