[우수논문] 화학과 김용석 교수, Reconfigurable and recyclable High-Temperature triple shape memory polymers from upcycling of commerc

Reconfigurable and recyclable High-Temperature triple shape memory polymers from upcycling of commercial Nylon 6 vitrimers 주저자 김용석 / 화학과 게재일 (학술지명) 2025.02 / Chemical Engineering Journal 키워드 vitrimer, shape memory polymers <기억하는 나일론 재활용 스마트 플라스틱> “기억하는 플라스틱”의 진화…버려진 나일론으로 만든 스마트 소재 – 고온에서도 형태를 기억하고 재사용 가능한 차세대 친환경 플라스틱 개발 최근 과학자들이 “형태를 기억하고, 다시 쓸 수 있으며, 접합도 가능한” 놀라운 플라스틱 소재를 개발해 주목을 받고 있습니다. 이 플라스틱은 단순한 쓰레기가 아닌, 고온에서 다양한 형태로 바뀌었다가 다시 원래의 모양으로 ‘기억’해 돌아오는 스마트 고분자 소재입니다. 놀랍게도 이 신소재의 출발점은 우리가 흔히 보는 나일론 재활용품입니다. 무엇이 특별한가요? 이 연구의 핵심은 기존 나일론 6을 업사이클링(upcycling)하여, 3가지 형태를 기억하고 고온에서도 작동하며, 반복해서 다시 사용할 수 있는 고분자(플라스틱)를 만든 것입니다. 즉, “고온 삼중 형태 기억 고분자”로 불리는 이 물질은 다음과 같은 특별한 기능을 갖습니다: 1) 3가지 형태를 기억함: 일정 온도에서 바뀐 형태를 ‘고정’해 두었다가, 다시 온도를 높이면 단계적으로 이전 형태로 돌아옵니다. 2) 재성형이 가능함: 이 플라스틱은 기존 열경화성 플라스틱처럼 딱딱하지만, 가열하면 다시 부드러워져 가공할 수 있고, 여러 번 재활용이 가능합니다. 3) 접합도 가능함: 뜨거운 열을 가하면 다른 소재와도 접착되기 때문에, 제품 조립이나 수리에도 활용할 수 있습니다. “모양을 기억하는 플라스틱”의 원리 이 물질은 단순한 고무나 플라스틱이 아닙니다. 내부에는 “비트리머(vitrimer)”라는 특별한 구조가 들어 있는데, 이 구조는 열에 반응하여 내부 결합을 바꾸면서도 전체 구조는 유지하는 특징을 가집니다. 즉, 외부 자극(열)에 따라 플라스틱의 분자들이 새로운 방식으로 연결되었다가, 다시 원래대로 돌아오며 “형태를 기억하는 듯한 행동”을 보입니다. 이를 이용하면, 정해진 온도에서 원하는 모양으로 구부렸다가, 다시 높은 온도에서 원래 모양으로 복원시키는 것이 가능해지는 것이죠. 이 기술은 마치 “살아 있는 플라스틱”처럼 움직이는 로봇 부품, 자율 조립 구조물 등에 활용될 수 있습니다. 환경을 생각한 소재 혁신 무엇보다 주목할 점은 이 소재가 “업사이클링”, 즉 버려진 나일론 제품으로부터 만들어졌다는 것입니다. 기존 플라스틱은 열에 한 번 굳으면 다시 쓰기 어렵지만 이 고분자는 고온에서 재형성이 가능하여, 환경 부담을 줄일 수 있습니다. 연구팀은 이 소재를 통해 지속 가능한 플라스틱 기술의 가능성을 제시했으며, 이는 향후 폐플라스틱 재활용, 탄소중립 기술에도 큰 기여를 할 수 있을 것으로 기대됩니다. 어디에 쓰일 수 있을까? 이 기술은 다양한 분야에서 활용될 수 있습니다. - 4D 프린팅: 시간이 지나거나 온도 변화에 따라 형태가 변하는 인쇄 기술 - 스마트 로봇: 로봇 팔이나 센서 등 움직이는 부품 - 항공/우주 구조물: 고온에서도 복원되는 특성 덕분에 극한 환경 활용 - 의료용 보조기기: 인체 온도에 반응해 형태가 바뀌는 소재 가능 앞으로의 과제는? 물론, 상용화를 위해 넘어야 할 장벽도 있습니다. - 현재는 상당히 높은 온도(200도 이상)에서 작동하므로 일반 소비재 적용엔 한계가 있습니다. - 또한 반복 사용 시 성능 유지, 생산 비용, 내구성 문제 등에 대한 추가 검증이 필요합니다. 하지만 이번 연구는 단순히 새로운 플라스틱을 만든 것을 넘어, 환경과 기능성을 동시에 고려한 미래형 소재의 가능성을 보여준 데 의의가 큽니다. 한 줄 요약 “버려진 나일론이 미래형 스마트 소재로 부활했다 – 기억하고 재사용하는 친환경 고분자 시대가 열린다.” [링크] https://doi.org/10.1016/j.cej.2025.159549

[우수논문] 화학과 이원목 교수, Minimally invasive power-free continuous glucose monitoring sensor using full color tunable photonic

Minimally invasive power-free continuous glucose monitoring sensor using full color tunable photonic gel of poly(acrylamide-co-3-fluoro-4-acrylamidophenylboronic acid) operating at physiological pH 주저자 이원목 / 화학과 게재일 (학술지명) 2025.09 / Sensors and Actuators B 키워드 연속혈당측정기 전원 없이 작동하는 색변화 기반 연속 혈당 모니터링 센서 개발 – 생리적 조건에서 작동하는 최소침습 포토닉 젤 기술 제안 당뇨병은 전 세계적으로 빠르게 확산되고 있는 만성 질환 중 하나로, 환자들은 일상적인 혈당 관리가 필수적입니다. 특히 최근에는 통증 없이, 보다 정확하고 실시간에 가까운 혈당 감지가 가능한 연속 혈당 모니터링(Continuous Glucose Monitoring, CGM) 기술이 각광받고 있습니다. 이러한 흐름 속에서, 최근 한 연구팀은 전원 없이 작동하며, 눈에 보이는 색의 변화만으로 혈당 상태를 인지할 수 있는 새로운 센서 기술을 개발했습니다. 