▲호암포럼 행사가 열린 서울 서초동 삼성금융캠퍼스

호암재단(이사장 손병두)이 주최하고 2016년 호암상 수상자인 KAIST 오준호 교수가 주관한 '제5회 호암포럼 공학부문' 행사가 29일 서울 서초구 삼성금융캠퍼스에서 개최되었다.

사전 등록자를 중심으로 150여명의 청중들이 행사장을 가득 채운 가운데 열린 이번 포럼 행사는 '로봇 : 인생의 동반자를 향해(Robot : Towards a Life Companion)'라는 주제로 7명의 세계적인 로봇 석학들이 참가해 열정적인 강의를 선보였다.

▲강연자들과 주요 참가자들이 기념촬영을 하고 있다.

주요 내용을 소개한다.

※아래 내용은 KAIST 휴머노이드 로봇연구센터 이문영 연구원이 정리한 내용을 위주로 기사화하였다. 수고해주신 이문영 연구원에게 감사 드린다. (편집자 주)

▲오사마 카티브 교수

◇ 강연자 - 미국 스탠포드대 오사마 카티브(Oussama Khatib) 교수
주 제 - 'Ocean One: A Robotic Avatar for Oceanic Discovery'

오사마 카티브 교수는 '오션 원(Ocean One)'이라는 해양 탐사용 아바타 로봇에 대한 이야기로 첫번째 강연을 시작했다. 수중 생태계 탐사, 산호초 모니터링, 수중 관 유지보수 등의 작업은 무인잠수정을 뛰어넘는 사람 수준의 지능과 유연성이 필요하다. 로봇 아바타는 사람의 집중적인 제어가 필요하지만 사람이 작업할 수 없는 곳으로 로봇을 가져갈 수 있다. 최초의 로봇 아바타 오션 원은 직관적인 햅틱의 작용으로 쌍방향 힘 제어가 되는 인간형 로봇이다. 수 많은 로봇이 사용되고 있지만, 산업용의 제한된 도구에 불과한 것 같다. 인간의 환경에서 사용되는 소셜 로봇, 착용형 외골격로봇, 서비스 로봇 등은 급속히 성장할 것 같다. 고압의 깊은 바다와 같은 도전적인 환경에 대한 로봇 솔루션은 부족하다. 크고 두꺼운 잠수복을 입어야 하는 잠수사 대신 우리 로봇은 해저에 들어가는 로봇 아바타를 사용하여 햅틱제어를 통해 로봇을 안전하게 운전할 수 있다.

▲'오션 원(Ocean One)' 해양 탐사용 아바타 로봇

지난 3년간 이러한 아바타 솔루션을 개발해 왔다.수중이나 광산에서 인간과 협동작업하기 위해서는 단순 이동 수준을 뛰어넘어야 한다. 컵에 쥬스를 따르는 단순한 작업에도 수 많은 프로그램 작성이 필요하다. 위치제어는 단순 반복되는 정밀한 작업에는 유효하나, 사람과 협동작업하기에는 적합하지 않다. 토크제어는 외부의 접촉힘에 순응하여 로봇의 각 축을 위치하게 한다. 위치와 각도를 분리하여 외부의 힘에 관계없이 접촉을 유지하게 한다. 이를 통해 다수의 접촉에 물리적 작용과 제한에 대해 빨리 계산할 수 있는 전신제어가 가능해 진다. 첫 시도에서 15m 깊이에 잘 적응하였고, 바로 100m 깊이에 투입하여 성공적으로 임무를 수행하였다. 결국 몇백년 전 침몰된 100m 깊이의 난파선에서 도자기를 안전하게 건져올 수 있었다.

