< 사진 1. 전산학부 한동수 교수(앞줄 오른쪽에서 세번째) 연구팀 단체사진 >
우리 대학 전산학부 한동수 교수 연구팀(지능형 서비스 통합 연구실)이 실내외 환경 구분 없이 정밀한 위치인식이 가능한 `실내외 통합 GPS 시스템'을 개발했다고 8일 밝혔다.
이번에 개발된 실내외 통합 GPS 시스템은 실외에서는 GPS 신호를 사용해 위치를 추정하고 실내에서는 관성센서, 기압센서, 지자기센서, 조도센서에서 얻어지는 신호를 복합적으로 사용해 위치를 인식한다. 이를 위해 연구팀은 인공지능 기법을 활용한 실내외 탐지, 건물 출입구 탐지, 건물 진입 층 탐지, 계단/엘리베이터 탐지, 층 탐지 기법 등을 개발했다. 아울러 개발된 각종 랜드마크 탐지 기법들을 보행자 항법 기법(PDR)과 연계시킨 소위 센서 퓨전 위치인식 알고리즘도 새롭게 개발했다.
지금까지는 GPS 신호가 도달하지 않는 공간에서는 무선랜 신호나 기지국 신호를 기반으로 위치를 인식하는 것이 보통이었다. 하지만 이번에 개발된 실내외 통합 GPS 시스템은 신호가 존재하지 않고 실내지도가 제공되지 않는 건물에서도 위치인식을 가능하게 하는 최초의 기술이다.
< 그림 1. 실내외 통합 GPS 위치인식 과정 모식도 >
연구팀이 개발한 알고리즘은 구글, 애플의 위치인식 서비스에서는 제공하지 않는 건물 내에서의 정확한 층 정보를 제공할 수 있다. 비전이나 지구 자기장, 무선랜 측위 방식과 달리 사전 준비 작업이 필요치 않은 장점도 있다. 전 세계 어디에서나 사용할 수 있는 범용적인 실내외 통합 GPS 시스템을 구축할 수 있는 기반이 마련됐다.
연구팀은 GPS, 와이파이, 블루투스 신호 수신 칩과 관성센서, 기압센서, 지자기센서, 조도센서 등을 탑재시킨 실내외 통합 GPS 전용 보드도 제작했다. 또한 제작된 하드웨어(HW) 보드에 개발된 센서퓨전 위치인식 알고리즘을 탑재했다. 제작된 실내외 통합 GPS 전용 하드웨어(HW) 보드의 위치인식 정확도를 대전 KAIST 본원 N1 건물에서 측정한 결과, 층 추정에 있어서는 약 95%의 정확도를, 수평 방향으로는 약 3~6미터의 정확도를 달성했다. 실내외 전환에 있어서는 약 0.3초의 전환 속도를 달성했다. 보행자 항법(PDR) 기법을 통합시켰을 때는 1미터 내외의 정확도를 달성하였다.
연구팀은 위치인식 보드가 내장된 태그를 제작하고 박물관, 과학관, 미술관 방문객들을 위한 위치기반 전시 안내 서비스에 적용할 예정이다. 개발된 실내외 통합 GPS 태그는 어린이나 노약자를 보호하는 목적으로도 활용할 수 있으며 소방관 혹은 작업장 작업자의 위치 파악에도 활용할 수 있다. 한편 지하 주차장과 같은 실내로 진입하는 차량의 위치를 추정하는 차량용 센서 퓨전 위치인식 알고리즘과 위치인식 보드도 개발하고 있다.
< 그림 2. 실내외 통합 GPS 시스템 특성 >
연구팀은 차량용 실내외 통합 GPS 위치인식 보드가 제작되면 자동차 제조사, 차량 대여 업체들과의 협력을 모색할 예정이며, 스마트폰에 탑재될 센서 퓨전 위치인식 알고리즘도 개발할 예정이다. 개발된 알고리즘이 내장된 실내외 통합 GPS 앱이 개발되면 위치인식 분야에서 다양한 사업화를 모색하는 통신사와의 협력도 가능할 것으로 기대된다.
연구팀을 이끄는 전산학부 한동수 교수는 "무선 신호가 존재하지 않고 실내지도도 주어지지 않는 건물에서 위치인식이 가능한 실내외 통합 GPS 시스템 개발은 이번이 처음이며, 그 응용 분야도 무궁무진하다. 2022년부터 개발이 시작된 한국형 GPS(KPS) 시스템, 한국형 항공위성서비스(Korea Augmentation Satellite System, KASS)와 통합되면 한국이 실내외 통합 GPS 분야에서 선도 국가로 나설 수 있으며 향후 기술 격차를 더 벌릴 수 있도록 실내외 통합 GPS 반도체 칩도 제작할 계획이다ˮ라고 말했다.
