[라이브앵글] 세계 놀래킨 카이스트 사족보행 로봇...MIT 꺾은 비결은?

■ 진행 : 호준석 앵커
■ 화상중계 : 명현 카이스트 전기및전자공학부 교수

* 아래 텍스트는 실제 방송 내용과 차이가 있을 수 있으니 보다 정확한 내용은 방송으로 확인하시기 바랍니다. 인용 시 [YTN 뉴스라이브] 명시해주시기 바랍니다.

[앵커]
팀 전체를 이끈 카이스트의 명현 교수를 저희가 오늘 그래서 화상으로 연결했습니다. 교수님, 안녕하십니까?

[명현]
안녕하세요.

[앵커]
1분 1초 아껴서 연구를 하실 텐데 이렇게 시간 내주셔서 감사하고요. 우선 시청자들을 위해서 어떤 연구를 하고 계신 것인지, 또 어떤 마음, 어떤 자세로 하시고 계신 것인지 그것부터 간략하게 말씀해 주십시오.

[명현]
저희 연구실에서는 자율주행, 자율비행, 자율보행 이런 것을 핵심 기술로 하고 있고요. 그리고 이런 기술들을 이용해서 다양한 곳에 활용할 수 있는 로봇을 개발하고 있습니다. 제가 평소에 학생들에게 말하는 것은 연구는 자기만족이 아니다.

세상에 유익을 줄 수 있어야 되고 경제적, 사회적 임팩트를 지닌 기술을 개발해서 공공의 안정과 유익을 줄 수 있는 방향으로 연구해야 된다, 이런 말을 하고 있거든요. 그래서 이런 연구 방향에 따라서 앞으로도 공공의 유익을 위한 실용적인 로봇을 개발하는 것이 저희 목표가 되겠고요. 그간에 저희가 유해 해파리 퇴치 로봇, 녹조방제 로봇, 유출류 방제 로봇, 화재점검 로봇이라든지 이런 것들을 개발한 게 그런 사례들이 되겠습니다.

[앵커]
자기 만족을 위해서가 아니라 공공의 이익을 위해서. 그래서 사족보행 로봇도 그래서 주목하는 것인데요. 사족 로봇이라는 것이 어떤 것인지 좀 더 설명을 해 주십시오.

[명현]
사족보행 로봇은 말 그대로 네 발로 걷는 로봇이 되겠고요. 우리나라의 대표적인 휴보, 보스턴 다이나믹스의 아틀라스라는 이족보행 로봇을 많이 보셨을 것입니다. 그런데 이런 이족보행 로봇은 걷는 데 있어서 많이 문제가 됩니다. 따라서 상업화에 어려움이 있고요.

그런데 사족보행 로봇은 세 개의 다리가 지면과 닿아 있으면 넘어지지 않기 때문에 훨씬 안정성이 있어서 사업성이 있다고 보시면 될 것 같습니다. 축구나 달리기 이런 것도 할 수 있는 사복보행 로봇 기술도 많이 개발되고 있습니다.

[앵커]
저희가 지금 사진 보여드리고 있는데 이번에 우승한 바로 그 로봇입니다. 걷는 걸 궁금해하시니까 시청자들께서. 걷는 것 보여드리겠습니다. 화면 저기 걷는 영상을 보여주십시오. 이게 사진이 아니라 영상을 보여드려야 되니까요. 교수님, 이번 대회가 세계 최대 규모의 대회였다면서요?

[명현]
네. 이 대회는 ICRA라는 국제로봇자동화학술대회에서 개최된 대회인데요. 런던에 이번에 7000여 명 정도가 참여했습니다. 그래서 로봇 관련 세계 최대 규모의 학술대회라고 보시면 될 것 같고요. 대회 자체는 사족보행 로봇이 얼마나 험한 지형에서 빠르게 움직일 수 있는지, 이런 것을 겨루는 대회라고 보시면 되겠습니다.

정식 이름 같은 경우는 세계 사복로봇 자율보행경진대회라고 해서 용어로는 QRC라고 쓰고 있습니다. 전 세계에서 미국, 이탈리아, 홍콩 11개 팀이 참여했고요. 본선에서는 총 6팀이 겨루게 됐습니다.

[앵커]
저 로봇이 지금 우리 로봇인 거죠?

[명현]
네, 맞습니다.

[앵커]
장애물도 있고 보니까 계단도 있고. 정해진 시간 동안 가는 걸 평가하는 겁니까?

[명현]
네, 맞습니다. 대회장이 전체 5개 구간이 있는데요. 첫 번째 구간은 비탈진 널빤지들이 얽혀 있습니다. 방금 보시는 그런 화면이 되겠고요. 두 번째 구간은 이런 구간인데요. 스펀지가 깔려 있고 장애물이 있습니다. 그다음에 세 번째 구간은 롤러가 있고 지금 계단을 넘어가야 되는 그런 상황이고요.마지막 구간이 지금 나오는데요. 이것은 움푹 들어가거나 나온 장애물이 있는 그런 곳들입니다.

