[데이터넷] 기존 사물 인식 기법과 다르게 카메라나 RFID 등 전자태그 없이 접촉만으로도 높은 정확도로 사물을 인식하는 신기술이 개발됐다.
1일 과학기술정보통신부는 한국과학기술원(KASIT) 전산학과 이성주 교수 연구팀이 스마트폰으로 두드려 사물을 인식하는 신기술을 개발했다고 밝혔다.
전자기기를 통해 사물을 인식하는 기법에는 사진을 촬영하는 방법과 RFID 등 전자 태그를 부착해 전자신호로 구분하는 방법 등이 있다. 그러나 이러한 방법들은 카메라를 이용해 사진을 찍어야 한다는 번거로움과 어두운 환경에서는 사용하지 못한다는 점, 전자 태그의 가격부담과 인식하고자 하는 모든 사물에 태그를 부착해야만 높은 정확도로 사물을 인식할 수 있다는 단점이 있다.
반면 이번에 이성주 교수 연구팀에 의해 개발된 ‘노커 기술’은 카메라 등 별도의 기기를 쓰지도 않고도 높은 정확도로 사물을 인식할 수 있어 기존 기술의 한계를 뛰어넘은 것으로 평가된다. 노커 기술은 물체에 ‘노크’를 해서 생긴 반응을 스마트폰의 마이크, 가속도계, 자이로스코프로 감지하고, 이 데이터를 기계학습 기술을 이용, 분석해 사물을 인식한다.
연구팀이 책, 노트북, 물병, 자전거 등 일상생활에서 흔히 접할 수 있는 23종의 사물로 실험한 결과 혼잡한 도로, 식당 등 잡음이 많은 공간에서는 83%의 사물 인식 정확도를 보였고, 가정 등 실내 공간에서의 사물 인식 정확도는 98%에 달했다.
이번 연구 결과는 일상 생활에서 스마트폰을 활용한 다양하고, 새로운 서비스를 가능하게 할 것으로 기대된다. 실제로 연구팀은 빈 물통을 스마트폰으로 노크하면 자동으로 물을 주문하거나, 사물인터넷(IoT) 기기를 활용해 취침 전 침대를 노크하면 불을 끄고 알람을 자동으로 맞춰 주는 등 ‘노커 기술’의 구체적인 활용 사례 15개를 선보이기도 했다.
이성주 교수는 “이번 연구성과는 특별한 센서나 하드웨어 개발 없이 기존 스마트폰의 센서 조합과 기계학습을 활용함으로써 스마트폰 사용자라면 누구나 쉽게 사용할 수 있어 더욱 의미가 크다”며 “사용자와 사물의 상호작용을 보다 쉽고 편하게 만들어주는 기술인 만큼 활용 분야도 매우 다양할 것으로 기대된다”고 밝혔다.
본 연구는 과기정통부 차세대정보컴퓨팅기술개발사업 및 정보통신·방송 기술개발사업의 지원으로 수행됐으며, 지난달 유비쿼터스 컴퓨팅 분야 저명 학회인 ACM UbiComp에도 발표된 바 있다.
연구팀은 이번 연구성과를 바탕으로 학습이 되지 않은 영역에서도 사용 가능한 모바일 센싱 기법 개발도 추진하고 있다.
