“이 상황을 받아들이기 힘든 거죠? 여긴 내가 있을 곳이 아닌 것 같고, 만약 마법을 써서 원하는 곳으로 간다 해도 여전히 같은 기분일 거에요. 이건 아닌 것 같은 기분… 하지만 중요한 건 다른 곳만 너무 바라보면 지금 주어진 걸 누릴 수가 없어요. 어쩔 수 없는 일로 고민하지 말고 지금을 즐기세요.”

실의에 빠진 이를 위로하면서도 그가 처한 상황에 대해 진심 어린 조언을 건네는 이 사람은 누굴까. 바로 SF영화 ‘패신저스(2016)’에 등장하는 안드로이드(사람과 흡사한 모습의 로봇)이다.

▲ 영화 ‘패신저스’ 우주선 ‘아발론호’ 내부 모습 (출처: 유니버설 픽쳐스)

영화 ‘패신저스’는 새로운 행성으로 우주 이민을 떠나는 우주선 아발론호가 배경이다. 아발론호는 5,000여 명의 승객을 동면 상태로 태운 채 120년을 비행할 계획이었지만, 주인공 ‘짐 프레스턴(배우 크리스 프랫, 이하 짐)’은 소행성 충돌 사고로 남들보다 일찍 동면에서 깨어나 혼자 남겨진다. ‘패신저스’는 모두가 잠든 우주선 속에서 혼자 깨어난 그의 이야기다.

▲ 영화 ‘패신저스’에서 안드로이드 아서(왼쪽)와 주인공 짐(오른쪽)이 대화를 나누고 있다. (출처: 유니버설 픽쳐스)

짐은 외롭고 낯선 우주선 속에서 조력자이자 친구 역할을 해주는 여러 AI의 도움을 받으며 어려움을 극복해 나간다. 특히, 영화 속 안드로이드들은 짐이 느끼는 외롭고 불안한 감정을 이해하고 그의 고민에 대해 생각할 거리를 던져주기도 한다. 그 밖에도 청소나 요리, 짐의 건강관리 등을 완벽하게 대신해 주며 미래 AI가 수행할 역할과 가능성을 보여준다.

▲ 영화 ‘인터스텔라’에 등장하는 AI 로봇인 ‘타스(TARS)’와 ‘케이스(CASE)’ (출처: instagram @tarsofficial)

황폐해진 지구를 벗어나 새로운 터전을 찾으려는 인류의 노력을 그린 영화 ‘인터스텔라(2014)’에도 AI 로봇이 등장한다.

그들은 우주선을 조종할 수 있고, 지구와의 교신 및 행성 탐사와 같은 임무를 수행할 수 있으며, 사람처럼 농담을 주고받기도 한다. 예를 들어, 인간관계에서 너무 솔직하면 불편해지는 법이라며 스스로를 95%만 솔직한 존재라고 사람들에게 소개하는 식이다. 이 밖에도 이들은 험난한 여정을 떠나는 인간들에게 물심양면으로 도움을 주며, AI 시대에 로봇과 인간이 공존할 수 있는 또 다른 미래 모습을 가늠케 한다.

영화 속 AI, 현실에서는?

영화 ‘패신저스’와 ‘인터스텔라’에 등장한 AI들은 저마다의 능력으로 사람에게 도움을 준다. 이러한 AI 기술은 현실에서 얼마나 구현되었을까?

먼저, 영화 속 ‘대화형 AI’ 기술은 현재 가장 활발하게 개발되고 있는 분야 중 하나다. 자연어처리(NLP)* 기술과 생성(Generative) 기술을 기반으로 한 대화형 AI는 지난 2022년 챗GPT의 등장 이후 급속도로 발전하고 있다.

자연어처리(Natural Language Processing): 컴퓨터를 이용해 사람의 자연어를 분석하고 처리하는 기술. 여기에는 자연어 분석, 이해, 생성 등의 기술이 사용된다.

과거 대화형 AI는 온라인 상담 챗봇이나 모바일 음성 비서로 활용되는 것이 일반적이었다. 그러나 최근에는 사람들에게 심리 상담을 해주기도 하고, 고도의 학습 및 추론 능력을 바탕으로 복잡한 문제를 해결하거나 글, 그림, 음악, 영상 등의 창작물을 만들어내기도 한다. 영화에서처럼 사람과 교감하고 다재다능하기까지 한 AI의 등장이 점차 현실화 되고 있다.

영화 ‘패신저스’ 속 안드로이드 또한 상당히 주목받는 분야다. 현재 이 기술은 로봇이 사람과 유사하게 움직이거나 물건을 자유자재로 운반할 수 있는 수준에 이르렀으며, 최근에는 생성형·대화형 AI가 발전하면서 영화에서처럼 일상 대화까지 가능한 안드로이드 개발이 더욱 가속화될 것으로 예상된다.

▲ 사람과 비슷한 모습으로 걷는 로봇 ‘테슬라 옵티머스’

영화 ‘인터스텔라’의 ‘AI 우주 로봇’과 유사한 모델도 현재 개발되고 있다. 미국의 나사(NASA)는 화성 탐사 로봇인 퍼서비어런스 로버(Perseverance Rover, 이하 퍼서비어런스)에 AI 기반의 자율주행 시스템 오토내브(AutoNav)를 적용 중이다.

▲ 화성 탐사 로봇 ‘퍼서비어런스’가 보내온 화성의 모습 (출처: 나사)

퍼서비어런스는 주변 지형지물을 분석해 3D 지도를 생성하고 스스로 이동 경로를 세워 화성을 탐사한다. 지난 2021년 첫 자율주행에 성공한 퍼서비어런스는 2022년에는 하루 최장 주행 기록을 세우는 등 화성 탐사에 큰 공을 세우고 있다.

이외에도 나사에서는 2025년까지 무려 250PB(페타바이트, 250PB는 약 25만TB(테라바이트))에 이를 정도로 방대한 양의 우주과학 데이터에 더 쉽고 빠르게 접근하기 위해 생성형 AI 기반의 검색엔진 ‘SDE(Science Discovery Engine)’를 개발하기도 했다.

미래 AI 구현의 핵심은 반도체, HBM에 특히 주목

AI라는 개념은 1950년대에 처음 등장했지만, 당시에는 AI 학습과 추론을 지원해 줄 소프트웨어나 엄청난 양의 데이터를 빠르게 처리해 줄 반도체가 없었다.

