휴머노이드 로봇, 우리 곁으로 다가오고 있다

진석용 2014-09-02

로봇공학(Robotics)에서 휴머노이드 로봇(Humanoid Robot) 또는 줄여서 휴머노이드라고 부르는 로봇은 인간의 신체적 특징을 닮은 외형을 지녔으면서 인간과 유사한 동작을 취할 수 있는 로봇을 뜻한다.
여타 로봇과 달리 휴머노이드는 인간의 오감을 모방한 각종 센서들(가속도/경사/역학/위치 센서, 촉각 센서, 시청각 센서, 음향 센서 등)과 수준 높은 인공지능을 갖추고 있으며, 직립 보행을 할 수 있다. 물론 휴머노이드의 개념은 보다 융통성 있게 적용된다. 상체(Torso)만 닮은 경우 등 머리, 몸, 팔, 다리를 모두 갖추지 않더라도 동일한 범주로 간주되고 있는 것이다.


휴머노이드와 혼용되는 단어들로는 안드로이드(Android), 사이보그(Cyborg) 등이 있다. 안드로이드는 외형뿐 아니라 피부의 촉감 등 여러 모로 인간과 아주 유사해서 구분하기 힘든 로봇 또는 생물학적 존재를 뜻하는 단어이다. 인간과 거의 같게 여기다 보니 여성형 존재를 별도로 구분해서 Gynoid로 부르기도 한다. 특히 생물학적으로도 비슷한 경우, 안드로이드는 인조인간(人造人間)으로 표현하는 것이 적합하다고도 할 수 있다. 그러나 생물학적 존재가 아니라 로봇을 가리키는 경우, 휴머노이드란 단어와 혼용하는 추세라고 볼 수 있다.


사이보그는 팔, 다리, 내장 기관 등 인간의 신체 일부를 인공 수족, 인공 장기 등의 기계(로봇)로 대체했거나 인간과 기계가 결합한 개체를 주로 의미한다. 간혹 보다 확장된 개념으로 사용되어서 독립된 개체로서의 휴머노이드를 지칭하는 경우도 있다. 가장 유명한 영화 속의 사이보그로는 1970년대의 인기 TV 시리즈 ‘600만불의 사나이(The Six Million Dollar Man)’나 ‘소머즈(The Bionic Woman)’ 또는 로보캅(Robocop, 1987년)에 등장했던 주인공들이 있다. 단, 사이보그는 인체에 반영구적으로 보조 기구로서의 로봇을 부착했다는 점에서 필요에 따라 입었다 벗었다 할 수 있는 외골격(Exoskeleton)과는 구분된다.

 


< 목 차 >


Ⅰ. 왜 휴머노이드에 주목해야 하는가?
Ⅱ. 발걸음 빨라진 휴머노이드 연구
Ⅲ. 휴머노이드의 상용화
Ⅳ. MS… 구글, 소프트뱅크

 


Ⅰ. 왜 휴머노이드에 주목해야 하는가?

 


휴머노이드는 인간과 로봇간 상호 작용에 최적화된 로봇


현재 휴머노이드는 인간과의 의사 소통과 상호 작용(Human-Robot Interaction, HRI), 인간의 생활 환경 내에서의 적합성, 경제성 등에서 다른 유형의 로봇들보다 더 우수할 것이라 평가 받고 있고, 그로 인해 잠재적인 활용성도 풍부할 것으로 예상되고 있다.


현재 인간이 로봇을 제어하고 로봇으로부터 제공되는 정보를 받아들이는 인간과 로봇간의 의사 소통(Human-machine Interface, HMI) 방식으로는 화면을 보면서 자판을 두드리거나 조이스틱을 움직이는 방식이 많이 사용되고 있고, 음성 인식이나 촉각 인식(Haptics), 인간 두뇌와의 연결 등도 개발되고 있다. 이 밖에 각종 신체 언어, 표정 등을 인식하고 표현하는 인간과 비슷한 의사 소통 방식 역시 계속 연구되고 있다. 관련 업계에서는 의사 소통의 효율성, 기계에 비해 훨씬 느린 인간의 정보 처리 능력, 인간과의 교감 효과 등을 감안하면 다양한 방식 중에서 인간과 비슷한 의사 소통 방식이 인간에게 가장 편안하고 적합할 것이라 보고 있다. 이러한 예상은 여러 연구와 사용 경험의 축적을 통해 뒷받침되고 있다. 장기간 로봇 연구를 해 온 미국, 일본의 로봇공학자들은 로봇에 인간의 특성이 많이 반영될수록 인간과 로봇의 상호 관계에 최적화된 HMI를 구현할 수 있다는 사실을 확인하기도 했다. 이런 점에서 음성 언어, 신체 언어, 표정 등으로 이해하고 표현하는 인간의 의사 소통 방식과 유사할수록 가장 적합하다는 것이다.


인간의 생활 환경에도 가장 적합한 형태


로봇의 사용(적용) 범위 측면에서도 휴머노이드가 가장 유리할 것이란 의견이 많다. 일단 가장 폭넓은 이동성을 가질 것이란 주장이 제기되고 있다. 각 운송 수단별로 접근 가능한 지구 지표면의 비율을 비교하면 바퀴 방식이 약 30%, 무한궤도 방식이 약 50% 인데 비해 보행 방식, 특히 인간의 다리는 거의 100%이기 때문이라는 것이다. 또한 사용 환경 측면에서도 휴머노이드가 유리할 것으로 예상된다. 일본 산업기술종합연구소(AIST)의 연구 결과에 따르면, 인간의 다리에 맞춰 설계하고 구축된 도시와 건물이란 작동 환경과 인간의 신체와 지능에 맞춰진 도구들로 구성된 인간 사회에서 활용하려면 다른 유형의 로봇보다 인간형 로봇이 더 적합하다는 것이다. 바퀴 달린 로봇 청소기의 단점으로 종종 지적되는 ‘높은 한국식 문턱을 청소기가 스스로 넘지 못하는 사례’는 작동 환경이 로봇의 활용도에 얼마나 제약조건으로 작용하는가를 잘 보여준다고 할 수 있다. 로봇의 작동을 위해 집을 뜯어 고치려는 소비자가 과연 얼마나 될 것인지를 생각해 보면 로봇 수요에 미칠 사용 환경의 중요성은 더욱 절실해진다.


