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AI로 기후위기 미래 예측한다
기후 변화는 기온 상승뿐 아니라 경제·에너지·산업 전반에 영향을 미치는 복합 문제로, 미래를 정확히 예측하기 어렵다. KAIST·국제 연구진이 인공지능(AI)을 활용해 기후 변화와 사회·경제적 영향을 동시에 분석할 수 있는 차세대 기후 연구 모델을 제시했다.
우리 대학은 녹색성장지속가능대학원 전해원 교수, 카르틱 무카빌리(Karthik Mukkavilli) 겸직교수, 전산학부 오혜연 교수 연구팀이 중국 북경대학교, 영국 임페리얼 칼리지 런던, 이탈리아 밀라노 폴리테크닉대학교, 미국 메릴랜드대학교, 오스트리아 국제응용시스템분석연구소(IIASA) 등 세계 유수 연구기관과의 국제 공동 연구를 통해 AI 기반 기후 연구 통합 프레임워크를 제시했다고 13일 밝혔다.
현재 기후 변화 연구는 물리적 기후 예측, 사회·경제 영향 분석, 에너지 정책 평가 등이 분야별로 분리돼 수행되는 경우가 많다. 서로 다른 데이터와 분석 체계를 사용하기 때문에 이를 종합적으로 연결해 정책 결정에 활용하는 데 시간이 오래 걸린다는 한계가 있었다.
연구팀은 이를 해결하기 위해 ‘AI 기반 기후 연구 파운데이션 모델(AI-Based Climate Research Foundation Model)’을 제안했다. 이 모델은 지구 관측 데이터, 에너지·경제 시나리오, 정책 지표 등 성격이 서로 다른 대규모 데이터를 AI가 공통된 방식으로 이해·분석할 수 있는 가상 분석 공간(shared latent space)에서 함께 처리한다.
이를 통해 기후 변화의 물리적 현상뿐 아니라 경제·사회적 영향까지 동시에 고려한 빠르고 정교한 예측이 가능해진다.
특히 연구팀은 ‘혼합 전문가(MoE, Mixture of Experts)’ 구조를 적용해 서로 다른 역할을 하는 AI 모델이 분야별 전문가처럼 협력하도록 설계했다. 물리 법칙 기반 계산 모듈과 통계 학습 기반 AI 모듈을 결합해 예측의 정확성과 신뢰성을 높였으며, 온실가스 감축 목표 도입이나 신재생에너지 확대 정책이 산업·경제에 미치는 영향을 빠르게 분석할 수 있도록 했다.
이번 연구는 단순히 기후를 예측하는 수준을 넘어, 정책 변화에 따른 사회·경제적 영향을 함께 분석할 수 있는 새로운 AI 기반 기후 연구 방향을 제시했다는 점에서 의미가 크다. 국제 학술지 네이처 클라이밋 체인지(Nature Climate Change)에 4월 28일 게재되었으며, AI기반 기후-인간 상호영향 차세대 통합평가모델 개발(과학기술정보통신부, 한국연구재단)과제의 지원으로 수행됐다.
※ 기고문 : Artificial Intelligence to Support Cross-Disciplinary Climate Change Research, https://doi.org/10.1038/s41558-026-02624-x
한편 KAIST 연구팀은 이러한 프레임워크를 실제로 구현한 AI 기반 예측 모델도 함께 공개했다.
연구팀은 ‘에너지-온실가스 예측 고속 에뮬레이터(emulator)’를 시범 구현 모델(prototype) 형태로 개발했다. 이 모델은 기존의 복잡한 에너지·탄소배출 통합평가모델(IAM, Integrated Assessment Model) 계산 과정을 AI가 빠르게 대신 수행하도록 만든 기술이다.
