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웨어러블 로봇이 걸어와 장애인에게 착용되다니!
하반신 완전마비 장애인을 위해 우리 연구진이 이제는 휠체어에서 내릴 필요 없이 로봇이 직접 걸어와서 타인의 도움 없이 바로 착용할 수 있도록 개발한 새로운 웨어러블 로봇을 공개하였다. 또한, 공경철 교수팀은 2020년 사이배슬론(Cybathlon)의 웨어러블 로봇 종목에서 금메달을 딴 이후 4년 만에 열리는 제3회 사이배슬론에 출전한다.
우리 대학 기계공학과 공경철 교수(엔젤로보틱스 의장) 연구진이 하반신마비 장애인용 웨어러블 로봇의 새로운 버전, 워크온슈트 F1 (WalkON Suit F1)을 24일 공개했다.
워크온슈트는 연구팀이 2015년부터 지속적으로 연구해 온 하반신마비 장애인을 위한 웨어러블 로봇이다. 이번 로봇은 하반신마비 중에서도 중증도가 가장 높은 ASIA-A(완전마비)레벨을 대상으로 한다. 따라서 현재 ㈜엔젤로보틱스의 상용화를 통해 전국적으로 보급되고 있는 재활치료 및 근력 보조 웨어러블 로봇과는 개발 목적이 다르다.
이미 공 교수 연구팀은 2016년에 워크온슈트1을 처음으로 발표한 이후, 2020년에 워크온슈트4를 발표하면서 보행속도를 시속 3.2km까지 끌어올려 비장애인의 정상 보행속도를 달성한 바 있다. 이외에도 일상생활에서 마주할 수 있는 좁은 통로, 문, 계단 등의 장애물을 통과하는 기능을 선보였다.
그러나, 로봇을 착용하기 위해 타인의 도움이 반드시 필요하다는 모든 웨어러블 로봇이 가진 본질적인 문제를 똑같이 갖고 있었다. 로봇을 입고 나면 타인의 도움 없이 걸을 수 있는데, 로봇을 입기 위해 누군가의 도움이 필요한 것이다.
이번에 새로 공개한 워크온슈트 F1은 이러한 본질적인 문제에 대한 기술적인 해결 방안을 제시했다. 휠체어에서 내리지 않고 타인의 도움 없이 로봇을 바로 착용할 수 있도록 후면 착용 방식이 아닌, 전면 착용 방식을 적용했다.
또한 로봇을 착용하기 전에는 마치 휴머노이드처럼 스스로 걸어와 착용자에게 다가온다. 무게중심을 능동적으로 제어하는 기능을 적용해서, 착용자가 로봇을 잘못 밀더라도 넘어지지 않고 균형을 유지하는 기능도 구현됐다. 휴머노이드와 웨어러블 로봇을 넘나드는 워크온슈트 F1의 디자인은 우리 대학 산업디자인학과 박현준 교수가 맡았다.
웨어러블 로봇 본연의 기능도 대폭 개선됐다. 직립 상태에서는 두 손을 자유롭게 사용할 수 있는 것은 물론이고, 지팡이 없이 수 걸음을 걸을 수 있도록 균형 제어 성능이 향상됐다.
부품 단위에서의 기술 발전도 주목할 만하다. ㈜엔젤로보틱스와의 긴밀한 협업으로 로봇의 핵심부품인 모터와 감속기, 모터드라이버, 메인 회로 등을 전부 국산화했으며, 모터와 감속기 모듈의 출력밀도는 기존 연구팀의 기술에 비해 약 2배(무게당 파워 기준), 모터드라이버의 제어 성능은 해외 최고 기술 대비 약 3배(주파수 응답속도 기준) 향상됐다.
특히, 고가의 상위제어기를 사용하지 않아도 고급 모션제어 알고리즘을 안정적으로 구현할 수 있도록 모터드라이버의 임베디드 소프트웨어 기술이 대폭 향상됐다. 이외에도 장애물 감지를 위한 비전, 인공지능 적용을 위한 AI보드 등이 탑재됐다.
