이번 호에 앞에서 살펴본 교육로봇 기술들을 선점하기 위해 어떠한 특허들이 등록되어 있는지 주요 업체의 특허 몇 건을 구체적으로 살펴본다.

한국과학기술연구원 특허 분석

등록특허 제 10-1169674호(발명의 명칭: 원격현전 로봇, 이를 포함하는 원격현전 시스템 및 이의 제어 방법)는 2010년 3월 11일에 국내 출원 후 2012년 7월 24일에 등록된 것이다.

▲ 그림1 . 한국과학기술연구원의 한국 등록특허 제 10-1169674호의 원격현전 로봇의 구성

등록특허 제 10-1169674호는 지난 5월호에서 살펴본 바 있는 한국과학기술연구원 연구진이 개발한 로봇영어교사 ‘잉키’에 대한 것이다.
원격현전(telepresence)이란, 원격지에 위치하는 사용자로 하여금 자신의 위치가 아닌 다른 장소에 있는 것과 같이 느끼거나 동작할 수 있도록 하는 일련의 기술을 의미한다. 원격현전을 구현하기 위해서는, 해당 장소에 실제로 사용자가 위치하였을 경우 경험할 수 있는 감각 정보가 원격지의 사용자에게 전달될 수 있어야 한다.

▲ 그림2 . 한국과학기술연구원의 한국 등록특허 제 10-1169674호의 원격현전 로봇의 형상

원격지에 위치하는 사용자가 그래픽 사용자 인터페이스(Graphic User Interface; GUI)를 이용하여 용이하게 조작할 수 있으며, 사용자의 음성 및/또는 영상 정보를 출력하고/하거나 사용자의 표정 또는 몸 동작을 재현할 수 있고, 원격현전 로봇의 주변 환경의 청각 및/또는 시각 정보를 사용자에게 전달할 수 있다. 예를 들어, 원격현전 로봇은 영어 교사 보조 로봇으로 응용될 수 있다. 원격지에 위치하는 원어민(native speaker) 교사가 원격현전 로봇을 통하여 학습자들과 상호작용할 수 있어, 종래의 교육 형태에서 탈피한 새로운 형태의 영어 교육이 가능하다.

원격현전 로봇은, 송수신부(11), 수동 주행부(12), 자동 주행부(13), 행동 제어부(14), 출력부(15) 및 촬영부(16)를 포함한다. 송수신부(11)를 통해 원격지에 위치하는 사용자 장치(미도시)와 통신한다. 수동 주행부(12)는, 사용자 장치에 입력된 주행 정보에 따라 원격현전 로봇을 이동시키는 부분이다. 원어민 교사는 사용자 장치에 구현된 GUI를 이용하여 원격현전 로봇의 주행 정보를 입력함으로써, 원격현전 로봇을 원하는 위치로 이동시킬 수 있다. 예를 들어, 원어민 교사는 직접 원격현전 로봇의 이동 방향 및 거리를 지정할 수도 있으며, 또는 지도상에서 특정 지점을 선택하여 원격현전 로봇을 이동시킬 수도 있다.

자동 주행부(13)는, 원격현전의 주변 환경을 감지하고, 감지 결과에 따라 원격현전 로봇의 이동을 제어하는 부분이다. 즉, 원격현전 로봇은 수동 주행부(12)에 의한 사용자의 조작에 따른 주행과 자동 주행부(13)에 의한 자율 주행을 동시에 이용하여 이동을 제어하는 하이브리드(hybrid) 방식으로 주행할 수 있다. 예를 들어, 수동 주행부(12)에 의해 사용자가 입력한 주행 정보에 따라 원격현전 로봇이 이동하는 동안, 자동 주행부(13)는 원격현전 로봇 주변 환경의 장애물 등을 감지하고, 감지 결과에 따라 정지하거나 장애물을 회피하도록 원격현전 로봇을 제어할 수 있다.