기존 통합평가모델은 하나의 정책 시나리오를 분석하는 데 많은 시간과 계산 자원이 필요했지만, 연구팀이 개발한 AI 모델은 수천 개의 정책 시나리오를 단시간에 분석할 수 있다. 이를 통해 탄소중립 정책이나 에너지 전환 정책의 효과를 보다 빠르게 예측하고 정책 결정에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
쉽게 말해, 미래 기후와 경제 변화를 예측하는 ‘가상 정책 실험실’을 AI로 구현한 셈이다. 예를 들어 탄소세를 높이거나 재생에너지를 확대했을 때 온실가스 배출량과 경제 변화가 어떻게 달라지는지를 훨씬 빠르게 시뮬레이션할 수 있다.
신예은(Yen Shin) 석사과정 학생이 제1저자로 참여하고 오혜연 교수와 전해원 교수가 공동 교신저자로 참여한 해당 연구는 지구과학 모형 개발 전문 학술지 지오사이언티픽 모델 디벨롭먼트(Geoscientific Model Development)'에 1월 9일 심사전 공개 논문(preprint)으로 발표됐다.
※ 논문명: ML-IAM v1.0: Emulating Integrated Assessment Models With Machine Learning, https://doi.org/10.5194/egusphere-2025-5305
해당 연구 성과는 세계 최대 AI 학회인 뉴립스(NeurIPS) 2025 ‘기후변화 대응 머신러닝’ 워크숍에 초청되어 발표됐으며, 기후학계와 AI산업계의 큰 관심을 받고 있다. 이 연구는 환경부의 재원으로 한국환경산업기술원의 관측 기반 공간정보지도 구축 기술개발사업 (RS-2023-00232066)의 지원으로 수행됐다.
전해원 교수와 오혜연 교수는 ‘KAIST AI4Good*’ 연구 네트워크 창립 멤버로 활동하며 AI를 기후 위기 등 사회문제 해결에 활용하는 연구를 이어가고 있다.
*KAIST AI4Good: AI를 활용해 공공의 이익을 추구하는 연구 플랫폼(https://ai4good.kaist.ac.kr/)
전해원 교수는 “이번 기후-AI 모델은 기후 과학자와 정책 입안자 사이의 간극을 줄여줄 효과적인 가교 역할을 할 것으로 기대한다”며 “함께 공개한 고속 AI 에뮬레이터는 실시간에 가까운 정책 분석을 가능하게 해 실질적인 기후 대응 솔루션을 제공하는 핵심 기술이 될 것”이라고 말했다.
오혜연 교수는 “AI 기술은 단순한 상업적 도구를 넘어 인류 생존을 위협하는 기후 위기 해결에 기여해야 한다”며 “이번 국제 공동 연구는 AI가 사회적 난제 해결을 위한 글로벌 공공재 역할을 할 수 있음을 보여주는 사례가 될 것”이라고 강조했다.
2026.05.13 조회수 2463 -
자연 시각 원리로 초슬림·고해상도 카메라 시대 연다
스마트 기기가 얇아질수록 한계로 지적돼 온 ‘카메라 두께 문제’를 근본적으로 해결할 기술이 등장했다. 우리 대학 연구진이 렌즈 돌출 없이도 140도의 넓은 시야를 구현하는 초박형 카메라를 개발했으며, 이는 의료용 내시경부터 웨어러블 기기, 초소형 로봇까지 다양한 분야에 적용될 것으로 기대된다.
우리 대학 바이오및뇌공학과 정기훈 교수와 전산학부 김민혁 교수 공동연구팀이 곤충의 시각 원리를 적용해, 아주 얇으면서도 넓은 화각을 자랑하는‘광시야 생체모사 카메라’를 개발했다고 7일 밝혔다. 연구팀은 머리카락 굵기 수준에 가까운 1mm 이하의 초박형 구조에서, 사람의 시야를 뛰어넘는 140도의 대각 시야각을 확보하는 데 성공했다.
