기계학습 이용한 노커 기술, 기존 기술 한계 뛰어넘어

[산업일보]
기존의 사물 인식 기법은 크게 두 가지로 나뉜다. 우선, 촬영된 사진을 이용하는 방법으로 카메라를 이용해 사진을 찍어야 한다는 번거로움과 어두운 환경에서는 사용하지 못한다는 단점이 있다. 다음으로는, RFID 등의 전자 태그를 부착해 전자신호로 구분하는 방법이다. 태그의 가격 부담과 인식하고자 하는 모든 사물에 태그를 부착해야 한다는 비현실성 때문에 상용화에 어려움을 겪었다.

최근 미국 Carnegie Mellon University의 Chris Harrison 교수가 이끄는 Future Interfaces Group 연구팀에서 전자기기가 내는 독특한 전자파 (Electromagnetic noise)를 이용한 사물 인식 기법을 제시했지만, 상용 스마트폰 외에 추가적인 안테나 장착이 필요하며 사물 인식 범위가 전자기기로 제한된다는 한계가 있다.

최근 국내 연구진이 카메라나 RFID없이 접촉만으로도 98%정확도로 사물을 인식하는 기술을 개발했다. 기존 사물 인식 기법과 다르게 카메라나 RFID 등 전자태그 없이 접촉만으로도 높은 정확도로 사물을 인식하는 신기술이다.

과학기술정보통신부(장관 최기영, 이하 ‘과기정통부’)는 한국과학기술원(총장 신성철) 전산학과 이성주 교수 연구팀이 스마트폰으로 두드려 사물을 인식하는 신기술을 개발했다고 2일 밝혔다.

기존 사진을 촬영하는 방법과 RFID 등 전자 태그를 부착해 전자신호로 구분하는 방법은 까다로운 환경과, 가격부담, 태그 부착 등의 불편을 겼었다. 반면, 이번에 이성주 교수 연구팀에 의해 개발된 “노커 기술”은 카메라 등 별도의 기기를 쓰지도 않고도 높은 정확도로 사물을 인식할 수 있어 기존 기술의 한계를 뛰어넘은 것으로 평가된다.

노커 기술은 물체에 '노크'를 해서 생긴 반응을 스마트폰의 마이크, 가속도계, 자이로스코프로 감지하고, 이 데이터를 기계 학습 기술을 이용, 분석해 사물을 인식하는 기술을 말한다. 스마트폰 사용의 새로운 패러다임을 제시한 것이다.

연구팀이 책, 노트북, 물병, 자전거 등 일상생활에서 흔히 접할 수 있는 23종의 사물로 실험한 결과 혼잡한 도로, 식당 등 잡음이 많은 공간에서는 83%의 사물 인식 정확도를 보였고, 가정 등 실내 공간에서의 사물 인식 정확도는 98%에 달했다.

이번 연구 결과는 일상 생활에서 스마트폰을 활용한 다양하고, 새로운 서비스를 가능하게 할 전망이다.

연구팀은 실제로 빈 물통을 스마트폰으로 노크하면 자동으로 물을 주문할 수 있고, IoT 기기를 활용해 취침 전 침대를 노크하면 불을 끄고 알람을 자동 설정하는 등 총 15개의 구체적인 활용 사례를 선보였다.

이성주 교수는 “이번 연구성과는 특별한 센서나 하드웨어 개발 없이 기존 스마트폰의 센서 조합과 기계학습을 활용함으로써, 스마트폰 사용자라면 누구나 쉽게 사용할 수 있어 더욱 의미가 크다”며 “사용자와 사물의 상호작용을 보다 쉽고 편하게 만들어주는 기술인 만큼 활용 분야도 매우 다양할 것”으로 기대했다.

한편, 연구팀은 이번 연구 성과를 바탕으로 학습이 되지 않은 영역에서도 사용 가능한 모바일 센싱 기법 개발도 추진하고 있다.