인공지능 활용한 지상과 수중 환경 속 물체 인지 기술 연구
인공지능 활용한 지상과 수중 환경 속 물체 인지 기술 연구
  • 정이레 기자
  • 승인 2020.08.25 16:23
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이세진 공주대학교 기계자동차공학부 교수
이세진 공주대학교 기계자동차공학부 교수 Ⓒ정이레 기자
이세진 공주대학교 기계자동차공학부 교수 Ⓒ정이레 기자

세계 각국에서 자율주행차 시대를 앞당기기 위한 노력이 이어지고 있다. 공주대학교 기계자동차공학부 이세진 교수는 자율주행을 위한 첫 단추라 할 수 있는 인식에 관한 연구를 수행하고 있다. 주변 환경의 영향을 많이 받는 카메라 센서가 아닌 변화하는 환경에서도 동일한 값을 측정할 수 있는 라이다 센서를 자율주행에 이용하기 위한 딥러닝 기술을 연구하고, 지상에서의 자율주행을 넘어 수중에서도 물체를 식별할 수 있는 기술을 연구하는 등 보다 독창적이며 유의미한 연구를 수행하고 있는 이 교수를 만났다.

 

로봇의 기능 수행 위한 첫 단추인지 기술’ 연구

응용지능로봇연구실을 이끄는 이세진 교수의 연구는 크게 자율주행을 위한 라이다 센서 기반의 물체 인식에 관한 연구와 멀티빔 소나 센서 기반의 수중 물체 인식에 관한 연구 두 가지로 나눌 수 있다. 그는 박사학위 과정 중 로봇공학의 첫 단추가 인식에 관한 연구임을 확인했다며, 현재까지 이에 관한 연구를 진행하고 있다고 설명했다.

사람이 어떤 행동을 취하고자 할 때 가장 먼저 상황이나 환경을 인지해야 합니다. 주로 시각을 활용하죠. 로봇도 마찬가지죠. 의미 있는 기능을 수행하기 위해서는 환경을 인식하고, 그에 대한 분석을 바탕으로 액션플랜 등을 구성해야 하죠. 저는 로봇을 위한 인지기술, 곧 센싱기술을 연구하고 있습니다.”

7년 전 공주대학교에 임용된 후 이 교수는 가장 먼저 멀티빔 소나 센서를 이용한 수중 익수자 탐지 연구를 수행했다. 해상 사고가 주로 발생하던 시기였기에 연구에 깊은 애착을 가졌다며 당시를 돌아보는 그다. 그러나 관련 센서를 구입하는데 환경적 제약이 따르며 그의 연구는 난관을 겪기도 했다. 이 교수는 연구를 위한 연구비 수주가 어렵던 차에 감사하게도 선박해양플랜트연구소에서 연구비를 지원받아 연구를 지속할 수 있었다고 말했다. 2017년 그는 대천해수욕장에서 첫 해양 필드실험을 진행했다. 마네킹을 바닷물 속에 가라앉힌 후 무거운 센서와 노트북을 들고 학생들과 좌충우돌했던 기억은 이 교수에게 뜻깊은 추억으로 남았다. 그는 부족함이 많았던 실험이었지만 당시의 경험과 열정을 바탕으로 연구를 지속해서 발전시킬 수 있었다고 전했다.

그간 실내에서 환경이 잘 갖춰진 수중 테스트베드에서만 실험을 진행하다 실제 필드인 해수욕장에서 첫 실험을 수행하며 고생을 많이 했습니다. 시행착오가 컸던 만큼 느낀 바도 많았죠. 이듬해 다시 준비해 대천해수욕장에서 실험한 결과 좋은 결과를 얻을 수 있었습니다. 이 과정을 함께한 학생들 또한 좋은 경험을 얻었다며 뿌듯해했죠.”

해당 연구의 연장 선상에 놓여있는 수중 소나 영상 학습 데이터의 왜곡 및 회전 Augmentation을 통한 딥러닝 기반의 마커 검출 성능에 관한 연구는 최근 2020 대한민국과학기술연차대회 제30회 우수논문상을 수상했다. 이 교수는 연구를 진행하면서 함께 수고해준 학생들에게도 감사를 전했다.

