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심화학습 기술을 사용한 자기장 기반 실내 위치인식 연구


한국 연구재단 - 개발기간 (2017.03.01 ~ 2020.02.28 )



연구 배경 및 개요

 

본 연구 과제에서는 심화 학습 (deep learning)의 순환신경망 (recurrent neural network) 모델을 이용하여 실내 지구 자기장 값 변화 패턴을 학습시킴으로써 스마트폰의 자기장 센서 값 변화를 통해 현재의 실내 위치를 추정하는 자기장 기반의 새로운 실내 위치 인식 기술을 개발하는 것을 목표로 한다.

 


 

지구 자기장 값은 3차원 공간에서의 벡터로 표시된다그림 1는 본교 실험 장소에서 측정된 자기장 벡터의 절댓값 크기를 시각화한 것이다실내에서의 보행자 이동은 측정되는 자기장 값의 변화를 가져오며 이는 그림 1에서와 같이 자기장 맵 등고선 상에서의 움직임으로 시각화될 수 있고 다음과 같은 특성을 갖는다.

 

실내 공간에서 같은 자기장 벡터 값을 갖는 여러 장소가 존재할 수 있다따라서 단일 자기장 벡터 값만으로는 현재의 위치를 결정하기 어렵다.

보행자는 움직임에 따라 연속적인 이동 궤적을 갖는다이는 t-1 시간의 위치와 시간의 위치 차이가 적으며 연속적인 값을 가짐을 의미한다따라서 현재의 위치는 이전 시간의 위치에 영향을 받는다.

실내에서의 보행자 이동 궤적과 마찬가지로 자기장 값의 변화 역시 연속적인 성격을 가진다인접한 위치의 자기장 값은 차이가 크지 않으며 따라서 보행자의 이동에 따라 자기장 값의 변화는 등고선 상의 움직임과 같이 연속적인 특성을 갖는다.

이를 종합하면 보행자의 이동에 따라 검출된 자기장 벡터 값의 변화 추이가 곡선 파형으로 표시될 수 있으며 이는 연속적인 자기장 벡터 값자기장 벡터 값 시퀀스의 길이가 길어짐에 따라 고유의 파형 패턴이 형성되므로 추정할 수 있는 현재 위치는 한 곳으로 수렴되는 특성을 갖는다.

 

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그림 1  본교 실험 장소에서의 자기장 맵


이 문제는 심화 학습 기술 중에서도 순환 신경망 (Recurrent Neural Network, RNN) 기술을 사용하면 실내 자기장 값의 변화 추이를 입력으로 정확한 실내 위치 추정이 가능하다.다양한 인경 신경망 중에서도 순환 신경망은 출력에서부터 입력으로의 피드백 루프 (feedback loop)가 존재한다따라서 순환 신경망으로 학습된 출력 결과는 현재의 입력 값뿐만 아니라 과거의 모든 입력 값에 의해 결정되는 특성을 갖는다따라서 실내 자기장 맵으로부터 다양한 보행자의 움직임에 해당하는 자기장 값 시퀀스를 입력으로 생성하여 해당하는 실내 위치를 출력하도록 RNN 모델을 지도 학습함으로써 현재의 정확한 위치를 정확히 추정할 수 있다.

 

그림 2 은 각각 1개의 입력층과 은닉층출력층으로 구성된 기본적인 순환 신경망(RNN) 모델을 보여주며그림 3는 순환 신경망(RNN) 모델 중 가장 사용이 많은 LSTM 네트워크의 기본 구조를 보여준다.

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그림 2  3 개의 층으로 구성된 기본적인 순환 신경망 모델

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그림 3  LSTM (Long Short-Term Memory) RNN 모델

 

입력층에서 은닉층으로은닉층에서 은닉층으로은닉층에서 출력층으로의 링크에 적용된 가중치를 각각WinWWout라 표시하고 시간 t 시점에서의 신경망으로의 입력을 차원 벡터(X1tX2tX3t)중간층 유닛의 출력을 Y최종 출력은 차원 공간상의 점인 (Z1tZ2t)중간층의 활성화 함수를 f출력층의 활성화 함수를 fout으로 표기하면이 RNN모델의 시간 t 시점에서의 출력 Zjt를 다음과 같은 식으로 정의할 수 있다.

 

Zjt fout(Wout(f(WinXit WYt-1)) (i ∈ {1, 2, 3}, j ∈ {1, 2})




 


나.  연구내용


지구 자기장 값은 전파나 초음파 신호와는 달리 같은 장소에서의 신호 세기가 시간에 따라 변하지 않고 안정적인 특성을 가진다하지만기존의 자기장 기반 지문인식 기술은 전파 기반의 지문인식에서 유래한 기술로 같은 자기장 값을 가지는 곳이 실내 공간에 여러 곳 존재하기 때문에 정확한 성능을 제공하지 못하는 문제점을 가지고 있다 본 연구에서는 단일 자기장 센서 값이 아닌 일련의 자기장 벡터 시퀀스를 입력으로 순환 신경망 기반의 심화학습 기술을 적용하여 정확하고 경제적인 실내 측위 기술을 개발하는 것을 목표로 한다.본 과제를 통해 개발될 연구 내용은 다음과 같다.