해당 센서는 인체에 삽입 가능한 최소침습 구조이며, 생리학적 pH 환경(약 7.4)에서 안정적으로 작동하는 것이 특징입니다. 연구의 핵심: 전기 없이 작동하는 포토닉 젤 기반 센서 기존의 연속 혈당 측정 기술은 대부분 전기화학 반응 기반으로 작동하며, 배터리나 보조 회로가 필요합니다. 이로 인해 센서의 크기, 유지 보수, 피부 자극 등의 문제가 발생해 왔습니다. 본 연구에서는 이러한 한계를 극복하기 위해 전기를 전혀 사용하지 않는, 광학 기반 센서가 제안되었습니다. 핵심 소재는 **poly(acrylamide-co-3-fluoro-4-acrylamidophenylboronic acid)**로 구성된 **포토닉 젤(photonic gel)**입니다. 이 젤은 포도당과 직접 반응하여 구조적으로 팽윤하거나 수축하며, 그 변화는 가시광선 파장 영역의 색 변화로 이어집니다. 즉, 포도당 농도에 따라 젤의 색이 청색, 녹색, 적색 등으로 변화함으로써 혈당 상태를 시각적으로 식별할 수 있습니다. 최소침습성 및 생체적합성 센서는 **최소침습적(minimally invasive)**으로 설계되어 있으며, 피부 아래 조직액(interstitial fluid)에 접촉하는 방식으로 작동합니다. 이 구조는 기존의 바늘을 찌르는 방식보다 훨씬 낮은 통증을 유발하며, 장기간 착용에 적합한 생체적합성을 갖추고 있습니다. 또한 사용되는 젤은 **생리학적 pH 조건(7.4) 및 체온(약 37℃)**에서 안정적으로 반응하며, 장시간에 걸쳐 정확한 혈당 감지를 유지할 수 있도록 설계되어 있습니다. 실험 결과 및 성능 지표 연구진은 다양한 농도의 포도당 용액(1~20 mM)을 사용하여 포토닉 젤의 반응성을 평가했습니다. 그 결과, 젤은 수 초에서 수 분 이내에 농도에 따라 반응하였으며, 다음과 같은 특성을 보였습니다: 정량성: 포도당 농도에 따라 반사파장이 일정하게 이동하며, 이를 통해 농도를 시각적으로 식별 가능 반복성: 동일한 조건에서 반복 측정 시 재현성 유지 감응 속도: 몇 초에서 2분 이내의 빠른 반응 시간 감도 범위: 다양한 혈당 구간(0~300mg/dL)에서 명확한 색상 변화 확인 사용자 응용 가능성 이 기술은 시각적 인지를 기반으로 한 방식이기 때문에, 스마트폰 앱이나 이미지 분석 알고리즘과의 연동을 통해 정량적 혈당 수치로 전환될 수 있습니다. 특히 전기를 필요로 하지 않기 때문에, 웨어러블 기기, 마이크로니들 패치형 CGM, 저소득 국가 의료용 기기로의 응용 가능성이 높습니다. 또한, 일회용 패치 또는 저전력 스마트 의료기기에 통합될 경우, 배터리 문제를 해결할 수 있는 대안으로 주목됩니다. 향후 과제 및 전망 해당 기술은 상용화 관점에서 다음과 같은 개선 과제를 남기고 있습니다: 정확도 보완: 색 인지에 대한 개개인의 해석 차이 보완을 위한 디지털 보조 기기와의 연계 필요 장기 안정성: 체내에서 수일 이상 사용할 수 있는 젤 구조의 내구성 확보 제조 단가: 고감도 센서를 저비용으로 대량 생산할 수 있는 공정 개발 필요 그럼에도 불구하고, 본 연구는 기존 전자식 CGM 시스템의 단점을 보완하고, 무전원/광학 기반의 새로운 혈당 측정 패러다임을 제시했다는 점에서 큰 의의를 가집니다. 마무리 이번에 제안된 포토닉 젤 기반 무전원 연속 혈당 센서는 당뇨병 환자의 삶의 질 향상뿐 아니라, 의료 접근성이 낮은 지역에서도 활용 가능한 실용성을 보여주고 있습니다. 혈당 관리 기술의 새로운 방향을 제시한 본 연구는, 향후 웨어러블 헬스케어, 스마트 진단 플랫폼, 지속 가능한 의료기기 개발 등의 분야에서도 활발히 응용될 것으로 기대됩니다. [링크] https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0925400525005507

[우수논문] 지능정보융합학과 정민채 교수, Real-time task scheduling in digital twin systems

Real-time Task Scheduling with Fairness in Digital Twin Systems 주저자 정민채 / 지능정보융합학과 게재일 (학술지명) 2025.04 / IEEE Internet of Things Journal 키워드 Digital twin (DT), Real-time task scheduling [그림 1] 디지털 트윈 시스템의 개념 [그림 2] 디지털 트윈 에지 네트워크 시스템 모델 1. 연구 배경 및 목적 디지털 트윈(Digital Twin; DT) 시스템은 그림 1, 2와 같이 물리세계에서 수집된 정보를 바탕으로 물리 객체(Physical Twin; PT)의 실시간 상태를 반영하는 사이버 객체(Cyber Twin; CT)를 디지털 세계에 생성 및 운용하는 기술임. 디지털 트윈 시스템에서는 센서 데이터 수집, 모델 업데이트, 분석, 제어 명령 등 다양한 실시간 작업(real-time task)이 동시에 수행됨. 본 연구에서는 그림 3과 같이 디지털 트윈 응용에서의 실시간 컴퓨팅 작업 스케줄링 성능을 평가하는 방안에 대해서 연구하였음. 특히, 물리 객체의 데이터를 이용해 디지털 객체의 상태 갱신을 위한 갱신 작업과 디지털 객체로부터 정보를 추출하는 추론 작업의 관계에 따라 스케줄링 정책을 수립하고, 이를 반영한 온라인/오프라인 스케줄링 방안을 제안하였음. [그림 3] 디지털 트윈 내 실시간 작업 스케쥴링의 개요 2. 문제 정의 및 시스템 모델 A. 시스템 모델 (그림 4 참고) 단일 서버 및 K개의 PT/CT와 K명의 사용자를 고려함. 주기적 갱신작업: 긴 주기의 제한시간과 계산 지연을 필요로 함. 임의적 추론작업: 짧은 제한시간과 계산 지연을 필요로 함. [그림 4] 디지털 트윈 시스템 내 갱신/추론 작업 특성 B. 