A Study on White Space Search of Wireless Signal based Passive Tracking Technology using Enhanced Search Formula of Patent Analysis

개선된 검색식 기반 특허분석을 통한 무선신호 기반 Passive Tracking 공백기술 도출에 관한 연구

Abstract

Purpose: In this paper, we propose a direction of future research and development to be carried out in the passive tracking field by deriving a white space with enhanced search formula of patent analysis. Method: In this paper, we derive a white space by identifying the direction and the flow of technology change and by matrixing the object and solution through extensive patent search with enhanced search formula and analysis in the field of passive tracking technology. Result: By the proposed scheme, 'multi-target positioning and tracking' and '3D positioning technology' using artificial intelligence, adaptive/hybrid positioning technology, and radar/antenna were derived as white space technologies and confirmed with absence of any services or products. Conclusion: The derived white space technologies from this paper are the areas where patent applications are not active and there are not many prior patents, thus it is necessary to secure the rights through more active R&D and patent application activities.

연구목적: 본 논문에서는 개선된 특허 검색식을 제안하고 이에 기반 한 특허분석을 통해 Passive Tracking 기술분야의 잠재적 유망분야에 해당하는 공백기술을 도출하여 향후 수행해야 할 연구개발의 방향성을 제시한다. 연구방법: 본 논문에서는 기존의 검색식 구성 방식을 개선하여 유사어 DB, 최근 발표 논문의 Keyword, AI 검색 등의 다양한 Tool과 방법을 복합적으로 적용하는 기법을 제안하고, Passive Tracking 기술분야를 대상으로 광범위한 특허조사 및 분석을 통해, 기술 변화의 방향성 및 흐름을 확인하고, 해결하고자 하는 목적과 수단을 매트릭스화 하는 방법으로 공백기술을 도출한다. 연구결과: 제안하는 방법을 통해 Passive Tracking 기술분야 공백기술은 인공지능,적응형/복합형 측위기술 및 레이더/안테나를 활용한 '멀티 타깃 측위·추적기술'과 '3D 측위 기술'이 공백기술로 도출되었으며, 도출 결과의 타당성을 검토하기 위한 검색 결과 상용화 서비스 또는 제품이 부재함을 확인하였다. 결론: 본 논문에서 도출한 공백기술은 특허출원이 활발하지 않고 선점되어 있는 선행특허가 많지 않은 분야이므로, 보다 적극적인 연구개발과 특허출원 활동을 통해 기술에 대한 권리를 확보할 필요가 있다.

서론

건축기술의 빠른 발전과 이동통신을 비롯한 ICT 기술의 확산으로 인해 실외공간에서 이루어지던 다양한 활동들이 점차 실내에서 진행되고 있다. 이로 인해, 일상생활에서 실내공간이 차지하는 비율은 점차 높아지고 있으며, 더불어 내비게이션 등과 같이 실외공간을 대상으로 제공되어 오던 서비스들이 점차 실내공간을 대상으로 확장되어 가고 있다(Yoo, 2011). 실내 공간에서 제공되는 다양한 위치 기반 서비스들이 성공적으로 제공되기 위해서는 실내공간에 있는 사용자의 위치를 결정하는 실내 측위 기술이 필수적으로 요구되고 있으며, 이러한 실내 측위 기술은 스마트폰의 보급 확대와 더불어 실내 내비게이션, 위치 기반 서비스(LBS, Location Base Service), 소셜 네트워크(SNS) 등 민간분야에 적용되고 있을 뿐만 아니라, 재난 상황에서 요구조자(신고자)의 긴급구조서비스 및 구조자(소방관, 경찰관 등)의 현장위치 모니터링 등 공공분야로 적용분야가 확대되어 적용되고 있다(Yoo et al., 2014; Yun et al., 2016; Lee et al., 2021). Fig. 1과 Fig. 2는 실내 측위 기술을 요약한 것으로 적용 센서, 정확도, 서비스 영역, 측정 기술, 적용 대상 서비스 등에 따라 다양하게 분류될 수 있다. 예를 들면, 정확도와 서비스 영역을 기준으로 Cameras, Infrared, Tactile & Polar System, Sound, Wi-Fi, Radio Frequency Identification(RFID), Ultra-WideBand(UWB), Global Navigation Satellite System(GNSS), Pseudolites 등 다양한 물리적 자원을 활용한 측위기술로 분류될 수 있다(Mautz, 2012).

