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명동 A건물 팝업스토어에 참여한 유동인구는 몇 명이나 될까? AI유동인구 기술

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SK텔레콤이 AI 기반 위치 분석 플랫폼 ‘리트머스(LITMUS)’에 실내 측위 기술(PIN)*을 결합해 실내 유동 인구를 정밀하게 파악할 수 있는 ‘AI 유동 인구’ 기술을 개발했다.
* 실내 측위 기술(PIN): Positioning for Indoor & Network

명동 A건물 팝업스토어에 참여한 유동인구는 몇 명이나 될까?

한국 환경 정책∙평가 연구원 연구 결과*에 따르면, 우리나라 사람들은 통상적으로 24시간 중 21시간을 실내에 체류한다. 즉, 하루의 3시간 정도만 실외 이동을 하고 그의 7배 이상을 실내에 머문다. 기존 유동 인구 분석 기술은 특정 지역 내 기지국 접속 정보를 기반으로 해 실외 이동 인구와 실내 체류 인구의 구분이 어렵다는 단점이 있었다. 또한 현재 대부분의 측위 기술은 2차원 평면상에서 위도, 경도 좌표를 제공하는 형태이다.
* 한국환경정책·평가연구원, “실내공기질 관리 및 개선을 위한 기초연구”

정확한 유동 인구 분석을 위해서는 실외와 실내의 구분이 필요하고, 어떤 건물, 건물 내 몇 층, 어떤 매장에 있는지, 지하철 플랫폼 내에 있는지 등 건물, 지하철, 공항, 터널, 매장, 층과 같은 실내 지도 객체(Indoor Map Objectives)*를 분석하는 것이 필요하다. SKT는 리트머스에 실내 측위 기술을 적용해 이러한 특정 지역 내 건물 단위 목적별 실내 체류 인구수 및 수단별 실외 이동량 분석을 가능케 했다.
* 실내 지도 객체는 지도에 표기된 다양한 객체(도로, 건물, 강) 중 실내로 분류되는 객체를 정의함

건물 단위 체류 인구를 분석하는 ‘실내 측위 기술’은?

AI 유동인구 기술_01

이번에 리트머스에 적용한 실내 측위 기술(PIN)은 기존 위·경도 측위 방식을 실내 지도 객체를 정확히 추정하는 기술로 전환했다. 실내 지도 특성을 추정하는 기술은 매우 난이도가 높아 하나의 연결 기술로 해결할 수 없다. 이 때문에 기지국, 와이파이, 근거리 무선 통신 등 다양한 연결 정보를 융합하여 측위하는 통합 측위 방식을 사용한다. 딥러닝을 적용해 복잡한 연결 정보와 실내 지도 객체와 관계를 효율적으로 학습하도록 개발했다.

AI 유동인구 기술_02

이번 실내 측위 기술 결합을 통해 리트머스 앱에서 위와 같은 건물 단위 혼잡도 맵을 도출할 수 있다.
① 특정 지역 내 실내 체류 및 실외 이동 인원 구분하여 제공
② 특정 건물 단위 체류 목적 분석(예: A 건물 – 주거, 업무, 쇼핑 등)
③ 특정 지역 내 이동 수단별 분석(예: 명동 내 도보, 자차, 버스, 지하철 등)

리트머스는 현재 수도권 및 광역시의 상업 건물, 지하철 플랫폼, 공항, 대형 쇼핑몰 등을 실내 지도 객체를 추정할 수 있게 개발이 되어 있다. 장기적으로 더 많은 실내 지도 객체를 더 정교하게 추정할 수 있도록 고도화할 예정으로 뉴스룸 통해 관련 사례를 공개할 예정이다.

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