고성능 광각 카메라일수록 다수의 렌즈를 겹쳐 써야 하기에 두께가 두꺼워질 수밖에 없는 구조를 갖는다. 이러한 한계를 극복하기 위해 연구팀은 기생 곤충인 제노스 페키(Xenos peckii)의 시각 구조에 주목했다.
일반적인 곤충의 겹눈은 넓게 볼 수는 있지만 해상도가 낮다는 단점이 있고, 단일 렌즈 기반 카메라는 해상도는 높지만 시야가 제한된다. 반면 제노스 페키는 여러 개의 눈이 장면을 부분 이미지 단위로 나누어 촬영한 뒤 이를 뇌에서 하나로 결합해 고해상도 영상을 완성하는 독특한 방식을 갖는다. 연구팀은 이 ‘분할 촬영 및 통합’ 원리를 카메라 구조에 도입해 얇은 두께와 고화질이라는 두 마리 토끼를 동시에 잡았다. 이는 기존 겹눈 기반 카메라의 낮은 해상도 문제와 단일 렌즈 기반 카메라의 좁은 시야 한계를 동시에 극복한 것이다.
연구팀은 여러 개의 작은 렌즈가 각각 다른 방향을 동시에 촬영한 뒤, 이를 하나의 영상으로 합쳐 선명한 장면을 만드는 방식을 구현했다. 특히 렌즈 모양과 빛이 들어오는 위치를 정교하게 조정해, 화면 가장자리까지 흐려지지 않도록 했다. 그 결과 중심뿐 아니라 주변부까지 고르게 선명한 영상을 얻을 수 있으며, 아주 가까운 거리에서도 안정적인 촬영이 가능하다.
두께 0.94mm의 초박형 구조를 갖춘 이 카메라는 공간 제약이 큰 다양한 분야에 혁신을 가져올 전망이다. 좁은 부위를 정밀하게 관찰해야 하는 의료용 내시경은 물론, 미세 로봇이나 웨어러블 헬스케어 장비의 영상 획득 효율을 크게 높일 수 있다. 이는 카메라 성능 향상을 위해 장치 크기를 키워야 했던 기존 설계 패러다임을 바꾸는 기술로, 초소형 기기에서도 고성능 영상 획득을 가능하게 한다.
또한 연구팀은 광학 영상 전문 기업인 ㈜마이크로픽스에 기술이전을 완료했으며, 내년 본격적인 상용화를 목표로 하고 있다.
정기훈 교수는 “기존 광각 카메라는 크기를 줄이면 해상도가 떨어지고, 해상도를 높이면 장치가 커지는 한계가 있었다”며 “자연계의 시각 원리를 적용해 초소형 구조에서도 넓은 시야와 안정적인 영상 품질을 동시에 확보했다”고 설명했다. 이어 “공간 제약 환경에서도 활용 가능한 새로운 영상 획득 방식”이라고 덧붙였다.
이번 연구는 KAIST 권재명 박사과정생이 제1 저자로 참여했으며, 세계적인 학술지 네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)에 3월 23일 게재되었다.
※ 논문명 : Biologically inspired microlens array camera for high-resolution wide field-of-view imaging, DOI: https://doi.org/10.1038/s41467-026-70967-2
이번 연구는 과학기술정보통신부 한국연구재단의 중견연구 사업과 보건복지부 한국보건산업진흥원의 한국형 ARPA-H 프로젝트 사업, 산업통상자원부 한국산업기술기획평가원의 소재부품기술개발 사업의 지원을 받아 수행됐다.
2026.04.07 조회수 2002 -
전 세계 슬럼가 찾아내는 AI 개발..AAAI 2026 최우수논문상
“슬럼(Slum, 빈곤지역)이 어디에 있는지조차 모르는 도시들”
한국 연구진이 위성사진만으로 슬럼 지역을 스스로 찾아내는 인공지능(AI)을 개발했다. 사람이 미리 위치를 표시해 주지 않아도 새로운 도시에서 자동으로 적응해 정확도를 높이는 기술로, 데이터가 부족한 개발도상국의 도시정책 수립과 공공 자원 배분 방식을 근본적으로 바꿀 수 있을 것으로 기대된다.