Fig. 1. Indoor positioning technologies(Mautz, 2012)

Fig. 2. Positioning accuracy and available services (Mautz, 2012)

실내 위치추적 기술은 추적대상이 되는 주체가 휴대용 전자기기를 소지하고 있는 상태에서 다양한 정보를 송수신하여 위치를 추정할 수 있는 능동적 위치추적 기술(Active Tracking, Device-Assisted)과 이러한 기기를 소지하지 않거나 기기가 올바르게 작동하지 않는 경우에도 카메라를 이용하거나 추적 대상의 존재로 인한 무선 신호의 교란 정보 등을 활용하여 위치 추적이 가능한 수동적 위치추적 기술(Passive Tracking 또는 Device Free Localization) 기술로 구분할 수 있다(Shukri et al., 2018). Active Tracking 기술은 비교적 정확한 측위 및 위치추적이 가능한 장점이 있지만 기기를 소유하지 않은 주체에 대한 측위가 불가하고, Passive Tracking 기술은 실내의 위치추적 정확도의 일관성 확보가 상대적으로 어렵고, 정확도가 장비 설치비용에 비례하는 등의 비용 및 공간적 제약이 존재한다(Cho, 2019).

최근 들어, 자율적 상황인지를 통한 인간과 로봇이 협업하는 지능형 스마트팩토리, 높은 안전성, 보안성 및 효율성을 담보해야 하는 스마트시티/빌딩/홈, 레벨5의 완전 자율주행 시스템, COVID-19 같은 신종감염병 대응, 위치기반 증강/혼합현실(AR/MR, Augmented Reality/Mixed Reality), 사이버물리시스템(CPS, Cyber Physical System), 드론, 사물인터넷 등에 활용하기 위한 위치추적 기술에 대한 필요성이 지속적으로 증가하고 있다. 하지만, 위치 추적에 필요한 Active Tracking device를 소지하지 않거나 device를 소지하고 있지만 작동하지 않는 상태의 일반인 사용자, 등록되지 않은 로봇, 애완동물 등의 위치를 파악하지 못하는 한계가 존재한다. 이러한 한계를 극복하기 위하여 실내에서 Active Tracking device를 소지하지 않은 주체에 대한 측위 및 위치추적 관련 연구(Passive Tracking 또는 DFL)가 2007년부터 지속적으로 이루어지고 있으며(Youssef et al., 2009; Zhang et al., 2007), 민감한 개인정보의 보호를 위해 엄격히 제안되는 Camera를 활용하기 보다는 무선 신호를 활용하는 Adaptive Wireless Sensor Networks에서의 Passive Tracking(Zhou et al., 2018), wireless radio network에서 Received Signal Strength(RSS), Channel State Information(CSI), Doppler, Packet Received Rate(PRR) 기반 DFL 기술개발이 세계 여러 대학과 연구소 및 기업 등에서 진행되고 있다(Shukri et al., 2018).

본 논문에서는 기존의 검색식 구성 방식에서 검색을 수행하는 주체의 기술에 대한 이해 정도와 기술전문가의 주관적 판단에 근거하는 문제점을 개선하여 기존 방식에 추가하여 유사어 DB, 최근 발표 논문의 Keyword 활용, AI 검색 등의 다양한 Tool과 방법을 복합적으로 적용하는 기법을 제안하고 기술의 중요성이 점차 증대되고 있는 실내 위치추적 관련 기술 중 Passive Tracking 기술 분야의 특허를 조사 및 분석하여 특허출원 현황, 활발하게 연구가 진행되어 특허 선점이 이루어진 분야 및 특허출원 활동이 활발하지 않은 분야로 분류하고, 향후 선점이 필요한 공백기술에 대한 정보를 도출하고자 한다.

