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학습되지 않은 환경에서 스스로 학습하는 모바일 센싱 기술 개발
우리 대학 전산학부 이성주 교수 연구팀이 학습되지 않은 환경에 적은 양의 데이터로 스스로 적응하는 모바일 센싱 학습 기술 <메타센스(MetaSense)>를 개발했다.
모바일 센싱이란 스마트폰과 같은 모바일 기기의 다양한 센서를 이용하여 서비스(예: 수면의 질 평가, 걸음 수 추적 등)를 제공하는 기술이다. 최근 학계에서는 기계학습 기술의 발전과 더불어 우울증 진단, 운동 자세 관리 등 진보된 모바일 센싱의 가능성을 보여줌으로써 모바일 센싱의 범위를 더욱 확장하고 있다.
하지만 이러한 센싱 기술은 아직 널리 쓰이지 못하고 있다. 사용자 개인마다 가지고 있는 모바일 센싱의 환경이 다르기 때문이다. 사람마다 가지고 있는 고유한 생활패턴과 행동방식, 서로 다른 모바일 기기와 그 사양은 센서의 값에 큰 영향을 미친다. 다른 센서 값은 사람마다 고유한 센싱 환경을 만들고, 이는 센싱 모델이 미리 학습되지 않은 새로운 환경에서 작동할 때 사용이 어려울 만큼 성능 저하를 일으킨다.
연구팀은 이런 학습되지 않는 환경에서 적은 양의 데이터 (최소 1-2 샘플)만 가지고 적응할 수 있는 '메타러닝 프레임워크'를 제시했다. 메타러닝 (meta learning) 이란 적은 양의 데이터를 가지고도 새로운 지식을 학습할 수 있도록 하는 기계학습 원리다. 연구팀이 제시한 기술은 최신 전이학습 (transfer learning) 기술과 비교하여 18%, 메타러닝 기술과 비교하여 15%의 정확도 성능향상을 보였다.
이성주 교수는 ”최근 활발히 제안되고 있는 다양한 모바일 센싱 서비스가 특정 환경에 의존하지 않고 수많은 실제 사용 환경에서 우수한 성능을 보일 수 있게 해주는 연구다. 모바일 센싱 서비스가 연구에 그치지 않고 실제 많은 사람들에게 사용될 수 있는 가능성을 제시해 의미가 있다“라고 했다. 또한 신진우 교수는 “최근 메타러닝 방법론들이 기계학습 분야에서 크게 각광을 받고 있는데 주로 영상 데이터에 국한되어 왔었다. 본 연구에서 비영상 데이터에도 범용적으로 동작하는 메터러닝 기술을 개발하여 성공한 것은 앞으로도 관련 분야 연구에 큰 영향을 주리라 기대한다“라고 덧붙였다.
연구에 대한 설명이 담긴 비디오를 다음 링크에서 확인할 수 있고, (https://youtu.be/-6y0I1pd6XI) 자세한 정보는 프로젝트 웹사이트에서 볼 수 있다.
(https://nmsl.kaist.ac.kr/projects/metasense/)
이성주 교수, 신진우 AI대학원 교수, 공태식 박사과정, 김연수 학사과정이 참여한 이번 연구 결과는 2019년 11월 11일 센싱 컴퓨팅 분야 국제 최우수학회 ACM SenSys에서 발표됐다. (논문명: MetaSense: Few-Shot Adaptation to Untrained Conditions in Deep Mobile Sensing). 이 연구는 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 한국연구재단과 정보통신기술진흥센터, 한국연구재단 차세대 정보 컴퓨팅 기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다.
2020.06.09 조회수 15769 -
세관 통관 속임수 적발하는 알고리즘 개발
우리대학 전산학부 차미영 교수 연구팀이 면세범위 초과 물품, 위장 반입, 원산지 조작 등 세관에서 벌어지는 불법적 행위를 빈틈없이 적발할 수 있는 기술을 개발했다.
차 교수는 기초과학연구원(IBS, 원장 노도영) 수리 및 계산과학 연구단 데이터 사이언스 그룹 CI(Chief Investigator)을 맡아 세계관세기구(WCO‧World Customs Organization)와의 협업을 통해 스마트 관세 행정을 위한 알고리즘 개발을 마쳤다.
데이터 사이언스 그룹은 2019년 9월부터 WCO의 바꾸다(BACUDA) 프로젝트(*한국정부가 WCO에 공여하는 세관협력기금(Customs Cooperation Fund of Korea)로 설립, 운영)에 참여해 알고리즘 개발을 주도해왔다.
WCO는 지난 2월 홈페이지 기사를 통해 “세관 데이터 분석(BAnd of CUstoms Data Analysis)의 앞 글자를 따서 바꾸다 프로젝트로 이름 지었다”며 “한글로는 ‘변화’를 뜻하는 것처럼 스마트 관세 체계로의 변화를 추구하는 회원국들을 돕기 위해 데이터과학자들과 협업을 시작했다”고 프로젝트의 취지를 알렸다.
IBS가 WCO, 대만 국립성공대(NKCU‧National Cheng Kung University)와 함께 개발한 알고리즘 데이트(DATE DATE : Dual-Attentive Tree-aware Embedding for Customs Fraud Detection의 약자)는 불법적 행위 발생 가능성이 높으면서도 세수 확보에 도움이 되는 물품을 우선적으로 선별해 세관원에게 알린다.
기존 알고리즘은 세관 검사 대상만 추천했으나, 데이트는 검사 대상의 선별 이유까지 설명해줌으로써 사기 적발의 근거를 세관원이 충분히 확보할 수 있다는 특징이 있다.
우리대학 산업및시스템공학과(지식서비스공학대학원)을 졸업한 김선동 IBS 연구위원은 “설명력이 훌륭한 데이트는 인간개입(human-in-the-loop)으로 작동하는 현 세관 시스템에 가장 적합한 알고리즘”이라며 “저위험 물품 검사 에 쓰이는 세관원의 불필요한 노동을 줄이고, 복잡한 통관 프로세스를 효율화하는 데 도움이 될 것으로 기대하고 있다”고 설명했다.
바꾸다 그룹은 지난 3월 나이지리아의 틴캔(Tin Can)과 온네(Onne) 항구에 데이트를 시범 도입했다. 사전 테스트 결과, 데이트 도입으로 인해 기존의 전수 조사 통관 방법에 비해 40배 이상 효율적으로 세관 사기를 적발할 수 있음이 확인됐다. 시범운영을 마치면 알고리즘을 개선하고, 기술이전을 통해 WCO 회원국 대상으로 확대 적용해나갈 계획이다.
데이터 사이언스 그룹은 데이트 개발 성과를 오는 8월 데이터 마이닝 및 인공지능 분야의 최고 학술대회인 ACM SIGKDD(The Association for Computing Machinery’s Special Interest Group on Knowledge Discovery and Data Mining) 2020에서 발표할 예정이다.
