학습하지 않은 물체도 인식하는 로봇 시각 인공지능 개발

↑ 가려진 물체를 인식해 로봇이 집도록 하는 알고리즘 [사진 출처 = GIST]

복잡한 로봇 환경에서도 학습하지 않은 물체의 보이는 영역 뿐 아니라 보이지 않는 영역, 가려졌는지 여부 등을 동시에 검출하는 인공지능(AI) 딥러닝 기술이 개발됐다.
GIST 융합기술학제학부 이규빈 교수 연구팀은 이 같은 연구 성과를 얻었다고 16일 밝혔다. 백승혁 박사과정생이 제1저자로 참여한 이번 연구에 대해 GIST는 "미학습 물체 인식 분야에서 세계최고 수준의 성능을 달성해 삼성휴먼테크논문대상에서 동상을 수상했다"고 밝혔다. 논문은 로봇자동화학회(ICRA) 2022에서 발표될 예정이다.
새로운 환경에서 로봇이 물체를 조작하기 위해서는 사전에 학습하지 않은 새로운 물체가 주어져도 이를 정확히 검출할 필요가 있다. 이미지로부터 물체의 영역을 검출하는 '인스턴스 분할' 이 딥러닝과 로봇 비전 분야의 핵심 연구인 이유다.
그러나 기존에는 물체의 가시 영역만을 검출 가능하다는 한계가 있었다. 연구팀은 인스턴스 분할의 새로운 방법과 물체들이 서로 사이 가리는 관계를 효과적으로 고려하는 모델링을 제안했다. 연구팀이 제안한 알고리즘은 3개의 데이터셋에서 세계 최고 성능을 달성했다. 실제 로봇이 가려진 목표 물체를 쥐는 데 활용해 다양한 작업에 활용될 수 있다는 점도 확인됐다.
이 교수는 "복잡한 비정형 환경에서 새로운 물체가 주어져도 물체의 보이는 영역 뿐 아니라 가려진 영역까지 인식할 수 있음을 확인했다"고 밝혔다.
이어 "공장과 가정 등 다양한 환경에 적용하기 위한 로봇 핵심 기술로 활용될 것으로 기대된다"고 덧붙였다.
이번 연구에 사용된 코드와 데이터셋은 오픈소스 저장소에서 다운로드할 수 있다.
[정희영 기자]