본 논문의 구성은 다음과 같다. 2장에서는 특허분석 프로세스를 소개하고, 3장에서는 제안된 검색식 구성 기법을 통한 특허검색 결과를 제시한다. 4장에서는 공백기술을 도출하고, 5장은 본 논문의 결론을 기술한다.

특허분석 프로세스

Fig. 3은 특허분석 프로세스를 도식화한 그림으로, 특허검색에서 주요특허 선별·분석을 거쳐 공백기술영역 도출까지 일련의 프로세스 및 본 연구에서 검토된 프로세스 별 특허수를 정리하여 나타내었다. 특허분석은 일반적으로 기술 정의를 통해 키워드와 검색식을 구성하는 1단계, 검색식을 이용하여 특허문헌을 검색하고 노이즈 제거를 통해 ‘유효 특허’와 ‘주요 특허’를 선별하는 2단계, 정량분석 및 심층분석 결과를 바탕으로 기술흐름도와 Matrix를 작성하고 공백기술을 도출하는 3단계¹⁾로 진행된다.

Fig. 3. Process of patent analysis

제안된 검색식 구성 기법을 통한 특허검색 결과

특허분석 프로세스의 가장 첫 단계인 기술정의 및 검색식 구성단계는 그 결과물인 검색식 구성의 특징에 따라 다음 단계의 결과물인 유효특허와 주요특허 선별 및 최종 단계의 결과물인 공백기술 도출 결과가 달라지게 되어 어떻게 검색식을 구성하는지가 매우 중요하다. 기존의 검색식 구성 방식에서는 검색을 수행하는 주체의 기술에 대한 이해 정도와 기술전문가의 주관적 판단에 근거하게 되어 특허검색에서 가장 중요한 부분인 검색식 작성에서 키워드가 누락될 가능성이 있다. 따라서 본 논문에서는 검색식 구성을 개선하여 기존 방식 외에 유사어 DB, 최근 발표 논문의 Keyword 활용, AI 검색 등의 다양한 Tool과 방법을 복합적으로 적용하는 기법을 제안하고 그 결과를 분석하고자 한다.

[1단계] 기술 정의를 통한 키워드 정리 및 검색식 구성

실내 위치 추적 기술 분야 중 Active Tracking device를 소지하지 않은 사람, 로봇 또는 물체의 위치를 추적하기 위한 기술인 ‘무선신호 기반 Passive Tracking’을 특허분석을 위한 주요 대상기술로 정의하고, ‘Passive Tracking’ 기술 관련 검색을 위한 주요 키워드로 ‘Device-free’, ‘Passive’, ‘DFL(Device Free Localization)’, ‘Positioning’, ‘Localization’, ‘tracking’, ‘indoor’를 채택하였다. 특허분석은 일반적으로 키워드를 ‘and’ 연산자로 조합(A and B, A와 B를 모두 포함)한 검색식을 기반으로 이루어지게 되며, 각각의 키워드는 ‘or’ 연산자를 이용하여 유사어(유의어 포함)를 포함((A or Aˊ or Aˊˊ or ...) and (B or Bˊ or Bˊˊ or ...))하도록 작성된다. 유사어를 검색식에 포함시키기 위해서는 일반적으로 1) 포털(Naver, Daum 등)을 활용한 유사어 검색, 2) 특허를 대상으로 영문 키워드의 다양한 한글 표기법을 확인, 3) 유사도가 높은 특허 명세서에서 사용하는 기술적 용어 확인, 4) 기술전문가의 추천 등을 통해 유사어 Pool을 만들고 이중 기술적 특성을 고려하여 유효한 것으로 판단되는 키워드를 검색식에 반영한다.

 

이러한 방법은 다양한 유사어를 포함하여 작성된 검색식 기반의 특허검색을 가능하게 하지만, 여전히 검색을 수행하는 주체의 기술에 대한 이해 정도와 몇몇 기술전문가의 기억력에 의존하고 있어 특허검색에서 가장 중요한 부분인 검색식 작성에서 키워드가 누락될 가능성이 있다.

