| 로봇산업은 요소기술이 관건이다. 차세대 로봇시장의 비즈니스 모델이 가닥을 잡고 본격적인 성장궤도에 접어들면 핵심부품과 요소기술을 갖춘 기업이 과실의 대부분을 독차지할 것이다. 모터와 감속기·센서·비전 등 로봇을 구성하는 주요 파트의 국내 현황을 점검해 본다. 인간의 두뇌기능 중 60%는 두 눈으로 감지하는 시각정보를 처리하는 데 사용된다. 그만큼 눈으로 보는 시각은 인간의 생존과 지적활동에 가장 중요한 감각이다. 옛부터 몸이 열 냥이면 눈은 아홉 냥이라고 말해왔다. 이처럼 인간의 활동에 긴요한 시각기능이 로봇분야에 적용된 역사는 그리 오래지 않다. 공학자들은 일찍부터 로봇분야에 시각기능을 부여하는 갖가지 연구를 했지만 온갖 사물의 형태를 기계눈으로 인식시키는 작업은 난관의 연속이었다. 기계눈은 똑같은 물건이라도 조명조건이 조금만 달라지면 전혀 못알아볼 정도로 눈썰미가 형편없었다. |
| 또 온갖 변수를 고려해 시각처리 알고리즘을 만들어도 당시 컴퓨터 용량으로 실시간 처리하기 어려워서 늘 벽에 부딪혀야 했다. 사람으로 비유하면 시각기능의 두 축인 ‘눈’과 ‘두뇌’ 중에서 시력은 괜찮은데 영상정보를 처리하는 뇌 기능이 모자라서 세상의 빛을 못보는 상태였던 것이다. 이런저런 문제로 초창기에 나온 로봇들은 모두 시각기능이 결여된 장님이었다. 그래도 공장바닥에 볼트로 꽉 조여진 채 같은 동작만 반복하는 산업용 로봇은 기계근육의 내구성과 정확성만 확보해도 자기 몫을 해냈기에 큰 불만은 없었다. 이후 90년대에 들어 컴퓨터 기능이 놀랍도록 향상되고 기계적 영상처리에 대한 노하우가 쌓이면서 로봇과 비전기술의 결합에도 탄력이 붙기 시작했다. 공장자동화분야에서는 제품의 이상 유무를 시각적으로 판단하는 검사장비가 확산 중이다. 붙박이가 아닌 기동성을 갖춘 모바일 로봇을 위한 위치인식 알고리즘과 값싼 카메라 모듈개발이 활기를 띠면서 오랜 세월 어둠 속에 있던 로봇에게도 조금씩 시신경이 열리고 있다. 이 같은 진보에도 불구하고 로봇비전은 여전히 비싸고 신뢰성도 떨어져 보통 사람의 기대치를 만족시키기에 미흡한 수준이다. 단적인 예로 청소로봇은 가격, 기능상 이유로 비전기능이 없는 장님로봇이 절대다수다. 자기위치도 모르는 장님 청소로봇에게 휴지조각만 골라서 줍는 스마트 기능을 기대하는 것은 무리다. 애완용 로봇강아지는 주인의 얼굴을 몰라보고 멍청하게 서서 곧잘 실망을 주곤 한다. 주부들은 싱크대에서 그릇을 씻어 찬장에 정리까지 하는 전자동 로봇키친을 꿈꾼다. 하지만 현 단계에서 로봇비전이 음식물 얼룩이 있는 접시와 깨끗한 접시를 온전히 구별할지 의문이다. 즉 대중들이 꿈꾸는 로봇세상의 첨단기능들은 대부분 로봇비전의 진보를 전제로 하고 있다. 현재로서 로봇비전의 획기적 발전은 ‘눈’이 아닌 ‘뇌’에서 기대할 부분이다. 로봇비전의 뇌에 해당되는 연구분야는 ▲물체·사람 형태의 인식 ▲로봇 위치를 파악해 스스로 주행경로를 결정하는 SLAM(Simultaneous Localization And Mapping)▲2차원 시각정보의 3차원 공간 재현 ▲움직이는 물체를 추적하는 트래킹 기술 등으로 분류된다. 국가별로 보면 미국은 로봇비전도 무인자동차·군용무기와 같은 현실적 목표를 설정해두고 막대한 자원을 투입하는 연구방식을 선호하고 있다. 일본은 산업장비의 시각적 검사, 측정에 사용되는 이른바 머신비전에서 강력한 경쟁력을 갖췄다. 유럽은 인간시각을 기계적으로 모방하는 기초연구와 모델개발에서 앞서가고 있다. 우리나라는 이들 로봇강국에 비해서 열악한 환경이지만 일부 로봇비전분야에서 국제적 경쟁력을 갖췄다는 평가다. 