HUMAN 랩의 연구목표는 기계가 인간과 같이 사물과 상황을 깊게 인지할 수 있는 센서와 인식기술을 개발하는 것입니다. 구체적으로 입체적인 시각(3D), 음향, 진동의 센싱과 해석에 집중하고 있습니다. 이를 이용한 인식시스템(AI)을 구현하여, 미래에 인간과 기계의 상호작용을 혁신할 수 있는 기술에 대해 문제 정의를 하고 도전합니다. - 초소형, 초고해상도 3D 인식 센서 : 하모닉 신호처리기반 초경량, 고정밀, Full HD급 라이다 - 환경에 강건한 음향인식기 : 인간의 청각계를 모사한 시끄러운 현실에서의 음향상황 인식 - 차세대 헬스센서 : 인체 진동 특성을 이용한 비침습적 건강측정기 (혈압, 혈당, 피부 등) - 진동해석, 고장진단 : 고정밀 다이나믹 디지털트윈 및 거대/복잡한 기계구조 고장진단

□ 초소형, 초고해상도 3D 라이다 센서 개발 (Full HD 급)

3D 공간 정보는 자율주행자동차, 자율작업로봇 등이 주변 사물의 형상과 운동을 정확히 인식하고 미션을 수행하는데 활용됩니다. 자율주행기술 발전과 더불어 환경을 인식하는 Lidar가 핵심 부품으로 급속히 발전하고 있습니다. 대부분의 상용 Lidar는 현재 그 크기와 가격 측면에서 상용화하기 매우 어려운 한계를 지니고 있습니다(크기 수백 cc, 가격 최소 수십~수천만원). 본 연구실에서는 휴대가 가능한 매우 작은 크기와, mm 이하의 오차로 고정밀 측정이 가능하고, 세계최고 해상도인 Full HD급 Depth Resolution을 갖는 Lidar를 개발하였습니다. 기존의 펄스 방법 대신, 구동이 간단하고 효율이 높은 연속함수(Continuous Wave) 방식의 반도체 레이저를 사용하고, 수신단에서는 단 하나의 Photo Diode를 사용하여 부품의 개수 및 시스템의 크기를 극소화 하였습니다(광학/센싱모듈 크기 수~100cc, 가격 10만원~100만원). 여기에 레이저 스캐닝 기술 그리고 독자적인 광 변복조 기술과 결합하여 성능 극대화를 이루었습니다. 이는 자율주행차, 자율작업로봇 및 휴먼케어로봇, 각종 사물과 개인인식에 활용하고, 미래에는 이를 통해 Untact 시대에 비접촉식으로 각종 생체 신호 측정 및 건강, 심리상태, 안전상태 분석으로 활용을 계획하고 있습니다.

  

□ 인공지능 및 음향신호처리 기반 환경음향인식기 개발

음성/음향 인식 기술은 AI의 발전과 더불어 괄목할 만한 성장을 이루었고 개인기기의 음성인식은 이미 보편화 되었습니다. 그러나 칵테일파티 효과(Cocktail Party Effect)로 알려진 바와 같이 주변 소음이 많은 현실의 환경에서는 음성/음향인식의 정확도가 급격히 떨어지는 본질적인 문제를 안고 있습니다. 올해, 우리랩에서 인간청각계(Human Auditory System)와 인체음향전달(HRTF: Head Related Transfer Function)을 활용하고 AI기술과 접목해서 시끄러운 상황에서도 음향상황을 잘 인식하고 음원의 위치를 정확히 파악하는 기술을 개발하였습니다. 음향신호가 공간과 청각기관을 거쳐 대뇌에 인지되기까지의 물리/생리적인 신호전달과정을 모사하는 기술이 적용되었습니다. 음향이벤트인식의 세계적인 대회인 DCASE2021에 첫 출전하여 3위 입상을 하였고, 휴먼케어로봇에 적용하여 어르신이 주거하는 환경에서 음향상황인식(기침, 코골이, 낙상, 깨짐 등)에 실검증하였고, 코로나 상황에서 기침소리를 인식, 위치표시하는 기침인식카메라를 개발하였습니다.

    

     

□ 인체진동 기반의 가상환자시스템 개발 및 차세대 혈압계 응용

우리랩에서는 기반기술인 진동시스템 해석기술과 AI인식기술을 인체진동(Human Vibration) 분야에 확장하여 혈압, 혈당, 피부, 근육, 지방, 혈관 탄력도 등을 비침습방식(Non-invasive)으로 실시간 검출할 수 있는 웨어러블형 헬스센서 연구를 수행하고 있습니다. 올해, 기존의 커프형 혈압계를 이용해서 혈압 이외에 혈관경직도, 혈관나이 등 심혈관계 건강을 추정할 수 있는 핵심기술을 확보하였습니다. 심장-동맥-기관-정맥-심장으로 순환되는 혈류를 재현하는 가상환자시스템(Virtual Patient)을 제작, 검증하였고, 심혈관계의 구조적 변화에 따른 혈압신호의 변화를 환자 없이 측정하는 환경을 구축하였습니다. 여기에는 진동파전달함수 분석, 실험적 구조변수규명 등 핵심기술이 적용되었습니다. 이를 통해 동맥경화, 부정맥 등을 조기 예측하는 차세대 스마트 혈압계와 이와 관련된 AI 알고리듬 개발을 지속하고 있습니다. 그 밖에 피를 뽑지 않고 비침습적으로 혈당을 측정(Non-invasive glucose sensor)하고 손가락진동을 이용한 개인식별기(Biometric personal authentication)도 인체진동을 이용한 연구로 수행 중입니다. 

       

□ 고정밀 진동해석 기반 고장진단 - High Fidelity Digital Twin

우리랩에서는 기반기술인 진동공학과 AI를 접목하여 발전소, 공조기, 터빈, 회전체 등의 산업구조물의 진동모델(High Fidelity Digital Twin)을 수립하고 안전성평가 및 고장진단을 수행하는 물리모델기반 AI알고리듬을 연구합니다. 올해는 구조-유체 연성계를 모델링(Fluid-Structure Interaction)하고 그 차수를 줄이는 기법(Model Oder Reduction), 정밀한 Digital Twin을 수치모델-실험치 연동으로 얻는 방법(FE Model Correlation Analysis, Model Updating, Surrogate Model)을 차세대 원자로 디지털 트윈 (우측그림)에 적용하였고, 발전기, 회전체, 컴프레서의 고장진단 알고리듬을 개발중에 있습니다. 미세 진동을 증폭하여 시각화하는 모션증폭기술을 고장진단 기법중의 하나로 연구중에 있습니다.