▲김원열 대학원생 사진.

서동환 교수 연구팀 김원열·이수환 대학원생,

인공지능 관련 최상위 저널 논문 게재

전자전기정보공학부 전기전자공학전공 서동환 교수(임베디드 신호처리 실험실) 연구팀의 김원열·이수환 대학원생은 구글 스칼라가 발표한 인공지능 관련 최상위 저널에 해당하는 「Expert Systems With Applications」 학술지(JCR 8.6%, IF 6.9)에 지난해 9월(오프라인)과 12월(온라인)에 각각 논문을 게재했다.

이번 논문으로 연구팀은 스마트 팩토리의 핵심 요소인 사이버 물리 시스템(CPS; Cyber-Physical Systems)에 적용할 수 있는 IoT를 이용한 실내 측위 시스템(IPS; Indoor Positioning Systems)으로써의 가변적 실내 환경에 강인한 방법에 대한 연구방향을 제시했다.

연구 결과는 IoT 생태계의 핵심이라 할 수 있는 스마트폰에 탑재된 IMU와 Wi-Fi를 이용한 기술로써 높은 범용성을 가질 것으로 판단된다.

사이버 물리 시스템은 다양한 물리 세계의 정보를 계측하는 기술들을 포함하고 이 중에서 실내의 사람뿐만 아니라 로봇에도 적용해야하는 핵심 기술인 모션 추정은 카메라와 IMU를 통하여 추정이 가능하지만 기술적 한계로 인해 현재는 고비용의 카메라 중심으로 적용돼 왔다.

9월에 게재된 논문‘Nine-Axis IMU-based Extended inertial odometry neural network’은 IMU의 궤적 추정 정확도를 크게 향상시켜 카메라 기반 시스템을 저비용의 IMU로 대체할 수 있는 이론적 근거를 마련한 것으로 평가된다.

또한 사이버 물리 시스템에서 장치의 위치를 추정하는 기술로 적용되는 IPS는 대부분 Wi-Fi fingerprint가 적용되고 있지만 간헐적으로 발생하는 무선 AP 불량은 시스템의 신뢰성을 감소시키는 상황이다.

12월에 게재된 논문 ‘Automatic self-reconstruction model for radio map in Wi-Fi fingerprinting’은 무선 AP 불량을 감지하고 자동으로 재구축하는 기법을 제안해 IPS의 무인자동화에 기여한 것으로 판단된다.

이번 연구들은 향후 보편화된 사이버 물리 시스템의 핵심 기술 요소로, 이를 바탕으로 서동환 교수 연구팀은 실내 공간에서 발생하는 모든 객체의 상황을 분석하는 기술을 개발하고 스마트 팩토리뿐만 아니라 극한 환경에서도 적용 가능한 범용적 연구를 지속 수행해나갈 계획이다.