2018년 상반기 신기술 동향에 대해 알아보는 일곱번째 시간입니다.
46.와이파이 대역 조정 기술 (Wi-Fi band steering)
2.4GHz와 5GHz 중 덜 혼잡한 주파수로 자동으로 연결시켜 주는 기술을 의미한다. Wi-Fi는 면허 불필요 국가 정보 기간망(UNII, Unlicensed National Information Infrastructure) 대역인 5GHz 대역과 2.4GHz ISM 대역을 이용한다. 하지만 이중 2.4GHz 대역은 각종 전자기기뿐만 아니라 과학/의료용 기기까지 우리 주변의 수많은 기기들이 사용하고 있는 주파수이기 때문에 매우 혼잡하다. Wi-Fi 대역 조정 기술은 이러한 통신 환경에서 듀얼 밴드를 지원하는 전자통신 장비들이 좀 더 원활하고 고용량의 대역인 5GHz 주파수를 이용할 수 있게 자동으로 연결시켜 준다. 또한 5GHz의 경우 높은 대역의 주파수를 사용하고, 파장이 짧기 때문에 수신거리 및 장애물을 피하는 반사, 굴절 능력 등이 2.4GHz에 비해 낮다. 이 때문에 장애물이 많거나 거리가 있는 경우 불안정한 통신 상태를 원활히 하기 위해 5GHz에서 2.4GHz의 주파수로 자동으로 연결해 주기도 한다.
* ISM 대역(Industrial Scientific Medical band): 산업과 과학, 의료용 기기에서 사용 가능한 주파수 대역
47. 머리 추적 (head tracking)
가상현실(VR)을 위해 착용하는 HMD(Head Mounted Display)에서 가속도 센서(accelerometer sensor), 자이로 센서(gyroscope sensor), 자기장 센서(magnetometer sensor) 등을 사용하여 사용자 머리의 움직임을 추적하는 기술이다. 사용자 머리의 전후좌우상하 움직임을 추적하여 HMD 화면에 반영하므로 더욱 현실감 넘치는 가상현실(VR) 구현이 가능하다. X, Y, Z 축을 중심으로 얼마나 회전되어 있는지를 자이로 센서로 측정하고, 움직인 거리를 측정하기 위해 가속도 센서를 이용한다. 별도로 HMD 전면이나 외부에 적외선 센서를 배치하여 머리의 움직임뿐만 아니라 사용자의 위치나 행동까지 추적할 수 있는 위치 추적(positional tracking)이 사용되기도 한다.
* 자이로 센서(gyroscope sensor): 회전 운동을 측정하는 장치
48. 소프트 로봇 (soft robot)
기존의 딱딱한(hard) 금속을 이용한 로봇이 아닌 유연한(soft) 소재로 만든 로봇들을 의미한다. 2007년 이탈리아의 로봇 과학자인 '시실리아 라스치'에 의해 처음 시도되었다. 관절과 골격이 없어 뻗거나 구부리는 동작이 자유롭고 비교적 단순한 기능을 수행한다. 신축성 있는 소재로 안정성이 보장되기 때문에, 의학이나 재난, 탐사, 제조 등 여러 분야에서 사용될 것이 기대되고 있다. 대표적인 로봇으로는 미국 하버드 대학교에서 문어를 본떠 제작한 '옥토봇(Octobot)'과 서울대에서 포유동물인 아르마딜로를 본떠 제작한 '스누맥스(SNUMAX)'가 있다.
49. 가상 망막 디스플레이 (VRD, Virtual Retinal Display)
눈의 망막에 직접 빔을 주사하는 디스플레이 방식으로, 망막 주사 디스플레이(RSD, Retinal Scan Display) 또는 망막 프로젝터(RP, Retinal Projector)라고도 불린다. 1986년 일본 전기의 카즈오 요시나카에 의해 발명되었다. 화면에 전자 빔을 주사하는 텔레비전 래스터 주사 디스플레이 방식과는 달리, 영상 신호를 광 신호로 변환한 후 사람의 눈에 직접 주사한다. 화면에 주사하는 방식은 화면이 차지하는 제한된 영역으로만 주사될 수 있고, 실내와 같이 제한된 밝기에서만 이용할 수 있었다. 이에 비해 가상 망막 디스플레이는 고휘도 LED, 스크린리스 디스플레이(screenless display) 등으로 이러한 단점들을 해결하였다. 증강 현실(AR)용 HMD(Head Mounted Display)에 응용되며, 대표적으로 구글의 구글 글라스가 있다.
* 스크린 리스 디스플레이(screenless display): 홀로그램과 같이 빈 공간에 영상을 표시하는 것
50. 스마트 홈 허브 (smart home hub)
음석 인식을 기반으로 가정 내에서 지능형 가상 비서(IPA, Intelligent Personal Assistant) 역할을 제공하는 허브를 의미한다. 허브는 스마트폰, 스피커, TV 등 다양한 제품으로 출시되며, 위와 같은 기능을 선보이기 위해서는 가정 내의 기기들이 허브와 사물 인터넷(IoT)으로 연결되어야 한다. 허브는 사용자로부터 음성을 통해 지시를 받아 직접 처리하거나, 클라우드 서버에 처리 방법을 의뢰한 후 전달된 방법에 따라 처리한다. 대표적인 기기로는 구글 홈, 애플 홈팟 등이 있으며, 국내의 경우 SK텔레콤의 누구 스피커가 있다.