이후 여러 차례의 기술 혁신이 이루어졌고, 지금은 AI 데이터 처리를 지원해 주는 고성능 GPU(Graphics Processing Unit, 그래픽처리장치)를 비롯해 HBM* 같은 초고속 메모리가 등장해 AI 발전을 견인하는 데 큰 역할을 하고 있다. [관련기사]

HBM(High Bandwidth Memory): 여러 개의 D램 칩을 TSV(Through Silicon Via, 수직관통전극)로 연결해 데이터 처리 속도를 혁신적으로 끌어올린 고부가가치, 고성능 제품. HBM은 1세대(HBM)-2세대(HBM2)-3세대(HBM2E)-4세대(HBM3)를 거쳐 현재 5세대(HBM3E)까지 개발됨. HBM3E는 HBM3의 확장(Extended) 버전

GPU는 본래 그래픽 작업을 수행하기 위해 만들어졌지만, 명령을 순차적으로 처리하지 않고 인간의 뇌처럼 동시다발적으로 수행할 수 있는 특징 덕분에 AI 구현에 필수 요소로 쓰이고 있다. HBM의 경우 현존 최고 속도로 데이터를 처리해 GPU를 지원하는 고성능 AI 메모리로 주목받고 있다.

영화 속 AI 수준에 도달하기까지 아직도 많은 과제가 남아있지만, AI 기술 성장의 핵심인 반도체는 지금 이 순간에도 혁신을 거듭하는 중이다. 앞으로 인간과 같은 수준의 인공지능인 AGI(Artificial General Intelligence, 일반인공지능)를 구현하는 것도 이러한 반도체의 기술 고도화 여부에 달렸다는 평가다.

과거에는 불가능하다고 여겨진 수많은 기술이 반도체를 중심으로 서서히 실현되고 있는 만큼, 영화 속 AI 역시 곧 우리 눈앞에 현실이 될 것으로 기대되고 있다.

세계가 코로나 팬데믹을 겪으며 인류가 처한 여러 문제를 해결하는 혁신적인 기술이 등장하고, 동시에 기술 간의 융합이 빠르게 이루어지며 창의적인 가치들이 창출되고 있다.
 

이에 초거대 AI에서부터 로봇, 스마트모빌리티, 웹3.0, 메타버스라는 인류의 행복과 평화를 책임질 최신 테크 트렌드를 5편의 시리즈로 소개할 예정이다. 특히 이 칼럼을 통해 얻는 ‘지식’도 중요하지만, 각 기술이 어떻게 연계되고, 어떤 방향으로 발전되고 있는지 ‘흐름’을 읽는 것도 큰 도움이 될 것이다. (필자 주)

최근 식당을 방문하면 테이블 사이로 서빙 로봇이 바쁘게 돌아다니는 풍경을 어렵지 않게 볼 수 있다. 관광지에서는 관람객의 짐을 대신 들고 따라다니거나 청소하는 로봇도 등장했고, 대규모 아파트 단지에서는 순찰 로봇이 주·정차 단속, 화재 감시 등의 업무를 수행한다.

AI와 로봇 기술이 비약적으로 발전하면서 로봇은 서서히 우리의 생활 속에 깊숙이 자리 잡고 있다. 산업혁명 시절에는 기계가 인간의 일자리를 위협하는 존재로 인식됐지만, 미래의 로봇은 인간의 경쟁자가 아닌 생활을 안전하고 편리하게 해주는 ‘파트너’로 발전하고 있다. 파트너로 거듭나고 있는 로봇은 어디까지 발전했고 어떻게 진화할 것인지 살펴보도록 하자.

테슬라가 선보인 휴머노이드 로봇

2022년 9월 30일, 미국 캘리포니아주 테슬라 팔로알토 본사에서 ‘2022 AI 데이’가 개최되었다. 이날 테슬라는 휴머노이드 로봇을 공개했다. ‘범블C’라고 이름 붙여진 이 로봇은 뼈대와 전선이 노출돼 완성되지 않은 듯한 모습이었지만, 스스로 걸어 나와 손을 들어 관중들에게 인사하고 춤추는 모습을 선보였다. 이후 데모 영상에서 범블C가 무릎을 굽혀 상자를 들어 옮기거나, 손가락을 구부려 물뿌리개를 잡아 화분에 물을 주고 손가락으로 물건을 들어 옮기는 영상을 공개했다. 마치 사람처럼 손으로 할 수 있는 세밀한 작업을 구현한 것이다.

▲ 테슬라가 ‘2022 AI 데이’에서 시연 중인 로봇

테슬라는 휴머노이드 로봇이 사물을 인식하는 방법으로 자사 전기차에 사용 중인 오토파일럿 기술을 적용했다. 로봇은 카메라와 기타 센서로 사물을 인식하고, 인식한 사물을 사람처럼 잡고, 현재 자신이 잡고 있는 물체와 주변 사물을 구분한다. 로봇에게 ‘화분에 물뿌리개로 물을 줘’라고 명령하면 책상 위에 놓인 물뿌리개를 인식해 들고, 다음에는 화분을 인식해 물을 주는 동작을 수행하게 된다. 그런데 여기서 놀라운 것은 로봇의 성능이 아닌 일론 머스크가 내세운 충격적인 가격이었다.

전기차보다 저렴한 가격으로 로봇 대중화 시대를 연다

일론 머스크는 AI 데이에서 향후 3∼5년 내 휴머노이드 로봇을 수백만 대 양산하겠다고 선언했다. 그리고 내세운 가격이 ‘2만 달러’로, 이는 한화로 약 2,700만 원이다. 이는 현재 테슬라가 판매하는 전기차의 저가 모델보다도 더 저렴한 가격이다. 테슬라는 부품 공용화와 양산화를 통해 가격을 지금 로봇의 5분의 1 수준까지 낮추겠다는 계획이다. 미국의 로봇 회사 ‘보스턴 다이내믹스’가 만든 경찰견 모양 4족 보행 로봇 ‘스팟’의 판매 가격이 7만 4,500달러로, 한화 8,000만 원임을 감안한다면 머스크가 선언한 가격은 그야말로 ‘혁명’에 가까운 가격이다. 초기 타겟 시장이 공장 등 산업 현장이라고 봤을 때, 기업 입장에서 2만 달러는 충분히 감내할 만한 수준일 것이다.

일각에서는 머스크가 제시한 2만 달러라는 가격이 불가능하다는 평가도 나온다. 로봇의 대량 생산을 가능하게 하려면 자동차 생산 과정처럼 자동화 공정을 완벽히 갖춰야 하고, 수만 개 이상의 반도체 칩과 핵심 전자 부품도 수급해야 한다. 반도체 대란에, 인건비 및 자동화 공정 문제를 해결하지 못한다면 2만 달러 이하의 로봇 판매는 현실적으로 어렵다는 지적이다.

3~5년 내에 상용화하겠다는 계획도 기술적으로 어렵다는 비판이 나온다. 걷고, 화분에 물 주고, 박스 하나 드는 행동을 구현하는데 1년의 기간이 걸렸다. 게다가 테슬라의 로봇은 아직 다른 로봇 전문업체들에 비해 뒤처지는 수준이다. 보스턴 다이내믹스의 휴머노이드 로봇 ‘아틀라스’는 인간처럼 춤을 추고, 점프나 덤블링을 하고, 높은 곳에서 뛰어내리는 파쿠르도 할 수 있다. 반면 자율주행 기술조차 10년이 넘도록 개발하고 있는 테슬라가 걷고 뛰고 디테일한 동작을 해내는 로봇을 구현하기에 3~5년은 부족하다는 의심이 나오고 있다.

