고양이의 눈에서 아이디어를 얻은 새로운 컴퓨터 비전 시스템을 통해 정확하게 목표물을 추적할 수 있는 드론이 출현했다.

로봇, 드론, 자율주행차를 비롯한 자율 시스템이 점점 보편화되고 있지만, 모든 환경과 조건에서 사물을 파악하는 데는 여전히 어려움을 겪고 있다. 예를 들어 자율주행차는 비나 안개 등 악조건 속에서는 제 성능이 발휘되지 못한다. 악조건이 자율주행차의 센서와 카메라에 영향을 미치기 때문이다.

그런 가운데, 전문가로 구성된 연구진이 고양이 눈의 구조를 모델로 한 고급 렌즈와 센서를 사용한 새로운 비전 시스템을 설계, 물체 감지 및 인식 능력을 향상시켰다고 라이브사이언스가 전했다. 새로운 컴퓨터 비전 시스템에 대한 연구 결과는 사이언스 어드밴스(Science Advances) 저널에 발표됐다.

연구진이 고양이의 눈을 모델로 선택한 것은 그들이 밝거나 어두운 환경 모두에서 뛰어난 시력을 보여주고 있기 때문이다. 고양이의 동공은 수직 슬릿(사람처럼 원 모양으로 수축하거나 팽창하지 않고 수직으로 좁게 여닫히는 동공) 모양으로, 낮 동안에는 슬릿이 좁아져 빛을 걸러내고 눈부심을 줄여 초점을 맞추는 데 도움이 된다. 밤에는 더 많은 빛을 받아들여 잘 볼 수 있도록 슬릿이 넓어진다. 망막 뒷부분의 반사층인 휘판(tapetum lucidum)은 가시광선을 망막을 통해 반사하고 광수용체가 사용할 수 있는 빛을 늘려 시야를 개선한다.

이와 마찬가지로, 개발된 새로운 컴퓨터 비전 시스템에는 밝은 조건에서는 불필요한 빛을 걸러내고 주요 물체를 골라내는 슬릿 모양의 조리개가 포함되어 있다. 동시에 고양이 눈에서 발견되는 것과 같은 반사층도 장착해 어두운 조건에서 가시성을 개선했다.

연구 책임자인 한국 광주과학기술원(GIST) 전자공학과 송영민 교수는 "로봇 카메라는 특히 조명 조건이 바뀔 때 혼잡하거나 위장된 배경에서 특정 물체를 찾는 데 어려움을 겪는 경우가 많다. 개발된 시스템은 로봇이 불필요한 부분은 흐리게 처리하고 목표 물체에 초점을 맞추도록 함으로써 이를 해결했다"고 말했다.

송 교수는 또 컴퓨터 비전 시스템은 무거운 컴퓨터 처리에 의존하지 않고 특수 렌즈가 이를 대신하기 때문에 에너지 효율성이 더 높다고 설명했다.

연구진이 이 시스템을 테스트했을 때, 대상 물체에 초점을 맞추면서도 배경 물체를 성공적으로 흐리게 처리한다는 사실을 발견했다. 연구진은 또 인간의 두뇌와 유사한 방식으로 정보를 처리하도록 설계된 머신러닝 알고리즘 모음인 신경망을 사용해 시스템이 중요한 물체를 더 잘 인식하도록 지원했다.

연구진은 이 시스템을 실용적으로 상업화하기 위해서는 시야, 즉 카메라 센서의 화소를 높이고 해상도를 개선해야 한다고 덧붙였다. 그러나 미래에는 군용 드론 및 감시 로봇을 포함한 여러 용도로 사용될 수 있을 것이라고 전문가들은 기대했다.

특히 이 기술은 로봇이 관측하기 매우 어려운 끊임없이 변화하는 환경에서 표적을 탐지, 추적 및 인식할 수 있을 만큼 발전할 수 있을 것으로 예상된다.