무선 신호와 AI 결합한 '웨이브-포머' 공개
3D 형상 복원 정밀도 약 20% 개선 효과
프리카지노이 장애물 너머에 숨겨진 물체를 정밀하게 인식하고, 보이지 않는 방 전체의 구조를 파악할 수 있는 차세대 ‘무선 시각’ 기술이 개발됐다.
19일(현지시간) MIT 뉴스 보도에 따르면, MIT미디어랩의 파델 아딥(Fadel Adib) 교수팀은생성형 AI 모델과 밀리미터파(mmWave) 기술을 결합해 장애물 때문에 제대로 보이지 않는 물체의 3D 형상을재구성할 수 있는 획기적 기술을 개발했다.
생성형 AI를 활용해 무선 신호의 고질적 한계로 인식됐던 ‘정반사(SpecularReflection)’ 문제를 해결한 것이 이번 연구의 핵심이다. 정반사는 빛이 거울처럼 매끄러운 표면에 부딪힐 때, 산란되지 않고 일정한 방향으로 반사되는 현상을 말한다.
기존의 밀리미터파 레이더 기술은 석고보드나 플라스틱 등 장애물을 통과해 물체를 감지할 수 있다는 장점이 있다. 하지만, 빛이 거울에 반사되는 것처럼신호가 한 방향으로만 튕겨 나가는 ‘정반사’ 현상이 걸림돌로 작용했다. 이로 인해 센서로 돌아오는 신호가 부족해 물체의 측면이나 바닥면을 인식하지 못하는 ‘사각지대’가 발생했다.
연구팀은 이 문제를 해결하기 위해 두 가지 핵심 시스템인 ‘웨이브-포머(Wave-Former)’와 ‘라이즈(RISE)’를 개발했다.
‘웨이브-포머’는 불완전하게 수집된 물체의 표면 데이터를 생성형 AI에 입력해 나머지 부분을 추론하고 메우는 방식이다. 연구팀은 부족한 무선 신호 데이터를 보완하기 위해 기존의 방대한 컴퓨터 비전 데이터셋에 정반사와 노이즈 특성을 입힌 가상 데이터를 학습시켰다. 실험 결과, 상자나 캔 등 일상적인물체 70여 종에 대해 기존 기술 대비 약 20% 향상된 정밀도로 3D 형상을 복원하는 데 성공했다.
또 다른 기술인 ‘라이즈’ 시스템은 실내에 고정된 레이더 하나만으로 방 전체의 구조를 파악할 수 있도록 해준다. 사람이 움직일 때 벽이나 가구에 부딪혀 발생하는 다중 경로 반사파, 이른바 ‘고스트 신호(Ghost signals)’를 AI로 분석했다. 기존에는 노이즈로 취급되어 버려지던 고스트 신호를 역이용해 가구 배치와 실내 지도를 정확히 그려냈다.
이번기술은 프리카지노분야에서 다양하게활용될 수 있을 것으로기대된다. 물류 창고 프리카지노이 포장된 상자를 뜯지 않고도 내부 물품을 검수하거나, 스마트 홈 프리카지노이 카메라 없이도 사용자의 위치를 파악해 안전하게 상호작용할 수 있도록 해준다. 특히 카메라를 사용하지 않아 프라이버시 침해 우려가 없다는 게장점이다.
연구를 주도한 파델 아딥 교수는 “이번 연구는 생성형 AI를 통해 무선 반사 신호를 이해함으로써 무선 시각 기술의 질적 도약을 이뤄낸 것”이라며, “앞으로 무선 신호를 위한 대규모 파운데이션모델 구축으로 연구를 확장할계획”이라고 밝혔다.
한편, 이번 연구 결과는 세계적 권위의 컴퓨터 비전 학회인 ‘IEEE CVPR(컴퓨터 비전 및 패턴 인식 컨퍼런스)’에서 발표될 예정이다.
백승일 기자 robot3@irobotnews.com