[기고] 클라우드 통해 로봇·직원의 사회적 행동 교육하려면

자율이동로봇(AMR)에 올바른 사회적 행동 교육해야 인간과 상호작용 가능

(지디넷코리아=우종남 지브라테크놀로지스 한국지사장)로봇은 공장, 창고, 리테일, 병원 등 많은 작업 환경에서 사람과 함께 일하는 기회를 늘려가고 있다. 인간이 로봇을 신뢰하고 로봇은 인간의 신호를 이해하는 과정을 더 쉽게 만들어야 한다. 이는 특히 자율 이동 로봇(AMR)이 업무 환경에 혼합되어 있을 때 더욱 그러한데, 로봇은 이름에서 알 수 있듯이 그야말로 '자율적(autonomous)'이기 때문이다.

우종남 지브라테크놀로지스 한국지사장

현재 원격 제어 또는 전통적인 인간-기계 인터페이스(HMI)로 AMR을 제어하는 과정은 사람의 지원이나 감독 없이 이루어지고 있다. AMR은 특정 작업을 수행하도록 프로그래밍된 다음 이를 완료하기 위한 작업장으로 배치된다. 이는 마치 사람이 표준 교육 과정을 거친 후 독립적으로 작업을 수행할 수 있을 것을 기대하며 직원을 파견하는 것과 매우 유사한 방식이다.

대부분의 AMR 및 직원 모두 감독 없이 업무를 수행해야 하는 자율성을 지닌다는 것을 고려할 때, 올바른 사회적 행동을 교육함으로써 상호 작용하는 방법을 확실히 습득하는 것은 중요해지고 있다.

■ 다른 관점으로 바라보기

AMR의 적절한 개입 시점을 인지하고 있다는 것을 직원들에게 보여줄 수 있어야 한다. 이러한 교육에 앞서, AMR이 작업 환경 주변에서 일어나는 일을 보고, 이해하며, 반응할 수 있도록 하는 것이 먼저다. 마찬가지로 인간 작업자는 AMR 주변에서 일어나는 일들을 다른 관점에서 볼 수 있어야 한다.

만약 로봇과 사람이 서로 생각하고 반응하는 방식을 바꾸지 않는다면, 직원들은 AMR 개입 시 위축되거나 주저하며 자신의 판단을 확신하지 못할 것을 충분히 예상할 수 있다. 나아가, 직원들은 로봇이 공격적이거나 경계가 없거나 혹은 사람을 무시한다고 믿으며, 결과적으로 로봇을 지나치게 인간화하고 모두에게 해로운 존재라는 가정을 내릴 수 있다. 

지브라 테크놀로지스가 최근 실시한 물류창고 비전 연구 보고서에 따르면, 현재 AMR과 함께 일하는 물류창고 관계자의 83%가 AMR이 생산성을 높이고 도보 또는 이동 시간을 단축하는 데 도움이 된다고 주장했다. 이는 창고 관계자와 창고 최전선에서 일하는 팀 모두에게 '윈윈(win-win)'인 경우다.

자기 자신만 바라보는 사고방식이나 선입견에서 비롯되는 편견을 없애는 것이 중요하다. AMR이나 직원이 '유일한 작업자'가 되지 않도록 해야 하는데, 이 때 가장 좋은 방법은 클라우드를 활용하는 것이다.

■ 신뢰를 교육하기 위한 새로운 기술

로봇 팔, 무인운반차(AGV) 및 고정식 로봇은 폐쇄된 작업실 내에서 컨베이어 라인을 따라 또는 주행 차선에서 작업을 완료하도록 제작된다. 대부분 로봇은 사물을 이해할 필요가 없다. 단지 사람이 시키는 대로 하면 된다.