제안하는 성능 지표: DT freshness (그림 5 참고) 갱신 작업과 추론 작업 사이의 처리 순서에 의해 정의되는 성능 지표 한 주기 동안 갱신 작업 이후에 처리되는 추론 작업의 수로 정의됨. [그림 5] DT freshness 성능 지표의 필요성 3. 제안 알고리즘 개요 A. DT freshness 향상을 위한 스케쥴링 순서 [그림 6] DT freshness 향상을 위한 스케쥴링 예시 B. DT freshness 향상을 위한 실시간 작업 스케쥴링 알고리즘 [그림 7] 제안하는 온라인 및 오프라인 스케쥴링 알고리즘 4. 성능 평가 및 결과 A. 실험 환경 그림 4와 같은 가상 트윈 시뮬레이션 플랫폼을 구성 DT 추론 작업이 주기적/비주기적으로 요구되는 경우에 대한 모든 시나리오를 고려함. 성능 비교 대상: 갱신우선(Update-First, UF) 및 추론우선 알고리즘(Inference-First, IF) B. 주요 평가 지표 DT freshness 비율 총 합, 처리불가 작업 비율, 동기화 지연 시간 C. 주요 결과 [그림 8] 주기적 DT 추론 작업이 요구되는 경우에 대한 제안 알고리즘 성능 결과 [그림 9] 비주기적(Poisson 분포) DT 추론 작업이 요구되는 경우에 대한 제안 알고리즘 성능 결과 제안하는 온라인 및 오프라인 알고리즘은 기존 알고리즘에 비해 각각 16%, 11% 높은 freshness ratio를 보장하며, 동시에 서로 다른 작업간의 공정성(fairness)까지 확보함. 비주기적으로 도착하는 DT 추론 작업의 경우에도 제안하는 실시간 알고리즘은 가장 우수한 DT freshness ratio를 보장하며, 동시에 처리불가 작업 비율과 동기화 지연 시간에서도 우수한 성능을 확보할 수 있음. 5. 결론 본 논문에서는 에지 서버에서 디지털 객체가 물리 객체와의 동기화를 위해 갱신작업을 수행하며, 동시에 사용자로부터 발생하는 추론작업을 처리하는 실시간 디지털 트윈 환경을 고려함. 본 연구에서는 한 주기 동안의 에지 서버 컴퓨팅에 대한 온라인 및 오프라인 스케줄링 알고리즘을 제안하였고, 실험을 통해 제안하는 알고리즘이 DT freshness ratio 측면에서 최적을 보장함을 확인하였음. 본 알고리즘을 통해 디지털 트윈 시스템을 운용하는 에지 서버에서의 컴퓨팅 효율성을 획기적으로 향상시킬 수 있음을 증명함. [링크] https://ieeexplore.ieee.org/document/10806667

[우수연구] 정보보호학과 이종혁 교수, On-Device AI 모델 저작권 보호 및 관리를 위한 글로벌 인재양성

On-Device AI 모델 저작권 보호 및 관리를 위한 글로벌 인재양성 주저자 이종혁 / 정보보호학과 연구기간 (지원기관) 2025.04.01 ~ 2028.12.31 / 한국콘텐츠진흥원 키워드 On-Device AI 모델 저작권 전문인력 양성 연구목표 : On-Device AI 모델의 저작권 문제 대응 핵심 기술 개발 및 글로벌 교육 훈련을 통한 저작권 전문인력 양성 연구내용 : On-Device AI 모델 저작권 보호/관리 기술개발 및 국내ㆍ해외협력기관 연계 기술 프로젝트(PBL) 운영 - 워터마킹 기반 On-Device AI 모델 저작권 보호 - 블록체인 및 스마트계약 기반 On-Device AI 모델 저작권 관리 - Device 바인딩 기반 On-Device AI 모델 저작권 침해 탐지 - 뉴런 활성화 마스킹 기반 On-Device AI 모델 보호 기대효과 : On-Device AI 모델의 기술적 무결성을 보장하고 산업성장을 촉진하며, 사용자에게 저작권이 보장된 On-Device AI 모델을 제공함으로써 윤리적인 사용을 증진

[우수연구] 건축공학과 이동규 교수, 리노세로스-그래스하퍼 플러그인 기반 3차원 위상최적화와 이에 따른 최적화된 순수 중력저항 구조의 3D프린팅 현상 규명

리노세로스-그래스하퍼 플러그인 기반 3차원 위상최적화와 이에 따른 최적화된 순수 중력저항 구조의 3D프린팅 현상 규명 주저자 이동규 / 건축공학과 게재일 (학술지명) 2025.06.01 ~ 2028.05.31 / 과학기술정보통신부 키워드 순수 중력저항구조 이론, 3차원 위상최적화, 온사이트 3D프린팅 현상 규명 연구 목표: 리노세로스-그래스하퍼 플러그인으로 3차원 위상 최적화된 순수 중력저항 구조 이론을 규명하고, On-site 3D 프린팅 건축을 위한 혁신 원천 기술을 개발 연구 내용: 중력중심과 반력중심의 차이를 0으로 수렴하는 순수 중력저항구조 이론식을 기울임각, 내부재료 배치, 외부형상 변수제어를 통해 검증하고, 온사이트 3D 프린팅을 통해 순수 중력저항 구조 이론을 규명 기대 효과: 순수 중력저항 구조 이론을 통하여 성능기반 설계의 효율성을 제고하는 다양한 공학분야에 적용 가능한 신개념 시스템을 제시하여, 건축기술을 넘어 타 공학기술로 이어지고 과학의 본질을 밝히는 세계적인 기초연구성과로 자리매김

세종대 물리천문학과 채규현 교수, 장주기 쌍성의 3차원 속도에 의한 중력 측정방법 개발하고 뉴턴역학 붕괴 검증

