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오늘날 우리 사회는 삶의 질은 향상되는 반면, 저 출산과 고령화 문제로 장차 노동력 부족과 복지시설 등의 문제가 야기될 것으로 예상되고 있다. 이러한 문제에 대한 대응책의 하나로 주목받고 있는 것이 바로 로봇으로, 이미 가정에서는 지능형 로봇이 청소를 하는 경향이 점차 늘어나고 있다. 또한 최근 기술의 발달이 급속하게 이루어져 정보, 통신기술 및 나노, 바이오 기술 등이 우리 생활을 더욱 편리하게 해 주고 있다. 이러한 환경에서 기존의 로봇의 개념에 새로운 기술 즉, IT, NT, BT 등의 기술을 융합하여 보다 윤택한 생활을 하는데 도움이 되도록 하기 위해 ‘지능형 로봇의 INT 융합기술’에 대해 소개하도록 한다.
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- 목 차 -
Ⅰ. 지능형 로봇의 INT 융합기술
1. HRI(인간, 로봇 상호 관계기술)
가. HRI
나. RFID & USN과 온톨로지
다. 이동 지능형 RT 미들웨어
라. 지능형 로봇과 시스템 LSI
마. WIBRO
2. 지능기술 (학습과 추론)
가. 지능기술
나. 사례(ITS)
Ⅰ 지능형 로봇의 INT 융합기술
1. HRI
가. HRI(Human Robot Interaction)
1) 사람과 로봇과의 상관관계
상관관계는 사람과의 감정교류이기 때문에 언어를 구사하는 문제라던가 팔, 다리 등의 다양한 움직임을 통하여 다양한 표정을 나타내어야 한다. 예를 들면 LED/LCD 등의 다양한 표현 수단이 복합적으로 융합되어 표현이 가능해야 하기 때문에 이를 효과적인 감정교류를 위해 지속적으로 연구가 진행되고 있다.
복수의 감정을 표현할 수 있는 로봇은 일반적으로 외부환경 정보를 감지하는 센서부, 로봇에게 허용되는 행동, 그 행동에 대응하는 사용자의 반응, 로봇이 선호하는 사물의 정보를 포함하는 목록을 미리 설정하여 저장하는 D/B부, 센서부에서 감지한 정보의 특성에 따라 대응해 놓은 감정을 생성하는 감정 생성부로 구성된다.
사례로 국내 ETRI(한국전자통신연구원)에서 개발 발표한 바 있는 감성표시를 할 수 있는 로봇은 놀람, 기쁨, 슬픔, 외로움, 부끄러움, 화남, 중립 등 7가지 감성표현이 가능한 핵심기술이 탑재된 감성 로봇 코비(KOBIE)와 레비(RABIE) 포미(POMI)는 상용화를 앞두고 있다.
코비는 로봇이 표현할 수 있는 저가의 임베디드 H/W 모듈을 장착하여 가격경쟁력을 확보하고 있으며, 네트워크를 통한 다양한 응용 서비스를 제공할 수 있는 특징을 가지고 있다. 또한, 인식과 감정을 생성함으로써 실제 생물과 비슷하게 몸을 펴거나 움직일 수가 있고 사용자의 얼굴을 인식하여 시선을 마주칠 수 있는 기능도 있다.
2) 화상 및 음성인식
한국과학기술연구원(KIST) 인지 로봇 연구단 최종석 박사팀은 주변에서 나는 소리를 분석해 자신의 대화 상대를 찾아내고, 그 위치를 카메라로 추적할 수 있는 ‘지능 로봇을 위한 능동청각 시스템’을 개발했다. 이 시스템은 주변의 소리를 분석해 음성의 방향을 찾아내는 ‘음성방향 인식 모듈’과 음성의 방향으로 카메라를 움직이는 ‘모터 구동 모듈’, 카메라에 들어온 영상을 분석해 대화 상대를 찾는 ‘카메라 영상분석 부분’ 등으로 구성됐다.
음성방향 인식 모듈은 카메라 아래에 배치된 3개의 마이크에 소리가 도달하는 시간 차이를 분석, 음원의 방향을 파악한다. 이후 신호처리 보드에서 그 소리를 분석해 자신과 대화하는 상대일 확률이 가장 높은 음원을 결정한다. 음원의 방향이 결정되면 그 정보가 모터 구동 모듈에 전해져 카메라가 음원방향으로 움직이며, 카메라 영상분석 부분은 카메라에 들어온 사람이 대화 상대인지 분석한다. 대화 상대를 파악한 뒤에는 상대가 움직여도 계속 추적할 수 있다.
