광주과학기술원(GIST, 총장 임기철)은 AI융합학과 이규빈 교수 연구팀이 오류 추정을 통해 미학습 물체의 인식 결과를 정제하는 AI 기술을 개발했다고 14일 밝혔다. 

미학습 물체는 학습 과정에 활용되지 않은 물체(학습 데이터에 포함되지 않은 물체)를 말한다. 이번 기술은 실시간으로 오탐지된 물체를 삭제하거나 추가하는 기능을 갖추고 있어, 로봇의 시각 인지 능력을 한층 향상시킬 것으로 보인다.

연구팀은 빠르고 정확한 오류 정정 기술을 적용한 ‘QuBER’ 모델을 개발했다.

QuBER 모델은 RGB-D(Red‧Green‧Blue-Depth, 컬러+깊이) 이미지와 초기 예측 데이터를 활용해 ‘4자 경계 오류(Quadruple Boundary Error)’를 분석함으로써 물체 인식의 정확도를 높이는 것이 특징이다. 이 기술을 통해 처음 보는 미학습 물체도 실시간으로 빠르고 정확하게 인식할 수 있다.

연구결과는 로봇 분야 세계 최고 권위의 학회인 IEEE 국제 로봇 자동화 학술대회(ICRA, International Conference on Robotics and Automation)에서 올 5월 발표될 예정이다. 

이규빈 교수는 “이번 연구를 통해 로봇이 처음 보는 물체도 정확하고 효율적으로 인식할 수 있다는 가능성을 확인했다”며, “이 기술이 다양한 로봇 작업에 적용돼 새로운 환경에서도 안정적으로 동작하는 로봇 개발에 큰 역할을 할 것”이라고 기대감을 나타냈다.