그러나 AMR은 다르다. AMR은 사람들과 협력하고 상호 작용하는 동안 멈추거나 다른 방향으로 이동할 때 모든 움직임을 지시하는 사람에게 의존할 필요가 없다. 그들은 일반적으로 사람의 개입 없이 스스로 결정을 내리고 올바른 방향으로 움직일 수 있다. AMR의 현재 동작은 물론 원하는 동작을 얻기 위해 필요한 변경 사항을 이해하기 위해서는 고객 시나리오, 시뮬레이션 및 클라우드를 통해 탐색 동작을 개발할 수 있는데, 이는 탐색 및 계획 코드로 인코딩하는 휴리스틱(heuristic)·편향을 기반으로 한다.

이러한 휴리스틱·편향은 AMR이 사회적으로 더 사람처럼 행동하도록 돕는다. 예를 들어, 로봇은 한국에서는 복도의 오른쪽, 일본에서는 복도의 왼쪽을 따라 운전하는 등 해당 국가의 사회적 규범에 부합하는 방향으로 행동하게 될 것이다. 이러한 행동을 AMR의 탐색 및 계획에 인코딩함으로써 직원은 로봇이 작업 시설 주변을 이동할 때 어떻게 행동하는지 더 잘 이해할 수 있으며, 이는 신뢰, 더 나은 협업 및 전반적인 성능을 향상시킨다.

AMR은 클라우드를 통해 관리할 수 있으므로 작업 시설 내 각 로봇의 성능을 이해하는 데 유용한 데이터를 쉽게 기록할 수도 있다.

■ 클라우드는 교육의 '전력 승수'

전통적으로 기업은 로봇에게 작업 수행 방법을 가르치기 위해 로봇에게 무엇을 해야 하는지 통지하고, 작동 매개변수를 제공하며, 동작을 실행시킨 다음 필요에 따라 기능을 조정하도록 작업해왔다.

이제 머신 러닝, 나선형 신경망 및 기타 클라우드 기반 기술 덕분에 AMR에게 주변 세계에 적응할 수 있는 능력을 제공할 수 있다. AMR은 사람, 지게차, 팔레트와 같은 다양한 유의미한 객체를 감지하고 구분하여 현재의 탐지된 입력값뿐만 아니라 인코딩된 행동을 기반으로 어떻게 작동할지에 대한 올바른 결정을 내릴 수 있다. 즉, AMR은 추론된 지침에 의해서만 작동하는 것이 아니라 실제로 작동하고 있는 셈이다.

다시 말해, 클라우드는 인간이 AMR과 함께 일하는 것을 편안하게 느끼도록 하는 데 필요한 사회적 행동 지침으로 AMR을 인코딩할 수 있게 해준다. 이로 인해 사람들이 로봇 주변에서 작업할 때 필요한 사회적 행동을 가르치는 것이 더 수월해진다. 또한, 직원들이 도움을 필요로 할 때 AMR이 그들의 공간에 안전하게 진입하여 어떻게 지원할 수 있는지에 대한 방법도 알게 된다.

그리고 일단 로봇이 제멋대로 행동하지 않는다는 것을 신뢰할 수 있게 되면, 즉 그들이 올바른 사회적 행동을 갖추게 된다면, 로봇에 대한 인간의 행동은 바뀔 것이다. 이처럼 로봇의 '행동'에 대한 확신이 커짐에 따라 AMR을 투입하는 것에 대한 초기의 망설임은 점차 사라질 것이다. 사람들은 AMR이 어떻게 작업을 도울 수 있는지 보고 감사하기 시작할 것이고, AMR 도입율은 증가하여 로보틱스 자동화의 사용을 성공적으로 늘릴 수 있을 것이다.

클라우드는 이제 로보틱스 공학의 발전을 주도하고 있다. 클라우드는 지능형 로봇에게 사회적으로 행동하는 법을, 사람들에게 AMR은 친숙하다는 것을 가르치는 데 있어 교육의 진정한 전력 승수다.

우종남 지브라테크놀로지스 한국지사장(jwoo@zebra.com)