특히 국내 로봇비전의 강점은 가정용 로봇제품에 적합한 보급형 SLAM에서 두드러진다. 값싼 청소로봇도 최적의 주행경로를 쉽게 찾도록 각종 센서와 비전기능을 결합한 SLAM기술을 대학연구소와 삼성전자·LG전자 등에서 개발 중이다. 로봇비전의 눈에 해당하는 하드웨어 모듈도 국산화가 활발하다. 삼성테크윈을 중심으로 메가픽셀급의 감시용 로봇눈이 개발되고 최근에는 주·야간 동시촬영이 가능한 CMOS센서까지 등장해 로봇비전기술의 대중화에 큰 도움이 예상된다. 문제는 국내 로봇연구에서 비전분야에 대한 상대적 무관심이다. 우리나라의 로봇학계는 본래 기계공학 전공자를 주축으로 성립됐기 때문에 로봇비전 전문가가 활동할 공간이 협소했다. 반면에 미국과 유럽은 로봇을 기계적 관점으로만 보지 않고 비전을 포함한 요소기술을 고루 발전시켜왔다. 이처럼 로봇비전에 척박한 연구풍토는 막상 로봇산업 곳곳에서 시각수요가 폭증하는 시점에 이르러 심각한 인력난을 유발하고 있다. 이경무 서울대 전자공학부 교수는 “한국의 로봇전문인력이 양적으로 세계 4위권이지만 비전을 제대로 전공한 사람의 숫자는 여타 로봇분야에 비해 턱없이 모자란다”면서 로봇비전 전문가로 손꼽을 인력이 전국을 통틀어 20명도 안될 것이라고 지적했다. 가까운 중국 로봇학회만 봐도 똑똑한 영재들이 가장 많이 진출하는 분야가 로봇비전이다. MS가 출범시킨 로봇사업부도 비전 전문가들이 주축을 이루고 있다. 기계눈으로 세상을 바라보는 로봇비전의 핵심기술은 이미 로봇뿐만 아니라 무인자동차·보안장비·군수산업 등에서 요긴하게 사용 중이다. 미래학자들은 잠깐 스친 사람의 얼굴과 이름까지 기억하는 로봇비전기술이 실용화되면서 종이명함이 사라질 날이 머지 않았다고 예측한다. 우리나라도 비전기술의 중요성에 걸맞게 로봇 인력양성과 R&D 순위에서 적절한 조정이 필요한 시점이 아닐까. ◆인터뷰-권인소 카이스트 전기·전자공학부 교수 “몸이 열 냥이면 눈은 아홉 냥이라는데 국내 로봇연구에서 눈(비전)의 비중은 글쎄 한 냥이나 될까요.” 로봇비전 전문가 권인소 KAIST 전기·전자공학부 교수(49)는 기계공학위주의 로봇연구로는 지능형 로봇의 성능을 높이는 데 한계가 있다고 말한다. 대중들이 기대하는 미래 로봇의 첨단기능은 대부분 비전기술과 밀접한 관련이 있기 때문이다. “지금 로봇에게는 식탁 위의 물컵을 가져오라는 사소한 심부름도 엄청난 도전입니다. 컵을 봐도 뭔지 구분을 잘 못하거든요.” 그는 우리나라에서 로봇비전분야가 한 번도 로봇연구의 메이저 영역으로 인정받은 적이 없다고 지적한다. 미국과 EU는 로봇비전에 포커스를 맞춘 대단위 프로젝트가 활발히 진행되는 반면에 국내에서는 여타 로봇연구에 약방의 감초처럼 하부과제로 들어가는 수준이라는 것. 이런 상황에서도 한국은 가정용 로봇에 적용할 수 있는 보급형 맴핑(SLAM) 등 일부 비전분야에서는 세계적인 경쟁력을 확보했다고 권 교수는 평가한다. “인간시각능력에 비해 로봇비전의 신뢰성은 아직도 낮기 때문에 젊은 인재들이 도전할 기회도 그만큼 넓습니다. 우리 학생들이 외국 기술의 모방이 아니라 독창적인 비전기술에 도전한다면 지능형 로봇의 기능은 놀랄 정도로 도약할 겁니다.” 권 교수는 최근 프랑스 부르고뉴 대학의 로봇연구실을 방문했다가 부러운 광경을 목격했다. 공대생이 배울 법한 로봇비전의 기초원리를 인근 초등학생에게 가르치는 첨단 교육장이 운영되고 있었던 것. “우리도 로봇을 바라보는 시각을 다원화할 시기입니다. 소비자가 원하는 로봇제품은 강한 근육(모터)과 예리한 눈(비전)이 골고루 필요합니다.” 배일한기자@전자신문 |
CE로 중첩 가능
설계 검증 SYSTEM
