로봇 인지(Perception)

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왜 왜 로봇에게 "보는 것"이 어려운가? 실무에서 이 개념 없이는 문제를 해결할 수 없습니다. 핵심 동기와 배경을 먼저 이해합시다. 여러분은 방에 들어서는 순간 0.1초 만에 테이블 위치, 문까지의 거리, 바닥 장애물을 무의식적으로 파악합니다. 10억 년 진화가 선물한 이 시각 능력을 로봇에게 부여하려면 어떻게 해야 할까요? 인간의 망막에는 약 1.2억 개의 광수용체가 있고, 시각 피질은 뇌 전체의 30%를 차지합니다. 우리가 "그냥 본다"고 느끼는 행위 뒤에는 엄청난 연산이 숨어 있습니다. 로봇에게 이것이 어려운 이유는 크게 세 가지입니다. 첫째, 센서 노이즈 — 카메라 이미지에는 조명 변화, 모션 블러, 가려짐(occlusion)이 항상 존재합니다. 둘째, 3D 세계를 2D로 투영 하면서 깊이 정보가 사라집니다. 셋째, 의미 이해 — 픽셀 값을 "이것은 커피컵이다"라는 개념으로 바꾸는 것은 수십 년간 AI의 핵심 도전이었습니다. 그래서 로봇 인지(Perception)는 카메라, LiDAR, 촉각센서, IMU 등 다양한 센서를 조합 하고, 딥러닝으로 의미를 부여하는 복합 시스템입니다. 핵심: 인간에게 쉬운 "보기"가 로봇에게는 가장 어려운 문제이며, 이것이 이 레슨의 주제입니다.

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