[기계신문] 최근 로봇의 탄성을 물리적으로 조절할 수 있는 새로운 유형의 액츄에이터의 개발이나 임피던스 제어를 통해 간적접으로 조절할 수 있는 방법이 개발되었다. 이렇게 탄성의 조절이 가능해진 로봇은 기존에 높은 강성을 갖는 로봇에서 불가능했던 주변의 환경이나 물체, 나아가 사람과 물리적으로 상호 작용할 수 있게 되었다.

그럼에도 불구하고 아직까지 이러한 새로운 작업을 달성할 수 있도록 로봇의 탄성값을 설정하거나 실시간으로 조절하고 계획하는 방법은 매우 제한적인 조건에서만 이루어졌다. 기존의 방법은 원하는 작업 조건을 수학적으로 정의할 수 있는 매우 한정적인 경우에만 가능하거나, 강화학습을 사용해도 작업 결과를 정량적인 보상 함수로 정의하는 것이 어려운 점이었다.

그렇기 때문에 탄성의 조절을 필요로 하는 좀 더 일반적인 작업에 대해서 로봇의 탄성을 계획할 수 있으며 그 결과를 직관적으로 이해할 수 있는 방법이 필요하였다.

한국과학기술연구원(KIST)은 지능로봇연구단 김기훈 박사 연구팀이 표면 근전도 신호를 이용하여 사람이 시연을 통해 “유연한 로봇”을 학습시키는 방법을 개발하여, 로봇이 마치 축구선수처럼 떨어지는 공을 트래핑하도록 학습시키는데 성공했다고 밝혔다.

* 표면 근전도 신호(surface electromyogram) : 근육이 수축할 때 발생하는 내부의 전기 신호를 피부 표면에서 측정한 생체 전기 신호

▲ (a) 사람의 시연을 통한 로봇의 임피던스 프로그래밍 방법 모식도 (b) 성공적인 시연을 통해진 경로와 임피던스 정보를 학습하는 방법

연구팀은 이런 유연한 로봇에게 사람의 생체 근육 신호를 이용하여 새로운 동작을 직접 가르칠 수 있는 기술을 최초로 개발했다. 사람이 운동을 할 때 발생하는 근육의 전기 신호인 표면 근전도 신호로부터 자세뿐만 아니라 유연성을 함께 측정할 수 있는 기술을 바탕으로, 사람이 운동을 직접 로봇에게 시연하여 가르칠 수 있게 된 것이다.

김기훈 박사팀은 이를 이용해 로봇이 마치 축구선수처럼 빠르게 떨어지는 공을 단단한 부분 위에 공이 크게 튀지 않도록 트래핑하는 기술을 학습시키는데 성공했다.

사람의 팔에 표면 근전도 센서를 부착하여 위아래로 빠르게 움직이는 로봇의 위치와 유연성 2가지를 동시에 제어할 수 있게 하고, 빠르게 떨어지는 공을 보고 사람이 직접 로봇에게 시연하여 트래핑하는 방법을 학습시켰다. 학습된 로봇은 사람 없이도 떨어지는 공을 능숙하게 트래핑하는데 성공하였다.

▲ 로봇이 마치 축구선수처럼 빠르게 떨어지는 공을 단단한 부분 위에 공이 크게 튀지 않도록 트래핑하는 기술을 학습시키는데 성공했다.

이번 연구 성과는 유연한 로봇의 작업을 수학적으로 일일히 계획하고 프로그래밍하는 것이 아니라 사람이 직관적으로 직접 학습시킬 수 있어 주목받고 있다. 로봇과 사람의 상호 작용을 발전시켜 로봇을 우리의 생활 속으로 한 발짝 더 가깝게 만들 수 있을 것으로 기대된다.

김기훈 박사는 “사람이 직접 시연을 하여 유연한 로봇에게 탄성의 조절을 필요로 하는 동적인 작업을 학습시킬 수 있다는 것을 보여준 의미 있는 연구로, 이를 통해 로봇이 기존에 할 수 없었던 새로운 작업을 가능하게 할 것으로 기대된다”고 밝혔다.

한편,이번 연구는 과학기술정보통신부 지원을 받은 한국연구재단 글로벌프론티어 사업으로 수행되었으며, KIST와 POSTECH 정완균 교수팀과의 공동연구로 진행되었다. 연구 결과는 제어분야 국제 저널인 ‘IEEE Transactions on Industrial Informatics’ 최신호에 게재되었다.