손동작 인식 AI 등장...싱가포르 NTU, 호주 UTS 공동개발
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손동작 인식 AI 등장...싱가포르 NTU, 호주 UTS 공동개발
  • 입력 2020-08-14 14:27
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NTU-UTS 연구팀, 생체 영감 제스처 고정밀 인식 AI시스템 개발
낮은 조도 등 열악한 환경조건에도 인식 정확도 96.7%에 달해
(사진=NTU Singapore).
(사진=NTU Singapore).

싱가포르 난양공과대학교(NTU)와 시드니공과대학교(UTS) 공동 연구팀이 피부처럼 생긴 전자장치에 컴퓨터 시각(computer vision)을 접목해 손동작을 고정밀로 인식하는 인공지능(AI) 시스템을 개발했다고 13일(현지시간) 과학전문매체 사이언스데일리(Science Daily) 등 외신이 전했다. 

AI시스템을 통한 인간의 제스처 인식은 그동안 수술 로봇이나 건강 모니터링 장비, 게임 시스템 등 여러 분야에서 개발‧채택돼왔다. 초기에는 시각적으로만 이뤄졌던 AI 기반 제스처 인식 시스템은 ‘데이터 융합’ 접근방식인 웨어러블 센서와 결합해 성능이 개선됐다. 웨어러블 센서는 체성감각 등 피부의 감지 능력을 재현해낼 수 있다는 장점이 있다.

그러나 일반적으로 제스처 인식 시스템은 정확도 측면에서 해결해야 할 과제가 여전히 남아있다. 우선 큰 부피와 사용자와의 접촉 불량으로 인해 웨어러블 센서로부터 수집한 데이터의 품질이 낮다는 점이다. 또 시각적으로 차단된 물체와 조명 문제 등도 걸림돌로 지목된다. 

(사진=NTU Singapore).
(사진=NTU Singapore).

이에 연구팀은 단일벽 탄소 나노튜브로 만든 피부처럼 신축성 있는 변형센서 기반 데이터 융합 시스템을 개발했다. 단일벽 탄소 나노튜브는 여러 겹의 탄소 구조로 이뤄진 다중벽 탄소 나노튜브에 비해 투명도와 물성이 우수하다는 장점이 있다.

연구팀은 하나의 시스템에 세 가지 신경망 접근방식을 결합해 생체 모방 AI시스템을 선보였다. 초기 시각 처리를 위한 ‘콘볼루션 신경망(합성곱신경망)’과 초기 체성감각 정보 처리를 위한 ‘다층 신경망’, 시각‧체성감각 정보를 결합하는 ‘희소 신경망(sparse neural network)’을 활용했다.

그 결과 인간의 제스처를 기존 방식보다 더 정확하고 효율적으로 인식할 수 있는 시스템이 탄생했다. 손동작으로부터 신뢰할 수 있는 감각 데이터를 얻기 위해 피부에 밀착되면서도 투명하고 유연한 센서를 개발함으로써 제스처 인식 정확도를 높이고자 했다는 설명이다.

연구팀은 이 AI시스템을 이용해 손동작으로 제어되는 로봇이 미로를 통과하도록 테스트했다. 테스트 결과 일반적인 시각 기반 인식 시스템이 6번의 인식 오류를 보인 데 비해 연구팀의 생체 영감 AI시스템은 오류 없이 미로 속 로봇을 안내했다. 게다가 이 새로운 AI시스템은 소음과 어두운 조명 등 열악한 환경조건에서 테스트했을 때에도 높은 인식 정확도를 유지했다. 해당 시스템은 어둠 속에서 약 96.7%에 달하는 정확도를 보였다.

시각 기반 인식 시스템. (사진=NTU Singapore).
시각 기반 인식 시스템. (자료=NTU Singapore).
(자료=NTU Singapore).
연구팀이 개발한 새로운 생체 영감 인식 시스템. (자료=NTU Singapore).

이번 연구논문의 주요 저자인 첸샤오동 NTU 재료과학공학부 교수는 “이번에 연구팀이 개발한 데이터 융합 시스템은 뇌 속의 체성감각‧시각 융합체계와 유사하게 만들면서 생체에서 영감을 받은 것이 특징”이라며 기존 접근방식과 차별화된 점을 강조했다.

이어 ”사용자와 밀접한 접촉이 제대로 이뤄지지 않는 기존의 뻣뻣하고 단단한 웨어러블 센서와 비교해 이 시스템은 인간의 피부에 편안하게 밀착되는 신축성 있는 변형 센서를 사용했기 때문에 고정밀 인식 작업이 가능하다“고 설명했다.

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