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- 흰 지팡이, 안내견, 전동 이동장치 등 기존 안내 도구는 고가이거나 접근성이 떨어져
- 모빌리오앰: 현재 위치에서 목적지까지 가는 길을 안내하는 작은 자율 지도 생성
- 모빌리오 앱 사용자: 공공 도로를 13% 더 빠르게 이동, 의도하지 않는 접촉을 41% 줄여
- 모빌리오는 야외에서 길을 찾을 때 인간 안내자와 유사한 신뢰도를 보였다

시각 장애인을 위한 스마트폰 앱 기반 내비게이션 지원

시각 장애인에게 독립적인 이동은 매일의 힘든 과제다. 이제 연구진이 이들을 도울 수 있는 모바일 앱을 개발했다. 인공지능(AI) 기반의 이 앱은 스마트폰의 다양한 센서와 카메라에서 실시간으로 정보를 분석하여, 사람 안내자만큼 신뢰할 수 있는 경로 안내를 제공한다. 

▲ 모빌리오 앱은 스마트폰 카메라를 사용하여 보행자 통로와 횡단보도를 인식한다. 그런 다음 이 정보를 경로 안내에 반영한다.

구글 지도와 같은 내비게이션 앱은 목적지까지 가는 데 도움이 되는 자세한 길 안내와 음성 안내를 제공한다. 하지만 시각 장애인에게는 이것만으로는 충분하지 않다. "80미터 동안 길을 따라가세요"와 같은 안내는 길의 방향을 볼 수 없고 잠재적인 장애물이 어디에 있는지 알 수 없다면 거의 도움이 되지 않는다.

스마트폰 센서를 활용한 방향 안내

하버드 대학교의 레이먼드 류(Raymond Liu)와 패트릭 슬레이드(Patrick Slade) 두 엔지니어는 시각이 제한적이거나 전혀 없는 사람들의 요구에 맞춘 내비게이션 앱을 개발했다. 첫 단계로, 그들은 100명이 넘는 시각 장애인을 대상으로 이러한 앱에 대한 요구 사항을 조사했다.

"설문조사 결과, 이상적인 야외 방향 안내 도구는 신뢰할 수 있는 단계별 지침을 제공하고, 보행로를 따라 길 찾기를 지원하며, 장애물을 감지하고 회피할 수 있어야 한다는 사실이 밝혀졌다"고 Liu와 Slade는 보고했다. "흰 지팡이, 안내견, 전동 이동 장치와 같은 기존의 방향 안내 도구는 이러한 기준을 모두 충족하지 못하는 경우가 많으며, 가격이 비싸거나 접근성이 떨어지는 경우도 있다.“

가능한 한 많은 사람이 사용할 수 있는 애플리케이션을 개발하기 위해 연구진은 시중에 판매되는 스마트폰을 플랫폼으로 선택했다. Slade는 "저희 앱인 Mobilio는 스마트폰의 센서, GPS 정보, 그리고 사용자의 실제 움직임을 활용하여 현재 위치에서 목적지까지 가는 길을 안내하는 작은 자율 지도를 생성한다"고 설명했다.

흰 지팡이, 안내견, 전동 이동 장치와 같은 기존의 방향 안내 도구는 이러한 기준을 모두 충족하지 못하는 경우가 많으며, 가격이 비싸거나 접근성이 떨어지는 경우도 있다.
지속적인 피드백

사용자는 내비게이션 중 가슴 스트랩에 스마트폰을 착용하여 주변 환경을 카메라로 촬영한다. 여기에는 보도, 횡단보도, 도로뿐 아니라 경로상의 장애물, 초목, 가장자리의 건물 등이 포함된다. GPS는 정확한 위치를 파악하고, 가속도계는 움직임을 기록하며, LiDAR 스캐너가 탑재된 스마트폰은 장애물을 감지한다. 이 모든 정보는 인공지능을 통해 실시간으로 분석된다.

사용자는 앱에서 음성 안내를 받을 뿐만 아니라 헤드폰을 통해 지속적인 청각 피드백을 받아 경로를 유지할 수 있다. 양쪽 귀에서 삐 소리가 나면 "직진"을 의미하며, 좌우로 약간 방향을 틀면 해당 귀의 삐 소리 크기가 커진다. 동시에 앱은 사용자의 삐 소리 안내에 대한 반응을 분석하고 그에 따라 안내를 조정한다.

믿음직한 동반자

실제 테스트를 위해 연구진은 시각 장애인 자원봉사자 14명에게 다양한 내비게이션 작업을 수행하도록 했다. 일부는 새로 개발된 Mobilio 앱을, 일부는 사람 안내자를, 또 다른 일부는 Google Maps를 사용했다. 모든 실험 참가자들은 흰 지팡이를 휴대했다. 류와 슬레이드는 "구글 지도를 이용한 내비게이션과 비교했을 때, 모빌리오 앱을 사용한 참가자들은 공공 도로를 13% 더 빠르게 이동했고, 주변 환경과의 의도치 않은 접촉을 41% 줄였다"며, "모빌리오는 야외에서 길을 찾을 때 인간 안내자와 유사한 신뢰도를 보였다"고 보고했다.

시각 장애인을 위한 이 내비게이션 보조 앱은 도로와 보도의 경계가 불분명하거나 눈이 내리는 등 지면 인식이 어려운 악천후 상황에서는 여전히 어려움을 겪고 있다. 하지만 연구진은 오류율을 줄이기 위해 노력하고 있다. 앞으로는 더 다양한 실제 시나리오에서 앱을 테스트하고, 사람들의 일상생활에 얼마나 잘 통합될 수 있는지 조사할 계획이다.

출처: Raymond Liu and Patrick Slade (Harvard University, Boston, Massachusetts, USA) et al., Nature Biomedical Engineering, doi: 10.1038/s41551-026-01772-x

[더사이언스플러스=문광주 기자]

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