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[홍석윤의 AI 천일야화]로봇 팔, 어디까지 진화했나사람 손이 하는 것은 무엇이든 할 수 있다
홍석윤 기자  |  syhong@econovill.com  |  승인 2018.09.09  18:38:11
   
▲ 로봇 손은 그동안 엔지니어들이 프로그래밍한 작업만 수행할 수 있었다. 그러나 이제는 더 복잡한 작업을 스스로 배울 수 있다.    출처= 오픈AI

[이코노믹리뷰=홍석윤 기자] 로봇 손은 그동안 엔지니어들이 프로그래밍한 작업만 수행할 수 있었다. 그러나 이제는 더 복잡한 작업을 스스로 배울 수 있다.

살과 피로 이루어진 인간 손이 할 수 있는 것은 무엇이든 할 수 있는, 자율적으로 움직일 수 있는 4개의 손가락과 1개의 엄지손가락으로 이루어진 로봇 손은 여전히 판타지 영화의 소재다.

그러나 세계 최고의 인공지능 연구실의 연구원들은 실제 인간 손과 똑같이 기능할 수 있는 로봇 손을 만드는 데 점점 가까워지고 있다.

회전 돌리기(SPINNER)

엘론 머스크와 몇몇 실리콘밸리 회사들이 공동 설립한 샌프란시스코 인공지능 연구소 오픈 AI(OpenAI)에는 댁틸(Dactyl)이라는 로봇 손이 있다. 영화 <스타워즈>(Star Wars)에 나오는 루크 스카이워커의 기계 보철과 비슷하게 보이는, 인간의 손처럼 구부러지기도 하고 곧게 펴지기도 하는 기계 손이다.

댁틸에 알파벳 블록을 주면서 특정 문자를 보여 달라고 요청하면 댁틸은 블록을 이리저리 민첩하게 돌리면서 요청한 문자를 보여준다.

인간의 손이라면 그것은 아주 간단한 작업이다. 그러나 자율 기계가 그렇게 할 수 있다는 것은 괄목할 만한 성과다. 택틸은 이 일을 대부분 스스로 배웠다. 댁틸에게 이런 배울 수 있는 기능을 부여해 준 수학적 방법을 사용하면, 연구원들은 로봇 손이 이보다 훨씬 복잡한 작업을 수행할 수 있도록 훈련시킬 수 있다고 믿는다.

이 놀랍도록 민첩한 손은 지난 몇 년 동안 로봇 연구가 엄청난 도약을 했음을 보여주는 것이다. 최근까지만 해도 연구원들은 로봇 손이 이런 간단한 작업을 마스터하게 하는 데도 어려움을 겪어 왔다.

물건 집기(GRIPPER)

캘리포니아 대학교 버클리의 로봇 연구소 오토랩(Autolab)의 연구원들이 만든 로봇은 불과 몇 년 전만 해도 기술의 한계를 보였던 시스템이다.

두 손가락으로 된 ‘집게’(Gripper)가 있는 이 기계는 스크루 드라이버나 펜치 같은 물건을 집어서 각 통에 분리해 넣을 수 있다.

두 손가락의 집게는 5개 손가락의 손보다 훨씬 쉽게 제어할 수 있으며, 집게를 작동시키기 위한 소프트웨어 구축도 5개 손가락의 손만큼 어렵지 않다.

이 로봇은 자기가 모르는 물체도 처리할 수 ​​있다. 식당에서 사용되는 케첩 병이 무엇인지는 몰라도 케첩 병이 자기가 알고 있는 스크루 드라이버와 기본 형태가 같기 때문이다.

그러나 플라스틱 팔찌 같이 자신이 알고 있는 것과 다른 모양의 물건을 만나면 아무 것도 할 수 없다.

들어 올리기(PICKER)

무엇이든 들어 올릴 수 있는 로봇을 원할 수도 있다. 이 기능은 오토랩 연구원들이 몇 년에 걸쳐 구축한 성과다.

이 시스템도 ​​집게나 흡입판 같은 하드웨어를 사용하지만, 가위에서부터 플라스틱 장난감 공룡에 이르기까지 모든 물건들을 들어 올릴 수 있다.

이 기능은 머신러닝 기술이 발전하면서 비로소 가능해졌다. 버클리의 연구원들은 1만 가지가 넘는 물체의 모양을 모델링해 각각의 물체를 들어 올리는 가장 좋은 방법을 찾아낸다. 그런 다음 신경망이라고 하는 알고리즘을 사용해 모든 데이터를 분석함으로써 어떤 모양의 물체든 들어 올리는 가장 좋은 방법을 인식하는 것을 학습하는 것이다. 과거에는 연구자가 모든 물체에 대해 작업을 수행하도록 일일이 로봇을 프로그래밍해야 했다. 이제는 로봇이 이런 작업을 스스로 배울 수 있게 된 것이다.