하지만 미래를 속단하긴 어렵다. 세간의 의심을 반박하듯 테슬라는 2023년 5월 16일 주주 총회에서 로봇 업데이트 소식을 추가로 공개했다. 이날 공개된 ‘테슬라 봇’에는 인간의 동작을 AI가 학습하는 능력이 추가됐는데, 인간의 손가락 움직임을 섬세하게 따라 하는 모습을 보였다. 또한 모터의 힘을 제어하는 ‘모터 토크 제어(Motor Torque Control) 기술’이 반영돼 필요할 때는 강한 힘을 내면서도 부드러운 동작을 할 때는 계란을 깨뜨리지 않을 정도로 힘의 완급 조절이 뛰어났다.

로봇의 대량생산과 파격적인 가격 설정에 대해 부정적인 전망에도 불구하고, 사람들이 기대하는 이유는 선언한 사람이 ‘일론 머스크’이기 때문이다. 아무도 전기차의 성공을 믿지 않았을 때 그는 전기차 대중화를 예견했고 자동차 업계의 판도를 바꿨다. 많은 사람들이 일론 머스크라면 휴머노이드 로봇도 상용화할 수 있을 것이라는 기대를 품고 있다. 과연 이번에도 세상의 의심을 뚫고 로봇 대량생산에 성공할지 미래가 궁금해진다.

휴머노이드 로봇이 필요한 이유

▲ 자동차 공장에서 로봇이 자동차를 용접하는 모습

이미 대다수의 제조 공장에서는 6축 로봇*, 4축 로봇*, 협동 로봇 등 많은 로봇이 사용되고 있다. 이 로봇들은 용접, 페인팅, 조립, 머신 텐딩* 등의 업무를 수행한다. 사람이 하기엔 위험하거나 생산성이 낮은 일, 지루하고 반복적인 일을 이미 ‘기계로봇’이 대체하고 있는 상황에서, 왜 굳이 ‘사람처럼 생긴 휴머노이드 로봇’이 필요하냐는 지적도 있다.

* 6축 로봇 : 6개 축을 가지고 있어 3차원 공간의 모든 위치와 방향으로 작업 가능한 로봇

* 4축 로봇 : 4개 축으로 수평 작업에 특화된 로봇. 수평다관절 로봇이나 스카라 로봇이라고도 불린다.

* 머신 텐딩(Machine Tending) : 기계 작동 과정에서 인간의 개입이 필요한 작업. 예를 들어 원자재를 기계에 투입하거나 가공물을 기계에서 꺼내는 과정이 있다. 최근에는 손이 끼일 위험이 있거나 인체에 유해한 물질을 다루는 경우 협동 로봇이 인간을 대신하는 추세다.

하지만 일론 머스크는 “로봇이 인간이 하는 일을 대신하기 위해선 인간과 크기와 모양이 비슷해야 한다”고 주장한다. 테슬라가 성인과 비슷한 키와 무게를 지닌 로봇을 개발하는 이유도 이 때문이다.

▲ 서빙 로봇

식당에서 음식을 테이블까지 운반해 주는 서빙 로봇의 경우, 손님이 많아 바쁜 시간대에는 큰 도움이 되지만, 손님이 뜸한 시간대는 할 일이 없어진다. 인간 직원은 서빙 업무가 없어도 청소를 하거나 식기를 정리하는 등 다른 일을 할 수 있지만, ‘서빙만’ 하도록 설계된 로봇은 손님이 와야만 주어진 업무를 수행할 수 있다. 만약 이 서빙 로봇이 운반만 할 줄 아는 로봇이 아니라 휴머노이드 로봇이었다면 손님이 없는 시간대에도 다른 일을 하면서 인간을 도왔을 것이다. 산업용 로봇은 꼭 휴머노이드 형태일 필요는 없지만, 서빙 로봇처럼 주어진 업무만 가능하다면 상황에 따라 무용지물이 될 가능성도 있다. 인간과 유사한 행동을 할 수 있는 휴머노이드 로봇은 급변하는 산업 환경 변화에 빠르게 대응할 수 있는 높은 자유도를 지닌 것이 강점이다.

미국의 투자은행 골드만삭스는 휴머노이드 로봇이 기존 산업용 로봇과는 다른 새로운 시장을 형성할 것으로 전망했다. 자동차 공장의 로봇 팔이나 물류 창고에 투입된 바퀴 달린 운송용 로봇과 달리, 휴머노이드 로봇은 인간의 신체와 행동 양식에 맞춰 다양한 작업 환경에서 능력을 발휘할 수 있고 돌발 상황에도 유연한 대처가 가능하다. 이 같은 차이점으로 인해 기존 산업용 로봇과 별도로 새로운 로봇 시장이 형성될 것으로 보인다. 골드만삭스는 휴머노이드 로봇 시장이 2035년까지 1,540억 달러(약 214조 원) 규모가 될 것이라 추정했는데, 이는 전기차 시장과 맞먹는 규모다. 또한 2030년 중반부터 미국 제조업, 서비스업 노동력 부족의 격차를 휴머노이드 로봇이 채워줄 수 있을 것이라 전망했는데, 한 예로 전 세계 노인 간호 수요의 2~3%를 휴머노이드 로봇이 맡을 수 있을 것으로 분석했다. 미국 노동 시장의 높은 인건비를 고려하면 대당 2만 달러의 다용도 휴머노이드 로봇은 매우 높은 경쟁력을 갖춘 것으로 평가된다.

한편, 저가 휴머노이드 로봇이 실용화되면 가사 노동이 해결되는 노동 혁명이 일어날 수 있다. 로봇 1대가 청소, 빨래, 방범, 장보기, 심지어는 요리까지 모두 해결해 주는 모습을 상상해 보자. 그런데 이 모든 가사 노동을 해줄 로봇이 대당 2만 달러라면 많은 소비자들이 환영할 것이다. 만약 테슬라가 다음 ‘AI 데이’에 휴머노이드 로봇이 빨래를 널고 설거지하고 장을 보는 모습을 시연한다면, 각 가정에서 너도나도 주문 예약 버튼을 클릭하지 않을까.

궂은 일은 제가 할게요, 파트너로서 같이 일하는 협동 로봇

성수동의 한 카페를 방문하면 사람이 아닌 로봇이 커피를 내려준다. 고객이 원하는 원두를 선택해 주문하면 ‘드립봇(Dripbot)’이라고 하는 로봇팔이 각 원두에 맞는 핸드드립 기법으로 커피를 추출한다. 메뉴를 고민하는 고객은 직원과의 대화를 통해 메뉴를 선택하면 되고, 카페 매니저는 로봇 동료 덕에 고객과의 소통에 더 신경을 쓸 수 있다. 이처럼 반복적인 작업은 로봇이 맡고 직원들은 고객과 소통하거나 레시피를 개발하는 등 창의력이 필요한 일에 집중할 수 있어 결과적으로 고객 서비스 품질은 높아지고 직원들의 근무 환경까지 개선된 사례다.

