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"AI 로봇 위한 상품 브랜드 라이브러리 필요하다"'더스푼',편리하게 다운로드해 이용할수 있도록 해야
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승인 2019.08.05  10:23:11
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AI 로봇을 훈련시키기 위해서는 많은 이미지 데이터가 필요하다. 특히 향후 서비스 로봇이 찾아내거나 집어야 하는 것은 대부분 브랜드가 있는 상품인 경우가 많다. 이때 브랜드 이미지 데이터를 한군데 모으고 사용자가 다운로드 받는 형태의 오픈 라이브러리가 있다면 어떨까.

'더스푼'은 이같은 아이디어에 대한 가능성을 담은 기사를 실었다. 계기는 엔비디아(Nvidia)가 시애틀 로보틱스 랩에서 컴퓨터 비전과 합성 데이터를 사용해 부엌에서 로봇을 훈련시키는 동영상에서였다. 영상에서는 로봇이 박스를 집어드는 모습이 나온다.

문제의식은 이렇다. 크래커가 담긴 '치즈잇(Cheez-It)' 박스를 잡으려면 그 로봇은 치즈잇 박스가 어떻게 생겼는지 알아야 한다. 따라서 엔비디아는 이 로봇에게 치즈잇 박스가 어떻게 생겼는지 가르치기 위해 해당 박스에 대한 자세한 정보를 로봇에게 줄 필요가 있다.

만약 부엌에 치즈잇 한 박스만 있다면 그렇게 어렵지 않다. 해당 박스를 스캔하고, 치수와 이미지를 입력하면 로봇이 당신이 스캔한 것과 실제의 것을 일치시킬 수 있다.

하지만 로봇이 치즈잇 이외의 상자를 찾으려면 어떻게 될까. 혹은 식품 저장실에 모양은 비슷해 보이지만 맛이 다른 여러 종류의 치즈잇이 있다면? 홀리데이 시즌이라 모델이 바뀌어 눈사람이 박스에 그려져 있다면?

컴퓨터 비전을 통해 특정 제품을 식별할 수 있는 것은 단지 로봇 손만의 문제가 아니다. 그라방고(Grabango)나 트리고 비전(Trigo Vision) 같은 스타트업들은 많은 작은 카메라로 컴퓨터 비전을 활용해 식료품점을 무인 체크아웃으로 바꾸고 있다.

이 카메라들은 쇼핑객들이 픽업하는 물건들을 인식해 소비자에게 정확히 청구하도록 해야 한다. 이는 AI가 콜라, 다이어트 콜라, 제로 콜라의 차이점을 알아야 하며 새로운 로고나 시즌 업데이트와 같은 브랜드 변경 사항을 이해할 수 있어야 한다는 것을 의미한다.

이럴 때 각 로봇 회사들과 모든 무인 체크아웃 회사가 그들만의 제품 이미지 데이터베이스를 따로 만들어 놓기보다는 브랜드 이미지의 중앙 저장소를 갖는 것이 유용할지 모른다. 식품점에 있는 모든 제품에 대한 브랜드 이미지를 지속적으로 업데이트하는 거대한 라이브러리라고 생각하면 된다. CPG(Consumer Packaged Goods) 회사들은 제품의 최신 버전 3D 모델을 이 데이터베이스에 업로드함으로써 컴퓨터 비전 회사들이 각 애플리케이션을 훈련시키기 위한 가장 최신 이미지에 접근할 수 있게 한다.

이것은 분명히 CPG 회사나 소매업자들이 직면하고 있는 현안은 아니다. 무인 체크아웃이나 제품 피킹 로봇은 여전히 초기 단계에 있다. 하지만 분명 오고 있기 때문에 이를 준비하는 것이 컴퓨터 비전과 로봇 기술의 진화를 훨씬 더 빠르게 만들 것이다. 결국 직접 이미지를 생성하는 것보다 다운로드만 하면 되도록 그러한 시스템을 훈련시키는 것이 훨씬 더 쉽다.

엔비디아의 로보틱스 리서치 수석 이사인 디터 폭스(Dieter Fox)는 이러한 시스템을 갖고 있느냐는 질문에 대해 “일반적인 물건에 대한 것은 있지만 브랜드에 대한 것은 아니다”고 말했다.

쉐이프넷(ShapeNet)은 현재 5만 개의 공통 객체로 구성된 3D 데이터베이스를 가지고 있으며 파트넷(PartNet)은 2만 6000개가 넘는 객체를 갖고 다양한 부분으로 분할돼 있다.

물론 CPG 브랜드들이 주저하는 지점도 있다. 콜라의 경우 브랜드의 변화나 제휴에 대해 미리 알려지는 것을 원하지 않을 수도 있다. 그러나 전체적인 개념은 모든 흐름이 함께 일어날 수 있다는 것이다. 이는 컴퓨터 비전 관련 회사들에게 훈련 목적의 제품 중 가장 정확한 3D 모델을 제공하도록 이끌고 있다.

김지영  robot3@irobotnews.com
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