서울대 치대·하버드의대 공동연구팀, ‘AI 눈’으로 상처 읽는 신개념 치료 기술 개발
당뇨병 환자에게 흔한 만성 상처(당뇨병성 궤양)를 상처 모양 그대로 정밀하게 치료하는 새로운 인공지능(AI) 로봇 바이오프린팅 기술이 개발됐다. 김우진 교수와 김기태 연구교수, 이번 연구의 핵심 개념도 / 사진. 서울대학교 서울대학교 치의학대학원 분자유전학 및 약리학교
향후 물체 추적 알고리즘 적용해 인간과 유사한 적응력 갖출 것

듀크 대학교 연구진이 물체 진동을 듣는 방식으로 상호작용하는 로봇 기술을 개발했다 / 사진. Duke University
미국 듀크 대학교(Duke University)는 최근 연구진이 진동을 듣는 방식을 통해 로봇이 물체의 재질을 식별하고, 모양을 이해하며, 인식할 수 있는 새로운 기술을 개발했다고 밝혔다. ‘Sonic Sense’라고 명명된 이 시스템은 로봇이 인간과 유사하게 주변 환경을 감지하고 상호작용할 수 있도록 돕는다.
기존 로봇은 주로 카메라나 비전을 활용한 시각적인 방식에 의존해 물체를 인식했다. 그러나 Sonic Sense는 네 개의 그리퍼 손가락 끝에 부착된 접촉 마이크를 활용해 로봇이 물체를 두드리거나 흔들 때 발생하는 진동을 감지한다. 이를 통해 로봇은 해당 물체의 주파수 특성과 3D 형태를 추론한다.
이 시스템은 물체의 데이터가 이미 입력된 경우 네 번의 상호작용만으로 정확하게 대상 식별이 가능하며, 새로운 물체 역시 약 20번의 상호작용으로 재질과 형태를 분석할 수 있다. 듀크 대학 연구진은 Sonic Sense를 통해 주사위를 담은 상자의 주사위 개수를 세거나 물병의 물 양을 파악하고, 물체의 표면을 두드려 재질을 감지하는 등 다양한 실험을 성공적으로 수행했다.
이번 연구를 주도한 Jiaxun Liu 박사 과정은 Sonic Sense에 대해 “다양한 물체와 환경에서 독립적으로 작동할 수 있는 기술”이라고 설명하며, “기존의 실험실 환경에서 통제된 방식으로 수집된 데이터와 달리 비구조적인 현실에서 활용할 수 있도록 감지 정확도를 개선했다”라고 강조했다.
또한, Sonic Sense는 투명하거나 반사율이 높은 표면 등 기존 시각 기반 시스템이 인지하기 어려운 물체 역시 쉽게 인식할 수 있다. 본 연구를 지도한 Boyuan Chen 교수는 “소리에 기반한 감지 기능이 시각으로 보이지 않는 정보를 제공할 수 있다”라며, “해당 기술에 물체 추적 알고리즘을 추가해 로봇이 동적이 환경에서 물체를 효율적으로 처리하고, 인간과 유사한 적응력을 갖추는 것이 목표”라고 전했다.
현재 연구팀은 Sonic Sense의 적용 범위를 확대하기 위해 다중 물체와의 상호작용 능력을 개선하는 연구를 진행 중에 있다. 또한, 향후 해당 시스템에 압력, 온도 등 여러 감각을 통합하는 작업을 추진할 계획이다.
한편, Sonic Sense 기술은 오는 11월 독일 뭰헨에서 개최되는 ‘로봇 학습 회의(CoRL 2024)’에서 공식 발표될 예정이다.
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