100년된 꿈, 로봇 시대가 열리고 있다
서비스 로봇이 몰고 올 변화…1인 1로봇의 Pax Robotica
로봇 세상을 꿈꾸는 세대가 지금의 청소년 세대만은 아니다. 이미 50~60대가 된 기성세대도 어린 시절엔 로봇 세상을 꿈꾸며 살았다. 그들은 어른이 됐을 때 로봇 세상이 펼쳐지리라는 상상을 했었다. 세상은 그 동안 인터넷과 스마트폰 등의 획기적인 기술들로 많은 변화를 겪어 왔지만 로봇의 꿈은 별로 변한 게 없다. 상상 속의 로봇 같지 않은 산업용 로봇은 생산 현장에 도입됐지만 기대했던 로봇은 아직 상상 속에만 있었던 것이다. 그러나 이제 그 상상 속의 로봇이 현실로 나오기 시작하고 있다. 100여년간 꿈 속에 있었던 로봇이 점차 일상 속으로 들어오고 있는 것이다.
일본 원전 사고 처리에 로봇이 동원된 건 알려진 사실이다. 구글이 시현해 보였던 무인 자율 주행 자동차는 이미 실리콘 밸리에서 10대 이상 운행 중에 있다. 아마존은 무인 비행기로 배달 서비스를 수행하겠다고 선언했다. 또한 집 안으로 들어온 청소 로봇, 반려용 로봇 등은 이제 새롭지 않을 정도로 우리 속에 스며들고 있다. 2000년대 초반 전체 로봇 시장에 1/8에 불과하던 서비스 로봇 시장은 2010년 즈음 전체 시장의 약 40%를 차지하게 된다.
급격히 발전되는 분야별 기술들
로봇이 우리 앞으로 한걸음 다가선 것은 그 동안 축적돼온 기술들이 실험 수준에서 상용 가능한 수준으로 발달했기 때문이다. 주변의 이미지, 소리, 가속도, 방향 등을 감지하는 고정밀 초소형 센서들이 본격적으로 상용화돼 감지 기술 전반적인 고속 성장을 이루었다.
또한 음성, 얼굴, 3차원 이미지를 인식하고 판단하는 기술도 그에 따라 빠르게 향상되고 있다. 이미 상당한 수준이었던 동작 기술은 이제 인간과 유사할 정도의 동작을 구현하는 휴머노이드 로봇으로 실현되는 중이다. 여기에 클라우드 컴퓨팅 기술과 빅데이터 기술이 가세해 로봇의 두뇌 용량과 판단 능력이 더욱 강화된 것이다.
새로워진 로봇,
과거와는 달라진 관심
로봇의 역사를 돌이켜보면 결코 짧은 세월이 아니었다. 로봇이란 말이 등장한 것은 거의 100여년이 지났다. 본격적인 산업용 로봇(Industrial Robot)은 1950년대에 시작됐다.
1954년 미국의 발명가 George Devol에 의해 최소 로봇 관련 특허(1961년 등록 완료)가 출원됐고 1956년에는 로봇의 아버지라 불리는 Joseph F. Engelberger와 George Devol이 최초 로봇 회사인 Unimation을 설립했다. 그리고 1961년 ‘Programmable Transfer Machines’이라는 산업용 로봇이 미국 GM 공장에 도입되면서 로봇에 의한 산업 시대가 도래한 것이다.
로봇의 활동 영역 확장
요즘 전 세계적으로 로봇에 대한 관심은 과거와는 달라 보인다. 최근의 관심은 공상 과학 소설이나 SF 영화에 등장하는 신기한 로봇이 아니라 평범한 일상 속에 점점 접근해오는 로봇에 대한 것이다.
예를 들어 수년 전부터 일반 가정에 보이는 로봇 청소기, 미국 군대에서 폭탄 제거 등의 작업에 투입된 로봇, 2011년 일본 쓰나미 재해 현장 등에 도입된 전 세계 각국의 탐색용 로봇, 노인의 반려 동물 역할을 하는 로봇 등이 이미 우리의 기존 로봇에 대한 인식을 바꿔 놓았다.
