[공학저널 송강식 기자] 로봇과 클라우드 플랫폼의 결합은 이제 로봇 운영에서 빠질 수 없는 요소가 됐다. 5G 이동통신을 비롯해 통신 기술의 발전과 더불어 향후 로봇은 더욱 밀접하게 클라우드 플랫폼과 연동해 고수준의 인공지능(AI) 기술과 융합을 통해 더욱 부가가치가 높은 서비스를 제공할 전망이다.
최근 이러한 클라우드 로봇 기술의 발전은 주로 세 가지 주요 기술 트렌드에 집중돼 있다. 분산 AI, 엣지 컴퓨팅, RaaS가 그것이다.
로봇 지능의 실행 측면에서 분산 AI는 로봇의 필요에 따라 자원 규모와 성능이 서로 다른 클라우드 노드에 분산 배치된 AI 기능들을 검색하고 접근해 활용한다. 이를 통해 효율적으로 지능을 활용하면서도 로봇 지능 수준을 향상할 수 있는 것이다.
로봇 지능 훈련 측면에서는 로봇이 서로의 학습 결과를 공유함으로써 개별 로봇의 학습 과정을 가속하고 성능을 개선해 로봇들이 다양한 환경에서 더욱 효율적으로 작동할 수 있도록 하고 있다.
이와 함께 엣지 컴퓨팅과의 통합은 클라우드 로봇의 데이터 처리를 로봇과 가까운 네트워크 엣지에서 수행함으로써, 지연 시간을 줄이고 반응 속도를 높일 수 있다. 그리고 이는 실시간 데이터 처리와 빠른 의사 결정이 필수적인 로봇 응용 분야에서 특히 중요한 요소로 손꼽히고 있다.
RaaS(Robot as a Service) 기반 로봇 서비스 아키텍처의 개발과 활용 또한 빠질 수 없는 키워드다.
사업자는 RaaS를 통해 로봇 HW와 SW 기능을 서비스로 제공하고 사용자는 필요에 따라 이러한 서비스를 구독할 수 있다. 비용 측면에서 저렴하게 로봇 서비스를 활용할 수 있고 유지 관리 부담이 적어 활용 사례가 늘어나는 추세로 향후 더욱 광범위하게 활용될 모델로 전망되고 있다.
한국로봇학회 클라우드로봇연구회 장민수 연구회장(사진)은 “로봇 분야에 ChatGPT 모멘트가 곧 닥칠 것이라는 전망이 나오고 있다. 최근 기계학습을 통해 로봇 제어부터 인간-로봇 상호작용까지 한 번에 해결하는 초거대 AI가 등장하기 시작했다”며 “클라우드 로봇과 관련해 눈여겨보고 있는 기술은 단연 로봇 파운데이션 모델을 꼽을 수 있다”고 말했다.
그는 이어 “구글이 2022년도에 자연어 명령을 받아 하위 작업 계획을 생성하고 실행하는 기술을 발표했고, 1년 반 남짓 지났을 뿐인데 자연어 명령을 받아 계획을 세우고 로봇 팔을 직접 제어하는 모델까지 나왔다”며 “앞으로 로봇 지능은 파운데이션 모델을 활용하는 방향으로 흘러갈 것으로 보인다. 그리고 이러한 모델은 규모가 매우 크기 때문에 아직 클라우드 플랫폼 없이는 운영할 수 없어 클라우드 환경의 발전도 함께 이뤄질 것으로 보인다”고 덧붙였다.
국내에서도 이러한 기술의 발전을 도모하고자 한국로봇학회 내 클라우드로봇연구회가 설립됐다. 연구회는 클라우드 환경을 활용해 로봇의 인식, 판단, 표현 기능을 강화하고, 다른 로봇과의 협업을 가능하게 하는 기술 연구개발을 목표로 운영 중이다.
주요 활동으로는 학술 활동, 기술 교류회, 공동 집필 등이 있으며, 클라우드 로봇 분야의 연구개발 활성화와 연구자들 간의 교류를 통한 협력 연구 증진에 기여하는 것을 목표로 하고 있다.