공 교수는, “워크온슈트는 장애인을 위한 웨어러블 로봇 기술의 결정체”라고 설명하면서, “워크온슈트에서 파생된 수많은 부품, 제어, 모듈 기술들이 웨어러블 로봇 산업 전체의 표준을 제시하고 있다”고 밝혔다.
공 교수 연구팀은 워크온슈트F1을 공개하면서, 4년 만에 열리는 제3회 사이배슬론에 출전한다고 밝혔다. 10월 27일 열리는 이번 대회는 박정수 연구원을 주장으로, 김승환 연구원(완전마비 장애인)이 선수로 참가할 예정이다.
이번에 새로 열리는 대회는 지난 대회보다 미션의 난이도가 대폭 올랐으며, 그 수도 6개에서 10개로 늘어났다. 일부 미션은 일상생활에서 마주할 만한 수준을 넘어 지나치게 도전적으로 설정했다는 비판이 나올 정도다.
이에 대해 박정수 주장은 “이미 지난 대회에서 1등을 차지한 만큼 이번 대회에서는 순위 경쟁보다는 기술적 초격차를 보여주는 것이 목표다”라고 포부를 밝혔다.
사이배슬론 대회는 스위스에서 4년마다 개최되는 장애 극복 사이보그 올림픽이다. 이번 대회는 10월 27일 일부 참가자는 스위스 현지에서, 일부는 각국의 경기장에서 생중계하는 하이브리드 방식으로 진행된다. 공 교수 연구팀은 엔젤로보틱스의 선행연구소(플래닛대전) 내에 설치된 경기시설에서 온라인으로 참가한다.
한편, 워크온슈트F1의 시연 영상은 아래 링크를 통해 확인할 수 있다.
(https://www.youtube.com/KyoungchulKong_EXO-Lab)
2024.10.24 조회수 2030 -
‘라이보’ 로봇, 해변을 거침없이 달리다
우리 대학 기계공학과 황보제민 교수 연구팀이 모래와 같이 변형하는 지형에서도 민첩하고 견고하게 보행할 수 있는 사족 로봇 제어기술을 개발했다고 26일 밝혔다.
황보 교수 연구팀은 모래와 같은 입상 물질로 이루어진 지반에서 로봇 보행체가 받는 힘을 모델링하고, 이를 사족 로봇에 시뮬레이션하는 기술을 개발했다. 또한, 사전 정보 없이도 다양한 지반 종류에 스스로 적응해가며 보행하기에 적합한 인공신경망 구조를 도입해 강화학습에 적용했다. 학습된 신경망 제어기는 해변 모래사장에서의 고속 이동과 에어 매트리스 위에서의 회전을 선보이는 등 변화하는 지형에서의 견고성을 입증해 사족 보행 로봇이 적용될 수 있는 영역을 넓힐 것으로 기대된다.
기계공학과 최수영 박사과정이 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `사이언스 로보틱스(Science Robotics)' 1월 8권 74호에 출판됐다. (논문명 : Learning quadrupedal locomotion on deformable terrain)
강화학습은 임의의 상황에서 여러 행동이 초래하는 결과들의 데이터를 수집하고 이를 사용해 임무를 수행하는 기계를 만드는 학습 방법이다. 이때 필요한 데이터의 양이 많아 실제 환경의 물리 현상을 근사하는 시뮬레이션으로 빠르게 데이터를 모으는 방법이 널리 사용되고 있다.
특히 보행 로봇 분야에서 학습 기반 제어기들은 시뮬레이션에서 수집한 데이터를 통해서 학습된 이후 실제 환경에 적용돼 다양한 지형에서 보행 제어를 성공적으로 수행해 온 바 있다.
