출처: 동아사이언스 (2019.03.19)

사전에 입력된 프로그램이 아니라 사람 움직임을 따라 스스로 학습해 공을 트래핑하는 로봇이 국내에서 개발됐다. 

김기훈 한국과학기술연구원(KIST) 지능로봇연구단 책임연구원 연구팀은 사람의 생체근육 신호를 통해 ‘유연한 로봇’을 학습시키는 방법을 개발했다고 19일 밝혔다.

유연한 로봇은 기존의 단단한 로봇과는 달리 사람의 근육이나 관절처럼 유연한 탄력을 가지고 있다. 마치 사람처럼 달리며 점프를 하고 장애물을 넘을 수 있을 것으로 기대된다. 하지만 유연한 로봇에 그런 동작을 학습시킬 수 있는 방법은 개발되지 않았다.

연구팀은 표면 근전도 신호를 이용해 유연한 로봇에 기술을 학습시키는 기술을 개발했다. 표면 근전도 신호는 근육이 수축할 때 발생하는 내부 전기 신호를 피부 표면에서 측정한 생체 전기 신호다. 이를 이용해 로봇이 사람의 움직임을 인식하며 사람이 운동을 직접 로봇에게 시연해 가르칠 수 있다.

연구팀은 표면 근전도 신호를 이용해 유연한 로봇에 기술을 학습시키는 기술을 개발했다. 한국과학기술연구원 제공
연구팀은 표면 근전도 신호를 이용해 유연한 로봇에 기술을 학습시키는 기술을 개발했다. 한국과학기술연구원 제공

연구팀은 이 기술을 이용해 축구 선수처럼 빠르게 떨어지는 공을 크게 튀지 않도록 트래핑하는 기술을 로봇에 학습시켰다. 사람의 팔에 표면 근전도 센서를 부착해 위아래로 빠르게 움직이는 로봇의 위치와 유연성을 제어하도록 해 트래핑하는 방법을 로봇에 시연했다. 학습된 로봇은 사람 없이도 떨어지는 공을 성공적으로 트래핑했다.

김 연구원은 “이번 성과는 로봇에게 사람의 능숙한 기술을 학습시키는 방법으로 앞으로 로봇과 사람이 상호작용하는데 중요한 계기가 될 것”이라며 “로봇과 사람의 상호작용을 발전시켜 로봇을 우리의 생활 속으로 한 발짝 더 가깝게 만들 수 있을 것으로 기대된다”고 밝혔다.

이번 연구결과는 국제학술지 ‘국제전기전자기술자협회 산업정보학학회지’ 2월호에 발표됐다.

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