IT Insight

로봇, 그 진화의 끝은 어디인가?

2017.11.20 09:30

사물인터넷, 3D 프린팅, 나노기술, 무인 운송 수단, 인공지능 등 정보통신기술(ICT)에 기반을 두어 미래를 혁신적으로 바꿔 나갈 여러 기술 중 빼놓을 수 없는 기술이 바로 로봇 공학입니다. 로봇이란 단어를 만들어낸 카렐 차페크나, 아이작 아시모프, 필립 K. 딕의 SF 소설에서만 볼 수 있었던 ‘로봇’이 어느새 우리 삶의 여러 부분에 놀랍도록 가깝게 다가온 것이죠.



 4차 산업혁명 시대의 떠오르는 기술, 로봇

로봇은 산업이나 재난 구조 현장에서 위험한 일을 맡아 주고, 공장에서는 무거운 물건을 들어 올려 나르거나 단순 반복 작업을 빠르고 정확하고 꾸준하게 수행하기도 합니다. 병원에서는 자동화된 로봇 팔이 정교하고 안전하게 수술을 돕고, 이동형 로봇이 스태프에게 약, 도구를 신속하게 전해 주기도 합니다. 로봇은 잔디를 깎거나 청소를 하는 등 일반 가정에서도 많은 역할을 담당하고, 몸이 불편한 사람의 팔다리가 되거나 외로운 사람의 말벗이 되어주기도 합니다.

이렇게 다양한 로봇을 정의하기란 쉽지 않습니다. 사전적으로는 미리 정해진 프로그램을 따라 복잡한 작업을 자동으로 수행하는 기계 장치를 뜻하지만, 사실 이 정의는 너무 광범위하고 자의적입니다. 이 정의대로라면 공장의 컨베이어 벨트나 자동 판매기조차 로봇의 일부가 될 테니까요. 

따라서 이번 글에서는 “외부 신호나 환경을 인식하고 스스로 판단을 내려 일련의 복잡한 작업을 자동 처리하는 기계 장치”라는 정의에 따라, 다양한 로봇의 사례를 통해 로봇 기술이 우리의 삶을 바꿔나가고 있는지 정리하고, 로봇 기술의 미래에 대한 영향까지 예상해 보고자 합니다.


우리는 왜 계속해서 로봇에 관심을 가질까요? 사실 인간의 동작을 따라 하는 기계에 대한 열망은 매우 오래된 것으로, 그리스 신화의 청동 거인 탈로스 이야기나 알렉산드리아의 헤론이 남긴 고대 자동화 기계의 도면, 그리고 레오나르도 다 빈치가 스케치한 인간처럼 앉고 설 수 있는 기계 기사(robotic knight) 도면 등이 전해지고 있습니다.


고대와 중세의 자동 기계(오토마톤: automaton)가 흥미 위주였다면, 현대의 로봇 기술은 더욱 실용적이었습니다. 1960년대 제너럴 모터스사가 공장에서 부품을 전달하기 위한 자동 기계를 도입한 이래, 주로 팔 형태를 가진 자동화된 장치가 고도의 정확함과 정밀함을 통해 산업 현장에서 활약해 왔죠. 최근 들어 산업 현장의 작업이 세분화•복잡화되고 고령화에 따른 노동력 감소가 예상되면서, 정말 인간처럼 행동하는 자동 기계에 대한 수요가 발생하고 있습니다.


그리고 최근의 기술은 인간처럼 복합적 상황에 대응할 수 있는 로봇을 과거보다 싼 가격에 만들어내는 수준에 이르렀습니다. 다음 장에서는 저가의 센서, 개선된 배터리, 빅데이터, 고도화된 컴퓨팅 파워와 클라우드까지 로봇 기술의 새 시대를 열고 있는 기술들을 알아보겠습니다.



 로봇을 진화시키는 기술

전통적인 산업용 로봇들은 매우 정밀한 동작을 반복합니다. 예를 들어, 부품을 분해하는 금형•절삭 로봇은 0.1mm 정확도로 같은 동작을 반복합니다. 하지만 예상치 못한 환경 변화가 있으면, 프로그래밍이 된 로봇은 동작을 멈추거나 엉뚱한 결과를 가져옵니다.

즉, 주어진 상황을 빠르게 인지하고 자유자재로 이동할 수 있으며 다양한 크기와 무게를 가진 물체를 자유자재로 다루는 인간과 비교해, 로봇은 상황 변화에 둔감하고 고정된 위치에서 단순 작업을 반복하는 부족한 대체재였던 것이죠.

