▲ 엄지 손가락 모양의 촉각센서(사진=MPI-IS)

독일 ‘막스 플랑크 지능형시스템연구소(MPI-IS·Max Planck Institute for Intelligent Systems)’가 컴퓨터 비전과 딥러닝 기술을 활용해 엄지 손가락 모양의 소프트 촉각 센서인 ‘인사이트’를 개발했다고 테크엑스플로어가 지난 24일(현지 시각) 보도했다.

이번 연구 성과는 전문 저널인 ‘네이처 머신 인텔리전스’ 2월 23일자에 게재됐다. 인사이트 센서는 물체와 접촉시 접촉 위치와 힘의 강도를 정확하게 계산할 수 있다. 연구팀은 이 센서가 사람이나 동물처럼 주변 환경을 민감하게 인식할 수 있는 로봇을 개발하는 데 중요한 역할을 할 것이라고 주장했다.

인사이트 센서는 경량의 단단한 골격 주위를 부드러운 껍질로 덧씌우는 방식으로 만들어졌다. 골격은 손가락 내부의 뼈와 같은 역할을 하면서 부드러운 손가락 조직의 구조를 유지하는 기능을 수행한다. 껍질 부분은 어둡지만 반사되는 성질을 갖고 있는 알루미늄 조각과 탄성중합체(엘라스토머)를 혼합해 제작했다. 외부 빛이 들어오는 것을 차단할 수 있도록 불투명한 회색빛을 띤다. 센서 상단(cap)에는 LED 링(ring)에 의해 조명되는, 다채로운 이미지를 기록할 수 있는 160도 소형 어안 카메라가 숨겨져 있다.

▲ 인사이트 테스트 장면

어떤 물체라도 센서 껍질 부분에 닿으면 센서 내부의 색상 패턴 모양이 바뀐다. 카메라는 초당 여러 번 이미지를 기록하고, 이 데이터를 심층 신경망에 공급한다. 이 알고리즘은 각 픽셀에서 아주 작은 빛의 변화도 감지할 수 있다. 훈련된 기계학습 모델은 몇 분의 1초 안에 손가락이 물체에 정확히 닿는 위치를 매핑하고, 힘의 크기와 방향을 표시한다. 이 모델은 과학자들이 보통 ‘포스맵(force map)’이라고 부르는 것을 추론한다.

게오르크 마르티우스(Georg Martius) 막스플랑크 연구그룹장은 "껍질 부분의 혁신적인 기계설계와 내부 맞춤형 영상시스템, 자동 데이터 수집, 첨단 딥러닝 등을 통해 이 같은 우수한 감지 성능을 달성했다"고 말했다.

엄지 손가락 모양의 센서는 네일(nail) 형태의 영역에 위치한 탄성중합체 층이 아주 얇다는 점이 특징이다. 센서 초민감 영역에 4mm 두께의 탄성체 대신 1.2mm 탄성체를 선택했다. 연구팀은 원시 이미지 픽셀의 변화와 힘의 상관관계를 이해하기 위해 머신러닝 모델에 필요한 훈련 데이터를 생성하는 테스트베드를 설계했다. 연구팀은 이 테스트베드를 활용해 10만건의 측정 데이터를 기반으로 기계학습 모델을 훈련시켰다.

연구팀은 "기존 소프트 촉각 센서는 감지 영역이 작고, 섬세해 만들기 힘들다. 게다가 종종 피부와 평행한 힘을 감지할 수 없다. 이 같은 기능은 물잔을 들고 있거나 테이블을 따라 동전을 미끄러뜨리는 것과 같은 로봇 조작에 필수적이다"며 이번에 개발한 촉각 센서의 우수성을 설명했다.