▲ HADAR로 인식한 밤 풍경(사진=퍼듀대)

미국 퍼듀대 주빈 제이콥(Zubin Jacob) 교수팀이 칠흑 같은 어둠 속 물체도 선명하게 볼 수 있는 혁신적 열 이미징 기술인 ‘HADER(heat-assisted detection and ranging)’를 개발했다고 지난 1일(현지 시각) 밝혔다.

이 기술을 이동 로봇이나 자율주행 자동차에 적용하면 어둠 속에서도 주변 환경과 물체를 보다 선명하게 확인할 수 있다. 주변 환경 모니터링, 장애물 회피 및 이동에 유용하다. 퍼듀대 연구팀은 이 기술이 기존의 머신비전이나 인식시스템의 야간 비전 능력을 획기적으로 개선할수 있을 것으로 보고 있다.

주빈 제이콥 교수팀은 이번 연구 성과를 과학 전문학술지인 ‘네이처’에 발표했으며, 특허도 출원했다.

▲ 주빈 제이콥 교수

HADAR는 완벽한 기계적 인식 능력을 구현하기 위해 열물리학, 적외선 이미징, 매칭 학습 기술을 결합했다. 연구팀은 "이 기술이 주변 환경과 물체에서 발생하는 보이지 않는 열 복사를 수집하는 기존의 열 감지 방법의 공백 부분을 채워준다"고 말했다.

일반적으로 열 이미징 기술은 3D 정보를 수집하기 위해 신호를 방출 및 수신하는 라이다, 레이더, 음파탐지기 등 다른 비전 시스템보다 몇 가지 강점을 갖고 있다. 예를 들어, 라이다, 레이더 및 음파탐지기는 신호간섭이 있고, 사람의 눈에 위험하다는 단점이 있다. 카메라는 이런 단점이 없지만 낮은 조도, 안개, 우중 상황에선 잘 작동하지 않는다.

하지만 열 이미징 기술은 일반적으로 라이다, 레이더, 음파탐지기 및 카메라보다 적은 양의 정보만을 제공한다. 물체는 지속적으로 열 복사를 방출하고, 흩어지게 만들어 열 이미지에 '고스트 효과'를 만든다. 사람 얼굴을 찍으면 윤곽과 일부 온도 대비만을 보여준다. 이 같은 단점으로 인해 열 이미징 방식은 물체의 질감 및 특징의 손실을 초래해 기계인식의 장애물로 작용한다.

퍼듀대 연구팀은 HADAR가 열 신호로부터 질감을 생생하게 복원하고, 물체들의 온도, 방사율 및 질감(TeX)을 정확하게 풀어준다고 말했다. "이는 어둠속에서도 낮처럼 물체의 질감과 깊이를 인식하고 RGB, 가시 이미징(visible imaging) 또는 기존의 열 감지를 넘어서는 물리적 속성을 파악할 수 있도록 해준다“고 말했다.

연구팀이 야간 오프로드 상황에서 HADAR의 비전 능력을 테스트한 결과 물방울, 나무껍질의 주름, 암거(暗渠) 등의 미세한 질감까지 얻을 수 있다는 것을 확인했다.

연구팀은 "현재의 HADAR 알고리즘이 여러가지 색깔의 보이지 않는 적외선을 필요로 하기 때문에 센서가 크고 무겁다”며, "자율주행자동차나 로봇에 적용하기 위해서는 카메라를 더 빠르게 만들면서 크기와 가격을 낮춰야 한다. 현재의 센서는 하나의 이미지를 만드는 데 약 1초 정도 걸리지만, 자율주행자동차는 초당 30~60헤르츠의 프레임 속도가 필요하다“고 말했다.