* 지능형 가상 비서(IPA, Intelligent Personal Assistant): 비서처럼 사용자가 요구하는 작업을 처리할 뿐만 아니라 사용자에게 특화된 서비스를 제공하는 소프트웨어
51. 저속 촬영 영상 (time-lapse video, 타임랩스 영상)
오랜 시간 동안 변화하는 영상을 일정 시간 간격으로 낱장 촬영한 후 이를 압축하여 재생했을 때 시간이 빠르게 지나가는 것처럼 보이는 영상이다. 저속도 촬영 영상 또는 타임 랩스 영상이라고도 불린다. 일반적으로 우리가 자연스럽게 느끼는 영화나 방송의 영상은 1초에 24장의 사진을 보여주는 24fps(frame per second) 또는 30fps를 사용한다. 이러한 영상에서는 초당 촬영 프레임 속도와 재생 속도가 동일하다. 즉 10초 동안 300번 사진을 찍어 그것을 10초 동안 보여주는 것이다. 이에 비해 저속 촬영 영상은 촬영 프로엠 속도가 재생 속도보다 느리다. 즉 10분 동안 300번의 사진을 찍어 10초 동안 보여주는 것이다. 이 경우 10분의 시간이 10초 동안 흘러가는 것처럼 영상에 나타나게 되어 실제 움직임보다 빠르게 보인다. 저속 촬영 영상은 주로 식물의 개화, 풍경, 천체 등의 촬영에 주로 사용되며, 기술의 발달로 카메라나 스마트폰의 기능이 향상되면서 최근에는 비전문가도 쉽게 제작할 수 있게 되었다.
52. 객체 추적 (object tracking, 비디오 트래킹)
카메라를 통해 촬영되는 영상에서 사람이나 차량과 같이 움직이는 객체(object)를 추적하는 기술을 가리키는 용어로, 비디오 트래킹(video tracking) 이라고도 불린다. 사람이 눈으로 어떤 물체를 따라 시점을 옮기는 것은 쉬우나, 영상기기는 3D를 2D로 감지하여 데이터를 받아들이기 때문에 3D상에서의 인물이 몸을 좌우로 움직이고 재킷을 벗는 등의 행위를 할 때 기존 인물의 움직임이라고 인식하는데 있어 오차를 발생시킨다. 이러한 이유로 객체 추적 기술은 영상의 각 프레임 내에서 객체의 크기나 색, 윤곽선 등 다양한 특징적인 정보를 이전 프레임의 객체와 비교해가며 가장 오차가 적은 객체를 지속적으로 확인해 나간다. 객체 추적은 주로 보안, 교통, 영상, 통신, 증강 현실 등 여러 분야에서 활용된다.
53. 객체 탐지 (object detection)
이미지 또는 동영상에서 사람이나 차량 등의 특정 객체를 인식하고, 위치를 찾기 위한 컴퓨터 비전 기술이다. 영상에서 객체로 추정되는 하나 또는 여러 개의 후보를 추출한 다음 학습되어 있는 여러 객체 종류(class)들과 비교하여 하나의 대상을 확정한 후, 위치를 예측한다. 예를 들어 얼굴에서 코를 인식하기 위한 프로그램이 있다면, 객체로 추정되는 눈/코/귀/입 등을 먼저 추출한 뒤 프로그램에 저장되어 있는 코에 대한 특징들을 비교하여 코를 특정하고, 코의 색이나 그림자/윤곽 등으로 코의 위치를 예측하여 보여준다. 객체 탐지는 주로 딥 러닝(deep learning) 기반의 객체 탐지 기술을 응용하여 구현되며, 얼굴 인식, 도로상의 보행자 및 차량 인식, 이미지 검색, 보안, 첨단 운전자 지원 시스템(ADAS, Advanced Driver Assistance Systems) 등에서 활용된다.
54. 테크노포비아 (technophobia, 기술 공포증)
점점 복잡해지고 고도화되는 기기들에 대해 거부감 또는 공포감을 갖는 것을 의미하는 용어로, '기술 공포증'이라고도 불린다. 최근 정보통신기술(ICT)과 인공 지능(AI), 가상현실(VR) 등의 첨단 기술이 점점 고도화됨에 따라 첨단 기술에 의해 일자리를 잃거나, 인공 지능에 의해 인간이 지배될 것이라는 등의 비관적인 견해를 바탕으로 등장하게 되었다. 테크노포비아는 산업 혁명과 함께 시작되었다. 사람들의 기계에 대한 공포증으로 일어난 대표적인 사건으로는 기계파괴운동이라고도 불리는 19세기 초반 영국에서 있었던 러다이트(Luddite) 운동을 들 수 있다. 본래 노동자들의 권리 주장을 위한 운동이지만, 노동자들이 자신들의 일자리를 위협하는 기계를 파괴하는 데서 테크노포비아를 찾을 수 있다. 최근에 들어서는 구글의 AI 컴퓨터 프로그램인 알파고(AlphaGo)가 세계 바둑 챔피언인 이세돌, 커제 등과의 대국에서 승리하면서 AI에 대한 두려움이 증폭되었다. 테크노포비아와는 반대로 기술에 대해 지나치게 낙관적으로 예찬하는 용어로 '테크노필리아(technophilia)'가 있다.
55. 지능형 (intelligent)
인공 지능(AI, Artificial Intelligence)을 기반으로 입력된 정보나, 주변 환경으로부터 습득한 정보를 바탕으로 변화하는 상황에 맞게 행동하는 것을 의미하는 형용사다. 예를 들어 환경에 따라 능동적으로 그에 맞는 서비스를 제공하는 지능형 로봇(intelligent robot), 건물 이용자들의 패턴을 분석하여 에너지를 효율적으로 관리하는 지능형 빌딩(intelligent building), 주변 장애물이나 갑자기 들어오는 차량들을 감지해 운전자를 보조해주는 지능형 자동차(intelligent vehicle), 이외에도 지능망(intelligent network), 지능형 교통 체계(ITS, intelligent Transport Systems), 지능형 가상 비서(IPA, intelligent Personal Assistant) 등이 있다.