이번 연구성과가 게재된 국제학술지 ‘사이언스 어드밴시스’ 9월 표지.[GIST 제공]

[헤럴드경제=구본혁 기자] 로봇이 주변 환경을 인식하고 탐색하는 혁신적인 로봇 비전 시스템이 광범위하게 활용되고 있으나, 밝은 환경에서는 픽셀이 포화 상태에 이르고 어두운 환경에서는 광전류가 낮아 물체와 배경의 구분이 어려워진다는 단점이 있다.

동물의 눈 구조에 착안한 ‘위장 해제’를 구현함으로써 밝거나 어두운 다양한 조명 환경에서 객체를 감지하고 인식하는 성능이 향상된 생체 모방 카메라가 국내 연구진에 의해 개발됐다.

광주과학기술원(GIST)은 전기전자컴퓨터공학부 송영민 교수팀이 서울대 화학생물공학부 김대형 교수팀과 함께 수직 가변 조리개와 결상 광학계를 결합하고, 하나의 포토다이오드와 은(銀) 휘판으로 구성된 단위 픽셀을 반구형 이미지 센서 어레이로 제작하여 고양이 눈의 구조를 그대로 모방한 구형 형태의 카메라를 개발했다고 밝혔다.

고양이 눈의 구조적 및 기능적 특징.[GIST 제공]

송영민 교수는 그동안 물고기, 농게, 갑오징어 등 자연계에 존재하는 다양한 생물의 시각 구조를 통해 다양한 카메라 기술을 개발해 온 광소자 전문가다.

자연계의 동물은 장기간의 진화를 통해 복잡한 환경에 최적화된 독특한 시각 시스템을 발달시켰으며, 여기에는 인공 시각 시스템의 한계 극복을 위한 해결책이 잠재되어 있다.

고양이과 동물의 눈은 수직으로 길쭉한 동공과 휘판이라는 특징적 구조를 가지고 있어 다양한 조명 조건에서 위장 해제 능력을 갖추고 있다. 수직 동공은 비대칭적인 피사계 심도와 대상 물체에 대한 고해상도 초점을 가능하게 하며, 휘판은 생물학적 빛 반사체 역할을 하여 어두운 환경에서도 시각적 감도를 향상시킨다.

기존 카메라 시스템은 동공을 모방한 원형 조리개를 사용하여 광량이 많은 경우 작은 개구율의 조리개를 사용해 배경과 객체 모두에 초점을 맞추지만, 다양한 조명 환경에서 객체와 배경을 분리하는 데 한계가 있고, 이미지 센서의 감도 조절 또는 복잡한 인공지능 연산 등을 통한 후처리가 필요하다는 단점이 있다.

송영민(윗줄 왼쪽부터) GIST 교수, 김대형 서울대 교수, 이길주 부산대 교수. 김민수(아랫줄 왼쪽부터) 서울대 연구원, 김민석 GIST 박사, 이민철 한국전기연구원 박사.[GIST 제공]

연구팀은 수직 가변 조리개를 이용하여 강한 빛을 효과적으로 차단하여 포토다이오드의 과노출을 방지하고, 어두운 환경에서는 충분한 빛을 받아들이는 원형 동공과 은(銀) 휘판을 통해 빛의 흡수 효율을 52% 향상시켰다.

또한 광학 시뮬레이션과 실험을 통해 다양한 조명 환경에서 시스템의 고감도 타겟 이미징 성능과 위장 해제 기능을 검증하였으며, 수직 동공을 가진 시스템이 작은 원형 동공 시스템에 비해 배경과 대상 물체를 더욱 효과적으로 구분할 수 있음을 이론적·실험적으로 입증했다.

연구팀은 광학 시뮬레이션을 통한 이론적 검증과 함께 실험적 입증을 위해 수직 조리개 시스템과 작은 원형 조리개 시스템을 비교 분석했다.

그 결과, 수직 동공 시스템은 특정한 거리만큼 떨어져 있는 물체를 선명하게 포착하는 동시에, 떨어져 있는 거리가 다른 배경을 효과적으로 흐리게 처리했다.

송영민 교수는 “이번 연구 성과를 통해 고양이의 수직 동공과 휘판 구조를 모사하여 고감도 인공 시각 시스템을 개발하고, 단안 위장 해제 능력을 성공적으로 입증했다”며 “다양한 조명 환경에서도 소프트웨어 후처리 없이 하드웨어 자체로 객체 인지 능력을 향상시킬 수 있어 자율주행 자동차, 드론, 감시 로봇 등 다양한 분야에 적용될 수 있을 것으로 기대한다”고 설명했다.

한국연구재단 지원 등으로 수행된 이번 연구결과는 국제학술지 ‘사이언스 어드밴시스’ 표지논문으로 선정돼 게재됐다.