▲오준호 교수

◇ 강연자 - KAIST 오준호 교수
주 제 - '로봇 기술과 미래 (Robot Technology and Future)'

오 교수는 산업용 로봇은 정해진 작업환경에서 정해진 작업은 잘 수행하며, 널리 사용되고 있다. 기술의 발전에 따라 로봇은 점차 지능과 자율성을 갖추고 있다. 기술의 출현과 시장 창출의 관점에서 로봇을 바라보아야 한다. 초기에는 낮은 기술에 비해 소비자의 높은 기대로 갭이 크지만 점차 기술의 발전과 소비자의 눈높이가 낮아져 어느 정도 갭이 줄어 들 시점에 새로운 제품이 나타나기 시작하고 기술이 기대치를 뛰어 넘는 역전이 벌어질 때 시장이 급속하게 성장하게 된다. 우리가 생각하는 로봇 테크놀러지나 바이오 테크놀러지, 나노 테크놀러지 같은 이머징 테크놀러지들은 사실 아직 시장의 기대치에 미치지 못한다. 즉 시장이 본격적으로 형성되지 않았다. 로봇도 제품별로 수준이 다르다 할 수 있다. 예를 들어 국방, 우주탐사처럼 사람이 하기 어려운 분야에는 기술 수준이 낮아도 소비자의 기대치도 낮아져 제품이 탄생하게 된다. 대부분의 로봇들이 쓰기에는 불편하고 우리의 기대치를 만족시키지는 못하지만 어떤 니치 영역에서는 굉장히 필요로 한다.

오늘날 우리가 알고있는 대부분의 로봇은 실제로 새로운 기술과 인텔리전스가 부족하다. 로봇은 여전히 ​​모터, 유압 장치와 같은 '기존 기술'을 '지나치게 앞선 자율성'과 함께 많이 사용한다. 고급 인공지능 로봇은 인간 환경에서 '스스로 살아남은' 로봇이어야 하며 전문 로봇은 전문적으로 숙련된 운영자에게만 국한되어서는 안된다. 로봇에 자율성을 부여할 때 디자이너는 '얼마나 자율을 줄 것인가' 딜레마에 직면한다. 강한 이동 로봇은 안전을 고려해 일반적으로 낮은 자율성을 갖추지만, 약한 이동 로봇은 높은 지능을 갖는다.

▲크리스 앳키슨 교수

◇ 강연자 - 카네기멜론대 크리스 앳키슨(Chris Atkeson) 교수
주 제 - 'Safe and Skillful Personal Robots'

오준호 교수의 DRC 우승에서 나는 많은 것을 배울 수 있었다. 신뢰성 있는 하드웨어가 무엇보다 중요하다. 용도에 맞춘 설계가 뛰어나다. 로봇이 넘어질 경우를 대비하는 안전장치 없이 연구한다. 미친 듯이 일을 한다. 이러한 연구철학을 적용하여 가볍고 안전한 로봇, 소프트 로봇 즉, 풍선 로봇을 연구중이다. 디즈니의 애니메이션 영화 빅히어로6에 나온 로봇으로, 가벼워서 넘어져도 사람을 다치게 하지 않는다.

또한 최근 자율주행차의 기술발전은 위치센서인 라이다(LiDAR)가 핵심인 것처럼 사람처럼 피부를 통한 센싱이 가능한 카메라 기반 센서를 개발 중이다. 카메라는 최근 스마트폰의 기술발전으로가격이 아주 낮아졌다. 카메라 앞에 부드럽고 투명한 재료에 라인을 만들어 놓으면 힘에따라 변형되는 모양을 카메라로 감지할 수있다. 또한 물체가 무엇인지 인식할 수 있어 대응할 수 있다. 이렇게 하면 아주 가볍고 연약한 종이 물체, 메시멜로우 같은 것에서부터 일반 물건까지 잘 잡을 수 있게 된다. 이러한 카메라를 이용한 촉각센서를 로봇 몸 전체에 적용가능하다. 이러한 개념은 그리스 신화나 일본 신화에서 온몸에 눈이 달린 신에서 이미 나와 있기도 하다.

