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| ▲홍세화 바이로봇 전략담당 이사 | ||
보드게임 중 변수가 가장 많은 것으로 알려진 바둑에서 다수의 예상을 뒤엎은 알파고의 게임 내용과 결과는 관련 기술 전문가뿐 아니라 일반시민에게도 인공지능의 발전 속도와 방향을 알리는 좋은 계기가 됐다.
알파고처럼 행동의 주체가 처한 상황을 분석하여 적절한 판단을 하게 하는 인공지능은 사람과 작업공간을 공유해야만 하는 서비스 로봇 분야에서 필수적인 기술이다. 특히 무인자동차와 같이 이동하는 로봇의 경우 더욱 그렇다.
이동 로봇으로 분류할 수 있는 드론도 서비스 분야에서 안전하게 활용하기 위해서는 스스로 판단하고 움직이는 기능이 매우 중요하다. 2013년 말 공개된 후 여전히 뜨거운 감자인 아마존의 드론 배송에 대해 살펴보자.
소비자는 아마존 모바일 몰에서 원하는 제품을 검색하고 구매한다. 구매정보는 배송지와 가장 가까운 지역의 물류 창고로 전달되고, 창고 내 자동이송시스템이 해당 제품을 선반에서 드론이 대기 중인 비행장까지 옮겨준다.
대기하고 있던 드론은 도착한 제품을 들고 목적지로 떠난다. ‘총알배송’을 목표로 사람을 대신해 직접 물건을 들고 날라야 하는 드론 배송에서는 판단의 기준이 되는 현장정보를 수집하는 일도, 판단을 기초로 잘 이동하는 일도 모두 드론이 알아서 해야 한다.
똑똑한 머리만 가진 알파고와는 상황이 매우 다르다. 목적지를 향해 떠난 드론은 기본적으로 출발지와 도착지를 직선으로 연결한 경로(최단거리)로 비행할 확률이 가장 크다.
건물이나 가로수, 전신주 등 이륙 전에 예측이 가능한 장애물들은 미리 다운로드 받은 3차원 지도를 통해 파악하고 이동경로를 수정한 후 출발하면 된다.
그러나 문제는 여기서 끝나지 않는다. 사람, 자동차, 바람 등 평온한 비행을 방해하는 장애요소들은 수시로 변하며, 예측하기가 매우 어렵기 때문이다. 따라서 실시간으로 상황을 파악하여 현장에서 경로를 수정해야 한다.
자율이동에서 가장 중요한 것은 위치를 아는 것이다. 나(드론)의 위치와 주변 대상물의 위치. 이를 파악하기 위해서는 GPS나 카메라, 초음파 센서와 같은 감각기관이 필요하다. 이 센서들의 성능은 인공지능의 판단에 큰 영향을 미친다.
입력되는 정보가 정확해야 이를 바탕으로 내려지는 판단도 정확해질 수 있다. 배송 드론에서 사용되는 인공지능의 최종 결과물은 알파고의 경우처럼 스크린에 다음 수를 보여주는 정도가 아니다. 드론에 달려있는 모터와 프로펠러를 돌려 수정된 경로대로 비행해야 한다.
경로수정은 비행시간에도 영향을 미치며, 이는 한정된 연료의 효율적 소비문제로까지 이어진다. 배송 드론의 사례에서처럼 인공지능이 서비스 로봇, 특히 이동로봇 분야에 널리 활용되기 위해서는 센서, 구동장치, 전원장치 등 하드웨어적인 기술이 함께 발전해야한다.
인공지능, 드론, 로봇, 빅데이터, IoT 등 미래의 먹거리로 떠오르는 분야들은 결코 독립적인 형태로 존재하지 않을 것이다. 또한 한 국가, 한 기업에서 모든 분야를 다 잘 할 수는 없다.
세계가 주목하는 신흥 시장이나 기술영역에 대한 깊은 이해 없이 무작정 좇기 보다는, 전체 그림을 이해하고 장기적인 관점으로 기술을 발전시켜 나감과 동시에 시너지를 낼 수 있는 좋은 파트너와 협력관계를 구축하는 것이 중요하다.
[글 시큐리티월드 홍세화 바이로봇 전략담당 이사(sw@infothe.com)]
[월간 시큐리티월드 통권 231호(>shhong@byrobot.co.kr)]
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