IBS 김대형 부연구단장-GIST 송영민 교수
기존 장치보다 3.6배 민첩하게 움직임 감지
가시광선·자외선 함께 감지해 비용·무게 절감
김대형 교수는 30일 "새의 눈은 높은 곳에서 비행하는 과정에서도 멀리 있는 물체를 빠르고 정확하게 인식하기 유리한 구조로 진화했다"며, "이번에 개발한 카메라는 물체 감지 능력이 필요한 무인 로봇, 자율 주행차 등에 응용할 수 있으며, 특히 새와 유사한 환경에서 작동하는 드론에서 장착 효과가 클 것"이라고 말했다.
독수리 같은 조류의 눈은 높은 나무 위에서 서식하는 생존환경에 맞춰 망막에 깊고 좁은 모양의 중심와(Fovea)가 존재하도록 진화했다. 깊고 좁은 중심와는 멀리 있는 물체를 확대해서 잘 볼 수 있다. 또 색을 감지하는 원추세포가 높은 밀도로 분포되어 있어 물체를 더욱 선명하게 본다. 특히 사람은 볼 수 없는 자외선까지 볼 수 있어 사람이 보지 못하는 시각 정보를 얻을 수 있으며, 복잡하고 역동적인 환경에서도 물체를 효율적으로 인식할 수 있다.
줌 렌즈를 사용해 물체를 확대하는 기존 카메라는 확대된 물체의 주변부는 인지할 수 없다는 단점이 있다. 반면, 연구진이 제작한 물체 감지 특화 카메라는 시야의 중앙부에서는 물체를 확대하면서 주변부 시야도 제공한다. 덕분에 두 시야의 차이를 바탕으로 물체의 움직임을 더 민감하게 감지할 수 있다. 또한, 필터 없이 가시광선 및 자외선을 구분해 감지하기 때문에 시각 정보가 다양해지고, 공정비용과 무게를 줄이는 장점도 있다.
연구진은 시뮬레이션을 통해 개발한 카메라의 물체 인지 및 움직임 감지 능력을 확인했다. 물체 인지 능력 측면에서 새로운 카메라는 신뢰 점수가 0.76로 나와 기존 카메라 시스템 0.39보다 약 2배 높게 나타났다. 움직임의 변화율도 기존 카메라 시스템 대비 3.6배 증가해 더욱 민감하게 움직임을 감지할 수 있었다.
연구진은 새에서 영감을 받아 물체 감지에 특화된 새로운 카메라를 설계했다. 이 카메라는 인공 중심와와 가시광선 및 자외선 감지가 가능한 다중 파장 이미지 센서로 이뤄졌다.
우선 광학 시뮬레이션을 통해 이미지 왜곡 없이 멀리 있는 물체를 확대할 수 있는 최적의 디자인을 고안했다.
여기에 페로브스카이트 물질을 활용해 다중 파장 이미지 센서를 만들었다. 서로 다른 파장 영역을 흡수하는 4종류의 페로브스카이트 물질을 사용해 광센서를 제작한 뒤, 이를 수직으로 쌓아 올려 색 필터 없이 색을 구분할 수 있게 했다.
한편, 연구진은 이번에 개발한 카메라를 로보틱스 분야 세계 최고 학술지 '사이언스 로보틱스(Science Robotics)'에 30일(한국시간) 발표했다.
monarch@fnnews.com 김만기 기자
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