u-City 로봇시스템기술 동향(上)
IT 인프라와 연계한 로봇 서비스 시나리오가 궁금해?
u-City 로봇시스템기술은 u-City 환경에서의 IT 인프라를 적극적으로 활용하는 서비스로봇시스템기술을 지칭한다. IT 인프라와의 연계를 위해 전통적인 로봇주행기술은 이동성지원 센서네트워킹, 로보틱 위치인식서비스 프레임워크, 광역공간 핸드오버지원 로봇주행, 네트워크기반 다중로봇 원격제어, 광역공간 매핑 등 IT 융합형 로봇기술로 발전하였다. 본 내용에서는 최근 u-City 로봇시스템기술 관련 연구현황, 각 구성요소, 그리고 실제 적용사례를 분석함으로써 향후 독자적인 서비스 산업으로의 성장가능성에 대해 살펴본다.
u-City 로봇시스템 모델
ISO8373에 의하면 산업용 로봇은 자동제어, 재 프로그래밍이 가능하며 산업자동화 응용에 사용되는 3축 이상의 플랫폼 고정형 혹은 이동형 다목적 매니퓰레이터로 정의하고 있다. 이와는 대조적으로 서비스 로봇은 국제로봇연합(International Federation of Robotics)에 의하면 일상 공간에서 반자율 혹은 자율방식으로 사람에게 유용한 서비스를 제공하는 로봇으로 정의된다.
서비스 로봇의 동작환경이 일반 환경이라는 점에서 로봇은 다양한 형태의 환경정보와 상황정보를 인식해야 하는 문제에 봉착하게 된다. 환경인지 및 상황인지 문제는 로봇이 독립적으로 해결하기에는 각각의 복잡성과 다양성이 크기 때문에 현재의 로봇기술 수준으로는 해결하기 어려운 것이 사실이다.
한편, Ambient Intelligence, 유비쿼터스 컴퓨팅, 환경정보의 구조화 기술 등 정보처리기술의 새로운 기술적 패러다임은 서비스 로봇의 운용에 필요한 각종 환경정보 및 상황정보를 생산하고 가공, 소비함에 있어 매우 유용한 수단을 제공한다. 최근 국내에서 IT 기술의 대표적인 차세대 비즈니스모델로 관심을 끌고 있는 유비쿼터스 도시(이하 u-City)의 기술적 플랫폼은 로봇이 물리적인 인터랙션을 제공하는 능동적인 정보처리 수단으로 자리 잡는 데 필요한 정보 인프라를 제공한다.
u-City의 IT 인프라 구축 가이드라인에 의하면 유무선가입자망을 포함하여 통신망인프라, 센서망 인프라(RFID/USN, 영상정보망 등), 도시통합운영 센터와 관련 필수 기술요소에 대해 정의하고 있다. 즉, u-City는 기존의 로봇이 자체적으로 생산해야만 했던 여러 가지 정보를 자연스럽게 제공해줄 수 있는 환경이 된다는 면에서 로봇이 운용되기에 최적의 공간이라고 할 수 있다. 특히, 로봇시스템구축에 필요한 네트워크, 센서망은 도시 혹은 건물설계 시에 반영되어 로봇의 운용에 최적화된 환경을 조기에 구축함으로써 사용자용 서비스 제공시 기술적 어려움을 초기에 해결할 수 있는 새로운 수단을 제공하는 셈이다.
로봇시스템을 구성하기 위해 우선적으로 적용환경에 대한 지식(domain knowledge)과 서비스 혹은 작업에 대한 지식(task knowledge)을 구축하여야 한다. 이러한 구축작업은 일종의 모델링 작업으로서 다양한 변수를 발생시키는 일반 환경에서는 모델링 오차 및 모델링 유한성의 문제로 오동작 혹은 동작실패의 가능성이 항상 존재한다.
<그림 1>은 물리적 공간에서의 다양한 센싱정보, 로봇정보, 위치정보를 기반으로 기 구축한 서비스 제어규칙 및 지식을 활용하여 상황추론 및 로봇제어를 실행할 수 있는 지능 모듈, 그리고 사용자 인터페이스 및 서비스 가시화(Visualization)를 위한 가상공간모델을 포함한 일종의 로보틱 공간의 개념을 도시한 것이다.