경제성 측면에서도 다른 로봇보다 유리


경제성 측면에서 보더라도 일부 작업에 특화된 로봇을 여러 대 구비하는 것보다 범용 로봇 한대를 보유하는 편이 상대적으로 경제적일 것이란 주장도 설득력을 얻고 있다. 다른 유형의 로봇에 비해 적용할 수 있는 폭이 훨씬 넓은 다용도 도구(Multi-use Tool)가 될 수 있다는 것이다. 심지어 드라이버, 자동차 등 인간의 도구와 기계를 휴머노이드가 조작하게 되면 기존의 도구, 기계를 로봇화하는 확장 효과가 발생할 것이란 의견도 있다. 이러한 상황까지 감안하면 휴머노이드의 경제성은 훨씬 더 커질 수도 있다. 예를 들어 현재 사용 중인 자동차를 휴머노이드가 운전할 수 있다면 자율 주행 자동차를 별도로 구매할 필요가 없어질 수도 있을 것이기 때문이다.


최근 진행되고 있는 DARPA의 Robotics Challenge(DRC)는 사용 환경을 감안한 폭넓은 활용도와 경제성 측면에서 휴머노이드가 가진 상대적인 유용성을 잘 보여준다고 할 수 있다. 재난 지역이란 극한 환경을 상정한 DRC에서 주요 플랫폼으로 사용되는 로봇의 유형이 바로 휴머노이드이기 때문이다.


이러한 휴머노이드만의 상대적인 장점들은 공장의 제조용에서 가정의 개인 서비스까지 다양한 용도와 분야에서 쓰일 수 있는 폭넓은 범용성과 그에 기반한 잠재적인 시장성을 가져다 줄 것으로 예상되고 있다. 그래서 선진국들은 차세대 로봇 산업의 주도권을 잡기 위해 폭넓은 범용성과 잠재적인 시장성을 가진 휴머노이드에 대한 연구 개발을 점차 강화하는 추세이다. 가까운 일본은 로봇 분야의 주도권을 잡기 위해 이미 로봇 운용 체계(OS)를 산학 공동으로 만들려는 계획을 추진하고 있고, 그 플랫폼으로 혼다의 휴머노이드를 이용한 바 있다. 미국 역시 휴머노이드의 연구에 박차를 가하기 위해 2013년부터 DARPA Robotics Challenge를 진행하고 있다.


물론 휴머노이드가 로봇의 가장 이상적인 형태인가에 대해서는 반론도 만만치 않다. 인간의 신체가 효율성 측면에서 완벽하지 않을 것이란 의구심에 기반을 둔 다양한 지적도 있기 때문이다. 예를 들어 인간의 눈은 시야 확보에 불리한 위치에 자리 잡고 있다거나, 다리를 이용한 이족 보행이 경제성이나 효율성 측면에서 반드시 유리하지 않을 수 있다는 지적도 있다.


그렇지만 인간과 로봇 간의 상호 작용(HRI) 과정에서 가장 중요한 역할을 하는 HMI가 우수하다면 이족 보행과 같은 일종의 비효율적인 요인은 충분히 극복될 것으로 보인다. 소프트뱅크(Softbank)의 휴머노이드 페퍼(Pepper)가 감성과 소통에 중점을 두면서도 현재 기술적으로 가장 복잡한 다리 대신 용이한 바퀴를 이용하고 있다는 점은 HMI를 유지하면서도 이족 보행을 포기하고 상용화 가능성 및 에너지 효율성 등의 실용성을 높인 사례가 될 수 있다.


로봇의 플랫폼으로 발전할 가능성


휴머노이드는 어떤 로봇보다도 다양한 기술들이 집대성된 로봇이므로 휴머노이드의 완성은 앞으로 다양한 파급 효과를 몰고 올 것으로 예상된다. 휴머노이드와 다른 유형의 로봇간에 상대적으로 우수한 센서, 기계 부품 등이 상호 적용됨으로써 기술의 발전 속도에 미치는 영향도 있을 것이다. 휴머노이드에 대한 수요가 미래 경쟁 구도에 주는 영향도 있을 것이다.


그 중에서도 본질적으로 가장 중요한 점은 휴머노이드가 하나의 플랫폼으로 작용할 가능성이다. 휴머노이드가 플랫폼화 된다는 것은 각종 로봇에 사용될 하드웨어나 소프트웨어의 기반이 된다는 것이다. 결국 로봇 산업 전반을 좌우할 정도의 영향력을 가질 수 있다는 의미이기도 하다. 미국, 일본 등 로봇 강국들이 로봇 산업의 주도권 확보를 위해 휴머노이드에 주목한 배경 중 가장 중요한 이슈가 바로 휴머노이드의 플랫폼화 가능성일 수도 있다.


휴머노이드가 플랫폼화될 가능성은 충분히 커 보인다. 휴머노이드는 많은 로봇 기술의 집합체이기 때문이다. 인간의 신체 구조와 동작을 모방한 휴머노이드에는 단순한 형태의 로봇들보다 훨씬 복잡한 기계 구조와 구동 소프트웨어가 적용되고 있다. 예를 들어 휴머노이드의 보행 기능을 구현하기 위해서는 바퀴 구동 방식의 로봇보다 더 정교하고 복잡한 기술들이 적용되어야 한다. 균형 유지를 위해 더 많은 센서들이 필요하다. 다리를 구성하는 부품과 소재도 바퀴 방식에 비해 더 많고 복잡하다. 다리의 작동은 3차원 운동에 가까우므로 2차원 운동의 바퀴에 비해 더 많은 자유도가 구현되어야 하고 그만큼 더 많은 액추에이터와 매니퓰레이터가 적용되어야 한다. 마찬가지로 소프트웨어도 3차원 운동 구현을 위해 더 복잡해 질 수 밖에 없다. 또한 하드웨어와 소프트웨어를 총괄하는 운영체제(OS)의 구축도 한층 어려운 문제가 된다.