이 청각 시스템은 사람과 능동적으로 교감할 수 있는 로봇개발에 필수적이며, 지능형 웹캠이나 보안시스템, 능동형 완구 등을 개발하는 데에도 활용할 수 있다. 음원방향 감지 기술 특허를 출원 중이다. 상태표현은 로봇의 배터리의 상태나 이동상황 등의 동작 상태 등을 외부에 표현하는 것이며, 방법은 음성이나 LCD/LED와 같은 신호를 출력하게 된다. 같은 방식으로 감정 표현의 경우 단순한 내부의 상태가 아닌 사람과의 감정교류를 위해 사용하게 되는데 팔, 다리 등의 움직임과 함께 LCD/LED 등의 표현수단이 복합적으로 융합하여 사용된다.
얼굴 검출은 영상 내에서 사람의 얼굴을 검출하고 얼굴 인식은 영상 내에 있는 사람의 얼굴이 누구인지(ID) 인식하며, 사용자 탐색은 팬/틸트나 로봇의 몸체를 움직여서 영상으로 특정 사용자를 찾아낸다. 사용자 추적은 팬/틸트나 로봇의 몸체를 움직여서 특정 사용자를 계속 따라간다.
3) 사용자 위치 인식
로봇에 대한 특정 사용자의 상대적 위치를 파악하고 현재 상호작용하고 있는 사용자의 얼굴을 지속적으로 바라보도록 하며 사용자가 바라보고 있는 방향을 인식하여 로봇이 사용자와 같은 방향을 바라보도록 한다.
표정 인식은 영상에서 검출된 얼굴 영역에서 얼굴 표정을 분석하여 감정을 인식하고 사용자의 입술 모양을 인식하여 무엇을 말하고 있는지 알아내게 된다. 사용자 행동 인식은 하고 있는 행동(앉기, 눕기, 신문 읽기 등)이 무엇인지 인식하고, 사용자가 손을 들어 로봇을 호출하는 제스처와 손으로 방향을 가리키면 어디를 가리키는지 인식한다.
명령 제스처 인식은 미리 정의된 명령어(제자리 회전, 동화책 읽기 등)를 나타내는 제스처를 인식하고 사용자의 동작(춤 동작 등)을 인식하여 로봇이 그 동작을 따라한다.
물체 인식은 영상 내에 있는 물체가 무엇인지(ID) 인식하고 팬/틸트나 로봇의 몸체를 움직여서 영상으로 특정 물체를 찾아내고 팬/틸트나 로봇의 몸체를 움직여서 특정 물체를 계속 따라간다.물체 위치 인식은 로봇에 대한 특정 물체의 상대적 위치를 파악하며, 영상 내에 있는 문자나 숫자가 무엇인지 인식하고 영상 내에 있는 표지판이나 안내 표찰(도형, 2차원 바코드 등)을 인식하고 영상 내에서 사람 혹은 물체의 움직임을 감지한다(방범 등에 사용).
4) 인터넷 정보처리
네트워크 로봇이란 단순히 로봇을 네트워크에 접속하는 것만이 아니고 더욱 광의적인 의미를 내포하고 있다. 즉, 여러 형태의 로봇과 유비쿼터스 네트워크를 융합하여 쌍방의 이익을 살려 언제, 어디서나 로봇을 사용할 수 있는 새로운 이용법을 찾아내는 것을 말한다.
최근 로봇은 독립지능형에서 벗어나 시간, 장소에 구애받지 않고 다양한 상황에서 접속이 가능한 유비쿼터스 네트워크 서비스 로봇으로 관심이 모여 개발을 추진하고 있다. 네트워크란 자원을 공유하는 협동 작업으로 주로 컴퓨터 네트워크를 의미하며, 적절한 영역 내에서 물리적 통신 채널을 통해서 서로가 직접 통신할 수 있도록 지원해주는 데이터 통신시스템이다.
네트워크 기술은 로봇에서도 인프라 기술로 중요성과 역할이 확대되고 있으며, 관련기술의 개발은 ETRI와 KIST에서 주도하고 있고 많은 대학에서도 관심을 보이고 있다. 국내 네트워크 기반의 로봇 중에 ‘아이로봇 Q’가 있다. 이는 네트워크의 상용화를 위해 개발되었으며, 네트워크를 통하여 다양한 콘텐츠 서비스 제공이 가능하고 이외 가전제품, 핸드폰, PDA 등과 환경 센서 및 홈 네트워크와 연동이 가능한 기능을 가지고 있다.
