인간이 행동하는 장면을 생성하는 AI 학습 시뮬레이터 'Dimension'
인간이 행동하는 장면을 생성하는 AI 학습 시뮬레이터 'Dimension'
  • 최창현 기자
  • 승인 2018.12.25 09:30
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디멘션의 예를 들면, 명동 같은 거리에서 전방에서 50명, 오른쪽에서 10명, 왼쪽에서 20명, 뒤쪽에서 30명의 인간이 걷고 있는 상황을 만들고 싶은 경우 쉽게 재현할 수 있다.
쿠거 인간이 행동하는 장면을 생성 할 수 있는 인공지능 학습 시뮬레이터 'Dimension' 시연 이미지

가까운 미래에 로봇과 무인 항공기, 자동 운전 차량이 사람들의 일상생활에 한 부분이 될 것이 거의 확실한 가운데, 현재의 인공지능(AI) 학습의 대부분은 건물이나 도로 등 기본적인 조건의 시뮬레이션에 있다. 대부분이 인간의 행동이나 패턴이 반영되지 않은 상태에서 이루어지고 있다. 실용을 가정한 경우, 인간이 행동하는 공간 패턴은 매우 방대하며, 그 모든 것을 현실 공간에서 재현하는 것은 어려운 실정이다.

이에 게임 공간에서 자율적으로 움직이는 캐릭터 개발과 AI 개발에서 축적된 기술을 바탕으로 일본의 쿠거(CEO 이시이 아츠시, Couger)가 거리 또는 상업 시설 등 인간이 행동하는 장소에서 인간이 행동하는 장면을 생성해 인공지능(AI)을 학습시키는 3DCG(3-Dimensional Computer Graphics, 3차원그래픽스) 시뮬레이터 '디멘션(Dimension)'을 출시했다. 또 이 기술은 이미 혼다기술연구소(Honda R&D)가 도입해 연구에 활용되고 있다.

이미지편집:본지
이미지편집:본지

디멘션이 기존 시뮬레이터와 차이는 거리, 도로, 건물 등의 고정된 자산뿐만 아니라 공간을 행동하는 인간의 모델이 포함되어 있다. 또 라이다(LIDAR)에 의한 센싱 데이터도 생성 가능하며, 라이다 데이터는 점을 그리기 때문에 3DCG를 감지한 것과 현실을 감지 한 것과의 차이 없이 학습할 수 있다.

기존 시뮬레이터의 대부분은 개발한 AI를 테스트 목적으로 만들어져 있지만, 디멘션은 머신러닝이 더 고도로 진화해 나가기 위한 학습용으로 인간의 학습으로 말하자면 교과서와 시험 문제의 두 역할을 할 수 있다. AI 학습시키고 싶은 상황을 현실 공간에서 재현하는 것은 엑스트라를 사용한 영화 촬영을 하는 것과 같으나 디멘션의 예를 들면, 명동 같은 거리에서 전방에서 50명, 오른쪽에서 10명, 왼쪽에서 20명, 뒤쪽에서 30명의 인간이 걷고 있는 상황을 만들고 싶은 경우 쉽게 재현할 수 있는 것이다.

또한 인간 모델이 AI에 어느 정도 행동의 자유를 갖게 한 다음, 거친 움직임을 결정할 수 있다. 예를 들어, 인간 모델끼리의 충돌을 자동으로 해결하면서 수십 명의 사람을 왕래하는 것과 특정 지점이 움직임을 설정하려고 하면 엄청난 시간이 필요하며, 실사 이미지의 경우 AI에 학습시킬 때 나중에 "이것은 인간", "이것은 나무" 등 물체의 분할을 하거나 물체의 깊이를 설정하는 시간이 걸리지만, 그 과정도 디멘션에서는 필요하지 않다.

창업시부터 게임 개발을 다루어 온 쿠거는 게임 공간에서 자율적으로 움직이는 캐릭터 개발과AI 개발에서 축적된 노하우를 바탕으로 디멘션을 개발했다고 한다. 학습의 예를 들어보면 ▶인간이 많이 있는 상태의 교차점을 자동 운전 자동차가 달린다 ▶사무실이나 학교 등의 공간에서 로봇이 인간의 상황을 이해하고 행동하는 ▶쇼핑몰에서 물건을 가진 로봇이 사람에 부딪치지 않도록 이동 ▶무인 자동 운전 차량의 택시는 보도에서 손을 들고 있는 사람 앞에서 멈추는 등이 있다.

쿠거 CEO 이시이 아츠시

기본 기능으로는 머신러닝을 위한 학습 데이터 생성(RGB 이미지 세분화 이미지 깊이 이미지, LIDAR 점군 데이터), 배경 이미지 합성(모든 이미지에 인물 등의 3D 모델을 합성), 3D 모델 배경 자산(도시 데이터), 연속 데이터 생성(인물 · 자동차·카메라를 임의로 움직여 연속 데이터를 생성하고 시계열 데이터를 만듬), 행동 시나리오 도구(행동의 연속 데이터를 생성하기 위한 시나리오 도구), 인물 제어 AI(충돌 방지, 도로 인식), 사람·환경 랜덤 생성 배치(조명 등의 환경, 사람을 무작위로 생성, 배치하여 데이터를 대량 생산), 인물 사용자 정의 기능(인물의 체형 머리카락 색·옷 색깔·피부색의 정의), 인물 수화물 가방(가방 등 수하물의 색상 모양의 사용자 정의), 다채로운 인물 용 모션 등이 있다.


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