사람과 같은 인지로봇

KISTI 『글로벌동향브리핑』 2009-12-13

현재, 컴퓨터 비전은 영상과 비디오를 인식하는데 유용하게 사용되고 있다. 그리고 마이크로칩 제조단계의 품질 컨트롤과 같은 몇가지 전문화된 산업적 애플리케이션에서 성공적으로 이용되고 있다. 그러나 로봇인식은 사람들의 행동을 이해하고 반응하는 것, 심지어 대화하는 것과 같이 정의되지 않은 상황에서는 매우 취약하다. 그러나 이것은 미래 휴머노이드 기술을 위한 가장 강력한 애플리케이션을 보장해주는 일종의 상호작용이다. 미래 휴머노이드 기술은 사람과 같은 로봇이 가이드 또는 사람과 어울리거나, 또는 적절한 행동을 추측하는 인지능력을 사용할 수 있게 된다. 더 중요하게도, 이와 같이 방대한 로봇 애플리케이션들은 인지 및 신경과학과 같은 다른 훈련에 대한 통찰력을 주게될 것이다. 복잡한 상황에서 독립적으로, 그리고 적절하게 행동할 수 있는 진정한 인지적 로봇은 아득한 목표를 남겨두고 있다. 그러나 유럽 연구자들은 POP(Perception-on-Purpose) 프로젝트에서 더 가까이 갈 수 있도록 하는 연구를 해오고 있다. *독창성(Original, by design) “우리 프로젝트의 독창성은 두가지의 다른 감각 양식, 즉 소리와 시각을 융합시키려는 우리의 시도였다. 그렇게 하는 것을 매우 어렵다. 왜냐하면 완전히 다른 두가지 물리적인 현상을 융합시켜야하기 때문이다.” 라고 POP의 코디네이터인 Radu Horaud가 설명했다. 시각은 물체로부터 나온 빛의 파장이 반사되는 것으로부터 발생한다. 그리고 이것은 관찰자들이 크기, 모양, 밀도와 질감과 같은 특별한 속성을 추측할 수 있도록 해준다. 그러나 우리는 소리를 가지고 소스의 방향이 어디인지에 관심을 기울이며, 소리의 종류를 파악하기 위하여 노력하게 된다. * 어려운 문제(Tricky issue) 그것 자체로, 소리는 정확하게 위치를 나타내기 어렵다. 왜냐하면 3D 공간에 위치해야 하기 때문이다. 그리고 옆문으로부터 소리가 들려오는 개방된 창문과 같은 주변 소음이라는 문제가 있다. 그러나 두가지의 다른 감각들을 융합하는 것은 연구자들이 적합한 소리의 위치를 알아내고, 조율하는데 도움이 된다는 것이 밝혀졌다. “소리만을 사용하여 무엇이 전경이며, 무엇이 배경인지를 구별하는 것은 쉽지 않다. 그러나 두가지 감각을--소리와 시각-- 결합함으로서, 이것은 더욱 쉬워지게 되었다. 만약 당신이 10가지 다른 위치에 있는 10가지의 소리의 위치를 알아내야 한다면, 그러나 이것들의 위치 중에서 한가지는 볼 수 있다면, 당신은 더욱 쉽게 소리에 집중할 수 있을 것이다. 그리고 다른 것들은 포기할 수 있을 것이다.” 라고 Horaud가 말했다. * 통합기술(Integrated technology) 팀이 수행했던 한가지 방법은 Popeye라는 로봇을 가지고 그들이 개발한 알고리즘을 통해 신뢰도의 올바른 정도를 말하는 사람이 식별할 수 있도록 해주는 것이다. “이 연구의 관점에서 해야할 일이 아직도 많으며, 이것은 아직 완전히 완성되지 않았다.” 라고 Horaud가 경고했다. 아직도 이것은 매우 강력한 결과이다. 그리고 더 인상적으로 만드는 것은 이 팀이 모든 기술을 깔끔하고, 소형인 로봇 플랫폼에 통합한 것이다. “가장 빈번히, 소리에 대한 연구는 전문화된 연구실에서 여러개의 마이크로폰을 가지고 그리고 아주 통제된 음향환경내에서 실험이 행해졌다. 그러나 우리는 Popeye 머리위에 두 개의 마이크로폰과 두 개의 카메라를 통합시켰다. 이 아이디어는 행위자중심의 인지시스템을 가지는 것이다.” 라고 Horaud가 강조했다. * 강력한 기술(Powerful technology) Popeye는 조그만 공간에서 강력한 기술들로 채워져 있으며, 목적이 있는 로봇인지를 제공한다. 진화의 관점에서 다중감각 인지와 인식이 연결되어 있다고 Horaud가 설득력 있게 주장하고 있기 때문에 이것은 중요하다. 예를 들어, 두 눈을 가지고 손에 있는 물체를 인식함으로써, 원숭이들은--첫번째 원시인류--3차원적인 입체적 시각이 발달하게 되었다. 그래서 통합된 촉감과 시각적 데이터로부터 물체의 많은 특성에서 알 수 있게 되었다. 시간이 지남에 따라서, 이러한 정보를 가지고 그들은 도구를 만드는 것과 같은 새로운 기술을 발전시켰다. 체스 애플리케이션과 같은 것에서 인공지능을 사용하는 것은 환경으로부터 그들이 배울 수 없기 때문에 제한적이라고 Horaud는 느끼고 있다. 그들은 체스의 움직임과 같은 개념적인 데이터를 가지고 프로그램된다. “그들은 자연적인 영상으로부터 속성을 추측할 수 없다.; 그들은 실제적인 관찰에서 개념 정보를 그려나갈 수 없다.” 라고 그가 강조했다. 지금까지, POP는 많은 목적들을 달성했고, 많은 유망한 방법들을 개발하였다. 이러한 종류의 기술을 위한 상업적인 애플리케이션들이 불가능한 것은 아니다. 그리고 연구자들은 또한 그들의 연구가 미래의 프로젝트에서 계속 될 수 있기를 바라고 있다. 이 프로젝트는 POP의 결과를 인간형 로봇 기능으로 확장시켜가는 것을 고려하고 있다. 한편으로는, POP의 연구는 인지로봇이 그렇게 먼 미래기술이 아니라는 것을 의미하고 있다. POP프로젝트는 Sixth Framework Programme으로부터 자금을 지원받고 있다. 출처 : http://www.sciencedaily.com/releases/2009/11/091111120724.htm