5개 구간을 하나 지날 때마다 수동조작으로 하게 되면 1점을 받게 되고요. 자율보행으로 가게 되면 4점을 받습니다. 그리고 준결승부터는 이렇게 구간들을 15도 경사가 지게 해놨습니다. 그래서 지금 경사진 화면이 나올 텐데요.

이렇게 했을 때는 수동조작으로 가면 2점, 그다음에 자율보행으로 가게 되면 8점을 받게 됩니다. 그다음에 최종 결승전에서는 여기에 삼각형이나 박스형 장애물이 더 설치됐고요. 그래서 10분 내에 얼마나 많은 점수를 받느냐가 평가 기준이 되겠고요. 이런 평가 기준을 적용하다 보니까 자율보행을 얼마나 빨리 하느냐, 이게 바로 우승의 관건이 되겠습니다.

[앵커]
저 로봇이 우리가 이번에 세계 대회에서 우승한 바로 그 로봇이고요. 차이가 많이 났다고 합니다. 우리가 246점인데 2등이 MIT인데 60점이니까 거의 200점 차이가 나는 압도적인 우승을 차지한 우리의 로봇입니다.

교수님, 아까 연구는 자기만족이 아니라 공공의 이익을 위해서 하는 것이라고 말씀하셨는데. 이 로봇 굉장히 재미있는데 이게 실생활에서는 뭐에 쓸 수 있을까 궁금해하실 것 같거든요, 시청자들께서.

[명현]
실생활에서 저희가 여러 방향으로 쓸 수 있을 것 같습니다. 저희가 지금 개발하고 있는 것은 비정형지역이라고 그래서 울퉁불퉁하거나 험준한 지형에서 자유롭게 움직일 수 있는 그런 사족보행 로봇을 개발하는 게 목표가 되겠는데요.

이런 거 말고도 건설현장 감독이라든지 정찰이라든지 감시 이런 것들을 수행할 수 있겠고요. 또 재난상황에서 사람 대신에 여러 가지 작업들을 스스로 수행할 수 있겠습니다. 예를 들어서 변전소, 원자력발전소, 이런 곳에서도 관심을 많이 가지고 있습니다.

왜냐하면 재난 사고가 났을 때 사람 대신 갈 수 있는 무인화가 필요하거든요. 그래서 그 활용성을 많이 탐색하고 있고요. 생활 속에서도 생각해 보자면 노약자 산책을 도와준다든지 간호보조를 한다든지 택배 물품 운반한다든지 우리 심부름도 해줄 수 있겠고요. 또 더 넓게 생각을 해보자면 우주무인탐사 이런 분야에도 적용이 가능할 것 같습니다.

[앵커]
제가 그 대회 영상 봤더니 아까 코스를 쭉 가다가 어느 곳에서 넘어지더라고요. 넘어지니까 복원하는 그 모습이 있던데 그거는 어떻게 하는 건지 설명해 주십시오.

[명현]
저희가 다른 출전팀들에 비해서 특징이 있었는데요. 저희 로봇은 오뚝이처럼 쓰러져도 곧바로 일어서는 재회복능력이 뛰어납니다. 왼쪽으로 전부 뻗은 다음에 몸을 회전시킨 다음에 오른쪽 다리를 뻗어서 일어나라. 이런 고정된 프로세스에 의해서 하기 때문에 유연하게 상황 대처가 어려웠는데요.
저희 학생들이 아이디어를 냈습니다.

시뮬레이션 환경에서 로봇을 공중에서 떨어뜨려서 다양한 추락 환경을 구현해서 로봇이 다시 일어서면 보상을 주고 못 일어서면 페널티를 주고 하는 식으로 강화 학습이라는 것을 시켜서 저희가 성공적으로 재회복 능력을 구현할 수 있었고요.

로봇을 일부러 이렇게 추락시킨 다음에 센서부를 충돌하지 않고 다시 회복할 수 있는 이런 기술, 이거는 처음 시도되는 사례가 되겠습니다.

[앵커]
넘어지는 영상이 있거든요. 넘어졌다가 일어나는 영상 있습니다. 찾아서 보여드리겠습니다. 그 영상 보여드리겠습니다. 교수님, 그런데 로봇인데 보상을 주기도 하고 어떤 것은 페널티를 주기도 한다고 하는데 그게 어떻게 가능한 것인지 의아하더라고요.

[명현]
저희 로봇의 특징이 그런 심층강화학습을 기반으로 학습을 시켜서 하는 방식이니까 이탈리아팀같이 자율보행을 하지만 전통적인 계산에 의해서 하는 방식보다 훨씬 빠르게 됩니다. 그래서 이것을 하기 위해서 저희는 드림워크라는 제어기를 만들었고요.

드림워크라는 제어기 자체는 심층 강화학습이라는 신경회로망으로 구성이 되어 있습니다. 시뮬레이션에서 모든 훈련을 시켜주고요. 시뮬레이션상에서 여러 가지 다양한 환경을 꾸며주고, 예를 들면 계단이라든지 울퉁불퉁한 곳이라든지 미끌미끌한 곳이라든지 이런 곳들을 시뮬레이션 환경에서 꾸며주고.