차미영 CI는 “데이트는 세관원들의 물품 검사 및 적발된 수입자와의 소통을 도와줌으로써 스마트 세관 행정 정착에 큰 기여를 할 것”이라며 “향후 물품의 X선 이미지를 활용하거나, 전이 학습(Transfer learning)을 통해 여러 국가의 통관 데이터를 함께 활용하는 방법까지 추가해 알고리즘의 정확성을 높여나갈 계획”이라고 말했다.
2020.06.01 조회수 11026 -
실시간 영상 전송 보안 기술 개발
전산학부 김명철 교수 연구팀이 웹캠, 영상 드론, CCTV, 증강현실(AR), 가상현실(VR) 등에 사용하는 영상 전송 장비용 실시간 영상 암호화 및 전산 자원(CPU, 배터리 등) 소모 저감 기술을 개발했다.
연구팀의 실시간 영상 전송 보안기술은 비디오 코덱 종류에 상관없이 적용될 수 있는 범용성을 가질 뿐 아니라 영상전송기기의 CPU나 배터리를 최대 50%까지 절약하면서도 최고 수준의 보안성능을 제공하는 결과를 보였다.
고경민 박사 주도로 개발된 이번 연구결과는 보안 분야의 국제 학술지 IEEE TDSC(Transactions on Dependable and Secure Computing) 3월 13일 자 온라인판에 게재됐다. (논문명: Secure video transmission framework for battery-powered video devices) 또한, 국내 특허로 등록, 미국특허로 출원돼 2차 심사가 진행 중이다. (국내특허명: 통신 시스템의 암호화 패킷 전송 방법)
기존 실시간 영상 전송 보안기술은 촬영한 모든 영상을 암호화해 전송하거나 비디오 데이터 식별 없이 무작위로 암호화하기 때문에 전산 자원이 제한된 상황에서 적용하기에는 한계가 있다. 문제 해결을 위해 연구팀은 새로운 실시간 영상 암호화 및 배터리 소모 저감 기술을 개발했다. 이 기술은 영상전송 장비에서 동작하는 자원 모니터링 결과에 따라 카메라로 촬영한 영상을 구성하는 비디오 데이터를 데이터중요도 관점에서 선별적으로 암호화 전송을 수행한다.
암호화 전송 시에는 영상 송신 장비의 가용자원량에 따라 실시간으로 암호화 정도를 조정하며, 다중 전송경로 지원을 통해 보안성을 높인다. 수신된 영상 데이터는 실시간 영상 재생이 가능한 단위로 그 순서를 복원한 후 화면에 표시된다. 이 기술은 가용 전산 자원의 모니터링 결과에 따라 촬영된 영상을 구성하는 비디오 데이터 단위로 암호화가 가능해 전산 자원 가용량에 따른 선별적 적용이 가능하다.
연구팀은 카메라 장비를 상용 영상 드론에 탑재해 무선을 통한 영상전송 시 전산 자원 소모를 낮추면서 보안성을 높일 수 있음을 증명했다. 최근 코로나로 인해 널리 활용되는 비대면 강의 및 미팅의 보안성 강화에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
김명철 교수는 “영상전송 보안이 중요한 온라인 교육/회의, 스마트시티의 CCTV, 민군 드론 영상 송수신, 증강현실(AR), 가상현실(VR) 등에서 특허화된 개발기술이 원천기술로 활용될 수 있도록 산학협력을 활발히 추진하고 있다”라고 말했다.
2020.04.16 조회수 9946 -
이성주 교수, 앱 시제품 제작 생산성 200배 향상 기술 개발
〈 박수영 연구원, 이성주 교수 〉
〈 김동휘 연구원 〉
우리 대학 전산학부 이성주 교수 연구팀 스마트폰 앱 개발에서 필수적인 시제품 제작 과정을 획기적으로 줄여 생산성을 200배 이상 높일 수 있는 기술을 개발했다.
김동휘, 박수영 박사과정, 고지훈 석사과정, 미국 버팔로 대학 스티브 고(Steve Ko) 교수가 참여한 이번 연구 결과는 인간-컴퓨터 상호작용, 사용자 인터페이스 분야 국제학회 ACM UIST에서 10월 21일 발표됐다. (논문명 : X-Droid: A Quick and Easy Android Prototyping Framework with a Single-App Illusion)
새로운 아이디어가 스마트폰 앱으로 만들어지기까지는 수많은 시간과 자원, 인력이 필요하지만 정작 앱을 만들어도 소비자의 수요를 충족시키지 못하거나 시장의 흐름을 놓치면 자원만 낭비하는 경우가 많다.
이러한 이유로 보통은 정식으로 제품을 개발하기 전에 작은 규모로 시제품을 먼저 개발해 시장성을 시험해보곤 한다. 아이디어와 신제품이 범람하는 환경에서 시제품을 빠르고 정확하게 만드는 것이 개발사 입장에서는 매우 중요한 일이다.
시제품 제작에 특화된 도구도 많아 쓰이는 도구, 서비스가 수천 가지가 넘는다. 이는 그만큼 업계에서 시제품 구현에 관심이 많고 수요가 많다는 것을 뜻한다.
그러나 기존에 존재하던 수많은 도구의 도움을 받더라도 결국 기능은 직접 구현해야 한다. 디자인이나 아이디어를 차용할 수는 있어도 프로그램은 시중에 공개되지 않은 이상 전부 직접 만들어야 한다.
이성주 교수 연구팀이 개발한 기술은 바로 이러한 한계를 극복했다. 연구팀은 이미 수백만 개에 달하는 스마트폰 앱들이 시장에 출시된 점에 착안해 새 앱 시제품을 만들 때 기존 앱의 기능을 추출해 활용할 수 있도록 하는 데 성공했다.
앱 개발자는 이 기술을 활용해 다양한 시제품 앱들을 만들어 시험해보고 가장 유용한 안을 선정해 정식으로 개발할 수 있다. 만약 다른 앱에서 추출한 기능을 포함한 시제품 앱을 그대로 출시하고자 한다면 기능을 추출해온 앱 개발자의 동의가 필요하지만, 배포하지 않고 내부에서 시험하는 것만으로도 정식 개발의 실패 가능성을 크게 줄일 수 있다.
연구팀의 기술은 기존 앱에서 필요한 기능이 있을 때 그 앱을 시연하면 자동으로 해당 기능이 추출되고 개발자가 활용할 수 있는 프로그램 코드로 변환된다.
예를 들어 스마트폰 사용자의 수면을 감지해 자동으로 알림을 끄는 기능의 시제품을 만들기 위해서는 수면 상태를 추적하는 복잡한 기술이 필요하지만, 연구팀의 기술을 활용하면 단순히 시중의 수면 분석 앱으로부터 해당 기능을 추출해 시제품 제작에 활용할 수 있다.
