공경철 KAIST 교수 "로봇-사람 하나의 시스템으로 최적화해야"

로봇 성능 최적화 방법론 '힐로(HILO)' 연구 네이처 9월호 수록

한국과학기술원(KAIST)은 기계공학과 공경철 교수가 포함된 국제공동연구팀이 로봇 성능을 최적화하는 과정에 인적 요소를 적용하는 방법론인 '힐로(HILO)'에 대한 연구를 국제 학술지 '네이처' 9월호에 발표했다고 4일 밝혔다.

논문은 공경철 교수 외에도 스탠퍼드 대학의 스티븐 콜린스 교수, 하버드 대학의 패트릭 슬래드 교수 등이 참여했다. HILO 방법의 핵심 연구자들이 모여 이론에 대한 설명과 응용 분야, 발전 방향까지 망라해 견해를 발표했다.

이번 연구에서는 로봇이 우리의 일상에 깊이 침투할수록 개별 사용자에 맞춰 최적화해야 한다고 밝히고 있다. HILO 방법이 이런 난제를 해결하고 우리 일상에 로봇이 더욱 가까이 다가오게 할 것이라고 전했다.

공경철 엔젤로보틱스 대표가 플래닛대전에서 시설과 연구 상황을 소개했다. (사진=지디넷코리아 신영빈 기자)

웨어러블(착용형) 로봇은 로봇과 사람이 함께 하나의 동작을 만들어내는 극단적인 경우로 꼽힌다. 로봇이 사람과 복잡한 상호작용을 하게 되면, 로봇의 성능을 원하는 만큼 이끌어내기가 쉽지 않다. 사람마다 서로 다른 행동 특성이 로봇의 동역학적인 특성에 영향을 끼치기 때문이다.

이 경우 로봇이 사람과 동떨어져 동작하는 상황보다 정밀도나 안전성을 확보하는 것이 훨씬 까다로워진다. 바리스타 로봇이 유리장 안에 갇혀 있는 이유이기도 하다.

HILO 방법은 이와 같은 문제를 해결하기 위해 제안됐다. 로봇과 사람을 별개의 시스템으로 간주하는 것이 아니라 하나의 통합된 시스템으로 간주해 최적화를 진행하는 방식이다.

이를 통해 HILO 방법은 로봇과 사람이 상호작용하는 시스템을 제어함에 있어 '개인 맞춤형 자동 최적화'라는 혁신적인 방향성과 가능성을 제시했다.

HILO가 적용되는 로봇 시스템 예시 (사진=네이처)

공 교수는 "웨어러블 로봇은 사람마다 적절한 보행 패턴이 다르고 같은 장애물이라도 극복하는 방법이 모두 제각각이기 때문에 인적 요소가 매우 강하게 작용한다"고 말했다.

실제로 공 교수가 속한 엔젤로보틱스는 HILO 방법을 이용해 하반신 마비 장애인이 착용한 웨어러블 로봇의 성능을 개인 맞춤형으로 최적화했다. 앞으로 웨어러블 로봇의 온라인 자동최적화 기능도 상용화할 계획이다.

공 교수가 개발해 상용화된 웨어러블 로봇은 사람마다 특성을 다르게 최적화할 수 있도록 알고리즘이 설계됐다. 현재 데이터 클라우드를 이용해 병원-가정-일상에 이르는 다양한 환경에서 자동으로 최적화를 진행할 수 있도록 연구를 진행하고 있다.

KAIST 측은 "로봇이 우리의 일상에 깊이 침투할수록, 그 로봇은 개별 사용자에게 적합하도록 계속해서 튜닝돼야 한다"며 "HILO 방법이 이러한 난제를 해결하고 우리의 일상에 로봇이 더욱 가까이 다가올지 기대된다"고 말했다.

HILO가 로봇 시스템에 적용돼 최적화가 이뤄지는 원리 (사진=네이처)