서비스 로봇의 성과 입증으로 관련 투자 가속화
로봇 시장의 변화는 로봇 시장 분야별 수요를 통해 잘 드러난다. 국제로봇협회 IFR(International Federation of Robotics)의 조사 결과에 따르면 2003년 전체 시장의 14.2%에 불과하던 서비스 로봇 분야는 7년만인 2010년에 약 40%에 이를 만큼 확대됐다. 이런 서비스 로봇 시장의 급성장을 주도한 분야는 바로 전문 서비스 로봇 분야다. 2003년에는 전체 시장에서 차지하는 비중이 개인 서비스 로봇 시장보다 적은 5.6%였지만 2010년에는 약 34%를 돌파할 만큼 커졌다(표 1. 참조).
이와 같은 전문 서비스 로봇의 급성장은 이라크, 아프가니스탄 전쟁을 배경으로 한 미국의 군사용 로봇 수요에 힙입은 것으로 추정된다. 2012년 전문 서비스 로봇 시장에서 군사용 로봇과 육상형 로봇(Field Robot)의 판매 대수가 전체 2/3 이상을 차지했다는 점은 이러한 사실을 잘 보여준다.
결국 최근 로봇에 대한 폭발적 관심의 배경에는 전문 서비스 로봇의 우수한 성과를 경험한 선진국 정부들의 연구 개발 지원 확대와 개인 서비스 로봇의 사업적 잠재성을 내다본 글로벌 기업들의 투자 확대가 동시에 작용한 것으로 보인다.
전쟁, 재난 등 일련의 극한 사태를 통해 로봇의 인간 대체 효과를 경험한 미국, 일본 등 주요국 정부의 연구 개발 지원이 대폭 늘어났다. 특히 미국은 21세기 들어 2차례 전쟁을 치르면서 로봇이 폭발물 제거, 위험 지역 정찰 등 극한 상황에 인간 대신 투입돼 손실을 줄이는데 톡톡한 효과를 봤다. 또한 로봇 선진국인 일본은 후쿠시마 원전 사고에 미국 아이로봇(iRobot)의 맥봇(Packbot)과 워리어(Warrir), 하니웰(Honeywell)의 티호크(T-Hawk) 등 군사용 로봇을 투입해 모니터링, 화재 진화용 급수 등의 재난 대응 작업에서 우수한 성과를 거둔 바 있었다.
로봇에 대한 관심을 키운 또 하나의 배경으로는 사회적 변화상을 들 수 있다. 높아진 복지 수요와 선진국 인구의 노령화 추세 등으로 인한 개인 서비스 수요가 확대되고 있다. 가사 지원, 보행 보조, 건강 지원 등 각종 서비스 로봇의 필요성이 증대되고 있는 것이다.
연구 개발의 중심축도 산업용에서
서비스 로봇으로
산업용 로봇은 오래 전부터 자동차, 조선 산업에서 디스플레이 등 첨단 전자 산업에 이르기까지 다양한 생산 현장에 투입돼왔다. 이와 반대인 서비스 로봇은 아직 발전하는 단계로 요구 성능을 충족시키기 위해 달성해야 할 기술적 과제들도 여전히 많이 남아 있는 실정이다.
또한 로봇의 3대 구성 요소인 센서(감지 관련 기능), 프로세서(인공 지능), 작동체(동작 관련 기능)의 기술적 발달 수준도 산업용과 서비스 로봇이 상이한 수준에 있다. 동작 관련 기능은 산업용 로봇, 자동차, 잠수함, 비행기 등에 이미 사용하는 체계를 그대로 적용할 수 있지만 서비스 작업 수행에 중요한 프로세서 등의 분야는 적용 범위가 달라 연구가 더 필요한 상황이다. 따라서 감지 기능과 인공 지능 분야의 개발 노력이 집중되고 있는 것이다.
로봇의 3대 구성 요소별
진화 모습
단순 반복적인 하나의 용도에만 사용할 수 있는 로봇이 아니라 다양한 용도에 사용할 수 있는 ‘스마트 로봇’을 만들기 위해서는 상당한 수준의 기술력이 필요하다. 주변 환경과 사용자의 비정형적인 요구를 정확히 인식할 수 있어야 하며 그 요구사항을 해결할 판단 능력의 인공지능이 있어야만 하는 것이다. 또한 요구사항을 이행하기 위한 장소로 정확히 이동해서 물체를 잡아 옮기는 동작 능력이 추가돼야만 한다.