다만 학습한 시뮬레이션 환경과 실제 마주친 환경이 다른 경우 학습 기반 제어기의 성능은 급격히 감소하기 때문에, 데이터 수집 단계에서 실제와 유사한 환경을 구현하는 것이 중요하다. 따라서, 변형하는 지형을 극복하는 학습 기반 제어기를 만들기 위해서는 시뮬레이터는 유사한 접촉 경험을 제공해야 한다.
연구팀은 기존 연구에서 밝혀진 입상 매체의 추가 질량 효과를 고려하는 지반 반력 모델을 기반으로 보행체의 운동 역학으로부터 접촉에서 발생하는 힘을 예측하는 접촉 모델을 정의했다.
나아가 시간 단계마다 하나 혹은 여러 개의 접촉에서 발생하는 힘을 풀이함으로써 효율적으로 변형하는 지형을 시뮬레이션했다.
연구팀은 또한 로봇의 센서에서 나오는 시계열 데이터를 분석하는 순환 신경망을 사용함으로써 암시적으로 지반 특성을 예측하는 인공신경망 구조를 도입했다.
학습이 완료된 제어기는 연구팀이 직접 제작한 로봇 `라이보'에 탑재돼 로봇의 발이 완전히 모래에 잠기는 해변 모래사장에서 최대 3.03 m/s의 고속 보행을 선보였으며, 추가 작업 없이 풀밭, 육상 트랙, 단단한 땅에 적용됐을 때도 지반 특성에 적응해 안정하게 주행할 수 있었다.
또한, 에어 매트리스에서 1.54 rad/s(초당 약 90°)의 회전을 안정적으로 수행했으며 갑작스럽게 지형이 부드러워지는 환경도 극복하며 빠른 적응력을 입증했다.
연구팀은 지면을 강체로 간주한 제어기와의 비교를 통해 학습 간 적합한 접촉 경험을 제공하는 것의 중요성을 드러냈으며, 제안한 순환 신경망이 지반 성질에 따라 제어기의 보행 방식을 수정한다는 것을 입증했다.
연구팀이 개발한 시뮬레이션과 학습 방법론은 다양한 보행 로봇이 극복할 수 있는 지형의 범위를 넓힘으로써 로봇이 실제적 임무를 수행하는 데에 이바지할 수 있을 것으로 기대된다.
제1 저자인 최수영 박사과정은 "학습 기반 제어기에 실제의 변형하는 지반과 가까운 접촉 경험을 제공하는 것이 변형하는 지형에 적용하는 데 필수적이라는 것을 보였다ˮ 라며 "제시된 제어기는 지형에 대한 사전 정보 없이 기용될 수 있어 다양한 로봇 보행 연구에 접목될 수 있다ˮ 라고 말했다.
한편 이번 연구는 삼성전자 미래기술육성센터의 지원을 받아 수행됐다.
2023.01.26 조회수 6579 -
세계 최고 빠른 속도로 철제 벽면과 천장을 보행하는 사족 로봇 개발
우리 대학 기계공학과 박해원 교수 연구팀이 철로 이뤄진 벽면과 천장을 빠른 속도로 이동할 수 있는 사족 보행 로봇을 개발했다고 26일 밝혔다.
박 교수 연구팀은 이를 위해 전자기력을 온-오프(on-off)할 수 있는 영전자석(Electropermanent Magnet)과 고무와 같은 탄성체에 철가루와 같은 자기응답인자를 섞어 만든 탄성체인 자기유변탄성체(Magneto-Rheological Elastomer)를 이용해 자석의 접착력을 빠르게 끄거나 켤 수 있으면서도 평탄하지 않은 표면에서 높은 접착력을 지니는 발바닥을 제작해, 연구실에서 자체 제작한 소형 사족 보행 로봇에 장착했다. 이러한 보행 로봇은 배, 교량, 송전탑, 대형 저장고, 건설 현장 등 철로 이루어진 대형 구조물에 점검, 수리, 보수 임무를 수행하는 등 폭넓게 이용될 수 있을 것으로 기대된다.