행동 제어부(14)는 원격현전 로봇을 사용자가 지정한 동작에 따라 구동시키는 부분이다. 행동 제어부(14)는, 미리 설정된 하나 이상의 동작에 관련된 데이터베이스(140)를 포함할 수 있다. 데이터베이스(140)는 원격현전 로봇에 탑재된 저장소에 저장되거나, 또는 원격현전 로봇에 의해 접근 가능한 네트워크 상의 특정 주소에 저장될 수 있다. 데이터베이스(140)에는 각 동작에 대응되는 하나 이상의 구동 정보가 포함될 수 있으며, 원격현전 로봇은 사용자에 의해 선택된 동작에 대응되는 구동 정보에 따라 구동될 수 있다. 각 동작에 대한 사용자의 선택 정보는 XML(Extensible Markup Language) 메시지의 형태로 원격현전 로봇에 전송될 수 있다.

▲ 그림3 . 한국과학기술연구원의 한국 등록특허 제 10-1169674호의 원격현전 로봇의 제어방법

구동 정보란 원격현전 로봇의 발화문장 또는 일련의 행동에 적합한 표현을 위해 선택된 원격현전 로봇의 표현단위인 템플릿(template)을 하나 또는 복수 개 조합한 것으로서, 원격현전 로봇의 다양한 행동양식을 구현할 수 있다. 이러한 행동양식은 원격현전 로봇의 구성요소인 머리, 팔, 목, LED, 주행부(다리 또는 바퀴 등) 또는 음성발화부 등의 물리적 객체를 하나 이상의 템플릿 조합으로 이루어진 구동 정보를 통해 각각 독립적으로 제어함으로써 구현될 수 있다.
예를 들어, 템플릿은 원격현전 로봇을 구성하는 물리적 객체(예컨대, 머리, 팔, 목, LED, 주행부, 음성발화부 등)별로 XML 파일의 형태로 저장될 수 있다. 각 템플릿에는 원격현전 로봇의 해당 물리적 객체를 동작시키기 위한 모터 등의 액추에이터(actuator)를 제어하는 파라미터가 포함될 수 있다. 일 예로, 각 파라미터에는 모터의 구동 속도, 지속 시간, 반복 횟수, 동기화 관련 정보 및 궤적 특성 등의 정보가 포함될 수 있다.

구동 정보는 템플릿을 하나 이상 포함하여 이루어질 수 있다. 이러한 구동 정보에 따라 구동되는 원격현전 로봇은, 각 템플릿 및 이에 포함되는 파라미터에 따라 원격현전 로봇의 머리, 팔, 목, LED, 주행부, 음성발화부 등의 동작을 제어함으로써, 해당 구동 정보에 대응되는 특정 행동양식을 구현하게 된다. 예를 들어, "칭찬"에 대응되는 구동 정보에 따라 원격현전 로봇이 구동되는 경우, 원격현전 로봇은 학습자를 칭찬하는 특정 발화문을 출력함과 동시에 팔을 들어올리는 등 특정 제스쳐를 취하도록 구성될 수 있다.

하나의 동작에 대해 복수 개의 구동 정보가 정의될 수 있으며, 원격현전 로봇은 선택된 동작에 대응되는 구동 중 어느 하나를 임의적으로 수행할 수 있다. 이와 같이 구성함으로써 원격현전 로봇의 행동 표현을 다양하게 할 수 있으며, 원격현전 로봇과 마주한 학습자가 느끼는 반복의 지루함을 해소할 수 있다.

출력부(15)는 사용자 장치로부터 사용자의 표현 정보를 수신하여 출력하는 부분이다. 표현 정보는 원어민 교사의 음성 및/또는 영상 정보를 포함할 수 있다. 원격지에 위치하는 원어민 교사의 음성 및/또는 영상을 출력부(15)를 통해 표시함으로써 학습자의 영어 학습을 도울 수 있다. 이를 위하여, 출력부(15)는 액정표시장치(Liquid Crystal Display; LCD) 모니터 및 스피커, 또는 다른 적당한 영상 출력 수단이나 음성 출력 수단을 포함할 수 있다.

