테크놀로지와 과학, 환경 등을 주로 다루는 ‘사이언스데일리닷컴(sciencedaily)’은 10일(현지 시각) 요리 동영상을 보고 학습해 요리를 더욱 발전시킨 로봇 요리사에 대한 연구 결과를 소개했다.

케임브리지 대학의 연구원들은 로봇 셰프에게 단순한 샐러드 요리 8가지를 미리 프로그래밍해서 주입했다. 그런 다음 이 8가지 요리 중 하나를 시연하는 인간 세프의 동영상을 본 로봇 셰프는 어떤 요리가 준비되고 있는지 알아차리고 그것을 스스로 만들 수도 있었다.

나아가 이 동영상은 로봇이 자기만의 요리 목록을 늘리는 데에도 도움을 주었고, 실험이 끝날 무렵에 로봇은 스스로 9번째 요리를 생각해 내기까지 했다.

‘IEEE Access’ 저널을 통해 발표된 이번 실험 결과는 로봇을 활용한 식품 자동 생산에 동영상 콘텐츠가 어떤 식으로 기여할 수 있는지, 그리고 로봇 셰프의 손쉽고 저렴한 활용 가능성을 엿보게 해주었다.

로봇 요리사는 수십 년 동안 공상 과학 소설에 등장했지만, 실제로 로봇에게 요리를 시키는 일은 만만한 일이 아니다. 그동안 몇몇 기업들이 로봇 셰프 시제품을 만들기는 했지만, 이들 중 상업적으로 이용 가능한 것은 아직까지 없으며, 요리 기술 면에서도 인간 요리사보다 훨씬 뒤떨어져 있다.

인간 요리사는 다른 사람이 요리하는 것을 보거나 유튜브 동영상 등을 보고 새로운 요리법을 배울 수 있지만, 로봇이 다양한 요리를 하도록 프로그래밍하는 데에는 많은 비용과 시간이 소요된다.

“우리는 인간과 동일한 방식으로 로봇의 요리 능력도 점차 향상되도록 훈련시킬 수 있는지 궁금했습니다. 즉, 로봇도 재료들을 식별하고 이들을 하나의 요리로 배합할 수 있는지 알아보고자 했습니다.”

이번 논문의 대표저자인 케임브리지 공학과의 그르즈고르츠 쇼차기는 이렇게 설명했다.

후미야 리다 교수의 ‘유기체 로봇 실험실(Bio-Inspired Robotics Laboratory)’의 박사 과정 학생인 쇼차기와 동료들은 8가지 간단한 샐러드 레시피를 고안하고 이를 만드는 모습을 촬영했다. 그런 다음 널리 알려진 신경망 메커니즘을 사용해 로봇 요리사를 교육시켰다.

이 신경망은 이미 8가지 샐러드 레시피(브로콜리, 당근, 사과, 바나나, 오렌지)에 사용된 과일과 채소를 포함하여 다양한 재료들을 식별하도록 프로그래밍되었다.

그러자 로봇은 컴퓨터 비전 기술(computer vision techniques)을 활용해 동영상의 각 프레임들을 분석하고 칼과 재료뿐만 아니라 인간 요리사의 팔, 손, 얼굴과 같은 다양한 물체와 특징을 식별할 수 있었다.

레시피와 비디오는 모두 벡터값으로 변환되었고, 로봇은 인간 요리사의 시연과 벡터 간의 유사성을 결정하기 위해 해당 벡터값에 대해 수학 연산을 수행했다.

결론적으로, 로봇은 인간 요리사의 재료와 행동을 정확하게 식별함으로써 어떤 요리법이 준비되고 있는지 알아차릴 수 있었다. 로봇은 인간 요리사가 한 손에는 칼을, 다른 손에는 당근을 들고 있으면 당근이 잘릴 것이라고 추론할 수 있게 된 것이다.

로봇 셰프는 시청한 16개의 비디오 중 93%의 정확도로 요리 내용을 인식했고, 인간 셰프의 행동은 83% 정도를 감지했다.

로봇은 나아가 요리의 양이 두 배 정도로 늘어나거나 인간 요리사들이 일반적으로 저지를 수 있는 실수가 새로운 레시피가 아니라 형태의 변화라는 사실도 감지할 수 있었다. 로봇은 여기에 그치지 않고 아홉 번째 샐러드를 고안해 자신만의 요리책에 추가하기도 했다.

“로봇이 요리 과정에서 벌어지는 뉘앙스를 얼마나 잘 포착하는지를 보고 놀라지 않을 수 없었습니다.”

쇼차기는 이렇게 말했다.

“이번 연구에 동원된 조리법은 복잡하지 않습니다. 기본적으로 잘게 썬 과일과 채소로 이루어져 있지만, 로봇은 잘게 썬 사과 두 개와 잘게 썬 당근 두 개가 잘게 썬 사과 세 개와 잘게 썬 당근 세 개와 같은 조리법임을 효과적으로 인식할 수 있었습니다.”

한편, 이번 로봇 셰프 훈련에 사용된 동영상은 일부 SNS 인플루언서들의 요리 영상처럼 칼놀림이 빠르고 시각 효과가 가득하고, 요리사가 준비 중인 요리 사이를 분주하게 오가는 그런 모습은 아니었다.

그렇기 때문에 인간 요리사가 손으로 당근을 감싸면 로봇은 그것이 당근임을 식별하는 데 어려움을 겪었다. 로봇이 당근을 식별하도록 하기 위해서는 인간 요리사는 로봇이 전체 야채를 볼 수 있도록 당근을 들어야 했다.

“우리 로봇은 아직까지는 소셜 미디어에서 널리 퍼진 음식 비디오에 관심이 없습니다. 그것들은 로봇이 따라하기에는 너무 벅찹니다.”

쇼차기는 이렇게 말했다.

“그러나 이 로봇 요리사가 요리 동영상에서 재료를 식별하는 능력이 점점 늘어남에 따라 유튜브와 같은 사이트에서 모든 범위의 요리법을 배울 수 있을 겁니다.”

이번 연구의 일부 과정은 가전제품 기업 ‘Beko plc’와 ‘영국 혁신기구(UKRI : UK Research and Innovation)’의 지원을 받아 진행됐다.

[위키리크스한국 = 유 진 기자]

yoojin@wikileaks-kr.org

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