로보틱스 너머 지능형 ‘클라우드 로봇’ 등장

스마트팩토리 고도화 단계, 멀티모달로 ‘스스로 시스템 맥락 파악’
로봇이 ‘작업자 반응’ 원인 분석, 최적화하는 심층강화학습 기술 접목

'2022 로보월드'에 참가한 업체의 부스

[중소기업투데이 조민혁 기자] 클라우드는 디지털트윈의 또 다른 핵심 아키텍처가 되고 있다. 특히 이를 이용해 클라우드제공업체(CSP)로부터 지능형 로봇 SW를 제공받는 ‘클라우드 로보틱스’도 디지털 트윈 내지 스마트팩토리의 유용한 방식으로 주목받고 있다.

클라우드 네이티브가 보편화되면서 로보틱스 역시 온 프레미스 기반의 로봇 자동화를 탈피, 클라우드 공유 시스템으로 바뀌고 있는 것이다.

클라우드를 통해 일단 지능화된 학습 모델을 활용하면서 다양한 공간이나, 사물, 사람들, 그리고 지속적으로 변화하는 환경에 로봇이 탄력적이고 지능적으로 대응하는 것이다.

한국전자통신연구원에 따르면 이는 일단 클라우드 협업을 통해 지역을 초월한 ‘전역 최적 지능’을 제공받는게 핵심이다. 이를 서비스 로봇의 지능에 결합함으로써 단순 반복 기능에 그쳤던 로봇의 지능 수준을 크게 높인 것으로 알려졌다. 즉 종전의 서비스 로봇과는 전혀 다른 ‘전역지능 적용 기술’이 개발, 적용된 것이다.

이에 따르면 ‘클라우드 로봇 지능’은 대상에 대한 복합적 맥락을 이해하는 지능형 멀티모달 맥락이 바탕이 되고 있다. 이를 통해 서비스 개인화와 특화를 시도하며, 지역적, 혹은 전역 최적 기능이 핵심이다. 또 클라우드 로봇 복합인공지능 시스템을 연동한 점도 특징이다.

멀티모달로 시스템의 특징 분석 ‘데이터셋’ 구축

우선 이는 ‘멀티모달 맥락을 이해하는 기술’이 적용됐다. 이를 통해 ▲개인ㆍ군집 특성을 기반으로 개인화된 맥락을 이해하는 기술을 개발했다. 또 ▲물체와, 물체 상태, 상태 변화 감지를 기반으로 기술 구현의 맥락을 이해하며, 멀티모달 정보 융합을 통해 맥락을 이해하는 기술도 개발했다.

연구진은 또한 ‘’멀티모달‘을 기반으로 한 작업자 반응 검출과 해석이 가능하게 했다. 또 현장 ‘작업자 반응’의 원인을 추정하는 기술과, 로봇 서비스 정책의 최적화를 위한 심층강화학습 기술도 개발했다.

특히 ‘멀티모달 맥락을 이해’하게 함으로써 분석 대상이나 시스템의 불변 혹은 가변적 특징과 외형 특징을 인식하는 데이터셋을 구축하고, 물체 상태에 대한 데이터셋을 구축한다. 또한 지역적 적응 학습을 통해 테스트베드와 실제 환경 기반의 맥락을 이해하는 지능에 적응하는 학습 데이터셋을 구축했다. 또한 테스트베드와 실제 환경 기반의 서비스를 개인화, 특화하는 학습 데이터셋도 구축했다.

 

'2022 로보월드' 에 참가한 업체 부스

이는 또 ‘클라우드 로봇 복합인공지능 시스템’을 연동한 점이 특징이다. 즉, 클라우드 로봇 복합인공지능 시스템 인터페이스를 연동하고, ▲비상 상황이나 오작동에 대응하는 원격조작 지원 기능, ▲로봇 지능의 패키징(PaaS)과 클라우드 로봇을 탑재한 점이 돋보인다.

이런 노력을 ‘클라우드 로봇’은 작동해야 하는 도메인 2개 이상(다중 도메인)의 맥락을 이해하고, 서비스 개인화, 적응 학습, ‘최적 지능’ 적용 학습기술을 검증할 수 있다.

또한 ▲다중 도메인을 대상으로 서로 다른 종류의 로봇을 운영하기 위한 테스트베드와 실제 환경을 구축하고, 다수의 실증 실험과 데이터 분석을 통한 검증 결과를 도출했다.

“기존 로보틱스 기술적 한계 극복”

클라우드 로봇 지능 기술은 기존 로보틱스의 기술적 한계를 극복한 것으로 평가된다.

기존 로봇 지능은 고객이나 상황 변화와 무관하게 동일한 대응을 반복할 뿐이다. 다양한 맥락에 대응할 수 없다. 또 로봇을 설치한 환경이나 조건에 따라 성능이 크게 차이가 난다. 적응에 필요한 학습용 데이터가 부족해서 훈련 효과가 떨어지는 것도 단점으로 꼽힌다.

장민수 한국전자통신연구원 책임연구원은 이에 관한 기술보고서에서 특히 “기존 로봇은 적응 학습을 하더라도 운용 환경에 한정된 데이터와 경험으로만 훈련할 수 밖에 없다”면서 “이로 인해 데이터 편향성이나, 데이터 불균형, 데이터 부재로 인한 맥락 이해 능력이 떨어지고, 서비스 대응 능력이 미흡한 현실”이라고 연구 배경을 밝혔다.

다시 말해 “멀티 모달에 의한 맥락 이해와 서비스 개인화와 특화를 기함으로써 고도의 지능형 클라우드 로봇 기술을 구현할 수 있게 된 것”이란 설명이다.

한편 국내에선 한국전자통신연구원 인간로봇상호작용연구실을 비롯해, KAIST, 포스텍 등이 이같은 지능형 클라우드 로봇 기술 연구를 주도하고 있다.

출처 : 중소기업투데이(http://www.sbiztoday.kr)