기계공학과의 홍승우, 엄용 박사과정이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `사이언스 로보틱스(Science Robotics)' 12월호에 표지를 장식하는 논문으로 출판됐다. (논문명 : Agile and Versatile Climbing on Ferromagnetic Surfaces with a Quadrupedal Robot)
기존의 벽면을 오르는 등반 로봇은 바퀴나 무한궤도를 이용하기 때문에, 단차나 요철이 있는 표면에서는 이동성이 제한되는 단점을 가졌다. 이에 반해 등반용 보행로봇은 장애물 지형에서의 향상된 이동성을 기대할 수 있으나, 이동 속도가 현저히 느리거나 다양한 움직임을 수행할 수 없다는 단점이 있었다.
보행 로봇의 빠른 이동을 가능하게 하려면 발바닥은 흡착력이 강하면서도 흡착력을 빠르게 온-오프 스위칭할 수 있어야 한다. 또한, 거칠거나 요철이 있는 표면에서도 흡착력의 유지가 필요하다.
연구팀은 이러한 문제를 해결하기 위해 영전자석과 자기유변탄성체를 보행 로봇의 발바닥 디자인에 최초로 이용했다. 영전자석은 짧은 시간의 전류 펄스로 전자기력을 온-오프할 수 있는 자석으로 일반적인 전자석과 달리 자기력의 유지를 위해 에너지가 들지 않는다는 장점이 있다. 연구팀은 사각형 구조 배열의 새로운 영전자석을 제안해, 기존 영전자석과 비교해 스위칭에 필요한 전압을 현저하게 낮추면서도 보다 빠른 스위칭이 가능하게 했다.
또한, 연구팀은 자기유변탄성체를 발바닥에 씌어, 발바닥의 자기력을 현저히 떨어트리지 않으면서도 마찰력을 높일 수 있었다. 이렇게 제안한 발바닥은 무게는 169그램(g)에 불과하지만 약 *535뉴턴(N)의 수직 흡착력, 445뉴턴(N)의 마찰력을 제공해 무게 8킬로그램(kg)의 사족보행로봇에 충분한 흡착력을 제공할 수 있음을 확인했다.
*535N을 kg으로 환산하면 54.5kg, 445N을 kg으로 환산하면 45.4kg이다. 즉, 수직 방향으로 최대 54.5kg, 수평 방향으로는 최대 45.4kg 정도의 외력이 가해져도 (혹은 이에 해당하는 무게 추가 매달려도) 발바닥이 철판에서 떨어지지 않는다.
연구팀이 제작한 사족 보행 로봇은 초속 70센티미터(cm)의 속도로 직벽을 고속 등반하였고, 최대 초속 50센티미터(cm)의 속도로 천장에 거꾸로 매달려 보행할 수 있었다. 이는 보행형 등반 로봇으로는 세계 최고의 속도다. 또한, 연구팀은 페인트가 칠해지고, 먼지, 녹으로 더러워진 물탱크의 표면에서도 로봇이 최대 35센티미터(cm)의 속도로 올라갈 수 있음을 보여, 실제 환경에서의 로봇의 성능을 입증했다. 로봇은 빠른 속도를 보여줄 뿐 아니라, 바닥에서 벽으로, 벽에서 천장으로 전환이 가능하고, 벽에서 돌출돼 있는 5센티미터(cm) 높이의 장애물도 무난히 극복할 수 있음을 실험적으로 보였다.
연구팀이 개발한 새로운 등반 사족 보행 로봇은 배, 교량, 송전탑, 송유관, 대형 저장고, 건설 현장 등 철로 이루어진 대형 구조물의 점검, 수리, 보수에 폭넓게 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 특히 이러한 곳에서의 작업은 추락, 질식 등의 심각한 위험성이 존재하고 있어, 자동화의 필요성이 시급한 곳이다.