우리 대학은 전산학부 차미영 교수와 기술경영학부 김지희 교수 공동 연구팀이 전남대학교(총장 이근배) 지리학과 양재석 교수와 함께한 학제 간 융합 연구를 통해 위성사진 기반 범용 슬럼 탐지 AI 기술을 개발했다고 6일 밝혔다.
이번 연구는 세계 최고 권위의 인공지능 학술대회 ‘국제인공지능학회(AAAI) 2026’에서 ‘사회적 임팩트 AI(AI for Social Impact)’ 부문 최우수논문상(Best Paper Award)을 수상했다. 해당 부문에 제출된 693편 중 단 2편만이 선정된 최고 영예로, 한국 연구팀의 혁신적인 AI 기술력이 단순한 기술 진보를 넘어 실질적인 사회적 가치 창출 측면에서도 세계 최정상 수준임을 확인시켜 준 쾌거다.
그동안 위성사진을 활용한 슬럼 탐지 연구는 있었지만, 도시마다 건물 형태와 밀집도가 크게 달라 새로운 지역에서는 정확도가 급격히 떨어지는 한계가 있었다. 특히 많은 개발도상국에서는 슬럼 위치를 일일이 표시한 데이터가 부족해 AI 학습 자체가 어려웠다.
연구팀은 이를 해결하기 위해 여러 개의 AI 모델이 서로 다른 지역 특성을 학습하고, 새로운 도시가 입력되면 가장 적합한 모델을 자동으로 선택하는 ‘전문가 혼합(Mixture-of-Experts, MoE)’ 구조를 도입했다.
이번 연구의 핵심은 ‘테스트 시점 적응(Test-Time Adaptation, TTA)’ 기술이다. 새로운 도시에서 슬럼 위치를 사람이 미리 표시하지 않아도, AI가 여러 모델의 예측 결과를 비교·검증해 공통적으로 일치하는 영역만을 신뢰함으로써 스스로 오류를 줄인다. 이를 통해 데이터가 부족한 지역에서도 안정적인 성능을 확보했다.
연구팀은 해당 기술을 아프리카 캄팔라(Kampala), 마푸토(Maputo) 등 주요 도시에 적용한 결과, 기존 최신 기술보다 더욱 정교하게 슬럼 지역을 구분하는 성과를 확인했다.
이 기술은 △ 개발도상국 도시 인프라 확충 계획 수립 △ 재난·감염병 취약지역 사전 파악 △ 주거환경 개선 사업 대상 선정 △ UN 지속가능발전목표(SDGs) 이행 점검 등 다양한 정책 분야에서 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
차미영 교수는 “AI가 단순 분석 도구를 넘어, 데이터가 부족한 지역에서도 실질적인 사회 문제 해결에 기여할 수 있음을 보여준 연구”라고 말했다. 김지희 교수는 “막대한 비용이 드는 현장조사를 보완해, 한정된 자원을 가장 필요한 지역에 효과적으로 배분하는 데 도움이 될 것”이라고 밝혔다.
이번 연구에는 KAIST 전산학부 이수민, 박성원 석박사연구원이 공동 제1저자로 참여했으며, 연구 결과는 1월 25일 싱가포르에서 열린 AAAI 2026에서 발표됐다.
※ 논문명: Generalizable Slum Detection from Satellite Imagery with Mixture-of-Experts, 논문링크 : https://aaai.org/about-aaai/aaai-awards/aaai-conference-paper-awards-and-recognition/
또한, 한국연구재단의 중견연구자지원사업 및 데이터사이언스 융합인재양성사업의 지원을 받아 수행되었다.
