로봇이 낯선 공간에서도 길을 잃지 않고 이동할 수 있게 하는 인공지능(AI) 기술이 나왔다.

16일 울산과학기술원(UNIST)은 인공지능대학원 주경돈 교수팀이 정확도와 속도를 동시에 높인 AI 슬램(SLAM·Simultaneous Localization and Mapping) 기술인 '유니심 슬램'(UniSim-SLAM)을 개발했다고 밝혔다.

AI 슬램은 로봇에 달린 카메라 영상을 AI가 시점별로 분석해 3차원 지도를 만들고, 그 안에서 자기 위치를 파악하는 기술이다. 카메라가 움직일 때 화면 속 물체의 위치와 크기가 달라지는 점을 이용한다.

여러 시점의 화면을 함께 분석하면 더 정확해지지만, 처리 시간이 오래 걸려 이동 중인 로봇이나 자율주행차가 위치를 빠르게 파악하기가 어렵다.

이에 비해 연구팀이 개발한 유니심 슬램은 위치 추적에는 두 시점만을 비교하는 방식을, 누적된 오차 보정에는 여러 시점을 함께 분석하는 방식을 각각 사용한다. 이를 통해 빠른 위치 추적과 정확한 보정을 함께 할 수 있다.

두 시점만을 분석한 결과와 여러 시점을 분석한 결과는 같은 공간을 서로 다르게 파악할 수 있지만, 연구팀은 이를 보정하는 기술을 고안했다.

이 기술은 두 가지 분석에 공통으로 들어간 화면의 촬영 위치와 순서에 따라 카메라가 이동한 방향·거리를 이용하는 것이다. 양쪽 정보들이 서로 맞아떨어지도록 3차원 복원도와 이동 경로를 함께 늘리거나 줄이고, 돌리거나 옮겨 결과의 차이를 줄이게 된다.

성능 검증 결과 카메라 이동 경로를 예측하는 오차가 기존 최고 수준 기술보다 최대 45.9% 감소했고, 실제 공간을 3차원 형태로 복원하는 성능도 기존 기술보다 향상했다고 연구팀은 설명했다.

또 위치 추정에 필요한 화면이 입력된 뒤 결과를 내놓는 데 걸리는 시간도 줄었다. 여러 화면을 함께 분석하는 기존 기술은 3.41초가 걸렸지만, 유니심 슬램은 0.197초가 걸렸다.

주경돈 교수는 "유니심 슬램은 빠른 분석과 정확한 분석의 장점을 하나로 결합했다"며 "로봇, 증강현실(AR), 자율주행 등에서 필수적인 정확한 위치 파악과 3차원 공간 복원 성능을 동시에 높일 수 있을 것"이라고 말했다.

과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원이 지원한 이번 연구 결과는 컴퓨터 비전 분야 국제 학술대회인 '유럽 컴퓨터 비전 학술대회'(ECCV·European Conference on Computer Vision)에서 발표됐다. 올해 학회는 지난 8일부터 12일까지 스웨덴 말뫼에서 열렸다.