스펙시트에 적힌 정확도 숫자와 실제 현장에서 나오는 숫자는 다릅니다.
설치를 마치고 나서 “생각보다 안 맞는데”라는 말이 나오는 이유는 대부분 측정을 제대로 안 해봤기 때문입니다.
UWB 위치측위 정확도를 직접 측정하려면, 정확한 위치를 알고 있는 기준점을 몇 개 정해둡니다.
그 지점에서 나온 좌표와 실제 위치의 차이를 계산하면 됩니다.
방법은 단순하지만, 측정 조건을 제대로 잡아야 의미 있는 숫자가 나옵니다.
정확도 측정 전에 확인해야 하는 것
앵커가 이미 설치되어 있고 좌표가 안정적으로 나오는 상태인지 먼저 확인합니다.
앵커 배치가 아직 확정되지 않은 상태에서 정확도를 재면 나중에 배치를 바꿀 때마다 다시 측정해야 합니다.
QF(품질지수) 값도 같이 확인합니다.
QF가 낮은 상태에서 측정한 오차는 앵커 배치 문제일 수도 있고, 신호 방해 요인일 수도 있어 정확도 자체를 판단하기 어렵습니다.

기준점을 잡고 측정하는 순서
줄자나 레이저 거리계로 실제 좌표를 정확히 아는 지점 5~10개를 공간에 표시합니다.
공간 전체에 골고루 분산시키는 게 중요합니다.
한쪽에만 몰리면 그 구역의 정확도만 확인하게 됩니다.
각 지점에 태그를 놓고 lep 명령으로 좌표를 여러 번(10회 이상) 받습니다.
한 번만 재면 우연히 좋거나 나쁜 값이 나올 수 있어 여러 번 측정해 평균을 냅니다.
측정된 좌표와 실제 좌표의 차이를 계산합니다.
X, Y 각각의 차이를 구한 뒤 유클리드 거리로 오차를 냅니다.
import math
measured = (12.34, 56.78) # UWB가 알려준 좌표
actual = (12.50, 56.60) # 줄자로 잰 실제 좌표
error = math.sqrt((measured[0]-actual[0])**2 + (measured[1]-actual[1])**2)
print(f"오차: {error:.2f}m")
오차가 지점마다 다르게 나오는 이유
앵커 근처는 오차가 작고, 앵커에서 먼 지점이나 앵커 사이 중간 지점은 오차가 커지는 경향이 있습니다.
이건 정상적인 패턴입니다.
기둥이나 금속 선반 근처는 다른 지점보다 오차가 눈에 띄게 커질 수 있습니다.
이런 지점이 발견되면 그 근처에 앵커를 추가하거나 위치를 조정하는 게 해결책입니다.
측정 결과를 기록하는 표
| 측정 지점 | 실제 좌표 | 측정 좌표(평균) | 오차 |
|---|---|---|---|
| A (앵커 근처) | (2.0, 3.0) | (2.05, 2.97) | 약 6cm |
| B (공간 중앙) | (10.0, 8.0) | (10.18, 8.15) | 약 23cm |
| C (기둥 옆) | (15.0, 2.0) | (15.4, 2.5) | 약 64cm |
숫자는 예시이며, 실제 값은 현장 환경에 따라 달라집니다.
이렇게 지점별로 정리해두면 어디를 보완해야 할지 한눈에 보입니다.
자주 묻는 질문
기준점은 몇 개나 있어야 하나요?
최소 5개는 필요하고, 공간이 넓다면 10개 이상 분산시키는 게 좋습니다.
측정할 때마다 값이 조금씩 다르게 나오는데 정상인가요?
정상입니다.
그래서 한 지점에서 여러 번 측정해 평균을 내는 방식을 씁니다.
오차가 예상보다 크게 나오면 어떻게 하나요?
QF 값을 먼저 확인하고, 낮다면 앵커 배치나 신호 방해 요인부터 점검합니다.
→ 정확도 측정 결과를 바탕으로 앵커 배치를 재설계하고 싶다면 상담해 드립니다.
정확도 측정이 부담스러운 담당자라면
여기서 설명한 측정 방법은 직접 테스트할 여건이 되는 경우를 기준으로 합니다.
산업현장 안전관리나 자산관리 담당자가 정확도 검증까지 직접 수행하기는 쉽지 않습니다.
GrowSpace는 위치추적 시스템 도입 전 정확도 검증(PoC)을 직접 수행해 결과를 담당자에게 전달합니다.
측정 방법을 배우지 않아도 도입 여부를 판단할 수 있습니다.



