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美 네바다대, 비행로봇 속도 추정하는 알고리즘 개발곤충 생물학적 메카니즘으부터 아이디어 얻어
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승인 2020.05.07  14:45:11
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▲ 이번에 개발한 알고리즘은 초파리로부터 아이디어를 얻어 개발됐다.(사진=테크엑스플로어)

자연은 새로운 로봇과 컴퓨터 기술을 개발하는 연구자에게 있어 가장 귀중한 영감의 원천 중 하나다. 예를 들어 최근 몇 년간 여러 연구팀이 곤충에서 관찰된 행동과 생물학적 메커니즘을 초소형 로봇에 적용하려는 시도를 해왔다.

이 같은 상황에서 네바다대(University of Nevada) 연구팀이 곤충들이 주변 환경에서 움직일 때 상대적인 운동을 측정하는 메커니즘에서 아이디어를 얻은 ‘플리버(FLIVVER)’라는 이름의 알고리즘을 개발했다고 '테크엑스플로어'가 보도했다. 이 알고리즘은 ‘곤충이 거리를 추정하는 방법’과 ‘곤충의 뇌가 시각 정보를 처리하는 방법’에 대한 이전 연구를 바탕으로 개발됐다. 앞으로 비행 로봇의 탐색 기능 향상뿐 아니라 많은 분야에 적용이 가능할 전망이다. 이번 연구 성과는 과학 논문 발행전 공개 사이트인 ‘아카이브(arXiv)’에 게재됐다.

이번 연구에 참여한 ‘플로리스 반 브루겔 (Floris van Breugel)’은 "이번 프로젝트는 두 가지 별개의 관심사에서 유래했다"며 "우선, 우리는 시각적 처리신경 회로(visual processing neural circurity)작동 방식에 기반한 곤충의 시각적 정보를 사용해 비행 속도를 측정할 방법에 대한 가설을 도입할 계획이었다. 비행 속도 측정은 깃털의 악취를 추적하는 등 여러 행위에 유용하게 쓰인다. 둘째로, 현재 무인 항공기가 속도(velocity)를 측정하는 데 사용하는 방법은 GPS나 계산적으로 비싼 알고리즘 중 하나를 필요로 한다"라고 설명했다.

이어 “오늘날까지 연구팀은 작은 곤충이 얼마나 빨리 움직이는지, 또 주변의 물체에서 얼마나 멀리 떨어져 있는지 측정하는 정확한 생물학적 메커니즘을 밝혀낼 수 없었다. 그런데도 해당 메커니즘은 곤충이 생존하는 것을 가능케 하는 음식 찾기를 비롯해 적합한 짝 찾기, 알 낳기 등 다양한 행동에 있어 중요한 역할을 한다"고 강조했다.

과거 신경과학 연구에 따르면 곤충의 행동 대부분이 이른바 시각적 흐름(optic flow)이라는 운동 인식을 통해 유도된다. 즉 곤충은 시각적 흐름이라는 정보를 사용해 상대 운동(relative motion)을 계산하는데, 이는 곤충의 속도와 이들이 주변 물체로부터 멀어지는 거리의 비율과 같다.

특히 시각 정보로부터 속도를 추정하려면 연속적인 이미지로부터 2차 도함수(second derivative)를 계산해내야 한다. 1차 도함수(first derivative)는 광학 흐름을 산출해 시야에서 물체가 얼마나 빨리 움직이는지를 설명한다. 시각적 흐름은 물체의 거리를 비롯해 그것의 속도와 관찰자 속도에 대한 차이에 의존하므로 거리와 속도의 측정 비율만 제공한다.

연속적인 이미지들의 2차 도함수는 궁극적으로 상대운동 비율을 구성요소 (인근 물체로부터의 속도 및 거리)로 분리토록 해준다. 이 값을 계산하는 것은 로봇 연구에 있어 중요하다. 왜냐하면 로봇이 자신의 속도는 물론이고 장애물로부터 얼마나 떨어져 있는지를 추정할 수 있게 해주기 때문이다. 이는 결과적으로 로봇의 네비게이션 기능을 향상시킨다는 게 연구팀의 설명이다.

연구팀은 곤충이 시각정보를 처리해 이미지에 기반한 미분 값을 계산하는 방식을 모사하려고 시도했다. 이를 통해 작은 비행 로봇의 시각적 속도와 주변 물체로부터의 거리를 자동적이면서 효율적으로 측정하는 기술을 개발하려는 게 목표 였다.

이번에 개발한 알고리즘에서 가장 혁신적인 점은 곤충으로부터 아이디어를 얻었다는 데 있다. 곤충은 정합 필터(matched filter)를 사용해 광학적 흐름 정보를 공간적으로 모으고 이에 대한 평균을 구한다. 곤충은 모든 게 병렬로 작동하는 여러 정합 필터를 가지고 있다. 연구팀은 이와 비슷한 접근법을 취했고, 필터링은 이차미분 계산을 가능하게 만들어 직접 속도를 추정할 수 있게 됐다.

기존의 비선형 최적화 알고리즘(nonlinear optimization algorithms)을 이용한 방법도 시각 정보에 기초해 로봇의 속도를 측정한다. 그러나 이 방법은 광범위한 계산 능력이 필요하고 항상 효과적으로 작동하지도 않는다. 반면 이번에 연구팀이 개발한 알고리즘인 플리버는 상당한 계산 리소스를 필요로 하면서도, ‘수동 아날로그 회로 구성요소(passive analog circuit components)’를 사용해 속도를 빠르고 효율적으로 측정하는 게 가능하다. 이 구성 요소는 단독으로 사용하거나 다른 알고리즘과 결합해 효율성을 더욱 향상시킬 수 있다.

연구팀은 앞으로 해당 연구 내용을 지속적으로 발전시킬 계획이다. 브루겔은 “우리는 이 새로운 접근방식을 바탕으로 소형 무인기의 범용 속도 추정을 위한 연산 효율적 접근방식을 제공할 계획이다”라며 “현재 플리버는 직선적인 전진 운동에서만 작동할 뿐 다른 유형의 환경에 최적화된 상태는 아니다. 따라서 빠른 시일 내에 정합 필터의 개수 및 크기와 같은 매개 변수 선택(parameter choice)을 최적화하기 위한 접근법뿐 아니라 보다 많은 유형의 움직임을 일반화할 계획이다"라고 말했다.

조상협  robot3@irobotnews.com
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