지난달 미국 샌프란시스코에서 열린 ‘인텔개발자포럼(IDF) 2015’에서 인텔은 자사 ‘리얼센스(Real Sense)’ 기술을 전면에 내세웠다. 3차원(3D) 카메라 모듈 기술을 이용해 만든 ‘로봇 거미’ 등을 기조연설에 등장시켜 주목을 끌었다.

 

리얼센서의 주요 기능 중 하나인 3D 판독 기술 구현에 한국 벤처기업이 협업한다.

 

 

커브서프, 인공지능 로봇 난제 해결

 

로봇이 물체를 움켜잡는 ‘빈-피킹(Bin-Picking)’ 동작을 하려면 수많은 기술이 필요하다. 물체의 위치를 3차원 공간에서 확인해야 하고 모양과 각도를 알아야 한다. 소재의 질감이나 강도를 파악해 적당한 힘으로 손가락을 모아 흘러내리지 않도록 잡을 수 있어야 한다. 다시 어딘가에 내려놓으려면 놓는 위치를 좌표로 정해놓고 바닥면의 각도와 질감을 계산해야 한다.

 

대용량의 정보를 빠른 시간 내에 처리해야 사람과 비슷한 동작을 하는 인공지능 로봇이 탄생한다. 

 

이 기술의 단초가 되는 핵심 알고리즘인 3D 물체 판독 기술을 한국 벤처기업인 커브서프가 내놨다.

 

3D 공간을 카메라가 스캔하고 읽어들이는 영상이나 데이터를 해석해 물체의 모양, 정확한 길이와 높이, 폭, 자세 등을 수치화 하는 기술이다. 3D 카메라로 어떤 공간을 비추고 그대로 출력해 화면에 띄워주고 공간 속 x, y, z 좌표를 데이터로 전환해주는 기술은 오래 전부터 있었지만 그 물체가 무엇인지, 어떤 자세로 놓여 있는지를 알려주는 기술은 그동안 상용화되지 않았다. 

 

커브서프 기술은 물체가 가진 5가지 형상인 평면, 구, 원기둥, 원뿔, 링을 판독하고  기울기를 파악해 알려준다.

 

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▲커브서프가 인식한 물체의 형상 / 자료=커브서프.

 

이 회사는 ‘최단거리 최소 제곱법’ 수식을 이용해 3D 물체 판독 소프트웨어를 개발했다. 

 

안성준 커브서프 대표가 지난 2004년 독일 프라운호퍼IPA 연구원으로 재직하던 당시 관련 내용을 주제로 ‘최단거리 최소제곱법에 의한 곡선 및 곡면의 맞춤 알고리즘에 관한 연구(Least Squares Orthogonal Distance Fitting of Curves and Surfaces in Space)’ 논문을 발표한 게 단초가 됐다. 

 

당시에는 PC 등 전자기기에서 응용하기에는 중앙처리장치(CPU) 속도가 너무 느렸다. 1초에 파악할 수 있는 점구름(point cloud) 양이 100만점에 한참 못 미치는 10만점 수준이었다. 

 

리얼센스의 초당 점구름 처리속도가 약 200만점이라는 것을 감안하면 20분의 1수준 밖에 되지 않았던 것이다.

 

이 기술은 3D 스마트기기 뿐만 아니라 무인자동차, 공장 자산관리 등 3D 공간인식과 관련한 다양한 분야에 응용될 수 있어 더욱 성장성이 기대된다.

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