연구팀은 현직 스마트폰 앱 개발자와의 실험을 통해 최소 1만 줄 이상의 프로그램 코드 작성이 필요한 개발 과정을 연구팀이 개발한 기술을 적용하면 불과 50여 줄의 코드 작성으로도 시제품을 개발할 수 있음을 확인했다.
이는 시제품 앱 개발에 필요한 프로그램 작성이 200배가량 줄어든 것으로 기존의 스마트폰 앱들을 활용하고 기계가 자동으로 프로그램을 작성하도록 함으로써 개발 비용을 획기적으로 줄인 것이다.
이성주 교수는 “기존 다른 앱의 기능을 코드 없이도 구현할 수 있는 기술로 시연을 통한 프로그래밍 기술을 활용하고 또 다른 앱과의 상호작용이 모두 백그라운드에서 이루어지게 하는 기술이다”라며 “개발자가 실제로는 자신의 앱과 다른 앱을 동시에 다루지만 마치 한 개의 앱으로 작업하는 듯한 효과가 있었으며, 새 앱 기능을 손쉽고 빠르게 구현해 더 많은 유용한 앱 출현을 기대할 수 있게 됐다”라고 말했다.
이번 연구는 한국연구재단 차세대정보컴퓨팅기술개발사업과 산업통상자원부, 한국산업기술진흥원 국제공동기술개발사업의 지원을 통해 수행됐다.
연구에 대한 설명과 시연이 담긴 비디오를 다음 링크에서 확인할 수 있고, ( https://www.youtube.com/watch?v=5pF5kGq-lDU ) 자세한 정보는 프로젝트 웹사이트에서 볼 수 있다. ( https://nmsl.kaist.ac.kr/projects/xdroid/ )
□ 그림 설명
그림1. 연구팀이 개발한 기술이 구현된 개발자 도구
2019.11.12 조회수 15748 -
이성주 교수, 스마트폰으로 사물 두드려 인식하는 노커(Knocker) 기술 개발
〈 왼쪽부터 공태식 박사과정, 조현성 석사과정, 이성주 교수 〉
우리 대학 전산학부 이성주 교수 연구팀이 스마트폰을 사물에 두드리는 것만으로 사물을 인식할 수 있는 ‘노커(Knocker)’ 기술을 개발했다.
이번 연구 결과는 기존 방식과 달리 카메라나 외부 장치를 사용하지 않아 어두운 곳에서도 식별에 전혀 지장이 없고, 추가 장비 없이 스마트폰만으로 사물 인식을 할 수 있어 기존 사물 인식 기술의 문제를 해결할 수 있을 것으로 기대된다.
공태식 박사과정, 조현성 석사과정, 인하대학교 이보원 교수가 참여한 이번 연구 결과는 9월 13일 유비쿼터스 컴퓨팅 분야 국제 최우수학회 ‘ACM 유비콤(ACM UbiComp)’에서 발표됐다. (논문명 : Knocker: Vibroacoustic-based Object Recognition with Smartphones)
기존의 사물 인식 기법은 일반적으로 두 종류로 나뉜다. 첫째는 촬영된 사진을 이용하는 방법으로 카메라를 이용해 사진을 찍어야 한다는 번거로움과 어두운 환경에서는 사용하지 못한다는 단점이 있다. 둘째는 RFID 등의 전자 태그를 부착해 전자신호로 구분하는 방법으로 태그의 가격 부담과 인식하고자 하는 모든 사물에 태그를 부착해야 한다는 비현실성 때문에 상용화에 어려움을 겪었다.
연구팀이 개발한 노커 기술은 카메라와 별도의 기기를 쓰지 않아도 사물을 인식할 수 있다. 노커 기술은 물체에 ‘노크’를 해서 생긴 반응을 스마트폰의 마이크, 가속도계, 자이로스코프로 감지하고, 이 데이터를 기계학습 기술을 통해 분석해 사물을 인식한다.
연구팀은 책, 노트북, 물병, 자전거 등 일상생활에서 흔히 접할 수 있는 23종의 사물로 실험한 결과 혼잡한 도로, 식당 등 잡음이 많은 공간에서는 83%의 사물 인식 정확도를 보였고, 가정 등 실내 공간에서의 사물 인식 정확도는 98%에 달하는 것을 확인했다.
연구팀의 노커 기술은 스마트폰 사용의 새로운 패러다임을 제시했다. 예를 들어 빈 물통을 스마트폰으로 노크하면 자동으로 물을 주문할 수 있고, IoT 기기를 활용하여 취침 전 침대를 노크하면 불을 끄고 알람을 자동 설정하는 등 총 15개의 구체적인 활용 방안을 선보였다.
이성주 교수는 “특별한 센서나 하드웨어 개발 없이 기존 스마트폰의 센서 조합과 기계학습을 활용해 개발한 소프트웨어 기술로, 스마트폰 사용자라면 보편적으로 사용할 수 있어 의미가 있다”라며 “사용자가 자주 이용하는 사물과의 상호 작용을 보다 쉽고 편하게 만들어 주는 기술이다”라고 말했다.
이 연구는 한국연구재단 차세대정보컴퓨팅기술개발사업과 정보통신기획평가원 정보통신․방송 기술개발사업 및 표준화 사업의 지원을 통해 수행됐다.
연구에 대한 설명과 시연은 링크에서 확인할 수 있고, ( https://www.youtube.com/watch?v=SyQn1vr_HeQ&feature=youtu.be ) 자세한 정보는 프로젝트 웹사이트에서 볼 수 있다. ( https://nmsl.kaist.ac.kr/projects/knocker/ )
□ 그림 설명
그림1. 물병에 노크 했을 때의 '노커' 기술 예시
그림2. 23개 사물에 대해 스마트폰 센서로 추출한 노크 고유 반응 시각화
2019.10.01 조회수 11928 -
한동수 교수, 크라우드소싱 기반의 실내 위치인식 기술 개발
〈 한동수 교수 〉
우리 대학 전산학부 한동수 교수 연구팀(지능형서비스통합 연구실)이 크라우드소싱 기반의 실내 위치 인식 기술을 개발했다.
이번 기술은 스마트폰에 탑재된 다양한 센서를 통해 수집된 신호를 기반으로 무선랜 신호(일명 핑거프린트)의 수집 위치를 자동으로 라벨링하는 인공지능 기법이다.
무선랜 신호가 존재하고 스마트폰이 사용되는 건물이면 어디든 적용할 수 있고 정확도가 높아 도심의 실내 위치 인식 시스템 구축비용을 획기적으로 줄일 수 있을 것으로 기대된다.
세계적인 주요 IT 기업들은 실내 환경에서 정확도 높은 위치정보를 제공하기 위해 다양한 노력을 해 왔지만, 정확도 높은 라디오맵(특정 지역이나 건물의 신호 특성) 구축에 많은 어려움을 겪고 있다. 주로 활용되는 와이파이 포지셔닝 시스템(WPS)는 건물의 층을 구분하지 못한다는 한계가 있다.