 


Ⅱ. 발걸음 빨라진 휴머노이드 연구

 


폭발적인 기술의 발전


그 동안 본격적인 휴머노이드가 언제 구현될 것인지 정확히 예측하기는 어렵지만 수십 년 이내에 등장하기는 힘들 것이란 견해가 지배적이었다. 그러나 최근 일부 로봇공학자들과 미래학자, 기업가들은 로봇 기술의 발전 속도가 점점 가속화되는 기하급수적인 단계에 이미 진입했을 가능성을 제기하고 있다. 기계의 인간 대체 가능성에 대한 연구로 잘 알려진 MIT의 에릭 브린욜프슨(Erik Brynjolfsson) 교수는 무엇이든 2배씩 증가하면 처음에는 작지만 갈수록 기하급수적으로 늘어날 수 있다는 체스판 일화와 무어의 법칙(Moore’s Law)을 결부시켜 로봇 기술의 발전 현황에 대한 흥미로운 해석을 제시했다. 컴퓨터를 이용한 비즈니스의 역사가 이미 변혁 과정의 후반부에 진입했다는 것이다. 왜냐 하면, 미국 경제분석국(Bureau of Economic Analysis)이 ‘정보기술’을 비즈니스 투자 분야에 처음 포함한 1958년을 기점으로 18개월마다 2배씩 증가한다는 무어의 법칙을 대입하면, 18개월 단위의 32번째 주기가 되는 2006년에 이미 64개의 칸을 가진 체스판의 중반에 도달했다는 것이다. 이 기준으로 보면, 2014년은 이미 후반부가 몇 단계 진행된 셈이 된다. 썬마이크로시스템즈(Sun Microsystems)의 공동 창업자 빌 조이(Bill Joy)도 2030년 경에는 지금의 개인용 컴퓨터 대비 100만배 정도 강력한 기계가 등장하리라 보고 있고, 리씽크 로보틱스(Rethink Robotics)의 로드니 브룩스(Rodney Brooks)도 컴퓨터가 절대 할 수 없는 부분이라 여겼던 선들이 계속 지워진다는 사실을 지적하면서 기술의 잠재력에 대해 인정하고 있다.


또한 DARPA가 휴머노이드 연구에 적극 나선 것도 의미가 커 보인다. DARPA의 독려로 휴머노이드가 본격화되는 시점이 생각보다 앞당겨질 수 있기 때문이다. 자율 주행 자동차 연구를 대폭 가속화했던 Grand/Urban Challenge(2004~2007년)가 종료된 지 10년도 되지 않아 자율 주행 자동차의 출시가 가시화되기 시작한 최근 상황을 미루어 볼 때, DRC로 인해 휴머노이드 연구도 보다 빠르게 진행될 가능성을 배제할 수 없을 것이다.


DARPA는 자율 주행 자동차 연구에서 큰 성과를 거뒀던 경진 대회 방식의 연구 프로그램을 휴머노이드 연구에 적용한 DARPA Robotics Challenge(DRC)를 2012년 말부터 시작해서 2015년까지 약 3년 일정으로 진행하기 시작하고 있다. 현재 DRC에는 보스턴 다이내믹스(Boston Dynamics), 샤프트(SCHAFT), 카네기 멜론대(Carnegie Mellon University), MIT, KAIST, NASA 등 세계 각국의 기업, 연구소, 대학 등이 참가해서 경쟁을 벌이고 있다.


최근 들어 미국, 유럽 등 기술 선진국에서 로봇의 본격적 도입에 필요한 법, 제도적 장치를 뒷받침하기 위한 인문학적 연구들이 급증하고 있다는 점도 점점 로봇 연구가 가속화되는 분위기를 반영하고 있다. 그래서 기계의 인간 대체 가능성뿐만 아니라 로봇과 관련한 윤리에 대한 연구도 급속하게 늘어나고 있다. “통신 시스템, 생체공학 시스템 그리고 로봇공학 시스템과 인간의 상호 작용에 관한 기술윤리의 등장(2005~2008)”에 초점을 둔 EU의 다국간 공동 연구 프로젝트 ‘윤리-로봇(Ethicbots)’도 그 중 하나이다. 관련 학계에서는 이러한 연구들이 늘어난 배경으로 이미 자동화된 시스템(로봇 관련 기술)이 일상적 활동의 윤리적 영역 속으로 들어왔다고 판단하기 시작했기 때문이라는 점을 들고 있다. 또 가정용 로봇과 서비스 로봇이 등장함에 따라 로봇의 활동 영역이 산업 생산 시설처럼 통제되고 제한적인 환경이 아니라 인간의 일상 활동 영역 속으로 들어오고 있기 때문이라고 한다.


수준 높은 동작을 하는 휴머노이드가 대거 등장


현재 휴머노이드에 대한 연구, 개발은 미국, 일본 등 로봇 강국들이 주도하고 있다. 대중적으로 알려진 휴머노이드의 최초 사례는 최초로 로봇의 이족 보행을 선보였던 일본 와세다 대학의 Wabot-1(1973년)이다. 이후 일본에서는 전자 오르간을 연주하는 Wabot-2(1985년), 로봇의 완성된 이족 보행을 보여줬던 혼다(Honda)의 P2(1996년), 15개의 척추 구조와 약 100개의 힘줄(와이어)로 구동되는 켄타 등 다양한 휴머노이드들을 연구했고, 2000년대 들어서는 귀여운 외모와 완성도 높은 이족 보행을 구현한 아시모(Asimo, 2000년) 등 더욱 완성도 높은 휴머노이드들을 잇달아 발표해 오고 있다.