장주기 쌍성의 속도 분석을 통해서 약한 중력의 특성을 연구하고 있는 세종대학교(총장 엄종화) 물리천문학과 채규현 교수가 기존의 2차원 속도에 의존하는 방법을 개선하는 새로운 중력측정 방법을 세계 최초로 개발했다. 그림1. 쌍성의 실제 3차원 속도와 하늘에 투영된 2차원 속도 개념도. 새로운 방법은 3차원 속도를 사용하는 반면 기존 방법들은 2차원 속도를 사용한다. 이 방법은 극도로 약한 내부 가속도로 궤도 운동하는 장주기 쌍성의 측정된 두 별 사이의 정밀한 3차원(그림1) 속도에 대해서 베이즈(Bayes) 정리에 기반한 마르코 연쇄 몬테 카를로(MCMC: Markov Chain Monte Carlo) 시뮬레이션을 수행해 중력 상수의 확률분포를 얻는다. 이 연구에는 한국연구재단의 지원으로 획득한 고성능 전용 컴퓨터가 사용됐다. 연구 결과는 천문 및 천체물리 분야 세계적인 저널인 천체물리학저널(The Astrophysical Journal)에 의해 미국 현지시간 기준 2025년 5월 27일 화요일 온라인으로 공개됐다(논문 제목: Low-Acceleration Gravitational Anomaly from Bayesian 3D Modeling of Wide Binary Orbits: Methodology and Results with Gaia Data Release 3). 채 교수는 새로운 방법의 의미에 대해 “기존의 방법은 하늘로 투영돼 나타나는 2차원 횡단속도만을 사용한다는 한계 이외에도, 중력값의 확률분포를 얻을 때 별의 질량 등 여러 인자들의 오차들을 반영하는 데에 다소 제약이 있었다. 이번에 개발된 새로운 방법은 이런 한계들을 모두 극복하는 혁명적이고 궁극적인 방법이라 할 수 있다”며 “다만, 이 방법을 통해서 중력을 정밀하게 측정하기 위해서는 이미 정밀하게 측정된 횡단속도 이외에도, 시선방향(종단) 속도의 정밀한 값이 필요하다. 즉, 어느 정도 정밀한 시선속도 값이 측정된 쌍성에 대해서만 이 방법이 적용될 수 있다”고 설명했다. 장주기 쌍성을 통한 중력 연구를 2012년에 처음으로 제안한바 있는 멕시코의 하비에르 에르난데스(Xavier Hernandez) 교수는 “채 박사가 최신 논문을 통해 제안한 완전한 형태의 베이즈(Bayes) 접근법은 이 분야의 새로운 표준이 될 것으로 확신한다. 또한, 이 논문은 장주기 쌍성의 연구를 2차원 속도에서 3차원 속도로 전환하는 것의 개념증명을 보여주고 있다. 유효한 모든 정보를 완전하게 반영함으로써 얻어지는 정확도는 인상적”이라고 말했다. 그림2. 제곱 초당 10억 분의 1미터 약한 가속도로 궤도 운동하는 장주기 쌍성들에서 추론된 중력 매개변수(표준중력으로부터 벗어난 정도를 나타냄)의 확률분포와 뉴턴-아인슈타인 표준중력의 비교. 표준중력은 99.997% 확률 바깥에 있다. 가는 파란 선들은 111개의 장주기 쌍성 개별적으로 추론된 확률분포를 보여준다. 채 교수는 새로운 방법을 가이아(Gaia) 우주망원경 데이터베이스에서 선별된 상대적으로 정밀한 300여 개 장주기 쌍성에 먼저 적용해 봤다. 이 초기 연구 결과는 지난 2년 동안 채 교수와 에르난데스 연구팀이 각각 2차원 속도 분석을 통해서 독립적으로 얻은 결과와 대체적으로 잘 부합한다. 즉, 제곱 초당 약 1억 분의 1미터보다 강한 내부 가속도로 궤도 운동하는 장주기 쌍성에서는 뉴턴-아인슈타인 표준중력이 잘 맞는다. 반면, 제곱 초당 약 10억 분의 1미터보다 약한 내부 가속도로 궤도 운동하는(즉, 두 별 사이의 거리가 약 2000 천문단위 이상인) 장주기 쌍성에서는 측정된 중력값이 표준중력 예측치와 통계적으로 유의미하게 다르다. 데이터로부터 얻어진 중력 매개변수(표준중력으로부터 벗어난 정도를 나타냄)의 확률분포에 의하면 표준중력은 4.2시그마(sigma) 벗어나 있다(그림2). 이는 표준중력이 99.997% 확률 바깥에 있음을 뜻한다. 뿐만 아니라 극도로 약한 가속도에서 확률이 가장 높은 중력값은 뉴턴 중력값 보다 약 40% 내지 50% 정도 큰데, 이는 수정뉴턴역학(MOND: modified Newtonian dynamics) 혹은 밀그롬 중력(Milgromian gravity)의 예측치와 잘 부합한다. 채 교수는 이번 연구의 의의에 대해 “극도로 약한 중력으로 묶여 있는 장주기 쌍성에서 중력값의 확률분포를 직접적으로 얻는 방법론이 가능하다는 것이 고무적이다. 이 방법론은 향후 약한 가속도에서 중력 연구에 결정적 역할을 할 것으로 기대된다. 또한, 기존 데이터베이스에 기초한 초기 결과가 지난 2년 동안의 기존 방법론에 의한 결과와 잘 부합되어 다행”이라고 말했다. 독일 본(Bonn) 대학의 파블 크루파(Pavel Kroupa) 교수는 이번 연구에 대해서 “채규현 교수는 장주기 쌍성을 활용해 정확도와 명확도 면에서 새로운 수준의 인상적인 중력 연구를 수행했다. 이번 연구는 이 분야를 크게 진보시키며, 데이터는 향후 개선될 것이지만, 이미 기존 데이터만으로도 중력이 뉴턴의 예측치에서 벗어남을 점진적으로 더 확실하게 보이고 있으며 밀그롬 중력의 예측치와 놀랍게 일치함을 알 수 있다. 이는 이론 물리와 우주론에 근본적으로 중요한 영향을 주는 연구 결과“라고 말했다. 장주기 쌍성의 연구 결과에 대해서 밀그롬은 자신의 생각을 ”장주기 쌍성에 대한 채 교수의 새로운 연구결과는 그와 다른 연구자들에 의한 이전 결과들을 중요한 방식으로 뒷받침한다. 연구 결과들은 우리은하에 속해있는 쌍성들이 약한 내부 가속도에서 뉴턴역학의 예측으로부터 벗어남을 보여준다. 이러한 중력 이상(anomaly)은 그 자체로 존재할 수 있다. 그러나 더욱 흥미로운 점은 벗어나는 방식이 은하가 뉴턴역학으로부터 벗어나는 방식과 같다는 것이다. 중력 이상은 MOND 가속도 상수 부근 혹은 아래에서만 나타나며, 그 정도는 현존하는 MOND 이론들의 일반적인 예측과 일치한다. 은하에서 관측된(또한 MOND가 예측한) 중력 이상이 매우 크게 나타난다는 것은 매우 견고하게 확립됐다. 그러나, 학계의 주류는 이것이 암흑물질에 기인한다는 관점을 견지하고 있다. 따라서 그들에게는 은하에서의 중력 이상이 표준역학의 붕괴의 증거가 되지는 않는다. 하지만, 채 교수에 의해 발견된 중력 이상의 경우는 크기는 작지만 암흑물질에 의해서 설명될 수 없으므로 표준중력 붕괴를 의미한다“고 말했다. 채 교수는 현재 연세대학교의 임동욱 박사, 이영욱 교수, 한국천문연구원의 이병철 박사 등과 함께 별들의 정밀한 시선속도를 확보하는 후속 연구를 수행하고 있다. 