공동 제1 저자인 기계공학과 엄용 박사과정은 "영전자석과 자기유변탄성체으로 구성된 발바닥과 등반에 적합한 비선형 모델 예측제어기를 이용해, 지면뿐만 아니라 벽과 천장을 포함한 다양한 환경에서도 보행 로봇이 민첩하게 움직일 수 있음을 보였고 이는 보행 로봇의 이동성과 작업 공간을 2D에서 3D로 확장하는 초석이 될 것이다ˮ라며 “이러한 로봇은 조선소와 같은 철제 구조물에서 위험하고 힘든 작업을 수행하는 데 활발히 사용될 수 있을 것이다ˮ라고 말했다.
한편 이번 연구는 한국연구재단 개인기초연구사업(중견)과 한국조선해양의 지원을 받아 수행됐다.
2022.12.26 조회수 7960 -
기계공학과 공경철 교수팀, 워크온슈트4 및 사이배슬론 2020 출전 선수 공개
우리대학 기계공학과 공경철 교수가 연세대학교 의과대학 세브란스병원 나동욱 교수와 공동 개발한 웨어러블 로봇인 '워크온슈트 4' 및 사이배슬론(Cybathlon) 2020' 대회에 출전할 선수를 15일 공개했다.
워크온슈트 4는 사이배슬론 2020에 출전하기 위해 새롭게 개발한 모델로 두 다리를 감싸는 외골격형 로봇이다. 모터를 이용한 힘으로 하반신을 전혀 사용하지 못하는 장애인들의 움직임을 보조할 수 있다. 일어나 걷는 등의 기본적인 동작은 물론 계단·오르막/내리막·옆경사·문 열기·험지 등 일상생활에서 자주 접하게 되는 장애물을 극복할 수 있도록 제작됐다.
이전까지 개발된 하반신 마비 장애인을 위한 웨어러블 로봇은 장시간 사용하기 어렵다는 한계가 존재했다. 하반신 기능을 소실해 근육 등 신체 기능이 퇴화한 장애인들이 로봇을 착용하고 움직이려면 수십 kg에 이르는 무게를 감당해야 했기 때문이다.
연구팀은 문제를 해결하기 위해 인체가 이루는 자연스러운 균형을 모사해 로봇의 무게중심을 설계하는 기술을 고안했다. 사용자 신체 각 부위에 정밀하게 밀착되는 착용부를 만든 뒤, 로봇 관절의 기준 위치를 조절해 무게중심을 정밀하게 맞춘 것이다.
또한, 착용자의 긴장 정도나 지면의 상태와 같은 외부 요인을 지능적으로 관측하고 제어하는 기술도 더했다. 로봇이 제공해야 하는 보조력은 사용하는 환경에 따라 크게 달라진다. 워크온슈트 4는 로봇이 착용자의 걸음을 30보 이내로 분석해 가장 적합한 보행패턴을 찾아 맞춤형으로 제공한다.
이를 통해, 하반신 마비 장애인들이 웨어러블 로봇을 착용하고 장시간 걷거나 설 수 있도록 월등하게 기능을 끌어올렸고 연속보행 시 1분당 40m 이상을 걸을 수 있게 된 성과도 거뒀다.
이는, 시간당 2~4km가량을 걷는 비장애인의 정상 보행 속도와 견줄만한 수준으로 그동안 전 세계적으로 보고된 하반신 완전 마비 장애인의 보행 기록 중 가장 빠른 속도다.
연구팀은 활발한 기술협력을 통해 일부 부품을 제외한 대부분의 구성 요소를 국산 기술로 완성했다. 로봇의 구조설계와 시스템 소프트웨어는 공경철·나동욱 교수가 공동 창업한 ㈜엔젤로보틱스에서 주도했다. 공학적 설계와 제어는 공경철 교수가, 보행 보조기로서의 구조와 대상자를 위한 필수 기능 등을 점검하는 생체역학 분야는 나동욱 교수가 분담해 맡았다.