최근에는 일본의 소프트뱅크(Softbank)가 페퍼(Pepper)를 발표하면서 휴머노이드 로봇으로는 최초의 대중화를 시도하고 있다. 페퍼(Pepper)는 프랑스 알데바란 로보틱스(Aldebaran Robotics)의 휴머노이드 나오(Nao)를 기반으로 한 하드웨어와 나오(Nao)의 OS인 Naoqi OS를 적용한 감성형 휴머노이드이다.
재난 대응용 로봇 연구 촉진을 위해 시작된 DARPA의 Robotics Challenge(DRC)에서는 보스턴 다이내믹스(Boston Dynamics)의 아틀라스(Atlas), 일본 샤프트(SCHAFT)의 HRP-2 등 동작의 완성도가 대폭 향상된 휴머노이드들이 소개되기도 했다. 재해 구난 활동에서 인간이 해결해야 하는 행동들로 구성된 DRC의 시험 종목들에 접한 휴머노이드들은 인간과 흡사한 동작을 여럿 시연해 보였다. 장애물을 피해서 자동차를 운전하거나 자력으로 이동한 후, 각종 잔해를 치우고 사다리를 오르며, 밀거나 당겨서 문을 열고, 인간의 공구를 사용해서 벽을 뚫고, 가스 밸브를 잠그거나 소방 호스의 노즐을 체결하는 등의 과제를 수행해 냈던 것이다.


더 자연스럽고 유연해진 휴머노이드의 동작


동작의 구현이라는 측면에서 평가하면 최근 공개된 휴머노이드들은 상당히 발전했다. 그러나 로봇의 3대 구성 요소인 센서(Sensor), 프로세서(Processor), 실행기(Effector)의 발전 수준은 각각 차이를 보이고 있다.


센서의 경우, 다른 로봇들에도 적용되기 때문에 발전 속도도 그만큼 빨랐다. 주위 환경에서 시각 이미지를 감지, 추출하는 카메라 등의 시각 센서들이나 장애물의 모양이나 거리 등을 측정하는 레이저/적외선 센서, 음성 언어 등의 음향 정보 수집을 위한 마이크 등의 청각 센서, 로봇의 이동과 관련된 가속도, 역학, 위치 센서들은 휴머노이드가 아닌, 다른 형태의 로봇들에게도 꼭 필요하기 때문이다.


그러나 로봇 관련 업계에서는 센서의 해상도, 감지 범위와 정확도 등에 대해서는 아직 해결할 과제가 많은 것으로 보고 있다. 실내나 야외에서 각종 장애물을 탐지하고, 자신의 위치를 정확하게 인식해서 이동한다든지, 주변 상황의 변화나 대상 물체의 정체를 제대로 파악할 수 있어야 하는데 아직은 감지의 속도나 정확도가 낮은 편이기 때문이다.


3대 요소 중에서 연구 성과가 가장 크게 두드러지는 분야로는 실행기, 즉 기계(Machine) 분야를 들 수 있을 것이다. 휴머노이드의 가장 특징적인 동작인 이족 보행을 이제는 자연스럽게 해내고 있기 때문이다. 최초로 이족 보행을 선보였던 일본 와세다 대학의 Wabot-1은 기계 느낌이 물씬 들 만큼 부자연스러운 움직임을 보여준 반면, 최근 수년간 공개된 휴머노이드들은 인간과 흡사한 걸음걸이를 보여주고 계단도 오르내리며 총총걸음으로 뛸 수도 있을 만큼 발전했다. 보스턴 다이내믹스(Boston Dynamics)의 펫맨(Petman)이나 아틀라스(Atlas) 등의 휴머노이드들은 외부 충격을 이겨낼 만큼 균형을 잘 잡으면서도 자연스럽게 걸을 정도로 한 단계 발전한 보행 성능을 과시하기도 했다.


또한 이족 보행 외의 동작들의 구현에 대해서도 실행기는 상당히 높은 수준에 이르렀다고 할 수 있다. 팔 부위는 공장 제조용으로 투입되고 있는 기존 산업용 로봇의 발전 수혜를 힘 입은 바가 컸는데, 최근 들어서는 촉각, 레이저, 3D 등 다양한 감각 센서의 발달에 따라 달걀을 깨지 않을 만큼 섬세하고, 사람처럼 부드럽고 유연하게 동작할 만큼 높은 완성도를 보이고 있다.


구글(Google)의 로봇 사업을 주도하는 앤디 루빈(Andy Rubin)도 로봇의 3대 구성 요소 중 가장 발달한 분야로 로봇의 이동이나 손, 팔 등의 동작을 담당하는 하드웨어를 꼽기도 했다.


이처럼 휴머노이드답게 인간을 닮은 동작 성능의 향상은 매년 개최되는 세계적인 규모의 로봇 연구 개발 활동인 로봇 축구(RoboCup Soccer)의 Soccer Humanoid League와 Standard Platform 종목 경기를 통해서도 확인된다. 이 경기에 참가하는 휴머노이드들은 원격 조종을 받지 않는다. 대신 완전한 자율성을 기반으로 인간처럼 시각적 이미지로 공을 추적하는 동시에 스스로 균형을 유지하면서 걷고 뛰고 차는 능력도 갖추고 있다. 또한 운동장이란 제한된 환경 내에서의 위치 인식 및 이동 능력도 갖추고 있고, 팀 경기인 만큼 다른 로봇과의 협동 능력도 보유하고 있다. 그래서 공이 굴러가면 모든 로봇이 동시에 달려드는 일이 없고 각자의 위치와 역할에 따라 움직인다. 최근에 열린 2014년의 Standard Platform 경기에서는 골키퍼 역할을 맡은 휴머노이드 나오(Nao)가 다리를 벌리면서 슛을 막는 등의 다양한 행동을 선보일 만큼 동작의 완성도는 매년 높아지고 있다.


