CWN(CHANGE WITH NEWS) - 산∙학∙연 협의체 ′KT AI원팀′, AI로봇 혁신에 ′한 발짝′ 다가가

아직은 미흡한 AI로봇을 더 자연스럽게 구현해내기 위해서 KT와 학계 전문가들이 뭉쳤다.

2020년 2월에 출범한 KT AI 원팀은 산∙학∙연 협의체로 AI 생태계와 산업 발전을 위해 결성됐다. 협의체에는 카이스트, 한양대학교, 한국전자통신연구원(ETRI)와 더불어 현대중공업그룹, LG전자, LG유플러스 등의 기업이 참여 중이다.

최근 이들 연구진은 '로봇 실내 공간지능 기술'과 '로봇 소셜 인터랙션 기술' 개발에 성공했다.

먼저 로봇 소셜 인터랙션 기술은 말 그대로 사람과 자연스러운 상호작용이 이뤄지도록 한다. 로봇의 반응이 항상 단조롭고 예측 가능한 규칙에 따라 이뤄지지만 실제 사람들 간의 상호작용은 그렇지 않다는 문제의식에서 출발했다.

관건은 로봇이 얼마나 다양한 상황을 감당할 수 있는지, 잘 예측해서 대응하는지다. 이를 위해 윤 교수는 추천 알고리즘 기술을 활용했다. 유튜브가 이용자가 시청할 만한 동영상을 예측해 추천하는 것처럼 로봇이 이용자가 바라는 행동을 예측하는 식이다.

반면 조 교수는 경우의 수에 활용되는 '트리 구조'를 이용했다. 예컨대 '라면 요리'라는 하나의 과업을 '물 끓이기', '면 넣기' 등의 행동으로 쪼갠 후 행동들의 여러 조합을 만들어내는 식이다.

또 다른 AI원팀 연구진이 개발한 로봇 실내 공간지능 기술은 실내 공간의 사물 및 사람과 그 위치를 인식해 3차원(3D) 지도를 만드는 기술이다. 명현 카이스트 교수가 지난해 4월부터 개발해온 이번 기술은 실내 자율주행에 활용된다.

특히 이번 기술은 기존 방식보다 동적인 물체를 감지하는 능력이 뛰어나다. 기존에는 사물이나 사람이 움직이면 자율주행 시 대처가 어려웠다. 사물이 움직이는 동적인 환경에서 기존 기술의 오차가 320㎝였다면 이번 기술의 오차는 17㎝로 20분의1 수준이다.

학습되지 않은 물체 또한 인식할 수 있다는 점도 다르다. 새로운 물체를 맞닥뜨리면 그 물체의 특징을 뽑아 동적인지의 여부를 판단하는 식이다. 명 교수는 "딥러닝(deep learning)은 학습한 데이터만 인식하지만 이번 기술은 학습하지 않은 사물까지 인식하도록 개발됐다"고 강조했다.

일반적인 서비스 로봇이 아닌 드론이나 스마트폰에도 적용될 수 있다. 스마트폰 하나만 들고 다니면 누구나 3D 지도를 만들 수 있게 되는 셈이다. 영화 속에서나 보던 드론 택배도 현실화할 수 있다.

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