연구팀은 문제 해결을 위해 우선 불특정 다수의 스마트폰을 통해 수집된 무선신호를 클러스터링을 통해 건물별로 분류한 뒤 기압 정보를 통해 다시 층별로 분류했다. 연구팀은 날씨 변화로 인한 기압 정보 측정에 어려움을 겪던 기존 기술의 한계를 극복하고 수집된 무선신호를 층별로 구분하는 기법을 새롭게 개발했다.
연구팀은 새로 개발한 반자율학습 위치 라벨링 AI 기법을 통해 무선신호의 수집 위치를 라벨링했다. 관성 센서 기반의 관성항법(Pedestrian Dead Reckoning) 기법을 접목해 초기 라디오맵을 구축했고, 관성 센서로부터 얻어지는 신호 정보 없이 수집된 무선신호는 지역 탐색과 전역 탐색을 반복적으로 수행하는 최적화 기계학습 알고리즘을 통해 수집 위치를 최적화했다.
연구팀은 지하 2층, 지상 6층의 12만 평 규모의 실내 쇼핑몰을 대상으로 정확도를 측정한 결과 3~6미터 수준의 정확도를 보임을 확인했다. 층 구분 정확도도 95% 이상 가능해 수작업을 통한 정확도를 넘어서는 결과를 보였고, 도시 전체 건물에 적용했을 때도 유사한 결과를 얻을 수 있을 것으로 예상했다.
이번에 개발한 기술을 주요 IT 기업, 통신사, 온라인 쇼핑사의 앱을 통해서 수집된 신호에 적용하면 도시 및 국가 규모의 실내 위치 인프라를 손쉽게 구축할 수 있을 것으로 예상된다.
한동수 교수는 “대규모 무선신호를 수집할 수 있는 기업이 해당 기술을 도입하면 가까운 미래에 대부분의 실내 공간에서도 5~10미터 수준의 정확도 높은 위치 인식 서비스가 제공될 수 있을 것이다”라며 “실내외 통합 내비게이션, 응급 호출 서비스 등 스마트시티를 구현하는 데 유용하게 활용될 수 있을 것이다”라고 말했다.
□ 그림 설명
그림1.KAILOS 개념도
2019.06.10 조회수 7489 -
신인식 교수, 스마트폰 기반 터치사운드 위치파악 기술 개발
〈 왼쪽부터 아니쉬 뱐잔카 석사과정, 김효수 연구교수, 신인식 교수 〉
1분 1초가 소중한 아침 출근 준비 시간, 거울을 보며 양치질을 하는 시간은 유일하게 멍하니 다른 생각을 할 수 있는 순간일 것이다. 만약 양치질 중 거울을 바라보는 것만으로 오늘의 중요한 뉴스, 궁금했던 유튜브 영상, 날씨 등을 미리 확인할 수 있다면 하루를 계획하는 데 큰 도움이 될 것이다.
우리 대학 전산학부 신인식 교수, 김효수 연구교수 연구팀이 가구, 거울 등의 주변 사물들을 터치 입력 도구로 사용할 수 있는 스마트폰 기반의 터치 사운드 위치파악 기술을 개발했다.
이 기술은 사람들이 항상 휴대하는 스마트폰, 태블릿 PC 등을 사용한 기술로, 언제 어디서나 책상 등의 주변 사물들을 가상 키보드로 활용해 장문의 문자, 메일 등을 손쉽게 작성할 수 있고 체스와 같은 보드게임도 즐길 수 있다.
또한 단순 디스플레이 기능만 제공하던 스마트 TV나 거울과 같은 스마트기기에 터치 입력 기능을 삽입해 좀 더 편리하고 효율적인 기기 활용을 할 수 있다.
연구팀이 개발한 시스템은 지난 11월 4~7일 중국 선전에서 열린 모바일 및 센싱 분야의 최고 권위 국제학회 ACM SenSys에서 발표돼 호평을 받았으며, 우수성을 인정받아 ‘베스트 페이퍼 러너-업 어워드(best paper runner-up award)’를 수상했다.
터치 사운드 기반 입력 기술은 다양한 사용 환경에서도 1cm 이내의 오차를 갖는 정확한 터치 입력을 일관성 있게 제공하는 것이 가장 중요하다. 사용자들은 책상, 벽, 거울 등 매번 다른 재질의 사물을 터치 입력 도구로 활용할 수 있어야 하고, 사용 중에도 책이나 가방과 같은 주변 물체의 위치 및 소음 수준이 바뀔 수 있기 때문이다.
연구팀은 사용자가 손톱 등으로 사물을 터치했을 때 발생하는 터치 충돌 소리가 고체 표면을 통해 전달되는 과정을 분석했다.
소리가 공기를 통해 전달될 때와는 달리 고체 표면에 전달될 때에는 주파수에 따라 다른 속도로 전달되는 분산(dispersion) 현상을 겪는다. 분산 현상으로 인해 주파수별로 소리 도달 시간 차이는 소리 전달 거리에 비례해 증가하며, 주변 소음이 변화해도 비례 관계는 변하지 않는다.
김효수 연구교수는 이러한 관찰에 기반해 고체 표면을 통해 전달된 터치 소리를 스마트폰에 녹음하고 간단한 조정 과정을 통해 주파수별 소리 도달 시간 차이와 소리 전달 거리의 관계를 파악했다. 이후 이 값을 이용해 사용자의 터치 입력 위치를 정확하게 계산하는 기술을 개발했다.
개발한 시스템은 약 17인치의 터치스크린에서 평균 0.4cm 이내의 측정 오차를 보였다. 특히 나무 책상, 유리 거울, 아크릴 보드 등 다양한 종류의 사물에서 주변 물체의 위치나 소음이 변하는 상황에서도 항상 1cm 이내의 측정 오차를 기록하는 정확성을 보였다.
특히 기존 기술이 터치 입력 위치파악에만 수백 초 소요되는 것과 달리 정확성과 편리한 사용을 위해 약 10초 이내의 간단한 조정을 통해 기술을 적용하는 데 성공했다. 연구팀은 실제 사용자를 대상으로 한 실험에서도 사용자 경험 및 정확성 등 모든 지표에서 긍정적인 반응을 얻었다고 밝혔다.
신 교수는 “우리가 주위에서 흔히 볼 수 있는 거울, 책상, 벽 등의 표면을 마치 터치스크린처럼 사용할 수 있다면 재미있고 유용한 앱들이 많이 활성화될 것이다”라며 “이 기술은 마이크로폰 3~4개 설치만으로도 터치 입력을 가능하게 하는 새로운 터치 인터페이스 기술이다”라고 말했다.
이번 연구는 Microsoft Research Asia(마이크로소프트연구소 아시아)의 지원을 받아 수행됐다.