예를 들어 로봇이 플라스틱 요다(영화 <스타워즈>에 나오는 가공인물) 장난감을 만나면 시스템은 그것을 집기 위해 집게를 사용해야 한다는 것을 인식한다. 그러나 케첩 병을 만나면 흡입판을 선택한다.

들어 올리기 작업은 물건의 형체별로 물건을 통에 분리할 수도 있다. 아직 완벽하지는 않지만 시스템 스스로 학습할 수 있기 때문에 과거 시스템보다 훨씬 빠른 속도로 기능이 향상된다.

침대 정리하기(BED MAKER)

이 로봇은 병원 구석구석을 모두 완벽하게 정리하지는 못하지만 주목할 만한 진전을 보여주었다. 버클리 연구원은 최신 머신러닝 기술을 이용해 불과 2주 만에 시스템을 하나로 통합했다. 이전 같으면 몇 달 또는 몇 년이 걸렸을 일이다.

그러나 이제는 데이터 분석만으로 짧은 시간 안에 침대를 정리하는 법을 배울 수 있다. 로봇은 사람의 움직임을 분석해 침대 정리하는 법을 빠르게 습득했다.

밀기(PUSHER)

버클리 캠퍼스의 베어(BAIR)라는 또 다른 연구소에서는 다른 시스템에 다른 학습 방법을 적용하고 있다. 이 시스템은 집게로 물체를 밀어 어디로 보낼지를 예측해 사람이 하는 것처럼 장난감을 책상 어느 위치로 옮길 수 있다.

이 시스템은 물체를 미는 방식을 보여주는 방대한 양의 비디오 이미지 모음을 분석해 이 동작을 학습한다. 또 이 작업과 관련된 불확실하고 예기치 않은 움직임까지도 다룰 수 있다.

   
▲ 머신 러닝 기술의 발전에 따라 로봇 손은 인간 손이 할 수 있는 것은 모두 할 수 있는 수준까지 다가가고 있다.    출처= Future of Life Institute

앞으로 얼마나 발전할까(THE FUTURE)

지금까지의 작업들은 비교적 단순한 작업들이다. 게다가 로봇은 아직 특정 조건에서만 그런 작업을 처리할 수 ​​있다. 시스템은 우리에게 감동을 주는 만큼 많이 실패한다. 그러나 이러한 시스템을 가능하게 하는 머신러닝 방법은 앞으로 수년간 계속 발전할 것이다.

워싱턴 대학교(University of Washington)의 연구원들도 오픈 AI처럼 인간의 손과 같은 손가락과 관절을 가진 로봇 손을 훈련하고 있다.

그것은 집게나 흡입판을 훈련시키는 것보다 훨씬 더 어렵다. 이 손은 사람 손처럼 매우 다양한 방식으로 움직인다.

그러나 워싱턴 대학교 연구원들은 현실 세계(실제 사람 손의 움직임)를 디지털 방식으로 재현한 시뮬레이션을 통해 로봇 손을 훈련시킴으로써 훈련 과정을 크게 간소할 수 있었다.

오픈 AI의 연구원들도 댁틸을 거의 같은 방법으로 훈련시켰다. 이 시스템이 시뮬레이션을 통해 습득한 알파벳 블록을 회전시키는 법은 100년간의 시행착오에 해당되는 양이다. 수천 개의 컴퓨터 칩에서 실행되는 디지털 시뮬레이션은 이 모든 학습을 2일 동안에 소화한다.

시스템은 시행착오를 반복함으로써 이런 작업을 학습한다. 시뮬레이션을 통해 어떤 작업을 배운 다음에는 배운 것을 실제 세계에 적용할 수 있는 것이다.

많은 연구원들은 이런 식의 시뮬레이션 훈련이 실제 세계에서 그대로 사용될 수 있는지 의문을 품었지만, 버클리 연구소나 오픈 AI 팀은 그것이 가능하다는 것을 입증했다.

그들은 시뮬레이션에서 어느 정도의 무작위성을 도입한다. 그들은 또 손과 알파벳 블록 사이의 마찰을 변화시켜 보고, 심지어 시뮬레이션된 중력을 바꿔 보기도 한다. 시뮬레이션된 세계에서 이와 같이 무작위성을 다루는 것을 배운 후에야 비로소 이 로봇 손이 실제 세계의 불확실성을 다룰 수 있게 되는 것이다.

현재 댁틸이 할 수 있는 일이라고는 블록을 돌리는 것뿐이지만, 연구원들은 이 기술을 보다 복잡한 작업에 어떻게 적용할 수 있는지 연구하고 있다. 생산 공장, 하늘을 나는 드론, 그리고 운전자 없는 자율주행차에까지 말이다.

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