‘Pokémon Go’ 플레이어들이 30B 이미지로 배달 로봇을 무의식적으로 훈련시켰다
Source: Hacker News
사진: Jim Watson/AFP via Getty Images
Source: https://www.popsci.com/pokemon-go-release-date-price-plus-interview-niantic/
개요
거의 10년 전, Pokémon Go는 현실 세계를 디지털 보물찾기로 바꾸어, 가상 생물들이 눈에 보이는 곳에 숨겨졌습니다. 초기 증강 현실 스마트폰 앱은 수억 명의 플레이어가 공원, 주차장, 심지어 어두운 골목까지 돌아다니며, 전화기 카메라를 통해 주변에 겹쳐진 피카츄와 리자드와 같은 포켓몬을 찾게 만들었습니다. 이는 큰 성공을 거두었으며(Time).
하지만 앱이 정점에 달했던 지 10년이 지난 지금, 그때의 군중 기반 데이터가 이제는 당신이 주문한 뜨거운 피자를 찾아주는 데 도움이 될 수 있습니다.
이번 주, Niantic Spatial—Pokémon Go를 만든 팀—은 Coco Robotics와 파트너십을 발표했습니다. Coco Robotics는 음식과 식료품을 위한 단거리 배달 로봇을 제조하는 회사입니다. 곧 이 로봇 배달원들은 Niantic의 Visual Positioning System (VPS)를 사용해 인도 보도를 누비게 됩니다. 이 네비게이션 도구는 주변 건물과 랜드마크를 바라보기만 하면 몇 센티미터 수준까지 위치를 정확히 파악할 수 있다고 합니다. Niantic은 VPS 모델을 Pokémon Go 사용자들이 촬영한 300억 장 이상의 이미지로 학습시켰으며, GPS가 미치지 못하는 지역에서도 로봇이 작동하도록 도와줄 것이라고 주장합니다.
즉, 사용자가 Pokémon Go를 하며 돌아다닌 시간이 이제는 배달 로봇이 당신의 테이크아웃을 얼마나 잘 전달할 수 있는지를 결정하는 데 활용되는 것입니다. 이는 한 목적을 위해 수집된 군중 기반 데이터가 몇 년 뒤 전혀 다른 용도로 조용히 재활용될 수 있다는 뚜렷한 사례입니다.
“피카츄를 현실감 있게 뛰게 하는 것과 코코 로봇을 안전하고 정확하게 움직이게 하는 것은 실제로 같은 문제입니다,”
— Niantic Spatial CEO John Hanke, 최근 MIT Technology Review 인터뷰에서 (link).
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Niantic이 Pokémon Go 데이터를 재패키징하는 방법
GPS가 사용자를 안내하는 방식과 달리, VPS는 사용자의 주변 환경을 기반으로 위치를 판단합니다. 이는 플레이어가 특정 위치로 직접 이동하고 다양한 각도로 휴대폰을 조준해야 했기 때문에 Pokémon Go가 데이터 소스로서 특히 유용하게 만듭니다.
2020년에 앱이 Field Research 라는 기능을 추가하면서 매핑 작업이 크게 가속화되었습니다. 이 기능은 플레이어가 실제 조각상이나 랜드마크를 카메라로 스캔하면 게임 내 보상을 제공하도록 유도합니다. 데이터의 일부는 “Pokémon 배틀 아레나”로 알려진 지역에서 나온 것으로도 알려졌습니다.
플레이어가 인지했든 아니든, 이러한 스캔은 결국 Niantic 모델에 활용될 실세계 3D 모델을 만들고 있었습니다. 데이터가 많을수록 정확도가 향상되며, Niantic은 여러 사용자로부터 동일한 위치의 이미지를 수집했기 때문에 날씨, 조명, 각도, 높이 등 다양한 조건에서 같은 장소를 포착할 수 있었습니다.
또한 활용할 원시 자료가 부족하지 않습니다. 2016년 정점에 Pokémon Go는 ≈ 230 million monthly active players【1】. 2026년에는 문화적 관련성이 감소했지만【2】, 여전히 ≈ 50 million active users【3】가 유지되고 있습니다.
관련 기사
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참고 문헌
- Business of Apps – Pokémon Go 통계.
- Popular Science – “Pokémon Go 사용자의 3분의 1을 잃었다.”
