일본산업뉴스요약

모든 방향의 물체 식별기술 개발
산총연, 심층학습 사용, 개호 로봇에도 응용

산업기술총합연구소의 가네자키(金崎) 연구원 팀은 심층학습을 사용하여 가위나 선글라스 등 물체의 이름과 방향을 식별하는 기술을 개발하였다. 방향을 추정하는 기능을 조합함으로써 기존의 방법보다 정밀도를 향상시켰다. 생활 공간에서 이동하는 개호 로봇 등에 기술을 응용하면 자동으로 데이터를 수집하여 학습하고, 공간 안에서 목표 물체를 찾아내는 것이 가능하다고 한다.

연구팀은 우선 데이터 구축을 위해 가위나 선글라스, 컵, 시계, 스테이플러 등 12개 품목의, 모양이나 색깔이 다른 것을 각 11종류, 총 131개를 모았다. 1개의 물체에 대해 160의 각도에서 화상을 촬영하였다.


물체의 자세를 추정하는 기능을 장착한 심층학습 알고리즘을 개발하여 총 2만 1,120장의 화상을 입력하였다. 화상을 따로따로 입력해도 이것은 가위를 바로 위에서 촬영한 화상이다라는 식으로 학습 과정에서 방향을 자동으로 정돈한다.

가위라면 가위의 패턴을 학습하기 쉽도록 화상을 회전시켜 ‘이것은 가위’라는 카테고리의 정보와 패턴을 연결시킨다. 예를 들면, 가위를 거꾸로 보고 있다고 인식하면, 정면이 되도록 회전시켜 그 패턴을 가위로 등록한다.

다양한 샘플에 대해 이 인식, 회전, 등록 과정을 반복함으로써 패턴을 인식할 수 있는 네트워크가 만들어지는 구조다.

마이크로소프트의 고글형 단말 ‘홀로렌즈’로 물체를 보면, 화면에 물체 이름과 그 자세가 표시된다. 다양한 각도에서 보면 보다 정밀도가 높아진다. 배경이 없다면 ‘거의 100% 식별 가능하다’라고 가네자키 연구원은 말한다.

이 기술을 로봇에게 내장하면, “가위를 가져와”라는 명령을 듣고 가위의 방향을 인식하여 정확하게 잡을 수 있다. 물체의 방향을 알 수 없는 상태에서는 잡는 것이 어려웠다.

5년 이내에 로봇에 도입하여 실제로 움직이는 형태로 만드는 것이 목표다. 가네자키 연구원은 “일상생활을 돌봐주는 개호 로봇의 개발에 도움이 된다”라며 기대감을 나타냈다.

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