감지 관련 기술 : 스마트 로봇의 첫 단추
로봇의 모든 동작은 주변 이미지, 소리 등을 감지(Sensing)하는 것으로부터 시작된다. 감지 기술은 ① 주변의 물체가 사람, 동물, 건물, 차량 등 어떤 것인지를 식별하고 그 움직임을 파악하는 물체 인식 기술, ② 지도상에 로봇의 현재 위치와 목적지를 찾아내는 위치 인식 기술, ③ 사람의 음성과 표정 등을 인식해 요구사항을 이해하는 휴먼 로봇 인터페이스(HRI, Human Robot Interface) 기술 등으로 이뤄져 있다.
각각 감지 기술들은 센서, 연산 장치, 소프트웨어의 조합을 통해 구현되는데 2000년대 초부터 MEMS(Micro Electro Mechanical System, 미세전자기계시스템) 기반의 고정밀, 초소형 센서들이 본격 상용화되면서 감지 기술 전반에 걸친 급격한 발전이 이어지고 있다. 가속도, 이미지, 소리, 자세, 압력, 온도 등 대부분의 센서가 손톱보다 작은 반도체 형태로 제작됨에 따라 로봇에 탑재할 수 있는 센서의 종류와 수량이 크게 늘어났으며 가용한 정보도 비약적으로 늘어났다. 자연스럽게 감지의 정확도 또한 빠르게 향상되고 있다.
최근 음성 및 이미지 기반 감지 기술도 눈에 띄는 변화된 모습을 보여준다. 특히 음성 인식 기술의 완성도는 상당한 수준까지 도달했다. 애플의 음성 인식 기능인 시리(Siri)와 구글의 구글나우(Google Now) 등은 소음이 있는 상황에서도 자연어 인식률이 거의 100%(영어의 경우)에 달할 정도의 정확도를 보여준다. 이를 바탕으로 사용자의 요구 사항을 이해하고 그에 맞는 정보를 제공할 확률은 약 80% 정도다(표 2. 참조)
이미지 기반의 감지 기술 역시 가능성을 인정받고 있다. 구글, BMW, 다임러, 아우디, 도요타, 닛산, 혼다 등 글로벌 자동차 기업들이 무인 자동차 개발에 뛰어들면서 차선, 교통 신호, 표지판 등을 인식하는데 필수적인 이미지 인식 기술에 집중 투자하고 있기 때문이다. 특히 최근에는 스테레오 카메라를 활용한 3차원 이미지 분석 기술이 개발되고 있다.
이미지 인식은 다른 인식 기술들에 비해 난이도가 높은 것으로 알려졌는데 이는 동일한 물체라고 해도 카메라의 각도에 따라 촬영된 물체의 모습이 다르고 빛의 방향에 따라 색도 변하기 때문이다. 그러나 3차원 이미지 분석의 완성도가 높아지면서 이러한 문제를 상당 부분 극복하고 있어서 이미지 인식의 정확도가 높아지고 있는 것이다.
이미지 인식 기술은 무인 자동차뿐만 아니라 ‘스마트 로봇’의 개발에 있어서도 중요한 역할을 하고 있다. 인간이 오감 중 시각에 많은 부분 의존하고 있듯이 ‘스마트 로봇’ 또한 시각이 중요하다. 전체적인 공간, 사물의 형태 등은 초음파 또는 적외선 센서 등으로 감지할 수 있다.
그러나 앞에 있는 사람이 누구인지, 네모난 물체가 TV인지 그림인지를 알기 위해서는 3차원 이미지 인식이 필수이다. 아직 발전 중인 3차원 이미지 인식은 퀄컴, 브로드컴, 삼성, ARM, 엔비디아 등 전 세계 주요 반도체 업체들이 참여한 크로노스 그룹(Khronos Group)에서 3차원 이미지 분석 기술 표준인 오픈 VX(Open VX)를 발표하며 기술 개발의 중요성 및 가능성을 알렸다. 이를 기반으로 3차원 이미지를 실시간으로 분석할 수 있는 전용 칩이 개발될 것이다. 전용 칩이 개발되면 3차원 이미지 인식 기술이 로봇에 적용되는 시기는 더욱 앞당겨질 것으로 전망된다.