휴머노이드와 인공지능은 불가분의 관계


애초 휴머노이드가 관심을 받았던 이유 중 하나는 다른 로봇보다 더 인간의 특성이 많이 반영되어 있어서 인간과 로봇간의 상호 관계를 증대시킬 수 있다는 휴머노이드만의 HMI 때문이었다. 이런 특성 때문에 휴머노이드의 활동 영역은 다른 유형의 로봇보다도 인간에 더욱 근접할 것으로 보인다. 따라서 휴머노이드에 보다 적합한 인공지능이 되기 위한 주요 조건들 중 하나는 인간과 자연스러운 의사 소통이 가능한가 하는 점이 될 수 있다.


이것은 만족스러운 수준의 휴머노이드를 구현하기 위해서는 높은 수준의 인공지능, 일정 수준 이상의 자율성을 가진 인공지능이 반드시 필요하다는 의미이기도 하다. 로봇의 3대 패러다임 중 하나인 프로세서(Processor)를 대표하는 인공지능(Artificial Intelligence)은 휴머노이드가 인간처럼 자연스러운 동작을 할 수 있게 만들뿐더러 인간과 유연하게 의사 소통을 할 수 있도록 하는 데에 필수적인 요소이기 때문이다. 그래서 휴머노이드의 완성도는 인공지능의 발전과 그 궤를 같이 할 것이라고도 볼 수 있다.


인공지능의 연구는 자율성과 의사 소통 향상에 집중


현재 인공지능의 발달 수준은 휴머노이드를 충분히 구현하기에는 아직 부족해 보인다. 팔의 움직임이나 이족 보행 등 인간과 유사한 동작을 할 수 있을 만큼 동작 구현에 관련된 프로세서(소프트웨어)의 성능은 상당히 높은 수준으로 발전했지만, 아직 인간의 대화 내용을 인식하고 인간의 감성, 감정을 파악한 후 그에 부응해서 표현하는 등의 의사 소통 능력은 아직 만족스럽지 못하기 때문이다. 기계의 지능이 인간에 필적하는지를 판별하는 튜링 테스트를 제대로 통과한 인공지능이 아직 드물다는 사실도 인공지능의 발전 현황을 잘 보여준다고 할 수 있다. 인공지능은 파편처럼 널려 있는 작은 정보들을 스스로 빠르게 조합해서 의미 있는 정보를 추출할 수 있어야 하는데, 대량의 정보 저장을 위한 용량의 문제, 정보 처리의 속도 문제 등 해결할 문제가 산적해 있다.


이런 부족한 점을 보완하기 위해 최근 휴머노이드의 인공지능을 발전시키려는 연구는 크게 두 가지 기능에 주안점을 두고 진행되는 것으로 보인다. 하나는 주변 환경을 탐지해서 획득한 정보를 인간처럼 해석하고 자율적으로 판단하도록 하는 것이고, 또 하나는 인간과 보다 원활하게 의사 소통할 수 있도록 사회성을 키우는 것이다. 또한 이런 두 가지 기능의 향상도 과거와 다른 방식으로 진행되고 있다. 초창기처럼 모든 정보와 처리 방식을 사전에 프로그램화해서 입력해 놓는 것이 아니라 인공지능을 ‘학습’시켜서 스스로 적절한 처리 방식을 구축하도록 하고 있는 것이다. 현재 주로 사용되는 인공지능의 학습 기법들로는 각종 센서를 통해 입수된 정보나 빅데이터를 이용해서 스스로 분석하고 판단하는 기계 학습(Machine Learning)이나 심층 학습(Deep Learning) 또는 클라우드를 통해 개별 휴머노이드의 학습 내용을 동종의 다른 개체들과 공유하는 방식 등이 있다.


인지, 판단 능력의 향상은 시각, 청각, 촉각 등 다양한 센서를 통해 입수된 각종 정보 처리, 판단, 대응 동작 결정에 중점을 두고 이루어지고 있다. 입수된 정보에는 인간의 각종 지시, 주변 환경의 변화 등이 포함된다. 인공지능의 판단 능력은 최근 20년간 획기적으로 향상되면서 주목할 만한 사례들을 양산해 오고 있다. 얼마나 인공지능이 발달했는지를 대중들에게 널리 알린 최초의 사례로는 1997년 세계 체스 챔피언을 상대로 한 대결에서 2승 3무 1패의 전적으로 승리한 IBM의 딥 블루(Deep Blue)를 들 수 있다. 당시 경기 과정을 지켜본 사람들은 딥 블루가 비록 존재론적으로는 인간이 아니지만 사실상 인간일지도 모른다는 인상을 받기도 했다고 한다. 일반적인 컴퓨터가 상대의 수에 대응하지 않고 완벽한 수를 찾는 데에만 골몰하는 것과는 달리, 딥 블루는 마치 인간이 두는 것처럼 체스를 했기 때문이라는 것이다. 그래서 버그로 인한 딥 블루의 실수가 오히려 우수한 지능의 신호로 간주되었다는 에피소드도 남길 만큼 딥 블루의 등장은 사람들에게 깊은 인상을 심어주었다. 이와 비슷한 양상은 2011년 IBM의 인공지능 왓슨(Watson)이 TV 퀴즈쇼에서 인간과 경쟁해서 우승을 거두는 상황에서 다시 재연되기도 했다.


감정을 가진 사회적 로봇도 개발되는 중


현재 인공지능의 의사 소통 능력과 인간과 교감할 수 있는 인공지능의 감성을 발달시키려는 노력도 병행되고 있다. 비록 완벽하지는 않지만 음성 언어 등을 이용한 의사 소통의 가능성은 대화형 알고리듬을 강화시킨 인공지능들을 통해 어느 정도 구현될 만큼 발전한 상황이다. 음성 언어를 이용한 대화 기능의 수준은 이미 상용화된 애플(Apple)의 시리(Siri)나 구글(Google)의 나우(Now), 마이크로소프트(Microsoft)의 코타나(Kortana) 등 스마트폰의 지능형 개인 비서 서비스들을 통해서도 확인된다.


