2024년 6월 4일 화요일, 프랑스 – 대규모 사물 인터넷(IoT) 서비스 제공업체이자 통합업체인 UnaBiz가 주목할 만한 이정표를 발표했습니다. Sigfox Atlas Wifi 서비스의 진화를 통해 90% 이상의 지리적 위치 성공률을 달성했으며, 이제 머신 러닝(ML)으로 강화되었습니다. 이 성과는 UnaBiz의 혁신에 대한 헌신과 물류 및 공급망 산업을 위한 가장 에너지 및 자원 효율적인 저전력 광역 네트워크(LPWAN) 솔루션을 제공하는 데 중점을 두고 있음을 강조합니다. 업계의 Wifi 지리적 위치 성공률이 일부 지역에서 일반적으로 70% 미만으로 떨어져 대규모 자산 추적 프로젝트에 상당한 어려움을 겪고 있다는 점을 감안할 때 높은 성공률은 예외적입니다. 이 향상된 서비스는 현재 0G 네트워크가 제공되는 70개 지역 전체에 2024년 6월 30일부터 점진적으로 출시됩니다.

최신 제품 업그레이드는 고객 피드백과 업계의 문제점에 대한 직접적인 대응으로, UnaBiz R&D 팀이 WiFi 지리 위치 기술의 경계를 넓히도록 이끌었습니다. 전통적으로 지리 위치 제공자가 모든 WiFi 액세스 포인트를 스캔하는 것은 어렵고 비용이 많이 듭니다. 인공지능(AI)의 힘을 활용하고 내장된 머신 러닝(ML) 모듈을 활성화하여 UnaBiz는 혁신적인 업그레이드인 액세스 포인트 머신 러닝을 개발하여 Atlas WiFi 지리 위치 시스템의 기능을 향상시켰습니다.

고객에게 제공되는 주요 이점:

- 향상된 지리적 위치 성공률: 성공률이 개선되어 고객은 추가적인 리소스나 새로운 인프라 구축 없이도 자산의 지리적 위치를 더욱 정확하고 정밀하게 파악할 수 있습니다.

- 비용 효율성: GPS 추적기와 같이 상당한 비용이 드는 하드웨어 대안으로 전환하는 대신, 고객은 기존 하드웨어 장치를 계속 사용하여 더욱 정확한 AI가 강화된 WiFi 기반 추적 솔루션을 이용할 수 있습니다.

교세라 커뮤니케이션 시스템 주식회사(KCCS)는 일본에서 최초로 AI가 강화된 새로운 서비스를 테스트한 기업 중 하나입니다.

KCCS의 무선 솔루션 부문 관리자인 나오키 카와이는 "AI 강화 Sigfox Atlas Wifi ML 서비스를 도입한 이후로 지리적 위치 성공률이 62%에서 92%로 증가했습니다. 이 새로운 서비스를 고객에게 홍보하게 되어 기쁘고, 일본의 물류 및 공급망 부문과 그 너머에서 UnaBiz와의 전략적 파트너십을 계속 이어갈 수 있기를 기대합니다."라고 말했습니다.

UnaBiz Group의 CTO인 Alexis Susset은 "Sigfox 0G 네트워크의 광범위한 적용 범위는 GeoLocation Data 네트워크 효과를 가능하게 하며, AI 기반 혁신과 결합하여 테스트한 모든 지역에서 위치 지정 성공률을 90% 이상으로 높일 수 있었습니다. 글로벌 운영자 생태계의 이러한 독특한 역량과 동급 최고의 총소유비용은 UnaBiz Sigfox 0G 기술을 에너지 효율적이고 정확도가 높은 자산 추적의 사실상 표준으로 더욱 확립합니다."라고 말했습니다.

UnaBiz Group의 CEO인 앙리 봉은 "UnaBiz는 타의 추종을 불허하는 서비스 품질을 유지하면서도 Sigfox 0G 기술의 지속적인 개선과 혁신에 전념하고 있습니다. '적을수록 더 좋다'는 원칙에 따라 이 업그레이드를 통해 고객은 GPS 추적기와 같은 더 비싸고 에너지와 자원을 많이 소모하는 대안으로 전환하지 않고도 더 높은 지리적 위치 성공률의 이점을 누릴 수 있습니다. 이러한 접근 방식은 운영 비용을 줄이고 새로운 인프라를 제조하고 구축하는 데 따른 환경 영향을 최소화하며 지속 가능한 비즈니스 관행에 부합합니다."라고 덧붙였습니다.

Sigfox Atlas Wifi ML에 대한 자세한 내용은 [Sigfox Atlas](https://www.sigfox.com/services/atlas) 또는 [GeoLocation Sigfox Atlas](https://build.sigfox.com/geolocation-sigfox-atlas#atlas-wifi)에서 확인할 수 있습니다.