일본 전기통신대(電気通信大)에 따르면 비가시선(NLOS)에서 인간을 감지하는 레이더 기반 탐지 방법을 발표했다. 레이더 기반 센서는 운전자 지원 시스템 및 자율주행 차량의 필수 구성 요소가 됐기 때문이다.주변 보행자 및 기타 교통 관련 물체를 구별할 수 있기 때문이다. 그러나 인공 인식 시스템은 악천후나 비가시선(NLOS) 상황에서 인간을 감지하는 데에 어려움이 있다. NLOS 상황은 보행자가 시야에서 차단될 때 발생한다. 예를 들어 주차된 차량 뒤에 있는 아이가 갑자기 거리로 뛰어들 때 생긴다.연구팀은 반사, 회절 신호 분석 및 기계 학습 기술을 기반으로 인간을 감지하는 방법을 개발했다. 실험에는 24GHz 레이더와 30cm 길이의 금속 실린더와 밝은 색 옷을 입은 인간의 2가지 목표물이 사용됐다. 탐지기에 의해 수신된 신호는 금속 실린더와 인간에 대해 본질적으로 다르다. 사람이 가만히 있어도 자세 조절과 관련된 호흡과 작은 움직임은 반사파 신호에 변화를 일으킨다.이 차이가 금속판의 가장자리 주변에서 파동이 '구부러지는' 회절 효과를 강화한다. 연구팀은 반사 및 회절 신호에 기계 학습 알고리즘을 적용해 사람과 물체의 차이를 학습할 수 있도록 조치했다.이를 통해 최대 80%의 인식률을 달성했다. 또한 연구팀은 완전한 비가시선 상황에서도 인간이 서 있는지, 걷고 있는지를 인식할 수 있었다.이와 같은 연구를 통해 자율주행 차량의 주행중에 발생될 수 있는 사고를 미연에 방지할 수 있을 것으로 전망된다.▲ 전기통신대(電気通信大)의 홍보자료(출처 : 홈페이지)

중국 휴머노이드 로봇 제조업체인 유비테크 로봇틱스(UBTECH Robotics)에 따르면 새로운 지능형 이족 보행 휴머노이드 서비스 로봇인 워커 엑스(Walker X)를 공개했다. 상하이에서 개최된 2021 세계 인공지능 회의(2021 World Artificial Intelligence Conference)에서 전시됐다. 로봇은 사람과 상호 작용하고, 물건을 집고, 생생하고 유연하게 장애물을 피할수 있다. 사람 및 물체와의 충돌을 피하기 위해 깊이 카메라(depth camera)가 사용된다. 최대 3km/h(1.8mph)의 속도로 이동할 수 있으며 잔디, 카펫, 타일 등과 같은 여러 유형의 지형에 적응할 수 있다.로봇은 41개의 고토크 서보 모터 관절을 활용해 팔, 다리, 머리가 구동되는 인체처럼 설계됐다. 다이내믹 밸런싱 시스템을 탑재해 밀렸을 때 발을 유지하여 균형을 잡는지를 보여줬다.또한 로봇은 한 손에 3kg의 페이로드를 들 수 있고 이전 세대 로봇보다 더 가볍고 에너지 효율적인 것으로 분석된다.이와 같이 워커 엑스는 물리적 성능, 자율 지능, 인간과 로봇간의 상호 작용이 크게 개선되어 휴머노이드 로봇의 표준에 한 걸음 더 다가간 것으로 평가받고 있다.▲ 유비테크 로봇틱스(UBTECH Robotics)의 홍보자료(출처 : 홈페이지)