그 환경에서 로봇이 잘 걷게 되면 리워드라는 상을 주게 되고, 보상을 주게 되고 그다음에 잘 걷지 못하면 페널티를 주고. 그래서 점점 자기 자신이 리워드를 받는 방향으로 학습이 되도록 했습니다. 그래서 이거는 개인 PC에서 1시간 정도만 학습을 시키면 되는 그런 굉장히 빠른 학습 방법이 되겠습니다. 그래서 다 학습시킨 다음에 곧바로 로봇에다가 신경회로망을 그대로 카피만 하면 로봇이 실제 환경에서도 잘 작동하게 됩니다.

[앵커]
교수님, 이 로봇이 AI 기술하고도 관련이 돼 있는 겁니까? 본인 로봇 스스로가 학습도 하고 인지도 하고 극복도 하고 할 수 있는 겁니까?

[명현]
맞습니다. 이런 기능을 외국에서는 공간지능, 우리나라에서는 이동지능이라고 부르고 있거든요. 그래서 이동하는 데 필요한 지능기술이라고 그래서 거기에 AI 기술들이 많이 쓰이고 있습니다. 그래서 저희가 만든 드림워크라는 기술 자체도 AI 기술 중의 하나인 심층 강화학습이라는 그런 기법을 사용해서 학습을 시켰다고 보시면 되겠고요.

MIT 같은 경우도 학습에 의해서 움직임을 하는 그런 동작을 보여주기는 했거든요. 드리블봇이라고 명칭이 있습니다. 드리블 하듯이 로봇이 하긴 하지만 자율보행을 실패했기 때문에 점수가 많이 못 받지 않았나 생각이 듭니다.

[앵커]
교수님, 한 가지 걱정되는 것은 저 로봇이 많은 것들을 학습을 하고 앞으로 택배도 운반할 수 있고 여러 가지 할 수 있다고 하셨는데 AI가 자기가 학습도 하고 자기가 움직이기도 하고, 이렇게 되면 혹시 위험성은 없을까. 우리 일상 속으로 들어오게 되면. 그런 걱정을 하게 되거든요.

[명현]
맞습니다. 로봇이나 AI가 굉장히 위험할 수 있겠다, 이런 우려들을 많이 하시고 계시잖아요. 그래서 AI나 로봇 연구하는 공학자들이 여러 가지 이에 대한 대책들을 많이 생각하고 있습니다. 예를 들면 로봇공학의 3원칙이라는 아이작 아시모프라는 소설가가 제안한 원칙 같은 게 있거든요.

로봇이 사람을 해치지 않아야 된다. 그리고 로봇이 사람의 명령에 복종해야 된다. 로봇은 자기 자신을 보호해야 된다. 이런 3원칙이 있고요. 마지막 0원칙이 로봇은 인류 전체에 해를 끼쳐서는 안 된다는 원칙이 있거든요. 그래서 이런 원칙을 잘 지켜가면서 로봇 공학자들이 윤리의식을 가지면서 개발해야 되지 않나 그렇게 생각합니다.

[앵커]
교수님, 끝으로 이번에 우리 학생들 이끌고 참여하셨는데. 교수님 보시기에 우리 한국 학생들의 장점이랄까요, 강점이랄까요. 또는 우리 젊은 세대들하고 같이 일하시면서 느끼신 점 이런 게 있으면 끝으로 말씀해 주십시오.

[명현]
저희 학생들이 8명 정도가 한 팀을 이뤄서 이번에 나갔었는데요. 학생들이 엄청나게 열심히 했습니다. 대회 공고가 난 게 1월 말 정도였는데 그때부터 해서 거의 밤을 새다시피 하면서 연구를 했었거든요. 그런데 제가 보니까 거의 매일 밤샘을 하기 때문에 얼굴들이 좋지가 않았어요.

그래서 걱정이 돼서 이거 안 나가도 되지 않냐? 그런 식으로 얘기를 했는데 학생들이 스스로 동기부여가 돼서 굉장히 재미있어 하면서 연구를 하더라고요. 그래서 그런 것들 보면서 제가 격려도 하고 그랬는데 우리나라 학생들의 장점은 모티베이션이 생기면 열심히 한다는 특징이 있는 것 같습니다.
외국 학생들 같은 경우는 경기장에서 보니까 어느 정도 테스트해 보고 잘 안 되면 들어가기도 하고 그러더라고요.

그런데 저희 학생들은 대회장에서도 거의 밤 늦게까지 남아서 실험 환경에서 제대로 되는지 테스트하고 했었던 것 같습니다. 그런 장점들을 잘 활용해서 우리나라 학생들이 잘하는 것 같습니다.

[앵커]
알겠습니다. 카이스트 명현 교수에게 들었습니다. 고생 많으셨고요. 앞으로 더 기대하겠습니다.