한국과학기술원(KAIST)은 로봇이 일상생활에 더 깊이 침투할수록 개별 사용자에게 맞춰 최적화해야 한다는 견해(Perspective)를 국제 학술지 '네이처' 지난 9월호에 발표했다고 4일 밝혔다.

기계공학과 공경철 교수와 미국 스탠퍼드대학 스티브 콜린스 교수, 하버드대 패트릭 슬래드 교수 등이 참여한 국제공동연구팀은 로봇의 성능을 최적화하는 알고리즘에 인적 요소(Human factor)를 반영한 '힐로'(HILO, Human-in-the-loop optimization) 연구 방법을 제안했다.

이제 공장에서 협동 로봇과 사람이 함께 물건을 실어 나르고, 반자율주행 자동차 운전자가 제어 알고리즘에 따라 차량을 운전하는 등 인간과 로봇의 협동은 일상이 됐다. 하지만 사람마다 다른 행동 특성상 로봇의 동역학적 특성 영향을 미쳐 정밀도나 안전성 등 측면에서 원하는 성능을 끌어내기가 쉽지는 않다. 바리스타 로봇이 유리장 안에 갇혀있는 이유다.

연구팀은 로봇과 사람을 별개의 시스템이 아닌 하나의 통합된 시스템으로 간주해 최적화를 진행하는 '힐로' 알고리즘 설계 방법을 제안했다. 실제 사람마다 보행 패턴과 장애물을 극복하는 방법이 제각각이라는 점에 착안, 힐로를 적용해 하반신 마비 장애인이 착용하는 웨어러블 로봇의 성능을 개인 맞춤형으로 최적화했다.

공경철 교수는 "힐로는 개인 맞춤형 로봇 의수·의족은 물론 체내 이식형 의료기기, 의료 환경에서의 협동 로봇, 돌봄을 위한 소셜 로봇 등에 다양하게 적용할 수 있다"며 "웨어러블 로봇의 온라인 자동최적화 기능 상용화를 목표로 추가 연구를 하고 있다"고 말했다.