DGIST, 인간처럼 인지적 촉감 느끼는 촉감 아바타 기술 개발

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촉감 아바타 시스템 개략도
<촉감 아바타 시스템 개략도>

다기능 촉각센서와 머신러닝을 활용해 사람마다 다른 인지적 촉각을 구현하는 아바타 기술이 소개됐다. 스마트폰이나 로봇이 사람처럼 인지적 감성을 구현하는데 응용될 수 있을 것으로 기대된다.

한국연구재단(이사장 노정혜)은 장재은, 최지웅, 문제일 대구경북과학기술원(DGIST) 교수팀이 접촉한 물체의 표면정보를 읽어낼 수 있는 다기능 촉각센서와 기계학습 기반 신호처리로 사용자 개인의 독특한 촉감 감성을 해석할 수 있는 아바타 기술을 구현했다고 17일 밝혔다.

같은 재질의 옷감에 대해 사람마다 거칠다, 부드럽다 등 인지적 촉각이 다를 수 있는데 이 기술은 사용자의 고유한 촉각감성을 학습해 유사하게 구현한다. 또 학습되지 않은 촉각자극에도 사용자의 인지적 촉감을 예측해 구현한다.

연구팀은 손마디 크기에 수 십 개의 센서를 배열, 물체의 거칠기, 온도와 단단함, 형태 등을 감지하도록 했다.

촉각센서가 옷감을 누르고 문질러서 옷감 표면의 물리적 특성을 파악하고 이를 기반으로 인공감성을 구현해, 개인별로 다를 수 있는 촉감에 따른 감성을 90% 이상의 일치율로 구현했다.

피부에 가해지는 압력이나 진동을 모방해 자연스럽게 물체를 잡거나 움직이는 물리적인 모방에서 나아가 우리 뇌가 촉각자극으로 인한 전기화학적 신호를 감성적 신호로 변환하는 인지구조를 모방하고자 했다.

40여개의 다양한 옷감에서, 개인마다 다른'거칠다/부드럽다'라는 감성의 정도차이를 학습한 아바타 시스템은 새로운 옷감에 대해서도 특정한 학습대상의 감성과 거의 일치하는 결과를 얻을 수 있었다.

기계학습에서 기존에 학습된 사항에 대한 판단의 정확도는 매우 높아지고 있으나, 학습되지 않은 내용을 판단하는 정확도를 높이는 것은 큰 도전이다.

연구팀은 이번 연구에서 학습되지 않은 물체에 대해서도 촉감 아바타가 사용자와 거의 유사한 감성판단을 내리는 의미 있는 결과를 얻었다고 설명했다.

과학기술정보통신부와 한국연구재단이 추진하는 휴먼플러스융합연구개발사업과 중견연구사업 등의 지원으로 수행된 이번 연구의 성과는 국제학술지'어드밴스드 사이언스(Advanced Science)'에 2월 8일(온라인판) 게재됐다.

대전=김영준기자 kyj85@etnews.com