▲이나바 교수

◇ 강연자 - 도쿄대 마사유키 이나바(Masayuki Inaba) 교수
주 제 - '도쿄대 JSK연구소가 직면한 로봇과 휴머노이드 도전 과제
(Robotics and Humanoid Challenges at JSK Lab, UTokyo)'

인간의 두뇌는 학습할 수 있는데 비해 로봇은 프로그램된 내용을 반복할 뿐이다. 인간의 행동연구를 통한 로봇 동작을 연구하고 있다며 JSK 연구활동을 소개했다. 예를 들어 빗자루를 사용하는 사람을 보고 로봇 스스로 배우는 방법 등이다. 또한 스스로 배우는 지능도 연구 중인데 로봇 스스로 세발 자전거를 탈 수 있도록 하는 연구도 진행하였다. 사람의 근육과 유사한 로봇을 개발 중이며, 땀흘리는 로봇도 개발하였다. 기존의 모터는 힘이 부족하여 로봇이 실제 작업하는데는 부족하였는데, 모터의 열을 식히는 방법으로 마치 사람이 땀흘리는 것처럼 수증기를 방열방식을 채택하였다. 이러한 기술을 바탕으로 팔굽혀 펴기나, 손가락으로 철봉에 매달리기 등 로봇의 힘을 굉장히 키울 수 있었다.

JSK 연구소는 또한 세발자전거를 탈 수있는 실외 환경에서 로봇 개발을 연구하고 있다. 최근 몇 년 동안 JSK는 로봇이 3D SLAM 메모리의 특정 위치에 대한 현장 교육을 수행 할 수 있도록 기계 학습을 활용하고 있다.또한 실험실은 3D 인쇄물을 사용해 골격과 근육을 복제하는 순응 바디 프레임을 신속하게 설계했다. 연구실에서는 로봇이 어떻게 신체 구조와 자세를 스스로 배울 수 있는지 연구하고 있다. 결론적으로 JSK 연구소는 로봇 동작과 관련된 역학에 집중했다. 이제는 더 많은 애플리케이션 특정 작업을 수행하기 위해 기계 학습을 활용하는 데 초점을 맞추고 있다.

▲뢰디거 딜만 교수

◇ 강연자 - 독일 칼스루에 공대 뢰디거 딜만(Rüdiger Dillmann) 교수
주 제 - 'Building a Brain for Robots with Spiking Neural Networks
: Neurorobotics in the Human Brain Project'

딜만 교수는 인간의 두뇌에 가장 가까운 인공두뇌를 구현하는 스파이킹 뉴럴 네트워크(Spiking Neural Network)로 로봇 브레인을 구축하는 프로젝트를 소개했다. 이전에는 우주로봇을 중점적으로 개발해왔으나 최근에는 HBP(Human Brain Project)에 참여 중이다. 우주 로봇 시스템에서 배운 제어 및 역학을 통해 우리 연구소는 신경 과학, 의학 및 고성능 컴퓨팅을 위한 인간의 뇌 연구에 주력하고 있다. 연구 초점은 시각 경로와 모션 제어와의 연결을 개발하는 것이다.

이러한 R&D 영역에서 가능한 결과는 현재 통제의 한계를 극복할 수있는 효과적인 메커니즘이 될 수 있다. 또 다른 이점은 알고리즘 자체가 하드웨어 자체에 대한 정보를 포함하도록 임베드될 수 있다는 것이다. 실험실은 쥐와 인간의 움직임을 캡쳐하고 전체 인간의 동작을 매핑하여 개체를 처리한다. 쥐의 두뇌는 슈퍼 컴퓨터로 먼저 매핑되어 쥐의 행동과 몸 움직임을 연구했다. 이 신경 적응 제어 원리는 로봇의 상태 제어와 학습 알고리즘에 부합할 수있는 생체 사이버네틱 제어에 기반한 실제 로봇에 적용되었다.

▲폴 오 교수

◇ 강연자 - 라스베이가스 네바다대(UNLV) 폴 오(Paul Oh) 교수
주 제 - 'Consumer Robotics in the Age of Acceleration'

