로보틱스, AI, 자율주행, 3D기술로
공간정보를 디지털화합니다
AI와 로봇기술의 조화로운 융합을 위해
수많은 가능성을 현실로 만들어갑니다
도로에서의 생활환경지능을 통해
차세대 이동 솔루션을 개발합니다
실제 삶이 펼쳐지는 space에 대한 이해,
공간을 연결해주는 mobility의 지능화에 집중합니다
A WAY OF INTELLIGENT DRIVING
사용자를 둘러싼 환경을 깊이 이해하고
삶의 가치를 높이는 기술을 연구합니다
네이버랩스의 비전인 생활환경지능은 사용자의 환경을 먼저 이해하고,
사용자가 요구하기 전에 필요한 정보와 서비스를 앞서 제공할 수 있는 기술을 의미합니다.
실제 사람들의 삶이 펼쳐지는 space에 대한 이해, 그리고 그 공간과 공간 사이를
연결해주는 mobility의 지능화에 집중하며 삶에 스며드는 솔루션을 제공하고자 합니다.
네이버랩스에서 개발한 M1, AIRCART, personal last-mile mobility가 독일 'Red Dot Award 2018'의 프로덕트 디자인 부문에서 수상했습니다. AIRCART와 personal last-mile mobility는 지난 'iF DESIGN AWARDS 2018'에 이어 연속 수상을 하였습니다. 실내를 자율주행하며 3차원 정밀 지도를 제작하는 로봇 'M1'은 레이저 스캔 영역을 극대화하면서도 균형감있는 조형미를 갖추었다는 점에 39명의 심사위원단의 호평을 받았습니다. 근력증강 웨어러블 로봇에 사용되는 pHRI (physical human-robot interaction) 기술을 적용한 AIRCART는 단단한 조형미와 운전자 사각지대를 최소화한 전면 디자인으로 안전성을 높인 점이 특징입니다. 4륜 밸런싱 전동보드인 personal last-mile mobility는 기능적 역동성을 심미적으로 완성도 높게 표현해낸 디자인이라는 평가를 받았습니다. 그 외에도, 네이버랩스 ID팀에서 프로덕트 디자인을 하고 인공지능 플랫폼 CLOVA가 탑재된 스피커 WAVE 역시 같은 부문에서 함께 수상했습니다. 정제되면서도 완성도 높은 디자인과 풍부한 빛의 표현을 통한 인터랙션을 높게 평가받았습니다. 네이버랩스는 생활환경지능을 연구하고, 이를 실생활에서 누릴 수 있는 제품과 서비스로 연결하고자 합니다. 사람들의 일상 속에 자연스럽게 녹아들면서도 제품의 본질을 잃지 않는 완성도 높은 디자인을 추구하는 것은 당연한 수순입니다. 앞으로도 심미성과 기능성이 조화롭게 융합되는 프로덕트 디자인에 투자와 노력을 지속하며, 높은 수준의 생활환경지능 서비스 경험을 만들어 가고자 합니다.
네이버랩스는 글로벌 위치 기반 서비스 Foursquare의 POI 데이터를 기반으로 POI 검색 엔진을 개발할 계획입니다. 우리가 그동안 쌓아온 자연어 처리 기술과 지도 검색 서비스 경험을 바탕으로 글로벌 POI 검색 엔진을 고도화하는 전략적 파트너십을 함께 시작합니다. 잘 알려진 바와 같이, Foursquare는 방대한 글로벌 POI를 가지고 있습니다. 지금도 전세계의 사람들이 다양한 의도와 상황 속에서 Foursquare의 서비스를 통해 장소를 방문합니다. 여기에 우리의 기술과 경험을 더하고자 합니다. Foursquare의 데이터를 기반으로 이용자들의 맥락까지 고려하는 고도화된 POI 검색 엔진 개발에 착수할 예정이며, 향후 양사의 데이터와 기술, 경험의 융합을 통해 새로운 비즈니스 모델도 함께 모색해나갈 수 있을 것으로 기대하고 있습니다. 네이버랩스는 사용자의 삶과 상황을 이해하여 필요한 정보를 적시에 제공하는 생활환경지능을 연구하며, location과 mobility 분야에 집중하고 있습니다. 사용자나 삶이라는 대상에 언어나 국가의 경계는 없습니다. 앞서 이루어진 HERE와의 MOU와 마찬가지로, 이번 Foursquare와의 협력은 생활환경지능이라는 비전을 글로벌 단위로 자연스럽게 확대하고, 이와 관련한 기술과 서비스로 이어지는 새로운 계기가 될 것입니다.
Semantic mapping 기술을 통한 ‘실내지도 구축 자동화 프로젝트' 공동 추진을 위해 HERE와 MOU를 체결했습니다. 이번 HERE와의 협력이 시작된 중요한 포인트는 우리의 SSIM (scalable & semantic indoor mapping) 기술에 있습니다. 기존 실내지도 구축은 대체로 인력에 의존하는 측면이 컸습니다. 당연히 시간과 자본이 많이 소요되는 작업이며, 실내지도의 정확성과 최신성을 유지하는 것에도 부담을 주게 됩니다. 우리는 이러한 문제를 해결하기 위해 네이버랩스 자체 기술인 SSIM을 연구/개발해 왔습니다. 앞으로 SSIM 기술이 고도화 되면 환경 변화 등이 잦은 실내에서도 POI (point of interest) 정보를 최신 상태로 자동 유지해주는 효과적인 솔루션이 될 것입니다. SSIM을 통해 HERE와 함께 구상하고 있는 실내지도 구축 자동화의 청사진은 다음과 같습니다. 먼저 레이저 스캐너와 고성능 카메라를 탑재한 매핑 로봇 M1이 실내 공간을 측정하여 3D 정밀지도를 만든 후, 이 지도를 이용해 AROUND와 같은 서비스 로봇이 실내를 자율주행을 하며 실내 환경 정보를 지속적으로 수집합니다. 이렇게 수집된 정보를 인공지능 인식 기술이 분석하고 환경 변화 상황을 자동으로 감지하며, 실내 지도 정보의 정확성과 최신성을 자동으로 유지합니다. 이러한 자동화 프로세스는 비용 절감과 업데이트 주기 단축을 기반으로 향후 실내지도 구축과 운영 방식을 획기적으로 변화시킬 것이라 기대하고 있습니다. 앞으로 우리는 SSIM 기술 고도화를 위해 HERE와의 PoC 프로젝트를 함께 진행할 예정입니다. 이러한 레퍼런스 케이스 빌딩을 바탕으로 SSIM 기술의 완성도를 높이는 한편, 여전히 발전 가능성이 높은 실내지도 구축에 새로운 분기점을 마련하고자 합니다.