표현 정보는 원어민 교사의 표정 또는 몸 동작에 대응되는 구동 정보를 포함할 수도 있다. 사용자 장치에서는 사용자의 표정 또는 몸 동작을 인식하고, 인식 결과에 대응되는 구동 정보를 표현 정보로서 원격현전 로봇에 전송할 수 있다.

촬영부(16)는 원격현전 로봇의 주변 환경의 시각 정보 및/또는 청각 정보를 획득하여 사용자 장치로 전송하기 위한 부분이다. 예를 들어, 촬영부(16)에 의해 학습자들의 음성 및/또는 영상을 원격지의 원어민 교사에게 전달할 수 있다. 이를 위하여, 촬영부(16)는 마이크가 내장된 웹캡(webcam) 또는 다른 적당한 촬영 수단을 포함할 수 있다.

이와 같은 구성된 원격현전 로봇을 이용하면, 원격지의 원어민 교사의 음성 및/또는 영상을 원격현전 로봇에 출력하고/하거나 원어민 교사의 표정 또는 몸 동작을 원격현전 로봇에 재현하고, 원격현전 로봇 주변 환경의 시각 및/또는 청각 정보를 원어민 교사에게 전송함으로써, 원어민 교사와 학습자들이 거리 제약을 극복하고 용이하게 상호작용할 수 있다. 원어민 교사는 사용자 장치에 구현된 GUI를 이용하여 원격현전 로봇의 동작을 제어할 수 있다. 이때 한 가지 동작에 대해 원격현전 로봇의 다양한 구동이 정의될 수 있으므로, 동일한 표현이 반복되어 생길 수 있는 지루함을 해소하고 학습자의 흥미를 유발할 수 있다. 원격현전 로봇을 이용하면 다른 지역 또는 국가에 위치한 원어민으로부터 학습자가 영어를 학습할 수 있으므로, 한정된 수의 영어 전담교사에 의존하여야 하는 종래의 원어민 영어 학습 형태와 비교하면 교육 집중도의 향상 및 인건비 절감 효과가 있다.

원격현전 로봇은 머리 부분 및 가슴 부분에 각각 LCD 모니터(151, 152)를 포함할 수 있다. 2개의 LCD 모니터(151, 152)는 출력부(15)에 해당된다. 머리 부분의 LCD 모니터(151)는 원어민 교사의 영상을 표시할 수 있으며, 원격현전 로봇의 몸체에 회전 가능하게 고정될 수 있다. 예를 들어, 머리 부분의 LCD 모니터(151)는 좌우로 약 90° 회전 가능하게 고정될 수 있다. 가슴 부분의 LCD 모니터(152)는 원격현전 로봇의 개발 용도로서 리눅스(Linux) 화면을 표시하도록 구성할 수 있다. 그러나 이는 예시적인 것으로서, 가슴 부분의 LCD모니터(152)에는 다른 상이한 화면을 표시하도록 구성되거나, 또는 생략될 수도 있다. 머리 부분의 LCD 모니터(151)의 상부에는 촬영부(16)에 해당하는 웹캠이 장착되어, 원격지의 원어민 교사가 학습자를 관찰하도록 할 수 있다.

이상에서 살펴본 바와 같이 원격현전 로봇을 영어 교사 보조 로봇으로 이용할 경우, 원격지에 위치하는 원어민 교사가 원격현전 로봇을 통해 학습자와 쉽게 상호작용할 수 있으며, XML(Extensible Markup Language) 메시지 기반의 그래픽 사용자 인터페이스(Graphic User Interface; GUI)를 이용하여 원어민 교사가 원격현전 로봇의 다양한 표현을 용이하게 제어할 수 있다. 따라서, 한정된 수의 영어 전담교사에 의존하여야 하는 종래의 원어민 영어 학습 형태와 비교하면 교육 집중도의 향상 및 인건비 절감 효과가 있다. 또한 원격현전 로봇 및 이를 포함하는 원격현전 시스템은, 영어 교육뿐만 아니라 의료 전문가 검진, 원격 회의, 원격 공장 견학 체험, 또는 다른 다양한 분야에 적용될 수 있을 것으로 보인다.