동작 관련 기술 : 인간형 로봇으로의 진화
로봇의 동작 기술은 로봇 자체를 이동시키는 기술과 로봇의 팔, 다리 등을 조작해 각종 물체를 잡아 옮기는 조작 제어 기술로 분류할 수 있다. 동작 기술은 감지 기술과 지능 기술에 비해 이미 상당히 높은 수준까지 구현된 상태다. 정밀 제어가 가능한 초소형 모터와 다양한 유형의 액추에이터가 이미 상용화됐고 인간의 근육과 흡사한 액추에이터도 개발되고 있다. 이를 기반으로 매우 유연한 움직임을 구현하는 인간형 로봇(휴머노이드)들이 등장하는 것이다.
혼다에서는 2000년에 이미 걷는 동작이 가능한 휴머노이드 아시모를 개발했으며 최근에는 시속 9㎞의 속도로 뛰기도 하고 두발로 점프도 할 수 있는 신형 아시모를 발표하기도 했다. 미국 DARPA 주최 Robotics Challenge에 출품되는 로봇들은 차량을 운전하고 자갈길에서도 안정적으로 걸어 다닐 뿐만 아니라 각종 장애물을 치우거나 사다리에 올라 톱 등의 도구를 사용하는 등 고난도의 동작을 수행했다. 구글은 최근 8개의 로봇 관련 기업을 인수하면서 소프트웨어와 센서 부분에서는 기술 혁신이 필요하지만, 로봇 손과 팔 등의 하드웨어 부분은 이미 상당한 수준이라고 밝한 바 있었다.
지능 관련 기술 : 빅데이터, 클라우드 컴퓨팅에 편승한 로봇
서울시는 빅데이터로 30억개의 휴대폰 통화량을 분석해 심야 시간(0~5시)에 사람들이 어디에 많이 있는지 파악하고 스마트 카드 정보와 기존 버스 노선의 이용 패턴 분석을 통해 최적의 심야 버스 노선을 선정한다. 또한 조사기관 IDC에서는 2017년 전체 서버의 45%를 클라우드 컴퓨팅(Cloud Computing) 업체가 구매해 IT 관리자의 업무가 줄어들 것으로 내다봤다.
최근 출하되는 서버의 25~30%가 아마존이나 IBM과 같은 클라우드 컴퓨팅 서비스 업체에 공급되고 있으며 대부분 기업들이 내부에 소프트웨어를 설치하지 않고 클라우드 업체가 제공하는 서비스형 소프트웨어(SaaS)를 사용할 전망이다. 시장조사 기관 가트너의 분석가인 대릴 폴러머는 “2018년 모든 컴퓨팅은 클라우드로 바뀔 것”이라고 말했다. 이처럼 빅데이터나 클라우드는 일상 속에 스며들고 있다. 다수의 서버를 통한 분산처리가 요구되는 빅데이터는 클라우드 컴퓨팅과 상호보완해 발전해가고 있는 상황이다.
그렇다면 빅데이터와 클라우드 컴퓨팅이 로봇의 인공 지능과 무슨 연관이 있을까? 인공 지능이란 컴퓨터가 제어하는 로봇 장치가 논리적 추론, 의미의 발견, 일반화, 과거의 경험으로부터의 학습과 같은 인간의 지적 처리 특성과 관계된 일을 수행할 수 있는 능력을 말한다. 개발 초기에는 알고리즘에 따라 대형 데이터베이스를 효과적으로 다루는 것에 불과했지만 최근 인공 신경망과 같은 인간의 뇌를 모방한 연구로 보다 학습 능력이 뛰어난 ‘인간적인 지능’을 구현해내고 있다.
2012년 6월 구글은 천만장의 유튜브 동영상 이미지 중 고양이를 스스로 구분해내는 인공 신경망을 개발했다고 발표한 바 있었다. 이는 기존에 사람이 입력한 특정 정보를 기억해 그와 같은 조건의 이미지를 찾는 것이 아닌 표준 기계 학습 방식으로 인공 신경망이 이미지에 이름을 붙여 분류하게 함으로써 스스로 고양이라는 개념을 정의한 것이다.
인공 신경망 개발을 위해 구글은 데이터 센터를 활용해 1만 6,000개에 이르는 컴퓨터 중앙처리장치(CPU 코어)와 10억건 이상의 데이터 연결을 처리하는 모델을 도입했는데 이는 대규모의 분산 컴퓨팅 인프라가 사람의 뇌 역할을 할 수 있음을 밝힌 셈이다. 즉 빅데이터의 미래가 인공 지능 분야로 연결될 수 있음을 보여준 것이다. 이러한 대규모 컴퓨팅 인프라와 데이터 분석을 통해 인공지능 구현이 가능하다고 알려지면서 빅데이터와 인공 지능 구현의 경계가 모호해지고 있다.
