《GPS는 원래 부정확한 거라면서요?》 모빌리 | 커리어리

《GPS는 원래 부정확한 거라면서요?》 모빌리티 서비스와 GPS는 떼려야 뗄 수 없는 관계를 갖고 있습니다. 차량을 호출했을 때 드라이버가 라이더 위치를 확인해서 제대로 찾아오려면, 또 목적지까지 가는 경로를 실시간으로 공유하기 위해서 GPS는 필수 인프라이기 때문인데요. 우버, 구글이 가장 먼저 GPS 오차 개선을 시작했고 최근에는 카카오T, 쏘카 등 국내 모빌리티 업계에서도 GPS 오차를 보정하기 위해 눈물겨운 노력을 하는 중입니다. [ 큐레이터의 문장 🎒 ] 1️⃣ GPS 많이 들어봤는데 그게 정확히 뭐예요? GPS(Global Positioning System)는 미국 국방부에서 개발한 위성을 활용한 위성 항법 시스템인데요. 3~4개 이상의 위성에서 신호를 받아서 신호에 포함된 위성의 위치 정보와 수신된 신호 사이의 시간 차이를 활용해 수신한 기기의 위치를 결정하는 거예요. 현재 여러 국가가 자체적으로 위성 항법시스템을 만들고 있어요. 한국은 2035년까지 도입하겠다며 위치 오차를 1m까지 줄인 KPS(Korea Positioning System)을 개발 중입니다. 2️⃣ GPS 위치가 잘 안 맞을 때가 있는데 그건 왜 그런 거예요? 도심에서 주로 발생하는 오차는 '빌딩 숲'으로 인해 발생하는데요. '다중 경로' 현상이라고 하는 이 문제는 위성에서 보낸 신호가 빌딩에 반사되면서 발생해요. 스마트폰이 위성 신호를 바로 받는 게 아니라 빌딩에서 반사된 신호를 받아들이면서 틀린 위치로 인식하는 문제가 도심 속에서 자주 나타나는 거죠. 3️⃣ 그럼 이런 오차를 보정할 수도 있나요? 그럼요. 두 가지 방법으로 오차를 보정하기 위해 노력하는 중입니다. 신호를 받는 쪽이나 보내는 쪽 양쪽에서 개선하려는 노력을 하고 있는데요. 즉, 스마트폰과 같은 수신기에서 다양한 보정 기술을 적용하는 방법과 위성 인프라를 개선하는 방식을 고려할 수 있어요. 우버, 카카오T를 비롯한 모빌리티 기업들은 위성 보다는 상대적으로 비용이 적게 들고 빠르게 보정할 수 있는 수신기 쪽에서 보정 기술을 적용하는 추세입니다. 4️⃣ 우버는 어떻게 개선하고 있어요? 일단 2015년 마이크로소프트에서 100명 정도 되는 Bing Map팀을 통째로 인수했어요. 이듬해에는 ShadowMaps라는 스타트업을 인수해서 빌딩 숲 안의 위치를 보정하기 시작했어요. 지도를 3차원으로 만들고, 오차가 발생하는 음영지역을 파악해서 GPS 신호가 약한 음영 지역은 가중치를 낮게, 신호가 잘 도달하는 지역의 가중치는 높게 해서 보정하는 방식인데요. 처음에는 50m 정도 오차를 보이다가 보정을 하면서 조금씩 오차가 줄어들어 10m까지 범위를 좁히는 방식입니다. 5️⃣ 카카오모빌리티는 어떻게 하고 있어요? 지난달 11일, 카카오모빌리티는 FIN(Fused Indoor localizatioN) 기술을 전국 터널과 지하차도에 적용한다고 발표했는데요. 2018년 10월부터 연구해온 기술을 확대 적용한다고 발표한 거니 약 2년 반 정도 걸린 겁니다. 그만큼 GPS 위치를 보정하는 일이 쉽지 않은 건데요. FIN은 5G나 LTE 등 모바일 네트워크 신호를 활용해서 터널 안에서 사용자 위치를 정확하게 파악하는 기술입니다. 모바일 네트워크 신호에 대한 지도를 구축해놓고 사용자 스마트폰의 신호 패턴을 비교 분석해 위치를 측정하는 방식이죠. 내비게이션이 터널 안에서는 부정확해서 막히는 것으로 나왔는데 생각보다 통행이 원활하거나, 거꾸로 안 막힐 줄 알았는데 터널 지나면서 도착 예정시간이 10분 넘게 늘어날 때가 종종 있잖아요. [ 함께 보면 좋은 콘텐츠 📮 ] ➊ 우버, ⟪Rethinking GPS⟫ https://eng.uber.com/rethinking-gps/ ➋ 뉴스핌, ⟪터널에서도 끊김 없어, 카카오내비 '실내 측위 기술' 적용⟫ https://www.newspim.com/news/view/20200406000279

