KAIST 이성주 교수팀 주도…카메라·RFID없이 사물 접촉만으로 98% 인식
스마트폰으로 프라이팬 두드리니 파스타 레시피를 알려준다. 생수병을 두 번 톡톡치니 미리 설정해둔 온라인쇼핑몰에 연결돼 자동 주문된다. 자전거를 두드리면 위치 정보가 나타나고, 침대를 두드리면 조명과 TV가 알아서 꺼지고 폰 알람 기능이 켜진다.
카이스트(KAIST) 전산학과 이성주 교수 연구팀이 스마트폰을 사물에 갖다대 치는 행위만으로도 이용자가 원하는 기능이 자동 수행되는 사물 인식 기술 ‘노커’(Knocker)를 개발했다고 1일 밝혔다. 이 기술은 스마트폰에 탑재된 음성 인식 기술과 가속도 센서 및 기계학습 등을 통해 이뤄진다.
스마트폰과 같은 전자기기를 통해 사물을 인식하는 기존 기법에는 사진을 촬영하는 방법, RFID(무선인식) 등 전자 태그를 부착해 전자신호로 구분하는 방법 등이 있다.
하지만 카메라 기법의 경우, 사진을 일일이 찍어야 한다는 번거로움과 어두운 환경에선 사용하지 못한다. 또 전자 태그의 경우 부품 자체가 고가인데다 인식하고자 하는 모든 사물에 태그를 부착해야만 사물을 인식할 수 있다는 단점이 따른다.
이 교수 연구팀이 개발한 노커는 물체를 스마트폰으로 친후 생긴 반응을 마이크, 가속도계, 자이로스코프로 감지하고, 이 데이터를 기계학습 기술로 분석해 사물을 인식하는 방식이다.
연구진은 책, 물병, 자전거 등 일상 생활에서 흔히 접할 수 있는 23종의 사물로 실험한 결과 가정 등 실내 공간에선 사물 인식 정확도가 98%에 달했다. 혼잡한 도로, 식당 등 잡음이 많은 공간에선 실험을 했을때는 정확도가 83%로 나타났다.
이 교수는 “이번 연구성과는 특별한 센서나 하드웨어 개발 없이 기존 스마트폰의 센서 조합과 기계학습을 활용한 것으로 스마트폰 사용자라면 누구나 쉽게 사용할 수 있다”며 “사용자와 사물의 상호작용을 보다 쉽고 편하게 만들어주는 기술인 만큼 활용 분야도 매우 다양할 것으로 기대된다”고 말했다.