앞으로의 전망에 대해서 채교수는 ”현재 정밀한 시선속도가 확보되고 결과도 얻고 있는 중이라 향후 통계적으로 크게 개선된 결과가 기대된다. 40여 년 전에 이스라엘 와이즈만 연구소의 밀그롬(Morederhai Milgrom) 교수가 제안한 약한 가속도에서 중력 이상이 일상의 과학적 사실이 되는 날이 시야에 들어온 것처럼 보인다. 지금 조용하게 새로운 과학 혁명이 진행 중이라고 믿는다. 앞으로 이 관측 현상을 이해하기 위한 이론적 연구에 많은 기회가 있을 것으로 보인다“며 ”이러한 21세기 기초과학의 중요한 진전에 한국 과학자들이 중요한 역할을 하고 있다“고 강조했다. 참고 논문: “Low-Acceleration Gravitational Anomaly from Bayesian 3D Modeling of Wide Binary Orbits: Methodology and Results with Gaia Data Release 3” published in the Astrophysical Journal on 27 May 2025 https://doi.org/10.3847/1538-4357/adce09 https://arxiv.org/abs/2502.09373 (프리프린트 아카이브) ※ 연락처 : 채규현 교수(010-2083-0925) 홍보실(hongbo@sejong.ac.kr)

손 안의 정밀 위치 기술 : 스마트폰을 활용한 GNSS 정밀 측위의 현재와 미래

손 안의 정밀 위치 기술 : 스마트폰을 활용한 GNSS 정밀 측위의 현재와 미래 우주항공시스템공학부 박병운 교수, 윤정현 박사 1. 서론 스마트폰은 이제 단순한 통신 기기를 넘어, 위성항법시스템(Global Navigation Satellite System, GNSS)를 비롯한 다양한 센서와 위치 기반 서비스(Location-Based Service, LBS)를 통해 우리의 일상 전반을 변화시키고 있다. 그림 1에서 볼 수 있듯이, 전통적으로 지도 제작 및 지리 정보 시스템(GIS), 보행자 및 차량 내비게이션, 객체 추적, 교통 모니터링 및 계획에 사용되던 LBS는 최근 소셜 네트워킹, 안전 및 긴급 대응, 게임 및 스포츠 등 다양한 애플리케이션으로 확대되고 있으며 [1][2], 차량 호출 서비스, 증강현실(Augmented Reality, AR), 스마트시티 기반 서비스 등에서 초정밀 위치 정보에 대한 수요도 빠르게 증가하고 있다. 그러나, 우리가 일상에서 사용하는 스마트폰의 위치 정확도는 이러한 다양한 요구를 충족하기에는 턱없이 부족하다. 특히 건물이 밀집된 도심 지역과 같이 위치 정보가 중요한 환경에서는 오차가 수십 미터에 이르는 경우도 적지 않다. [3]. 그림 1. 스마트폰 위치 기반 서비스의 다양한 응용 분야 업계 전문가들은 완전 자율주행(fully autonomous driving)과 같은 차세대 어플리케이션의 실현을 위해, GNSS가 20~30cm 수준의 수평 위치 정확도를 달성하여야 한다고 전망한다 [4]. 이러한 산업계의 기대에 부응하고 차세대 서비스를 구현하기 위해서는, GNSS 기술의 고도화와 다양한 최신 센서들과의 융합을 통한 스마트폰 위치 정확도 향상이 필수적이다 [5]. 하지만 현재 스마트폰 GNSS 위치 정확도는 개방된 하늘(Open-sky) 환경에서도 5~10m 수준에 머무르고 있으며, 장애물과 고층 건물이 밀집한 도시 환경에서는 오차가 100m 이상까지 증가하는 등, 현재의 기술으로는 정밀 측위가 필요한 미래 응용에 적용하기 어렵다는 한계가 존재한다[6]. 2. 스마트폰 GNSS 기술의 구조적 한계 GNSS 수신 성능은 일반적으로 안테나 성능, 수신기 설계, 측정 주기 등 하드웨어적인 요소와 외부 신호 환경의 영향을 크게 받는다. 그러나 스마트폰은 기기 크기와 제조 단가, 배터리 수명 등의 제약으로 인해 전문 GNSS 장비에 비해 근본적인 구조적 한계를 안고 있다. 주요 한계는 다음과 같다. 첫째, 스마트폰은 고정밀 GNSS 신호 수신에 최적화되지 않은 저가형 안테나를 사용한다. 대부분의 스마트폰은 선형 편파(Linearly Polarized, LP) 안테나를 사용하는데, 이는 GNSS 위성 신호의 전파 특성인 오른손 원형 편파(Right-Hand Circularly Polarized, RHCP)에 비해 수신 효율이 떨어진다. GNSS 신호는 일반적으로 직접 경로(Line-of-Sight, LOS)를 따라 수신되지만, 도시와 같이 복잡한 환경에서는 건물이나 장애물에 의해 신호가 차단되거나 반사되면서[7] 다중 경로 오차(multipath)가 발생한다. 특히 비가시 경로(Non-LOS, NLOS) 환경에서는 직접 신호가 차단되고 반사된 신호만 수신되기 때문에 [8][9] 측위 오차가 커질 수 밖에 없다. 이러한 오차를 사전에 방지하기 위해 고가의 측지(surveying grade) 수신기들은 오른손 원형 편파(Right-Hand Circular Polarization, RHCP) 안테나를 사용하여 NLOS 반사 신호의 유입을 최소화한다. 또한, 고도각(elevation angle) 기반 Masking 기법이나 신호 대 잡음비(SNR) 필터링 기법을 적용하여 품질이 낮은 신호를 제거한다. 그림 2. 고도각에 따른 측지용 GNSS 수신기 및 스마트폰의 신호 세기 변화 그림 2에서 확인할 수 있듯이, 일반적으로 RHCP 안테나를 탑재한 수신기들은 위성 고도각이 증가할수록 SNR도 증가하는 경향을 보이지만, 스마트폰의 LP 안테나에서는 이러한 패턴이 뚜렷하지 않아 저품질 신호를 분리하거나 제거하기 어렵다. 그 결과, 수신 신호 분별의 모호성으로 인해 도심 고층 건물 사이에서 반사 신호나 비가시경로(NLOS, Non-Line-of-Sight)로 인한 측위 오차가 심화된다. 둘째, 스마트 폰은 배터리 사용 시간 최적화를 위해 GNSS 수신을 듀티 사이클 (duty cycle) 방식으로 수행하는 경우가 많다. 