음성 언어가 아니라 인간의 표정, 억양, 목소리, 기타 신체적 반응 등 사회적 단서들을 시각, 청각, 촉각 등 다양한 센서를 통해 인식해서 대화 내용과 함께 분석한 후 마치 인간처럼 감정이 담긴 적절한 반응(표정, 동작, 대화 등)을 보일 수 있도록 하는 기능들도 계속 발전하고 있다. 1990년대 후반부터 MIT에서는, 지금은 사회적 로봇(Social Robot)이라 불리는 일련의 휴머노이드 로봇들을 이용해서 인공지능의 학습 능력과 감성(감정) 표현에 대한 다양한 연구를 진행해 오고 있다. 2000년대 초반에는 키스멧(Kismet)이라는 휴머노이드를 통해 감성적 반응과 자율적 활동성을 결합시키려는 시도를 하기도 했다. 어린 아이의 얼굴을 형상화한 로봇 키스멧(Kismet)은 말을 거는 사람의 목소리, 억양 등 다양한 요소들을 종합 분석해서 머리, 귀, 눈썹 등을 움직여 두려움, 놀람, 관심, 슬픔 등 여덟 가지의 감정 표현을 하는데 성공했고, 심지어 사람이 너무 가까이 다가서면 뒤로 몸을 젖히는 등의 반응도 할 수 있었다.


이후 후속 연구에서는 팔, 다리를 모두 갖췄고 영화 그렘린(Gremlin)에 나오는 생명체를 닮았던 휴머노이드 레오나르도(Leonardo)에게 유아기 발달 이론을 접목시켜서 휴머노이드의  감성 기능을 향상시키려고 노력했다. 어린 아이들이 부모와의 교감을 통해 사회성을 키우듯이 레오나르도도 자신을 돌보는 학생들과의 교감을 통해 스스로 사회성을 키울 수 있도록 하는 연구를 진행했던 것이다. 가장 기본적인 인간 관계의 기술 중 하나인 사회적 참조(Social Referencing) 기술을 적용한 당시 연구에서는 레오나르도가 인간과 보다 자연스럽게 상호 작용하는 성과를 거두기도 했다.


또한 MIT에서는 곰 인형 테디를 닮은 허거블(Huggable)이나 넥시(Nexi) 등 보다 우수한 성능을 가진 휴머노이드들을 만들어서 보스턴 지역 양로원에 제공하고 노년층이 어떤 반응을 보이는지 실험한 바 있다. 당시 노인들이 보인 반응은 상당히 고무적이었던 것으로 알려진다. 휴머노이드를 처음 접했던 노년층의 상당 수가 보자마자 악수를 하고 안아주는 친화적인 반응을 보였고, 넥시(Nexi)가 보다 많은 표현을 할수록 노인들도 넥시와 좀더 오래 얘기하고 개인적인 경험까지도 털어놓으려 하는 등 마치 인간을 대하듯이 하고 진짜 대화를 나누고 싶어하는 사실을 발견했던 것이다.


이러한 사회적 로봇의 상용화가 가시화될 조짐도 보이고 있다. 2015년경 출시될 것으로 발표된 소프트뱅크(Softbank)의 페퍼(Pepper)가 그 주인공이다. 페퍼(Pepper)는 클라우드에 공동으로 축적한 DB를 기반으로 학습해서 지적 능력과 동작 수준을 스스로 향상시키고, 인간의 감정을 읽고 반응하는 ‘세계 최초의 감정을 읽을 수 있는 가정용 로봇’으로 소개된 바 있다.

 


Ⅲ. 휴머노이드의 상용화

 


연구소에서 시장으로


현재 휴머노이드는 민간 연구소, 대학, 기업 등에서 로봇의 성능 향상을 위한 연구, 개발용 도구(Research Tool)의 용도로 많이 사용되고 있다. 대학, 기업, 각종 연구소들이 로봇의 성능 향상을 위한 연구용으로 자체 제작하기도 하고, 완성도 높은 휴머노이드를 일종의 표준 제품처럼 구매해서 연구에 이용하는 경우도 있다. 동작의 완성도를 높이는데 기여한 일본 혼다(Honda)의 아시모(Asimo), 보스턴 다이내믹스(Boston Dynamics)의 아틀라스(Atlas), 펫맨(Petman)이라든지, 의사 소통 및 사회성 구현을 위해 사용된 MIT의 키스멧(Kismet), 넥시(Nexi), 사우스캘리포니아대학(USC)의 밴디트(Bandit)는 모두 자체 수요를 위해 제작된 휴머노이드들이다.


많은 기업이나 연구소에서 휴머노이드 연구에 사용하는 경우로는 프랑스 알데바란 로보틱스(Aldebaran Robotics)의 나오(Nao)를 들 수 있다. 나오(Nao)는 로봇 축구 대회(RoboCup Soccer)의 표준 휴머노이드로도 사용되고 있고, 대학, 연구소, 기업들에도 휴머노이드 연구용으로 다수 판매된 것으로 알려진다. 이 중 보스턴 다이내믹스(Boston Dynamics)의 아틀라스(Atlas)는 현재 DRC에서 표준형 휴머노이드로 사용되고 있고, 밴디트(Bandit)는 향후 상용화를 염두에 두고 있기도 하다.


공연, 고객 응대 서비스


이처럼 당장에는 휴머노이드의 용도가 연구 분야에 한정되고 있지만, 일부 서비스 산업에서는 머지않아 휴머노이드가 상용화될 수 있을 것으로 보인다.


먼저 만화, 영화의 등장인물들을 구현한 기계, 로봇 등을 의미하는 애니매트로닉스(Animatronics) 분야에서 사용될 수 있을 것으로 보인다. 디즈니랜드 등 어린이를 대상으로 놀이공원이나 기타 공연장 등 실생활에 인접한 영역의 애니매트로닉스(Animatronics)는 이미 1960년대부터 발달했지만 기술의 한계로 인해 미리 입력된 반응만 할 수 있는 단순한 로봇들이 사용되었다. 애니매트로닉스에서 잘 알려진 사례로는 1965년부터 공연하기 시작한 디즈니랜드의 링컨 대통령, 노래하고 춤추며 악기를 연주하는 유니버설 스튜디오(Universal Studios)의 우르술라(Ursula) 등이 있다.