개인맞춤형 탄소섬유 착용부는 재활공학연구소에서 연구를 진행했으며 로봇의 동작 생성과 디자인은 영남대학교 로봇기계공학과와 ㈜에스톡스가 각각 담당했다.
한편, 우리나라를 대표해 올해 개최예정인 `사이배슬론 2020'에 출전할 선수들은 지난 2월 KAIST에서 열린 선발전을 통해 결정됐다.
앉고 서서 물컵 정리하기·지그재그 장애물 통과·험지 보행·옆경사 보행 등 실제 대회에서 수행하게 될 미션이 선발전 평가항목으로 채택됐는데 작년 9월부터 출전을 준비해온 7명의 후보 선수 중 4명이 참가해 경기를 치렀다.
그 결과, 각각 2분 24초와 3분 35초의 기록으로 4개의 미션을 완수한 김병욱 씨(남, 46세)와 이주현 씨(여, 19세)가 국제대회에 출전할 최종 선수로 선발됐다.
현재 워크온슈트 4의 로봇기술은 선발된 두 선수의 개별적인 특성에 맞게 최적화되었으며, 두 선수 모두 6개의 모든 미션을 5분대에 통과할 정도로 기록이 향상되었다.
지금까지는 미국팀과 스위스팀이 4개의 미션을 6분대에 수행하는 기록을 공개했으며, 그 외 사이배슬론 참가팀은 모든 미션을 완벽하게 수행하지 못하는 단계에 머물러 있다.
선발전 1위에 오른 김병욱 씨는 1998년 뺑소니 사고로 장애를 얻은 뒤 2015년 공 교수 연구팀에 합류했다. 2016년 스위스에서 열린 제1회 사이배슬론 대회에서 워크온슈트의 초기모델을 착용하고 동메달을 딴 주인공으로 "우리나라의 웨어러블 로봇기술이 세계 최고 수준임을 직접 보여줄 것ˮ이라는 포부를 밝혔다.
2위에 오른 이주현 씨는 고등학교 3학년에 재학 중이던 작년 불의의 교통사고로 하반신이 마비됐다. 같은 해 6월 연구팀에 합류해 사이배슬론 2020 출전을 위한 훈련과 수능 시험을 준비를 병행했으며, 올해 초 최종 선수 선발 및 이화여대 정치외교학과 합격의 영광을 동시에 안았다.
공경철 KAIST 기계공학과 교수는 "지난 대회 이후 4년 동안 모든 연구원과 협력 기관들이 하나가 되어 수준 높은 기술을 개발할 수 있었고 선수들과도 큰 어려움 없이 훈련했다ˮ고 전했다. 이어, "다가올 국제대회는 워크온슈트 4의 기술적 우월성을 전 세계에 증명하는 중요한 무대가 될 것ˮ이라며 강한 자신감을 보였다.
2020.06.15 조회수 19277 -
광 투과 방식의 웨어러블 유연 인장 센서 개발
기계공학과 박인규 교수 연구팀이 신체 동작 및 자세 모니터링에 활용이 가능한 탄소 나노튜브–탄성 중합체 복합소재 광 투과 방식의 웨어러블 유연 인장 센서를 개발했다.
이번 기술을 통해 인체의 다양한 관절 굽힘 동작, 자세, 맥박 및 표정 등 다양한 생체 동작을 연속적으로 측정해, 운동 시 관절부 움직임 자세 교정 및 맥박 측정을 통한 헬스케어 모니터링 시스템 등에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
구지민 박사과정이 1 저자로 참여한 이번 연구는 나노기술 분야 국제 학술지 ‘ACS Applied Materials & Interfaces’ 3월 4일 자 표지 논문에 게재됐다. (논문명: Wearable Strain Sensor Using Light Transmittance Change of Carbon Nanotube Embedded Elastomer with Microcrack)
최근 헬스케어에 대한 관심이 커짐에 따라 웨어러블 유연 센서 개발이 활발히 진행되면서 인체에 적용하는 센서로서의 유연 소재를 기반으로 다양한 전기저항식, 정전용량 방식의 플랫폼을 이용한 인장 센서가 많이 개발되고 있다.