폴 오 교수는 소비자 가전(Consumer Electronics)과 소비자 로봇(Consumer Robots)의 경계가 모호해지고 있다면서 소니 워크맨, 룸바 로봇청소기, 3D 프린터, DJI 드론을 예로 들었다. 그러면서 로봇의 사업화에 대해 다시 생각해 볼 필요가 있다. 드론의 80%를 점유하고 있는 DJI는 2012년 이후 하키스틱 형태의 급속한 시장을 형성하고 있다. 그렇다면 2012년 이전의 드론기술은 어떠했고 2012년 이후의 기술변화는 무엇일까? 사실 본인도 드론을 2000년 초부터 연구해왔으며 그 당시의 로봇 동영상을 보면 지금의 드론 기술 대부분을 이미 다 개발하였다. 그런데 재벌은 못되었다. 차이가 무엇일까 하여 DJI CEO의 지도교수 논문을 찾아 본 적이 있다. 몇 년간 일관된 주제가 있었는데 어떻게 하면 쉽게 운전할 수 있을까 하는 것이었다. 심지어 할머니처럼 잘 모르는 사람도 드론을 운전할 수 있게 하는 것이었다. 현재도 20명이 넘는 박사 인력이 이 주제 한가지만을 연구하고 있다. 우리의 대학이 3P(Proposal, Paper, PhD), 즉 과제 제안하고, 논문 쓰고, 학생 가르치는 목적으로 로봇을 연구해 오고 있는데 이러한 패러다임에서 벗어나지 않으면 로봇사업화는 요원할 것이다.

UNLV는 라스베가스를 로봇도시로 만들기 위한 프로젝트를 가동중이다. 라스베가스는 호텔, 식음료, 게임의 도시로 서비스 로봇을 구현하기 위한 최적의 도시이다. 이를 위해 2020년 IROS 행사를 작년 10월 라스베가스에 유치했으며, 이때 호텔 로봇 챌린지(Hotel Robot Challenges (HRC) in 2020) 개최를 준비하고 있다. 호텔협회의 자금지원도 추진중인데 호텔업계가 첨단기술에 투자하는 것은 이전에는 전혀 없던 일이다. 호텔 로봇 챌린지에는 △호텔-게스트 엔게이지먼트 챌린지 △엔터테인먼트-IROS' Got Talent △로봇을 이용해 식음료(Food & Beverage) 만들기 △드론 레이싱, VR 체험 같은 e스포츠 경기등을 계획하고 있다고 소개했다.

▲서일홍 교수

◇ 강연자 - 한양대 서일홍 교수
주 제 - 'Cognitive X-ability for Indoor Service Robot'

서 교수는 지능형 서비스 로봇은 4차 산업혁명 시대에 AI, IoT, 5G와 클라우드 같은 핵심 기술을 고려해야 한다. 특히 지능형 서비스 로봇이 실내에서 신뢰할 수 있는 서비스를 제공하기 위해서는 인간과 상호 교감할 수 있어야 한다. 그러기 위해서는 지능형 서비스 로봇이 내비게이션 능력, 휴먼 로봇 인터랙션 능력, 매니퓰레이션 능력이 있어야 한다. 로봇의 실내 이동기술은 서비스 로봇의 핵심기술이다. 이를 위해 위치인식, 지도 작성 등에 LiDAR와 같은 고가의 센서가 필요한데, 서비스 로봇의 가격상승을 가져와 사업화의 걸림돌이 되고 있다.

하지만 한양대 InCoRL 연구소에서는 저가의 카메라를 사용해 실내주행기술을 개발하였으며, 계산 속도도 획기적으로 줄였다. 실내는 기둥, 천장과 같은 선으로 구성되어 있는데 이를 감지하는 아이디어이다. 또한 사람 감지 등의 인식 기술을 개발하여 실제 로봇사용 환경(예, 쇼핑몰, 병원, 전시관 등 사람의 왕래가 빈번한)에 시범 적용하여 그 성과를 입증하였다. 하지만 아직도 현재의 서비스 로봇의 내비게이션 능력, 휴먼 로봇 인터랙션 능력, 매니퓰레이션 능력은 사람이 갖고 있는 환경인식이나 상황인식 수준까지는 다다르지 못해 완전한 서비스 로봇으로 도달하는데 장애요인이 되고 있다.

▲포럼 강연자들 모습. 왼쪽부터 서일홍, 크리스 앳키슨, 오사마 카티브, 오준호, 마사유키 이나바, 폴 오 교수.