로봇신문
UNIST, 이기종 로봇 서로 다른 ‘눈’을 하나로…‘거리 인식’ 연합학습 기술 개발
UNIST(울산과학기술원) 연구팀이 이기종 로봇 환경에 특화된 연합학습(federated learning) 기반 깊이 추정(depth estimation) 기술을 개발했다. 깊이 추정은 카메라 영상만으로 물체와 공간까지의 거리를 계산하는 기술로, 로봇이 주변 환경을 인식하고 안전하게 이동하는 데 필요하다. 지상로봇·드론·보행로봇 등 플랫폼별로 이동 장소와 촬영 조건이 달라 데이터 특성이 크게 달라지는 문제가 기존 공동 학습 방식의 한계로 지적돼 왔다. 이번 연구는 이처럼 서로 다른 '눈'을 가진 로봇들이 각자의 데이터를 공유하지 않으면서도 하나의 깊이 인식 모델을 함께 학습할 수 있도록 하는 기법을 제안한다.
큐레이터공개된 정보만으로는 실험이 시뮬레이션 환경인지 실제 로봇 플랫폼에서 수행됐는지, 그리고 몇 종의 이기종 로봇 조합을 대상으로 검증됐는지 확인되지 않아 일반화 가능성을 판단하려면 원논문의 실험 조건을 살펴봐야 한다.