- Active Player – Pokémon Go 활성 사용자 추정치.
어떻게 Pokémon Go 데이터가 로봇이 길을 찾는 데 도움이 될 수 있을까
Niantic과 Coco는 Pokémon Go 데이터가 배달 로봇이 주변 랜드마크만 보고 정확히 자신의 위치를 파악하도록 도와줄 것이라고 내기하고 있습니다. 현재 대부분의 자율 로봇은 내비게이션에 GPS의 일종을 사용하지만 항상 신뢰할 수 있는 것은 아닙니다 — GPS 문제에 대한 Facebook 영상을 확인하세요.
대학 캠퍼스에서 테스트된 배달 로봇은 길을 잃거나 도로를 건너는 데 어려움을 겪는 경우가 알려져 있습니다 — CBS News 보도를 읽어보세요. 이러한 혼란은 지연을 초래할 수 있으며, 뜨거운 식사를 오래 기다린 어느 식당 손님이라도 알다시피 제때 배달되는 것이 중요합니다. 결국 시간은 곧 돈이니까요.
“라스트‑마일 로봇공학의 약속은 거대하지만, 혼란스러운 도시 거리에서 내비게이션을 하는 현실은 가장 어려운 엔지니어링 과제 중 하나입니다,” 라고 Hanke가 성명서에서 말했습니다.
GPS 신호가 끊기는 경우는 주로 주립공원이나 외딴 농촌 지역에서 발생한다고 생각하지만, 밀집된 도시 협곡에서도 신호 신뢰도가 저하됩니다. 높고 빽빽이 들어선 건물들이 신호를 방해해 지도상의 위치 점이 흔들리게 됩니다. Coco의 로봇은 VPS(Visual Positioning System)와 기계 주변에 장착된 네 대의 카메라를 활용해 주변 환경을 훨씬 정밀하게 파악하고, 이를 통해 제때 음식을 배달하려 합니다.
VPS는 네 대의 카메라를 사용해 주변을 보다 정밀하게 읽어냅니다.
데이터 재활용: 게임에서 현실 세계 응용까지
한 목적을 위해 인터넷 사용자들이 자유롭게 수집한 데이터가 전혀 다른 분야에 활용된 사례는 이번이 처음이 아닙니다.
| 원래 용도 | 재활용된 방식 |
|---|---|
| Google의 CAPTCHA 테스트(자전거, 신호등 클릭 등) | AI 비전 모델 학습에 활용된 것으로 추정 — PopSci 기사와 해당 주제에 대한 Medium 글을 참고하세요. |
| Waze 사용자 생성 콘텐츠 | 법 집행 기관이 조사 목적으로 접근하거나 구매한 것으로 알려짐 — 9to5Mac 보도를 확인하세요. |
| Niantic의 VPS 데이터(잠재적) | 사진의 시각적 랜드마크를 기반으로 위치를 정확히 지정할 수 있어 경찰에 매력적일 수 있음 — 404 Media 분석을 읽어보세요. |
Niantic은 VPS 데이터를 당국에 제공할 계획이 있다고 제시한 바는 없지만, 시각적 랜드마크를 기반으로 정확히 위치를 파악할 수 있는 능력은 부인할 수 없을 정도로 강력합니다.
“생생한 지도” 구축
Niantic은 Coco Robotics와의 파트너십이 새로운 데이터가 제공될 때마다 업데이트되는 **“생생한 지도”**를 구축하려는 장기적인 노력의 일환이라고 밝혔습니다. VPS가 장착된 배달 로봇이 거리로 나서면, 더 많은 정보를 수집해 모델에 다시 피드백함으로써 정확도가 더욱 향상됩니다.
이러한 지속적인 현실 데이터 수집은 Waymo와 Tesla와 같은 자율주행 차량 기업이 사용하는 접근 방식과 유사합니다—최근 몇 년간 자율주행 기술의 급격한 발전을 이끌어낸 바로 그 전략이죠.
따라서 다음에 공원에서 누군가가 “모두 잡아라”를 시도하는 모습을 보게 된다면, 그 사냥에서 얻은 데이터가 미래의 피자를 제때 당신의 문앞까지 배달하는 데 핵심 역할을 할 수 있다는 점을 기억하세요.
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