로봇신문은 IROS2016 행사기간 플래너리 토크를 비롯해 일부 세션에 대해서는 현장에서 취재한 본지 객원기자들의 도움을 받아 자세한 내용을 소개할 예정입니다. 독자 여러분들의 많은 관심 바랍니다.[편집자 주]

▲ 워크샵 행사장 모습

오늘은 첫번째로 워크샵 행사였던 "Human-Robot Collaboration: Towards Co-Adaptive Learning Through Semi-Autonomy and Shared Control" 주제의 워크샵 내용을 소개한다. 이 세션에서는 총 9개의 초청강연, 8개의 포스터 발표, 패널토의로 구성되어 있었다.

일본 오사카대학교 유키 나가이 조교수는 "Learning with motionese: Human-robot interaction inspired by caregiver-infant interaction" 주제강연에서 보호자는 유아와 상호작용을 하기 위해 과장된 표현이나 동작과 동작 사이의 공백을 두는 등과 같이 일반인을 상대할 때와 다른 행동을 사용한다고 소개했다. 나가이 조교수는 이러한 보호자의 행동 패턴이 로봇을 학습시킬 때도 필요하며, 효율적이라고 설명했다.

UC버클리 EECS 앙카 드라간 조교수는 "Adapting to Human Objectives" 주제강연에서 사람의 의도를 알기 위해서는 로봇이 사용자를 관찰하여 목표를 알아가는 ‘역강화학습(inverse reinforcement learning)’이 필요하다고 밝혔다. 하지만 역강화학습에서 많은 경우 로봇은 ‘수동적인 관찰자(passive observer)’이고, 사람은 로봇을 신경써주지 않는 ‘무관심한 수행자(uninterested expert)’이기 때문에 효율적인 상호작용이 일어나지 못한다고 말했다. 이에 대한 예시로 무인차가 교차로에 멈춘 상황을 들었다. 사람이 운전하는 차는 움찔움찔(inching) 움직이면서 언제 움직여야 할지 타이밍을 잡는 방면에, 무인차는 이를 출발하고자 하는 의도로 인식하여 계속 교차로에 멈춰서 있었다. 따라서 학습을 효율적인 상호작용으로 만들기 위해, 사람들에게는 더 적극적인 선생님이 되는 것이 요구되고, 로봇도 적극적으로 정보를 얻고자 동작을 취해야 한다는 것을 주장했다. 드라간 조교수는 ‘협조적인 역강화학습(cooperative inverse reinforcement learning)’으로 재정의하여 문제를 접근해야 한다고 주장했다.

스위스 IDIAP연구소 실바인 캘리논 종신연구원은 "Challenges in extending learning from demonstration to collaboration and shared autonomy"의 주제강연에서 시연 학습(Learning from demonstration)은 사람이 로봇에게 어떤 행동을 해야하는지를 먼저 보여주고, 로봇은 관찰한 이후에 그대로 따라하는 것이다. 하지만 이제는 로봇이 자신의 행동을 수행하면서 동시에 사람의 명령/행동을 실시간으로 학습/적응해야 한다고 말했다. 그러기 위해서는 사람과 로봇의 자율성이 공유되는 협력 형태의 상황을 대처할 수 있어야 한다고 했다.

미국 애리조나주립대 헤니 벤 아모르 조교수는 "Learning and Adaptation for Symbiotic Human-Robot Collaboration" 주제강연에서 사람과 사람의 상호작용을 사람과 로봇의 상호작용 연구에 적용하기 위한 사람의 행동을 예측하여 반응하도록 하는 확률적 접근법, 공간적인 연관성을 구현하기 위해 그래프 이론을 도입한 접근법 등을 소개했다. 아모르 조교수는 사람이 유아 로봇을 잡아 일으키는 실험을 예시로 들었다. 사람이 로봇을 잡아 일으키는데 힘이 너무 없거나 힘을 너무 강하게 주어 실패하는 경우가 많아서 사람의 행동을 기반으로 하는 보상 체계를 새롭게 정의해야 한다고 주장했다.

▲ 독일 뮌헨공대 이동희 교수가 발표하고 있다

독일 뮌헨공대 이동희 교수는 "Human Robot Cooperation based on Learning and Prediction of Human Motions" 주제강연에서 사람과 협력해야 하는 상황으로 시대가 변하고 있다며, 하드웨어를 새로 만들고(complaint robot control), 동적환경에서 로봇이 적응 해야 하며, 사람이 이해하기 쉬운 직관적 인터페이스(intuitive interface)가 필요하다고 강조했다. 이 교수는 로봇에게 행동을 가르쳐 주는 두가지 방법으로 로봇이 사람의 행동을 관찰하여 따라하는 것 (Observational Demo)과 사람이 로봇의 몸을 직접 잡고 움직이며 학습시키는 것 (Kinesthetic Demo)을 소개했다.

일본 후미히데 다나카 츠쿠바 대학 교수는 "Co-Adaptive Learning in the Context of Educational Robotics" 주제강연에서 로봇이 아이의 교육에 효과가 있다는 주장을 펴면서 윤리적 문제, 사람이 수동적으로 되는 것, 흥미를 느끼지 못하는 경우 등의 난제들이 있다고 소개했다.

미국 코넬대 컴퓨터사이언스과 로스 네퍼 조교수는 "Towards High-Functioning Human-Robot Joint Action" 주제강연에서 로봇의 행동에는 기능적(Functional) 측면과 소통적(Communicative) 측면이 있다. 기능적 측면만 있으면 로봇이 어떤 상태로 그 행동을 하는지 사람은 이해하지 못한다. 따라서 소통적 측면으로 로봇의 행동이 사람에게 정보를 전달할 수 있도록 설계해야 한다고 주장했다.

주제강연이 끝나고 패널토론이 이어졌다.