2026.03.06 조회수 4367 -
구글 Gemini 구조 악용한 ‘악성 전문가 AI’ 보안 위협 세계 최초 규명
구글 Gemini 등 대부분의 주요 상용 거대언어모델(LLM)은 효율성을 높이기 위해 여러 개의 ‘작은 AI 모델(전문가 AI)’를 상황에 따라 선택해 사용하는 전문가 혼합(Mixture-of-Experts, MoE) 구조를 활용하고 있다. 그러나 이 구조가 오히려 새로운 보안 위협이 될 수 있다는 사실이 KAIST 연구진에 의해 세계 최초로 밝혀졌다.
우리 대학 전기및전자공학부 신승원 교수와 전산학부 손수엘 교수 공동연구팀이 전문가 혼합 구조를 악용해 거대언어모델의 안전성을 심각하게 훼손할 수 있는 공격 기법을 세계 최초로 규명하고, 해당 연구로 정보보안 분야 최고 권위 국제 학회인 ACSAC 2025에서 최우수논문상(Distinguished Paper Award)을 수상했다고 26일 밝혔다.
ACSAC(Annual Computer Security Applications Conference)는 정보보안 분야에서 가장 영향력 있는 국제 학술대회 중 하나로, 올해 전체 논문 가운데 단 2편만이 최우수논문으로 선정됐다. 국내 연구진이 인공지능 보안 분야에서 이 같은 성과를 거둔 것은 매우 이례적이다.
연구팀은 이번 연구에서 전문가 혼합 구조의 근본적인 보안 취약성을 체계적으로 분석했다. 특히 공격자가 상용 거대언어모델의 내부 구조에 직접 접근하지 않더라도, 악의적으로 조작된 ‘전문가 모델’ 하나만 오픈소스로 유통될 경우, 이를 활용한 전체 거대언어모델이 위험한 응답을 생성하도록 유도될 수 있음을 입증했다.
쉽게 말해, 정상적인 AI 전문가들 사이에 단 하나의 ‘악성 전문가’만 섞여 있어도, 특정 상황에서 그 전문가가 반복적으로 선택되며 전체 AI의 안전성이 무너질 수 있다는 것이다. 이 과정에서도 모델의 성능 저하는 거의 나타나지 않아, 문제를 사전에 발견하기 어렵다는 점이 특히 위험한 요소로 지적됐다.
실험 결과, 연구팀이 제안한 공격 기법은 유해 응답 발생률을 기존 0%에서 최대 80%까지 증가시킬 수 있었으며, 다수의 전문가 중 단 하나만 감염돼도 전체 모델의 안전성이 크게 저하됨을 확인했다.
이번 연구는 전 세계적으로 확산되고 있는 오픈소스 기반 거대언어모델 개발 환경에서 발생할 수 있는 새로운 보안 위협을 최초로 제시했다는 점에서 큰 의미를 갖는다. 동시에, 앞으로 AI 모델 개발 과정에서 성능뿐 아니라 ‘전문가 모델의 출처와 안전성 검증’이 필수적임을 시사한다.
신승원·손수엘 교수는 “효율성을 위해 빠르게 확산 중인 전문가 혼합 구조가 새로운 보안 위협이 될 수 있음을 이번 연구를 통해 실증적으로 확인했다”며, “이번 수상은 인공지능 보안의 중요성을 국제적으로 인정받은 의미 있는 성과”라고 말했다.
이번 연구에는 전기및전자공학부 김재한·송민규 박사과정, 나승호 박사 (현 삼성전자), 전기및전자공학부 신승원 교수, 전산학부 손수엘 교수가 참여했으며, 연구 결과는 2025년 12월 12일 미국 하와이에서 열린 ACSAC에서 발표됐다.
※ 논문명: MoEvil: Poisoning Experts to Compromise the Safety of Mixture-of-Experts LLMs, 논문 파일: https://jaehanwork.github.io/files/moevil.pdf, GitHub(기술 오픈소스): https://github.com/jaehanwork/MoEvil
한편 이 연구는 과학기술정보통신부의 한국인터넷진흥원(KISA) 및 정보통신기획평가원(IITP)의 지원을 받았다.
