Research on Self-Configurable UWB Indoor Positioning Based on Lightweight and Generalizable AI
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(기본연구A)
2026년
2710114591
과학기술정보통신부
한국연구재단
조선대학교
김대호
1명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2029.08.31
4,580만원
4,580만원
기초연구
대학
광주광역시 동구
정보/통신 > 정보이론 > 인공지능
본 연구는 SSM 기반 경량·일반화 UWB 측위 모델과 동시적 사용자 및 기준 노드 위치 추정 기술, 그리고 TTA 기반 자율 환경 적응 기술을 단계적으로 개발하여, 사전 측위 맵 구축 없이 새로운 실내 환경에 유연하게 적용할 수 있는 자율 구성형 UWB 측위 시스템의 기초를 마련하는 것을 목표로 한다.
◆ 1차년도 연구개발내용- 1차년도는 사전 측위 맵 없이 동작하는 지능형 UWB 측위 시스템의 핵심 기반이 되는 경량·일반화 AI 측위 모델을 연구한다.- 기존 RNN/LSTM 계열을 대체하는 SSM(Mamba) 기반 아키텍처를 설계하고, PINN으로 UWB 전파 물리 법칙 및 인체 운동학적 제약을 내재화하여 미학습 환경에서도 강건한 모델을 구성한다. 아울...
◆ 연구과제의 활용방안 - 본 연구에서 개발되는 SSM 기반 경량 UWB 측위 모델, 동시추정 기술, TTA 기반 자율 적응 기술은 스마트빌딩, 물류창고, 의료시설 등 다양한 실내 환경의 위치기반서비스에 활용될 수 있다. 개발된 경량 모델은 UWB 칩셋이 내장된 스마트폰 및 IoT 디바이스에 탑재 가능하며, 공개되는 UWB·PDR 통합 데이터셋은 관련 연구...