[ATN뉴스=이기종 기자] 한국연구재단(NRF)은 대구경북과학기술원 장재은, 최지웅, 문제일 교수 연구팀이 접촉한 물체의 표면정보를 읽어낼 수 있는 다기능 촉각센서를 구현하고 이를 기계학습 기반 신호처리와 융합, 사용자 개인의 독특한 촉감 감성을 해석할 수 있는 아바타 기술을 구현했다고 19일 밝혔다.

인간의 오감을 모사하기 위한 연구가 시작된 이후로 시각이나 청각과 같은 모사의 완성단계에 이르렀고 녹음기, 카메라 TV 등 사회적 경제적으로 매우 높은 파급력을 유발했다.

아직 완전히 모사되지 않는 촉각, 미각, 후각 감각을 모사하기 위해 많은 연구가 진행 중이며 이중 촉각의 모사가 가장 활발히 이루어지고 있다.

기존에는 촉각센서의 물리적 성능을 높이기 위한 연구를 많이 진행했지만 사람이 실제 느끼는 정신감각적인 자극의 구분을 위한 연구는 거의 이뤄지지 않은 상태이다.

이번 연구팀은 이러한 제한점을 해결하기 위해 인공 촉각센서 개발을 통해 사람의 촉각과 유사하게 물체의 표면형태, 온도, 강도 등을 감지하고 이를 인간이 물체로부터 느끼는 감성적인 ‘거칠다’, ‘부드럽다’의 판단결과와 기계학습을 해 인간처럼 인지적 촉감을 생성할 수 있는 촉감 아바타 기술을 개발했다.

연구과정을 보면 손마디 크기에 수십 개의 센서를 배열, 물체의 거칠기, 온도와 단단함, 형태 등을 감지하도록 했다.

이 과정에서 촉각센서가 옷감을 누르고 문질러서 옷감 표면의 물리적 특성을 파악하고 이를 기반으로 인공감성을 구현해 개인별로 다를 수 있는 촉감에 따른 감성을 90% 이상의 일치율로 구현했다.

또 피부에 가해지는 압력이나 진동을 모방해 자연스럽게 물체를 잡거나 움직이는 물리적인 모방에서 나아가 우리 뇌가 촉각자극으로 인한 전기화학적 신호를 감성적 신호로 변환하는 인지구조를 모방하고자 했다.

이 연구결과에 의하면 40여개의 다양한 옷감에서 개인마다 다른 ‘거칠다/부드럽다’라는 감성의 정도차이를 학습한 아바타 시스템은 새로운 옷감에 대해서도 특정한 학습대상의 감성과 거의 일치하는 결과를 얻을 수 있었다.

연구관계자는 “기계학습에서 기존에 학습된 사항에 대한 판단의 정확도는 매우 높아지고 있으나 학습되지 않은 내용을 판단하는 정확도를 높이는 것은 큰 도전”이라며 “이번 연구에서 학습되지 않은 물체에 대해서도 촉감 아바타가 사용자와 거의 유사한 감성판단을 내리는 의미있는 결과를 얻었다”고 말했다.

이 연구는 과학기술정보통신부와 한국연구재단이 추진하는 휴먼플러스융합연구개발사업과 중견연구사업 등의 지원으로 수행됐고 국제학술지 어드밴스드 사이언스(Advanced Science)에 2월 8일 게재됐다.