한국과학기술원(KAIST)은 전산학부 이성주 교수 연구팀이 사물을 두드려서 인식하는 스마트폰 `노커(Knocker)` 기술을 개발했다고 1일 밝혔다.

기존 사물 인식 기법은 두 종류로 나뉘었다. 촬영된 사진을 이용하는 첫 번째 방법은 사진을 찍어야 한다는 번거로움과 어두운 환경에서 사용하지 못한다는 단점이 있다. 둘째는 전자 태그를 부착해 전자신호로 구분하는 방법으로 태그의 가격 부담과 모든 사물에 태그를 부착해야 한다는 비현실성 때문에 상용화에 어려움을 겪었다.

연구팀이 개발한 노커 기술은 카메라와 별도의 기기를 쓰지 않아도 사물을 인식할 수 있다. 노커 기술은 물체에 `노크`를 해서 생긴 반응을 스마트폰의 마이크, 가속도계, 자이로스코프로 감지하고, 이 데이터를 기계학습 기술을 통해 분석, 사물을 인식한다. 연구팀은 책, 노트북, 물병, 자전거 등 일상생활에서 흔히 접할 수 있는 23종의 사물로 실험했다. 그 결과 혼잡한 도로, 식당 등 잡음이 많은 공간에서는 83%의 사물 인식 정확도를 보였고, 가정 등 실내 공간에서의 사물 인식 정확도는 98%에 달하는 것을 확인했다.

연구팀은 `스마트폰으로 빈 물통을 두르려 물 주문하기`,`취침 전 침대 노크를 통해 소등·알람 설정하기` 등 총 15개의 활용 방안을 선보였다.

이성주 교수는 "특별한 센서나 하드웨어 개발 없이 기존 스마트폰의 센서 조합과 기계학습을 활용해 개발한 소프트웨어 기술"이라며 "사용자가 자주 이용하는 사물과의 상호 작용을 보다 쉽고 편하게 만들어 줄 수 있다"고 설명했다.

연구결과는 지난달 13일 유비쿼터스 컴퓨팅 분야 국제학회 `ACM 유비콤(ACM UbiComp)`에서 발표됐다.주재현 기자

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