▲ 로봇팔이 커피를 내리는 모습

프랑스의 스타트업 회사 ‘EKIM’은 로봇과 함께 피자를 만든다. 로봇은 500만 개의 레시피를 활용해 피자를 만들며 최대 10개의 피자를 동시에 준비할 수 있다. 고객은 각자 원하는 레시피의 피자를 맛볼 수 있고 직원들은 수십 가지의 재료 배합을 일일이 암기하지 않아도 돼 레시피 개발 등 더 가치 있는 일에 몰두할 수 있다. 로봇은 더 이상 공장에서만 일하지 않는다. 커피를 만들거나 사진을 촬영하고 악기를 연주한다. 로봇은 이제 단순한 ‘기계’가 아닌 사람의 곁에서 함께 일하는 ‘동료’로 자리 잡고 있다.

챗GPT로 더욱 똑똑해지는 로봇의 미래

2023년 3월, 챗GPT 열풍을 몰고 온 AI 개발사 ‘오픈AI’가 한 스타트업에 투자해 많은 관심을 모았다. 오픈AI가 투자한 스타트업은 바로 노르웨이의 휴머노이드 로봇 스타트업 ‘1X 테크놀로지스’였다. 1X 테크놀로지스는 시리즈 A2 펀딩 라운드에서 2,350만 달러(약 306억 원)의 투자금을 유치했고 투자에 오픈AI 외에 타이거 글로벌, 샌드워터, 알리앙스 벤처스 등도 참여했다.

1X 테크놀로지스는 투자받은 자금을 노르웨이와 북미 지역에 출시된 휴머노이드 로봇 ‘이브(EVE)’의 제조 시설과 2족 보행 안드로이드 로봇 ‘네오(NEO)’의 개발에 투입할 계획이다. 투자를 주도한 오픈AI는 “1X 테크놀로지스가 미래의 일터에 대한 접근 방식에 큰 영향을 미칠 것이라고 믿는다”며 투자 배경을 설명했다. 이로써 챗GPT와 휴머노이드 로봇의 만남이 현실화 됐다.

▲ 1X 테크놀로지스에서 공개한 2족 보행 안드로이드 로봇 네오 (출처 : 1X 테크놀로지스)

업계에서는 오픈AI의 로봇 기업 투자를 AI 언어모델을 물리적 세계로 적용하기 위한 행보로 보고 있다. 생성형 AI 언어모델을 로봇에 적용할 수 있다면, 자연어 명령만으로 로봇을 조종하거나 창작활동을 하는 것이 가능해진다. AI 기술의 발전은 스스로 활동할 수 있는 로봇의 출현으로 이어질거라는 기대감을 키우고 있다.

MS의 자율시스템·로보틱스 연구팀이 2023년 3월에 공개한 영상에서 챗GPT에게 ‘거울을 활용해 로봇으로 셀카를 찍어 달라’고 요청하자 컴퓨터 코드가 작성되고 로봇이 이를 즉각 실행하는 모습이 등장해 화제가 되었다. 나무 블록을 활용해 회사 로고인 MS를 형상화하도록 챗GPT에게 명령하자 코드를 전달받은 로봇팔이 빠르게 로고를 만드는 영상도 공개되었다. 영화 <아이언맨>에 등장하는 AI 비서 ‘자비스’가 현실에서 구현된 것이다.

미국 카네기멜런대 로봇연구그룹(BIG)은 그림을 그리는 로봇 ‘프리다(FRIDA)’ 개발에 성공했다. 고도화된 AI를 탑재해 사용자가 원하는 그림을 말이나 사진으로 설명하면 로봇팔이 한 획 한 획 그림을 직접 그려낸다. 프리다는 사람이 그림을 그리는 것처럼 작업 전에 전체 그림을 계획한 뒤, 실시간으로 자신의 붓질과 캔버스의 상황을 파악해 그림을 완성해 나간다.

국내 한 백화점은 챗GPT를 적용한 AI 기반 안내 로봇 ‘GPT-플래티’를 선보였다. GPT-플래티는 고객의 질문을 듣고 매장과 시설 위치를 안내한다. GPT-플래티는 로봇에서 생성되는 위치정보와 비전(Vision) 정보를 챗GPT와 연동하여, 고객에게 필요한 정보를 스스로 찾아 음성으로 안내한다. 또한, 12개의 서로 다른 화각과 해상도, 기능을 가진 멀티 카메라와 고성능 AI 비전 분석 플랫폼을 탑재하여, 공간의 작은 변화를 탐지하고, 방문하는 고객들의 혼잡도와 동선, 행동, 인구 특성 등 특이점을 실시간 분석하여 위험을 사전에 탐지하고 알림을 제공하는 기능도 갖추고 있다.

이처럼 미래의 로봇과 AI는 거의 한 몸과 같은 관계다. 로봇에 쓰이는 AI를 ‘로봇지능’이라고 하는데, 로봇지능이 발달할수록 더 똑똑한 로봇이 나오고 로봇에 대한 수요도 커질 것으로 예상된다. 앞으로 챗GPT와 같은 대규모 언어 모델(LLM, Large Language Model)들은 더 많이 나올 것이고 로봇 분야에도 계속 적용될 전망이다. AI를 탑재한 로봇이 사람을 대신해 유의미한 노동력을 제공할 수 있다면, 제조, 물류 등 산업 전 영역에서 ‘노동혁명’이 일어날 것이다. 이미 미국, 중국, 일본, 독일 등 여러 나라들은 국가경쟁력에 직결되는 산업 및 군사 안보의 발전을 위해 로봇 개발에 박차를 가하고 있다.

‘로봇지능’이 똑똑해질수록 로봇의 활용 범위는 점점 더 넓어진다. 테슬라를 비롯한 로봇업체들의 궁극적인 목표는 챗GPT처럼 똑똑한 AI를 탑재한 휴머노이드 로봇의 개발일 것이다. 거실을 청소하고 음식을 나르던 로봇이 AI와 결합하면서 말을 하고 그림을 그리는 등 한층 더 인간에 가까워진 행동을 하게 되었다. 유례없는 속도로 AI가 발전하면서 로봇 역시 어디까지 진화할지 앞으로의 미래가 주목된다.

※ 본 칼럼은 반도체에 관한 인사이트를 제공하는 외부 전문가 칼럼으로, SK하이닉스의 공식 입장과는 다를 수 있습니다.

뉴스룸에서는 대구경북과학기술원 교수 7명과 함께 반도체 기본 모듈과 반도체 적용 사례, 메모리, 인터페이스 회로 등을 주제로 총 7편의 칼럼을 연재하고 있다.
 

