인공지능이 물체 열로 주변 환경을 시각화하는 카메라 촬영법이 개발 중입니다. 열 보조 감지 및 거리 측정(Heat-assisted detection and ranging, 이하 HADAR)이라고 부릅니다. 언젠가 자율 주행 차량과 로봇이 주위를 인식하게 도와줄지도 모릅니다.

그동안 열 감지 능력으로 공간을 파악하는 기술은 공상으로 여겨졌습니다. 물리학적 한계가 있기 때문입니다. 열에너지는 물체 형상으로 머물러 있지 않습니다. 지속해서 방출되는 열은 주위로 확산합니다. 열 화상 카메라는 흐릿하고 질감 없는 이미지만 얻게 됩니다. 이를 '고스팅(ghosting)'이라고 불리는 현상입니다.

퍼듀대학교와 로스알라모스 국립연구소는 협력해 AI로 문제 해결에 나섰습니다. 네이처 저널(Nature)에 26일(현지시간) 발표한 논문에서 기술을 자세히 소개합니다. 열 감지 기능에 특화된 AI에 상용 적외선 카메라로 촬영한 자료를 입력했습니다. 그 결과 물체와 주변 환경을 인지했습니다. HADAR은 안개, 연기, 어둠 같은 시각적 장애물과 관계없이 온도, 재료, 물리적 구성, 열복사를 감지합니다. 따라서 HADAR은 시간과 환경 조건에 상관없이 세밀하고 선명한 이미지를 생성할 수 있습니다.

논문의 공동 저자인 주빈 제이콥 퍼듀대학교 전기 및 컴퓨터 공학 교수는 "소나, 레이더, 라이다 같은 능동적 감지 기술은 전파를 보내고 반사 신호를 인식해 물체 존재 여부와 거리를 추론한다"며 "카메라 시각의 한계로 인해 불필요한 자료를 제공한다, 특히 주변 조도가 좋지 않을 때 그렇다"고 밝혔습니다. 이어 "HADAR은 눈에 보이지 않는 적외선을 사용해 야간 장면도 낮처럼 선명하게 재구성할 수 있는 기술이다"고 덧붙였습니다.

HADAR이 시각 정보를 재구성하는 방식은 다른 분야로 응용될 가능성이 충분합니다. 24시간 열 센서로 주변을 탐색하는 기능은 자율 주행 차량, 공공 행사에서 비접촉식 보안검사 등에 도입할 수 있습니다. 하지만 상용화까지 가려면 넘어야 할 장애물이 존재합니다. 현재 HADAR은 비용이 많이 들며 실시간 보정이 필요합니다. 특정 환경에서 정확도가 떨어지는 오류도 극복해야 합니다. 개발자들은 가까운 미래에 난관을 해결할 수 있다고 낙관합니다. 

주빈 제이콥은 HADAR의 미래를 밝게 전망했습니다. 그는 "솔직히 말해서 저는 어둠이 두렵다, 그렇지 않은 사람이 어디 있나?"며 "열 광자가 낮처럼 밤에도 생생한 정보를 전달한다는 사실을 알게 되어 기쁘다"고 강조했습니다. 이어 "언젠가는 로봇이 밤낮을 구분할 수 없을 정도로 정확한 HADAR 기술로 주변을 인식할 것이다"고 주장했습니다. 

※이 기사는 popsci.com 원문을 바탕으로 작성됐으며, 번역은 파퓰러사이언스코리아 소속 기자가 도왔습니다.

/ 글 Andrew Paul 기자 & 육지훈 기자