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인공지능시대(87): 인공지능과 압전센스의 만남
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2022년 12월 30일(금) 17:13 [주간문경] 
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| | | ↑↑ 지홍기
영남대학교 명예교수
전(前) 국가녹색성장위원회 위원 | ⓒ (주)문경사랑 | |
진화하는 인공감각
압력을 가하면 전기가 발생하는 압전효과를 이용한 압전센서가 인공지능(AI) 기술의 발전에 힘입어 더욱 다양하게 진화하고 있다. 사람마다 다른 촉각 감성을 예민하게 구분하거나, 멀리서도 누구의 목소리인지 정확하게 분간해 내는 청각 지능의 향상에도 압전센서와 AI 기술이 필수적이다.
그러므로 압전소자는 자체적으로 전력이 필요하지 않고 압력을 감지하면 전기를 발생시키는 소자로 다양한 전기전자제품에서 활용돼 왔다. 최근 압전센서와 AI 기술을 결합해 인공감각 능력을 한층 끌어올린 연구결과가 연이어 발표되고 있다.
아바타 기술
시각이나 청각의 모사는 완성 단계에 이르렀지만, 촉각의 완벽한 구현은 아직 요원해 보인다. 더 정확하고 예민한 촉각 센서(입력)나 액추에이터(Actuator: 시스템 제어 장치)의 개발이 우선돼야 하겠지만, 사람마다 조금씩 다른 “인지적 촉각”에 대한 이해, 그리고 이를 구분해 표현할 수 있는 방법을 찾는 것도 필요하다.
DGIST 연구팀은 “다기능 촉각센서와 기계학습 방식으로 사람마다 다른 인지적 촉각을 구현하는 아바타 기술”을 개발하여 접촉한 물체의 표면정보를 읽어낼 수 있는 다기능 촉각센서를 구현하고 있다. 이를 기계학습 기반 신호처리와 융합해서 사용자의 독특한 촉감 감성을 모사하여 해석할 수 있는 아바타 기술로 발전하고 있다. 즉, 촉각 센서를 개발해 촉각을 물리적으로 모사하는 데 그치지 않고 뇌가 촉각에 대한 전기화학적 신호를 감성적 인지로 변환하는 인지 구조까지 모사를 시도하고 있다.
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| | ⓒ (주)문경사랑 | |
촉감의 표현기술
이 기술은 “언어문화권에 따라 촉감에 대한 표현도 다 다르고 개인별로도 촉감을 표현하는 정도에 차이가 있다. 그러므로 촉감 아바타는 같은 부드러움이라도 내가 느끼는 부드러움을 학습한 아바타가 나를 대신해 느낄 수 있게 한 것”이라고 설명하고 있다. 사용자의 고유한 촉각감성을 학습한 아바타는 학습되지 않은 촉각에도 사용자의 인지적 촉감을 예측할 수 있다.
따라서 다기능 촉각 센서 시스템은 다기능 압전재료를 사용하여 압전센서를 개발하고 손마디 크기에 수 십 개의 센서를 배열해 물체의 거칠기, 온도와 단단함, 형태 등을 하나의 센서 구조에서 모두 측정할 수 있는 시스템을 개발했다. 이어 촉각센서에서 얻은 신호에서 “인지적 촉감”을 생성하기 위한 촉감 아바타 개발이 진행되고 있다.
음성 센서 기술
사람의 청각기관인 달팽이관을 모사해 화자(話者)를 초고감도로 식별해내는 AI 기반 음성 센서가 국내에서 개발돼 눈길을 끌고 있다. 음성 센서(마이크)는 AI 기술의 발전과 함께 이전에는 생각하지 못했던 새로운 시도가 이어지고 있다.
KAIST 연구팀은 기존의 콘덴서 마이크와 비교할 때 7배 이상 먼 거리에서도 정확하게 화자(話者)를 식별할 수 있는 “공진형 유연 압전 음성 센서”를 개발하고 있다. 연구팀은 초고감도의 AI 기반 화자 식별 및 음성 보안기술을 구현했으며, 이를 스마트폰과 AI 스피커에 탑재해 제품화하는 데도 성공했다고 밝혔다.
사람과 기계간 감성전달
따라서 촉각 아바타는 학습된 물체에 대해서는 아바타와 마스터의 감성 일치율이 98% 이상, 학습되지 않은 새로운 물질에 대해서는 최대 91%의 감성 일치율을 나타냈다. 마스터가 접해보지 않은 물질도 아바타가 90% 이상의 확률로 어떤 촉감을 느낄 것인지 예측해 냈다는 것이다.
이러한 연구는 단순히 매질을 구분하는 것이 아닌 개인별 촉각 편차를 히스토그램화 했다는 측면에서 차별성을 가진다. 특히 학습되지 않은 물질에 대한 높은 감성 일치율은 기계학습 분야에서 매우 새롭고 의미 있는 결과이고 “가상 공간에서 촉감을 대신해 전자상거래에 활용하는 등 앞으로 사람과 기계간 감성전달을 연구하는 데 기여할 수 있을 것”으로 기대하고 있다.
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