그런데 2000년대 들어 애니매트로닉스 분야에서도 관객의 요구에 반응할 수 있는 대화형 로봇에 대한 요구가 나타났고 2009년에는 디즈니(Disney)가 대화형 버전에 대해 자율성을 가졌다는 의미의 오토노매트로닉스(Autonomatronics)란 별도의 호칭을 부여하면서 새로운 분야로 발전하고 있다. 이러한 요구에 부응해서 관람객들에게 보다 다양한 반응과 현실적인 동작을 보여줄 수 있는 최근의 휴머노이드들은 현재 사용되는 단순한 로봇들을 빠르게 대체할 수 있을 것으로 예상된다.


감성 교류 등 가정용 서비스 로봇도 개발 단계


개인용 서비스 분야도 가격 경쟁력과 같은 일부 조건만 충족할 수 있다면 상용화 시점을 보다 앞당길 수 있을 것으로 보인다. 반려 동물과 같은 역할을 담당하는 감성형 로봇의 효과가 미국, 일본의 다양한 연구 결과들을 통해 이미 확인되었고, 교육용 교재 등으로의 효과도 인정받는 등 잠재적 수요 가능성이 커지고 있기 때문이다. 그래서 노년층이나 어린이를 대상으로 한 감성 서비스라든지 자폐증 치료 등의 몇몇 용도에 대해서는 이미 상용화 가능성을 염두에 둔 휴머노이드 연구들이 진행되고 있기도 하다.


이러한 잠재 수요에 부응해서 감성 교류, 사회성 등 특정 기능에 중점을 두고 설계된 로봇으로는 소프트뱅크(Softbank)의 페퍼(Pepper), 자폐증 아동의 치료를 위한 사회성 로봇으로 개발되고 있는 사우스캘리포니아대학(USC)의 밴디트(Bandit) 등을 들 수 있다. 감성 교류를 할 수 있는 휴머노이드들은 가정이나 학교의 교육용 장난감(에듀테인먼트)으로도 사용될 수 있을 것으로 보인다.


산업용 휴머노이드의 등장


서비스업이나 제조업 중에도 휴머노이드의 도입이 비교적 이른 시기에 가능해질 분야가 생기고 있다. 육체 노동을 포함하면서도 비교적 단순하고 반복적이거나 정형화된 업무일수록 휴머노이드의 투입 효과가 클 것이기 때문이다. 휴머노이드의 도입 가능성이 거론되는 업무로는 대형 건물이나 공연장에서의 안내, 접대 업무를 맡는 리셉셔니스트라든지 직접 고객을 응대하면서도 단순한 계산 등을 담당하는 대형 마트, 백화점 등의 계산대 담당 등이 있다.또한 제조업 중에서도 간단한 육체 노동을 포함한 업무에 우선 투입될 수 있을 것으로 보인다. 최근 로봇 전시회들에서는 카메라, 적외선, 레이저 등의 센서와 팔 동작을 결부시켜서 작은 부품의 단순 분류에서부터 분류 후 조립 작업까지 시연해 보이는 휴머노이드들이 속속 등장하고 있다. 그래서 사전에 입력된 작업만 천편일률적으로 반복하는 기존 산업용 로봇들에 비해 다양한 정보를 감지하는 각종 센서와 자율성을 가진 인공지능을 탑재한 최근의 휴머노이드들의 생산성이 보다 클 것이란 예상이 점차 늘어나고 있다. 휴머노이드들이 기존 산업용 로봇을 대체할 가능성이 커지고 있는 것이다.


관련해서 가장 주목 받는 휴머노이드는 2012년 말에 등장한 리씽크 로보틱스(Rethink Robotics)의 박스터(Baxter)이다. 누구든지 학습시킬 수 있는 편의성과 주변 여건의 변화에 자율적으로 적응해서 동작을 바꿀 수 있다는 융통성을 보유했다고 알려지기 때문이다. 이러한 편의성과 융통성은 전문가들이 미리 복잡한 프로그램을 입력해야 하고, 주변 여건의 변화에 관계없이 사전에 입력된 행동만 반복할 수 있는 기존 산업용 로봇에 비해 박스터(Baxter)의 활용 폭을 훨씬 넓게 만들 수 있을 것이다. 만일 좀더 크게 만들고 실행기의 출력도 높이면 자동차 공장 등에서 작업하는 대형 산업용 로봇까지도 대체할 가능성이 있다.
보다 장기적인 관점에서는 많이 거론되듯이 가정에서의 가사 지원, 병원에서의 간병, 간호 보조 업무 등에도 투입될 수 있을 것이다. 만일 재난 대응용 휴머노이드가 성공적으로 개발된다면 재난 현장과 비슷한 작업 환경인 자원 탐사/개발 현장에서도 유용하게 쓰일 것으로 예상해 볼 수 있다.

 

각종 로봇 기술이 모두 적용된 복합체로서 로봇 기술의 플랫폼으로 작용할 가능성도 커지고 있다. 서비스 로봇의 성격을 지닌 휴머노이드가 산업용 로봇의 대체재로 발전하고 있는 최근 사례는 휴머노이드의 플랫폼화 가능성을 보여준다고 할 수 있을 것이다.


이뿐 아니라 휴머노이드에 적용된 개별 기술들이 가져올 파급 효과도 상당할 것으로 예상된다. 일단 휴머노이드의 제작 의도가 인간의 생활 환경에 가장 적합한 로봇의 구현이었던 만큼 인간이 활동하는 곳이면 어디든지 동반할 수 있을 것이기 때문이다. 그래서 다른 유형의 로봇이나 독립된 개체로서의 인공지능보다 인간을 대체할 수 있는 영역도 더 확대될 수 있을 것이다. 또한 이족 보행, 인간과 닮은 동작 등 휴머노이드의 기술들이 다른 유형의 로봇에 적용되어서 성능 향상에 이바지할 수도 있을 것이기 때문이다.