그러나 기존의 전기저항식 센서는 장시간 반복 신호 안정성, 선형성에 한계를 보이며, 정전용량식 센서의 경우 외부 전기장의 영향에 취약하고 센서 민감도가 낮다. 이러한 점을 보완하기 위해 광학 방식의 유연 인장 센서가 개발됐으나 여전히 민감도가 낮다는 한계점이 있다.
문제 해결을 위해 연구팀은 탄소 나노튜브가 함침된 탄성중합체의 인장에 따른 광 투과도 변화 현상을 활용해 수 퍼센트에서 400%에 달하는 넓은 범위의 인장률을 안정적으로 측정할 수 있는 유연 인장 센서를 개발했다.
연구팀이 개발한 센서는 외부 인장에 따라 탄성중합체에 함침된 탄소 나노튜브 필름에 틈이 형성돼 광 투과도를 크게 변화시켜 기존의 광학 방식 인장 센서에 비해 10배 이상의 높은 감도를 가진다. 또한, 1만 3천 회 이상의 인장 변형에도 안정적인 신호 회복을 보이고, 다양한 환경 요인(온도, 습도)에도 안정적인 감지 성능을 보여 웨어러블 기기로 활용할 수 있는 큰 가능성을 보였다.
연구팀은 이러한 성능을 바탕으로 손가락 굽힘 동작을 측정해 이를 로봇 조종에 활용했으며, 3축 센서로 패키징 해 인체 자세 모니터링에 활용했다. 또한, 경동맥 근처의 맥박 모니터링과 발음할 때의 입 주변 근육 움직임 등 미세한 동작도 관찰하는 데 성공했다.
박인규 교수는 “이번 연구에서는 기존의 전기저항식, 정전용량식 및 광학 방식의 유연 인장률 센서가 갖는 한계점을 극복할 수 있는 새로운 플랫폼을 개발했다”라며 “헬스케어, 엔터테인먼트, 로보틱스 등 다양한 분야에 널리 활용할 수 있는 우수한 성능의 웨어러블 센서를 실현했다”라고 말했다.
이번 연구는 한국연구재단의 중견 연구 과제(올인원 스마트 스킨을 위한 웨어러블 멀티센서 시스템 핵심기술 연구)와 선도연구센터지원 사업(초정밀 광 기계기술 연구센터)의 지원을 통해 수행됐다.
2020.04.02 조회수 18235 -
이상완 교수, 신경과학-인공지능 융합으로 공학적 난제 해결
〈 (왼쪽부터) 안수진 박사과정, 이지항 박사, 이상완 교수 〉
우리 대학 바이오및뇌공학과 이상완 교수 연구팀이 영국 케임브리지 대학, 구글 딥마인드와의 공동 연구를 통해 차세대 뇌 기반 인공지능 시스템 설계의 방향을 제시했다.
이번 연구는 인간의 두뇌가 기존의 인공지능 알고리즘이 해결하지 못하는 부분을 해결할 수 있다는 사실에 기반한 신경과학-인공지능 융합 연구이다.
성능, 효율, 속도의 균형적 설계와 같은 다양한 공학적 난제를 해결할 수 있는 신경과학 기반 강화학습 이론을 제안한 것으로 새로운 인공지능 알고리즘 설계에 긍정적인 영향을 줄 것으로 기대된다.
이상완 교수와 함께 이지항 박사, 안수진 박사과정이 주도한 이번 연구는 국제 학술지 사이언스의 자매지 ‘사이언스 로보틱스(Science Robotics)’ 1월 16일 자 온라인판에 포커스 형식으로 게재됐다.
