▲ MIT CSAIL 연구팀이 로봇과 인간이 효율적으로 상호작용을 돕는 프레임 워크인 ‘캄플랜(CommPlan)’을 개발했다.(사진=벤쳐비트)

MIT 컴퓨터 과학 및 인공지능연구소(Computer Science and Artificial Intelligence Lab･CSAIL)가 로봇과 인간이 효율적으로 상호작용을 돕는 프레임 워크인 ‘캄플랜(CommPlan)’을 개발했다고 ‘벤처비트’가 지난 31일 밝혔다.

캄플랜은 인간과 함께 일하는 로봇에 적절한 예의에 관한 원칙들을 제공하며 해당 로봇이 의사 결정을 통해 효율적으로 과업을 끝내도록 해준다. 이 프레임 워크를 적용하면 로봇은 특정 상황에 적합한 방침(context specific-policies)이나 과제를 따르기보다는 ‘비용 편익 분석(cost-benefit analyses)’을 통해 의사결정을 내리게 된다. 이는 사람이 직접 만든 규칙보다 뛰어난 접근법이라는게 연구팀의 설명이다.

캄플랜은 과거 행동들을 고려해 사람이 바쁜지 또는 사람이 반응할 가능성이 있는지 등의 여러 요인들을 종합해 계산해 낸다. 이후 전용 모듈인 ‘에이전트 마코프 모형(the Agent Markov Model)’을 활용해 사람의 순차적인 의사 결정 행동에 대응한다. 이와 함께 사양 과정 모델(a model specification process)과 실행시간 '부분관찰 마코프 의사결정과정(partially observable Markov decision process ·POMDP)' 플래너라는 기법도 적용됐다. 이 기법을 활용하면 로봇이 과업과 소통을 동시에 수행하는게 가능하다는 설명이다.

연구팀은 우선 캄플랜을 사용해 데이터, 도메인 전문 지식 및 학습 알고리즘을 갖춘 5가지 모듈(작업 모델, 통신 기능, 통신 비용 모델, 휴먼 응답 모델 및 휴먼 액션 선택 가능 모델)을 지정한다. 모든 모듈은 분석적으로 결합돼 의사결정 모델에 도달하며, 로봇은 작업 실행 중에 하드웨어 센서, 의사결정 모델, POMDP 솔버(solver)를 사용해 정책을 계산한다. 이 정책은 로봇의 액추에이터 및 소통방식을 사용해 실행된다.

이로써 캄플랜은 다음과 같은 방식으로 인간과 소통한다. ▲의사 결정 상태에 대해 사람들에게 알리고 묻는다. (예: 랜드마크에서 행동을 하겠습니다”) ▲인간에게 특정한 행동과 계획을 수행하도록 명령한다 (예: “어디에 가십니까?”) ▲인간의 질문에 답한다. (예: "랜드마크에서 다음 샌드위치를 ​ 만드십시오”)

한편, 연구팀은 캄플랜을 테스트하기 위해 협동로봇인 UR10을 비롯해 로보틱(Robotiq)사의 그리퍼 및 인간 참가자 15명과 함께 다음과 같은 실험을 준비했다. 로봇은 우선 계획시간인 0.3초 ​​내에 넓은 상태공간(state space)을 추론한다. (1)이후 컵 4개 중 어느 것을 채울 것인지 결정하고, (2)안전을 위해 기다릴 것인지 작업을 완료하기 위해 이동할 것인지를 판단한다. 여기서 (3)이동하기로 선택한 경우, 로봇 팔은 컵에 도달한다. 이어 (4)통신 방식 사용할지와 (5)어떤 통신 메시지를 전달할지 결정한다.

실험 결과 로봇은 사람과 함께 재료 조립, 샌드위치 포장, 주스 따르기 등의 작업을 성공적으로 수행했다. 이는 사람이 고안한 베이스라인(baseline) 및 소통이 필요없는 방법에 비해 훨씬 안전하고 효율적이었다는 설명이다.

이번 연구에 참여한 MIT 대학원생인 ‘센리(Shen Li)’는 “인간이 고안한 많은 정책들은 마치 슬랙(Slack·채팅 도구)에서 계속해서 당신을 괴롭히는 동료거나 또는 일이 어느정도 진행됐는지 반복해서 물어보는 꼼꼼한 상사와 같다”면서 “만일 당신이 긴급한 상황에서 첫 번째로 응답하는 사람이라면 동료와의 과도한 의사 소통 때문에 주요업무에 집중하지 못할 지도 모른다"라고 설명했다.

연구팀은 지금껏 음성 언어에만 캄플랜을 사용했지만 시각적 제스처, 증강현실(AR) 시스템 등에도 적용 가능하다고 말했다. 앞으로 이 프레임 워크를 건강 관리, 항공 우주, 제조업 등과 같은 분야으로 확장한다는 계획이다.