이런 상황을 개선하기 위해 컴퓨터 과학과 하드웨어 분야에서 전 세계의 대학들과 기업들이 로봇의 지능화 연구를 수행해 왔습니다. 이런 연구의 가장 어려운 점은 로봇이 복합적인 인식과 판단, 반응하도록 하는 감각기(눈, 귀 등)와 운동기(손, 발 등), 그리고 두뇌를 만들어내는 것이었는데, 불과 수년 사이 이런 한계를 극복하는 기술이 등장하고 있습니다. 

l 로봇을 발전시키는 기술 요소 (출처: DHL robotics trend report)


로봇 눈의 진화: 센서 기술의 발달과 가격 하락


ABB, Yaskawa, Kuka 등 기존 로봇 제조사는 차세대 로봇에 센서 적용을 확대하려 했으나, 대다수 센서가 각각의 응용 프로그램에 맞춰 제작되기 때문에 어려움을 겪었습니다. 산업용 로봇 시장이 작다 보니, 센서의 표준화와 대량생산에 따른 규모의 경제를 기대하기 어려웠는데, 최근 기술의 발전에 따라 주요 센서의 가격이 하락하면서 로봇 제조에도 새로운 기회가 찾아왔습니다.


카메라 모듈: 디지털카메라 시장에서 메가 픽셀당 생산비용이 급격하게 하락하면서 로봇이 우수한 눈 기능을 갖추게 되었습니다. 1992년 Apple사의 QuickTake 0.3 메가픽셀 카메라의 가격은 $749이었으나, 오늘날 아이폰의 카메라 모듈은 그보다 25배 이상의 해상도에 가격은 $18에 불과합니다.


l 휴대폰 카메라 모듈 이미지 (출처: OPPO 제품페이지)


3D 비전 센서: 2011년 출시한 Microsoft사의 Kinect 비디오 게임 컨트롤러는 가정용 TV에 부착할 수 있는 3D 카메라 시스템이었습니다. 이는 의도치 않게 기존의 로봇 산업에 없었던 저렴한 3D 비전 센서를 제공하였고, 로봇이 물체의 너비, 길이, 깊이를 3mm 단위까지 볼 수 있으며, 사람과 같이 색채를 지각하고 주변 환경을 3D로 빠르게 인식하여 반응할 수 있는 기술 기반을 마련하였습니다.


l Microsoft Kinect (출처: Microsoft 제품페이지)


Kinect의 성공에 따라, 여러 회사가 유사한 기술을 개발하면서 로봇 제조사들은 기존 3D 센서 대비 100배 우수한 정밀도를 $70 이하의 가격으로 구현하게 되었습니다. Universal Robotics사는 Kinect와 인간의 두뇌를 모방하여 개발된 Neocortex사의 소프트웨어를 결합하여 사물 식별에 필요한 방향, 경로, 속도를 사람에 근접한 수준으로 파악하여 반응하는 로봇을 제작했으며, Agrobot사는 향상된 지각 능력으로 딸기 수확이 가능한 로봇을 만들어 내기도 했습니다. 

l Agrobot의 딸기 수확 로봇 (출처: Agrobot 제품페이지)


② 로봇 팔(Arm)의 진화: 협동 로봇 시대의 도래


지난 수십 년간 로봇 확산의 장벽이었던 로봇 팔의 가격은 플랫폼•모듈의 표준화 및 제조업체 간의 경쟁이 심화되면서 급격히 하락했습니다. 1990년에서 2005년 사이 로봇 팔 가격은 80% 이상 낮아졌으며 계속 하락 중입니다.


이에 힘입어 ABB 사는 전자 및 소형 부품 조립 시장을 타깃으로 양팔이 달린 사람 크기의 로봇을 4만 불에 출시했으며, Universal Robotic사는 전류를 통해 사람을 인식할 수 있고 무게가 18kg에 불과해 사람과 충돌해도 위험성이 낮아 협업에 유리한 로봇 팔을 BMW에 공급하기도 했습니다. 


l Universal Robots의 협동 로봇(좌), ABB의 협동 로봇 Yumi(우) (출처: 해당 제조사의 제품 페이지)


 로봇 발의 진화: 자율주행 기술의 발전


로봇 기술의 오래된 난제는 로봇의 발, 즉 이동성이었습니다. 사람처럼 이동하려면 로봇이 실시간으로 주변 환경을 맵핑해야 하고, 오래 지속되는 배터리, 효율적인 전기 모터, 저전력 기반의 네트워크까지 필요로 했기 때문입니다. 최근 주변 산업에서 유관 기술들이 발전하면서 이와 같은 문제들은 자연스럽게 해결책을 찾고 있습니다.


