KAIST 연구진, 로봇 제어 최적화 알고리즘 제안

KAIST는 기계공학과 공경철 교수와 국제 공동연구팀이 인간 요소를 반영한 로봇 제어 알고리즘인 ‘힐로(HILO, Human-in-the-loop optimization)’ 방법을 제안하며 네이처 본지에 연구 결과를 발표했다고 4일 밝혔다.

이번 연구에는 KAIST 공경철 교수 외에도 스탠포드대 스티븐 H. 콜린스 교수, 하버드대 패트릭 슬래드 교수가 참여했다. 국제공동연구팀은 로봇의 성능을 최적화하는 알고리즘에 인적 요소(Human factor)를 반영한 ‘힐로’연구 방법을 제안했다. 로봇과 사람을 별개의 시스템이 아닌 하나의 통합된 시스템으로 간주해 최적화를 진행한다.

힐로 방법은 로봇과 인간을 하나의 통합된 시스템으로 간주해 최적화를 진행하는 혁신적인 접근 방식이다. 특히, 웨어러블 로봇의 성능을 사용자의 특성에 맞게 최적화하여 로봇의 정밀도와 안전성을 높이는 데 중요한 역할을 한다. 로봇이 사람과 복잡하게 상호작용할 때 발생하는 제어 어려움을 해결하고, 로봇이 개별 사용자에게 적합하도록 지속적으로 조정될 수 있게 돕는다.

공경철 KAIST 교수는 “웨어러블 로봇은 사용자마다 다른 보행 패턴과 장애물 극복 방식이 있어 인적 요소가 매우 중요하다”며 “엔젤로보틱스는 힐로 방법을 이용해 하반신 마비 장애인이 착용한 웨어러블 로봇의 성능을 개인 맞춤형으로 최적화하고 있으며, 앞으로 클라우드 기반의 온라인 자동 최적화 기능을 상용화할 계획”이라고 전했다.

연구팀은 로봇 성능 최적화를 위한 힐로 방법의 상용화 가능성도 높게 평가하고 있다. 공경철 교수가 개발한 웨어러블 로봇은 사람마다 최적화할 수 있는 알고리즘으로 설계돼 있으며, 병원, 가정, 일상생활에서 자동으로 최적화될 수 있도록 클라우드를 활용한 연구도 진행 중이다.

공 교수는 “로봇이 우리의 일상에 깊이 침투할수록 개별 사용자에게 맞춰 지속적으로 튜닝되어야 한다”며 “힐로 방법이 로봇의 대중화와 일상화에 중요한 역할을 할 것”이라고 기대감을 드러냈다.

한편, 이번 연구 결과는 2024년 9월 네이처 본지에 발표됐다.