 


Ⅳ. MS… 구글, 소프트뱅크

 


애초 휴머노이드에 대한 연구는 신체적 장애를 가진 인간을 보조할 기계나 인공 수족 등 보고기구를 더 우수하게 만들고자 하는 데에서 출발한 것으로 알려진다. 그러나 지금은 인간의 동작이나 업무 보조에서 나아가 업무 대행까지 맡을 수 있는 독립된 개체로 발전하고 있다. 그래서 그간 산업용 로봇이 해 온 단순하고 반복적인 작업에서부터 반복적이지 않으면서도 인간에겐 어렵고 지저분한 일을 대행할 수 있을 것으로 기대되고 있다. 재난 구조, 심해 등의 극지 탐사, 복귀 가능성이 희박한 장거리 우주 탐사를 인간 대신 수행할 수도 있을 것이고 고령화 사회가 도래하면 인간 대신 환자나 고령자를 돕는 업무도 수행할 수 있을 것이란 기대를 하기도 한다.


물론 아직은 휴머노이드의 실용도가 무척 낮은 것이 사실이다. 일본에서 집중적으로 연구해 오면서 화려한 조명을 받아 왔던 휴머노이드들은 정작 일본 원전 사태 당시에는 무용지물이 되었다. 오히려 기본 기능에만 충실하게 제작되어서 그다지 주목 받지 못했던 단순한 형태의 로봇들이 휴머노이드가 하지 못한 탐사, 수색 임무를 수행했다. 그래서 911 테러나 일본 원전 사태 당시 인명 수색 및 피해 복구 작업에 투입되었던 캐터필러가 달린 로봇, 팩봇(Packbot)과 워리어(Warrior)를 만들었던 아이로봇(iRobot)의 CEO 콜린 앵글(Colin Angel)은 일본 대기업들은 기술과 자본을 과시하기 위해 ‘인간을 닮은 로봇’을 만들었지만 자신들은 ‘인간을 위한’ 로봇을 만들었다고 평하기도 했다.


상당한 지적능력을 가진 휴머노이드를 상용화하기에는 아직 갈 길이 멀다. 영화에 나오듯이 마치 인간처럼 생각하고 행동하는 휴머노이드가 등장할 것인가에 대해서는 심지어 학계 내부에서조차도 전망이 엇갈리고 있다. 감성 컴퓨팅 분야의 창시자로 알려진 학자는 프로그램이나 기계로 도저히 구현할 수 없는 인간만의 불가사의한 영역이 있다고 보았다. 사회적 로봇 키스멧(Kismet)을 제작하고 연구한 학자는 인공지능 연구의 최종 목표가 단지 인간을 보조하는 기계를 만드는 것이지 인간과 동일한 기계를 만드는 것은 아니라고 주장하기도 했다.


그렇지만 이 같은 논쟁들을 뒤집어 보면, 로봇이 인간과 완전히 동일한 수준까지 발전하는 데에 대해서만 이견이 있을 뿐이지, 머지 않아 인간을 닮은 동작을 하고 어느 정도의 의사 소통도 할 수 있는 로봇이 등장하리란 전망에 대해서는 공감대가 형성되어 있는 것으로도 해석된다. 이런 점에서 공연 등 제한된 일부 서비스 산업뿐만 아니라 개인 서비스 영역에서의 휴머노이드 상용화 가능성이 점점 커진다고 봐도 무리는 아닐 것이다.


최근 로봇 관련 업계에서는 로봇 시장 창출의 돌파구를 만들어 줄 킬러 애플리케이션의 탄생을 고대하면서도, 그간 공개되었던 많은 로봇들이 단지 이벤트성 흥미만 유발할 뿐, 실질적인 필요성을 도출해 내기에는 부족한 점이 많았다는 점에도 공감하고 있다. 이런 점에서 2015년 상용화가 예고된 휴머노이드 페퍼(Pepper)가 일반 소비자들로부터 어떤 반응을 끌어낼 수 있을 것인가에 이목이 집중되고 있다. 휴머노이드의 상용화 가능성을 타진해 볼 기회이기도 하고, 어쩌면 스마트폰 시장에서 아이폰이 그랬던 것처럼 가정용 서비스 로봇 시장 창출의 선두 주자가 될 지도 모르기 때문이다. 같은 맥락에서 산업용 로봇의 대체 가능성을 타진하고 있는 박스터(Baxter)도 많은 관심을 받고 있다.


2007년 빌 게이츠(Bill Gates)는 당시의 로봇 산업과 PC 산업의 초창기 상황이 매우 유사하므로 로봇도 장차 표준 운영 시스템(Operating System)이 중요해 질 것이란 점을 간파하고 로봇 산업에 뛰어들었다. 결과적으로 그 도전은 다소 일렀던 게 되었다. 당시에는 로봇 기술이 미진했기 때문이다.


7년이 지난 지금은 구글(Google)을 필두로 소프트뱅크(Softbank), 아마존(Amazon) 등 글로벌 기업들이 대거 로봇 개발에 참여하고 있다. 지금 구글(Google)은 누구보다도 적극적으로 로봇 기업들을 인수하고 있다. 특히 래리 페이지(Larry Page)는 로봇 부문의 지휘봉을 안드로이드(Android)를 개발했던 앤디 루빈(Andy Rubin)에게 맡겨 스마트폰에 이어 로봇분야의 플랫폼을 준비하는 것 아니냐는 추측도 불러 일으키고 있다.


이제 로봇, 휴머노이드는 연구실 문을 열고 세상으로 나오기 시작하고 있다. 2007년에 선을 보인 스마트폰이 세상을 평정하고 이미 성숙단계에 접어든 것을 생각하면 휴머노이드의 발걸음도 생각보다 빠를 가능성이 커 보인다.  <끝>