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서울대-카이스트팀, 딥러닝 활용 웨어러블 장갑 기술 구현카메라 활용해 딥러닝 기반 '비디오넷' 제안
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승인 2019.01.30  15:23:16
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인간중심 소프트 로봇기술 연구센터(센터장 조규진)는 카이스트 조성호 교수와 서울대학교 기계항공공학부 조규진 교수의 협업연구로 딥러닝을 사용한 웨어러블 장갑 로봇의 새로운 의도 예측 방법론을 개발했다고 30일 밝혔다.

장갑을 착용한 사용자의 행동 패턴을 딥러닝으로 분석하여 의도를 예측하는 이러한 방법은 외상성 척추손상(spinal cord injury)으로 인해 손을 사용하지 못하는 장애인이 아무런 도움 없이 카페에서 커피를 마시고 음식을 먹는 것을 가능하게 한다. 이번 연구는 로봇 전문 매체인 ‘사이언스 로보틱스’에 게재됐다.

연구팀은 사람의 물체를 향한 의도는 그 사람의 팔의 움직임과 손과 물체의 상관관계를 통해 예측할 수 있다는 가설에 기반해 딥러닝 모델인 ‘비디오넷’을 제안했다. 안경에 부착된 카메라를 활용하여 의도를 파악하는 비디오넷은 척추 손상 장애인의 손과 물체의 상관관계를 파악하는 공간 정보와 팔의 움직임을 파악하는 시간 정보로 구성된다. 이러한 방법론은 사람과 로봇이 마치 하나의 인격을 가진 객체처럼 동기화가 되고, 이에 따라 기존의 웨어러블 장갑 로봇을 사용할 때 사용자의 의도를 파악하기 위해 버튼을 추가로 누르는 등의 추가적인 행동이 불필요하다는 데 큰 장점이 있다.

이번 연구는 인간중심 소프트로봇 연구센터를 3년전에 설립한 이후 기계학습을 활용, 소프트 웨어러블 로봇을 제어해 보기 위해 시작했다. 이번 연구에서 서울대가 로봇을 이용해 데이터를 모으고 데이터에 레이블링 작업을 해서 보내면 KAIST에서 기계학습으로 의도를 인식할 수 있는 알고리즘을 개발해 서울대 엑소 글로브폴리 II(Exo Glove Poly II)에 적용했다.

연구팀은 어깨와 팔은 움직일 수 있지만 손가락을 움직여서 물체를 잡을 수 없는 장애인들을위해 엑소 글로브를 개발하고 있다. 이를 위해 카메라가 사람 팔의 움직임과 물체를 사용자의 관점에서 찍어 데이터화하여 기계학습을 사용하면, 사용자가 물체를 잡고자 하는 의도를 알아 낼 수 있을 것이라고 판단했다. 사용자가 물체를 잡으려고 하는 순간에 맞추어 로봇을 작동시켜 물건을 잡을 수 있게 도와주는 것이다.

언더액추에이션 개념을 사용해 다양한 형태의 물체를 모터 하나로도 잡을 수 있는 적응형 메커니즘으로 만들었다. 이에 따라 물체의 형태에 맞게 손가락을 제어할 필요는 없고, 단지 물체를 잡으려고 하는 순간만 파악해서 로봇을 작동시켜 주면된다. 소프트 웨어러블 로봇에 카메라를 사용하여 사용자의 의도를 파악하는 기술을 적용한 연구는 이번이 처음이다.

서울대 조규진 교수는 "이번 연구방법론은 손만 사용 못하는 장애인이 손으로 간단한 잡기 정도를 할 수 있는 로봇과 기계학습을 이용한 의도인식 방식을 개발한 것“이라며 ”아직까지 제대로 손을 움직여서 키보드를 쓴다던지, 피아노를 친다던지 하게 하는것은 불가능하다“고 말했다. 또한 ”잡으려는 물체 주변나 손이 다른 물체로 가려지는 등 시각적으로 복잡하여 사람의 팔, 그리고 잡고자 하는 물체를 제대로 인식하기 어려운 상황이 생기면 기술 구현이 불가능하다“고 지적했다. 조 교수는 ”앞으로 카메라를 사용하여 사용자의 의도를 파악하는 기술들이 다른 웨어러블 로봇에도 적용이 된다면 보다 더 쉽고 정확하게 원하는 방식으로 웨어러블 로봇을 제어할 수 있게 될 것“이라고 덧붙였다.

정원영  robot3@irobotnews.com
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