'생체 눈' 닮은 카메라, 로봇 시각 혁명 이끈다

생물의 망막처럼 빛의 변화를 감지하는 '이벤트 카메라'를 로봇에 널리 활용할 수 있는 길이 열렸다.

미국 펜실베이니아대학교 공학 연구팀이 이벤트 카메라의 방대한 신호를 다양한 로봇이 사용할 수 있는 정보로 효율적으로 변환하는 범용 컴퓨팅 도구 'F3'(Fast Feature Field)를 개발했다. 이 연구 결과는 국제학술지 '사이언스 로보틱스'에 게재됐다.

이벤트 카메라는 기존 카메라처럼 일정한 간격으로 전체 이미지를 기록하는 대신, 빛의 강도 변화를 지속적으로 감지한다. 이는 생물의 망막과 유사한 방식이지만, 알아보기 힘든 점들의 흐름처럼 보이는 데이터를 해석하는 데 어려움이 있었다.

연구팀은 이 문제를 해결하기 위해 인공지능(AI)의 한 형태인 신경망을 활용했다. 과거 데이터를 기반으로 미래의 이벤트를 정확하게 예측하도록 신경망을 훈련시켜, 장면의 구조와 그 안에서 일어나는 움직임을 스스로 학습하게 만들었다.

또한 F3는 데이터의 약 95%가 실제 이벤트가 발생하지 않는 빈 공간이라는 점에 착안했다. F3는 이벤트가 실제로 발생하는 위치에서만 계산을 수행해 처리 속도를 획기적으로 높였다.

그 결과 F3는 고화질(HD) 이벤트 카메라 데이터를 초당 120회, 저해상도(VGA)에서는 초당 440회 처리하는 속도를 보였다. 이는 기존 접근 방식보다 약 2배에서 5배 빠른 수준이다.

연구팀은 F3가 이벤트 카메라의 '공통 언어' 역할을 할 것으로 기대했다. 코스타스 다니일리디스 교수는 "JPEG나 MPEG 같은 압축 형식이 사진과 비디오 공유를 쉽게 만든 것처럼, F3는 이벤트 카메라의 신호를 기존 카메라용으로 개발된 소프트웨어에 적용할 수 있는 형식으로 변환한다"고 설명했다.

논문의 교신 저자인 프라틱 차우다리 부교수는 "이번 연구는 이벤트 카메라 처리 기술을 신뢰할 수 있고 빠르며 유용하게 만드는 방법을 보여주는 분수령이 될 것"이라며 "로봇이 세상을 더 정확하게 보도록 도와 훨씬 더 안전하게 만들 수 있다"고 말했다.

연구팀의 최종 목표는 F3를 이벤트 카메라 회로에 직접 내장해 기존 카메라처럼 쉽게 사용할 수 있도록 만드는 것이다.