주요기능을 보면 오락(노래방, 게임), 정보(뉴스, 날씨), 상호관계(접속반응, 얼굴인식), 가정학습(동화, 영어 학습), 매신저(영상쪽지, 홈 모니터링)의 기능을 수행하고 있다.
나. RFID & USN과 온토로지
1) RFID & USN
RFID(Radio Frequency Identity)는 무선주파수 태그라고도 한다. 즉, 주파수 대역별 RF 신호를 사용하여 개체를 식별하는 접촉 인식기술이다. 태그는 근접형 수동형과 배터리가 있는 능동형으로 구분된다.
USN (Ubiquitous Sensor Network)는 어느 곳에서나 부착된 태그와 센서로부터 사물 및 환경정보를 감지, 저장, 가동 전달하여 인간생활에 폭 넓게 활용되는 네트워크이다. 센스노드는 센서, 통신 모듈, 전지 포함, 환경정보생성, 전달하며, 싱크노드는 외부 네트워크 통신을 위한 중계노드이며 USN 미들웨어는 대량의 센서 데이터를 수집, 필터링하는 역할을 한다.
전 산업 분야에서 시간과 비용을 절감시켜 줄 것으로 기대되고 있는 RFID와 USN 산업이 고가의 장비와 실효성 검증 부족으로 활성화되지 못하고 있었으나 정부에서 RFID와 USN 산업 발전을 위한 전략을 제시하여 인천 송도에 단지가 조성되었으며 2008년부터 시작하여 2012년까지 4500역 원을 투입하여 세계 최강국 RFID/USN산업으로 육성할 계획을 세워 추진 중이다.
국내 RFID 시장은 연평균 58%, USN은 23%로 급속히 성장하고 있으나 이러한 성장에도 불구하고, 시장 규모가 작아 지난해 국내 기업의 평균 매출액은 18억 원에 불과했으며, 수출입 규모도 아직 미미한 수준이다. RFID 태그나 판독기 등 주요 부품도 수입에 의존하고 있는 실정이다. 그러나 기술경쟁력에 있어서는 세계적인 수준으로 핵심기술에 집중 투자할 경우 선진국과 기술경쟁이 가능할 것으로 예상하고 있다.
국제 및 국내 소요 실적과 수요예상을 보면, 수요가 급증할 것으로 전망했다. 2010년 국제수요 540억 달러 중 RFID가 440억 달러, USN이 100억 달러, 그리고 같은 해 국내 수요는 38.9억 달러 가운데 FRID 25.7억 달러, USN가 13.2억 달러로 나타났다. 이러한 세계수요 중 한국은 약 7%에 해당된다. 다만 2004년 세계 수요는 2010년에 약 5배로 증가하고 한국의 수요는 약 15배로 추정하고 있다.
2) 지능형 시맨틱 웹과 온토로지
지능형 시맨틱 웹은 컴퓨터가 정보자원의 뜻을 이해하고 논리적 추론까지 하는 차세대 지능형 웹이다. 현재의 웹은 특정 검색어를 치면 불필요한 문서 내용이 모두 나와 일일이 찾아보아야 하는데 비하여 단어의 유사성과 상관관계 등을 파악해서 원하는 결과물만을 찾아 보여준다. 문서든 그림이든 목적에 맞는 정보를 수집하는 것은 물론, 가공하여 응용하기까지 한다. 아직은 처리속도 등의 문제가 남아있지만 일상생활에 많은 영향을 미치고 있는 웹이 지능형 시맨틱 웹으로 발전하게 되면 엄청난 생활의 변화와 편의성이 제고될 것으로 예상되고 있다.
웹의 출현으로 오늘날 인류사회는 급변하게 되었다. 즉, 세계 전체가 하나로 연결됨에 따라 기존의 지역별 또는 권역별 구별은 점점 무의미하게 되었으며, 1994년 10월 웹의 주창자인 팀 버너스리는 웹의 이상은 ‘무엇이던 연결하는 공간’을 지구상의 컴퓨터 하나에 실현시키는 것이라고 했다. 거대한 정보들이 연결되는 것은 인터넷의 발전으로 현실화되게 되어 로봇의 지능화에 크게 도움이 되었다.
시맨틱 웹을 구현하기 위해서는 메타 데이터와 지식표현의 두 가지 기술요소가 필요하다. 여기서 메타 데이터는 데이터베이스에 저장되는 데이터의 형식에 대한 데이터이며, 목적은 정보검색의 처리과정을 줄여주고 원하지 않는 데이터를 미리 걸러주고 관련성이 많은 정보의 발견 가능성을 높여주기 위한 것이다.
