▲'제13회 한국로봇종합학술대회(KRoC 2018)'가 열린 강원도 횡성 웰리힐리파크 본관 5층 골드룸

22일 강원도 횡성 웰리힐리파크(구 성우리조트)에선 한국로봇학회 주최로 '제13회 한국로봇종합학술대회(KRoC 2018)'가 성황리에 열렸다. 이날 개막식에서 최혁렬 한국로봇학회장(성균관대 교수)은 여러 분야 국내 최고 권위자들이 초청 강연과 기조 발언을 통해 학술대회의 품격을 높였다며 이번 학술대회를 통해 정보와 지식을 공유하고 네트워크를 형성할 수 있는 계기가 되기를 바란다고 밝혔다.

▲ 최혁렬 한국로봇학회장이 개막식에서 인사를 하고 있다.

행사 첫날에는 고려대 이성환 교수의 초청 강연을 비롯해 기조 강연, 포스터 티저 세션, 선진 연구자 세션, 소프트 로봇 등 초청 세션이 진행됐다.

고려대 뇌공학과 이성환 교수는 ‘인간과 로봇의 접속:뇌-기계 인터페이스’를 주제로 초청 강연을 가졌다. 이 교수는 뇌-기계 인터페이스(Brain-Machine Interface:BMI)의 최신 기술과 고려대가 그동안 추진해온 BMI 연구를 소개했다. BMI는 뇌 신호를 이용해 사용자 의도를 분석하고, 외부 기기를 생각만으로 제어하는 기술이다.

▲ 고려대 이성환 교수

이 교수는 최근 들어 페이스북, 테슬라 등 글로벌 인공지능 기업들이 거액의 자본을 기반으로 BMI기술의 상용화를 위해 기술 개발을 진행하고 있다며 전 세계적으로 BMI 비즈니스에 대한 관심이 더욱 증대되고 있는 추세에 있다고 설명했다. 이 교수는 현재 BMI 기술 구현을 위해 MEG, EEG, MRI 등 기술이 활용되고 있는데, 특히 EEG(뇌전도) 방식이 가장 많이 활용되고 있다고 지적했다. EEG는 fMRI에 비해 시간축에 따른 해상도가 좋아 선호되고 있다는 설명이다. 이 교수는 BMI 기술에 관한 패러다임으로 SSESEP(정상-상태 체성감각 유발 전유), MRCP(운동관련 피질전위), ERP(사건 관련 전위), SSVEP(정성-상태 시각유발전위) 등을 제시했다.

이 교수는 BMI의 기본 원리에 대한 소개와 함께 그동안 연구해온 BMI 기술도 소개했다. 착용형 보행 로봇 제어, 로봇 팔 제어, 휠체어 제어, 자동차 제어, 귀-착용형 EEG 인터페이스 기술, 의식/무의식 수준 판별, BMI를 위한 설명 가능한 딥러닝 기술 등에 관해 소개하고 BMI기술이 앞으로 나아가야 할 연구 방향에 대해 설명했다. 이 교수는 BMI는 몸이 불편한 환자들의 일상생활 보조 뿐만 아니라 효율적인 재활 훈련에 사용될 수 있으며, 인간의 지능을 향상시키기 위한 기술로도 활용될 수 있을 것으로 예상했다.

이날 이 교수의 초청 강연과 함께 4명의 교수들이 각각 기조강연을 했다. 기조 강연의 주요 내용은 다음과 같다.

▲공중 작업을 위한 멀티로터 기반 비행로봇 플랫폼(서울대 이동준교수)

멀티로터 드론은 구조의 단순함과 제어의 용이성, 그에 따르는 경제성으로 인해 일반인과 산업계 모두에게 큰 관심을 받고 있다. 특히 상업적으로 큰 성공을 거둔 공중촬영은 우리의 눈을 공중으로 확장하여 주었고, 많은 연구 그룹들이 그 다음 단계인 우리의 손을 공중으로 확장하는 공중작업/조작 연구를 활발히 수행하고 있다. 하지만 일반적인 멀티로터 드론은 작업 중 횡풍이 불 때 플랫폼이 기울어져야만 한다던가, 자중 이상으로 밑으로 누르는 힘은 낼 수 없는 등 공중작업에는 적합하지 못한 특성을 가지는데, 이는 멀티로터 드론이 비행과 공중촬영에 최적화된 플랫폼일 수는 있지만, 다른 활용에는 꼭 그렇지는 않을 수 있기 때문이다.