본 논문에서는 앞에서 제시한 일반적인 유사어 확인 방법 외에 5) 유료 특허검색 DB에서 제공하는 유사특허 주제어 제공 기능인 K Topics(Keywort DB)와 키워드 추천 기능(WIPS ON DB)을 활용하였고, 6) 유사어 정보를 제공하는 웹사이트(wordsimilarity.com, visualthesaurus.com, thesaurus.com 등)에서 제공하는 유사어 정보, 7) 최근 발표된 관련 논문의 Title과 Keyword를 활용하여 유사어를 보완하였고, 8) AI 검색(WIPS ON)을 통해 검색식 기반 검색에서 누락될 수 있는 특허를 추가하는 방법으로 보다 정확한 특허검색이 이루어질 수 있도록 다양한 Tool과 방법을 복합적으로 적용하였다. 한편, 상기의 검색식 외에도 검색 과정에서 누락될 수 있는 특허를 추가 검색을 통해 보완하기 위하여 별도의 검색식으로 추가 검색²⁾하는 과정을 통해 중복되지 않는 범위 내에서 관련도가 높은 특허를 추가 선정하여 유효 특허에 포함시켰다.

[2단계] 특허검색 및 유효·주요 특허 선별

특허검색

특허분석을 위해 기술 및 특허분석 전문가의 검토를 거쳐 키워드, International Patent Classification(IPC) 및 주요 출원인 등을 기초 검색어로 이용하여 검색식을 작성하고, 다음의 검색엔진들을 이용하여 한국(KR), 미국(US), 일본(JP), 유럽(EP)³⁾, 중국(CN)의 특허를 검색하였다.

(1) Keywert 검색엔진(http://www.keywert.com/ : 유료),

(2) WIPS ON 검색엔진(http://www.wipson.com/ : 유료),

(3) 미국특허청 검색엔진(http://patft.uspto.gov/netahtml/PTO/search-bool.html : 무료),

(4) 일본특허청 검색엔진 (http://www19.ipdl.inpit.go.jp/PA1/cgi-bin/ PA1INIT?1294185544453 : 무료),

(5) Google Patents(http://www.google.com/patents : 무료)

(6) Kipris(http://www.kipris.or.kr : 무료)

노이즈 필터링을 통한 유효특허 선별

검색된 특허전체에 대한 중복검사를 통해 데이터 무결성을 확보하고, 유효한 특허를 선정하기 위해 대상기술과 상이한 특허(노이즈)를 우선 제거하는 1차 필터링 과정을 거친 후, 관련도가 현저히 낮은 특허들을 분류하는 2차 필터링을 통해 유효특허를 선정하였다.

주요 특허 선별

유효특허를 대상으로 개별 특허 명세서를 검토하는 방법으로 대상기술과 관련도가 높은 특허를 1차 선정하고, 기술전문가의 확인을 거쳐 심층분석이 필요한 주요 특허 30건을 선정하였다.

특허검색 결과

기술분야 별 검색식을 반영하여 특허를 검색하고 노이즈 제거 등의 필터링 과정을 거쳐, 최초 검색된 1,762건의 특허 중440건을 1차 분석 대상특허인 ‘유효 특허’로 선정하였다. Table 1은 1, 2차 필터링을 거쳐 선정된 유효 특허수를 특허분석 기간 및 각국 특허청별로 정리한 결과를 나타내고 있으며, 한국특허청에 출원된 유효특허 수는 18건, 유럽특허청(EPO, Europe Patent Organization)에 출원된 유효특허는 43건, 일본특허청에 출원된 유효특허는 8건, 미국특허청에 등록된 유효특허는 200건, 중국특허청에 출원된 유효특허는 171건으로 총 440건이 선정되었다.