 

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그림 4  RNN 학습을 적용한 지구자기장 기반 실내 위치 인식 시스템의 구성도



■ 자기장 맵 자동 생성 스마트폰 어플리케이션 개발
스마트폰의 휴대만으로 보행자 추측항법과 기본적인 Wi-Fi 기반 지문인식 등을 사용하여 자동으로 실내 자기장 정보를 수집할 수 있는 어플리케이션을 개발한다.


 자기장 맵으로부터의 학습 데이터 자동 생성 모듈 개발
신경망 모델의 지도 학습을 위해서는 학습 데이터가 필요하다이는 자기장 맵으로부터 추출될 수 있으며 보행자의 이동 패턴을 모사한 다양한 자기장 벡터 시퀀스와 출력위치를 자동적으로 생성산출한다.

 

 지구자기장 기반 실내 측위에 최적화된 RNN 망구조 연구
입력출력각 층별 노드의 수가중치와 바이어스의 초기 값활성화 함수가 정의되어야 하며 RNN 모델 역시 기본적인 RNN, 양방향 RNN, LSTM등 다양한 RNN 구조를 연구한다.

 

 지구자기장 기반 RNN의 학습 알고리즘 개발
오차 함수의 정의, BPTT 기법을 적용한 역전파 계산 알고리즘, RNN 기울기 소실 문제모멘텀과 학습률의 변화 등 다양한 학습 알고리즘을 적용하여 최적화된 학습 알고리즘을 개발한다.

 

 심화 학습을 적용한 서버 실내측위 엔진 개발
스마트폰으로부터 전송된 자기장 벡터 값을 입력으로 학습된 RNN 모델에서의 빠른 순전파 계산을 통해 현재의 위치를 추정한다.

 

 자기장 기반 위치 인식을 위한 스마트폰 어플리케이션 개발
스마트폰에서 측정된 자기장 값을 서버로 보내며 서버로부터 수신된 추정 위치를 스마트폰 지도에 표시한다.

 

 실내 다양한 LBS응용 서비스 연구
실내 사용자 별 위치 정보경로추적 정보실내 인구 및 이동 패턴 분석, Crowdsourcing을 사용한 전파 맵 보정 및 정밀화 기술 등을 연구한다.

 

 

기대효과

 

 사회적 기대효과
위치인식 기반 서비스(LBS)의 높은 수요에도 불구하고 기존 실내 위치인식의 부족한 성능으로 인해 그 수요를 충족시키지 못했다본 연구에서 제안하는 실내 측위 기술은 높은 정확성과 연속적 경로탐색의 우수성을 제공하여 위치추정 신뢰도의 문제를 크게 개선시클 수 있을 뿐만 아니라 실시간 트래킹에 최적화된 기술을 제공함으로써 산업계의 LBS 활성화에 큰 도움이 될 것으로 전망한다.

 

 경제적 기대효과
본 연구에서 사용하는 자기장 기반 위치측위는 건물 구조물에 의한 자기장 왜곡 값을 위치추정을 위한 데이터로 사용하기 때문에 추가적인 하드웨어 인프라 구축 필요성이 없다.이는 시스템 구축비용을 크게 감소시켜 실내 측위 시스템의 보급에 큰 도움이 될 것으로 기대한다.

 

 학문적 기대효과
본 연구에서 제안하는 실내 측위 기술은 기존 실내 위치인식에서 주를 이루었던 전파 기반의 지문인식 기법과 달리 시간이 지남에 따라 하나의 좌표로 수렴하는 새로운 위치인식 접근법을 제안하며 그 경제성과 성능이 우수하기 때문에 실내 위치인식 분야에서의 새로운 연구 방향을 제시할 것으로 예상한다.

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IoT 기반 스마트 빌딩 이동 솔루션을 위한 실내 위치인식 기술 개발

현대엘리베이터 - (2016-08-01 ~ 2017-12-31)


1. 연구 목표

본 연구는 스마트 빌딩 내 원활한 인구 이동과 관리에 필요한 정확한 실내 위치 인식 기술의 개발을 목표로 한다.

 

2. 연구내용

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그림 1. 테스트 베드 위치 인식 시스템 예상도



BLE 비콘 네트워크를 통한 지문인식 (fingerprint) 방식의 실내 측위 기술과 스마트기기의 IMU 센서를 활용한 PDR (pedestrian dead reckoning) 기술자기장 센서를 사용한 위치 보정을 적용하여 실내 측위 오차 범위 1m 내외의 정확한 실내 측위 시스템을 구축하고 빌딩 내 각 개인의 실내 위치와 이동 궤적 추적또 E/L 승장 대기 인원과 승강기내 이동 인원 파악을 가능하게 함으로써 빅데이터 인공 지능 엔진과 연계하여 스마트 빌딩 이동 솔루션과 관련된 다양한 이동 서비스를 지원한다.