케이티/한국과학기술원 특허 분석

다음으로, 케이티와 한국과학기술원에서 공동 출원한 특허를 살펴본다.
이 중에서 등록특허 제 10-0919095호(발명의 명칭: 사용자 자극행동에 따른 로봇 반응행동 수행 방법 및 그 로봇)는 국내에 2008년 1월 18일에 출원하여 2009년 09월 18일에 등록되었으며, 특허권자는 케이티와 한국과학기술원이다.

▲ 그림4 . 케이티/한국과학기술원의 한국 등록특허 제 10-0919095호의 사용자 자극행동에 따른 로봇 반응행동 수행 방법의 흐름도.

등록특허 제 10-0919095호는 사용자 자극행동에 따른 로봇 반응행동 수행 방법 및 그 로봇에 관한 것으로, 로봇을 대하는 사용자(예; 아동)의 자극행동, 예컨대 미소, 찡그림, 때리기, 쓰다듬기, 욕하기, 칭찬하기 등에 따라 로봇이 이를 인식해 사용자 자극행동에 대해 반응할 행동을 스크립트 기반의 행동 DB로부터 선택해 해당 반응행동을 스피커, 귀, LED 등을 통해 실행하고서 사용자 자극행동에 따른 로봇 반응행동 변화를 통해 사용자와 로봇 간의 친밀도를 업데이트함으로서, 로봇을 통한 아동의 성격 순화를 유도하기 위한 것이다.

이를 위해, 본 발명에서는 사용자의 자극행동과 로봇의 반응행동 간의 연결(매칭) 기법을 제시하고, 로봇이 사용자에게 반응하는 데 있어 필요한 정보를 스크립트 기반의 행동 DB로서 구성하고, 사용자 자극행동에 대한 평가 기법, 로봇 반응행동에 대한 평가 기법, 사용자와 로봇 간의 친밀도 도출 기법을 제시한다.

▲ 그림5 . 케이티/한국과학기술원의 한국 등록특허 제 10-0919095호에 적용되는 로봇의 구성도.

로봇은 아동의 자극행동에 따라 반응행동을 수차례 수행했으며, 이러한 반응행동 수행에 따른 친밀도, 즉 현재 아동과 로봇 간의 친밀한 정도를 나타내는 지표로서 어떠한 값을 갖고 있다고 설정한다. 이러한 친밀도는 "-1"부터 "+1"까지의 값을 갖는데 "-1"에 가까울수록 로봇과 아동의 친밀도가 나쁘다는 것을, "+1"에 가까울수록 로봇과 아동의 친밀도가 좋다는 것을 의미한다. 덧붙여, 로봇에 설정되는 초기 친밀도는 "-1"의 값을 갖도록 셋팅되어 있다.

아동은 로봇을 대하는데 있어, 미소를 보이거나 찡그리거나 쳐진 모습을 보이거나 일상적인 평범한 모습을 보이거나 로봇 때리기, 로봇 누르기, 로봇 쓰다듬기, 로봇 간지럽히기, 로봇 안기와 같은 액션을 취하거나 잘했어 로봇 등과 같은 긍정적인 음성멘트, 욕설 등과 같은 부정적인 음성멘트, 전래동화 보여줘 등과 같은 평범한 음성멘트 등과 같은 다양한 자극행동을 선택, 조합적으로 행한다.

▲ 그림6 . 케이티/한국과학기술원의 한국 등록특허 제 10-0919095호에 적용되는 로봇의 예시도.