스마트폰 산업의 각종 센서, 네트워크, 배터리 기술에 더해 자동차에서 확보된 자율주행 및 전기모터, 배터리, 네트워크 기술이 합쳐져 로봇의 발이 만들어지는 중입니다. Knightscope사의 K5는 이례적인 행동을 감지해서 보안센터에 보고하도록 설계된 이동형 보안 로봇입니다. 4개의 고화질 카메라, 두 개의 레이저 센서, GPS, 내비게이션 장비, 마이크, 컴퓨터 전기 모터를 장착하고 있습니다.


l Mobile security robot (출처: Slashgear)


Savioke사의 Relay는 호텔 프런트 데스크에서 방마다 스낵과 수건 등 물품을 배달하는 이동형 로봇입니다. 5개 호텔에서 5000건 이상의 배달을 성공적으로 수행한 결과를 기반으로 전 세계 유명 호텔을 상대로 서비스를 확대해 가고 있습니다. 


Aethon사는 병원용 배달 로봇을 개발했습니다. TUG라고 불리는 로봇은 병원의 지도를 설치하면, 센서를 사용해서 자신의 위치를 실시간으로 계산하여 부착된 카트를 필요한 위치로 이동시킵니다.


l Savioke의 Relay(좌)와 Aethon의 TUG(우) (출처: 해당 제조사의 제품 페이지)


④ 로봇 뇌의 진화: 반도체, 클라우드, 딥러닝 기술의 발전


차세대 로봇에서 가장 중요한 과제는 개선된 지각 능력(눈 등), 협응 능력(손•팔), 이동성(발)을 한데 묶어 제어하는 로봇 뇌의 개발입니다. 시각 이미지를 실시간 처리하고, 물체에 손을 뻗어 잡아서 조작하고, 장애물을 회피하며, 다른 로봇과 사람과 협력해서 일하기 위해서는 고도의 수학적 알고리즘과 빠른 컴퓨터 성능이 필요합니다.


2013년 버클리 대학과 구글은 클라우드 로봇 컨셉을 테스트했습니다. 로봇이 장착된 카메라로 사진을 찍은 후 구글에 전송하면 구글의 분석 엔진이 사진 속 아이템을 식별하고 어떻게 잡아야 할지 알려주는 과제였습니다. 


l Cloud robot Pepper (출처: Aldebaran 제품 페이지)


이러한 클라우드 기반의 로봇 기술은 로봇이 제조 당시의 하드웨어 수준에 머무르는 것이 아니라 지속해서 소프트웨어를 업그레이드하도록 하며, 업무 수행과 로봇-사람 간 의사소통을 통해 수집한 데이터를 기록하여 수행 능력을 향상하는 데 사용할 수도 있습니다.


이렇듯 인공지능과 클라우드를 활용한 로봇 사례는 사람의 감정을 읽고 말벗이 되어 주는 일본 소프트뱅크사의 페퍼를 비롯한 소셜 로봇(예. Jibo사의 Jibo, Bule Frog Robotics사의 Buddy, Avatarmind사의 iPal 등)이나 인공지능과 연동된 스마트 스피커(예. Amazon사의 Alexa를 연동한 Echo)에서도 발견됩니다.


⑤ 인간과 궁극적인 협업 로봇: 외골격 로봇


앞서 4가지 영역에서 기술 발전을 통해 차세대 로봇의 감각•운동•지능 관점의 발전 가능성을 보여드렸습니다. 이에 더해 인간에 덧입혀(wearable) 인간이 낼 수 없는 힘과 견고함을 갖게 해주는 로봇도 있습니다. 바로 외골격(exoskeleton) 로봇입니다.