Table 1. Number of valid patents in various countries

공백기술 도출

특허분석을 활용한 공백기술 도출에 관한 연구는 정량적 분석과 정성적인 검토를 기반으로 다양한 기술 및 산업분야를 대상으로 이루어지고 있다. 특허 빅데이터 분석을 활용하여 관심 기술 및 산업분야의 미래기술을 예측하거나(Jeon, 2011; Im et al., 2017; Choi et al., 2013), 공백기술을 도출하는 연구들이 다양하게 이루어져왔다(Han, 2017; Jeon, 2011). 통계분석과 기계학습 알고리즘을 결합하여 공백기술을 예측하는 연구와(Jeon, 2011), 선행특허조사 및 광범위한 특허분석을 실시하여 세부 기술분야 별 출원 동향, 주요 경쟁사의 IP-History를 고려한 핵심특허를 도출하고, 이를 기술분야 전문가들의 정성적인 평가를 통해 공백기술을 도출하는 연구를 대표적인 예로 제시할 수 있겠다(Lee et al., 2013). 본 연구에서는 Passive Tracking 기술에 대한 특허출원 동향을 기반으로 기술발전 방향 예측을 통해 주요 특허를 추출하고, 추출된 주요 특허를 기반으로 목적/해결방안(Object/Solution, O/S) Matrix를 작성한 후, 이를 기반으로 기술 공백영역을 확인하는 방법으로 Passive Tracking 기술 분야의 공백기술을 도출하였다.

특허 출원 동향 및 출원인 분석

Fig. 4와 Fig. 5는 Passive Tracking 기술 분야의 연도별 특허출원 분포를 나타낸 그림이다. 2011년 이후에 출원량이 점진적으로 증가하는 경향을 보이다가, 2016년부터 급격하게 증가한다. Fig. 5의 연도별 특허청 별 출원 건수에서 확인할 수 있는 것처럼, 2016년부터 미국과 중국의 출원 증가가 전체적인 출원 증가세를 견인하는 것으로 분석된다. 특히 2014년~2016년과, 2018년 이후에는 중국특허청의 출원 건수가 미국특허청의 출원 건수 보다 우위를 나타내고 있어, 중국국적의 출원인 비중이 높은 중국특허청의 특허출원 활동이 가장 활발한 것을 확인할 수 있다. 미국특허청 200건(45%), 중국특허청 171건(39%), 유럽특허청 43건(10%)에 비해 한국특허청 18건(4%)과 일본특허청 8건(2%)은 출원이 저조한 경향을 보이고 있고, 한국특허청의 경우 2019년 이후 특허출원이 이루어지지 않고 있어, Passive Tracking 분야 기술 경쟁력 확보를 위한 노력이 필요한 것으로 판단된다.

Fig. 4. Trend in number of patent applications

Fig. 5. Number of patent applications in various countries

Fig. 6과 Fig. 7은 출원인 유형에 따른 출원 분포를 나타낸 것으로, 기업이 가장 높은 출원 점유율을 보이고 있으나, 대학의 점유율이 26%로 타 기술 분야 대비 상대적으로 높은 비중을 차지하고 있는 것으로 나타남에 따라, 기업 관점의 기술 상용화뿐만 아니라 대학 중심의 기초연구도 함께 이루어지는 것으로 유추할 수 있다. 국가별 특징을 비교하면, 미국특허청의 경우 기업의 특허 비중이 172건(86%)로 대학, 개인, 연구소 등에 비해 월등하게 높아 원천기술의 개발보다는 민간에 의한 상용화 비중이 높은 것으로 분석할 수 있고, 중국과 한국의 경우 대학교의 특허출원이 각각90건(53%)과 7건(39%)으로 대학교 비중이 높은 것에서 기초·원천기술 개발에 집중되어 있어 기업과 정부의 지속적인 관심과 지원이 필요한 것으로 분석할 수 있다.

Fig. 6. Number of patent applications for various applicants

Fig. 7. Number of patent applications for various applicants and countries

Fig. 8은 출원인 유형에 따른 연도별 출원 분포를 나타낸 것으로, 2014년까지는 기업의 비중이 월등히 높지만, 2015년부터 대학교의 비중이 50%까지 증가하는 등 대학에서 지속적인 특허출원이 이루어지고 있는 점을 고려하면, 기존 기술을 활용한 상용화뿐만 아니라 신기술 출현에 따른 기초연구도 이루어지고 이에 따라 특허출원이 증가하는 것으로 예측할 수 있다.