전 세계적인 빅데이터 분석 플랫폼 업체인 호튼웍스(Hortonworks)도 “빅데이터의 최종 목표가 인공지능 구현에 있다”고 말한 바 있다. 결국 빅데이터의 발전으로 로봇의 지능 향상이 가능하다는 의미이다.
한편 2011년 IBM의 슈퍼컴퓨터 Wat- son은 상업화돼 의료 보조용으로 판매됐으며 오픈 플랫폼으로 전환됨에 따라 슈퍼 컴퓨터 API(Application Program Interface)가 외부 개발자에게도 공개되고 있다. 개발자들은 Waston의 데이터 베이스와 자연어 처리 기술 위에 구동되는 애플리케이션을 개발할 수 있게 된 것이다. IBM은 슈퍼 컴퓨팅 기술을 일반에게 공개함으로써 미래 컴퓨팅 기술 개발에 외부인들이 참여하도록 돕고 있다.
서비스 로봇의 발전 방향
개인 서비스 로봇 : 평범한 일상사를 지원
기술적 진화로 인해 로봇은 인간의 일상으로 빠르게 스며들고 있다. 주거 공간 내부와 외부에서 의미 있는 활용 가능성들을 보여주고 있는 것이다.
내부적으로는 청소, 여가 등 대부분 영역에 로봇 기술이 도입되고 있다. 이는 기존 스마트 홈(Smart Home) 서비스를 혁신적으로 진화시킬 것이다. 사실 스마트 홈 자체가 새로운 개념은 아니다. 미국의 경우 ADT와 같은 보안 전문 기업이나 컴캐스트(Comcast), AT&T와 같은 통신 기업을 중심으로 스마트 홈 서비스가 제공되며 연간 180억달러 규모의 시장을 형성하고 있다.
하지만 지금 스마트 홈의 유무선 네트워크를 기반으로 방범, 에너지 사용량 등에 대한 정보를 제공하는 수준이라면 앞으로는 로봇이 집이나 사람의 상태에 따라 필요한 일을 찾아 실행하는 진정한 의미의 스마트 홈이 되는 것이다.
청소 로봇은 지금의 바닥 청소 기능에서 진화해 실내 모든 공간을 스스로 청소하는 형태로 발전할 것이다. 유럽 AALIANCE (The European Ambient Assisted Living Innovation Alliance)는 2020년경 별도의 명령이 없이도 실내 상태에 따라 스스로 청소를 시작하고 바닥에 놓인 물건도 집어 제 자리에 옮겨 놓는 수준의 로봇이 등장할 것이라고 전망했다. 파나소닉(Panasonic)과 같은 IT 기업들은 이미 몇 년 전부터 주방에서 물건을 정리하는 로봇 기술을 선보였으며 최근 스웨덴 전자기업 일렉트로룩스(Electrolux)는 미래 청소로봇의 이미지로 908개의 초소형 로봇이 실내 공간을 날아다니며 먼지를 흡입하는 ‘맵(Map)’ 개념의 로봇을 제시하기도 했다.
로봇은 가정에서의 여가 생활수준을 높여줄 수도 있다. 미국 로봇 전문기업 브리고(Briggo)가 개발한 바리스타 로봇은 사용자의 커피 취향을 기억하고 있다가 원거리에서 주문을 하면 즉시 커피를 제공한다. 커피를 만드는데 15~30초 정도만이 소요된다. 독일 일메나우의 한 바에서 선보인 적 있는 바텐더 로봇 ‘카알’은 손님들에게 칵테일, 음료 등을 제공하고 간단한 대화까지 가능하다.
또한 실내에서 노인이나 환자를 이동시키는 영역에 로봇이 활용되고 있다. 침대, 휠체어에 로봇 기술이 적용돼 환자의 이동울 도와준다거나 화장실에서의 자세 변환을 최소화시키는 로봇 은 이미 구현돼 있다. 최근 일본 이화학 연구소는 전 세계 최초로 환자 이송 로봇 ‘리만’을 선보이기도 했다. 이와 같은 로봇은 사람이 나이가 들어도 품위를 잃지 않고 독립적인 생활을 영위할 수 있도록 도움을 주는 기술이다.
