"스마트폰으로 '톡' 건드리니 어떤 물체인지 감지"…정확도 98%

물병에 노크 했을 때의 예시. 노커는 물병에서 생성된 고유 반응을 스마트폰을 통해 분석하여 물병임을 알아내고, 그에 맞는 서비스를 실행 시킨다.

스마트폰으로 사물을 건드리기만 해도 어떤 물체인지 알아낸 후 그와 관련된 서비스를 실행해주는 기술이 개발됐다. 빈 물통을 스마트폰 모서리로 '톡' 치기만 해도 스마트폰 화면에 물을 주문하기 위한 앱이 자동으로 실행되는 것처럼 말이다. 이 기술의 정확도 최고 98%까지 달한다. 일상생활에서 사용하는 스마트폰에 대한 다양한 활용이 기대된다.

이성주 한국과학기술원(KAIST) 전산학과 교수는 1일 세종정부청사 과학기술정보통신부 브리핑실에서 "기존 스마트폰의 사물 인식 기법과는 다르게 카메라나 RFID(radio frequency identification) 등 전자태그 없이 접촉만으로도 최대 98%의 정확도로 사물을 인식하는 기술을 개발했다"고 밝혔다.

지금까지 전자기기를 통해 사물을 인식하는 기법에는 사진을 촬영하는 방법과 RFID 등 전자 태그를 부착해 전자신호로 구분하는 방법이 있었다. 그러나 이 방법들은 카메라를 이용해 하나하나 사진을 찍어야 해 어두운 곳에서는 쓰지 못한다는 단점이 있었다. 전자 태그의 가격도 부담이 있었다.

이번에 이성주 교수 연구팀에 의해 개발된 '노커 기술'은 이렇다. 스마트폰으로 물체를 '톡' 노크해 생긴 반응을 스마트폰의 마이크·가속도계·자이로스코프로 감지하고 이 데이터를 기계 학습 기술을 이용해 분석함으로써 사물을 인식하는 기술이다.

이날 연구팀이 시연을 통해 스마트폰 모서리를 물병에 노크하자 스마트폰은 물병에서 생성된 고유 반응을 스마트폰을 통해 분석해 '물병'임을 알아냈다. 이후 바로 화면에는 바로 물을 주문할 수 있는 앱이 실행됐다. 자전거의 안장을 치자 지도앱이 실행되기도 했다.

연구팀은 빈 물통을 스마트폰으로 노크하면 자동으로 물을 주문하거나, 사물인터넷(IoT) 기기를 활용하여 취침 전 침대를 노크하면 불을 끄고 알람을 자동으로 맞추어 주는 등 구체적인 활용 사례 15개를 선보이기도 하였다.

연구팀이 앞서 책·노트북·물병·자전거 등 일상생활에서 흔히 접할 수 있는 23종 사물로 실험한 결과 혼잡한 도로, 식당 등 잡음이 많은 공간에서는 83%의 사물 인식 정확도를 보였다. 하지만 가정 등 실내 공간에서의 사물 인식 정확도는 98%에 달했다.

이성주 교수는 "이번 연구성과는 특별한 센서나 하드웨어 개발 없이 기존 스마트폰의 센서 조합과 기계학습을 활용해 스마트폰 사용자라면 누구나 쉽게 사용할 수 있어 더욱 의미가 크다"면서 "사용자와 사물의 상호작용을 보다 쉽고 편하게 만들어주는 기술인 만큼 활용 분야도 매우 다양할 것으로 기대된다"고 말했다.

이번 연구 결과는 일상 생활에서 스마트폰을 활용한 다양하고 새로운 서비스를 가능하게 할 것으로 기대된다. 연구팀은 이번 연구 성과를 바탕으로 학습이 되지 않은 영역에서도 사용 가능한 모바일 센싱 기법 개발도 추진하고 있다.

이번 연구 연구 결과는과기정통부 차세대정보컴퓨팅기술개발사업 및 정보통신‧방송 기술개발사업의 지원으로 수행됐으며 지난달 유비쿼터스 컴퓨팅 분야 저명 학회인 'ACM 유비콤(ACM UbiComp)'에도 발표됐다.

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