자동화 생산공정에 사용되는 로봇팔은 특정한 작업을 수행하기 위해 일련의 학습 과정을 거친다. 전문 엔지니어가 로봇이 움직이는 동작에 대한 정밀 수치를 미리 입력·교정해 빠르고 정확한 반복 작업을 가능하게 한다. 로봇으로만 이뤄진 공정뿐 아니라 사람-로봇 간 협력 업무도 이뤄진다.
미국 위스콘신대학 매디슨 캠퍼스 연구진은 직접 수치를 입력하는 것이 아니라 로봇이 사람 행동을 관찰하는 것을 통해 작업을 습득할 수 있는 기술을 공개했다.
관련 논문에는 설거지하는 사람을 로봇 팔이 돕도록 만들기 위해 어떻게 가르칠 수 있는가에 대한 내용이 담겼다. 로봇이 인간 동작을 흉내내거나 최소한 인간 시연을 인식해 스스로 행동을 계획하는 것이 목표다.
연구진은 한 사람이 접시를 닦아 다른 사람에게 전달하고 이를 건조대에 올리는 협력 행동을 키넥트 센서를 가진 로봇 앞에서 시연했다. 사람이 접시를 주고받는 동안 움직임을 인식하는 키넥트 센서가 팔의 속도와 위치를 추적하는 것이다.
우선 습득한 정보를 바탕으로 로봇이 받는 사람 역할을 수행할 수 있게 반복 작업을 진행했다. 이어 주는 사람 역할을 대신할 수 있도록 설치하고 키넥트 센서로 인간 파트너 행동을 관찰하도록 환경을 조성했다. 일련의 학습 과정을 거친 로봇 알고리즘은 인간 파트너가 다음 접시를 받기 위해 언제 준비가 되는지 90% 이상 정확도로 예측해 냈다.
로봇은 사람과 협력 작업을 수행할 때 3가지 다른 전략으로 반응하도록 프로그래밍됐다. 인간 파트너 준비 여부와 상관없이 적극적으로 접시를 내밀면서 가능한 한 빨리 일을 수행하는 전략과 인간 파트너가 이전 접시를 완전하게 끝내고 다음 접시를 전달받을 준비가 될 때까지 기다리는 전략, 로봇이 인간 행동을 모사해 작업을 천천히 하거나 멈춰가면서 인간 파트너에 맞춰 반응하는 전략이다.
연구진은 향후 로봇이 식료품을 내리거나 인간 작업자에게 조립용 부품을 전달하는 등 다양한 분야에 활용될 것으로 기대했다. 관찰 학습 시스템으로 더 많은 작업에 대해 추가 표본 조사와 연구가 이뤄지면 산업용을 넘어 일반 가정에도 보조용 로봇을 도입할 수 있을 전망이다.
박정은기자 jepark@etnews.com
