IT Insight

로봇 클라우드 플랫폼 시대 - Cobot, 로봇에서 인간으로 변신을 꿈꾸다 (3편) -

2015.07.22 09:43

1과 2편의 ‘Cobot’의 원리와 진화 모습 및 적용 사례에 이어, 이번 3편에서는 상용화된 몇 가지 로봇 가상 시스템 및 로봇 클라우드 플랫폼에 대하여 알아보도록 하겠습니다. 

전편에서 소개 드린 바와 같이 이렇게 진화된 지능화 서비스 로봇이 실제 현장에서 다른 기계 및 작업자와 협업하며, 전체의 일부로서 안전하게 ‘활용’되기 위해서 중요한 요소는 무엇일까요? 


기계 학습과 상황 인지를 바탕으로 한 ‘뇌’에 해당하는 가상 시스템의 기능과 사용자와 보다 친밀한 교감을 가능하게 하는 인터페이스가 무엇보다 중요할 것 같은데요. 그러한 취지 중 하나로 ‘Robot Operating System(ROS)’이라는 로봇 Ecosystem을 통해 가상 소프트웨어 개발 및 사용자 친화적 인터페이스, 표준화 작업이 한창입니다. 


이 오픈소스 프로젝트에 이미 많은 로봇 관련 전문가·개발자·그 밖의 제조업 내의 다양한 이해 관계자들이 참가하여 협업 로봇을 위한 미들웨어, 인터페이스 등을 라이브러리화하는 작업을 진행하고 있습니다. 


그 중에서도 몇 가지 핵심 사항은 보다 세밀함을 요구하는 조립 작업 등에 있어 로봇-사람의 공생(Symbiotic) 관계에 대한 필수적인 기능들 및 규칙을 연구-제정하는 것입니다. 그 밖에 미국 내 제2의 디트로이트라 불리는 알라바마를 중심으로 한 Robotics Technology Parks, 그리고 유럽을 중심으로 다양한 관련 프로젝트가 진행 중입니다. 


결국 로봇 관련 리서치의 주된 이슈는 로봇과 생산 환경, 그리고 사람과의 관계에 초점을 맞추고 ‘작업 단계의 세분화’ 및 ‘프로그램화’, ‘OS에 무관한 로봇 인터페이스의 상호 운용성 및 간결성’, ‘어떤 환경에도 적응하는 유연성’, ‘행동 유도성’ 등의 로봇 관련 필수 요소를 충족하기 위한 노력들인데요. 이 외에도 유럽을 중심으로 한 몇 가지 관련 프로젝트는 다음과 같습니다.


1. SMErobotics: 중소 제조업을 위한 일반적 로봇 작업과 협업을 위해 수행 가능한 기술들의 정형화 및 기계 학습을 통한 로봇-사람 간의 상황 인지, 안정성/에러 회복 등 

2. ROSETTA: 조립 작업에 대한 세부 정의, 로봇의 양팔 조립과 관련한 생체 공학적 행동 모델 

3. Valeri: 항공 산업 내 조립 작업에 있어서 인간-로봇 상호 작용들에 대한 정의 

4. SAPHARI Consortium: 보다 인간 중심의 안전성을 고려한 물리적 인간-로봇 상호 작용을 위한 기계적, 계획적, 제어적 기술을 연구


최근 IT의 흐름과 맥을 같이하며, 이러한 서비스 로봇들을 관리·제어·운영하는 매체는 플랫폼을 통한 가상 시스템이 될 것으로 전망하고 있습니다. 이를 통해 다양한 사람들의 역할별로 구분된 작업자·사용자·관리자(프로그래밍) 인터페이스들이 구현될 수 있겠죠.   


로봇 가상 시뮬레이션 및 프로그래밍 

현재 상업적으로 상용화되고 있는 로봇을 포함한 공장 가상 시스템으로는 Dassault System社의 클라우드 기반 3D EXPERIENCE Platform에서 지원하는 'Delmia 로보틱스 시뮬레이션', 그리고 Siemens社의 'Tecnomatix' 등이 그 좋은 예라고 할 수 있습니다. 또한 이 시스템들은 다양한 종류의 로봇에 대한 라이브러리를 확보하고 있습니다.   


<Dassault의 'Delmia 산업용 Robotics Simulation'과 Siemens의 'Tecnomatix' (출처: http://www.3ds.com)>


그리고, 다양한 가상 애플리케이션을 통해 현장을 떠나서도 로봇 레이아웃과 생산 과정을 연결해 공간 할당을 단순화하기도 하죠. 이를 통해 잠재적인 오류 및 충돌을 줄여 자재 낭비와 재생산의 위험을 막을 수 있을 것입니다. 또한 CAD의 제품 3D 모델 및 PLM(다양한 제품에 사용되는 부품 집합에 대한 구분 정보) 등의 다른 가상 비즈니스 프로그램 등과의 표준화된 연결을 통해 제품/부품 스펙에 따른 로봇 End-effector의 작업 동기화, 생산 라인 재사용을 확대할 수도 있을 것입니다.


이러한 범용적인 시뮬레이션 툴 이외에도, Baxter나 Nao, Pepper 등의 개별 로봇에서 사용되는 프로그래밍 툴의 예를 살펴보면, 최근의 추세가 산업용•소비자용 할 것 없이 점점 간편하고 직관적인 형태로 바뀌고 있다는 것을 알 수 있습니다. 아래 그림과 같이 비즈니스 시스템 등에서 사용되던 Choreographed(무용 안무 지도 방식) 기반 워크플로우 방식과 같은 고차원 언어 인터페이스를 지원하고 있는 것이죠. 