※ 데모 비디오 링크
http://cps.kaist.ac.kr/research/ubitap/ubitap_demo.mp4
□ 사진 설명
사진1. 터치 입력 기술 사용 예제
2018.12.13 조회수 11769 -
한동수, 신진우 교수, 느린 인터넷 환경에서도 고화질 영상 감상 기술 개발
〈 (왼쪽부터) 김재홍, 정영목 석사과정, 여현호 박사과정, 한동수, 신진우 교수 〉
우리 대학 전기및전자공학부 신진우, 한동수 교수 연구팀이 딥러닝 기술을 이용한 인터넷 비디오 전송 기술을 개발했다.
여현호, 정영목, 김재홍 학생이 주도한 이번 연구 결과는 격년으로 개최되는 컴퓨터 시스템 분야의 유명 학술회의인 ‘유즈닉스 OSDI(USENIX OSDI)’에서 10월 10일 발표됐고 현재 국제 특허 출원을 완료했다.
이 기술은 유튜브, 넷플릭스 등에서 비디오를 사용자에게 전송할 때 사용하는 적응형 스트리밍(HTTP adaptive streaming) 비디오 전송기술과 딥러닝 기술인 심층 콘볼루션 신경망(CNN) 기반의 초해상화를 접목한 새로운 방식이다.
이는 열악한 인터넷 환경에서도 고품질, 고화질(HD)의 비디오 시청이 가능할 뿐 아니라 4K, AV/VR 등을 시청할 수 있는 새로운 기반 기술이 될 것으로 기대된다.
기존의 적응형 스트리밍은 시시각각 변화하는 인터넷 대역폭에 맞춰 스트리밍 중인 비디오 화질을 실시간으로 조절한다. 이를 위해 다양한 알고리즘이 연구되고 있으나 네트워크 환경이 좋지 않을 때는 어느 알고리즘이라도 고화질의 비디오를 감상할 수 없다는 한계가 있다.
연구팀은 적응형 스트리밍에 초해상화를 접목해 인터넷 대역폭에 의존하는 기존 적응형 스트리밍의 한계를 극복했다. 기존 기술은 비디오를 시청 시 긴 영상을 짧은 시간의 여러 비디오 조각으로 나눠 다운받는다. 이를 위해 비디오를 제공하는 서버에서는 비디오를 미리 일정 시간 길이로 나눠 준비해놓는 방식이다.
연구팀이 새롭게 개발한 시스템은 추가로 신경망 조각을 비디오 조각과 같이 다운받게 했다. 이를 위해 비디오 서버에서는 각 비디오에 대해 학습이 된 신경망을 제공하며 또 사용자 컴퓨터의 사양을 고려해 다양한 크기의 신경망을 제공한다.
제일 큰 신경망의 크기는 총 2메가바이트(MB)이며 비디오에 비해 상당히 작은 크기이다. 신경망을 사용자 비디오 플레이어에서 다운받을 때는 여러 개의 조각으로 나눠 다운받으며 신경망의 일부만 다운받아도 조금 떨어지는 성능의 초해상화 기술을 이용할 수 있도록 설계했다.
사용자의 컴퓨터에서는 동영상 시청과 함께 병렬적으로 심층 콘볼루션 신경망(CNN) 기반의 초해상화 기술을 사용해 비디오 플레이어 버퍼에 저장된 저화질 비디오를 고화질로 바꾸게 된다. 모든 과정은 실시간으로 이뤄지며 이를 통해 사용자들이 고화질의 비디오를 시청할 수 있다.
연구팀이 개발한 시스템을 이용하면 최대 26.9%의 적은 인터넷 대역폭으로도 최신 적응형 스트리밍과 같은 체감 품질(QoE, Quality of Experience)을 제공할 수 있다. 또한 같은 인터넷 대역폭이 주어진 경우에는 최신 적응형 스트리밍보다 평균 40% 높은 체감 품질을 제공할 수 있다.
이 시스템은 딥러닝 방식을 이용해 기존의 비디오 압축 방식보다 더 많은 압축을 이뤄낸 것으로 볼 수 있다. 연구팀의 기술은 콘볼루션 신경망 기반의 초해상화를 인터넷 비디오에 적용한 차세대 인터넷 비디오 시스템으로 권위 잇는 학회로부터 효용성을 인정받았다.
한 교수는 “지금은 데스크톱에서만 구현했지만 향후 모바일 기기에서도 작동하도록 발전시킬 예정이다”며 “이 기술은 현재 유튜브, 넷플릭스 등 스트리밍 기업에서 사용하는 비디오 전송 시스템에 적용한 것으로 실용성에 큰 의의가 있다”고 말했다.
이번 연구는 과학기술정보통신부 정보통신기술진흥센터(IITP) 방송통신연구개발 사업의 지원을 받아 수행됐다.
비디오 자료 링크 주소 1.
https://www.dropbox.com/sh/z2hvw1iv1459698/AADk3NB5EBgDhv3J4aiZo9nta?dl=0&lst =
□ 그림 설명
그림1. 기술이 적용되기 전 화질(좌)과 적용된 후 화질 비교(우)
그림2. 기술 개념도
그림3. 비디오 서버로부터 비디오가 전송된 후 저화질의 비디오가 고화질의 비디오로 변환되는 과정
2018.10.30 조회수 10834 -
이흥규 교수, 인공신경망 기반 워터마킹 기술 개발
〈 (왼쪽부터) 강지현,문승민,지상근 박사과정, 이흥규 교수 〉
우리 대학 전산학부 이흥규 교수 연구팀이 인공신경망을 이용해 워터마크를 영상에 삽입 및 검출하는 기술을 개발했다.
인공신경망 기반 워터마킹 기술은 3일부터 홈페이지를 통해 시범 운영되고 있다.( http://watermark.kaist.ac.kr )
이번 웹 서비스는 연구실 수준으로만 진행되던 기술들을 다년간의 연구개발을 통해 일반에 공개함으로써 특정 조건의 실험실 환경이 아닌 조건이 변화하는 실제 환경에서 적용된다.
이를 통해 인공신경망을 기반으로 하는 새로운 접근 기법의 성능을 검증하고 기존 한계점을 극복할 수 있는 연구 방향을 제시하는 초석이 될 것으로 기대된다.
현재까지 개발된 기존 워터마킹 기술은 모두 공격 유형, 세기 등 특정 조건을 사전에 정하고 이를 만족시키도록 설계 및 구현됐다. 따라서 다양한 공격 유형이 존재하는 실제 환경에 사용하기에는 실용적 측면, 기술 확장성, 유용성 등에 한계가 있었다.
또한 워터마크 제거, 복사, 대체 등의 해킹 기술 발전으로 인해 기술 자체의 보안 취약성에도 문제가 있었다.
연구팀의 웹 서비스에서는 ▲인공신경망 학습을 통한 새로운 공격에 대응하고 ▲인공신경망의 비선형적인 특성을 통해 높은 보안성을 가진 인공신경망 기반 2D 영상 워터마킹 기법 ▲다양한 시점 변환이 발생하더라도 영상 보호가 가능한 DIBR 3D 영상 워터마킹 기법 ▲워터마크 삽입으로 인한 시각피로도 상승을 최소화하는 S3D 영상 워터마킹 기법을 제공한다.
