▲ 로봇이 유페이 왕 박사과정 학생에게 옷을 입히고 있다.(사진=CMU 로봇연구소)

미 카네기멜론대(CMU) 로봇연구소(RI) 연구팀은 몸이 불편한 사람들이 옷을 입는 데 도움을 주는 로봇 착의(dressing) 시스템을 개발했다고 29일(현지 시각) 밝혔다.

미국 국립보건통계센터 자료에 따르면, 요양시설 거주자와 재택 치료 환자의 92%는 스스로 옷을 입는데 어려움을 겪는 것으로 나타났다. 이 때문에 간병인이나 가족들의 도움을 받아야 한다. 스스로 옷을 입는 데 어려움을 겪는 사람들을 위한 로봇이 개발된다면, 요양 시설내 간병 인력이나 재택 치료 환자 가족의 간병 부담을 덜어줄 수 있을 것으로 기대된다.

카네기멜론대 유페이 왕(Yufei Wang) 박사과정 학생 등 연구팀은 지난 7월 10일부터 14일까지 대구에서 열린 국제컨퍼런스인 ‘RSS(Robotics: Science and Systems) 2023’에서 옷 입는 것을 도와주는 로봇지원시스템에 대해 발표했다.(논문 제목: "One Policy To Dress Them All: Learning To Dress People With Diverse Poses and Garments,")

유페이 왕 박사과정 학생은 “이 분야의 기존 연구는 팔의 동작 범위가 제한적이고, 옷의 종류도 병원용 가운에 국한됐다”면서, “다양한 범위의 일상적인 의류와 여러 운동 능력을 다루는 범용성 로봇시스템을 개발하는 것이 우리의 최우선 목표였다. 우리는 이 시스템을 다양한 수준의 제약된 팔 움직임을 갖고 있는 사람들에게 확장되기를 바란다”고 말했다.

CMU 연구팀이 개발한 로봇 보조 착의(dressing) 시스템은 인공지능 기승을 활용해 다양한 신체 모양, 팔의 자세, 의류 종류를 수용한다. 연구팀은 범용적인 착의 시스템을 개발하기 위해 강화학습과 시뮬레이션 기술을 활용했다. 로봇이 사람의 팔을 따라 옷을 적절히 입힐 때마다 긍정적인 보상을 제공하고, 지속적인 강화를 통해 시스템의 학습 성공률을 높였다. 또한 시뮬레이션에서 배운 전략을 실제 세계로 옮길 때 옷 재료의 특성을 보다 신중하게 다뤘다.

이번 연구 프로젝트에 참여한 석사과정 학생인 잔이 선은 “시뮬레이션 단계에서 우리는 의도적으로 무작위의 다양한 의복 특성을 활용해 로봇이 학습한 착의 전략에 광범위한 재료 특성을 포괄하도록 안내했다”고 말했다.

RI팀은 5종류의 의상을 갖고, 서로 다른 체형의 17명의 피실험자를 대상으로 총 510회의 착의 테스트를 실시했다. 테스트 결과 로봇은 대부분의 참가자들에게 옷을 어깨에서 팔 부분까지 입히는 데 성공했다. 실험 참가자 팔 길이의 86%까지 입혔다.

연구팀은 착의시스템을 설계할 때 의류의 본질적인 속성을 고려해야 했다. 옷은 본질적으로 변형되기 때문에 로봇이 옷 전체를 인식하고, 어떻게 움직이는지를 예측해야 한다.

유페이 왕 박사과정 학생은 “옷은 상태 추정이 가능한 단단한 물체와 달리, 로봇이 옷의 현재 상태와 사람의 팔과 어떻게 상호작용하는지를 인식하도록 변형 가능한 물체에 대해 고차원적인 표현(high-dimensional representation)을 활용해야 한다"며, "우리가 사용하는 표현은 '분할된 포인트 클라우드(segmented point cloud)'라고 부르는데, 옷의 보이는 부분을 포인트 세트로 나타낸다”고 설명했다.

안전한 인간과 로봇의 상호작용도 이번 연구에서 중요했다. 로봇이 인간의 팔에 과도한 힘을 가하거나 불편함을 주어 개인의 안전을 위협하기 때문이다. 이러한 위험을 완화하기 위해 부드러운 행동에 대해 로봇에게 보상을 제공하는 방식을 택했다.

연구팀은 이번 연구가 사람의 팔에 재킷을 입히거나, 단추 또는 지퍼를 잠그는 동작 등으로 확장되기를 기대하고 있다.