예를 들어, 1초 중 약 200ms 동안만 GNSS 칩셋이 작동하고 나머지 시간은 꺼지는 구조다. 이러한 간헐적 수신 방식은 반송파 위상 데이터의 연속성을 보장하지 못해, RTK(Real-Time Kinematic)나 PPP(Precise Point Positioning) 같은 고정밀 측위 기술의 적용을 어렵게 한다. 뿐만 아니라, GNSS raw 데이터 접근이 가능한 안드로이드 7.0 이상의 스마트폰에서도, 일부 제조사는 여전히 캐리어 위상 데이터 제공을 완전히 제공하지 않거나, 제공하더라도 신뢰할 수 없는 품질의 데이터를 포함하는 경우가 많다. 이러한 제한은 정밀 측위 기법의 실용화를 더욱 어렵게 한다. 셋째, 스마트폰의 내부 시계(clock)는 위성 시스템 시각과 완전히 동기화되지 않아, 측정값 간 시계 오차가 발생하는 문제가 있다. 그림 3은 스마트폰이 GPS PRN 7 위성에서 수신한 시간차 의사거리 값의 변화를 보여주는데, 명백한 드리프트(drift)와 불연속(jump)이 발생함을 확인할 수 있다. 이는 일반적인 GNSS 수신기에서는 나타나지 않는 현상으로, 시간 오차로 인한 도플러 및 반송파 위상 측정값 간 일관성이 깨지게 되어 정확한 위치 계산에 방해가 된다. 그림 3. 스마트폰 GNSS 측정치의 시계 비동기성 이와 같이, 스마트폰은 구조적 특성으로 인해 정상적인 GNSS 측정치 수신 환경에서도 일반 수신기보다 비정상적인 측정값을 수신할 가능성이 크며, 이는 정확도 저하로 직결된다. 특히, 도심지처럼 다중경로 및 NLOS 신호의 유입 가능성이 높은 환경에서는 그 영향은 더욱 두드러진다. 그림 4은 도심에서 LOS와 NLOS 신호가 혼재된 스마트폰의 수신 환경을 도식화한 것으로, 비정상적인 신호가 배제되지 않고 포함될 경우 사용자의 위치 추정에 심각한 영향을 줄 수 있음을 보여준다. 일반 GNSS 장비에서는 고도각 마스킹이나 SNR 필터링을 통해 이러한 신호를 일부 걸러낼 수 있지만, 스마트폰은 구조적인 제약으로 측지용 GNSS 수신기에 적용하던 기존 기법의 효과가 제한적이다. 따라서, 고도각이나 SNR 기준 없이도 비정상적인 측정값을 식별하고 제거할 수 있는 새로운 기법이 필요하다. 본 연구팀에서는 측정값 간의 일관성에 기반한 GNSS 이상값 탐지 기법과 MEMS 센서와의 통합 분석을 통한 스마트폰 측위 신뢰성과 정확성을 향상시키는 기술을 제안하여 적용하고 있다. 그림 4. 도시 환경의 스마트폰 GNSS 신호 수신 환경: 건물의 차폐 및 반사 3. 정밀 위치 서비스 개선: GNSS 기반 스마트폰 비정상 측정치 검출 방안 스마트폰의 GNSS 측정은 다양한 제약에도 불구하고, 신호 자체를 정밀하게 분석하고 비정상 측정값을 제거하는 방식만으로도 의미 있는 정확도 향상을 기대할 수 있다. 이 장에서는 스마트폰에 내장된 GNSS 측정값만을 활용해 측위 정확도를 높이는 세 가지 주요 기법, 즉 L5 신호 활용, 도플러 기반 필터링, 위성간 단일 차분 기반 이상값 감지(SDOM) 기법을 소개한다. L5 신호(GPS L5, Galileo E5)는 기존 L1 신호에 비해 칩 속도가 10배 빠르고, 파일럿 채널이 포함되어 긴 통합 시간을 허용한다. 이로 인해 다중경로 환경에 더 강하며, 측정 노이즈도 현저히 낮다. 실제 실험에서는 동일 위성 기준으로 L5 신호가 L1보다 최대 60~70% 더 낮은 위치 오차를 기록한 바 있다. 하지만 현재 대부분의 DGNSS 인프라는 L1 주파수만을 지원하고 있어, L5 신호를 정밀 측위에 직접 활용하기 위해서는 별도의 인프라 구축이 필요하다. 이에 따라, 본 연구팀에서는 L1 보정값에 SBAS(위성 기반 보정 시스템)에서 제공하는 전리층 보정 정보를 적용하여 L5 보정값을 간접적으로 생성하는 방법을 제안하였다. 이 방식은 별도의 장비 확장 없이도 L5 신호의 활용도를 높일 수 있는 현실적인 대안이다. 다음으로, 스마트폰 GNSS 반송파 측정치가 불안정하거나 제공되지 않는 상황에서는 도플러(Doppler) 데이터를 이용해 코드 측정치를 필터링할 수 있다[14]. 도플러는 수신기와 위성 간 상대 속도에 기반한 측정값으로, 캐리어 위상보다 노이즈는 크지만 연속성이 뛰어나고, 대부분의 스마트폰에서도 안정적으로 수신된다. 실제로 도플러 기반 칼만 필터(Kalman Filter)를 적용한 실험에서는, 수평 위치 오차가 평균 1.2m, 수직 오차가 2.3m 수준으로 개선되었으며, 전체 측정값의 95%가 5m 이내의 정확도를 달성했다. 가장 핵심적인 기법은 스마트폰에 특화된 위성간 단일 차분 기반 이상값 감시(SDOM: Single-Difference based Outlier Monitoring) 기법이다. 일반적인 GNSS 수신기는 모든 관측값이 동일한 수신기 시계를 기준으로 기록되지만, 스마트폰은 의사거리, 반송파 위상, 도플러 등의 측정값이 서로 다른 시계 소스를 기반으로 기록된다. 본 연구에서는 하나의 기준 위성과 다른 위성 간의 측정치 차이를 이용하여 수신기 시계의 불일치 영향을 제거하고, 실제 이상값만을 효과적으로 탐지할 수 있도록 한다. 위성간 단일 차분(∇)을 적용하면 수신기의 일시적 시계 오류도 두 위성간 차분에서 소거되기 때문에, 비정상적인 측정값만을 선별해 낼 수 있다. 그림 5. 위성간 단일 차분 (SDOM) 기법 적용 전/후 이상값 감지 그림 5는 GPS PRN 7 위성을 대상으로 SDOM 적용 전(파란색)과 후(주황색)의 이상 탐지 결과를 보여준다. 이상 탐지는 도플러 기반 예측값과 시간차 의사거리 및 반송파 위상 간의 차이를 기준으로 수행되었고, 임계값은 각각 5 m/s 및 5 cm/s로 설정되었다 [10][15]. SDOM 적용 전, 의사거리 모니터링 값의 99.83%가 이상값으로 탐지되었는데, 이 중 65.6%는 실제 이상값이 아닌 측정치별 시각 불일치로 인한 오탐지 결과였다. 