KAIST "로봇 제어 최적화 알고리즘에 인간과 상호작용 필요"

(대전=뉴스1) 김태진 기자 = 로봇이 우리의 일상에 깊이 침투할수록 로봇은 개별 사용자에게 적합하도록 계속해서 개발해야 하고, 로봇 제어 최적화 알고리즘에는 인간이 필요하다는 연구 결과가 나와 주목된다.

4일 한국과학기술원(KAIST) 기계공학과 공경철 교수가 포함된 국제공동연구팀이 인적 요소를 로봇의 제어 알고리즘에 충분히 반영하는 방법인 '인간과 상호작용하는 로봇의 파라미터 최적화 기술'에 대한 연구 결과를 보면 로봇이 우리의 일상에 깊이 침투할수록 이 로봇은 개별 사용자에게 적합하도록 계속해서 개발돼야 한다.

로봇이 사람과 복잡한 상호작용을 하게 되면 로봇의 성능을 원하는 만큼 끌어올리기 쉽지 않다. 이는 사람마다 서로 다른 행동 특성이 로봇의 동역학적인 특성에 영향을 미치기 때문이다.

이런 경우 로봇이 사람과 동떨어져 동작하는 것보다는 로봇의 정밀도나 안전성을 확보하는 것이 훨씬 까다로워진다. 우리가 흔히 보는 바리스타 로봇이 유리장 안에 갇혀 있는 이유이기도 하다.

이에 HILO 방법이 제안됐는데, 로봇과 사람을 별개의 시스템으로 간주하는 것이 아닌 하나의 통합된 시스템으로 간주해 최적화를 진행하는 방식이다.

HILO 방법은 로봇과 사람이 상호작용하는 시스템에서 ‘개인 맞춤형 자동 최적화’라는 혁신적인 방향성과 가능성을 제시했다.

공경철 교수(엔젤로보틱스 대표이사 겸직)는 “연구하고 있는 웨어러블 로봇의 경우에는 인적 요소가 매우 강하게 작용한다"며 "사람마다 적절한 보행 패턴이 다르고 같은 장애물이라도 극복하는 방법이 제각각이기 때문”이라고 말했다.

또 "HILO 방법을 이용해 하반신 마비 환자가 착용한 웨어러블 로봇의 성능을 개인맞춤형으로 최적화했고 앞으로 웨어러블 로봇의 온라인 자동최적화 기능을 상용화할 계획을 갖고 있다”고 했다.

이번 연구 성과는 국제학술지 '네이처'에 지난 9월 게재됐다.

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