<그림 1>에 제시된 로보틱 공간을 구축하기 위해서 u-City의 IT 인프라가 핵심역할을 하게 되며 별도의 로봇운용을 위한 인프라는 로봇 내비게이션을 포함하는 서비스인 경우 cm급 초정밀 위치인식 네트워크, 광역 공간 주행을 위한 실시간 네트워크 로밍지원, 로봇용 정밀 공간지도 DB, 로봇-서버 간 원격제어 프레임워크가 추가로 필요하게 된다.
<그림 1>로보틱 공간구조의 개념
특히, 통합운영센터 혹은 서비스센터와 로봇간의 원활한 통신과 서비스 연속성을 보장하기 위해서는 로봇이 동작이상 혹은 상황인식 실패 등을 인지하고 원격지 운영자에게 제어권을 넘길 수 있는 유연한 제어구조가 필요하다. 이것은 자율적으로 운영되는 로봇시스템과 사용자간의 협조를 통해 실 환경의 다양성과 복잡성을 극복하고 시스템 안정성을 확보하기 위한 것으로 소위 HIL 제어구조의 형태를 가지는 것이 바람직하다. <그림 2>는 HIL 제어구조에 대한 간략화 된 블록 다이어그램을 도시한 것이다.
<그림 2> HIL 로봇제어구조
<그림 3>은 위에서 소개한 로보틱 공간개념과 HIL 로봇제어구조를 포함한 u-City 로봇서비스시스템의 구조를 도시하고 있다.
<그림 3>은 로봇내비게이션 기능을 포함하는 u-City 로봇서비스 시스템 구조를 예시하고 있는 것으로 u-City IT 인프라 핵심요소(센서망, 네트워크 및 통신망 등)가 로봇서비스 구현에 포함되어 있음을 알 수 있다.
<그림 3>을 중심으로 보다 구체적으로 시스템구조를 설명하면 다음과 같다. 물리공간에서 생성되는 로봇을 포함한 다양한 이동체, 센서에 대한 위치정보는 원격지 서비스 플랫폼(일종의 로봇서버)에 탑재된 로보틱 위치인식 서비스 미들웨어에 의해 처리가 된다. 해당 미들웨어는 외부 애플리케이션의 요청에 대해 센서융합, 선택적인 위치정보 제공 등의 기능을 가지며 다양한 이동체에 부여된 독립된 좌표공간을 서비스공간상의 단일좌표계로 변환하는 기능을 제공한다.
<그림 3> u-City 로봇 서비스 시스템 구조
2D/3D 맵 관리 모듈은 로봇내비게이션, 서비스 제어에 필요한 공간구조를 도시하거나 지도상에서 제어명령을 내릴 수 있게 한다. 지도는 로봇의 특성을 반영하여 높은 정밀도를 제공하며 기본적으로 격자형태의 래스터지도와 공간에 배치된 위치인식센서, 환경 센서에 대한 정보를 포함하는 랜드마크 지도, 그리고 대형 공간 적용을 위해 구획단위로 나눠진 단위공간에 대한 연계 구조를 포함한 위상지도를 포함한다.
작업제어모듈은 특정 서비스 혹은 작업수행에 필요한 지식체계(혹은 규칙)를 포함하고 있는 것으로 다중 로봇 제어, 다중 이동체 제어, 서비스 제어 및 추론의 역할을 담당한다. 웹서버, IP 관리, 영상통화 서비스 관리 등은 전통적인 IT 기술(네트워킹, 소프트웨어)을 통해 구현된다.
한편, 로봇은 u-로봇 서비스 플랫폼과 네트워크 혹은 통신망을 통해 항상 연결이 되며 로봇의 이동성을 지원하는 센서네트워크 연동모듈, 원격서버에서 지시한 제어명령을 수행하기 위한 시스템 제어기가 포함되며, 로봇내비게이션을 위한 경로탐색, 로봇위치인식, 행동제어모듈 등 전통적인 로봇기술요소를 포함한다.
u-City 로봇시스템 연구동향
로봇기술과 IT 기술의 융합으로 실질적인 로봇서비스 시스템 구현이 가능해짐에 따라 도시환경에서의 로봇서비스 개발에 대한 관심과 개발이 꾸준히 증가하고 있다.
<표 1>은 유럽의 FP 6단계에서 추진되었던 로봇관련 연구개발 과제를 나열하고 있다.