과도한 오탐지 결과로 인한 유효 측정치 부족으로 정상적인 위치 계산이 불가능했다. 그러나 SDOM 적용 후, 시계 항 차이로 인한 영향이 해소되면서 오탐지률이 크게 줄고 유효한 측정값이 유지되어 정상적인 위치 계산이 가능해졌다. 오른쪽 그림의 반송파 위상 측정에서도 SDOM 적용 전에는 전체의 58.96%가 이상값으로 분류되으나, 적용 후에는 5 cm/s 임계값을 초과하는 이상값이 10.34%로 줄어들면서 실제 오류만 효과적으로 걸러낸 것으로 확인되었다. 이처럼 SDOM 기법은 스마트폰의 구조적 제약을 고려하여 고안된 이상값 감지 전략으로, 스마트폰 GNSS 측정의 신뢰성과 정확도를 획기적으로 개선할 수 있는 핵심 기술 중 하나로 평가된다. 4. 다중 센서 통합 시스템 기반 스마트폰 GNSS 오류 탐지 및 신뢰성 제고 대부분의 현대 스마트폰에는 GNSS 외에도 움직임, 방향, 환경 정보를 측정할 수 있는 다양한 센서들이 내장되어 있다 [11]. 대표적인 예로, 가속도계, 자이로스코프, 지자기 센서, 온습도 센서 등이 있으며, 이러한 센서들은 각종 어플리케이션에서 유용하게 활용된다. 예를 들어, 게임 앱은 중력 센서와 가속도계를 활용해 기울기, 흔들림, 회전, 휘두르기 등 복잡한 사용자 제스처와 동작을 해석하고, 지자기 센서와 가속도계를 이용하여 여행앱은 나침반 방향을 보정하기도 한다. 그림 6은 스마트폰에 탑재된 주요 MEMS(Micro Electro Mechanical Systems) 센서들의 구성을 보여준다 [12]. 그림 6. 스마트폰 MEMS 센서 구조 [12] 이 중, 가속도계 및 자이로스코프를 포함한 모션 센서는 기기의 움직임과 자세를 측정하는 데 핵심적인 역할을 한다. 가속도계는 중력을 고려하여 선형 가속도를 측정하고, 자이로스코프는 회전 속도를 측정한다. 이 센서들을 결합하여 사용하는 INS(Inertial Navigation System, 관성 항법 시스템) 위치 측정은 외부 신호에 의존하지 않고 3차원 위치와 자세를 추정할 수 있다는 점에서 GNSS와 상호보완적이다. 특히 신호가 약하거나 차단된 실내, 수중, 도심 협곡, 심지어는 신호 간섭이 심한 지역에서도 연속적인 위치 추정이 가능하다는 장점이 있다. INS는 초기 위치를 기준으로, 시간에 따라 측정된 가속도와 회전 속도를 적분하여 상대 위치를 계산한다. 다만 장기간 사용할 경우 누적 오차가 커질 수 있으므로, GNSS와 결합하여 INS의 상대 위치 추정을 GNSS의 절대 위치 정보로 보정하는 방식이 일반적이다. 그림 7. INS를 사용한 비정상적인 GNSS 측정값 제거 방법 본 연구팀은 GNSS와 INS의 측위 영역 약결합(Loosely-Coupled) 대신 측정치 영역에서의 강결합(Tightly-Coupled) 방식을 사용하였다. 그림 7에 제시된 바와 같이 INS 항법 시스템을 통해 위치를 예측하고, 예측된 위치와 GNSS 측위 결과를 비교한 후, 비정상적인 위성의 측정값을 제거하는 방법을 사용하였다. 특히, 시간이 지남에 따라 INS 누적오차가 발산하는 위협을 감소하기 위하여 지자기 센서와 고도계 정보도 함께 사용하였으며, 사용자의 운동 특성을 반영하여 센서간 통합을 adaptive하게 수행하였다. 알고리즘의 첫 단계는 위성의 항법 데이터와 강결합 (Tightly-coupled) 기반의 확장 칼만 필터 (Extended Kalman Filter, EKF)를 사용해 이전 시점의 추정 위치를 계산한다. 다음으로, 이전 시점에 추정된 위치로부터 INS 기구화(INS mechanization)를 적용하여 의사거리(Pseudorange)와 도플러의 예상치를 계산한다. 이후, 실제 GNSS로부터 수신된 의사거리 및 도플러 측정값과 INS 예측치를 비교하여 오차가 일정 임계값 이상이면 해당 위성의 측정값은 이상값으로 간주하고 제거한다. 마지막으로 이상 위성 제거후 선별된 정상 위성만을 활용해 최종 위치를 재결정한다. 이를 통해 GNSS 단독일 경우보다 더욱 신뢰성 높은 위치 추정이 가능해진다. 그림 8. 강결합 기반 GNSS/INS 시스템을 통한 LOS 및 NLOS 위성 판별 결과 그림 8은 제안된 방법인 강결합 기반 GNSS/INS 알고리즘을 실제 도심 환경에 적용한 결과로, 차량에 탑재된 스마트폰으로 수집한 GNSS 데이터를 기반으로 각 위성의 LOS (녹색) 및 NLOS (적색) 여부를 분류한 것이다. 실제 건물 배치에 투영시킨 스카이 플롯을 살펴보면, 1350초 시점에 R13 (GLONASS 13)과 R24 (GLONASS 24) 위성이 NLOS으로 판정되었고, 실제 실험 차량의 동쪽에 높은 건물이 존재하였다는 것을 확인할 수 있다. 실제 건물 배치를 고려했을 때 이 결과는 매우 일관적이며, 알고리즘의 타당성을 입증해준다. 또한, 1491초 시점의 남서 방향에 있던 4개의 위성 (G05, G09, R04, R15) 위성의 경우에도 NLOS 위성으로 판별되었으며, 이 역시 실제 건물에 의해 가려진 영역에 해당되었다. 결과적으로 INS 기반의 예측 위치 정보를 통해 GNSS 이상 측정값을 제거하고, 양질의 위성만 선별하여 위치를 재결정하는 방식은, 스마트폰 사용자에게 더 안정적이고 신뢰도 높은 위치 기반 서비스를 제공하는 데 매우 효과적인 전략임을 보여준다. 5. 실험 및 검증: 스마트폰 데시미터 챌린지 3위 수상 앞서 소개한 다양한 GNSS 정확도 향상 기법들의 실효성을 입증하기 위해, 본 연구팀은 구글에서 주최한 스마트폰 데시미터 챌린지(Google Smartphone Decimeter Challenge, GSDC)의 공개 데이터를 활용하여 알고리즘 성능 평가를 수행하였다. GSDC는 Google, ION(Institute of Navigation) 위성항법학회, 그리고 데이터 분석 플랫폼 Kaggle이 공동 주최한 대규모 국제 경진대회로, 스마트폰만을 활용해 데시미터(수십 cm) 수준의 위치 정확도를 달성하는 기술 개발을 목표로 한다. 