미국 조지아공대(Georgia Institute of Technology)에 따르면 수면의 질이 낮고 수면 시간의 변동성이 심하면 과거의 사건을 기억하는 능력에 나쁜 영향을 미칠 수 있는 것으로 드러났다.연구결과는 인간 신경 과학 저널의 프런티어(Frontiers in Human Neuroscience journal)에 발표됐다. 참가자를 젊은 성인(18-37 세)과 노인(56-76 세)의 두 범주로 나눠 연구가 진행됐다.참가자들은 착용형 가속도계를 사용해 7일 이상 수면시간과 품질을 측정했다. 이 결과 노년층의 밤낮으로 일어날 수 있는 변동성은 일회성 기억을 평가하기 위한 시험에서 성능에 큰 영향을 미친 것으로 분석된다.이를 통해 수면과 기억 사이의 연관성을 파악한 것이다. 연구 결과 정규 수면이 모든 연령에서 최고의 인지 능력을 발휘하는 데 중요한 것으로 평가를 받았다.▲ USA-GeorgiaTech-neuroscience▲ 조지아공대(Georgia Institute of Technology)의 Audrey Duarte 부교수(출처 : 홈페이지)

프랑스 로봇제조업체인 샤크로봇틱스(Shark Robotics)에 따르면 지난 2019년 4월 15일 발생한 노트르담대성당(Notre-Dame de Paris)의 화재진압에 로봇을 이용했다.콜로서스(Colossus)로 명명된 로봇은 방수, 내화 및 열 방사에 강한 1,100 파운드의 무게를 갖고 있다. 1분당 660 갤런 이상의 물을 뿜어내는 물 캐논(water canon)을 비롯한 다양한 도구를 로봇에 장착할 수 있다. 특히 조이스틱을 이용해 로봇에서 최대 1,000 피트 떨어진 곳에서 로봇을 작동할 수 있다. 노트르담대성당의 화재 시에 급상승한 기온으로 인해 지붕이 붕괴 직전에 있을 때 소방관이 직접 불길과 싸우는 것은 위험했다.그러나 프랑스 소방관은 원거리에서 원격으로 로봇을 조종함므로써 안전하게 진화작업을 진행할 수 있었다. 이는 콜로서스와 같은 첨단 기술로봇이 어떻게 도움을 줄 수 있는 지 보여준 놀라운 사례에 해당된다. 상당 기간 동안에는 완전히 자율적인 로봇보다는 소방관을 도울수 있는 보조 로봇의 역할이 증가할 것으로 예상된다. 정부는 유사한 사례에 대처하기 위해 소방로봇에 대한 개발을 지원할 방침이다.▲ France-SharkRobotics-Robot▲ 샤크로봇틱스(Shark Robotics)의 콜로서스 로봇 홍보자료(출처 : 홈페이지)-----------------------------------------------------------------------When soaring temperatures and a roof on the brink of collapse made it too dangerous for humans to continue battling the Notre Dame blaze on Monday, the Paris Fire Brigade called in a firefighting robot named Colossus — a stunning demonstration of how high-tech robots are helping emergency responders stay safe on the job."It was a terrible situation, but it’s really amazing to see them put that robot to work and protect firefighters," Michael Howe, president of a company that manufactures another type of firefighting robot, told Popular Mechanics, later adding that the tech is "100 percent the future."French robotics manufacturer Shark Robotics created the 1,100-pound Colossus robot, which is waterproof, fireproof, and resistant to thermal radiation.Firefighters can equip the robot with a variety of tools, including the water canon that the French firefighters used to blast the Notre Dame fire with more than 660 gallons of water per minute. It’s operated via a joystick, which can function up to 1,000 feet away from the robot.Despite Colossus’ advantages over human firefighters, Shark Robotics’ co-founder Cyril Kabbara doesn’t envision the bot ever operating fully autonomously."This is a robot that is designed to remove humans from danger," Kabbara told The Washington Post. "Not to replace (humans) but to act as operational support for firefighters."