<표 1>에서 RA-NRS, AWARE, DustBot, Guardians, URUS는 본격적인 도시환경 서비스 로봇기술을 개발하는 과제이다. <그림 4>는 DustBot 로봇서비스의 개념도를 도시한 것으로 전통적인 유럽도시의 도로가 폭이 좁아서 청소차량의 접근이 어려운 곳이 많은 환경이기 때문에 자율이동 로봇을 이용한 쓰레기 수거와 청소서비스를 제공하는 개념을 가지고 있다. URUS의 경우에는 스페인 카탈루니아 대학과 관련 업체가 컨소시엄을 이루어 수행하고 있는 것으로 대학 캠퍼스, 테마파크, 공원 등 도심환경에서 흔히 접하게 되는 공간에 대한 안내 및 운송로봇서비스기술을 개발하고 있다. 해당 과제에서는 ZigBee, WLAN 기반의 전파측량기술을 이용하여 로봇의 위치인식, GPS 기반의 내비게이션 기술을 개발하고 있다.
<그림 4> DustBot 로봇서비스 개념도
현재 FP7 프로그램이 진행되고 있는 상태로 도시환경에서의 로봇서비스기술에 대한 관심과 투자는 지속적으로 증가하고 있다. 특히, 로봇기술은 정보통신기술분야에 속해 있는 것으로 국내의 u-City 로봇시스템기술의 개념을 기반으로 도시환경 로봇서비스기술에 대한 연구개발이 진행되고 있다. 한편, 일본의 경우에도 2000년대 초부터 Intelligent Space, WABOT-House, 오사카 로봇타운, ATR의 Information Structured Environment for Human Behavior Measurement 등의 연구과제를 통해 로보틱 공간개념, 그리고 건축과 로봇, 정보통신기술의 융합 등 u-City 로봇시스템기술에 대한 관심과 연구개발이 활발하다.
2008년도 일본경산성에서 발표한 기술로드맵자료를 참고하면 환경구조화기술에 대한 개발전략을 읽을 수 있다.
위치인식의 경우 2011년까지 잘 정리된 실내공간에서 신뢰성 95%, 수십 cm 단위의 정확도를 제공하는 기술개발을 목표로 하고 있다. 2015년 이후에는 신뢰성 95%, cm 단위의 정확도를 제공하면서 1Gbps급 속도로 위치정보를 전송하는 것을 목표로 하고 있다.
로봇용 지도기술과 관련, 현 수준은 로봇의 실제운용 이전에 사용자가 직접 지도를 작성하는 수준이며 2011년까지 전자태그정보에 의한 보조 수단을 이용하여 환경정보를 획득하고 건물의 CAD 배치도로부터 지도를 반자동 생성하는 것을 목표로 하고 있다. 2015년 이후에는 건물이나 구조물의 배치변경까지 스스로 감지하여 기존 지도에 반영할 수 있는 수준을 목표로 개발하고 있다.
상황인지기술의 경우 임의의 공간에 특화된 행동데이터베이스를 구축하는 수준에서 2011년에 특정작업과 관련된 동작수준에서 인간행동을 검색하는 기술을 개발하고, 2015년 이후에는 일반적인 작업수준에서 인간행동을 검색하는 기술수준까지 개발하는 것을 목표로 하고 있다.
이와 연계하여 로봇지도의 내용도 단순히 위치정보만 연계한 지도가 아니라 위치와 객체간의 관계성, 이력까지 표현 가능한 시맨틱 지도기술을 상황인지기술과 연계하도록 구상하고 있다. 이와 같이 일본의 경우 분산형 로봇기술 컴포넌트(RTC)에 기반한 지역통합시스템을 가까운 미래에 구현하는 것을 목표로 하고 있으며 향후 사회통합시스템으로 확장하는 것을 계획하고 있다.
국내의 경우 ‘u-City 환경기반 로봇서비스기술개발’ 사업을 통해 u-City 인프라와 연계한 도시환경로봇서비스시스템에 대한 연구개발을 추진중에 있다. 유럽이나 일본의 경우 현재 u-City 로봇시스템기술이 연구개발단계에 있는 것으로 판단이 되나 국내의 경우처럼 실제 환경에 장기간 일반 사용자와 접촉하면서 상용화를 전제로 개발을 진행하는 사례는 없는 것으로 파악되고 있다.
ETRI, 전자통신동향분석 제24권 제5호 (유원필, 박승환, 채희성, 이재영)
유비쿼터스 도시의 기술적 플랫폼은 로봇이 물리적인 인터랙션을 제공하는 능동적인 정보처리 수단으로 자리 잡는 데 필요한 정보 인프라를 제공한다.