< 그림 3. 실내외 통합 GPS 보드 샘플 >
또 "개발된 실내외 통합 GPS 태그를 사용한 과학관, 박물관, 미술관 위치기반 안내 서비스는 관람객의 동선 분석에도 유용하게 활용될 수 있다. 전시물 교체를 결정할 때 요구되는 꼭 필요한 유용한 정보다. 국립중앙과학관에 우선 적용될 수 있도록 노력하겠다”라고 말했다.
한편 실내외 통합 GPS 시스템, 그리고 위치기반 관람객 동선 분석 시스템 개발은 과기정통부의 과학문화전시서비스 역량강화지원사업의 지원으로 개발됐다.
기존 약물 개발 방식은 질병을 일으키는 원인이 되는 표적 단백질(예: 암세포 수용체)을 정하고, 그 단백질에 잘 달라붙어 작용을 막을 분자(약물 후보)를 찾는 방식으로 수많은 후보 분자 대상으로 진행하다 보니 시간·비용이 많이 들고 성공 가능성도 낮았다. 우리 대학 연구진이 표적 단백질 정보만 있으면, 사전 정보(분자)가 없어도 딱 맞는 약물 후보를 설계해 주는 AI를 개발해서 신약 개발의 새로운 가능성을 열었다. 우리 대학 화학과 김우연 교수 연구팀이 결합하는 약물 후보 분자의 사전 정보 없이 단백질의 구조만으로, 그에 꼭 맞는 약물 후보 분자와 그 결합 방식(비공유 결합성 상호작용)까지 함께 설계 및 최적화까지 할 수 있는 인공지능 모델 ‘BInD’를 개발했다고 10일 밝혔다. 이 기술의 핵심은 ‘동시 설계’다. 기존 AI 모델들은 분자만 만들거나, 만들어진 분자와 단백질의 결합 여부만 따로 평가했다. 반면, 이번
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2025-08-10회의실에 여러 사람이 동시에 모여 회의하는 경우처럼, 다수의 객체가 동시에 상호작용하는 고차원 상호작용(higher-order interaction)은 다양한 분야에서 발생하며, 실세계의 복잡한 관계를 담고 있다. 하지만 기술적 제약으로 인해 많은 분야에서는 주로 개별 쌍 간의 저차원 정보만 수집돼, 전체 맥락이 손실되고 활용에 제약이 따랐다. KAIST 연구진이 이처럼 불완전한 정보만으로도 고차원 상호작용을 정밀하게 복원*하는 AI ‘마리오(MARIOH)’를 개발하며, 소셜 네트워크, 뇌과학, 생명과학 등 다양한 분야에서 혁신적 분석 가능성을 열었다. *복원: 사라지거나 관측되지 않은 원래 구조를 추정/재구성하는 것 우리 대학 김재철AI대학원의 신기정 교수 연구팀이 저차원 상호작용 정보만으로 고차원 상호작용 구조를 높은 정확도로 복원할 수 있는 인공지능 기술인 ‘마리오(이하 MARIOH, Multiplicity-Aware Hypergraph
2025-08-05이차전지 양극 소재는 높은 충전 속도, 에너지 밀도, 안정성 등 어려운 기준들을 전부 충족해야 하기 때문에 소재 개발을 위해서는 수많은 소재 후보군을 고려해 탐색을 진행해야만 한다. 국내 산학 협력 연구진이 AI 및 자동화 시스템을 활용해 연구자의 개입 없이 이차전지 양극 소재의 개발을 진행하는 자율 탐색 실험실*을 구축했다. 이를 통해 개발 과정 중 발생하는 연구자의 노동을 최소화하며 탐색 기간을 93% 단축했다. *자율 탐색 실험실: 자율적으로 실험을 설계, 수행, 분석하여 최적의 소재를 탐색하는 플랫폼 우리 대학 신소재공학과 서동화 교수 연구팀이 포스코홀딩스 미래기술연구원(원장 김기수) 에너지소재연구소 LIB소재연구센터 연구팀과 산학 협력 연구를 통해, AI 및 자동화 기술을 활용해 이차전지 양극 소재를 탐색하는 자율 탐색 실험실을 구축했다고 3일 밝혔다. 이차전지 양극 소재 개발은 필연적으로 시료의 무게를 칭량하고 이송하는 정량, 혼합, 소결* 및 분석 과정을 거
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2025-07-31