연구팀은 다수의 연구 결과들을 기반으로 해당 웹 서비스 기술을 구현했다. 연구팀의 2D 영상 워터마킹 기법은 최초의 인공신경망 기반 워터마킹 기법으로 이미지에 가해질 수 있는 다양한 공격을 이용해 인공신경망을 학습함으로써 강인성을 획득한다.
동시에 인공신경망의 심층구조를 통해 워터마크 해킹 공격에 대한 높은 보안성을 획득함으로써 기존의 보안 취약점을 대폭 개선했다. 고부가가치를 가지는 3D 영상 보안을 위한 워터마킹 기법도 개발해 웹 서비스로 제공한다.
사용자는 2D 영상 또는 3D 영상을 웹 서비스에 업로드 해 워터마크를 삽입하고 추후 필요시 삽입한 워터마크를 검출함으로써 각종 분쟁 해결에 활용할 수 있다.
또한 이 기술은 압축 등의 공격을 가상으로 진행하는 시뮬레이션 툴과 워터마크 삽입 세기 조절, 그리고 워터마크 삽입으로 인한 영상품질 비교 등의 서비스를 함께 제공한다.
이번 연구는 기술 활용 모델에 따라 요구되는 다양한 견고성에 따라 유연하게 추가 수정(修正) 구현 가능하고 해킹에 견고하게 설계됨으로써 워터마킹 기술 유용성을 극대화했다.
이에 따라 개발 기술은 향후 인증, 진위 판별, 유통 추적이나 저작권 분야 등에서 다양한 콘텐츠를 사용한 활용이 가능하다. 향후 각종 영상물들의 불법 활용으로 인해 발생하는 사회경제적 손실을 줄이고 콘텐츠 산업의 성장과 디지털 사회 선진화에 기여할 것으로 기대된다.
연구팀은 개발된 기술은 다양한 공격 유형에 적응적으로 대응하며 상용 가능한 수준의 기술 신뢰도를 보인다고 밝혔다.
이흥규 교수는 “영상 관련 각종 분쟁들이 저작권에 국한되던 종전의 범위를 넘어 최근 가짜 영상 유통에 따른 진위 판별, 인증, 무결성 검사, 유통 추적 등으로 관심 분야가 급속히 커지고 있다”며 “인공지능 기술을 활용해 기존 워터마킹 기법들의 기술적인 한계점을 해결할 수 있는 디지털 워터마킹 연구를 선도하겠다”고 말했다.
이번 연구는 한국연구재단이 추진하는 중견연구지원사업의 지원으로 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1.2D 영상 워터마킹 기법을 이용한 영상 예제
그림2.S3D 영상 워터마킹 기법을 이용한 영상 예제
2018.09.11 조회수 8449 -
이동만 교수, 빅데이터로 SNS 분석해 맞춤형 장소 제공 기술 개발
<좌측부터 전산학부 이동만 교수, 신병헌 박사과정 학생, 최인경 박사과정 학생>
전산학부 이동만 교수 연구팀이 소셜 네트워크 서비스(SNS)의 사진과 글을 기반으로 장소의 특성을 분석해 사용자에게 맞춤형 장소를 제공하는 기술을 개발했다. 이 기술은 현재의 위치기반 추천서비스를 인공지능형 개인비서서비스로 도약시키는 원천기술이 될 것으로 기대된다.
이번 연구는 기존 위치기반 장소 검색 및 추천서비스의 검색 수준을 향상시켜 사용자들이 장소를 선택하는 기준을 다양하게 적용시킬 수 있다. 사용자의 트렌드를 반영해 실시간으로 변화된 장소 추천을 할 수 있을 것으로 보인다. 문화기술대학원 이원재, 박주용 교수와 전산학과 차미영 교수가 공동으로 참여한 이번 연구의 API(응용 프로그래밍 인터페이스)는 http://placeness.kaist.ac.kr:8080/ 을 통해 공개됐고 관련 정보는 http://placeness.kaist.ac.kr/wiki/doku.php 에서 열람할 수 있다.
맛집 추천서비스, 소셜 커머스 등 위치를 기반으로 정보 검색 및 추천서비스를 제공하는 업체들은 주로 고객의 후기를 수집하거나 직접 방문을 통해 경험한 내용을 토대로 음식점 혹은 매장을 평가한다. 이는 비교적 정확한 정보를 제공하지만 시간적, 경제적 비용이 많이 소모된다. 또한 사용자 전체의 관심과 선택의 평균에 중점을 두기 때문에 사용자 개인의 특성을 충분히 고려하지 못한다는 한계가 있다. 시간이 지날수록 사용자는 평균 중심의 예상 가능한 선택지를 추천받을 확률이 높아진다.
따라서 같은 장소라도 사용자가 방문하고자 하는 목적이 다르기 때문에(모임, 상견례, 소개팅 등) 방문 목적과 사회적 맥락을 파악할 수 있는 추가적인 기능이 필수적이다. 이를 위해 기본적으로 제공되는 정보 외에도 실제 사람들이 각 장소에서 어떤 세부적 활동을 하며 공간을 소비했는지에 대한 데이터 수집이 필요하다. 연구팀은 문제 개선을 위해 특정 소셜 네트워크 서비스(인스타그램)에 올라온 사진과 텍스트 자료를 바탕으로 이를 분석하는 알고리즘을 개발했다.
기존에 존재하는 딥러닝 방식을 이용해 사진을 분석하는 기술과 연구팀이 새로 개발한 텍스트 분석 기술인 워드백(Wordbag) 기술을 결합했다. 특정 상황이나 분위기에 사용되는 단어들을 분석하고 단어마다 가중치를 둬 분류하는 기술이다. 연구팀은 API에서 주요 연구 이슈에 따라 크게 4개의 세부 분야별 정보를 제공한다. ▲상위 장소의 장소성(장소의 성격 : placeness), ▲상위 장소 내에 있는 세부 장소의 장소성 추론, ▲감성분석 기반의 장소 분위기 추론, ▲사용자와 장소성 간 연관성을 제공한다.
연구팀의 API는 SNS에 존재하는 연구개발 대상으로 지정된 특정 상위장소(코엑스. 아이파크 몰) 및 그 내부의 세부장소에 대해 언급된 데이터를 분석해 행위, 방문자, 시간, 분위기 등 다양한 관점에서 공간의 활용 가능성을 제공한다. 이는 같은 장소라도 사용자가 시간대, 목적에 따라 다르게 활용했던 이력이나 기존 서비스에서 제공이 어려웠던 분위기(ex. 밝은, 전통적인 등)나 방문 목적(ex. 데이트, 공부, 회의)을 데이터로 수집할 수 있기 때문에 사용자의 의도에 따라 장소를 추천할 수 있다.
