KTNET-KAIST 산학연구센터의 센터장인 카이스트 전산학과 한동수 교수가 주목을 받고 있다. 지난 11월 한 교수는 ‘2011 대한민국 IT 이노베이션 대상’ 개인유공자 부문에서 대통령 표창을 수상했다.

▲ 한동수 교수

한동수 교수는 지난 2010년 사용자 참여형 방식을 Wi-Fi 신호를 사용해 실내에서 위치를 인식할 수 있는 기술 개발, 세계 최초로 Wi-Fi 기반 실내 내비게이션 시스템의 상용화 기술을 개발해 G20 행사기간에 코엑스에서 출시, Wi-Fi 기반 지하철 내비게이션 시스템인 ‘지하철 내리미’를 개발한 업적을 인정받았다. 또 유비쿼터스 헬스(u-Health), IT-바이오융합 등 다양한 IT융합분야에서 지난 10여년에 걸쳐 200여 편의 논문을 국내외 학술지에 게재, 2편의 전문서적 출간, 10건의 특허 등록, 20여 건의 특허를 출원해 국내외 IT융합기술 발전에 폭넓게 기여한 공로를 인정받아 수상자로 선정되었다.

세계 최초 와이파이 신호기반 지하철 내비게이션 상용화
Wi-Fi 신호에 기반한 지하철 내비게이션이 세계 최초로 우리나라에서 상용화됐다. KAIST 전산학과 한동수 교수 연구팀이 개발한 ‘지하철 내리미’는 지하철의 이동 상황을 스마트폰을 이용해 탑승객에게 실시간 안내하는 Wi-Fi 신호기반 지하철 내비게이션 앱이다. 이 앱은 지난 7월부터 구글 안드로이드 마켓에서 출시되었으며 현재도 정확도를 개선하기 위한 노력을 계속하고 있다. 현재는 새로운 버전을 출시하기 위한 테스트를 진행 중이다. ‘지하철 내리미’를 사용하는 이용자들은 도착역을 설정하면 자신이 하차할 역 한두 정거장 전에 도착이 가까워졌음을 실시간으로 안내받는다. 이로써 승객은 좀 더 편리하게 지하철을 이용할 수 있다. 한 교수는 “이번에 개발된 앱은 도착역까지 라우팅 패스를 찾아서 그려주고 이동 시간 등의 정보를 제공하는 종전의 지하철 내비게이션 수준에 머무르지 않고 현재 스마트폰의 이동 상황을 실시간에 정확히 패스 상에 모사해 준다는 점에서 기존의 지하철 내비게이션의 수준을 획기적으로 개선한 것”이라고 설명했다. 기존에는 기지국이나 중계기에서 송신되는 3G 신호 정보를 활용하거나 지하철 시간표를 이용한 지하철 내비게이션 시스템이 출시되기도 했다. 그러나 3G 방식의 경우 평균 오차 거리가 수배 미터에 달해 지하역의 인식에는 문제가 없지만 지상역 인식에 있어서는 자주 인식 오류가 발생하는 단점으로 인해 널리 사용되지 못하고 있다. 반면 Wi-Fi에 기반한 방식은 평균 오차 범위가 수십 미터에 불과해 지상역, 지하역 구분 없이 모두 실시간에 정확하게 인식되는 장점을 가지고 있다. 한동수 교수는 “Wi-Fi 신호에 기반한 지하철 내비게이션 시스템은 기존 방식에 비해 월등히 우수한 정확도와 안전성을 보여주고 있다”며 “앞으로 동경, 뉴욕, 런던, 파리, 북경, 상하이 등의 지하철에도 적용해 신속하게 전 세계에 확산시킬 계획”이라고 말했다. 아울러 “앞으로 버스, 기차에도 적용할 수 있는 Wi-Fi 신호 기반 내비게이션 시스템도 개발할 예정”이라고 덧붙였다. 2010년 코엑스몰처럼 넓은 공간에서 Wi-Fi 기반 실내 내비게이션 시스템을 개발해 세게 최초로 상용화시킨 바 있는 한동수 교수는 이번에 개발된 시스템에 사용된 핵심 기술에 대한 국내 특허와 4개국 국제 특허가 출원되었거나 출원 예정이다.

▲ Wi-Fi 신호에 기반한 지하철 내비게이션이 세계 최초로 우리나라에서 상용화됐다. KAIST 전산학과 한동수 교수 연구팀이 개발한 ‘지하철 내리미’는 지하철의 이동 상황을 스마트폰을 이용해 탑승객에게 실시간 안내하는 Wi-Fi 신호기반 지하철 내비게이션 앱이다

정교한 와이파이 신호기반 실내 내비게이션 기술 개발
최근 한동수 교수는 복잡한 실내 쇼핑센터에서 사용자가 구매를 원하는 물품을 손쉽게 찾아 갈 수 있도록 안내할 수 있는 Wi-Fi 신호를 이용한 정확도 높은 정교한 실내 내비게이션 기술을 개발했다. 이번에 개발한 Wi-Fi 신호기반 실내 내비게이션 기술은 Wi-Fi 신호 기반 실내 내비게이션 시스템의 위치 추정 정확도를 획기적으로 개선한 것이다. 테스트 결과 카이스트 도서관에서 평균 오차 거리 1.6m를 달성하는 성과를 거두었으며, 백화점과 유사한 실내 쇼핑센터에서는 평균 오차거리 2.7미터를 달성하는 것으로 확인되었다. 한 교수는  “이번에 달성한 정확도 개선은 기존의 위치 추청 기법에 실내 내비게이션이 갖는 연속 위치 추정의 특성을 활용한 신호 필터링 기법을 포함한 다양한 필터링 기법을 새롭게 개발하고 통합한 결과로, 이제 국내의 Wi-Fi 기반 실내 위치 추정 기술은 글로벌 Top 수준의 기술력을 확보한 것으로 보아도 좋다”고 덧붙였다. 실제로 카이스트는 국내 대표적인 할인 마트에서 세계적으로 이 분야에 앞선 기술력을 가진 것으로 알려진 유럽의 한 위치 인식 전문 업체와의 기술 비교에 있어서도 우위를 점한 것으로 판명되었다. 아울러 이번에 달성한 평균 오차거리 2.7미터는 할인 마트나 백화점과 같은 실내 공간에서 사용자가 구매를 원하는 상품의 위치를 안내할 수 있는 정도의 정확도인 것으로 확인되어 매장 내 위치 기반 광고를 포함한 다양한 신규 부가 서비스 창출에도 기여할 수 있을 것으로 기대되고 있다. 한 교수는 “이 기술은 또한 서울대 병원이나 삼성 의료원과 같은 복잡한 대형 병원에서 의사나 간호사의 근무 위치 파악과 다양한 검사를 받아야 하는 외래 환자의 검진을 안내하는 서비스에도 활용 가능할 것으로 예상하고 있다”면서 “앞으로도 위치인식분야에서 저희가 개발한 실내 위치 인식 기술이 자타가 공인하는 전 세계 넘버원으로 자리매김할 때까지 최선을 다하겠다”고 강한 포부를 밝혔다. NM