"학습하지 않아도 가려진 물체까지 척척"…지스트 연구진, 미학습 물체 인식 '로봇 시각 AI' 개발

가림 관계 추론 통해 복잡한 로봇 환경서도 미학습 물체 인식
가시·비가시 영역·가림 여부 동시 검출하는 딥러닝 기술 개발
이규빈 교수팀 제안한 알고리즘, 세계 최고 수준의 성능 달성
삼성휴먼테크논문대상 동상 수상…ICRA 2022서 발표 예정
"다양한 환경에 로봇 적용하기 위한 핵심 기술로 활용될 것"

 

이규빈 GIST 융합기술학제학부 교수(앞줄 왼쪽) 연구팀. (사진=지스트 제공).

광주과학기술원(지스트‧GIST) 연구진이 학습하지 않은 물체도 인식할 수 있는 로봇 시각 인공지능(AI) 기술을 선보였다. 이규빈 지스트 융합기술학제학부 교수 연구팀은 최근 '계층적 가림 모델링'을 활용해 로봇이 복잡한 환경에서도 미학습 물체의 가시 영역과 비가시 영역, 가림 여부를 동시에 인지(검출)하는 딥러닝 기술을 개발했다.

 

로봇이 새로운 환경에서 물체를 조작하려면 사전에 학습하지 않은 물체가 주어지더라도 이를 정확히 인지할 필요가 있다. 이미지로부터 객체별 영역을 파악해 내는 '인스턴스 분할(Instance Segmentation)'은 딥러닝과 로봇 비전의 핵심 연구 분야다. 그동안은 사전에 학습한 범주의 물체만을 인식할 수 있거나 미학습 물체의 보이는 부분만 인식할 수 있다는 한계가 있었다.

 

이에 이규빈 교수 연구팀은 로봇이 미학습 물체의 가시 영역뿐만 아니라 가려진 영역과 가려짐 여부도 동시에 인지해 내는 능력 개발을 목표로 연구에 착수했다. 미학습 물체의 아모달 인스턴스 분할(Unseen Object Amodal Instance Segmentation)이라는 기법을 통해 물체 간 가림 관계를 효과적으로 알아내는 계층적 가림 모델링을 제안했다. 이를 학습‧평가하기 위한 새로운 가상 및 실환경 데이터셋도 공개했다.

 

이규빈 지스트 교수 연구팀이 제안한 미학습 물체의 아모달 인스턴스 분할(Unseen Object Amodal Instance Segmentation)과 기존 연구와의 비교도. 기존 연구는 사전에 학습한 범주의 물체만 인식하거나 미학습 물체의 가시 영역만을 검출한다. 그러나 이번 연구는 미학습 물체의 가시 영역(흰색)뿐만 아니라 가려진 영역과 가려짐 여부(빨간색)도 인식 가능하다는 게 강점이다. (사진=지스트 제공).

이규빈 지스트 교수 연구팀의 로봇 시각 인공지능(AI) 기술은 학습하지 않은 물체의 가시 영역(흰색)뿐만 아니라 가려진 영역과 가려짐 여부(빨간색)도 인식할 수 있다. (사진=GIST AI Lab 유튜브).

이 교수팀이 제안한 알고리즘은 3개의 데이터셋에서 세계 최고 수준의 성능을 달성해 복잡한 환경에서의 로봇 인식 성능을 크게 높일 수 있다. 아울러 로봇이 가려진 목표 물체를 파지(손에 쥠)하는 데에도 활용 가능해 실제 로봇의 다양한 작업에 적용될 수 있다는 게 연구팀의 설명이다.

 

해당 연구는 산업통상자원부 주관 로봇산업핵심기술개발사업의 재원 지원과 함께 과학기술정보통신부·정보통신산업진흥원의 국가 AI 데이터센터 서비스 및 고성능 컴퓨팅 자원 지원 사업의 컴퓨팅 연산 지원을 받아 이뤄졌다. 연구에 사용된 코드와 데이터셋은 오픈소스 저장소에서 다운로드 가능하다.

 

이규빈 지스트 교수 연구팀 알고리즘을 활용한 로봇의 가려진 물체 파지 방법. 가리고 있는 물체(박스·그릇)를 치운 후 목표를 안정적으로 잡는다. (사진=지스트 제공).

이규빈 지스트 교수 연구팀의 알고리즘을 활용한 로봇 시연 모습. (사진=GIST AI Lab 유튜브).

백승혁 박사과정생이 제1저자로 참여한 이번 연구는 미학습 물체 인식 분야에서 세계 최고 수준을 달성해 삼성휴먼테크논문대상에서 동상을 수상했다. 논문은 세계 최고 권위의 로봇학회인 로봇자동화학회(ICRA) 2022에서 발표될 예정이다.

 

이규빈 지스트 교수는 "이번 연구를 통해 로봇이 복잡한 비정형 환경에서 새로운 물체가 주어져도 보이는 영역뿐만 아니라 가려진 영역까지 인식할 수 있음을 확인했다"고 말했다. 이어 "미학습 물체 인식은 공장과 가정 등 다양한 환경에서 로봇을 활용할 수 있는 핵심 기술이 될 것으로 기대된다"고 덧붙였다.

 

(영상=GIST AI Lab 유튜브).

AI타임스 윤영주 기자 yyj0511@aitimes.com

 

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