이 교수는 “이 연구에서 개발된 API를 통해 기존의 위치기반 장소 검색 및 추천 서비스의 검색 수준을 향상시키고 방문자들의 트렌드 변화에 따라 자동으로 변화된 장소를 추천할 수 있다”고 말했다. 또한 “기존 비정형 텍스트 데이터 분석의 한계를 극복하기 위해 사진과 텍스트를 동시에 분석해 공간에 대한 사회적 정보를 추론할 수 있어 현재의 위치기반 추천 서비스가 인공지능형 개인비서서비스로 도약하는 핵심 기술이 될 것이다”고 말했다.
이번 연구는 과학기술정보통신부 디지털콘텐츠 원천기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다.
2017.08.29 조회수 17809 -
신인식 교수, 스마트기기 간 어플기능 공유 기술 개발
〈 신인식 교수 연구팀 〉
사례 1. 직장인 김씨는 해외 출장 중 공항에 비치된 태블릿 PC를 이용해 본인의 SNS 계정에 접속해 남는 시간을 활용했다. 하지만 그 태블릿 PC에는 해킹 바이러스가 설치돼 있었고 김씨의 SNS 속 사진들이 다른 누군가에 의해 삭제되는 사고가 발생했다.
사례 2. 중학생 아들을 둔 이씨 부부는 카드사와 게임 회사에 분주하게 연락을 취하고 있다. 게임을 좋아하는 아들이 스마트폰을 이용해 백만 원 상당의 게임 아이템을 결제했기 때문이다.
사례 3. 평소 게임을 좋아하는 박씨는 스마트폰을 통해 고가의 레이싱 게임을 구매했다. 하지만 화면이 너무 작아 생동감이 떨어졌고, TV에 연결해 조이스틱을 사용해봤지만 조이스틱의 반응이 느려 게임을 제대로 즐길 수 없었다.
위의 사례는 스마트폰 및 다양한 스마트기기가 존재하는 현대 사회에서 기기로 인해 발생할 수 있는 다양한 문제점 중 일부이다. 위와 같은 문제들을 손쉽게 해결할 수 있는 기술이 개발됐다.
우리 대학 전산학부 신인식 교수 연구팀이 스마트 기기 간 어플리케이션의 기능을 공유할 수 있는 모바일 플랫폼 기술 ‘모바일 플러스(Mobile Plus)’를 개발했다.
이는 다른 모바일 기기에 설치된 앱끼리 별도의 수정 없이 자유롭게 기능을 공유할 수 있는 기술이다.
오상은 박사과정이 1저자로 참여한 이번 연구는 지난 6월 21일 미국에서 열린 모바일 컴퓨팅 분야 최고 권위 학술대회 ACM(국제컴퓨터학회) MobiSys에서 논문으로 출간됐다.
스마트폰 사용자들은 카카오톡이나 페이스북을 통해 다른 SNS 계정에 로그인을 하거나 사진 앱에 저장된 사진을 다른 SNS로 전송하는 작업 등을 빈번하게 활용한다. 이와 같은 기술은 앱 끼리 로그인 기능, 사진 관리 기능 등을 공유하고 있기 때문에 가능하다.
이러한 기능 공유를 통해 사용자는 다양하고 편리하게 스마트폰을 활용할 수 있고, 개발자는 간편하게 앱을 개발할 수 있다.
하지만 현재의 안드로이드나 iOS 플랫폼에서는 앱 기능 공유의 범위가 같은 모바일 기기 안에서만 작동한다. 기기 간 서비스 공유를 위해서는 특정 앱의 개발이 필요하고 기기마다 설치, 구매를 해야 하기 때문에 개발자와 사용자 모두에게 번거로운 일이다.
연구팀은 문제 해결을 위해 기기 간 서비스 공유 기능을 지원하는 플랫폼 기술을 개발했다. 이는 여러 모바일 기기에서 각각 실행되는 앱들이 마치 하나의 모바일 기기에서 실행되는 것과 같은 효과를 주는 가상화 기술이 핵심이다.
연구팀은 단일 기기에서 동작하던 원격 함수 호출(Remote Procedure Call) 원리를 멀티 디바이스 환경에 맞게 확장시키면서 가상화에 성공했다.
이 가상화 기술은 기존 앱들의 코드를 수정하지 않아도 기능 공유가 가능하다. 사용자 입장에서는 추가 구매 혹은 업데이트 없이도 사용할 수 있다. 또한 앱 종류에 구애받지 않는 기능 공유가 가능하다.
모바일 플러스 기술은 카메라, 마이크, GPS 등 하드웨어 뿐 아니라 앱이 제공하는 로그인, 결제, 사진 공유 등의 기능도 공유할 수 있다. 적용할 수 있는 기술의 범위가 매우 넓다는 큰 장점을 갖는다.
신 교수는 “모바일 플러스 기술은 스마트홈, 스마트카 기술 등과 함께 시너지 효과가 클 것으로 예상된다”며 “스마트폰을 허브로 스마트 가전제품이나 차량 인포테인먼트 시스템에서 다양한 앱들을 보다 더 편리하고 안전하게 사용하는 새로운 사용자 경험(UX)을 제공할 수 있다.”고 말했다.
□ 사용 예시 및 그림 설명
다른 모바일 기기 간 앱 기능 공유는 여러 가지 새로운 사용 예시를 만들 것이며 당장 실현 가능한 기술도 존재한다.
1. 보안성 향상: 로그인(login), 온라인 결제(payment) 등
사용자가 공공 도서관에서 빌린 태블릿이나 호텔방에 비치된 스마트TV 등에서 인스타그램과 같은SNS 앱에 로그인하고 싶은 경우가 있다. 그러나 이와 같은 공공(public) 태블릿이나 스마트TV는 보안상으로 매우 취약할 가능성이 높다. 이러한 공공 기기에(패스워드를 입력하며) 직접 로그인을 한다는 것은 매우 꺼려질 수 있다. 이때 이러한 공공 태블릿에서 직접 패스워드를 입력하는 대신 사용자 개인(personal) 스마트폰의 페이스북/카카오톡 로그인 기능을 사용해 공공 태블릿에 로그인함으로써 이와 같은 보안 위험을 회피할 수 있다. (그림2 참조)
그림2. 자신의 스마트폰을 이용해 공용 기기에서도 안심하고 로그인할 수 있다.
또한 공공장소에 있는 스마트TV 등에 나오는 인터넷 쇼핑 사이트에서 보고 있는 특정 제품을 구매할 경우, 이와 같은 공공 스마트TV에서의 결제는 역시 보안 위험에 노출될 수 있다. 이 경우 결제시에 사용자 개인 스마트폰의 결제 기능을 사용하여, 사용자 개인 스마트폰에서 결제가 수행되도록 함으로써 역시 이와 같은 보안 위험을 회피할 수 있다.