일본 전기전자제품 제조업체인 히타치에 따르면 휴머노이드 로봇이 랜드마크 타워 전망대에서 요코하마의 관광명소를 소개하기 시작했다. 타워 전망대는 매년 3000만명이 방문하는 인기 관광지로 알려져 있다.휴머노이드 로봇이 공식적으로 시설에 배정된 것은 이번이 처음이다. 히타치가 2016년 4월에 개발한 EMIEW 3 로봇이다. 로봇의 높이는 90cm이며 4개의 바퀴를 사용해 자유롭게 움직일 수 있다.영어와 중국어뿐만 아니라 일본어로도 말할 수 있는 대화형 로봇이며 14개의 마이크가 장착돼 있다. 특히 인공지능 및 기타 기술을 사용해 혼잡한 지역에서도 사람들과 커뮤니케이션 할 수 있다.휴머노이드로봇은 방문할 장소를 알고 싶어하는 외국 방문객들에게 환영받을 수 있을 것으로 기대된다. 고령화로 인한 인력부족, 너무 많은 관광객으로 인한 안내원 부족 등을 모두 해소할 수 있을 것으로 판단된다.▲ Japan-Hitachi-robot-emiew3▲ 히타치의 EMIEW3 로봇 홍보 자료(출처 : 홈페이지)

캐나다 토론토대(University of Toronto)에 따르면 치매의 초기 단계에서 뇌파의 속도지연을 발견했다. 베이크레스트 연구원들(Baycrest researchers)과 공동으로퇴행성 질환을 효과적으로 진단하기 위해 뇌파활동을 추적하는 방법을 발견했다. 일반적으로 알츠하이머 병을 진단하는 것은 쉽지 않은 것으로 알려져 있다. 뇌의 구조변화가 정상적인 노화의 일부인지 또는 장애의 조기징후인지 여부를 알기 어렵기 때문이다.연구팀은 뇌질환의 영향을 받을 수있는 특정 뇌영역에서 뇌파의 속도가 느려진다는 것을 발견했다. 특히 알츠하이머 병(경증인지 기능 장애)의 초기 단계에 있는 사람들과 희귀한 언어 치매(1차적인 진행성 실어증)를 가진 사람들의 뇌파가 느려지고 손상징후가 나타남을 발견했다.뇌세포를 잃지 않았지만 질병에 의해 부정적인 영향을 받는 특정 부위에서 이러한 전기적 활동의 둔화가 발생된다. 뇌영상을 이용해 이를 발견할 수 있는 것으로 알려졌다.특히 뇌파를 측정하고 특정 위치를 정확히 찾아 내기 위해 뇌자기장 검사(MEG)를 사용했다. 또한 뇌세포의 손실을 평가하기 위해 자기공명영상(MRI)을 사용했다.이를 통해 뇌세포가 오작동하기 시작하는 시기를 알려주는 잠재적인 바이오 마커를 확인할 수 있었던 것으로 분석된다. 신경 퇴행성 질환의 초기 단계에서 표적화된 두뇌 치료를 시행할 수 있을 것으로 기대된다.향후 연구팀은 뇌자극을 이용해 알츠하이머 병과 같은 신경 퇴행성 질환의 진행을 늦추는 방법을 연구할 계획이다. 연구결과는 휴먼 브레인 맵핑(Human Brain Mapping) 저널에 게재됐다.참고로 알츠하이머병 협회 (Alzheimer 's Association), 뇌졸중 회복을 위한 캐나다 파트너십(Canadian Partnership for Stroke Recovery), 온타리오 뇌 연구소(Ontario Brain Institute), 캐나다 석좌연구프로그램(Canada Research Chairs program) 및 인지신경과학의 산드라 A. 로트만 프로그램(Sandra A. Rotman Program in Cognitive Neuroscience)으로부터 자금을 지원 받았다. ▲ Canada-Torontouniversity-Neurosicence-brainwaves▲ 토론토대 심리학과 및 언어병리학과 조교수인 Jed Meltzer(출처 : 홈페이지)