Fig. 8. Trend in number of patent applications for various applicants

Table 2는 주요출원인의 각국 특허청별 출원수를 나타나고 있다. 주요출원인으로는 Cognitive Systems Corp.가 53건으로 가장 많은 특허를 출원하였으며 특히 미국 특허 출원의 비중이 높았고, IVANI LLC가 25건을 출원하였고 마찬가지로 미국 특허 출원의 비중이 높았다. 한편, UNIV NORTHWESTERN과 UNIV TIANJIN이 각각 11건과 10건의 순으로 나타났으며 모두 중국 특허청에서 출원하였다. 대한민국국적의 출원인으로는 광운대학교 산학협력단이 5건으로 가장 많은 특허를 출원한 것으로 조사되었으며 해외 기관으로는 주요출원인인 Cognitive Systems Corp와 IVANI LLC가 각각1건씩국내 출원한 것에 주목할 필요가 있다.

Table 2. Number of patents applications by major applicants in various countries

기술흐름도(Technology Flow-Chart, IP-History)

Fig. 9는 주요 특허를 출원 년도를 기준으로 정리한 후 연도에 따라 변화하는 기술의 흐름을 나타낸 것으로, 특허 관점에서 연도별로 변화하는 기술의 흐름과 이러한 기술을 구현하기 위한 이론적 접근방법, 하드웨어 및 소프트웨어 등 트랜드를 검토하는 방법으로 향후 예상되는 기술을 예측해 볼 수 있다. 무선신호 기반의 Passive Tracking 기술 분야는 2010년 이후 본격적으로 특허출원이 이루어지면서, 무선 신호의 RSS 정보를 활용한 device-free motion detection 기술이 출현하였고, 이를 보완하기 위한 무선 CSI 기반의 다양한 측위 기술을 포함하는 특허출원이 이루어졌다. 2014년 이후에는 환경변화 적응(Adaptive)형 기술과 복합(Hybrid)형 추적(Tracking) 기술에 대한 출원이 이루어졌으며, 2017년경부터 3차원 측위, 멀티 타깃 추적, 딥러닝(Deep-learning) 등 AI 기술을 적용한 측위 및 움직이는 물체에 대한 추적 기술에 대한 특허출원이 이루어지고 있다. 실내에서의 Passive Tracking 기술이 정밀도 향상, 비용 절감, 계산량 감소, 실용성 증대 등의 목적으로 연구개발이 이루어지고 있는 점을 고려하면, 향후 특허출원이 활발하게 진행될 기술 분야로 ①3차원 측위, ②멀티 타깃 추적, ③딥러닝 기반의 측위 및 추적, ④ 움직이는 물체에 대한 추적기술이 향후 출원 방향이 될 것으로 예측할 수 있다.

Fig. 9. Trend in passive tracking technology

목적/수단 매트릭스(Object/Solution, OS Matrix)

Fig. 10은 주요 특허 30건의 목적/수단을 분석한 결과 측위 및 추적 정밀도 향상, 멀티 타깃, 계산량/ 비용 감소, 3D 측위, 실시간 및 무빙 타깃에 대한 측위 및 추적을 목적으로 RSS/CSI, Machine Learning 등 AI 기술, 적응형/복합형 측위 기술, 레이더 및 안테나 활용 기술, 필터 알고리즘 활용 기술 등이 해결수단으로 제시되고 있다. 가장 활발하게 특허출원이 이루어지는 분야는 RSS/CSI 정보를 이용한 측위 및 추적 정밀도 향상 분야이며, 계산량 / 비용 감소 기술 및 실시간 무빙 타겟에 대한 추적 기술도 비교적 활발하게 연구개발 및 특허출원 활동이 이루어지는 분야로 분석되었다. 상대적으로 특허출원 활동이 거의 조사되지 않은 ‘멀티 타깃에 대한 측위 및 추적 기술’과, ‘3차원(3D) 측위 기술’을 ‘기술 공백영역’으로 정의할 수 있다. 이러한 ‘기술 공백영역’을 선점하기 위해서는 ㉠Machine Learning 등 AI 기술, 적응형/복합형 측위 기술, 레이더/안테나를 활용한 멀티 타깃 측위 및 추적 기술과, ㉡ 3D 측위 기술에 대한 연구개발 및 특허출원이 시급하게 이루어질 필요가 있다.