또한, 청소년이 게임중 우발적으로 혹은 중독적으로 게임 아이템등을 쇼핑할 경우, 결제 서비스가 부모 스마트폰에서만 이루어지도록 강제함으로써, 청소년들의 우발적/중독적 쇼핑을 제한할 수 있다. (그림3 참조)
그림3. 자녀의in-app 구매를 부모가 자신의 스마트폰을 통해 제어할 수 있다.
2. 컨텐츠 분배(contents sharing)
예를 들어 사용자가 스마트폰에서 이메일을 읽던 중 첨부파일을PDF로 열어보고 싶은 경우(스크린이 더 큰) 다른 태블릿에서 이PDF 파일을 열고자 할 경우가 있다. 이 때 기존 모바일 환경에서 사용자는PDF 파일을 먼저 스마트폰에 저장한 후 카카오톡 등 메신저 앱으로 직접 태블릿으로 옮기거나PDF 파일을 클라우드 스토리지에 업로드한 후 태블릿에서 다시 다운로드하는 번거로운 방식을 통해 다른 태블릿에서PDF 파일을 열어 볼 수 있다. 이에 반해, Mobile Plus에서는 사용자가 스마트폰에서PDF 파일을 태블릿에서 열겠다고 지정하면, 이 기능이 자동으로 수행된다. 이 때, 기존의 이메일 앱(i,e., Gmail)과PDF Viewer를 전혀 수정하지 않아도, 이러한 기능 수행이 가능하다. 또한 태블릿에서PDF 문서 중 일부를copy한 후, 스마트폰의 이메일 앱에 붙여넣기(paste)할 수도 있다.
3. I/O 분배(I/O sharing)
스마트TV에서 카레이싱 게임을 생각해보자. 카레이싱 게임은 가속도 센서를 이용하는 게임인데, 스마트TV에서는 가속도 센서가 없다. 이 경우 사용자는 다른 모바일 기기의 가속도 센서 기능을 사용하며(모바일 기기를 자동차 핸들처럼 움직이며) TV 영상에 나오는 차량을 운전하며 카레이싱 게임을 할 수 있다. 즉, 가속도 센서가 없는 스마트TV에서도 사용자는 스마트폰의 센서 기능을 공유하여, 스마트폰을 마치 콘솔 기기의 컨트롤러처럼 사용하며 카레이싱 게임을 즐길 수 있다. (그림4 참조) 비슷한 예로 카메라가 없는 스마트TV에서 스마트폰의 카메라를 이용하여 영상 통화를 하거나, 유심카드가 없는 태블릿에서 스마트폰의 유심카드를 이용하여 전화 통화를 하거나LTE 데이터 통신을 할 수 있다.
그림4. 스마트폰을 컨트롤러로 사용해서 게임을 더욱 더 신나게 즐길 수 있다.
2017.07.26 조회수 14968 -
한동수 교수, 크라우드소싱 기반 실내 위치인식 시스템 개발
〈 한 동 수 교수 〉
우리 대학 전산학부 한동수 교수 연구팀(지능형 서비스통합 연구실)이 실내 공간에서 획득한 와이파이 신호의 수집 위치정보를 자동으로 파악할 수 있는 기술을 개발했다.
이 기술은 글로벌 실내 위치인식 시스템 구축에 필요한 핵심 기술로 다수의 스마트폰에서 수집된 무선랜 핑거프린트의 수집 위치를 자동으로 라벨링하는 인공지능 기법이다. 비용을 절감하면서 높은 정확도를 가질 수 있고 무선랜 핑거프린트 수집이 가능한 건물이라면 어느 곳에도 적용 가능하다.
여러 글로벌 기업들이 실내 GPS를 실현하기 위해 전 세계 주요도시에서 수만 건의 실내 지도를 수집했다. 실내 지도와 함께 신호 지도 수집도 시도했지만 높은 정확도를 갖지 못했고 그 결과 실내에서의 위치 인식 서비스 질이 떨어진다.
연구팀은 문제 해결을 위해 실내를 이동 공간과 체류 공간으로 구분하고 각각의 공간에 최적화된 수집 위치 라벨링을 자동화하는 기술을 개발했다.
연구팀이 개발한 기술은 복도, 로비, 계단과 같은 이동 공간에서도 수집된 신호의 위치정보를 별도의 외부 정도 없이도 자동으로 라벨링하는 새로운 자율학습(Unsupervised Learning) 인공지능 기술이다.
이 기술을 토대로 기초실험연구동(N5)과 김병호-김삼열IT융합빌딩(N1)에서 실험을 실시했고, 충분한 양의 학습 데이터가 주어진다는 가정 하에 오차범위 3~4미터 수준의 정확도를 보였다.
이는 수작업을 통해 수집 위치를 라벨링한 결과와 비슷한 정확도로 연구팀이 함께 개발한 지자기 신호, 3축 가속기, 자이로스코프 기반의 딥러닝을 활용한 새로운 센서 퓨전 기법을 통하면 정확도가 더욱 상승하는 결과를 보였다.
그 동안 스마트폰을 통해 수집된 핑거프린트는 활용되지 못하고 버려졌지만 개발된 기술을 통해 무선랜 핑거프린트 빅데이터 영역이 새롭게 열릴 것으로 기대된다.
개발된 GPS 구축 기술은 글로벌 기업이나 국내 위치정보 서비스 기업 등이 전국 범위에서 위치정보 서비스를 제공할 때 도입해 효과적으로 사용할 수 있을 것으로 예상된다.
GPS 신호가 도달하지 않는 실내 환경에서 위치인식 정확도가 높아짐에 따라 포켓몬고 등의 O2O(online to offline) 위치기반 게임도 실내에서 실행 가능할 것으로 기대된다.
또한 다양한 위치기반 SNS, 사물인터넷 등 서비스가 활성화되고 위급한 상황에서 112나 119에 구조요청을 할 시 정확한 위치 파악이 가능할 것으로 보인다.
한 교수는 “개발된 글로벌 실내 위치인식 시스템 구축 기술을 KAIST 실내 위치인식 시스템인 카이로스(KAILOS)에 탑재해 서비스 할 예정이다”며 “전 세계 어느 건물에서든 정확도 높은 실내 위치인식 시스템을 손쉽게 구축할 수 있고 장래에 대부분 실내 공간에서도 위치인식 서비스가 제공 가능할 것이다”고 말했다.
카이로스는 2014년 KAIST에서 출시한 개방형 실내 위치인식 서비스 플랫폼이다. 자신이 원하는 건물의 실내지도를 카이로스에 등록하고 해당 건물의 핑거프린트를 수집해 실내 위치인식 시스템을 구축하도록 지원 중이다.
□ 그림 설명
그림1. 핑거프린트를 수집하여 신호지도를 구축한 뒤, 구축된 신호지도를 기반으로 위치를 추정하는 과정
그림2. KAILOS가 여러 가지 신호와 센서를 복합적으로 사용하였을 때 예상되는 정확도
2017.04.12 조회수 14822