▲ 기계연 인공지능기계연구실 김정중 실장 연구팀이 물품 정리, 테이블 정리, 물품 조작 등 일상 작업을 수행하는 로봇 작업 AI를 개발했다.

한국기계연구원(원장 류석현)이 사람의 작업 방식을 학습해 일상적인 반복 업무를 수행하는 로봇 작업 인공지능을 개발하며 서비스 로봇의 활용 범위 확대와 산업 현장 자동화 기반 마련이 기대된다.

한국기계연구원은 AI로봇연구소 인공지능기계연구실 김정중 실장 연구팀은 물품 정리, 테이블 정리, 물품 조작 등 일상 작업을 수행하는 로봇 작업 AI를 개발했다고 12일 밝혔다.

이번에 개발된 로봇 작업 AI는 사람이 작업하는 방식을 관찰하고 학습한 뒤 이를 단계적으로 실행하는 구조를 갖춘 것이 특징이다. 사람의 작업 시범을 데이터로 추출하는 기술과 실제 공간을 가상환경으로 구현해 학습·검증하는 시뮬레이션 기술, 그리고 작업을 순차적으로 수행하도록 하는 계층적 작업 수행 AI가 하나의 시스템으로 통합됐다.

로봇은 먼저 사람이 수행한 작업 시범을 기반으로 동작을 학습한 뒤, 가상화된 환경에서 다양한 상황을 반복적으로 검증하며 작업 능력을 강화한다. 이후 실제 환경에서 계층적 추론 구조를 기반으로 작업을 단계적으로 수행해 복잡한 작업도 안정적으로 처리할 수 있도록 설계됐다.

기존 로봇 작업 기술이 단일 작업 중심의 제한된 데이터셋이나 시뮬레이션 단계에 머무르는 경우가 많았던 것과 달리, 이번 기술은 데이터 구축부터 실공간 가상화, 실제 로봇 시스템 연동, 실환경 검증까지 전 과정을 통합적으로 확보했다는 점에서 차별성을 갖는다.

연구팀은 다양한 유형의 작업을 안정적으로 수행할 수 있는 계층적 작업 수행 기술을 적용해 여러 작업 환경에서 90% 이상의 성공률을 달성했다. 또한 실제 로봇 시스템과 연동해 현실 공간에서의 운용 가능성을 검증하며 현장 적용 가능성을 확인했다.

개발된 로봇 작업 AI는 가정과 사무공간에서의 서비스 업무뿐 아니라 소매점 진열 정리, 물류 현장의 피킹 및 정리 작업 등 반복적인 작업이 많은 산업 현장에서도 활용될 수 있다. 반복 작업에 대한 범용성과 환경 변화에 대한 적응성이 높아 다양한 서비스 로봇 분야로의 확장이 기대된다.

김정중 한국기계연구원 인공지능기계연구실 실장은 “이번 로봇 작업 AI는 사람이 작업을 배우는 방식처럼 시범에서 학습하고 계층적으로 사고해 실행하는 것이 특징”이라며 “일상 작업 전반에 적용 가능한 일반화된 작업 능력을 확보한 것이 강점”이라고 말했다. 이어 “다양한 작업 데이터 구축과 실제 로봇 시스템을 활용한 검증을 통해 반복적인 일상 작업을 로봇이 안정적으로 지원할 수 있음을 확인했다”고 밝혔다.

고두열 책임연구원은 “로봇 작업 AI의 성능을 높이기 위해서는 실제 작업 데이터를 정확하게 확보하는 것이 중요하다”며 “높은 자유도를 유지하면서도 정밀한 데이터 수집이 가능한 인터페이스를 구축해 학습 기반을 강화했다”고 설명했다.

한편, 이번 연구는 한국기계연구원 기본사업 ‘다양한 일상 서비스를 구현하기 위한 로봇 범용 작업 인공지능(RoGeTA) 프레임워크 핵심 기술 개발’ 과제를 통해 수행됐다. 연구팀은 작업 데이터와 실제 공간을 가상화한 모델을 공개해 관련 연구자들이 활용할 수 있도록 할 계획이며, 향후 서비스 로봇과 산업 현장 적용을 위한 핵심 기반 기술로 발전시켜 나갈 방침이다.