열 감지 기능을 획기적으로 개선해 밤에도 사람과 동물은 물론 물체까지 낮에 보는 것처럼 선명하게 구분해 낼 수 있는 새로운 야간 비전 시스템이 개발됐다.

미국 퍼듀대 주빈 제이컵 교수팀은 27일 과학저널'네이처'(Nature)에서 열 물리학과 기계학습(machine learning)을 활용해 야간에도 대상을 선명하게 구분할 수 있는 '열 보조 탐지 및 거리 측정'(HADAR) 시스템을 개발했다고 밝혔다.

연구팀은 HADAR는 야간에도 사람이나 동물, 각종 물체에서 나오는 복잡한 열 신호를 명확하게 구분할 수 있다며 이 시스템을 자율주행 차량의 내비게이션 등에 적용할 수 있을 것이라고 말했다.

기계의 주변 환경 탐지 성능은 사람과 자율자동차·로봇 도우미 등 로봇과 상호작용하는 데 매우 중요하다. 특히 자율 주행 자동차처럼 주변 환경을 실시간으로 감지 결정을 내려야 하는 기계에는 높은 성능의 환경 인식 시스템이 필수적이다.

과학자들은 기계의 환경 탐지 시스템에 널리 사용되는 카메라 비전이 빛이 없는 조건에 취약한 점을 보완하기 위해 음파를 이용하는 소나(SONAR), 전파를 이용하는 레이더(RADAR), 레이저를 이용하는 라이다(LiDAR) 등을 활용해왔다.

하지만 열은 환경 탐지에 주요 신호로 활용하기 어려운 것으로 여겨져 왔다.

주변 환경에 열을 방출하는 물체가 너무 많고 방출 후 산란하는 열 신호 특성 때문에 열화상 비전에서 물체가 흐릿하고 질감 없이 불분명하게 보이는 '유령 효과'(ghosting effects)가 나타나기 때문이다.

연구팀은 열 신호를 이용한 탐지 시스템의 유령 현상을 극복하기 위해 열 물리학과 기계학습을 이용해 야간 열 탐지 성능을 획기적으로 개선한 HADAR을 개발하고 이를 주간과 야간, 도시와 시골 환경에서 실험적으로 시연했다.

그 결과 HADAR은 어둠 속에서도 낮처럼 물체의 질감과 깊이까지 감지하는 것은 물론 물체의 물리적 특성까지 구분할 수 있는 것으로 나타났다.

연구팀은 주변 환경을 활용한 실험에서 HADAR이 야간에는 현재 사용 가능한 열 거리 측정 기술보다 훨씬 정확했고, 주간에는 대상의 색깔과 거리까지 감지하는 조명 기반의 기존 컬러 스테레오비전과 비슷한 수준의 정확도를 보였다고 밝혔다.

이어 "HADAR은 여전히 실시간 데이터 획득, 화면 이동 시 잔상(motion blur) 문제, 비용 등 극복해야 할 현실적 과제들을 안고 있지만 향후 자동 항법과 야생 동물 모니터링 등 다양한 분야에서 활용될 수 있을 것"이라고 덧붙였다.