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▲이재웅(인공지능데이터사이언스학과 석사과정·25)

인공지능데이터사이언스학과 석사과정 이재웅 대학원생(지도교수 김장겸)이 국제 저명 학술지인 IEEE Internet of Things Journal(IF 8.9, Computer Science 분야 상위 4.1%)에 제1저자로 논문을 게재했다.

이번 논문은 “AI-Driven Framework for Analyzing Visitor Patterns in Indoor Venues with Wireless Localization”으로, 무선 실내 측위 기술과 인공지능 모델을 결합해 실내 공간 내 방문객 분포를 예측하는 AI기반 분석 프레임워크를 제안했다.

기존 연구들이 주로 실외 이동 데이터나 개인 단위 이동 경로 분석에 집중한 것과 달리 이번 연구는 대형 전시 공간 내부에서 구역별 방문객 수를 예측할 수 있도록 위치 데이터와 다양한 환경 변수를 함께 반영한 것이 특징이다.

이재웅 대학원생은 WiFi를 비롯한 복합 센서 데이터를 활용해 전시장 내부 방문객의 움직임을 추적하고, 이를 기반으로 혼잡도 분석과 공간 활용도를 평가할 수 있는 솔루션을 개발했다. 특히 전시장 내 각 부스의 매출 정보, 전시 품목 카테고리, 편의시설 간 거리, 방문객 이동 패턴 등 다양한 정보를 통합해 실내 방문객 분포 예측 모델을 구축했다.

연구에는 실제 코엑스(COEX)에서 개최된 국제의료기기·병원설비전시회(KIMES) 데이터가 활용됐으며, 총 33만 3,470개의 위치 데이터와 210개의 공간 노드, 25개의 환경 변수를 기반으로 모델 성능을 검증했다.

또한 수치형 변수와 범주형 변수를 함께 학습할 수 있는 Feature Tokenizer Transformer 기반 모델을 적용한 결과, 기존 예측 모델 대비 약 8% 높은 정확도를 기록하며 우수한 성능을 입증했다.

이재웅 대학원생은 “단순히 위치 데이터를 수집하는 것에서 끝나는 것이 아니라, 실제 운영과 산업 현장에서 활용 가능한 정보로 전환하는 과정이 중요하다는 점을 크게 느꼈다”며 “실내 공간은 구조가 복잡하고 방문객 흐름이 시간과 환경에 따라 달라지는 만큼, 이러한 복합 요인을 함께 반영할 수 있는 모델 설계에 의미가 있다고 생각한다”고 전했다.

이어 “이번 연구를 계기로 실제 산업 환경에서 복합적인 문제를 해결할 수 있는 AI 기반 모델링 분야를 더욱 깊이 연구하고 싶다는 목표를 갖게 됐다”며 “지도해주신 김장겸 교수님과 연구를 도와준 김태현 학생에게 감사드린다”고 밝혔다.

지도교수인 김장겸 교수는 “이번 연구는 무선 측위 솔루션의 산업화 가능성과 실내 공간 운영 최적화 측면에서 의미 있는 성과”라며 “향후 복합문화공간, 상업시설, 전시회 등 다양한 실내 환경에서 활용 가능한 지능형 공간 분석 기술로 확장될 수 있을 것으로 기대한다”고 전했다.

한편, 이번 연구는 산업체 ㈜파파야와 공동으로 진행됐으며, 향후 복합문화공간과 상업시설 등 다양한 실내 공간의 운영 최적화 기술로 활용될 전망이다.

취재/ 이현석 홍보기자(hslee901@naver.com)