"실내 공간은 한정된 자원이기 때문에 최적화 또는 효율적 활용에 대한 니즈가 존재합니다. 이동 데이터를 확보하고 인공지능(AI)을 통한 분석·예측이 답이 될 수 있습니다."
공간 활용에 대한 관심이 높아지고 있다. 특히 확장이 불가능한 실내에선 효율적인 공간 배분과 위치 선정은 경제성으로도 연결된다. 사람들이 붐비는 곳을 찾아 이를 활용해야 하고 때론 인파를 분산해야 한다. 쇼핑몰 또는 지하 주차장이 대표적인 예다. 소비자가 몰리는 곳에 광고를 설치하고 매장을 열게 된다는 것은 기업 실적에 영향을 주게 된다. 지하 주차장에서 비어있는 주차면을 실시간으로 알려주고 덜 붐비는 곳으로 고객을 안내해주는 시스템은 관리라는 수고와 비용을 덜어준다.
티제이랩스는 독자적인 기술로 방대한 양의 이동 데이터를 수집하고 AI 분석을 통해 실내 공간을 활용하는 데 효과적인 방법을 제시한다. 이택진 티제이랩스 대표이사는 "기존 애플리케이션을 이용한 실내 위치 기반 서비스가 아니라 여러 공간 서비스 사용자를 위한 다양한 형태의 해법을 마련하고 이를 기반으로 도움을 주자는 게 기본 콘셉트"라고 설명했다.
AI를 통해 특정 공간에 대한 솔루션을 제공하기 위해선 방대한 분량의 이동 데이터 확보가 필수적이다. 데이터 확보가 불가할 경우 AI의 학습 자체가 불가능하다. 이를 위해 티제이랩스는 PMS(Population Monitoring Service)를 고안해냈다. PMS는 iOS 스마트폰 등에서 나오는 블루투스 신호를 인식해 이를 위치 데이터로 저장한다. 블루투스 신호는 실내 위치 인식 장치(와드)를 이용해 무작위로 변형된 형태로 수신하게 된다. 와드는 전기 콘센트만 있으면 어디에나 간단히 설치할 수 있다는 장점도 지닌다. 와드만 설치하면 블루투스 신호를 통해 공간별 인원수, 혼잡도, 머무른 시간, 이동 동선 등의 데이터를 수집할 수 있으며 시간과 날짜별로 분류도 가능하다.
이동 데이터는 ATS(Asset Tracking Service)로도 확보한다. 태그 수신하는 블루투스 신호를 와드로 인식해 위칫값을 계산할 수 있다. 태그를 부착한 사람, 장비, 사물 등의 위치 데이터를 수집할 수 있다. 아울러 ATS의 경우 실시간 모니터링도 가능하다. 특정한 사람, 장비 등에 태그를 부착하고 계속해서 위치 데이터를 수신받아서다. 건설 현장, 공장, 발전소 등 근로자 안전이 중요한 곳에선 안전사고의 관리도 가능하다. 사고가 발생할 경우 근로자 위치를 실시간으로 신속하게 찾을 수 있고 고도 변화도 감지해 추락 여부도 확인할 수 있다.
티제이랩스가 개발한 앱 설치를 통해 스마트폰 위치 데이터를 보내고 이를 인식해 데이터를 추출하는 FLS(Fine Location Service) 기술도 보유하고 있다. 앱 설치를 통해 데이터를 얻을 수 있어 좀 더 고정밀의 위칫값을 확보할 수 있다.
과거에는 PMS·ATS·FLS로 확보한 위치 데이터를 파트너 기업에 제공하는 역할에 그쳤다. 하지만 지난해 하반기부터 티제이랩스는 이동 데이터를 학습한 독자 AI 모델인 '스패셜(Spatial) AI'를 개발해 솔루션까지 제공하고 있다. 딥스페이스라고도 불리는 스패셜 AI는 우수한 실내 측위 기술을 통해 수집한 방대한 분량의 이동 데이터를 학습하고 이를 토대로 특정 실내 공간에서 가장 높은 효율을 나타낼 수 있는 위치와 동선 등을 제시한다. 백화점 등 상업시설에서 매장 위치를 변경했을 때 나타날 수 있는 고객 이동의 변화, 인파가 몰릴 때 가장 효과적으로 이를 분산시키는 솔루션 등을 AI 분석을 통해 제공하는 것이다.
티제이랩스는 이를 바탕으로 해외 진출도 목표하고 있다. 실내 공간 특성상 확장에 제한이 있어 국내 파트너 기업과의 협업에 그치지 않고 해외로의 확장도 모색하는 것이다. 티제이랩스는 지난달 미국에서 열린 세계 최대 전자·IT 전시회 CES 2024에도 참가하기도 했다.
이택진 대표이사는 "스패셜 AI에 대한 해외 기업의 니즈도 확인할 수 있었다"면서 "인프라의 핵심은 저렴하면서 넓게 확산하는 것이기 때문에 우리의 기술로 인해 수많은 사람이 혜택을 볼 수 있도록 하겠다"고 했다.
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