카메라 한 대로 거리를 재는 눈, 로봇끼리 나눠 배운다: UNIST '페뎁스'와 인지 원가의 재계산

UNIST 인공지능대학원 주경돈 교수팀이 단안 깊이 추정 AI 모델을 여러 로봇이 원본 영상을 주고받지 않고 함께 학습시키는 연합학습 기술 '페뎁스(FeDepth)'를 개발했다고 9월 3일 밝혔다. 드론·서빙로봇·사족보행로봇처럼 시야각과 환경이 제각각인 이기종 로봇의 데이터 이질성을 소프트 클러스터링으로 흡수해, 일반 연합학습 대비 거리 추정 상대 오차를 약 17~32% 줄였다. 복잡한 센서 없이 카메라 영상만으로 거리를 가늠하는 경로가 정교해질수록, 로봇·모빌리티 부품표에서 카메라 모듈과 연산 계층의 비중은 다시 계산될 수 있다.