그러면, 로봇은 카메라, 터치센서, 마이크 등과 같은 센서를 사용해 아동의 영상데이터(모습),터치데이터, 음성데이터 등을 센싱(수집)한다(101).

이후, 로봇은 인식기를 사용해 입력받은 센싱데이터[영상데이터(모습), 터치데이터, 음성데이터 등] 각각이 어떠한 아동자극행동값을 갖는지를 인식한다(102). 여기서, 인식 결과, 즉 아동자극행동값의 데이터 표현은 통상의 사람이 이해할 만한 정보 형태이고 하기에서 후술할 스크립트 기반의 행동 DB에서 다룰 수 있는 포맷을 갖는다. 그런 후, 로봇은 자신에게 탑재되어 있는 스크립트 기반의 행동 DB 조회 및 현재의 친밀도를 토대로 인식한 아동자극행동값에 매칭되는 로봇반응행동값을 선택한다(103). 아동자극행동값에 매칭되는 로봇반응행동값을 선택하는 과정에 대해 설명하면 다음과 같다. 로봇은 스크립트 기반의 행동 DB에서 인식한 아동자극행동값에 매칭되는 적어도 하나의 로봇반응행동값을 검색한다(103a).

그리고 로봇은 기 설정된(누적된) 현재의 친밀도값을 확인하고서(103b), 검색한 각 로봇반응행동값의 로봇 반응행동 긍정성 파라미터와 확인한 친밀도값을 각각 곱해 각각의 로봇반응행동값에 대한 각각의 확률을 구한다(103c). 그런 후, 로봇은 상기 구한 각 로봇반응행동값에 대한 각각의 확률을 토대로 각 확률로서 해당 로봇반응행동값을 아동 자극행동에 따라 로봇이 취할 해당 로봇 반응행동으로 선택한다(103d). 즉, 본 발명에서 제시하는 로봇 반응행동 선택 과정은 각 로봇반응행동값에 대한 각각의 확률을 가중치 부여된 임의 선택(Weighted random selection) 방식에 적용하여 로봇 반응행동[대상 행동]이 확률적으로 결정되도록 하는 것이다. 예를 들어, "103c" 과정에서 "A 로봇반응행동값"에 대한 확률을 "0.2"로, "B 로봇반응행동값"에 대한 확률을 "0.4"로, "C 로봇반응행동값"에 대한 확률을 "0.6"으로 각각 구한 경우에, 로봇이 취할 대상 행동에 대해 "A 로봇 반응행동"이 "0.2"의 확률로 선택되도록 하고 "B 로봇 반응행동"이 "0.4"의 확률로 선택되도록 하고 "C 로봇 반응행동"이 "0.6"의 확률로 선택되도록 하는 것이다.

이러한 로봇 반응행동 선택 과정은 아동성격 순화의 심리학적 효과를 더욱 높이기 위해 보다 다양한 로봇 반응행동을 아동에게 보여주기 위함이며, 이는 "Paul Chance"의 "학습과 행동(learning and behavior)"을 통해 정리된 심리학적 실험 결과를 그 근거로 한다. 예컨대, 본 발명에서는 아동의 자극행동에 대한 로봇의 반응행동을 항상 예상대로 되지 않도록 하는 것이 오히려 아동 성격 순화에 있어 보다 강력하다는 점에 착안해, 아동의 긍정적 행동에 대해 로봇이 항상 긍정적으로 동일한 반응을 나타내지 않고, 다만 긍정적 성향을 드러낼 때 아동의 긍정적 행동을 더욱 지속 가능하도록해 보다 높은 교육적 효과를 발현하고자 함이다.

위와 같은 본 발명에서는 현재의 로봇과 아동의 친밀도에 따라 로봇 반응행동 긍정성 파라미터가 긍정적인 경우에는 로봇 반응행동이 아동에게 긍정적으로 나오게 되고, 로봇 반응행동 긍정성 파라미터가 부정적인 경우에는 로봇 반응행동이 아동에게 부정적으로 나오게 되는 것이다. 그런 후, 로봇은 선택한 로봇반응행동값의 해당 스크립트 내용에 따라 스피커, 날개 모양의 귀, 이귀에 장착된 LED, 안면부, 이 안면부에 장착된 LED 등을 통해 해당 반응행동을 실행한다(104).