현재 클라우드로봇연구회에서 활발히 다루고 있는 주요 연구 분야 중 하나는 클라우드 로봇 통신 인프라 연구 분야다.
이 분야의 연구는 클라우드 로봇 시스템의 핵심 요소 중 하나인 통신 인프라에 초점을 맞추고 있으며 로봇과 클라우드 플랫폼 간, 그리고 로봇들 상호 간의 통신 효율성과 안정성을 최적화하는 것이 목표다.
최근에는 5G와 차세대 네트워크 기술을 활용해 로봇이 대용량의 데이터를 신속하게 전송하고, 실시간으로 정보를 교환할 수 있는 방법을 탐구하고 있으며, 최종적으로 네트워크 지연 최소화, 데이터 전송 속도 향상, 그리고 통신 보안 강화를 목표로 연구개발을 수행 중이다.
이와 함께 연구회는 클라우드를 통한 로봇 지능 운영과 훈련 효율화 방법 연구를 기반으로 클라우드 컴퓨팅의 강력한 처리 능력을 활용해 로봇의 AI 기능을 향상하는 방법을 연구하고 있다. 클라우드 기반 AI 서비스를 통해 로봇이 복잡한 데이터를 분석하고, 머신러닝 모델을 훈련할 수 있도록 지원하는 방안을 모색하는 것이다.
이를 통해 로봇의 학습 과정을 가속하고, 다양한 태스크 수행 능력을 향상시키며, 적응성과 자율성을 개선하는 것을 목표로 하고 있다. 특히, 분산 학습, 모델 최적화, 그리고 데이터 공유 메커니즘에 관한 연구가 포함된다.
마지막으로 연구회는 RaaS(Robotics as a Service) 관련 연구도 함께 수행하고 있다. RaaS 모델은 클라우드 기반의 서비스를 통해 로봇 기술을 제공하는 혁신적인 방식으로 손꼽힌다.
이 연구 분야는 로봇 기능과 서비스를 클라우드에서 호스팅하고, 사용자가 필요에 따라 이를 구독할 수 있는 플랫폼과 시스템을 개발하는 것에 중점을 뒀다.
RaaS는 로봇의 접근성을 대폭 향상시키고, 소프트웨어·하드웨어 업데이트를 용이하게 하며, 사용자 맞춤형 로봇 솔루션 제공이 가능하도록 돕는다. 또한, 이 분야 연구는 서비스 모델 설계, 비용·효율적인 서비스 제공 방법, 사용자 인터페이스 개선, 그리고 클라우드 기반 로봇 서비스의 확장성·보안 문제를 다루게 된다.
장 연구회장은 “지난 2004년 현 과기정통부를 중심으로 URC(Ubiquitous Robotic Companion) 기술의 연구개발에 큰 투자가 이뤄졌다. URC는 로봇의 지능을 원격 서버에 탑재해 서비스로 활용해서 로봇을 가볍게 만들면서도 우수한 성능을 지니도록 하자는 취지의 기술로 당시 로봇 기술 발전 상황을 생각하면 클라우드 로봇의 대 선배격인 기술”이라며 “당시 URC의 최종 비전은 지금의 스마트 스피커와 같이 가정마다 로봇이 보편적으로 보급 활용되는 사회였다. 당시에 실험으로 끝났지만 국민 로봇이라는 이름으로 실제 대규모 로봇 보급 운영 실험이 진행될 만큼 혁신적인 기술이었다”고 전했다.
그는 이어 “지금의 로봇과 AI 기술 수준을 생각하면 이제는 국민 로봇이 실현 가능한 때가 오지 않았나 생각한다”며 “로봇과 AI, 클라우드의 결합을 통해 가까운 미래에 1가구 1로봇 시대가 열리리라 기대하고 있다. 많은 로봇 연구자들이 이러한 비전을 갖고 클라우드 로봇 연구에 매진하고 있으며 실현을 위한 많은 지원과 관심 부탁드린다”고 덧붙였다.