우버와 구글은 🛰 GPS를 어떻게 보정할까

슈톡 ShoeTalk

2021년 6월 9일 오전 3:18

댓글 2

  • 의문이 드는점이 하나 있는데, 터널이 막힌다면 선입선출 구조이기 때문에 이미 들어간 네비이용자가 나오는시간을 계산해서 어느정도 산출할수 있진 않을까요? a자동차가 10시10분에 들어가서 10시20분에 나온경우 가 b,c,d 자동차와 같이 n개의 자동차로 대략적 수치를 얻어 예상시간 계산이 가능하다고 생각하는데 기술적으로 구현이 어려울까요?

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    안녕하세요, 철진 님. 제가 엔지니어가 아니라 답변이 다소 부족할 수 있지만 제가 이해한 대로 설명을 드리겠습니다. 터널이나 빌딩 숲과 같이 GPS 신호가 부정확할 때 맵매칭 기능을 활용하는데요. '차량이 도로 위에 있다'는 전제조건과 GPS 위치, 도로 네트워크 배치, 길안내 정보 등을 종합해 현재 운전자가 지나치고 있을 위치에 대한 경우의 수를 계산한 뒤 가장 높은 확률을 보인 경우로 현재 위치를 특정하고 있습니다. 터널을 통과하는 차량들의 평균 속도와 시간을 계산해 터널 내 현재 위치를 유추하는 방법이 현재 사용하는 맵매칭 방식인데요. 이런 맵매칭이 정확하려면 역설적이지만 GPS 신호가 충분히 강해야 하고, 기지국 전파가 정확해야 합니다. 터널 안에서는 간헐적으로만 GPS 신호를 받는데 차량이 서행으로 운행할 때 오차가 더 커지는 경우를 생각해볼 수 있겠네요! 말씀하신 선입선출 방식에 대해 생각해보니 두 가지 어려움이 있을 것 같습니다. 첫째로 선입선출 방식을 적용하기 위한 전제조건이 있습니다. 터널 안에서 사용자의 스마트폰(또는 내비게이션을 실행한 다른 단말)이 내비게이션 서버와 계속 통신을 해야 하는데요. 터널 안에서는 통신이 잘 되지 않기 때문에 들어간 시간, 나온 시간을 정확하게 계산하기 어렵습니다. 두 번째로 위와 같은 방식으로 보정하려고 하더라도 모든 차량이 동일한 내비게이션을 사용해야 정확도가 높아집니다. 카카오 내비, T맵, 아틀란 등 여러 내비게이션을 사용하면 각 서비스 제공기업에서만 터널 입차, 출차 시간을 알 수 있겠죠. 즉, 통제할 수 없는 타사 내비게이션을 사용하는 차량이 얼마나 많은가 여부에 따라 오차가 크게 늘어날 수 있는 겁니다. 이건 표본 신뢰도라고 생각해볼 수 있겠네요! 아래 현대차 홈페이지 내용도 참고하시면 도움이 될 것 같습니다. http://webmanual.hyundai.com/PREM_GEN5/AVNT/FE/KOR/Korean/navigation007.html

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