이번 3편에서는 로봇 및 기계전자공학과 김회준 교수로부터 미래 로봇과 로봇의 발전을 이끄는 반도체 기술에 대해 알아볼 것이다.
 

※대구경북과학기술원(DGIST, Daegu Gyeongbuk Institute of Science and Technology): 반도체 융합기술, 뇌공학, 마이크로레이저 등 다양한 첨단 과학 기술을 연구하고 있다. 특히 반도체 분야에서는 전문적인 연구개발(R&D)과 함께 캠퍼스 내 반도체 제조 시설을 구축 운영하고 있다.

출근길, 자율주행 차량의 운전으로 조수석에서 편안히 휴식을 취하고, 로봇 집사가 집안일을 하는 모습을 상상해 보라. 로봇 기술이 우리의 요구에 부응하기 위해 빠르게 발전하고 있기에 가능한 상상이다. 이런 발전을 실현하기 위해서는 로봇 시스템이 감지, 구동, 데이터 처리, 의사 결정을 할 수 있게 만드는 정교한 반도체 기술이 필요하다.

자율성 향상부터 에너지 효율성까지: 로봇공학의 미래

로봇 기술은 이미 다양한 산업 분야에서 활용되고 있으며, 고도화된 로봇에 대한 수요는 그 어느 때보다 높은 수준이다. 앞으로 로봇 기술이 발전함에 따라 정의될 6가지 중요한 특징을 살펴보자.

첫 번째로 미래 로봇 기술의 중요한 발전 방향은 ‘자율성 증가’이다. 현재 대부분의 로봇은 작업을 수행하기 위해 인간의 감독이나 프로그래밍이 필요하다. 그러나 미래 로봇은 자율성이 강화되어 환경을 통해 학습하고 독립적으로 의사결정도 할 수 있을 것으로 예상된다. 이렇게 스스로 사고하는 로봇은 인공지능(Artificial Intelligence, 이하 AI), 머신러닝, 컴퓨터 비전* 등 첨단 기술의 통합으로 가능해질 것이다.

* 컴퓨터 비전(Computer Vision) : 인공지능 분야 중 하나로, 컴퓨터와 시스템이 디지털 이미지, 비디오 및 기타 시각적 입력에서 의미 있는 정보를 추출해 해당 정보를 기반으로 직접 행동하거나 제안할 수 있는 기술

두 번째로 ‘다재다능’하다는 점도 다음 세대 로봇의 핵심 특징이 될 것이다. 현재 로봇은 제조업, 헬스케어, 스포츠 및 엔터테인먼트 등 광범위한 산업 분야에서 여러 작업을 수행할 수 있도록 개발되고 있다. 따라서 미래의 로봇은 모듈식 설계를 통해 다양한 환경과 상황에 적응하도록 쉽게 맞춤화하고 재구성할 수 있도록 설계될 것이다.

세 번째는 ‘안전성 개선’이다. 로봇이 여러 산업에서 사용되고 인간과 함께 작업하는 경우가 늘어나자 안전성 개선이 매우 중요한 사항이 되고 있다. 미래에는 상해 위험을 최소화하는 안전 기능이 탑재된 로봇이 개발될 것이다. 이미 충돌 감지, 압력 측정, 경보 시스템 같은 안전 기능은 많은 로봇에 상용화된 상태다.

네 번째는 ‘인간과의 상호작용 능력 향상’이다. 로봇이 우리의 일상에서 점점 더 중요한 역할을 하면서, 자연스럽고 직관적으로 인간과 상호작용할 수 있는 로봇을 설계하는 것도 중요해지고 있다. 인간-로봇 상호작용 기술(Human-Robot Interaction, HRI)에는 자연어 처리 및 음성 인식 기술과 함께, 로봇이 인간의 동작을 모방할 수 있도록 고급 센서 및 액추에이터(Actuator)*가 필요하다.

* 액추에이터(Actuator) : 전기, 기계, 유압, 공기압 등을 이용하여 움직이는 기계장치로, 입력 신호에 따라 움직임을 제어하거나 일정한 동작을 수행하는 장치. 로봇공학 분야에서는 액추에이터가 로봇의 팔, 다리, 머리 등과 같은 부분을 움직이는 등 로봇의 동작을 구현하는 핵심 장치다.

다섯 번째는 ‘연결성 증가’이다. 로봇은 인간과 상호작용하는 것뿐만 아니라 다른 로봇이나 디바이스와도 소통할 수 있어야 한다. 따라서 여러 디바이스가 원활히 통신할 수 있도록 지연시간이 짧고 신뢰성 높은 무선 통신 기술이 요구된다.

여섯 번째로 ‘향상된 전력 효율성’도 주요 발전 방향이다. 긴 시간 동안 작동해야 하는 로봇을 고려한다면 에너지를 효율적으로 사용할 방법을 개발해야 한다. 이에 따라 배터리, 연료 전지 같은 더 효율적인 전력 시스템이나 주변 에너지를 전력으로 변환해 사용할 수 있는 에너지 하베스팅(Energy Harvesting)* 기술이 함께 개발되고 있다.

* 에너지 하베스팅(Energy Harvesting) : 자연적인 에너지원으로부터 발생하는 에너지를 수집하고 저장하여 전기 에너지로 변환하여 사용하는 기술. 예를 들어 태양광이나 풍력과 같은 재생 에너지, 진동이나 열과 같은 대기 에너지 등을 수집하여 전기 에너지로 사용할 수 있다. 에너지 하베스팅 기술은 이동성이 있는 장치에 적용될 때 특히 유용해 핸드폰 충전기나 스마트워치, 무선 센서 및 로봇과 같은 장치에서 사용될 것으로 전망된다.

앞에서 언급한 모든 속성은 미래 로봇공학 발전에 결정적인 요소다. 위 모든 기능을 실현하려면 사고(프로세서), 로봇의 감지(센서), 움직임(액추에이터)에 필요한 첨단 반도체 기술이 통합되어야 한다.

미래 로봇공학에서 반도체 기술의 중요성

로봇이 더 똑똑하고, 빠르고, 뛰어난 적응력을 갖추게 되면서 감지, 구동, 데이터 처리를 효과적으로 할 수 있는 컴포넌트를 통합해야 할 필요성이 커지고 있다. 미래 로봇 기술의 잠재력을 실현하기 위한 컴포넌트는 반도체 기술에 크게 의존하고 있다. 각 컴포넌트와 반도체 기술이 어떻게 연관되어 있는지 살펴보자.

프로세서: ‘로봇의 두뇌’는 어떻게 로봇공학의 진화를 촉진할까?