2025.12.26 조회수 4505 -
AI로 의과학·바이오 분야 새 시대 연다
우리 대학은 과학기술정보통신부가 주관하는‘AI 특화 파운데이션 모델 개발 사업’의 ‘루닛 컨소시움’ 주요 참여기관으로 선정되어, 의과학·바이오 분야 AI 파운데이션 모델 개발에 본격 착수했다고 14일 밝혔다.
이번 사업을 통해 KAIST는 바이오·의료 데이터 전주기를 아우르는‘의과학 특화 AI 파운데이션 모델’을 개발하며, AI 기반 생명과학 혁신 생태계 조성을 주도할 계획이다.
‘루닛 컨소시움’에는 루닛을 중심으로 트릴리온랩스, 카카오헬스케어, 아이젠사이언스, SK바이오팜, 리벨리온 등 7개 기업과, KAIST, 서울대, NYU, 국민건강보험공단 일산병원, 용인세브란스병원 등 9개 의료기관 및 연구기관이 함께 참여한다.
본 컨소시엄은 최신 B200 GPU 256장을 지원받아, 의료 데이터를 처음부터 끝까지 연결해 분석하는 AI 시스템인‘증거사슬(Chain of Evidence) 기반 전주기 의과학 AI 모델’과 여러 AI가 협력해 진단·예측을 수행하는 시스템인 ‘멀티 에이전트(Multi-Agent) 서비스’를 구축·실증할 예정이다.
우리 대학은 이번 사업에서 전산학부 및 김재철AI대학원 교수진들이 공동 연구팀을 이루어 참여한다. 최윤재, 김태균, 예종철, 김현우, 홍승훈 교수가 연구팀으로 활동하며, 이상엽 연구부총장은 자문 역할을 맡고 있다.
연구진은 데이터를 단순히 수집하는데 그치지 않고, AI가 실제로 학습하고 활용할 수 있도록 의료와 생명과학 데이터를 정교하게 가공하고 체계적으로 관리하는 전략(L1~L7 단계)을 세운다. 이를 통해 의료 정보, 유전자·단백질 데이터, 신약 후보 물질 등 다양한 생명과학 데이터를 연결해 분석하는 AI 모델을 개발·검증할 예정이다.
연구팀이 통합하려는 데이터는 언어에서부터 실제 환자 진료 정보까지 폭넓게 포함된다. 구체적으로는 L1은 언어 데이터, L2는 분자의 구조, L3은 단백질과 항체, L4는 유전자와 단백질 정보를 아우르는 오믹스 데이터, L5는 의약품 정보, L6은 의과학 연구와 임상 데이터, 그리고 L7은 실제 병원에서 얻는 진료 데이터(실세계 임상 데이터) 를 의미한다. 즉, AI가 다루는 데이터는 말과 글에서 시작해, 분자와 단백질, 약물, 임상 연구, 그리고 실제 환자 진료 정보까지 모두 연결된다.
이상엽 부총장은 합성생물학과 시스템 대사공학 분야의 세계적 석학으로, 생명과학·공학·AI 융합을 통한 바이오 제조 플랫폼 구축과 정책 자문을 이끌고 있다. 그는 유전자와 단백질 등 생명정보(오믹스) 분석을 자문하고, 실험 결과를 검증하는 피드백 시스템을 설계해 한국이 개발하는 의료 AI 모델이 국제적 신뢰성과 경쟁력을 확보할 수 있도록 지원하고 있다.
이 부총장은 “AI 기술이 생명과학과 공학의 경계를 허물며 새로운 지식 창출의 패러다임을 만들어가고 있다”며, “KAIST는 의과학 전주기 데이터를 활용해 AI가 질병의 원인을 밝히고 치료를 예측하는 시대를 앞당길 것”이라고 말했다.