그런 후[즉, 로봇 반응행동 실행 후], 로봇은 아동에게 실행한 반응행동을 친밀도에 반영시켜 현재의 친밀도를 업데이트시킨다(105). 예를 들어, 로봇은 실행한 로봇반응행동값의 로봇 반응행동 긍정성 파라미터가 긍정의 값(예; "+1")이면 현재의 친밀도값에 소정의 값(예; "0.05")을 더해 친밀도값을 긍정적으로 업데이트시키고, 실행한 로봇반응행동값의 로봇 반응행동 긍정성 파라미터가 부정의 값(예; "-1")이면 현재의 친밀도 값에서 소정의 값(예; "0.05")을 빼서 친밀도값을 부정적으로 업데이트시킨다. 이와 같이 업데이트된 친밀도는 이후에 아동과 로봇 간의 자극/반응에 영향을 미치어, 아동이 로봇에게 자극한 자신의 행동에 따른 로봇의 반응행동 변화를 지켜볼 수 있도록 한다.

이상에서 살펴본 등록특허 제 10-0919095호(발명의 명칭: 사용자 자극행동에 따른 로봇 반응행동 수행 방법 및 그 로봇)는 사용자(특히 아동)가 자신이 로봇에게 자극한 행동에 따른 로봇의 반응 행동 변화를 지켜볼 수 있도록 하고, 로봇의 긍정적인 성격 변화 모습을 모방하도록 함으로써 자신의 성격 순화를 통한 인성 교육 효과를 제공할 수 있는 이점이 있다.
또한, 본 발명은 스크립트 기반의 행동 DB와 같이 간단한 소프트웨어 모듈만을 탑재해 아동 성격 순화 기능을 로봇에 구현할 수 있고, 기존 하드웨어 모듈 추가/교체/수정 없이도 효율적으로 아동 성격 순화 기능을 구현할 수 있는 효과가 있다.

그 밖에도 유진로봇의 등록특허 제 10-1088406호(발명의 명칭: 유아교유시 로봇을 이용한 양방향 학습 시스템 및 그 운영방법)은 2009년 6월 26일 출원하여 2011년 11월 24일 등록된 것으로 아동이 로봇을 이용해 학습하는 과정에서 로봇이 인터넷 컨텐츠를 그대로 제시하거나, 일방적인 상호작용을 사용하는 것이 아니라 로봇의 상호작용 기능에 적합한 컨텐츠를 개발하여 로봇 - 아동간 양방향 상호작용이 이루어지는 학습 상황을 구현한다.

또한, 유진로봇의 등록특허 제 10-1083703호(발명의 명칭: 이동로봇과 학생 간의 상호작용이 가능한 교육시스템)은 2009년 9월 8일 출원하여 2011년 11월 9일 등록된 것으로 학생DB와 이에 접속하여 정보데이터를 활용하는 이동로봇을 통해 교육환경 내에서 학생에게 개별화된 다양한 교육컨텐츠의 서비스제공이 가능한 이동로봇과 학생간의 상호작용이 가능한 교육시스템에 관한 것으로서 더욱 상세하게는 교육환경 내에 배치되며 출석기능과 감정상태 체크기능 및 호명, 학습기능 등을 수행하는 이동로봇과 상기 이동로봇과 데이터통신 가능하며 특정 학생들의 정보데이터가 저장된 관리서버를 구성함으로써 학생 DB에 실시간으로 접속하는 이동로봇에 의해 개별화된 다양한 서비스 제공이 보다 효과적으로 구현 가능한 이동로봇과 학생간의 상호작용이 가능한 교육시스템에 관한 것이다.

