▲ MIT 연구진들은 가사도우미 로봇의 실시간 시각 인식에 목표를 두고 연구를 진행하고 있다.

가사도우미 역할을 깔끔하게 해줄 수 있는 로봇이 있다면 그야말로 로봇의 ‘은공(恩功)’에 감읍하는 사람이 많이 있을 것이다.

이는 그만큼 가사도우미 로봇 시장 잠재력이 어마어마하다는 것을 반증하는 사실이기도 하다. 가사 일처럼 손이 많이 가고, 때로 깊은 노하우가 필요한 작업도 드물다.

13일 MIT뉴스(newsoffice.mit.edu)에 따르면 가사도우미 로봇 개발과 관련하여 MIT 연구진들은 우선 이 로봇이 집안에서 다뤄야 할 구색이 가지각색인 여러 가지 물건을 오류 없이 인식하는데 초점을 맞춰 연구를 진행하고 있다.

사실 인공지능 분야에서 로봇 ‘비전’을 중심으로 한 물체 인식은 가장 광범위하고 지속적으로 연구와 실험이 이뤄진 분야이긴 하나 결과치는 투입된 비용과 시간에 비해서 신통치 않은 것 역시 부인할 수 없다.

이러한 과거 사례를 반면교사 삼아서 MIT 컴퓨터과학&인공지능연구소(Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory)는 연구 접근방식을 일신했다.

그것은 가정이라는 환경에 놓인 물체들이 수시로 자리를 움직이는 것이 아니라 비교적 정적인 상태에서 제자리를 지키고 있다는 점에 초점을 맞추고 로봇의 시각인식, ‘비전’에 대한 연구에 돌입했다.

이와 함께 로봇은 자율주행할 수 있다는 모빌리티(mobility)의 이점이 있어 이 두 가지를 결합하면 가사도우미 로봇의 비전이 의외로 쉽게 해결될 수도 있다는 시각이다.

가정 내 물건이나 도구가 한자리에 고정되어 있어 이를 여러 각도에서 찍은 이미지를 로봇이 가지고 있으면 물체의 정체를 판별해 내는데 보다 용이하다는 접근법이다.

그러나 다른 각도에서 찍은 이미지로 묘사된 물건을 로봇이 가지고 있는 물체 인식을 위한 비교자료와 매칭시키는 것이 컴퓨터 프로그램 상 도전이 되었다. 이 두 자료가 매치가 잘 돼야 물체 인식이 제대로 될 수 있기 때문이다.

이에 MIT 연구진들은 하나의 알고리즘에 주목했다. 이 알고리즘은 다양한 각도의 이미지를 종합(aggregate different perspectives)하는 것이다. 이는 하나의 각도 이미지를 사용하여 물체를 인식하는 것보다 무려 4배나 많은 물체를 인식할 수 있게 해준다.

뿐만 아니라 이 알고리즘은 물체 인식오류 숫자를 감소시키는 효과까지 있다. 아울러 인식 속도 역시 10배 빠르게 이뤄져 가사도우미 로봇의 실시간 비전 처리에 더욱 가까워지게 된 것이다.