Fig. 10. OS-Matrix for passive tracking technology

하지만 RSS/CSI, AI 기술을 활용한 측위 및 추적 정밀도 향상, 실시간 무빙 타깃과 같이 이미많은 특허가 출원되어 치열하게 경쟁하고 있는 기술 분야에 추가적으로 특허를 출원하는 것이 부적절한 것으로 단정하는 것은 적절하지 않다. 출원이 활발한 것은 시장 상황을 반영하는 특허의 특징에 비추어 볼 때, 그만큼 수익 창출에 대한 기대치가 높은 분야 즉, 시장에서 필요로 하는 핵심기술에 보다 근접한 기술 분야로 볼 수 있기 때문이다.

기술 공백 영역으로 도출된 결과의 타당성을 검토하기 위해 ‘멀티 타깃에 대한 측위 및 추적 기술’과, ‘3차원(3D) 측위 기술’을 대상으로 상용서비스(제품) 검색을 추가로 실시한 결과 1) Radio tomography를 활용한 모니터링 서비스, 2) 편광 현상을 이용한 3차원 정밀 실내 측위, 3) 복합 측위기술 기반 3차원 실내공간정보 서비스 등이 조사되었으나, Passive Tracking 기술이 적용된 경우에는 3D 또는 멀티타깃 측위가 적용되지 않았고, 3차원 또는 멀티타깃 측위가 가능한 경우는 무선신호 기반 외 별도의 장치가 필요하거나, Active Tracking 기술이 적용된 경우가 대부분을 차지하였다.

결론

본 논문에서는 기존의 검색식 구성 방식에서 검색을 수행하는 주체의 기술에 대한 이해 정도와 기술전문가의 주관적 판단에 근거하는 문제점을 개선하여 기존 방식에 추가하여 유사어 DB, 최근 발표 논문의 Keyword 활용, AI 검색 등의 다양한 Tool과 방법을 복합적으로 적용하는 기법을 제안하였고, 재난 상황에서 요구조자(신고자)의 긴급구조서비스 및 구조자(소방관, 경찰관 등)의 현장위치 모니터링 등에 활용 가능한 필요기술인 ‘Passive Tracking’ 기술을 특허적 관점에서 조사 및 분석하고, 향후 연구개발을 통해 특허 선점이 필요한 공백 기술 분야를 도출하였다. Passive Tracking 기술은 RSS/CSI 정보를 이용한 Device-Free 측위 및 추적 기술로 시작되어, 정밀도 향상, 멀티 타깃으로의 확장, 계산량 / 비용감소를 통한 효율성 증대, 3차원(3D), 실시간 무빙 타깃까지 지속적인 연구개발과 특허출원이 이루어지고 있다. 2015년까지 RSS/CSI 정보를 활용한 기술들이 주를 이루었으나, 2016년부터 적응형/복합형 기술이 출현하였고, 최근에는 Fuzzy, Machine Learning, Neural Network와 같은 인공지능(AI) 기술을 활용한 측위 및 추적 기술이 기존 Passive Tracking 기술의 개선 및 문제 해결을 위해 연구되고 있는 것으로 분석된다.

특허 출원 년도를 기준으로 기술 흐름도를 구성해 보면, RSS/CSI를 활용한 기능 개선 위주의 Device-Free 측위에서 3차원 측위, 멀티 타깃 추적, 무빙 타깃 및 실시간 추적, 딥러닝 등 AI 기술을 적용한 측위 및 추적으로 연구개발의 방향이 변화하고 있는 것을 확인할 수 있었다. 변화하고 있는 기술의 흐름과 현재까지 특허 출원된 기술을 매칭하여 목적/수단(OS) 매트릭스를 구축하여 분석한 결과 ‘멀티 타깃’과, ‘3차원(3D)’ 관련 기술이 ‘기술 공백영역’으로 도출되었고, 이러한 ‘기술 공백영역’을 선점하기 위한 ㉠Machine Learning 등 AI 기술, 적응형/복합형 측위 기술, 레이더/안테나를 활용한 멀티 타깃 측위 및 추적 기술과, ㉡3D 측위 기술에 대한 연구개발 및 특허출원이 시급하게 이루어져야 하는 ‘공백기술’로 도출되었다.