실외에서는 사용자의 근력, 보행 등을 보조하는 영역에서 로봇 기술이 빠르게 적용되고 있다. 지금은 전동 휠체어, 스쿠터 등이 이런 역할을 수행하고 있지만 계단을 오른다든지 무거운 물건을 옮겨야 하는 등의 상황에서는 분명히 한계가 있다. 로봇 기술은 이러한 한계들을 보완해줄 것으로 기대된다.
특히 신체 부위에 부착해 근력을 보조해주는 착용형 로봇 기술은 이미 상용화 단계에 와있다. 일본에서 개발된 재활 로봇 ‘HAL’은 2010년부터 의료기관이나 복지시설에 보급돼 있으며 최근 언론으로부터 ‘2013년 일본 사회에 영향을 끼친 10대 기술’에 선정되기도 했다. 근력 보조 로봇은 과거 지적되던 무게, 디자인 등의 요소가 빠르게 개선되면서 노인, 장애인 삶의 질을 높여주는 대안으로 주목받고 있는 것이다.
로봇 기술은 네트워크 기반의 ICT 기술과 결합이 가능하다는 점에서 향후 발전 가능성이 더욱 무궁무진하다고 볼 수 있다. 일본의 후지쯔(Fujitsu)는 2013년 스마트 지팡이(Smart Walking Stick)을 시제품으로 선보인 바 있다. 지팡이 자체에 내비게이션이 내장돼 있어 사용자의 길 안내를 도와준다.
또한 사용자의 손에서 전달되는 맥박, 체온 등 생체 신호를 모니터링하면서 응급상황이 발생했을 때 가족이나 병원에 즉각적인 알람을 전송한다. ICT 기술의 발전과 함께 로봇이 제공하는 가치 역시 고도화되는 것이다.
전문 서비스 로봇 : 전문 영역으로 발달
지금까지 사용자들에게 흔히 알려진 서비스 로봇은 주로 폭발물 제거나 정찰 등의 군사 분야에서 인명손실 방지나 효율성 향상 등의 목적을 위해 활용돼 왔으나 최근 재난 복구, 의료, 주문 제작 및 유통 등 초정밀, 고난이도 작업 등의 특수한 분야로 점차 활동 영역을 확대하고 있다.
지금까지는 서비스 로봇이 산업용 로봇처럼 단순한 작업을 대행하는 수준에 머물렀다면 앞으로는 위험한 장소나 정밀한 작업을 요하는 환경에 투입될 수 있는 전문성을 지닌 로봇으로 발전할 것이다.
지난 후쿠시마 원전 사고를 계기로 일본 혼다 자동차가 일본산업기술종합연구소(AIST)와 공동으로 개발한 원전 작업용 로봇이 2013년 6월부터 원전 폐로 작업 현장에 투입됐다. 이 원전 작업용 로봇은 혼다가 2000년에 발표한 휴머노이드 아시모를 응용한 탐사 로봇으로 건물 내부의 높고 좁은 장소에서 방사선량을 조사하는 작업 등에 투입됐었다.
미국에서는 로봇 전문 제조기업 베크나(Vecna)가 개발한 전장 구조 로봇 베어(BEAR, Battlefield Extraction-Assist Robot)는 부상병을 구조하는 용도로 2008년에 처음 공개됐다. 베어는 눈과 귀의 센서를 통해 위험 지역이나 사람이 접근하기 힘든 환경에 있는 부상자를 탐지하고 두 팔로 직접 안아 옮길 수 있는 기능까지 갖추고 있다. 최근 더 정교화된 집게팔로 275㎏에 달하는 물건도 들어 올릴 수 있게 됐으며 계단이나 험한 장애물도 쉽게 통과할 수 있다. 베어는 전시 구조작업 외에도 조난자 구조, 무거운 짐을 옮기는 작업 등의 현장에 투입될 예정이다.
또한 로봇계의 가장 주목받는 행사는 미국 DARPA에서 주관하는 DARPA Robotics Challenge가 있다. 2012년 10월부터 2014년 12월까지 27개월 동안 진행됐던 이 경연 대회는 NASA, MIT 등의 휴머노이드 개발 기관과 사족 보행 로봇 Big Dog 등으로 알려진 미국의 다이나믹스 등의 로봇개발 주요업체들이 참여했다.
이들의 목표는 로봇이 사람처럼 자동차 운전, 장애물 제거, 사다리 타기 등을 자유롭게 수행해 재난 지역에 도움을 주는 등의 행동을 할 수 있는 기술의 개발이다. 1차 경연대회에서는 일본의 Schaft 팀이 우승을 차지했다.
