▲ 애니메이션 '우주 가족 젯슨'에 나오는 가정용 로봇 '로지'

1960년대 미국 인기 TV 애니메이션 시리즈 ‘우주가족 젯슨(The Jetsons)’은 2060년대의 일상생활 모습을 상상으로 그려냈다. 이 애니메이션에는 가사도우미 로봇 '로지(Rosie)'가 등장해 요리를 비롯한 각종 집안일을 척척 해낸다.

공상과학 소설 작가들은 로봇 친구들을 중요한 캐릭터로 등장시켜 우리에게 재미를 주고 상상력을 자극한다. 스타워즈, 스타트렉, 나이트 라이더 등 영화에는 R2-D2, 커맨더 데이터, KITT(인공지능 자동차) 등 로봇이 등장한다. 사람과 함께 하면서 온갖 일을 도와주는 동반자 개념의 로봇은 더 이상 미래의 얘기가 아니다. 소프트뱅크의 '페퍼', 신시아 브리질 MIT 교수가 개발한 ‘지보‘ 등 로봇은 가정용 로봇 시대가 바로 우리 옆에 다가왔다는 점을 보여주고 있다. 하지만 가정용 로봇이 실제 보급되기 위해선 소비자들이 구입할 수 있을 정도로 가격이 내려가야 하고 사람이 하는 것 처럼 능수능란하게 일을 처리할 수 있어야 한다.

'국제전기전자공학회(IEEE) 스펙트럼‘은 가정용 로봇이 보급되기 위한 전제 조건으로 5가지 도전과제를 제시하고 있다. 주요 내용을 살펴본다.

▲기계-인간 인터페이스

‘인간-기계 인터페이스(HMI)’가 아니라 ‘기계-인간 인터페이스’가 필요하다. 애플의 시리나 아마존의 알렉사 등은 음성인식과 자연어 처리가 어떻게 구현되는지를 보여준다. 하지만 HMI는 기존의 키보드나 마우스를 대체하는 것에 다름 아니다. 우리가 진정 필요로 하는 것은 ‘기계-인간 인터페이스’다. 기계-인간 인터페이스는 데이터를 수집하고 통계적인 패턴을 통해 추론을 하는 것이 아니라 먼저 인간의 감정과 분위기를 이해하는 것에서 시작한다. 과학자들은 로봇-인간 대화 규칙을 위한 프로그래밍에 관심을 갖기 시작했다.

▲저가형 센서의 보급

자율주행자동차는 라이더, 레이더, 카메라 등 고가의 부품이 많이 들어간다. 하지만 가정용 로봇은 소비자들의 주머니를 생각해야 한다. 스마트폰에 들어가는 각종 센서만큼 센서의 가격이 떨어져야한다. 그렇지않으면 가정용 로봇의 제조원가는 많이 들 수 밖에 없다.

MEMS 기술은 과거 수천달러에 달했던 관성 센서의 가격을 크게 떨어뜨렸다. 미 방위고등연구계획국(DARPA)은 칩 기반의 라이더 개발에 펀딩을 하고 있으며, '쿼너지 시스템즈'는 얼마전 솔리드 스테이트형 저가 라이더를 개발, 'CES 2016'에서 발표했다. 이 같은 기술은 라이더 장비의 가격 하락으로 이어질 것이다. 엔지니어들은 현존하는 센싱 기술의 제작 비용을 줄일 수 있는 연구를 진행하고 있다.

▲능숙하게 물건을 집을 수 있는 매니퓰레이터

사람의 손은 다양한 형태의 물건을 자유롭게 집을 수 있다. 로봇이 청소를 잘 하려면 다양한 형태의 물건을 효과적으로 조작할 수 있어야 한다. 그러기 위해선 로봇의 매니퓰레이터가 사람의 손처럼 능숙하게 물건을 집을 수 있어야 한다. 로보틱스, 소프트 로보틱스, 라이트 핸드 등 업체들은 효율적이고 신뢰성 있는 매니퓰레이터 개발에 힘쓰고 있다.

▲임의의 객체를 다룰수 있는 로봇

문을 열고 스위치를 올리고 흩어진 장난감을 정리하는 일은 사람에겐 쉽다. 하지만 로봇에겐 집중적인 컴퓨팅 능력을 요구한다. 청소 로봇인 룸바는 먼지를 흡입하고 장애물이 없는 경로를 찾는 데 특화되어 있다. 하지만 그릇 세척기, 빨래 접는 로봇 등은 객체 인식, 물건을 잡는 지점 확인, 다른 객체와의 상호 작용 이해, 오류 발생시 결과 예상 등의 다양한 능력이 요구된다. DARPA, NASA, 과학재단 등 기관은 임의의 물건을 잘 다룰 수 있는 로봇 기술에 자금을 지원하고 있다. 이런 작업을 수행하려면 클라우드 로보틱스, 딥러닝 등 수많은 상이한 기술의 축적이 선행되어야 한다.

▲비정형 환경하에서의 내비게이션

작년 DRC(다르파 로보틱스 챌린지)에서 본 것 처럼 로봇들은 비구조화된 환경이나 미지의 환경에 봉착하면 동작이 느려지거나 동작을 멈춘다. 로봇은 비정형 또는 비구조화된 환경에 직면해서도 정상적으로 작동하고 정해진 임무를 수행해야 한다. 딥러닝 기술은 부드러운 물체와 딱딱한 장애물을 구분할 수 있는 능력을 키워줄 수 있다. 사람이 투입돼 로봇이 알고리즘을 이해할때까지 가르칠 수도 있다. 실시간 내비게이션 기술이 발전하면 로봇이 빠르 게 주변 또는 사물을 인지하고 행동할 수 있다.