대회는 2021년부터 매년 개최되었으며, 참가자들은 다양한 스마트폰 모델과 도시 환경에서 수집된 GNSS/IMU 데이터를 활용해 정밀한 위치 추정 알고리즘을 개발해야 했다. 그림 9. 세종대학교 항법시스템 연구실 연구팀 – 스마트폰 데시미터 챌린지 3위 수상 (출처, 좌: ION 공식 홈페이지, 우: ION News Letter) 2021년, 2022년 그리고 2023-2024 시즌까지 총 세 차례 개최된 이 대회는 학계와 산업계로부터 큰 주목을 받았으며, 3년 동안 전 세계에서 총 1,662개 팀, 1,991명의 참가자가 스마트폰 기술의 한계를 극복하기 위해 참여하였다 [13]. 그림 9와 같이 세종대학교 항법시스템연구실 연구팀은 가장 최근 대회인 2023-2024년 대회에서 322개 팀 중 3위를 차지하였으며, 스마트폰만으로도 데시미터 수준의 정확도를 달성할 수 있는 가능성을 입증하였다. 연구팀은 스마트폰으로부터 수신한 GNSS/IMU 원시 데이터를 기반으로, 도플러 기반 속도 예측 및 위치 업데이트, TDCP(Time-Differenced Carrier Phase) 기반 속도 보정, 위성간 단일 차분 기반 이상값 제거(SDOM), INS 보조 기반 NLOS 위성 필터링의 복합 측위 알고리즘을 구현하여 적용하였으며, 그 결과 최종 Kaggle 점수(50% 및 95% 위치 오차 평균 기준) 기준으로 Public set는 평균 0.89m, Private set는 평균 1.19m의 결과를 획득하였다. 특히 듀얼 주파수 GNSS(L1/L5)를 지원하는 고사양 스마트폰에서는 수평 오차가 0.3m, 수직 오차는 0.4m 수준으로 매우 높은 수준의 정확도를 달성하였다. L1 단일 주파수 기반 스마트폰에서도 약 1.5m 수준의 위치 정확도를 기록해, 알고리즘의 범용성과 실용성을 함께 입증하였다. 한편, 1위와 2위 수상자는 정해진 주행 루트 정보와 제공된 파일 기반 데이터셋의 이점을 활용하여 후처리(post-processing) 방식으로 결과를 도출한 반면, 세종대 연구팀은 ‘forward-only’ 방식, 즉 실시간 처리에 근접한 조건에서 알고리즘을 구현하였다. 따라서, 본 연구팀이 달성한 데시미터 수준의 결과는 실시간 서비스에도 동일할 것으로 기대된다. 그림 10은 실제 주행경로 (주황색)상 스마트폰 GNSS 측위 결과를 비교한 것으로, Google이 제공한 위치 정보 (청색)에 포함된 오차들이 세종대학교 항법시스템연구실 (녹색) 연구팀의 알고리즘 적용으로 오차가 제거되어 실제 주행 궤적에 매우 근접해 진 것을 확인할 수 있다. 그림 10. 스마트폰 GNSS 측위 결과 비교 – 세종대학교 항법시스템연구실 연구팀(녹색), Google이 제공한 위치 정보 (청색) & 실제 주행경로 (주황색) 6. 결론 스마트폰 GNSS 기술은 오늘날 다양한 위치 기반 서비스의 핵심 기술로 자리잡고 있으며, 그 활용 범위는 지속적으로 확장되고 있다. 최근에는 자율주행 차량, 스마트시티 인프라, 정밀 농업, 실내외 혼합 내비게이션, C-ITS(Collaborative Intelligent Transport Systems) 등, 데시미터급 정확도가 요구되는 첨단 응용 분야에서도 스마트폰 기반 측위 기술의 활용 가능성이 주목받고 있다. 그러나 현재 스마트폰 GNSS의 위치 정확도는 개방된 하늘(Open-sky) 환경에서도 약 5~10m 수준에 머물고 있으며, 건물이 밀집한 도심 환경에서는 100m 이상의 오차도 발생할 수 있는 한계가 있다. 이러한 오차의 가장 큰 원인은 스마트폰이 구조적으로 저품질 안테나, 연속성 부족한 측정 환경, 낮은 신호 감도, 시계 비동기성 등 여러 제약 조건 하에서 GNSS 측정값을 수신한다는 점이다. 특히, 이러한 조건은 비정상적인 GNSS 측정값을 발생시키며, 이를 식별하고 제거하지 않는 한 정밀한 위치 추정은 사실상 불가능하다. 본 연구에서는 이와 같은 구조적 한계를 극복하고자, GNSS 측정값 기반의 이상값 제거 알고리즘, INS(IMU 기반 관성항법 시스템)과의 융합, 위성 신호 품질 분류 및 필터링 기법 등을 통합적으로 활용하여, 스마트폰에서도 데시미터급 정밀 위치 정보 제공이 가능함을 실험적으로 입증하였다. 특히 Google과 ION이 공동 주최한 스마트폰 데시미터 챌린지(GSDC)에서 세종대학교 항법시스템연구실 연구팀이 세계 3위를 수상하며, 스마트폰 기반 GNSS 측위 기술의 세계적 경쟁력을 보여주었다. 본 연구팀의 알고리즘은 실시간 처리 기반으로 개발되었기 때문에, 향후 실용적 측면에서도 큰 가능성을 갖고 있다. 이러한 연구 결과는 스마트폰을 활용한 정밀 측위 기술이 단지 실험적 가능성에 머무르지 않고, 자율주행, 드론 내비게이션, 증강현실(AR), 고정밀 위치 공유 서비스 등 차세대 공간정보 응용 분야에 실질적으로 적용될 수 있는 수준에 도달하였음을 보여준다. 특히, 본 연구진이 달성한 성과는 글로벌 시장에서 널리 사용되는 Qualcomm Snapdragon 플랫폼의 측위 성능을 능가하는 수준으로, 국내 스마트폰 제조사와 GNSS 관련 산업의 기술 자립과 국제 경쟁력 제고에 크게 기여할 것으로 기대된다. 앞으로는 누구나 사용하는 스마트폰 한 대만으로도 본 연구진이 달성한 데시미터급을 넘어 센티미터급 정확도의 위치 기반 서비스를 누릴 수 있는 시대가 도래할 것이며, 본 연구는 그 변화를 현실로 앞당기는 중요한 이정표가 되기를 소망한다. 참고문헌 [1] F. van Diggelen, W. 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