   

<가정용 휴머노이드 ‘Nao’의 사용자 중심으로 시각화된 Choreographed(무용 안무 지도 방식) Workflow 프로그래밍 ‘Choregraphe’(상)와 산업용 Baxter의 SolidWorks 기반 3D 로봇 시뮬레이션(하) 

(출처: www.businesswire.com; www-users.cs.umn.edu/~karen/dreu)>


또한 ‘Baxter’의 경우는 Dassult System社의 ‘Solidworks’와 같은 3차원 CAD 시스템과의 협업을 통하거나, ‘Nao’의 경우는 Catia 협업 ‘Webots’ 등을 통해 인터넷 기반 3D 로봇 시뮬레이션을 가능하게 해 줍니다. 이것은 사용자 중심의 온-오프라인 프로그래밍 덕분이라고 할 수 있습니다.  


심지어 프로그래밍 자체에 거부감이 있는 사용자를 위해서, 더 직관적으로는 마치 엄마가 아이의 손을 잡고 학습을 지도하는 식으로, 로봇의 팔을 잡고 어떤 작업의 움직임까지 사용자가 직접 가르칠 수도 있다고 합니다. 또한 관절 등에 수십 개의 센서를 부착해 충돌 시 스스로 알아서 작업을 중단하는 등의 ‘Self-Awareness(자가 인식)’ 기능으로 지능화 그리고 안정성을 부여하고 있습니다. 


로봇 클라우드 플랫폼

요즘 대부분의 사람들은 길을 찾을 때, 구글맵과 같은 네비게이션 도구에 많이 의존합니다. 앞으로 로봇 또한 흡사한 지원을 받게 될 것으로 보이는데요. 사람들이 서로 연결되어 지도 정보를 업데이트 하고, 또 저장된 지식 정보를 주고 받듯이 로봇 또한 그렇게 되는 것입니다. 


클라우드 플랫폼을 통해, 로봇 자체에서 컴퓨팅 리소스가 집중되어 버거울 수도 있는 소리/영상 인식 등을 심화된 분석 툴을 이용하여 원격으로 처리하거나, 심지어 현재 가지고 있지 않은 새로운 기술들을 다운로드 받을 수도 있을 것입니다. 로봇에게 길을 가르쳐 주는 것이죠.


클라우드에서 지원하는 방대한 데이터베이스를 이용하여, 일종의 로봇 전용 웹을 구성, 아직 생소하기만 한 다양한 외부 환경/개체들에 대한 정보, 수행 가능한 작업들에 대한 정보 등을 로봇을 위한 ‘집단 지성 지식 기반 서비스'로 활용할 계획입니다. 이 역시 아시모프의 소설에 등장하는 ‘가이아’의 개념과 아주 흡사합니다. 


궁극적으로는 이를 통해 인간 사용자의 입장에서 원격으로(마치 워키토키로 사람과 대화하듯이) 개발 초기 단계의 분석에서부터 산업 현장 속의 로봇을 테스트, 제어할 수 있는 환경으로 이어지리라 생각되는데요. 로봇의 입장에서는 이것이 예전 터미네이터에 등장했던 ‘스카이넷’과 같은 형태가 되어 인간과 대응해 정치를 하는 것을 바라고 있지는 않겠죠? 


  <RoboEarth의 클라우드 아키텍처(좌)와 소비자용 로봇 클라우드 플랫폼의 미래 청사진(우)

(출처: http://arstechnica.com; http://venturebeat.com)>


현재 ABB社의 MyRobot 플랫폼, Grid Robotics, Rapyuta Service, Robohub, RoboEarth, V3Nity, PROFETA 등의 다양한 클라우드 플랫폼이 운영되고 있거나 개발 중인데요. 현재는 이를 통해 ‘Robotics as a Service’의 형태로 연결된 로봇들과 로봇 운영자, 로봇 프로그래머 등의 다양한 사용자들에게 여러 가지 관련 정보를 제공하고 있습니다. 


컴퓨터와 인공 지능의 아버지라 불리는 앨런 튜링이 생전 꿈꿔 왔던 그 기술의 실체가 바로 오늘날 Cobots에 의해 보다 가깝게 실현되고 있을지도 모르겠습니다. 튜링의 혜안은 바로 서로 다른 대상 간의 유사성을 통한 모방과 학습, 그리고 그 일반화를 이끌어 낸 것이라 할 수 있습니다. 우리가 자라오면서 가지게 된 일반적 특성을 다양한 환경에 적용될 수 있는 범용성으로 응용해 낸 것이죠. 


오늘날 그러한 튜링 머신이 가진 범용성을 바탕으로 기계 학습을 통해 인간의 사고 방식을 답습하기에 이르렀습니다. 또한 비전 기술과 생체 공학적인 움직임으로 보고/듣고/움직이는 방식까지 흡사하게 구현하고 있죠.  


기억력과 연산 기능에서 이미 인간을 뛰어넘은 컴퓨터는 Cobots을 통해, 2% 부족했던 나머지 부분에서도 더 인간다워지려고 노력합니다. 튜링이 그의 논문의 화두에서 던졌던 ‘기계도 인간처럼 생각할 수 있을까?’라는 질문에 대해서 스스로에게 반문하며 글을 마무리할까 하는데요. 로봇이 그토록 닮고 싫어하는 그 ‘인간다움’이란 과연 무엇일까요? 


글 ㅣ 이승엽 연구원 





Posted by IT로 만드는 새로운 미래를 열어갑니다 LG CNS
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