고령자의 일상 돕는 AI 기반의 휴먼케어 로봇 데이터·SW 공개

실제 독거노인 일상행동 3D영상 데이터 공개
휴먼케어 로봇 연구 가속화 및 실용화 기여 전망

인공지능(AI)이 긴급한 상황에서 구조신고를 통해 독거 노인의 생명을 구하고, 고령층의 말벗까지 되어주며, 사람이 담당하던 돌봄 분야에서의 역할을 해내고 있다. 특히, 코로나19 시대에 AI와 정보통신기술(ICT)을 활용한 새로운 비대면 돌봄 서비스로 더욱 주목을 받고 있다.

SK텔레콤이 발표한 자료에 따르면 작년 5월부터 올해 4월까지 'AI 스피커 누구(NUGU)'를 통해 긴급 SOS를 호출한 총 건수는 328건이었고, 이중 23건은 호흡 곤란, 고혈압·복통 등 긴급 통증, 낙상 등 부상 발생 등으로 119 출동이 필요한 상황으로 확인돼 실제 긴급구조로 이어졌다고 밝혔다.

SK텔레콤 'AI 스피커 누구'의 성과는 ICT 기술이 우리 사회의 문제로 떠오른 초고령화 시대 독거 노인의 사회안전망을 구축하는 데 일조할 수 있다는 가능성을 볼 수 있었다.

이 가운데, 국내 연구진이 고령자의 일상을 돕는 휴먼케어로봇 연구에 필요한 데이터베이스(DB)와 소프트웨어(SW)를 공개했다. 이로써 고령화 시대에 우리 사회가 당면한 문제 해결을 위한 로봇 상용화 연구에 탄력이 붙을 전망이다.

한국전자통신연구원(ETRI)은 로봇 환경에서 고령자의 일상행동을 인식하는 연구를 위한 3차원 영상 데이터셋(DataSet)을 공개한다고 밝혔다.

고령자케어 로봇 연구를 위해서는 로봇의 관점에서 고령자를 촬영한 데이터가 꼭 필요하다. 하지만 로봇 연구에 적합하면서도 사람의 일상행동을 인식하기 위한 데이터가 매우 부족한 실정이다. 특히 고령자에 특화된 데이터는 전무해 연구에 어려움이 있었다.

ETRI는 2018년부터 독거노인종합지원센터와 협력, 고령자가 실제 생활하는 가정 30곳을 3D 카메라로 영상을 촬영해 데이터를 확보했다. 공개하는 데이터셋은 총 6,589개에 달한다. 이는 특히, 세계 최초로 고령자 실주거 환경에서 로봇 시점으로 촬영한 3D 행동인식 데이터라 큰 의미가 있다.

또한, 연구진은 2017년부터 고령자케어 로봇을 위한 행동 인식 연구를 진행하며 다양한 환경에서 데이터를 구축해왔다. 지난해 11월에는 주거 환경을 모사한 아파트 테스트베드 환경에서 100명 고령자 50명, 20대 성인 50명의 참가자와 함께 데이터를 마련키도 했다.

당시 ETRI는 55가지 일상행동이 포함된 3차원 영상 112,620개를 확보, 세계 최대 규모의 3D 영상 데이터셋(ETRI-Activity3D)을 공개했다.

연구진의 노력으로 얻어진 고품질 데이터는 협약을 맺고 국내외 다수 기업, 학교, 연구소 등에 연구 목적으로 제공된다. 실제 지난해 공개한 데이터는 연구목적용으로 국내 대기업, 대학 등 30여 개 기관, 해외 연구소, 대학 등 10여 개 기관과 협약을 맺는 등 다양한 활용이 이뤄졌다.

한편, 공동 연구기관인 한국과학기술연구원(KIST) 인공지능연구단은 가상으로 행동 데이터를 만들 수 있는 플랫폼도 개발해 공개했다. 플랫폼을 활용하면 직접 촬영이 어려운 환경에서, 로봇의 시점, 조명 등을 바꿔가면서 다양한 행동 데이터를 대용량으로 얻을 수 있다. 덕분에 학습 데이터 부족 문제와 도메인 적응 문제를 극복하는데 많은 도움을 줄 수 있다.

양 기관이 공개하는 데이터셋과 기술을 응용하면 로봇지능 실용화를 위한 폭넓은 연구가 가능해질 것이라는 전망이다.

ETRI는 이외에도 로봇의 비언어적 상호작용 행위를 학습하기 위한 데이터와 핵심기술들도 오픈소스 형태로 공개하고 있다. 현재까지 연구진은 고령자의 일상 행동이 발생한 시점을 검출하는 행동 검출 기술 일상행동을 어느 시점에 시작하여 끝내는지 검출하고 행동 내용을 인식하는 기술, 얼굴 특징과 옷차림 등 외형 정보를 인식하는 외형특징 인식 기술 의상의 색상과 스타일을 인식하는 기술, 발화에 적합한 제스처를 자동으로 생성하는 기술 등 총 8가지 기술을 공개했다.

ETRI 인간로봇상호작용연구실 이재연 박사는 "데이터가 부족해 관련 연구가 어려웠던 상황을 극복하고 로봇과 고령자가 서로 상호작용할 수 있는 고령자케어 로봇 연구를 가속화해 상용화가 앞당겨지길 바란다"고 말했다.

향후 연구진은 과제가 종료되는 내년까지 20가구를 추가, 데이터 품질을 높이는 한편, 과제를 통해 개발한 모든 기술을 공개할 예정이다. 또한, 확보한 데이터를 바탕으로 보다 실질적인 데이터 및 SW 기술을 얻기 위한 다양한 실증 과제를 진행해나갈 목표다.