▲ 로봇의 사고 기능을 구현하는 프로세서와 기술

로봇공학의 발전을 이끌 핵심 반도체는 AI 프로세서로, AI 알고리즘을 빠르게 처리하기 위해 설계된 반도체다. AI 프로세서 덕분에 로봇이 의사결정을 하고 주변 환경과 실시간으로 상호작용할 수 있게 되는 것이다. 자율적으로 작동하는 로봇은 센서를 통해 실시간 데이터를 수집하고 이를 기반으로 의사결정을 하므로 AI 프로세서가 필수적이다.

의사결정 능력과 더불어, 근 몇 년 내에 로봇은 뉴로모픽 컴퓨팅*을 통해 인간과 더욱 유사하게 발전할 것이다. 뉴로모픽 컴퓨팅은 최신 반도체 기술로써 인간 두뇌의 구조와 기능을 모방하도록 설계됐다. 이 기술은 특히 로봇공학에서 빛을 발하는데, 로봇이 기존의 컴퓨팅 방식보다 더 빠르고 효과적으로 새로운 상황을 학습하고 적응할 수 있게 만든다.

* 뉴로모픽 컴퓨팅(Neuromorphic Computing) : 생물학적 뇌의 작동 원리를 모방해 만들어진 컴퓨팅 기술. 인간 두뇌의 뉴런과 시냅스를 모방하여 컴퓨터 구조와 알고리즘을 설계하며, 생물학적인 뇌처럼 병렬 처리와 자기 학습 기능을 갖추어 복잡한 패턴 인식과 분류, 추론 등의 작업을 수행할 수 있다.

앞으로 로봇은 더 많은 산업 분야에서 사용될 것이기 때문에 그래픽 처리장치(GPU) 및 FPGA*와 같은 고성능 컴퓨팅 기술을 사용해 실시간으로 방대한 양의 데이터를 처리 및 분석할 수 있어야 한다. 이러한 기술은 고도의 계산 능력이 필요한 이미지 및 음성 인식 등의 애플리케이션에 있어 특히 중요하다. 또한 엣지 컴퓨팅*은 연결이 제한되거나 원격 서버와의 실시간 통신이 불가능한 환경에서도 로봇이 작동할 수 있도록 해 준다.

* FPGA(Field Programmable Gate Array) : 사용자가 직접 프로그래밍하여 사용할 수 있는 반도체. 일반적인 프로세서처럼 회로가 고정적으로 설계되어 있지 않아, 사용자가 원하는 논리 회로를 직접 프로그래밍할 수 있다.

* 엣지 컴퓨팅(Edge Computing) : 클라우드 컴퓨팅과 반대되는 개념으로, 데이터 처리와 분석을 클라우드가 아니라 로컬 서버나 디바이스 자체에서 수행하는 것. 엣지 컴퓨팅은 데이터 전송과 처리 지연 시간을 줄이고 데이터 보안 측면에서도 이점이 있어 사물 인터넷(IoT)에서 많이 사용된다.

미래의 로봇공학에는 향상된 통신 기능도 필수적이다. 따라서 로봇이 실시간으로 작동 및 통신할 수 있도록 고속 5G 무선 기술을 충분히 활용해야 한다. 이를 통해 로봇은 복잡하고 역동적인 환경에서 이뤄지는 여러 가지 작업도 더욱 신속히 반응하고 처리할 수 있을 것이다.

또한 로봇은 상당한 전력이 필요하다. 로봇의 발전에 따라 장시간 작동을 위해 더욱 진보한 전력 관리 기술이 필요할 것이다. 앞서 언급한 에너지 하베스팅, 향상된 배터리, 무선 충전 기술로 외부 전원과의 물리적 연결이 없이도 작동 가능해질 것으로 보인다.

센서: 미래 로봇은 인간처럼 세상을 인식할 수 있을까?

첨단 반도체 기술은 로봇의 의사결정 및 의사소통 능력 향상은 물론 센서로 환경을 감지하여 행동하는 능력도 강화시킬 것이다.

▲ 미래 로봇의 다양한 잠재 감각

CMOS 이미지 센서(이하 CIS)*는 카메라를 비롯해 여러 이미지 애플리케이션에서 널리 사용되고 있다. 로봇공학 관점에서, 로봇은 CIS를 통해 환경을 ‘보고’ 해석할 수 있게 될 것이다. CIS는 저전력 센서로 가볍고, 고품질 이미지를 캡처할 수 있어 로봇 사용에 이상적이다. SK하이닉스는 미래 로봇이 물체를 인식하는 방식을 혁신적으로 개선할 수 있는 ToF* 기술을 개발하고 있다.

* CMOS 이미지 센서(CMOS Image Sensor, CIS) : CMOS** 기술을 사용하여 빛을 전기 신호로 변환하는 이미지 센서. 전력 소비가 적고 크기가 작아 대부분의 디지털 카메라와 스마트폰에서 사용되고 있다.

** CMOS(Complementary Metal-Oxide-Semiconductor) : 집적회로를 만드는 기술로 전력 소비를 줄이고 더 높은 집적도를 실현할 수 있다. 이 때문에 주로 이미지 센서, 프로세서, SRAM의 집적회로를 만드는 데 쓰인다.

* ToF(Time-of-Flight) : 파동이나 입자가 이동하는 거리를 측정하는 기술. ToF 기술이 적용된 센서는 광신호가 센서에서부터 물체까지 이동하고 돌아오는 시간을 측정해 거리를 계산한다.

환경을 인식하는 데 쓰이는 또 다른 센서는 LiDAR*가 있는데, LiDAR는 레이저를 사용하여 주변 환경의 3D 지도를 생성하며, 이미 자율주행 차량에 활용되고 있어 앞으로 더욱 중요해질 것이다. LiDAR는 로봇이 복잡한 환경을 탐색하고 실시간으로 장애물을 피할 수 있게 해 준다.

* LiDAR(Light Detection and Ranging) : 레이저를 사용해 거리를 측정하는 기술. 레이저를 쏘아 반사되는 광선의 시간 차이를 이용해 대상물과의 거리를 계산한다.

센서는 환경을 탐지해 경고를 발령할 수 있어 안전 목적에도 사용할 수 있다. 예를 들어 가스 센서는 반도체 기반 센서로서 특정 가스의 존재를 감지할 수 있다. 이를 로봇에 적용하면 가스 센서로 독성가스, 기타 유해 물질의 존재를 탐지하고 환경 변화를 감지해 대응할 수 있게 된다. 물론 독성가스 외에도 다양한 화학 센서를 로봇에 탑재할 수 있을 것이다. 최근에는 대기오염을 측정하기 위해 미세먼지 센서를 탑재한 드론도 상용화되었다.

센서는 외부 환경 감지는 물론, 그 환경 속에서 움직이는 로봇 자신의 동작도 식별해야 한다. 미세 전자기계 시스템(Micro-Electromechanical Systems, 이하 MEMS)* 센서는 가속도, 회전, 압력을 포함해 여러 물리적 매개변수를 감지한다. MEMS 센서는 로봇이 방향, 움직임 및 기타 물리적 매개변수를 감지할 수 있게 해주며, 이미 스마트폰, 웨어러블, 자동차 시스템 등에 탑재돼 다양한 용도로 사용되고 있다.

