국내 연구진이 로봇 비전, 자율주행 등 다양한 분야에서 활용이 가능할 것으로 기대되는 혁신적인 인공지능(AI) 기술을 개발해 주목받고 있다.

15일 광주과학기술원(GIST)에 따르면 이규빈 AI융합학과 교수 연구팀이 오류 추정을 통해 미학습 물체의 인식 결과를 정제하는 AI 기술을 개발했다.

로봇이 새로운 환경에서 원활하게 작업하려면 처음 보는 물체도 빠르고 정확하게 인식하는 능력이 필수이다. 하지만 기존 AI 비전 기술은 사전에 학습한 데이터에 포함된 물체만 인식할 수 있어 미학습 물체에 대한 인식률이 떨어지는 한계가 있었다. 또한 세부적인 부분만 수정하거나, 잘못된 인식을 정정할 수 있어도 작동 속도가 느리다는 단점이 있다.

연구팀은 이러한 문제를 해결하기 위해 빠르고 정확한 오류 정정 기술을 적용한 ‘QuBER’ 모델을 개발했다. QuBER 모델은 RGB-D(컬러+깊이) 이미지와 초기 예측 데이터를 활용해 ‘4자 경계 오류’를 분석함으로써 물체 인식의 정확도를 높이는 것이 특징이다. 이 기술을 통해 처음 보는 미학습 물체도 실시간으로 빠르고 정확하게 인식할 수 있다.

연구팀이 개발한 QuBER 모델은 가려진 물체가 많아 인식이 어려운 상황에서도 빠르고 정확한 분할 능력을 보이며 세계 최고 수준의 정확도를 기록했다. 특히 △실내 환경에서 88.4% 인식률 △테이블 위 물체들에서 83.3% 정확도 △상자 안의 복잡한 물체들에서 77.5%의 정확도를 보였다.

이 기술은 실시간으로 오탐지된 물체를 삭제하거나 추가하는 기능을 갖추고 있어 로봇의 시각 인지 능력을 한층 향상시킬 것으로 보인다.

이규빈 교수는 “이번 연구를 통해 로봇이 처음 보는 물체도 정확하고 효율적으로 인식할 수 있다는 가능성을 확인했다”며 “이 기술이 다양한 로봇 작업에 적용돼 새로운 환경에서도 안정적으로 동작하는 로봇 개발에 큰 역할을 할 것이다”고 말했다. 최환준 기자