최적제어 이론에서 출발한 강화학습은 기계 학습의 한 영역으로 지난 20여 년 동안 꾸준히 연구된 분야이다. 특히 지난 5년 동안은 딥러닝 기술을 발전과 맞물려 급격한 성장을 이뤘다.
딥러닝 기반 강화학습 알고리즘은 최근 알파고와 같은 전략 탐색 문제, 로봇 제어, 응급실 비상 대응 시스템과 같은 의료 진단 등 다양한 분야에 적용되고 있다. 그러나 주어진 문제에 맞게 시스템을 설계해야 하는 점, 불확실성이 높은 환경에서는 성능이 보장되지 않는 점 등이 근본적인 해결책으로 남아있다.
강화학습은 의사 결정 및 계산신경과학 분야에서도 지난 20년간 꾸준히 연구되고 있다. 이상완 교수는 2014년 인간의 전두엽-기저핵 뇌 회로에서 이종 강화학습을 제어한다는 신경과학적 증거를 학계에 발표한 바 있다. 2015년에는 같은 뇌 회로에서 고속 추론 과정을 제어한다는 연구를 발표했다.
연구팀은 이번 연구에서 강화학습 등의 개별 인공지능 알고리즘이 해결하지 못하는 공학적 문제를 인간의 두뇌가 이미 해결하고 있다는 사실에 기반한 ‘전두엽 메타 제어’ 이론을 제안했다.
중뇌 도파민-복외측전전두피질 네트워크에서 외부 환경에 대한 학습의 신뢰도를 스스로 평가할 수 있는 보상 예측 신호나 상태 예측 신호와 같은 정보를 처리하며, 인간의 두뇌는 이 정보들을 경쟁적-협력적으로 통합하는 프로세스를 통해 외부 환경에 가장 적합한 학습 및 추론 전략을 찾는다는 것이 이론의 핵심이다.
이러한 원리를 단일 인공지능 알고리즘이나 로봇설계에 적용하면 외부 상황변화에 강인하게 성능, 효율, 속도 세 조건(performance-efficiency-speed tradeoff) 사이의 균형점을 유지하는 최적의 제어 시스템을 설계할 수 있다. 더 나아가 다수의 인공지능 개체가 협력하는 상황에서는 서로의 전략을 이용함으로 협력-경쟁 사이의 균형점을 유지할 수 있다.
1 저자인 이지항 박사는 “현대 인공지능의 우수한 성능은 사람의 행동 수준 관찰뿐 아니라 두뇌의 저수준 신경 시스템을 알고리즘으로 구현해 적극적으로 발전시킨 결과라고 보고 있다”라며 “이번 연구는 계산신경과학에 기반한 결과로 현대 딥러닝과 강화학습에서 겪는 성능, 효율, 속도 사이의 난제를 해결하는 실마리가 될 수 있고, 새로운 인공지능 알고리즘 설계에 많은 영감을 줄 것이다”라고 말했다.
이상완 교수는 “연구를 하다 보면 우리의 두뇌는 공학적 난제를 의외로 쉽게 해결하고 있음을 알 수 있다. 이 원리를 인공지능 알고리즘 설계에 적용하는 뇌 기반 인공지능 연구는 구글 딥마인드, MIT, 캘리포니아 공과대학, UCL 등 해외 유수 기관에서도 관심을 두는 신경과학-인공지능 융합 연구 분야이다”라며 “장기적으로는 차세대 인공지능 핵심 연구 분야 중의 하나로 자리를 잡을 것으로 기대한다”라고 말했다.
이번 연구는 과학기술정보통신부 및 정보통신기술진흥센터 연구개발 사업, 삼성전자 미래기술육성센터의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 외부 환경에 따라 성능-효율-속도 문제 균형점을 찾는 뇌기반 강화학습 이론 (좌), 이를 최적 제어하는 ‘전두엽 메타 제어’(중) 및 로보틱스 분야 문제 해결 적용 사례 (우)
2019.01.24 조회수 10243