사람은 두 개의 눈을 갖고 있지만, 한쪽 눈을 감은 상태에서도 전방에 있는 물체의 크기와 거리를 대강 짐작할 수 있다. 우리는 한쪽 눈만 갖고는 물건과의 거리를 정확히 측정하기는 힘들지만 물체에 관한 정보를 갖고 있기 때문에 물체의 특징을 이해하고 물건과의 거리와 크기를 짐작할 수 있다. 사람은 살아가면서 물체에 관한 방대한 정보를 습득하는데, 이런 정보들이 한쪽 눈으로도 물체의 크기와 거리를 짐작할 수 있도록 해준다.

그렇다면 로봇의 눈 역할을 하는 컴퓨터 비전시스템은 어떨까. 유감스럽게도 컴퓨터 비전시스템은 한쪽 눈만 갖고는 물체의 크기와 거리를 대강이라도 측정하는 게 힘들다. 컴퓨터 비전시스템이 보통 2개의 카메라를 탑재하는 이유다. 스테레오 카메라는 각각의 카메라가 촬영한 이미지 정보를 합쳐 물체의 크기와 거리를 수학적으로 계산해낸다. 그런데 만일 컴퓨터 비전시스템에서 카메라 한쪽을 제거하거나 기능을 정지시키면 어떤 일이 벌어질까. 마치 사람이 한쪽 눈을 감고 있는 것처럼 말이다. 아마도 자율적으로 이동하거나 비행하는 로봇이나 드론은 큰 혼란을 느낄 것이다.

유럽우주기구(ESA)는 국제우주정거장(ISS)에서 각종 실험을 지원하는 로봇(또는 드론)인 ‘스피어스(SPHERES:Synchronized Position Hold Engage and Reorient Experimental Satellite)’를 대상으로 한쪽 눈만으로도 물체와의 거리를 측정할 수 있는지 확인하는 실험을 진행했다. 국제우주정거장은 무중력 공간인데다 상하좌우에 대한 개념이 없는 곳이다. 우주인과 로봇이 활동하려면 보다 정확한 위치정보와 물체 정보가 요구된다.

▲ 스피어스

▲ ISS 내부를 떠다니는 '스피어스'

▲ ISS에 있는 일본 우주인이 '스피어스'를 테스트하고 있다.

스피어스는 2개의 카메라를 탑재한 컴퓨터 비전시스템을 갖추고 있다. ESA 연구팀은 스피어스가 하나의 카메라만으로도 정상적으로 움직일 수 있는지를 실험했다. 이번 연구에는 네덜란드공과대학인 델프트공대, 미국 MIT 연구진도 참여했다. 실험이 이뤄진 곳은 ISS에서 일본 우주인이 머무는 공간이다.

연구팀은 먼저 스테레오 카메라를 장착한 스피어스를 이용해 ISS 내부를 유영하면서 다양한 물체의 특징을 촬용하고 저장하는 절차를 진행했다. 물체와 벽과의 거리, 장애물의 존재 등 다양한 정보를 입력한 후에 스피어스의 카메라 스위치를 하나를 껐다.

▲ 두개의 카메라를 탑재한 '스피어스'

연구팀은 ‘지도학습(self-supervised learning)’이라는 머신러닝 기법을 이용해 스피어스가 한쪽 눈만으로도 스스로 알아서 우주선 내부를 유영할 수 있도록 했다. 한쪽 눈으로 촬영한 이미지 정보와 기존에 입력된 정보를 같이 활용해 우주선 내부를 인지하도록 했다.

ISS에서 스피어스를 대상으로 테스트하기 전에 네달란드 델프트공대 연구자들은 쿼드콥터 드론을 이용해 ‘사이버동물원(Cyber Zoo)'이라는 특수 공간에서 테스트를 진행한 경험을 갖고 있다. 그 경험이 이번 우주 무중력 공간에서 실험하는데 도움이 됐다. ESA와 델프트공과대학 등 연구팀은 이번 실험을 통해 한쪽 눈을 갖고도 스피어스가 ISS 내부를 스스로 유영하는데 성공했다.

▲ 델프트대학이 운영하고 있는 '사이버 동물원'에서 드론을 테스트하고 있는 모습

이번 실험을 통해 우주공간에서도 머신러닝 기술을 이용할 수 있으며 한쪽 눈을 갖고 있는 컴퓨터 비전시스템을 통해 물체의 상황을 정확하게 인지할 수 있다는 것이 확인됐다. 우주 공간에서 머신러닝 기술을 적용했는데 제대로 작동하지 않는다면 그 피해는 막대할 수 밖에 없다. 연구팀은 이번 연구가 우주개발과 탐험에 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대되고 있다. 이번 연구 결과는 멕시코에서 28일(현지 시간) 열린 국제항공 컨퍼런스에서 공개됐다.