휴머노이드 얼굴용 고정밀 센서 퓨전 기술: “표정이 흔들리지 않게” 만드는 데이터 결합 설계

휴머노이드 얼굴용 고정밀 센서 퓨전 기술: “표정이 흔들리지 않게” 만드는 데이터 결합 설계

휴머노이드 얼굴의 반응성을 높이는 센서 퓨전 기술은 다년간 로봇 공학 분야에서 중요한 과제였습니다. 특히 '안정성'은 '정확도'보다 더 중요한 가치입니다. 사용자가 로봇의 볼을 가볍게 쓰다듬는 미세한 접촉(1N 이하)에도, 로봇이 갑자기 과도한 표정을 짓는다면 사용자 경험은 즉시 무너집니다. 이는 표정 구동을 위한 모터 진동이나 환경 노이즈를 접촉 신호로 오인하는 센서의 불안정성에서 비롯됩니다. 이 문제를 해결하기 위해, 단순한 단일 센서의 임계값 판독이 아닌, 압력, 터치, IMU, 온도, 그리고 시각 정보까지 다중 센서를 통합적으로 처리하는 센서 퓨전(Sensor Fusion) 기법이 필수적입니다. 본 글은 다년간의 휴머노이드 얼굴 제작 및 운영 경험을 바탕으로, 1N 이하의 미세 접촉을 안정적으로 ..

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  • · 2025. 12. 21.
휴머노이드 얼굴용 적외선(열) 표정 감지 센서: 표정은 “눈에 보이는 움직임”만이 아니라 “열 분포”에서도 시작됩니다

휴머노이드 얼굴용 적외선(열) 표정 감지 센서: 표정은 “눈에 보이는 움직임”만이 아니라 “열 분포”에서도 시작됩니다

카메라 기반의 표정 인식이 사용자 얼굴의 “눈에 보이는 움직임”을 읽어내는 기술이라면,적외선(열) 기반 감지는 “몸이 어떤 상태에 놓여있는지”를 간접적으로 읽어내는 기술에 가깝습니다.사람이 긴장하거나 불편함을 느끼면 얼굴의 미세한 열 분포가 바뀌고, 혈류량 변화로 인해 특정 부위가 미묘하게 달아오르거나 식는 경향이 나타납니다. 휴머노이드는 이러한 생체 신호를 활용하여, 마스크 착용이나 표정이 명확하지 않은 상황에서도 사용자의 스트레스, 불편함, 또는 몰입도의 변화를 훨씬 더 빠르고 조기에 감지할 수 있게 됩니다.하지만 제가 수년간 이 분야를 연구하며 경험했듯이, 열 센서는 강력한 도구인 만큼 로봇 자체 발열, 실내 공조(바람), 외부 온도 변화 등 외부 노이즈에 의해 쉽게 오탐될 수 있는 민감한 시스템입..

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  • · 2025. 12. 19.
휴머노이드 얼굴 센서(압력·터치) 내장 설계: FSR 0.2N~20N 범위로 “만지면 반응하는 얼굴”을 안정화합니다

휴머노이드 얼굴 센서(압력·터치) 내장 설계: FSR 0.2N~20N 범위로 “만지면 반응하는 얼굴”을 안정화합니다

휴머노이드 얼굴에 압력·터치 센서를 내장하는 것은 단순히 외형을 넘어 고도화된 상호작용 플랫폼을 구축하는 핵심 기술입니다. 사용자가 볼을 부드럽게 쓰다듬을 때, 그 접촉의 힘과 패턴을 200ms 이내로 감지하고 섬세하게 반응하는 능력은 로봇에 대한 사용자의 신뢰도와 감정적 연결을 극적으로 높입니다. 그러나 얼굴에 센서를 내장하는 작업은 높은 복잡도를 가지며, 신호 처리 오류(오인식), 과잉 반응, 민감한 개인정보(접촉 기록) 문제 등으로 인해 잘못 설계되면 치명적인 사용자 경험을 초래할 수 있습니다. 본 글은 압력·터치 센서 중 가장 널리 사용되는 FSR(Force Sensitive Resistor)을 중심으로 얼굴 피부(실리콘) 내부에 통합하는 구체적인 설계 방법론과, 실제 서비스 환경에서 안전하게 운..

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  • · 2025. 12. 12.
휴머노이드의 카메라 기반 표정 인식 기술: YOLO·MediaPipe로 85~95% 정확도와 실시간 FPS를 맞추는 방법

휴머노이드의 카메라 기반 표정 인식 기술: YOLO·MediaPipe로 85~95% 정확도와 실시간 FPS를 맞추는 방법

휴머노이드의 카메라 기반 표정 인식 기술은 로봇에게 인간적인 공감 능력을 부여하는 핵심 요소입니다. 단순히 표정을 분류하는 것을 넘어, 대화의 맥락에 맞는 실시간 반응성을 확보하는 것이 중요하며, 저는 이 분야를 수년간 직접 연구하고 설계해왔습니다. 본 글은 제가 실제로 YOLO와 MediaPipe 계열의 솔루션을 적용하여 정확도 85~95%와 15~30FPS의 실시간 처리 성능을 달성했을 때의 설계 기준과 운영 노하우를 공유합니다. 이 과정에서 로봇이 사람의 얼굴을 “보긴 보는데 눈치가 없는” 상황을 어떻게 최소화했는지에 대한 경험을 중점적으로 다루겠습니다.1. 핵심 목표 설정 및 파이프라인 이해표정 인식 시스템을 설계할 때, 저희 팀은 정확도 85∼95%, 15∼30FPS의 프레임레이트, 그리고 총 ..

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  • · 2025. 12. 11.