신체 절단•마비 환자의 재활을 돕는 외골격 로봇 장비를 판매하는 Ekso Bionics사나 Argo사 외에, Panasonic사는 2015년 Assist suit AWN-03이라고 불리는 로봇 외골격을 판매하기 시작했습니다. 이 로봇의 가격은 9,000달러 정도로 6kg의 본체를 장착하면 8시간 동안 15kg의 사물을 옮길 수 있게 해줍니다. Panasonic사는 현재 80kg 무게까지 옮길 수 있는 로봇을 개발 중입니다.


l 하버드 대학이 개발한 Soft exosuit (출처: phys.org)


하버드 대학은 금속 관절을 사용하지 않는 소프트 엑소슈트를 개발하고 있습니다. 모터와 케이블을 사용해서 인간의 근육을 강화하는 소프트 시스템은 기존 외골격보다 사람 몸의 자연스러운 움직임을 방해하지 않는 인터페이스라는 강점을 갖습니다.


외골격 로봇은 물류, 생산, 건설 등의 다양한 분야에서 스트레스, 피로, 상해로부터 사람을 보호하고 나이가 들어도 생산적으로 일할 수 있게 해 줌으로써 급속도로 증가하는 노령 인구로 인한 노동력 부족 등의 사회 문제를 해결해 줄 수 있을 것으로 기대됩니다.


 우리 삶에 다가온 로봇: LG와 로봇

로봇 기술이 LG에서는 어떻게 발전하고 있는지 살펴볼까요? LG 브랜드 중 가장 널리 알려진 로봇은 단연 로봇청소기와 같은 가전제품일 텐데요, 최근의 로봇청소기는 시각 센서와 주행 기능 등 로봇 기술의 집약체라고 해도 과언이 아닙니다. 이외에도 LG전자는 잔디를 깎아주거나 청소를 대신하는 로봇을 개발하는 동시에, 사물인터넷(IoT) 시대 집안의 가전을 제어하는 홈 IoT 허브 역할의 홈 로봇까지 가정용 로봇의 기능을 확장해 나가고 있습니다.

이런 노력의 결과로, 2017년 초 세계적인 가전 쇼케이스인 CES에서 가정용 허브 로봇, 공항용 안내 로봇, 공항용 청소 로봇과 잔디깎이 로봇까지 로봇 군단을 선보이기도 했지요. 한편 LG CNS는 SoftBank사의 Pepper 로봇의 안드로이드 SDK를 개발하는 등 로봇 관련 소프트웨어 개발 경험을 보유하고, 최신의 기술을 탑재한 로봇이 실제 서비스에 이용될 수 있도록 도와주는 로봇 서비스 플랫폼을 개발하고 있습니다.

LG전자의 로봇 실물과 LG CNS의 소프트웨어•서비스가 합쳐져서, 지난 9월에는 두 회사가 인공지능 로봇 14대를 인천국제공항에 공급하기도 했습니다. 이 로봇들은 한국어•영어•중국어 등 4개 언어의 음성인식 기능과 자율주행 기능을 탑재하고, 평창 동계올림픽 기간인 2018년 2월부터 공항 출•입국장에서 탑승권이나 수화물표를 보고 이용객들을 안내해 주는 시범 서비스를 제공할 예정입니다. 

l 2017년 CES에 소개된 LG전자의 로봇들(좌), (출처: LG전자 블로그)

LG전자와 LG CNS가 공급하는 인천공항 안내로봇(우) (출처: valleyinsider.net)



 결론 및 미래 전망

우리는 산업 현장에서 조용히 활동하던 로봇이 우리의 삶에 가시적이고 직접적인 영향을 미치는 시점에 다다랐습니다. 로봇은 이제 공장뿐 아니라 상점, 사무실, 그리고 우리의 집에서 활동하고 있습니다. 로봇의 역할은 관련 기술이 발전하고 로봇에 익숙해진 사람들이 로봇을 쉽게 받아들이면서 더욱 확대될 전망입니다.

지금까지 살펴본 대로, 불과 몇 년 전만 해도 매우 한정적이었던 센서와 컴퓨팅 기술의 눈부신 발전에 따라 다양한 산업군에서 합리적인 가격으로 필요한 기능의 로봇을 만들어내고 있으며, 인간-로봇 상호작용(HRI; Human-Robot Interaction) 연구처럼 로봇에 대한 인간의 이해도 역시 향상되고 있습니다. 이렇듯 빠른 발전에 따라 로봇은 산업 현장의 위험이나 노동력 부족, 사회적 고립 등 인간이 마주할 위험을 극복하는 미래 성장 동력이 될 것으로 보입니다.

글 | LG CNS 엔트루컨설팅 컨버전스전략그룹

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Posted by IT로 만드는 새로운 미래를 열어갑니다 LG CNS
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