22일 강원도 휘닉스 평창에서 열린 한국로봇학회 주최 ‘제14회 한국로봇종합학술대회(KRoC 2019)’에선 네이버랩스 석상옥 헤드(부사장)이 ‘생활환경 지능(Ambient intelligence) 구현을 위한 로봇 기술’을 주제로 기조강연을 했고, 카이스트 남주한 교수가 ‘음악 연주 머신: 오르골에서 AI 피아니스트까지’를 주제로 특별 강연을 했다. 이번 강연의 주요 내용을 소개한다.

▲ 네이버랩스 석상옥 헤드

주제 : 생활환경 지능(Ambient intelligence) 구현을 위한 로봇 기술’-네이버랩스 석상옥 부사장

생활환경 지능은 '상황과 환경을 인지하고 이해해 필요한 정보나 액션을 적시에 자연스럽게 제공하는 기술'을 의미한다. 이러한 기술 구현에 가장 중요한 맥락은 위치와 이동이며, 그 근간이 되는 플랫폼은 지도이다. 사람이 사는 공간인 실내, 실외, 도로 등에서 음영 지역이 없는 정밀한 측위가 가능해야 하고, 변화하는 생활환경 정보가 항상 최신 상태로 업데이트되어야 하며, 이동 객체의 의도와 상황을 이해해야 생활환경 지능 기술을 구현할 수 있다. 특히 실내 공간은 GPS가 작동하지 않기 때문에 실외와는 다른 측위 기술이 요구된다.

매핑 로봇은 이러한 기술 구현을 위한 핵심 도구이다. 매핑 로봇이 만든 고정밀 3차원 실내 지도 위에서 비주얼 및 센서 융합 위치 측정(visual & sensor-fusion localization) 기술을 기반으로 별도의 인프라 구축 없이도 정확하게 위치를 인식하고, 지형지물을 통해 TBT (turn-by-turn) 정보를 제공하며, AR내비게이션을 통해 더욱 직관적인 길 안내를 할 수 있다.

뿐만 아니라, 실내를 자율주행하는 서비스 로봇이 촬영한 영상을 통해 실내 지도의 최신성을 자동으로 유지하는 SSIM(scalable & semantic indoor mapping) 기술도 구현이 가능하다. 또 3차원 지도와 클라우드 기반의 경로 탐색 알고리즘 기술을 바탕으로 서비스 로봇의 제작 단가를 낮추면서, 고품질의 자율주행 성능을 유지할 수 있게 해줄 수 있다. 이러한 기술은 실외와 도로로 확장하여 자율주행 자동차, HD맵, ADAS 등으로도 응용하고 있다.

네이버랩스는 그동안 코엑스몰에서 라이더 장치가 없는 자율주행 매핑 로봇을 이용해 코엑스몰 내부의 3차원 지도를 완성하고 스마트폰을 이용해 AR내비게이션 시스템을 만들었다. 사용자는 실제 코엑스몰 내부를 스마트폰 카메라로 보면서 AR기반의 내비게이션 정보를 활용할 수 있다. 네이버랩스는 실내 내비게이션 기술 개발을 위해 POI(point of interest) 변화에도 주목하고 있다. 대형 쇼핑몰의 경우 수시로 매장의 구조가 변하고 상점들도 바뀐다. 이처럼 수시로 바뀌는 매장 정보를 매핑 로봇을 이용해 수시로 파악해 내비게이션에 반영토록하는 것이다.

앞으로는 OCR 기반의 PCI 시맨틱에 대한 이해도를 높이는데 주력할 계획이다. 네이버는 세계적인 지도 솔루션 업체인 히어(Here)와 제휴하고 있다. 이밖에도 네이버랩스는 힘센서 기술을 적용해 물건을 큰 힘 들이지 않고 옮길 수 있는 ‘에어카트’도 개발해 실용화했다.

내이버랩스는 이달초 미국 라스베이거스에서 열린 CES 2019에 참여해 실내 자율주행 매핑 로봇인 M1, 어라운드 G, 양팔 로봇인 앰비덱스 등을 선보여 주목을 받았다. 네이버랩스는 앞으로 5G와 와이파이6 등 새로운 기술에 주목하고 있다. 5G 통신망을 이용해 저지연(low latency) 1ms의 기술을 구현할수 있다면 브레인리스 로봇(brainless robot)의 기술 구현이 가능하다. 이를 통해 로봇의 핵심 지능을 외부 클라우드에서 둘 수 있다. 네이버랩스는 코리아텍,서울대,퀄컴 등과 제휴해 5G 기반 브레인리스 로봇 기술을 구현해 CES 2019에 선보였다. 5G 기반 브레인리스 로봇기술이 구현되면 여러 로봇의 동시 제어, 로봇의 전력 감소, 크기에 구애받지 않는 고성능 고정밀 제어 로봇이 등장할 것이다.

▲ 남주한 카이스트 교수

주제:음악 연주 머신-오르골에서 AI 피아니스트까지’ 남주한 카이스트 교수

우리가 음악을 듣기까지 그 창작 과정에서는 악보 형태로 곡을 만드는 작곡가와 그것을 해석하여 소리로 만드는 연주자의 역할이 나누어져 있다. 우리가 음악으로부터 ‘감동’을 느끼는 데는 우선 곡이 좋아야겠지만, 이와 더불어 주어진 곡에 감정을 실어서 악기를 연주하는 연주자의 역할이 매우 중요하다.

과학 기술의 발전을 통해 이러한 악기 연주를 자동화하기 위한 다양한 시도들이 있어 왔는데, 전통적으로는 악보에 있는 음을 기계적으로 정확히 연주하거나 사람이 직접 연주한 곡을 저장하여 그대로 재생하는 방식으로 이루어져 왔다. 18세기에 유럽에서 악기를 재생하는 휴머노이드 오토매타가 등장했으며 이후 오르골, 에디슨의 축음기, 플레이어 피아노(player piano) 등 기술이 소개됐다.

최근에는 기계적인 정확도 구현을 뛰어 넘어, 주어진 악보에 대해서 스스로 템포, 셈여림, 장식음 등 감정에 따른 다양한 연주 표현을 할 뿐만 아니라, 다른 연주자의 연주를 듣고 이에 맞게 합주까지 할 수 있는 ‘음악 연주 지능’에 대한 연구로 발전 하고 있다. 우선 소리에서 음표 정보(시간,음정,음의 길이)를 추출할 수 있는 자동음악 채보에 대한 기술발전이 이뤄져왔고 오래된 클래식 연주자의 레코드에서 연주 정보를 채보해 재녹음하는 사례도 나타나고 있다.

연주자들 각자가 갖고 있는 음악성을 분석해 새로운 음악을 연주자들 특성에 맞게 재연하는 기술도 소개되고 있다. 앞으로 사망한 유명 연주자와 살아 있는 연주자들이 합주 형식으로 공연을 펼치는 일도 가능해진다. 카이스트는 현재 서울대와 협력해 사용자가 선택한 감정 표현 또는 아티스트 스타일로 피아노를 연주하는 인공지능 피아니스트 프로젝트를 추진하고 있다.