이광형 KAIST 총장은 “KAIST는 AI 기반 생명과학 혁신 생태계 조성에 기여하고, 세계 최고 수준의 AI·바이오 융합 연구를 통해 국가 전략산업의 혁신을 선도하며 인류 건강과 과학기술의 진보를 이끌어가겠다”고 밝혔다.
루닛 컨소시움에서 개발되는 모델은 상업적 활용이 가능한 오픈 라이선스(Open License) 형태로 공개되어, 국민건강 챗봇 등 다양한 의료·헬스케어 서비스로 확장될 예정이다.
우리 대학은 이번 참여를 계기로 AI 기반 생명과학 데이터 인프라 구축, 의료 AI 표준화, AI 윤리 및 정책 자문 연구 등을 강화해 국가 바이오·의과학 연구의 AI 전환을 선도할 계획이다.
2025.11.14 조회수 5541 -
스마트폰으로 전시물을 투시한다, 매직렌즈 증강현실 '원더스코프' 개발
우리 대학 산업디자인학과 이우훈 교수 연구팀과 전산학부 이기혁 교수 연구팀이 사물 표면에서 그 내부를 투시하게 하는 새로운 증강현실 장치 원더스코프(WonderScope)를 개발했다고 13일 밝혔다. 스마트폰에 원더스코프를 장착하고 블루투스로 연결한 다음 앱을 켜면 매직 렌즈처럼 전시물 내부를 투시할 수 있다.
요즘 과학관을 방문하면 스마트폰이나 태블릿으로 증강현실 앱을 종종 체험할 수 있다. 앱은 실제 전시물에 디지털 정보를 추가함으로써 색다른 관람 경험을 제공한다. 이때 관람객들은 전시물과 어느 정도 거리를 두고 모바일 화면을 바라보아야 한다. 따라서 전시물 자체보다는 화면 속 디지털 콘텐츠에 집중하는 현상이 벌어지곤 한다. 전시물과 모바일 기기 사이의 거리, 그리고 그사이에서의 주의 분산 때문에 증강현실 앱은 전시물로부터 오히려 관람객을 멀어지게 하는 원인이 되기도 한다. 이 문제를 해결하기 위해 전시물 표면에서 내부를 투시하는 매직 렌즈 증강현실이 필요한 것이다.
이를 위해 스마트폰은 전시물 표면 어디에 위치하는지 파악해야 한다. 통상 스마트폰 위치 파악을 위해 전시물 내부나 외부에 인식 장치를 추가로 설치하거나, 전시물 표면에 특수 패턴을 인쇄해야 한다. 이 경우 전시물 외관이 복잡해지고 공간 구성에 많은 제약이 있어 현실적으로 전시물 표면에서의 매직 렌즈 증강현실 구현은 쉽지 않다.
원더스코프는 전시물 표면에서 스마트폰의 위치를 휠씬 실용적인 방법으로 파악한다. 우선 전시물 표면에 부착된 작은 RFID 태그를 읽어 그 위치를 파악하고, 두 가지 광학적 변위 센서와 가속도 센서를 기반으로 상대적 이동량을 더함으로써 움직이는 스마트폰의 위치를 계산한다. 연구팀은 스마트폰의 높이와 전시물 표면 특성도 감안해 최대한 정확하게 위치를 계산하도록 연구했다. 과학관 전시물에 RFID 태그를 부착하거나 내장시키면 관람객들이 스마트폰으로 매직 렌즈와 같은 증강현실 효과를 쉽게 체험할 수 있도록 한 것이다.
