로봇이 이제 생활주변에서 흔히 접할 수 있는 기계가 됐다. 특히 수 년전부터는 인간과 로봇의 협동이 일상이 됐다.
인간과 로봇이 서로 복잡하게 상호작용하는 경우가 빈번하게 일어난다. 공장 등 각종 사업장에서 협동로봇과 사람이 함께 물건을 실어 나르고, 반자율주행 자동차 운전자가 제어 알고리즘에 따라 차량을 운전하는 일도 낯설지 않은 일이없다.
사람과 로봇의 융화가 가속화되고 있지만 한계는 있다. 사람닮은 로봇이 일반화돼도 사람마다 각기 다른 행동 특성상 로봇의 동역학적 특성에 영향을 미친다. 때문에 정밀도나 안전성 등 측면에서 원하는 성능을 제대로 끌어내기가 아직은 쉽지는 않다.
KAIST가 이같은 로봇의 한계를 극복하기 위한 제안으로 로봇의 성능을 최적화하는 과정에 사람을 개입시킴으로써인적 요소를 로봇의 제어 알고리즘에 충분히 반영하는 방법인 '힐로'(HILO, Human-in-the-loop optimization)를 국제학술지 네이처에 발표에 화제다.
KAIST 기계공학과 공경철 교수와 미국 스탠퍼드대학 스티브 콜린스 교수, 하버드대 패트릭 슬래드 교수 등이 참여한 국제공동연구팀은 HILO 이론에 대한 설명을 비롯해 응용 분야, 발전 방향까지 총망라한 '견해'(Perspective)를 네이처를 통해 전세계에 공개했다.
연구팀은 HILO의 개념에 대해 "로봇과 사람이 상호작용하는 시스템을 제어함에 있어 ‘개인 맞춤형 자동 최적화’라는 혁신적인 방향성과 가능성을 제시한다"고 설명했다.
연구팀은 로봇이 우리의 일상 속에 깊숙히 침투할수록 개별 사용자에게 적합하도록 연구 개발이 가속화돼야 한다고 주장했다. 연구팀은 HILO 방법이 이러한 난제를 해결하고 우리의 일상에 로봇이 더욱 가까이 다가오게 하는 기폭제가될 것이라고 강조했다.
연구팀은 로봇과 사람을 별개의 시스템이 아닌 하나의 통합된 시스템으로 간주해 최적화를 진행하는 '힐로' 알고리즘 설계 방법을 제안했다.
연구팀은 사람마다 보행 패턴과 장애물을 극복하는 방법이 제각각이라는 점에 착안, 힐로를 적용해 하반신 마비 장애인이 착용하는 웨어러블 로봇의 성능을 개인 맞춤형으로 최적화했다.
공경철 교수는 "HILO는 개인 맞춤형 로봇 의수·의족은 물론 체내 이식형 의료기기, 의료 환경에서의 협동 로봇, 돌봄을 위한 소셜 로봇 등에 다양하게 적용할 수 있다"며 "웨어러블 로봇의 온라인 자동최적화 기능 상용화를 목표로 추가 연구를 하고 있다"고 말했다.
실제 공 교수가 개발해 상용화된 웨어러블 로봇은 사람마다 특성을 다르게 최적화할 수 있도록 알고리즘이 설계되어 있고, 현재 데이터 클라우드를 이용하여 병원-가정-일상에 이르는 다양한 환경에서 자동으로 최적화를 진행할 수 있도록 연구를 진행하고 있다.
HILO에 대한 논문은 지난달 네이쳐 본지(Vol 633, p.779)에 'On human-in-the-loop optimization of human–robot interaction'이란 제목으로 게재됐다.
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