일본 교토대(Kyoto University)에 따르면 인공지능(AI)으로 생각을 해독해 시각화하는 새로운 기술을 개발했다. Guohua Shen, Horikawa Tomoyasu, Majima Kei, Yukiyasu Kamitani 등이 개발에 참여했다.새로운 기술은 과학자들이 새의 그림이나 카우보이 모자를 쓰고있는 남자와 같은 색과 구조의 멀티층을 가진 좀 더 정교한 계층적 이미지를 해독해 시각화할 수 있는 것으로 평가된다.머싱러닝(Machine Learning)은  이전에 뇌 스캔(MRI 또는 ​​자기공명 영상)을 연구하고 흑백 문자 또는 간단한 지형과 같은 단순한 바이너리 이미지를 참조할 때 사람이 생각하는 것을 시각화하는 데 사용되고 있다.과거의 방법에서는 이미지가 픽셀 또는 단순한 형태로 구성된다고 가정했다. 그러나 교토대 과학자들은 사람의 뇌 활동을 파악해 사람이 보고 있는 이미지를 재구성하거나 재창조하는 방법을 연구했다. 이 방법을 통해 컴퓨터가 이진 픽셀뿐만 아니라 객체를 감지할수 있도록 한다. 이 신경망(인공지능) 모델은 인간 두뇌의 계층적 구조를 위한 프록시로 사용될 수 있는 것으로 판단된다.과학자들은 연구를 위해 10개월 동안 3가지 주제인 자연의 이미지, 인공적인 기하학적 모양, 다양한 길이의 알파벳 문자를 표시했다. 자연적 이미지는 조류 또는 사람의 사진 등을 활용했다.어떤 경우에는 피실험자가 25개의 이미지 중 하나를 보고 있을 때 뇌활동이 측정됐다. 다른 경우에는 피실험자가 이전에 보여 졌던 이미지를 생각하도록 요청 받았을 때 이후에 뇌활동을 기록했다. 두뇌 활동이 검사되면 컴퓨터는 정보를 해독해 피설험자의 생각을 시각화했다.시각화 기술을 사용하면 그림을 그리거나 단순히 상상을 통해 예술작품을 만들 수도 있으며, 인간의 꿈을 컴퓨터로 시각화할 수도 있다. 정신병 환자의 환각을 활용해 그들의 치료를 돕도록 시각화할 수도 있다.참고로 전 구글GoogleX의 디스플레이팀장인 Mary Lou Jepsen은 10년 안에 텔레파시를 가능하게 할 모자를 만들기 위해 노력하고 있다.기업가인 Bryan Johnson은 신경 기능을 향상시키기 위해 뇌에 이식할 컴퓨터 칩을 제작하기 위한 연구를 지속하고 있는 것으로 알려져 있다. 미개척 분야인 인간의 뇌활동을 연구하기 위한 과학자들의 노력은 오늘도 진행 중이다. ▲ Japan-Kyoto-visualization-thinking▲인공지능을 이용한 시각화 과정(출처: 교토대 홈페이지)

영국 요크대(University of York)에 따르면 보통 평범한 인간은 5000명 정도의 다른 사람 얼굴을 인식할 수 있는 것으로 드러났다. 가족, 학교 친구, 직장 동료 등을 모두 포함한 숫자이다.사람들은 일반적으로 1000명에서 1만명까지 만나거나 기억하는 것으로 알려져 있는데 대부분 5000명을 넘지 못하고 있는 셈이다.사람들이 친숙하게 느끼는 얼굴과 그렇지 않은 얼굴의 차이는 매우 큰 편이다. 사람들은 실제 얼굴과 사진을 구분하는 능력이 부족하다. 하지만 여전히 다양한 상황 속에서 친구와 동료는 잘 확인할 수 있다.과학자들은 자발적인 실험 참여자에게 자신들이 개인적인 생활속에서 만난 사람의 얼굴을 기억하도록 1시간의 생각할 시간을 할당해줬다.다음에는 배우, 음악가, 스포츠 스타, 정치인 등 유명한 사람들의 사진으로 보여주고 기억하도록 요구했다. 이후에 참여자들이 기억하는 사람들의 얼굴을 확인하는 방식으로 실험을 진행해 파악한 결과이다.▲요크대(University of York) 전경(출처 : 홈페이지)