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그림 2. 스마트 기기 내 개발 모듈 및 알고리즘



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그림 3. 고려대학교 이공계 캠퍼스 공학관 실내 자기장 지도

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미래창조과학부 정보통신기술인력양성사업 - 
    세이프 웰빙을 위한 IoT 기반 스마트 웨어러블 SW 기술개발

정보통신산업진흥원 - 개발기간 (2015.06.01 ~ 2018.12.31 )

 

1. 연구목표 

 세이프 웰빙을 위한 IoT 기반 스마트 웨어러블 SW 기술개발 
(Development of Smart Wearable Software Technology based on IoT for Safe Wellbeing)          

     

2. 연구배경 

 웨어러블 기술(Wearable Technology)는 IoT환경에서 다양한 데이터 수집과 이를 바탕으로 사용자 중심의 최적의 인터페이스를 제공하고 있으며, 최근 웨어러블 기술에 대한 관심과 예상시장의 규모가 폭발적으로 증가하고 있음
◆ 단순한 센싱 기능만 제공하는 웨어러블 기술은 이미 레드오션 시장이 되었고 진입장벽이 낮아서 중국업체들이 손쉽게 진출할 수 있는 분야이므로, SW기술 및 다양한 융합 소프트파워를 활용한 지속가능한 비즈니스 및 서비스 모델이 필요
◆ 2017년 창조경제 미래 성장동력분야로 ‘재난 헬쓰케어 웨어러블 기기’, ‘체감형 헬스 트레이닝 시스템’, ‘웰니스서비스 플랫폼’과 같은 웨어러블 관련분야를 선정하여 집중 육성할 계획임

 

3. 연구 내용

 
◆1세부 : 저전력 고신뢰 웨어러블 시스템을 위한 소프트웨어 구조에 대해 연구
    - 지능형 센서 관리자, 저전력 관리자, 연결성 관리자 기술
    - 웨어러블 시스템 이동성 기술 

◆ 2세부 : 센서에서 의미있는 데이터를 획득하고 데이터의 패턴을 분석하는 것은 물론 신체부위별, 서비스 유형별로 IoT 웨어러블 스마트 디바이스 기반의 최적 UI/UX를 정의 및 개발
    - 센서 신호 처리 및 인식 기술, 멀티센서 기반 인터렉션 기술
    - 착용측면에서 신체부위별, 서비스 유형별 웨어러블 기반 최적 UI/UX 기술
    - IoT 웨어러블 스마트 디바이스 UI/UX API정의 및 SDK 기술
◆ 3세부 :IoT 웨어러블 응용 서비스의 실현을 위한 IoT 웨어러블 데이터의 전송, 분석, 보안 SW기술을 개발하고 이를 기반으로 융합 응용 서비스를 디자인
    - IoT 웨어러블 데이터의 전송 및 중계 기술
    - IoT 웨어러블 서비스 응용을 위한 빅데이터 분석 기술
    - IoT 웨어러블 데이터를 위한 보안 기술 
◆ 4세부 :일상생활 보조가 가능한 IoT기반의 웨어러블 상지 로봇을 위한 SW 기술을 개발하여 실제 개발된 로봇에 적용하고 기능 및 성능시험하고, 사용자 시험을 통해 사용성 실증
    - IoT기반 웨어러블 상지로봇을 위한 서비스 SW기술
    - IoT기반 웨어러블 상지로봇을 위한 콘텐츠 및 서비스개발 
◆ 5세부 :웨어러블 스토리텔링(Persona에 기반한 서비스 디자인)을 통한 사용자 요구사항도출과 웨어러블 웰니스 서비스 및 기술 개발을 통한 사업화
    - 웨어러블 스토리텔링 기반한 서비스 디자인기술
    - 사용자 중심 IoT 웨어러블 웰니스 인포테인먼트 서비스 및 기술 


     

4. 기대효과

◆ 국민체감의 안전하고 풍요로운 세이프 웰빙을 다양한 웨어러블 SW 기술을 통해 실현하고 이를 바탕으로 급격하게 성장하고 있는 웨어러블 산업에 대응할 수 있음
◆ 웨어러블 스마트 디바이스 응용서비스 SW를 통한 다양한 비즈니스 모델에 대응하는 서비스 구현 (Backend Service) 및 사업화 가능
◆ 산업수요에 부응하는 맞춤형 웨어러블 SW 기술 고급전문인력 양성에 기여
◆ 인간의 신체에 센서를 부착하여 네트웍에 연결할 수 있는 영역(Connecting Dots)은 무궁무진한 다양한 기술 분야로 확산 가능하며 IoT기반 웨어러블 SW기술을 통해 이러한 기술들을 현실화 가능
◆ 유망하고 기술력이 있으며 VC투자를 통해 사업성이 증명된 참여기업과의 공동 연구를 통해 기업과 대학이 동반성장하는 모델 제시 가능 

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