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"로봇 '킬러앱' 산업·노동현장서 등장할 것"

로봇 분야의 '킬러앱'은 산업현장에서 등장한다는 전문가들의 전망이 나왔다. 노동력 부족으로 인해 자동화 수요가 큰 농업이나 물류 현장에서 로봇이 보다 다양한 외형을 갖고 폭넓은 업무를 수행할 것이라는 예상이다. 로봇 업계 전문가들은 29일 서울 중구 신라호텔에서 열린 '서울포럼 2024'에서 국내 로봇산업의 현주소와 미래 유망 기술에 대한 이야기를 나눴다. 제어로봇 분야 석학인 조동일 서울대 교수를 좌장으로 여섯 명의 전문가들이 의견을 전했다. 먼저 이한빈 서울로보틱스 대표는 귀농한 부모를 보며 “농사 분야에 로봇을 적용하는 게 가능성이 많다고 생각한다”고 말했다. 그는 “시골 농가에 가면 거의 대부분 외국인 노동자에 의해 유지되고 있고 이들의 단합으로 식자재 값이 올라가기도 한다”며 “국내에서도 충분히 농업 데이터를 쌓아서 좋은 솔루션을 개발하면 수출로도 이어질 수 있을 것”이라고 덧붙였다. 장성욱 카카오모빌리티 부사장은 “결국 돈을 벌 수 있는 로봇이 제일 중요하다고 생각한다”며 “기술이 뒷받침돼야겠지만 세련된 기술 자체보다는 당장 현실에서 바로 이 수요를 창출해 낼 수 있는 그런 분야에 주목도가 높을 것”이라고 전망했다. 최리군 현대자동차 로보틱스랩 상무는 전문적 영역과 대중적 영역을 구분했다. 그는 “원전처럼 굉장히 위험한 곳에서 사람을 대신할 수 있다면 수량은 적더라도 비싸게 만들어서 수익을 낼 수 있을 것”이라며 “일상에서는 비교적 저렴한 가격에 엔터테인먼트 용도로도 로봇이 할 일이 있다”고 말했다. 최 상무는 물류나 배송 영역도 로봇 기술이 접목될 가능성이 많다고 봤다. 특히 인간에 도움이 되는 로봇으로서 웨어러블(착용형) 로봇을 소개했다. 산업 현장에서 작업자 근력을 지원하거나 신체를 보조하는 역할도 계속 발전할 것이라는 분석이다. 이재석 두산로보틱스 상무는 로봇의 쉬운 사용성에 주목했다. 로봇은 처음 도입하는 과정에서 여러 프로그램을 구성해야 하는 번거로움이 있는데, 이런 사용성이 단축돼야 어떤 형태의 로봇이든 쓸 수 있는 환경이 조성될 것이라는 설명이다. 이 상무는 “사용자들이 로봇을 프로그래밍 안 하고 쓸 정도가 되면 새로운 제품과 수요처가 더 많이 등장할 것”이라고 말했다. 조혜경 한성대학교 교수는 “완전 자동화는 시간이 걸릴 것으로 본다”며 “당분간 사람을 돕는 형태로 산업화를 예상해볼 수 있다”고 말했다. 조 교수는 휴먼 로봇 인터렉션(HRI)에 대한 연구 경험을 바탕으로 “희망 사항을 보탠다면 시니어를 돕는 기구적 로봇도 등장하면 사회적으로 굉장히 의미가 있을 것”이라고 덧붙였다. 마지막으로 김상배 매사추세츠공과대학(MIT) 기계공학 교수는 “어떤 분야가 먼저 뜰지는 잘 모르겠지만, 노동력 부족은 전 세계적인 현상”이라며 “결국은 '손' 문제를 해결해야 우리가 노동력 문제를 해결할 것”이라고 내다봤다.