원더스코프의 폭넓은 활용을 위해 다양한 전시물 표면에서 위치 파악이 가능해야 한다. 이를 위하여 원더스코프는 두 가지 상호보완적인 특성의 광학 변위 센서 출력과 가속도 센서 출력을 같이 이용함으로써 종이, 돌, 나무, 플라스틱, 아크릴, 유리 등 다양한 재질은 물론 요철이나 물리적 패턴이 있는 표면에서도 안정적인 위치 파악이 가능하다. 이러한 특성과 함께 원더스코프는 표면에서 4cm 정도 떨어진 범위에서도 위치 파악이 가능해 전시물 표면 근처에서의 간단한 3차원 상호작용 구현도 가능하다.
연구팀은 범용 가상현실(VR) 및 게임 엔진인 유니티(Unity)를 활용해 스마트폰 앱을 쉽게 제작할 수 있도록 다양한 사례 프로젝트 탬플릿과 원더스코프 활용지원도구를 개발했다. 원더스코프는 안드로이드 운영체제를 갖는 스마트워치, 스마트폰, 태블릿과 연동해 사용할 수 있어 전시물에 다양한 형태로 적용 가능하다.
연구팀은 과학기술정보통신부 과학문화전시서비스 역량강화지원사업의 지원을 받아 원더스코프를 개발했다. 원더스코프는 2020년 10월 27일부터 2021년 2월 28일까지 지질박물관에서 개최된 `그곳에 화산이 있었다' 특별전에 지하 화산활동과 화산암 내부를 관찰하는 도구로 활용됐다. 2021년 9월 28일부터 10월 3일까지 국립중앙과학관에서 열린 `청동거울, 과학을 비추다' 특별전에서는 정문경 표면 관찰 도구로 활용됐고, 2022년 8월 2일부터 10월 3일까지 `달 탐사 특별전' 에서는 달착륙선 체험 콘텐츠를 전시했다. 연구팀은 다년간 현장 실증을 통해 원더스코프의 성능과 사용성을 향상했다.
연구팀은 올해 8월 8일부터 11일까지 캐나다 밴쿠버에서 열린 컴퓨터 그래픽 및 상호작용기술 학회인 ACM 시그래프(SIGGRAPH)의 신기술전시회(Emerging Technologies)에서 원더스코프를 데모 전시했다. 전 세계 최신 상호작용기술이 소개되는 이 학회에서 연구팀은 우수전시상(Best in show honorable mention)을 수상했다. 심사위원들은 "원더스코프가 박물관과 같은 전시공간에서 관람객들에게 참여의 즐거움을 제공하는 새로운 기술이 될 것ˮ이라고 평가했다.
원더스코프는 직경 5cm, 높이 4.5cm의 원통형 앱세서리 모듈로서 그 크기가 충분히 작아 스마트폰에 쉽게 부착할 수 있고, 대부분 전시물 안에 문제없이 내장시킬 수 있다. 연구책임자인 산업디자인학과 이우훈 교수는 "원더스코프가 교육은 물론, 상업 전시에서도 다양한 응용이 가능할 것이다ˮ며, "더 나아가 어린이들의 호기심을 자극하는 인터랙티브 교구로도 활용 가능할 것으로 기대한다ˮ라고 설명했다.
원더스코프(WonderScope) 대표 영상 : https://www.youtube.com/watch?v=X2MyAXRt7h4&t=7s
SIGGRAPH E-Tech에서 원더스코프 데모 전시 영상 : https://www.youtube.com/watch?v=c5pRMTIpGf8
국립중앙과학관 달탐사 특별전 (2022.08.02 ~ 2022.10.03) 영상 : https://www.youtube.com/watch?v=cZxwj84TnLM
국립중앙과학관 "청동거울, 과학을 비추다" 특별전 (2021.09.28~2021.10.03) 영상 : https://www.youtube.com/watch?v=T6W19lTt2J8
SIGGRAPH 2022 E-Tech 우수전시상 작품평 : https://s2022.siggraph.org/program/emerging-technologies/
‘디지털 크리에이티비티(Digital Creativity)’ 저널 논문 게재 (2022년, 표지논문) : https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/14626268.2022.2039208
2022.09.13 조회수 15708