* 미세 전자기계 시스템(Micro-ElectroMechanical Systems, MEMS) : 전자기계 소자를 반도체 미세 공정 기술을 활용해 제작하는 것. 실리콘 기판 위에 센서, 액추에이터, 전기 회로를 밀리미터에서 마이크로미터의 크기로 한 기판에 탑재한다.

액추에이터: 미래의 로봇은 어떻게 움직일까?

센서는 로봇이 환경을 인식하게 해준다면, 액추에이터는 로봇이 주변 세계와 상호 작용할 수 있게 해준다.

▲ 로봇의 이동을 가능하게 하는 액추에이터 유형

미래의 로봇은 오늘날의 일반적인 로봇과 달리 더 유연하고 섬세한 동시에 효율적인 작동 체계를 갖출 것으로 예상된다. 앞으로 개발될 ‘소프트’ 로봇은 유기체의 유연한 움직임을 모방하기 위해 설계되고, 전기 활성 폴리머(이하 EAP)*로 된 유연한 인공 근육으로 구현될 것이다. 전기 자극에 반응해 모양이 변하는 EAP는 인공 근육을 만드는 데 이상적인 소재로, EAP로 가볍고 유연한 액추에이터를 만들어 다양한 움직임을 구현할 수 있을 것이다. 추가로 온도나 전류에 의해 변형할 수 있는 형상기억합금*이 있다. 형상기억합금은 우주탐사용 그리퍼* 및 액추에이터 등 일부 로봇 애플리케이션에서 이미 적용되고 있으며 로봇의 발전에 따라 더 보편화될 것으로 보인다.

* 전기 활성 폴리머(Electroactive Polymers, EAP) : 전기 신호에 반응하여 변형되는 고분자 구조체. EAP는 전기 자극에 따라 확장, 수축, 굴곡, 회전 등의 운동을 할 수 있다.

* 형상기억합금(Shape Memory Alloy, SMA) : 형태를 기억해 열을 가하면 원래의 형태로 돌아가는 합금. 다른 재료와 달리 변형되어도 다시 원복 되기 때문에 우주 산업, 자동차 부품, 의료기기 등 다양한 분야에서 활용된다.

* 우주탐사용 그리퍼 : 물체를 쥘 수 있는 손 모양 로봇 팔을 부착한 기기나 이동 수단. 외계 행성에서 주로 샘플을 수집하거나 환경을 탐색하는 데 쓰인다.

전기 에너지를 직접적으로 선형 운동으로 변환하는 압전 액추에이터*도 로봇공학 분야에서 널리 사용되고 있으며, 미래에 더욱 보급될 것으로 예상된다. 압전 액추에이터는 작고 가볍고 정밀하다는 특징을 가지고 있어, 마이크로 로봇 및 의료기기와 같은 응용 분야에 쓰기 더욱더 이상적이다. 또한 최근 고성능 압전 박막 증착 기술의 발전으로 압전 액추에이터 채택이 더욱 대중화될 것으로 보인다. 비슷하게 MEMS 액추에이터도 작고 움직임이 정밀하다는 특징이 있다. 현재 센서와 스위치를 비롯한 다양한 장치에서 사용되고 있는 MEMS 액추에이터 역시 로봇에 더 보편적으로 탑재될 것으로 예상된다.

* 압전 액추에이터(Piezoelectric Actuator) : 압력이 가해질 때 물질의 전기적 특징이 변하는 압전 효과를 이용한 액추에이터. 전기 신호를 가하지 않고도 제어할 수 있으며 높은 정확도와 반응 속도를 가지고 있어 로봇공학과 자동화 분야에서 많이 사용된다.

로봇공학의 미래를 여는 열쇠

반도체 기술은 미래 로봇 센서의 능력을 실현하게 하는 핵심 역할을 할 것이다. 이러한 반도체 기술이 AI, 액추에이터, 센서 및 기타 영역의 발전과 결합하면서 로봇은 더욱 발전해 우리의 일상생활에 파고들 것이다. SK하이닉스는 구성품의 설계, 제조 및 시스템화에 필요한 최고 수준의 자원을 갖추고 있어 미래 로봇공학용 반도체 제품의 글로벌 리더가 될 것으로 기대된다.

※ 본 칼럼은 반도체에 관한 인사이트를 제공하는 외부 전문가 칼럼으로, SK하이닉스의 공식 입장과는 다를 수 있습니다.

로봇과 자동차, 두 가지 판타지를 훌륭하게 충족시켰던 영화 <트랜스포머>(2007). 영화 속 옵티머스 프라임이나 범블비 등은 모두 외계생명체이지만, 겉보기엔 완벽한 로봇 그 자체였죠. 특히 자동차, 탱크, 헬리콥터 등으로 화려하게 변신하는 모습은 전 세계 수많은 덕후를 양성하기도 했습니다. 그리고 오는 크리스마스, 트랜스포머의 마스코트 범블비가 영화 <범블비>로 우리 곁을 찾아온다고 하는데요. 한 번쯤 상상해보았을 겁니다. 로봇기술이 진화해 멀지 않은 미래에 변신로봇 범블비와 마주하게 된다면, 그리고 그가 우리를 지켜줄 수 있다면? 범블비를 맞이하기에 앞서 상상만으로도 설레는 이 장면이 과연 현실에서도 펼쳐질 수 있을지 알아볼까 합니다.

로봇기술의 진화

로봇의 일반적인 의미는 ‘주어진 일을 자동으로 처리하거나 스스로 작동하도록 만들어진 기계(machine)’입니다. 체코어 중에 ‘robota’라는 단어가 있는데 이는 ‘일한다(work)’는 의미를 내포하고 있습니다. 로봇이라는 개념은 여기서 파생된 것이라고 볼 수 있습니다.

사실 로봇의 종류는 매우 다양합니다. 자동차와 같이 부품을 조립하고 생산해내는 산업 분야의 로봇부터 실생활에서 볼 수 있는 로봇 청소기나 왓슨과 같은 의료용 기기에 이르기까지 무궁무진하죠.

4차 산업혁명의 키워드 중 ‘로봇’ 기술은 빼놓을 수 없는 핵심 분야입니다. 국내외로 양산되고 있는 산업형 로봇은 어쩌면 일부에 불과할 수도 있습니다. 사람의 형태를 기본 구조로 갖추고 여기에 손과 발이 자유자재로 움직일 수 있도록 구현한 뒤, 작고 미세한 수천 가지의 고성능 센서를 달면 우리가 상상했던 ‘로봇’의 형체가 드러납니다. 물론 여기엔 인공지능이 탑재돼야 하고 사람의 육성 명령을 듣고 움직일 수 있어야 영화 속의 전형적인 ‘로봇’의 모습이 되겠죠. 익히 알려져 있는 것처럼 기업이나 대학에서도 로봇을 만들어 산업분야에 배치시키기도 했고, 경진대회를 통해 가능성과 미래를 엿볼 수 있었습니다.