2024.06.02 00:00신영빈

"휴머노이드 아직 인간처럼 일 못해...로봇 언어 있어야 창조 가능"

휴머노이드(인간형) 로봇이 물건을 집어 나르고 요리나 설거지를 하는 수 많은 장면이 매스컴에 등장하고 있다. 그러나 이 정도로 사람처럼 일한다고 보는 것은 아직 '착각'이라는 주장이 제기됐다. 김상배 매사추세츠공대(MIT) 기계공학과 교수는 28일 서울 중구 신라호텔에서 열린 '서울포럼 2024' 기조강연에서 “지금까지 로봇에 생성형 인공지능(AI)을 접목한 사례는 모방에 가깝다”며 “새로운 창조 활동을 했다고는 보기 어렵다”고 말했다. 김 교수는 세계에서 가장 빠른 4족 보행로봇 '치타'를 개발한 로봇공학 권위자다. MIT 생체모방로봇연구소를 이끌며 세상과 상호 작용할 수 있는 로봇을 만들기 위한 연구를 이어왔다. 김 교수는 이날 강연에서 특히 물리적 데이터의 중요성에 대해 재차 강조했다. 단지 문자와 그림을 연계해 인간의 흉내를 내는 것에 그쳐서는 안 되고, 실제 물리 세계에서 로봇이 이해할 수 있는 언어를 통해야만 진정한 창조가 가능하다고 설명했다. 글로벌 빅테크 기업들이 생성형 AI 개발 경쟁을 벌이고 있다. 여기에 쓰는 언어 데이터는 수집하거나 다루기 쉬운 형태로 정돈된 경우가 많았다. 그보다 다양성이 넓은 그림 데이터는 일일이 언어와 대치하는 라벨링 작업을 거쳐야 학습이 가능했다. 이런 학습 과정이 실제 물리적 세상에 나왔을 때 곧바로 대응할 수 있는지는 전혀 다른 문제다. 김 교수는 몇 가지 문제점을 짚었다. 먼저 충분한 데이터를 확보하기 어렵다는 것이다. 대개 실제 실험이나 시뮬레이션을 거쳐야 하는데 아직까지 한계가 많다는 지적이다. 또 실제 세계에서는 변수가 발생했을 때 상당한 비용을 지불해야 하는 점도 난제다. 김 교수는 “우리 몸을 동작하고 만지고 짚는 이런 지능들은 대부분 무의식적”이라며 “물리적 세상에서는 아무리 알고리즘을 잘 짜도 항상 불확실성이 있다. 단지 사람의 데이터를 모방하는 것만으로는 안 된다”고 말했다. 김 교수는 설거지를 하는 상황을 가정했다. 몇 가지 상황만 생각하더라도 변수가 많다는 것. 그는 “사람은 실수하면 만회한다. 미끄러지면 다시 잡을 때도 있고, 접시를 떨어뜨리면 다시 집는다. 깨질 수도 있다”며 “이 모든 상황에 대한 데이터를 모으는 것을 상상하기 어렵다”고 덧붙였다. 이와 같은 문제를 극복하기 위한 답으로 제시된 것이 '로봇 언어'다. 단지 가상 세계에서 모방하는 방식을 넘어 물리적인 현실을 이해할 수 있는 획기적인 대안이 필요하다고 그는 역설했다. 김 교수는 마지막으로 한국이 전통 제조업을 근간으로 AI 기술을 갖추기에 적합한 환경이라며 기대감을 드러냈다. 중국이 제조업 굴기로 매섭게 산업 역량을 키우고 있고, 미국이 고부가가치의 AI 패권을 쥐는 형세이지만 “한국 입장에서는 다르게 보면 기회”라고 말했다. 그는 “단지 AI 기술이 뒤쳐졌다고 챗GPT에만 경쟁할 게 아니라 이런 기술을 어떻게 활용할 수 있을지 고민해야 한다”며 “제조 인프라를 바탕으로 하드웨어와 소프트웨어를 함께 발전시켜 나가는 방향이 그 무엇보다 중요하다”고 꼬집었다.

2024.05.29 09:01신영빈

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