효율적인 실내 측위 시스템을 제공하기 위해서는 이를 효과적으로 관리하고 서비스해야 한다. 기존의 온프레미스 방식과 같이 자체적으로 서버를 보유하고 운영하는 것은 확장 및 관리에 많은 제약이 있다. 본 논문 에서는 실내 측위 시스템을 클라우드 기반 서비스형 소프트웨어 (SaaS)에 구현하였다. 클라우드 플랫폼을 사용하면 시스템의 유지 관리나 인프라 관리에 대한 고민이 필요가 없다. 단지 사용자에게 서비스를 어떻게 제공할지에 대해서만 고민하면 된다. 따라서 실내 측위 시스템에 필요한 실내 구조, 서비스와 엔진을 클라우드에 배포하였다. 실내 구조는 관계형 데이터베이스로 구현이 되어 각 공간이 유기적으로 연결이 된 다. 또 한 실내 공간에 맞게 서비스를 구분하였고, 서비스에 맞는 엔진 제공되게 하였다. 따라서 자원을 효율적으로 사용하면서 서비스를 비동기적으로 수행할 수 있다. 우리는 서울에 위치한 대형 지하주차장을 가진 COEX 에서 실험을 진행하였다. 차량 내부에 스마트폰을 놓고 앱과 클라우드 플랫폼 간의 통신을 통해 실시간 실내 측위 서비스를 요청하였다. 본 논문에서 제시한 시스템을 이용하여 97.93%의 층 정확도를 보였고, 평 균 4.80 m의 위치 오차를 보였다.

SaaS Based Indoor Localization System

Taehun Kim, Beomju Shin, Chung Gu Kang, Donghyun Shin, Changsoo Yu, Hankyeol Kyung, Taikjin Lee

To provide an efficient indoor positioning system, it is essential to manage and serve it effectively. Operating an on-premises server independently, as in the traditional approach, comes with many constraints regarding scalability and management. In contrast, we have implemented our indoor positioning system in the cloud. Utilizing the cloud platform eliminates concerns about system maintenance and infrastructure management, allowing us to focus solely on how to deliver services to users. Consequently, we deployed the indoor structure, services, and engines required for the indoor positioning system in the cloud. The indoor structure is implemented as a relational database, ensuring that each space is organically interconnected. Furthermore, services are tailored to fit indoor spaces, and engines are provided accordingly. This enables us to perform services asynchronously while efficiently utilizing resources. We conducted experiments at COEX, large underground parking lots located in Seoul. We placed smartphones inside vehicle and requested real-time indoor positioning services through communication between the app and the cloud platform. Using the system proposed in this paper, we achieved a floor accuracy of 97.93% and an average position error of 4.80 meters.

Keywords: cloud platform, relational database, indoor localization

Speaker 김태훈 한국과학기술연구원