이상 한국과학기술원과 케이티를 중심으로 특허를 살펴보았다.
교육 로봇은 제조 로봇이나 의료 로봇 등의 분야와는 로봇을 통하여 이루고자 하는 목적이 다르듯이 적용되는 기술도 다른 분야의 로봇과는 다른 특성이 있다. 제조 로봇은 공장 등에서 정해진 작업을 신속하고 정확하게 수행하는데 초점이 맞춰지며, 의료 로봇은 수술 시 의사를 보조하여 정확한 수술이 가능하게 한다.

그러면 교육 로봇의 목적은 무엇인가? 당연한 이야기지만, 아동이나 학생들의 교육을 돕는 것이 목적일 것이다. 위에서 살펴본 특허들은 대부분 유아나 아동과 상호교감을 통해 친밀도를 높이거나 양방향 학습을 수행하거나 원거리에 있는 학습자들과 상호작용하는 것으로서, 대부분 유아나 아동을 대상으로 하는 로봇이다. 성인을 대상으로 다양한 교육을 수행하는 로봇이나 고등학생의 사회나 과학 교육을 돕는 로봇 등은 아직 없다.
지난 호에서도 본 것처럼 KT나 SKT의 교육용 로봇은 로봇이라고는 하지만 유아용 장난감이라는 인식을 버릴 수가 없다.

이는 아직 교육 로봇 분야의 기술 수준이 시장 초기 단계라는 것을 의미한다. 중, 고생이나 성인을 대상으로 로봇이 교육을 수행하려면 그만큼 데이터도 많고 수준도 높아야 할 것이며 알고리즌 또한 엄청 복잡할 것이다. 그러나 이것이 누구나 상상하는 로봇의 모습이며, 이런 로봇이 등장한다면 대박일 것이다. 물론, 이런 로봇이 등장해도 위에서 살펴본 유아나 아동을 상대로 하는 로봇의 수요가 없어지지는 않을 것이다.

상상해 보라! 내가 과학이나 사회 또는 주식, 부동산 등에 대해 궁금해 하는 것을 물으면 로봇이 인터넷과 연결되어 빅데이터를 기반으로 내가 원하는 대답을 명쾌하게 해줄 수만 있다면 얼마나 좋겠는가! 우리가 인터넷을 이용하여 궁금한 것을 검색하면 질문에 대한 내용들이 무수히 많이 검색결과로 나오고, 이 중에서 사용자가 클릭하여 해당 내용을 보는데, 이러한 것을 로봇에 적용하기 위해서는 더 스마트하고 추가적인 알고리즘이 필요할 것으로 보인다. 나의 질문에 대한 검색 결과 중에서 어떤 내용을 대답으로 제시할 지에 대한 기준이 있어야 할 것이며, 정확한 대답을 해주어야 하기 때문에 검색 시 정확한 내용을 검색하는 것도 중요할 것이다.
이런 로봇들은 이미 영화에는 많이 출연하였다. 영화는 곧 현실이 되듯이 이러한 로봇들이 현실에 출현할 날이 머지 않았다는 것을 의미한다.

특허는 기술이 아닌 기술적 사상을 표현한 것으로, 아이디어가 실제로 제품 구현시 에러가 있거나 문제가 있어도 특허로 내는데 전혀 문제가 없다. 이 말은 지금 위에서 살펴본 더욱 진보한 로봇들에 대한 실제 검증 없이도 아이디어만 구체화 되어 있다면 얼마든지 특허로 기술 선점이 가능하다는 말이다. 강한 특허는 해당 기술분야의 표준 특허를 말하며, 향후 5 ~ 7년내에 상용화 될 미래의 특허를 말한다. 이미 상용화 되어 있는 기술에 대한 특허는 아무리 내놔도 남들이 다 회피설계하고 돈도 안 되는 특허들이다. 미래를 예측하고 한발 먼저 움직이는 것이 절실히 필요한 시점이다. ▒ 전승준 ∙ 동천특허법률사무소 변리사