▲HUBO (출처: 유튜브 채널 HuboLab KAIST)

국내 최초의 인간형 로봇은 과연 무엇일까요? 2004년 카이스트에서 개발한 ‘휴보(HUBO)’가 대표적인 사례 중 하나인데요. 휴머노이드(Humanoid)와 로봇(Robot)이라는 단어가 합쳐진 이름처럼 직립보행이 가능하고, 손가락을 움직일 수 있어 ‘가위바위보’도 가능했습니다. 당시엔 매우 획기적인 기술로 구현한 모델로 인정받았습니다.

정부에서도 로봇산업 진흥을 위해 2008년 로봇산업특별법을 제정했으며, 현재는 4차 산업혁명 특별위원회가 바통을 받아 지속적으로 추진 중인 산업 분야입니다. 광운대와 부산 동명대, 안성 한경대, 경남 함안의 경남로봇고등학교까지 인재 양성 또한 활발하게 진행 중입니다.

▲ 어라운드(Around) (출처: 네이버랩스)

▲ 어라운드(Around) (출처: 네이버랩스)

▲ 에어카트(Aircart) (출처: 네이버랩스)

▲ 에어카트(Aircart) (출처: 네이버랩스)

민간기업 역시 로봇 분야에 적극적으로 나서고 있습니다. 네이버의 자회사인 네이버랩스(NAVER LABS)는 자율주행차뿐 아니라 로봇 개발에도 인력과 투자를 아끼지 않고 있습니다. 네이버가 약 2년 전 콘퍼런스에서 시범으로 선보인 어라운드(Around)와 에어카트(Aircart)는 실생활에서 편리하게 이용할만한 로봇의 가치를 품고 있습니다. 실내 공간을 스스로 감지하고 움직이며 현재 위치에서 정해진 위치로 이동이 가능합니다. 이를테면 병원에서 차트를 배달하거나 부피가 크지 않은 의료 도구를 운송할 때, 대형 서점에서 무거운 책을 옮길 때 등 우리 생활 전반에서 다양하게 활용될 수 있습니다.

전동카트의 경우에는 ‘근력 증강 웨어러블 로봇기술(pHRI, physical Human-Robot Interation)’이 탑재되었습니다. 카트에 일반적으로 달려있는 손잡이를 사람이 쥐고 있을 때 사용자가 얼마만큼의 힘을 부여하고 있는지 ‘힘 센서’가 이를 측정하고 의도를 파악해 움직입니다. 경사가 높은 곳으로 카트를 밀고자 하면 그 힘을 파악해 카트가 움직이고, 내리막에서는 카트를 조금 더 세게 잡아 아래 방향으로 굴러가지 않도록 자동 브레이크 시스템이 작동하는 원리입니다.

범블비에게 필요한 IT 기술은?

▲영화 <범블비> 스틸컷 (출처: NAVER영화)

▲영화 <범블비> 스틸컷 (출처: NAVER영화)

▲영화 <범블비> 스틸컷 (출처: NAVER영화)

▲영화 <범블비> 스틸컷 (출처: NAVER영화)

다시 <트랜스포머>로 넘어가 보겠습니다. 범블비가 외계 생명체가 아닌 인공적으로 구현한 로봇이라고 가정했을 때, 그에게 필요한 기술은 무엇일까요? 먼저 기본적으로 거리와 주변 환경을 측정할 수 있는 센서가 필요할 텐데요. 자동차의 모습이 되었을 때 자율주행이 가능해야 하기 때문에 ‘라이다(Lidar)’와 같은 거리 측정 센서가 필수적으로 탑재돼야 할 것입니다. 손과 발이 자유자재로 움직일 수 있도록 하는 작은 모터와 사람의 말을 알아듣고 실행하는 인공지능도 포함되어야겠죠. 다만 1분도 채 되지 않는 시간에 로봇에서 자동차, 자동차에서 로봇으로 변하게 하려면 매우 유연해야 하는데 현실에서 완벽히 구현될지는 미지수네요.

위에서도 언급했듯, 로봇에게 있어 가장 중요한 것은 센서입니다. 굳이 트랜스포머가 아니더라도 대다수 산업 분야에 널리 퍼져있는 로봇들이 고도의 작업을 수행하려면 적절한 센서(Sensors for robot)가 들어가야만 합니다. 대상 인식도 중요하지만 로봇의 내부 상태도 파악할 수 있는 센서 등이 포함될 수 있는데요. 통상 로봇에는 내부 상태 조건을 파악하기 위한 내계 센서(Internal sensor)와 외부 환경을 측정하고 파악하는 외계 센서(External sensor)가 탑재될 수 있습니다.

▲아두이노 우노 기판 (출처: robotistan.com)

로봇의 근본적인 명령 수행은 컴퓨터와 흡사하다고 가정해볼 수 있습니다. 이러한 가정 아래 컴퓨터가 명령을 수행해 작동할 수 있도록 하는 메인보드, 그리고 여기에 연결된 각종 처리 장치들은 아두이노(Arduino)가 기반이 될 수 있습니다. 여기서 아두이노란 다양한 센서들과 부품 등을 연결할 수 있으며 입출력 및 중앙처리장치가 포함되어 있는 일종의 기판을 의미합니다.

하늘을 비행하는 드론(Drone)이 리모트 컨트롤러로 움직인다고 봤을 때, 리모컨의 버튼은 곧 명령이 됩니다. 그리고 드론의 날개나 방향타에 신호를 주어 이를 수행하게 하는 통제 장치가 바로 아두이노의 역할입니다. 아두이노의 기판을 보면 가운데 ‘Made in Italy’라고 적혀있는데, 최초의 아두이노 역시 이탈리아 이브레아(Ivrea)에서 시작되었다고 전해집니다. 하드웨어에 대해 잘 알지 못하는 일반인들도 프로그램 작성이 가능하면서도 가격이 저렴한 보드가 필요했죠. 이러한 니즈를 충족시키기 위해 여러 사람들이 접근 가능하도록 오픈소스형(개방형) 아두이노 하드웨어와 소프트웨어가 개발되었다고 합니다.

영화 <터미네이터>에서도 머리에 탑재된 칩이 컴퓨터의 CPU와 같이 매우 중요한 역할을 수행하는 듯 암시되는 부분이 있었습니다. 지금 가장 기초가 되는 아두이노가 세월이 지나면서 고도화되었을 것이고, 나아가 로봇이나 자동차, 드론 등에 중요한 부품이 되어 전체를 움직이고 통제하는 역할을 했을 것으로 보입니다.

※ 본 칼럼은 반도체/ICT에 관한 인사이트를 제공하는 외부 전문가 칼럼으로, SK하이닉스의 공식 입장과는 다를 수 있습니다.