 

딥러닝 활용해 기존의 한계극복할 수 있는 새로운 기술 선보일 것

최근 물속의 물체를 인식하는데 딥러닝 기술이 적극적으로 활용되고 있다. ‘수중 소나 영상 학습 데이터의 왜곡 및 회전 Augmentation을 통한 딥러닝 기반의 마커 검출 성능에 관한 연구는 멀티빔 소나 이미지를 이용해 물속의 물체를 인식하는 것을 목표로 한다. 물속은 흔히 생각하는 것보다 훨씬 어둡고 혼탁하기에 카메라나 레이저와 같은 광학센서로는 중장거리에 있는 물체를 탐지하기 어렵다. 반면 소나 센서는 광학이 아닌 초음파를 이용하기에 물체의 윤곽을 측정해낼 수 있다는 장점이 있다. 이세진 교수는 이러한 정보를 딥러닝이라고 불리는 인공지능에 학습시킴에 있어 왜곡과 회전 오차까지 미리 학습에 반영시킴으로써 물체 인식률을 향상하고자 한다고 설명했다. 향후 무인잠수정 로봇에 소나 센서와 로봇 팔을 장착해 해저 영역에서 특수 작업을 수행해 내는 개발 연구를 계획하고 있는 그다. 이 교수는 이러한 아이디어가 추후 적합한 과제 지원을 만날 수 있었으면 한다는 기대를 전하기도 했다.

연내 무인 수상정에 장착된 라이다 센서를 이용해 주변 수상정을 인식하는 연구를 진행할 계획입니다. 또한, 수중 소나 센서를 이용해 수중 장애물을 탐지함으로써 무인 수상정이 갯바위나 부표 등의 장애물에 부딪히지 않고 피해 나갈 수 있도록 하는 연구도 수행하고자 합니다.”

이밖에도 이 교수는 현재 라이다 센서를 기반으로 한 물체 인식에 관한 연구를 진행 중이다. 대학 캠퍼스 내에서 자율주행 서비스를 제공할 수 있는 이동 플랫폼을 개발하는 것이 목표다. 이러한 자율주행 수행에 현재 활용되고 있는 카메라 센서는 기후 및 주·야간 조건 등에 따라 영상의 성능 차가 크게 좌우된다. 환경의 영향이 큰 만큼 일정한 성능을 유지하기 힘들다. 반면 라이다 센서는 레이저 거리 측정을 기반으로 하는 만큼 환경적 조건에서 자유로우나 3차원 거리 측정 정보만을 제공하기에 물체의 종류를 특정하기는 어렵다. 이에 이 교수는 한국연구재단의 지원을 받아 sP2(Spherically Stratified Point Projection)라는 표현법을 개발하고 있다. 해당 연구가 완료되면 관측한 데이터를 딥러닝에 학습시켜 라이다 센서만으로도 물체의 종류를 판단해낼 수 있게 된다. 이 교수는 날씨나 계절의 변화와 관계없이 24시간 일정한 성능을 발휘할 수 있는 자율주행 서비스 로봇을 개발하고자 한다고 설명했다.

라이다 센서를 이용한 캠퍼스 지도 작성은 사람뿐 아니라 로봇에게도 자율주행서비스를 발전시키기 위한 유용한 정보가 될 수 있습니다. 사람에게나 로봇에게나 유용하고 아름답게 보이는 3차원 점 군 캠퍼스 지도를 작성해보고 싶습니다. 또한, 심해를 탐사할 수 있는 수중 로봇 연구를 수행해 언젠가는 울릉도나 독도 주변의 심해를 무인탐사하는 프로젝트를 진행하기를 꿈꾸고 있습니다.”

 

독창적 연구 수행하며 후학들에게 모범 될 것

로봇기술은 같은 기술이라도 어떤 대상에 적용하는가에 따라 사뭇 다른 윤곽을 보입니다. 지상에서의 자율주행인가, 수중 무인잠수정인가, 공중의 드론인가에 따라 전혀 다른 기술처럼 보일 수 있습니다. 이러한 점이 로봇 분야의 매력이기도 하죠.”

아산의 한 농촌 마을에서 사는 이세진 교수는 지역에서 소소하게 농사일을 돕다 보면 농사 서비스 로봇의 필요성을 느끼곤 한다고 말했다. 한여름 뙤약볕 아래서의 방재작업을 로봇이 대신해준다면 작업효율은 크게 상승할 수 있다는 것이다. 그는 도시보다 농촌에서의 작업 여건이 열악한 경우가 많다며, 기회가 된다면 농사 서비스 로봇과 관련한 연구를 수행하고자 한다는 바람을 전했다. 연구와 일상, 휴식의 균형 속에서 새로운 연구 아이디어를 찾는 그였다.

제자들을 위한 조언도 이어졌다. 자신의 적성을 빨리 찾았으면 한다는 바람을 전한 것이다. 이 교수는 학생들을 지도하다 보면 자신의 적성을 알아보고자 하는 시도를 다소 늦게 시작하는 경우를 본다며, 보다 일찍 관심을 둔다면 자기 계발과 발전 가능성을 훨씬 높일 수 있다고 말했다.

제자들의 성장을 지켜보는 데서 큰 만족감을 얻고 있습니다. 트랜디한 발전 기술을 아우르면서도 자신만의 독창적인 목표에 가치를 부여하고 정진할 수 있는 후학 양성을 꿈꾸죠. 저 또한, 더 창의적이며 유의미한 연구를 위해 노력하겠습니다.”

 

 


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