딥러닝 기반 정밀 위치 파악, “재난 등 극한상황 대응”

[애플경제 김향자 기자] 딥러닝을 적용, 스마트폰을 통해 재난이나 범죄, 실종 등 위험에 처한 사람의 위치를 정확히 판별, 구조와 추적을 할 수 있는 ‘자동 레이블링 기술’이 개발, 곧 실용화될 전망이다.

이는 낯선 지역에서 길을 찾거나, 위치·공간 인지능력이 저하된 노약자나, 시각장애인, 화재나 재난에 처한 사람이나 구조에 나선 소방관, 군인 등 다양한 위급상황에 최적화된 기술이다.

개인 스마트폰으로 ‘정확, 정밀한 위치 찾아내’

이를 개발, 민간 기술이전을 앞두고 있는 한국전자통신연구원은 “딥러닝 네트워크 기반 영상을 기반으로 실내외의 정밀하고 정확한 지점이나 위치를 파악한다”면서 “이를 서버 또는 스마트폰 온디바이스로 예측하는 ‘위치 공간 인지 증강 기술’”이라고 소개했다.

다시 말해 스마트폰을 통해 딥러닝 기반으로 위치를 영상으로 추적하고, 위치 추적 및 측정 기술인 ‘SLAM’(Simultaneous Localization and Mapping) 기반의 위치 자동 레이블링 기술이다.

해당 ‘고정밀 영상 측위 기술’은 실내외의 스마트폰 사용자들에게 자신 주변의 정밀한 위치 정보를 제공할 수 있다. 그래서 현재의 네비게이션보다 더욱 정확하고 정밀한 길안내를 할 수 있다는 얘기다.

“특히 GPS가 동작하지 않는 실내에서도 정확한 위치 기반 서비스가 가능하고, AR등 다양한 위치기반 인지증강 가능도 탁월해서 재난 구조 등에 매우 유용할 것”이란게 연구원의 설명이다.

이에 따르면 ‘자동 레이블링 기술’은 특정한 스마트폰에 내장할 수 있다. 그러면 네트워크나 서버와의 통신이 필요없이 스마트폰 자체에서 빠르고 간편하게 딥러닝 기반 영상 측위, 즉 위치 파악과 측정이 가능해진다.

“서버로 영상 전송않고, 스마트폰 내장, 실행”

특히 “스마트폰 내장만 하면 되고, 굳이 서버로 영상을 전송할 필요가 없어, 개인정보나 프라이버시 침해의 우려도 없다”는 설명이다. 또한 개인의 스마트폰에 내장, 실행되기 때문에 네트워크 전송 속도나 사용자 수에 영향을 받지 않는 것도 장점이다.

이는 또 위치 측정 기술인 ‘SLAM’을 활용, 측위 자원, 즉 위치정보를 자동으로 스마트폰에 제공한다. “기존에는 측위 자원을 수집하는데 시간이 오래 걸렸지만, 이는 매우 빠르고 손쉽게 누구나 레이블링이 가능하게 한다”고 전했다.

이 기술은 스마트폰 사용자에게 크기 1m 수준으로 정확한 위치정보를 제공한다. 특히 기업으로선 전 세계 어느 곳에서나 저비용으로 신속하게 ‘위치 기반 개인비서 시스템’을 구축할 수 있다. “이를 위해 ‘개방형 위치 공간 인지’를 증강할 수 있는 플랫폼 기술도 포함되어 있다”는 설명이다.

최종 기술, 민간기업 등에 이전 계획

한편 연구원은 이를 민간기업 등에 이전할 목적으로 개발한 것으로 알려졌다.

“이 기술은 와이파이나 BLE(저전력 블루투스 기술)와 같은 무선통신 인프라가 없어도 문제없이 작동할 수 있다”면서 “보행자 등에 대한 개방형 ‘위치공간 인지증강 서비스’ 플랫폼을 통해 세계 어느 곳이든 쉽고 다양한 ‘위치기반 인지증강 서비스’를 신속하게 제공할 수 있을 것”이라고 했다.

그래서 민간기업 등에게 △단일 영상을 입력으로 받아 실내외 위치값을 제공하는 측위 기술, △서버와의 통신을 통해 서버에서 영상측위 후 스마트폰으로 전송하는 기술, △스마트폰 온디바이스에서 구동되는 딥러닝 모델 기반 측위 기술, △스마트폰 CPU 모드로 초당 3 피 이상의 실시간 위치인식 기술 △SLAM 기술을 이용한 수집위치 자동 생성 기능, △ 측위자원 수집 정보와 수집위치를 동기화하여 저장하는 기능 등을 이전할 계획이다.

이와 함께 △위치인식 데이터 수집을 위한 포즈 데이터 변환 프로그램(소스), △영상 심층신경망 학습 기반 측위 서버 프로그램(소스), 그리고 특허 기술인 △ 실시간 측위 성능 분석을 통한 측위 서비스 품질 유지 방법 및 시스템도 함께 제공한다.

이를 통해 일반인, 노약자, 시각 장애인은 물론, “특히 각종 재난 상황에서 긴급 구조에 나선 대원들이 위치와 공간을 쉽게 인지할 수 있도록 함으로써 안전하게 위험에 대처할 수 있게 하는 것이 목적”이라고 강조했다.

현재 ‘자동 레이블링’ 기술의 성숙도는 최종 출시 단계인 9단계나, 시제품 인증 표준화 단계인 8단계에 조금 못미친 7단계, 즉 실제 환경에서 성능 검증이 이뤄진 수준으로 알려져있다. 연구원은 “향후 8단계의 표준화를 기하고 인허가를 취득한 후, 최종적으로 이를 사업화해 본격적인 양산단계에 들도록 할 계획”이라고 밝혔다.