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안녕하세요, 곽시원 기자입니다.

한국의 '로봇 산업' 하면 휴보가 떠오르실 텐데요, 우리가 잘 아는 검색 엔진인 네이버도 로봇 산업을 하고 있습니다. 그들은 매핑 로봇인 m1부터 인포테인먼트 플랫폼인 away까지 많은 것을 만들었는데요, 그들은 주로 인공지능, 로보틱스, 자율주행차, 공간정보 등의 생활환경지능을 연구합니다. 한국과 유럽의 우수한 연구진들이 공조하며 공간에 대한 이해, 그리고 그 공간 사이를 연결하는 이동의 지능화에 집중합니다.  M1은 이후 개발될 로봇들이 사람의 삶을 잘 이해하기 위해 생활 공간 데이터를 디지털화하는 목적으로 태어났습니다. M1이란 이름에서 M은, 지도를 만드는 로봇이라는 의미인 mapper의 이니셜입니다. M1은 우선 코엑스나 IFC 몰과 같은 초대형 건축물 내부의 목적지로 안내하는 길 찾기 서비스가 가능합니다. 실제로 많은 방문객들이 원하는 서비스입니다. 부동산 정보 제공 서비스나 게임, 컨텐츠 제작에도 획기적인 발전이나 새로운 시도가 가능합니다. 부가적으로는, 지도상의 이미지를 손쉽게 가공할 수 있기 때문에 광고나 정보 제공의 새로운 플랫폼으로도 확장 가능할 것으로 보고 있습니다. 실내 공간은 대체로 GPS가 잡히지 않기 때문에 현재 위치를 알기가 쉽지 않죠. 이로 인해 여러 사업자들이 실내 공간을 기반으로 서비스를 완성하는 것에 어려움을 겪고 있는데, 3차원 실내 구조가 해결책이 될 수 있습니다.

    M1에는 크게 real-time 2D SLAM (simultaneous localization and mapping) 기술과 자율주행 중 사람 또는 장애물을 회피하는 obstacle avoidance 기술이 활용되었습니다. 마지막으로 photo-realistic indoor 3D map generation은 로봇이 3차원 레이저 스캐너와 360 카메라로 수집한 데이터를 기반으로 3차원 실내 지도를 만들어내는 기술입니다.

  두 번째 로봇은 바로 로봇팔인 앰비댁스(AMBIDEX)입니다. AMBIDEX는 기존의 로봇팔과 조금 다른 로봇팔 입니다. 기존의 로봇팔은 굉장히 무겁고 공장에서 일을 하는 데 사용되었었습니다. 그런 로봇팔들은 굉장히 딱딱한 이미지를 연상시켰는데요, AMBIDEX는 그런 이미지들에서 벗어난 새로운 로봇 팔 입니다. 사람들끼리 악수나 포옹, 혹은 적극적인 협동 작업이나 스포츠와 같은 팀플레이가 가능한 것은 결국 사람팔의 가벼운 무게와 유연한 관절 때문입니다. AMBIDEX는 바로 이 점을 비전으로 개발되었습니다. 사람의 팔이 지니는 고유한 특징과 장점에서 출발하여 기존 로봇팔과 전혀 다른 방식으로 접근했습니다.

  이번 CES(소비자 가전 전시회)에서 네이버랩스는 퀄컴과의 기술 협력을 통해 AMBIDEX의 5G 기술 시연에 성공했습니다. 5세대 이동통신의 초저지연(low latency) 기술을 이용해, 로봇 자체의 고성능 프로세서 없이도 통신망에 연결해 정밀한 로봇 제어를 할 수 있는 최첨단 기술입니다. 로봇의 두뇌가 로봇 안에 없고 클라우드에 있으니 많은 로봇을 한꺼번에 조종할 수 있고, '무뇌' 기술이라고도 할 수 있겠죠.

   AMBIDEX는 하이파이브나 어깨동무 등을 할 수 있는데, , 산업용 로봇팔과 그런 행동을 하려 한다면 로봇팔이 부서질 수도 있지만 팔의 무게를 생각해 보면 오히려 사람의 팔이 부러질 것입니다. 보통 로봇팔은 20kg이 넘는데, AMBIDEX는 2.6kg의 가벼운 무게로 심지어 일반 사람의 팔보다 가볍습니다. 그 가벼움이 또다른 AMBIDEX의 장점입니다. 왜냐하면 빠르게 움직여도 에너지를 크게 줄일 수 있기 때문입니다. 또 AMBIDEX는 독창적인 와이어 구조를 사용합니다. 팔을 조금 더 가볍게 하기 위해서 무거운 구동기는 몸체 쪽에 배치하고, 와이어를 이용해서 움직이는 구조입니다. 

   AMBIDEX는 가벼우면서도 산업용 로봇과 비슷한 정밀도를 가지고 있습니다. 사람의 팔은 7개의 자유도를 가지고, 특히 손목은 3개의 자유도를 바탕으로 다양한 조작을 하는데 적합합니다. AMBIDEX 역시 인간과 같은 7개의 자유도를 가지고 있습니다. 사람의 팔은 7개의 자유도를 가지고, 특히 손목은 3개의 자유도를 바탕으로 다양한 조작을 하는데 적합합니다.  AMBIDEX는 요리, 서빙, 청소, 빨래, 등 여러 일을 할 수 있을 것입니다.

