한국과학기술원(KAIST, 총장 이광형)은 공경철 기계공학과 교수가 포함된 국제공동연구팀이 로봇 성능 최적화 과정에 인간을 반영하는 방법인 '힐로(HILO)'에 대한 연구를 네이처에 발표했다고 4일 밝혔다.
일상 생활에서 사용하는 로봇은 인간과 상호작용하며 사용자에게 최적화할 필요가 있다. 특히, 웨어러블 로봇처럼 사람과 동작을 만들어내야 하는 경우는 사람마다 다른 행동 특성이 로봇의 동역학적인 특성에 영향을 끼치곤 했다. 이 경우, 로봇이 따로 동작하는 것보다 정밀도나 안전성을 확보하는 것이 훨씬 어렵다. 바리스타 로봇이 유리장 안에 갇혀 있는 이유이기도 하다.
이 문제를 해결하기 위해 제안된 빙법이 힐로다. 로봇과 사람을 별개의 시스템으로 간주하는 것이 아니라, 하나의 통합된 시스템으로 간주해 최적화를 진행하는 방식이다.
힐로는 로봇과 사람 상호작용 시스템을 제어에 ‘개인 맞춤형 자동 최적화’라는 방향성을 가지고 있다.
KAIST 기계공학과 교수이자 웨어러블 로봇 전문 엔젤로보틱스의 대표인 공경철 교수는 “연구하는 웨어러블 로봇의 경우, 인적 요소가 매우 강하게 작용한다"라며 “엔젤로보틱스에서는 힐로 방법을 이용해 하반신 마비 장애인이 착용한 웨어러블 로봇의 성능을 개인맞춤형으로 최적화했고, 앞으로 웨어러블 로봇의 온라인 자동최적화 기능을 상용화할 계획”이라고 말했다.
엔젤로보틱스의 웨어러블 로봇은 사람마다 특성을 다르게 최적화할 수 있도록 알고리즘이 설계됐고, 현재 데이터 클라우드를 이용해 병원-가정-일상 등 환경에서 자동으로 최적화를 진행하는 연구 중이다.
한편, 이 논문은 공경철 교수 이외에도 스티븐 콜린스 스탠포드대학교 교수, 패트릭 슬래드 하버드대학교 교수 등이 참여했다. 2024년 9월 네이쳐(Vol 633, p.779)에 발표됐다.
박수빈 기자 sbin08@aitimes.com