로봇 확산이 몰고 올 변화
이제 로봇 확산은 시간문제
본격적인 로봇 산업은 스마트폰 시장이 태동하기 직전의 모습을 보이고 있다. 스마트폰처럼 로봇에서도 플랫폼과 OS의 성능, 인터페이스의 효율성이 핵심 이슈로 떠오를 가능성이 높다. 하지만 산업용 로봇과 개인 서비스 로봇의 기술 수준 차이는 아직 남겨진 과제다. 산업용 로봇의 상용화 수준에 비해 전문 서비스 로봇이 아직은 걸음마 수준이기 때문이다. 그럼에도 불구하고 로봇 산업은 전형적인 융복합 산업의 대표적 특성이 크게 작용할 전망이다.
소재, 부품 등 하드웨어와 정보 분석, 작동을 좌우하는 소프트웨어 등 구성요소별로 첨단 기술이 속속들이 접목되고 있다. 각국 정부, 기업들의 연구도 점점 가속화되는 중이다. 1인 1로봇의 Pax Robotica 시대가 현실화되는 로봇 빅뱅 시대가 임박했다는 주장이 나오는 것도 이를 뒷받침해 주는 사례 중 하나라 할 수 있겠다.
장기적으로 산업 구조의 변화를 가져와
본격화될 서비스 로봇의 확산은 산업용 로봇보다 광범위한 분야에서 다양하고 직접적인 영향을 미칠 것이다. 제조 라인 등 산업 현장에 국한됐던 로봇의 활동 영역이 가정, 여가 활동, 취미 생활 등 개인의 영역으로 확장되고 있다. 이는 로봇과 관련된 법과 제도의 변화에 이어 견제 구조의 변화까지 이끌고 올 것으로 보인다.
미국에서는 자율 주행 자동차의 상용화나 드론의 택배 서비스 등을 둘러싸고 안정성 및 신뢰성과 유사 시 책임 소재 규명을 위한 관련 법규와 제도 개정에 대한 논의가 활발히 진행되고 있다. 이런 서비스 로봇의 확산은 산업 현장의 새로운 동력으로 작용되지만 고용에 악영향을 미칠 수 있다. 고용 효과가 큰 서비스 산업에서 로봇이 인간을 대신하기 시작하면 일자리 축소 압력이 커질 것이다. 오늘날 제조 라인의 단순 작업 공정을 로봇이 도맡고 있듯이 서비스업에서도 유사한 현상이 발생할 수 있다는 것이다.
장기적으로는 로봇의 확산이 편의성 증대나 고용 구조의 변화에 그치지 않고 기업간 경쟁 구도도 변화시킬 것이다. 또한 국가의 경제 구조와 경쟁력에도 영향을 미칠 가능성도 배제할 수 없다. 서비스 로봇 분야에서 개발된 보다 정밀해진 센서 기능과 향상된 인공 지능은 개도국 인력을 대신할 수 있기 때문이다. 신흥국으로 이전했던 글로벌 기업들의 공장이 다시 로봇 개발이 앞선 선진국으로 재이전할 가능성까지도 생각해 볼 수 있다.
사람과 로봇 간의 재정립 필요성 대두
최근 근본적으로 인간과 로봇 간의 관계를 다시 고찰해야 한다는 목소리가 높아지고 있다. 기능상으로 인간과 흡사한 휴머노이드가 인간을 넘는 정체성으로 인식될까 우려하는 주장이다. 하지만 인간과 로봇의 관계를 협동과 조화라는 건강한 관계로 발전시킬 때 인간의 삶이 더욱 풍요로워질 것이다.
체스 게임의 연구 결과가 흥미로운 점을 시사해 준다. 인간과 로봇이 한 팀을 이뤘을 때가 인간끼리 한 팀을 이뤘을 때보다 우수한 성과를 낸다는 것이다. 인간과 로봇 간의 관계를 대체라는 적대적 관계가 아니라 동일한 목표를 효과적으로 달성하기 위한 협력 관계로 인식할 때 발전 가능성이 있다. 현실화되는 로봇에 대해 어떻게 대응하느냐에 따라서 변화를 긍정적인 방향으로 이끌어낼 수 있을 것이다.
출처 | LG경제연구소(www.lgeri.com)