  AHEAD는 3D HUD(head up display)입니다. 기존의 HUD는 위 사진처럼 사물에 초첨을 맞추거나 정보 이미지에 초점을 맞출 수 있었는데요, 사물에 초점을 맞춤면 정보 이미지가 흐릿하게 보이고, 정보 이미지에 초점을 맞추면 앞이 흐릿하게 보여서 불편함이 많았죠. 하지만 아래쪽 이미지는

AHEAD가 나타내는 이미지인데, 둘 다 선명하게 나옵니다. 운전자가 보는 실제 도로와 디스플레이 시점이 동일해지면 많은 장점이 있습니다. AHEAD는 실제 도로 위에 존재하는 것처럼 이미지를 띄워줍니다. 또 시점을 맞추기 위한 주의 분산이 줄어들기 때문에 안전에도 도움이 됩니다. 눈도 덜 피곤하겠죠. 

  이 로봇은 곧 도서관 같은 곳에서 볼 수 있는 로봇인데요, 바로 자율주행 서비스 로봇 AROUND입니다. 앞서 설명해드렸덩 M1이 로봇을 위한 로봇이라고 할 수 있는 게 아무리 자율주행을 한다고 해도 언제든지 길을 잃을 수 있는 것은 사실입니다. 그런데 M1이 만든 고정밀 3D 지도가 클라우드에 올라가면, AROUND는 이 지도를 이용해서 목적지까지 쉽게 도달할 수 있는 것이죠.

지도 생성은 매핑로봇 M1으로, 위치 파악과 경로 생성은 map cloud로 역할과 기능을 분산했기 때문에, AROUND 본체에서는 장애물 회피 등의 가장 기본적인 기능만으로 원활한 실내 자율주행을 수행할 수 있게 됩니다. 그것도 5G 기술 중에 하나죠. 그리고 또 AROUND는 AROUND G라는 이름의 가이드 로봇으로 코엑스나 다른 대형 매장에서 이용될 것입니다.

AROUND G는 실내 자율주행 가이드 로봇입니다. 쇼핑몰, 공항, 호텔 등 복잡한 대규모 실내 공간에서 자율주행하며 가이드를 합니다. 길을 안내하는 동안에는 본체 디스플레이의 AR 내비게이션을 통해 이동 및 공간 정보를 생생하게 전달합니다.

AROUND G는 비싼 레이저스캐너 장비의 도움 없이 원활한 자율주행이 가능합니다. 핵심은 AROUND platform의 xDM 클라우드와 본체의 심층 강화학습 알고리즘입니다.

AROUND platform은 로봇의 자율주행에 필요한 주요 기능을 매핑로봇과 xDM 클라우드로 분산시킨 플랫폼입니다. 먼저 매핑로봇 M1이 실내를 자율주행하며 공간 데이터를 수집하고, 이렇게 수집된 map data는 xDM 클라우드에 올라갑니다. 서비스 로봇은 클라우드에서 처리한 지도 대이터, 시각적 지역화, 경로 계획 등을 통해 자율주행하게 됩니다. 

  그리고 오늘의 마지막이자 가장 먼저 상용화 될 것 같은 프로젝트, 바로 에어카트(AIRCART)입니다. AIRCART는 네이버랩스 내부의 동료가 무거운 짐을 옮길 때 겪는 문제를 해결하기 위해 시작되었습니다. 무거운 짐을 운반하는 동료를 돕기 위해 시작한 프로젝트가 바로 AIRCART 입니다. 연구 과정에서, 같은 문제를 안고 있는 사람들이 많다는 것을 연구원들은 알게 되었죠. AIRCART는 많은 사람들에게 도움을 줄 수 있는 도구로 묙표를 바꾸었죠. 

   AIRCART는 전에 없던 첨단 기술을 적용한 제품이 아니라, 이미 존재하는 기술을 적절하게 응용한 것입니다. AIRCART는 근력증강 웨어러블 로봇에 사용되는 기술이 적용되어 아무리 무거운 물체를 실어도 미끄러운 빙판 위를 이동하는 것처럼 쉽게 운반할 수 있습니다. 운전자의 조작 의도를 손잡이의 힘 센서로 파악해 카트의 움직임을 제어하기 때문에 조작 방법을 배울 필요없이 사용할 수 있습니다. AIRCART는 오르막길에서도, 사고가 발생하기 쉬운 내리막길에서도 카트를 놓치면 자동 브레이크가 걸립니다. 그리고 센서를 통해 방향과 미는 힘을 측정하죠. 또 에너지 세이브 모드와 자가진단 시스템까지 갖고 있답니다. AIRCART의 휠체어 버전도 있습니다. 보스턴 다이나믹스 같은 경우에는 생체모방 로봇을 많이 만드는데요, 네이버랩스는 생체모방이 아닌, 사람들에게 도움이 되는 로봇을 만들고 있습니다.

보스턴 다이나믹스 기사를 보시려면 아래 링크를 클릭 해주세요:

 http://kids.dongascience.com/presscorps/newsview/8232

이상, 곽시원 기자였습니다.