가) 지식표현
시맨틱 웹에서의 의미는 정보 자원들 사이의 상호관계성에 있기 때문에 이들 관계성을 좀 더 일반적인 용어로 표현하면 연결성이 된다. 이러한 연결성 때문에 웹은 분산적 정보공간이 된 것이다. 전통적 의미의 웹에서의 연결성은 하이퍼텍스트 링크를 통한 가상적 공간에서의 위치적 연결을 의미하나 시맨틱 웹에서는 정보자원들 간의 의미적 연결을 더 강조하고 있다.
예를 들면 한국의 세무방식과 미국의 세무방식이 서로 달라도 공통된 부분이 있고 이들 사이에 중요한 의미적 연결성이 존재한다면 추론과정을 거쳐 어떤 결론을 도출해 낼 수 있고 이들을 합성한 새로운 양식을 만들어 낼 수 있다.
나) 시맨틱 웹의 계층적 구조
계층적 구조란 각 계층별 기술들은 복합적으로 발전되어 왔지만 시맨틱 웹을 구현하는데 있어서는 하위 계층의 기술들은 상위 계층들이 구현될 수 있는 기반이 되는 것이다.
웹에서 문서의 포맷을 정해주며, 하이퍼텍스트 링크를 URI를 사용하여 표시해 줄 수 있는 HTML 언어는 태그가 출력 형식에만 상관하고 텍스트의 데이터 구조나 의미와는 무관하다.
그러나 1986년 골드파브(Goldfarb)에 의해 개발된 SGML(Standard, generalized Markup Language)는 문서의 출력형식이 아니라, 문서의 구조를 기술하는 형식이다. 메타언어로서의 SGML은 문서와 데이터를 기술하기 위한 문법규칙의 집합으로서 HTML와 같은 언어의 태그들의 의미와 사용 규칙을 정의 내려주는 언어이다.
다) 온토로지
그루바(T. Gruber)는 “온토로지란 관심 영역 내 공유된 개념화에 대한 형식적이고 명시적인 명세화”라고 정의하였다. 즉, 온토로지란 일종의 데이터베이스라고 할 수 있는데 보통의 관계형 데이터베이스의 경우와는 달리 개념들 간 위계구조와 다른 관계제약이 포함되어 있다. 온톨로지에 대한 연구는 인공지능 내 지식표현 기술과 관련된 중요한 분야로서 시맨틱 웹과는 독립적으로 발전해왔다.
이와는 대조적으로 시맨틱 웹은 하나의 독립적인 기술이라기보다는 PCF와 같은 메타데이터 언어를 비롯하여 여러 분야의 기술들이 연합하여 발전되어온 기술로서, 최근 온토로지 기술은 필연적으로 시맨틱 웹을 구현하기 위한 필요한 요소 기술이 되었다. 따라서 웹을 기반으로 온토로지에 대한 연구는 활기를 띄우게 되었다.
시맨틱 웹의 잠재력을 살펴보면 1단계에서 PDF, OML과 같은 표준어를 만들었고 2단계에서는 애플리케이션을 개발, 응용하는 단계라 할 수 있다. 다수 전문가들은 비즈니스 환경이 시맨틱 웹 기반으로 옮겨 갈 것으로 예상하고 있다. 데이터를 기계가 처리하고 정확하게 처리하기 위해서 시맨틱 웹이 필요한 것이다.
전통적 웹과 시맨틱 웹의 공통점은 둘 다 정보공간이란 점이다. 정보공간은 시간이 경과함에 따라 그 성격도 진화하고 규모도 팽창하고 있다. 데이터는 단순한 코드가 아닌 그 이상의 목적을 위해 사용할 수 있다. XML 온톨로지와 자동화된 논리적 추론까지 진행되고 있다.
시맨틱 웹의 진화 방향을 보면 웹을 중심으로 한 정보혁명은 IT 생활화에 큰 영향을 주었고 산업, 공학, 과학 분야에서 문제해결을 위한 핵심 수단으로 되었다. 다양한 수요를 충족하려면 새로운 분야와 융합이 필요하다. 웹 서비스, 모바일컴퓨팅, 유비쿼터스 컴퓨팅을 통한 진화 방향을 살펴보면 종국에는 지능형 유비쿼터스 웹 서비스로 향하고 있는 것을 예상할 수 있다.
*사진자료 : 21C 프론티어사업 지능로봇사업단
*한국과학기술정보연구원 전문연구위원 마규하, 이순요
