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AI 위치 측정
AI 음향 센싱
사회안전망 서비스

AI 위치 측정

긴급 상황 발생 대비 유동인구의 주요 경로와 최적의 대피 및 대피소의 위치를 파악하는 안내 서비스입니다.
Deep Learning 실내 위치 서비스

1.  
AI 실내 측정 위치 클라우드 플랫폼

딥러닝 기반 실내 위치 측정 플랫폼


IMU 센서 · 스마트폰 데이터 x 건물 인프라 데이터 x Deep Learning

IMU 센서 데이터 수집

건물 인프라 데이터

딥러닝 모델


스마트폰에 내장된 가속도계 및 자이로스코프 센서를 통해 운동 및 방향 정보를 실시간으로 수집합니다.

건물 내부의 구조, 벽, 문, 창문, 기둥, 와이파이 액세스 포인트 등과 관련된 정보를 데이터베이스로 수집합니다.

건물 인프라 데이터는 위치 인식 알고리즘에 도움을 주며, 위치 지점과 건물 구조를 연결하는데 사용됩니다.

딥러닝 알고리즘, 주로 순환 신경망 (RNN) 또는 변형된 LSTM (Long Short-Term Memory) 네트워크를 사용하여 IMU 센서 및 건물 인프라 데이터를 입력으로 받습니다.

이 모델은 위치 추정 및 방향 예측을 수행하며, 시간이 지남에 따라 위치를 연속적으로 업데이트합니다.
비 지도식 Deep Learning 실내 위치 서비스

2.  
비 지도식 Deep Learning

IMU x Wi-Fi x Deep Learning 모델을 사용하여, 고정밀 3D Mapping 위한 시스템을 구축하고, 사용자의 위치와 움직임을 실시간으로 추적하면서 환경을 매핑할 수 있습니다.

이는 실내 내비게이션, 환경 모니터링 및 위치 기반 서비스 개발과 같은 다양한 응용 분야에서 유용할 수 있습니다.

IMU 센서 데이터 수집

Wi-Fi 정보 수집

3D 맵 생성

IMU 센서를 통해 장치의 움직임 및 방향 정보를 실시간으로 수집합니다.

Wi-Fi 정보를 사용하여 주변 Wi-Fi 액세스 포인트의 위치 및 신호 강도 데이터를 수집합니다.
현재 위치에서 Wi-Fi 신호 강도 및 액세스 포인트 정보를 수집합니다.

이 정보는 주변 환경과의 상대적 위치를 결정하는 데 사용됩니다.
딥러닝 알고리즘, 주로 순환 신경망 (RNN) 또는 변형된 LSTM (Long Short-Term Memory) 네트워크를 사용하여 IMU 및 건물 인프라 데이터를 입력으로 받습니다.


이 모델은 위치 추정 및 방향 예측을 수행하며, 시간이 지남에 따라 위치를 연속적으로 업데이트합니다.

위치 추적을 시작한 배경

전 산업군에서 실내공간 위치추적 수요가 증가하고 있으나 GPS위치 측정 기술의 한계로써,
현재 개발한 AI 기반 위치 측정 플랫폼은 스마트 팩토리, 건설, 물류 및 모빌리티, 로봇틱스, 리테일과 B2C 서비스 뿐만 아니라 XR(증강현실) 게임 까지 다양하게 쓰이고 있습니다.
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