이 교수는 이러한 멀티로터 드론의 공중작업 적용시 문제를 극복하기 위해 연구팀에서 개발해온 새로운 멀티로터 기반 공중작업용 비행로봇 플랫폼에 대해 소개했다.

▲사회친화적 로봇학습(서울대 오성회교수)

최근 급속도로 발전하고 있는 로봇기술에 힘입어 로봇이 규격화되어 있는 환경을 벗어나 사람과 함께 생활을 하는 서비스 로봇에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 로봇이 실제 환경에서 사람과 같이 활동하기 위해서는 동적이고, 복잡하며, 예측하기 어려운 환경에 강인한 로봇 기술이 필요하다. 기존의 규칙기반 방식은 모든 가능한 상황에 대한 정의가 필요해 복잡한 환경에 사용하기 어렵지만 데이터를 기반으로 하는 로봇학습 방식은 복잡한 문제에 좋은 성능을 보여준다. 또한, 로봇이 사람과 상생하기 위해서는 사람에게 친근하고 사회적인 로봇 기술이 필요하다. 오 교수는 연구팀에서 개발하고 있는 로봇학습 기술을 소개하고 사회친화적 로봇학습 방법을 설명했다.

▲ 포항공대 최승문 교수

▲사실적 촉감 재현을 위한 데이터기반 햅틱 렌더링(포항공대 최승문 교수)
포항공대 최승문 교수는 햅틱 렌더링의 방법 중 사실성을 극대화하기 위해 시도되고 있는 데이터 기반 햅틱 랜더링에 대해 설명했다. 카메라로 사진을 찍거나 마이크로 소리를 녹음하듯이, 데이터 기반 햅틱 렌더링은 다양한 센서를 이용하여 실제 물체의 햅틱 반응에 대한 입출력 데이터를 측정해 기록할 수 있다. 이후 데이터의 관계를 잘 설명할 수 있는 비매개변수 방식의 모델을 학습한 후 이를 사용하여 가상 혹은 증강 공간에서 사실성이 매우 높은 햅틱 반응을 재현한다. 최 교수는 물체의 점탄성, 질감, 마찰, 온도 등 다양한 속성에 대한 데이터 기반 햅틱 렌더링에 대한 최근 연구 결과에 중점을 두어 설명했다.

▲ 박현섭 카이스트 연구교수

▲평창 동계올림픽 로봇지원 어떻게 이루어지나(박현섭 카이스트 연구교수)

11종 85대 로봇이 투입되는 평창동계올림픽은 로봇활용이 본격적으로 시작된 사상 첫 올림픽으로 기록될 전망이다. 성화 봉송, 인천국제공항, 경기장 및 행사장에서 이루어지는 다양한 로봇이 활용된다. 특히 국내 로봇 기술을 세계에 널리 알리기 위해 미디어센터 등을 중심으로 로봇을 집중 배치하고 있다.

올림픽 기간에 열리는 스키로봇 대회도 처음 열리는 대회라는 점에서 큰 주목을 받고 있다. 총 8개 팀의 2억원씩 자금을 지원받아 스키 로봇을 개발했는데 1년이란 짧은 기간에 스키를 탈 수 있는 휴머노이드 로봇이 만들어졌다는 것은 놀라운 성과라고 볼수 있다. 특히 한양대 다이애나팀은 뉴질랜드에 전지훈련을 갔다오고, 지원 예산을 거의 소진하자 크라우드 펀딩 방식으로 개발 자금을 지원받는 등 스토리 펀딩을 진행했다는 점에서 매우 인상적이었다. 박 교수는 평창 올림픽에 이어 향후 2020 동경올림픽, 2022 베이징 동계올림픽에서도 대대적인 로봇 활용이 예상된다며 처음으로 평창 올림픽에서 많은 로봇이 활용된다는 점에서 전세계 많은 미디어들과 올림픽 참가국들이 관심을 갖고 있다고 설명했다.