전기전자/정보통신

Nikkei Electronics_2023.12 (p72~76)

Emerging Tech; 로봇
프리퍼드의 가사 도우미 로봇이 보여주는 가까운 미래
API 공개와 생성 AI 활용으로 여는 새로운 경지

‘아이가 방에 장난감을 어질러 놓으면 로봇이 그것을 인식해 장난감 수납 상자를 가져오거나, 쓰레기가 있으면 휴지통을 가져오고, 심지어 아이에게 치우라고 명령한다. 로봇은 가정 내 가사 도우미가 될 수 있다’.

이것은 미쓰비시중공업과 도요타자동차에서 로봇개발에 종사했으며, 현재는 프리퍼드로보틱스(Preferred Robotics, PFR, 도쿄)의 CEO를 맡고 있는 이소베(礒部) 씨가 생각하는 미래의 가정용 로봇의 일면이다.

사실, 이러한 ‘미래’는 곧 실현될 수 있을지도 모른다. 일본의 최대 유니콘인 AI(인공지능) 스타트업 프리퍼드네트웍스(Preferred Networks, PFN)의 자회사 PFR는 올 5월, 가정용 정리 로봇 ‘카차카(Kachaka)’를 발매해 그것을 빠른 속도로 진화시키고 있기 때문이다.

예를 들어, 8월 14일에는 카차카의 API(Application Programming Interface)를 공개. API를 사용하면 카차카를 자유롭게 프로그래밍해 움직이거나, 외부 서비스와 연계시키는 것이 가능해진다.

“카차카의 에코시스템을 확대해나가고 싶다. 최근에는 프로그래밍이 일반화되고 있어 컴퓨터상의 앱뿐만 아니라, 로봇 등을 물리적으로 움직이고 싶어하는 개발자가 증가하고 있다”(이소베 CEO)

이미 API를 활용해 카차카의 ‘호출 버튼’을 개발한 사람이 복수 있다고 한다. 통상적으로 카차카는 유저가 목소리로 호출하는데 이것을 버튼 하나로 실현한 것이다.

API와 스마트폰에 내장되어 있는 GPS 정보를 사용하면 유저가 귀가할 때 카차카가 현관에 마중 나오게 하는 것도 가능하다고 한다. PFR은 올 9월 15일, API 관련 워크숍을 최초로 개최했다. PFR의 엔지니어들이 튜토리얼을 실시, 참가자들은 API를 이용한 개발을 체험할 수 있었다.

-- 룸바보다 큰 잠재력 --
일반적으로 가사 도우미 로봇은 로봇개발의 최대 난관 영역 중 하나로 꼽힌다. 사실 지금까지 성공 사례는 미국 아이로봇(iRobot)의 청소로봇 ‘룸바(Roomba)’ 외에는 찾아보기 힘들다. 왜냐하면 로봇에게 있어 가정 내부는 물류창고나 공장 등과 비교해 ‘변수’가 많은 환경이기 때문이다. 방의 배치나 바닥재, 가구의 종류, 그리고 돌아다니는 아이나 애완동물이 있기도 하다. PFR은 독자적인 발상과 기술력으로 이 어려운 분야에 도전했다.

“가정에서 사용할 수 있는 로봇을 만들 수 있다면, 다른 분야도 커버할 수 있다. 우선 가정용으로 기술력을 높이고 양산화로 부품 코스트를 낮출 수 있게 된다면, 기업용 로봇으로도 메리트를 가질 수 있다”(이소베 CEO)라는 전략이다.

또한 PFR은 청소에 특화된 룸바보다 다양한 가사 노동에 사용할 수 있는 로봇 실현을 목표로 했다. “카차카는 사람들의 생활을 바꿀 수 있는 더 큰 잠재력을 가지고 있다”(이소베 CEO).

카차카 본체는 물류창고 등에서 사용되는 무인반송차(AGV, Automatic Guided Vehicle)와 같은 모습을 하고 있다. 이것이 자유로운 방향으로 움직일 수 있는 바퀴가 달린 전용 선반 ‘카차카 쉘프(Kachaka Shelf)’와 연결되어 짐 등을 실은 선반을 견인해 유저가 지정한 장소로 운반한다.

유저는 ‘이것을 가져와’, ‘이것을 제자리에 넣어놔’ 등, 음성으로 로봇에게 명령해 집안을 어지럽히지 않고 필요할 때 필요한 물건을 손에 넣을 수 있다는 컨셉이다.

예를 들어, 많은 가정의 거실에 배치된 소품을 수납하는 선반 등을 복도나 이용 빈도가 낮은 방에 두면 체류 시간이 긴 거실은 깔끔해진다.

로봇에게 현재의 주거 환경은 자유도가 떨어진다. 일단, 가구를 배치하면 그 장소에 고정되어 있기 때문에 방의 레이아웃을 바꾸기가 어렵다. 거주자는 그 레이아웃에 맞춰 행동해야 한다. “하지만 가구가 움직일 수 있다면 이것은 과거의 상식이 될지도 모른다”(이소베 CEO)

카차카는 본체의 전후방에 RGB 카메라, 상부에 2차원 LiDAR를 탑재. 이것들로부터 취득한 데이터 등을 조합한 독자적인 ‘Graph-Based SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)’을 통해서 자기위치를 추정해 집 내부 지도를 제작한다.

여기에 목적지까지의 최적 경로를 도출하기 위해 다양한 센서 정보를 통합한 내비게이션 기술을 구현했다. 심층학습을 활용해 픽셀 단위로 장애물을 특정해 회피하는 기능도 가지고 있다. 또한 심층학습을 이용한 화상인식기술을 통해 전방과 후방에 탑재된 RGB 카메라의 화상으로부터 사람이나 가구를 구별하여 실시간으로 검출하는 기능도 가지고 있다.

카차카는 최대 20kg(선반 포함)의 물건을 싣고 초당 40cm(시속 1.44km)의 속도로 바닥에 있는 장애물을 피하면서 지시된 장소까지 자율 이동한다. 카차카 쉘프의 폭은 약 50㎝이지만, 폭이 약 65㎝의 공간만 있으면 빠져나갈 수 있다고 한다. 실제로 시연회에서는 좁은 공간을 자기위치를 조절하면서 통과하는 모습을 선보였다.

“장애물 회피를 위한 센싱 및 자율이동 기술에 크게 힘을 쏟고 있다”(이소베 CEO). 일반적으로 로봇에게 어려운 ’변수’가 많은 가정에서 제대로 동작하는 이면에는 이러한 기술들의 뒷받침이 있다.

-- '움직이는 쓰레기통을 갖고 싶었다' --
카차카를 이용하려면 구독의 경우, 월 최소 6,500엔 정도의 비용이 든다. 그리고 유효하게 활용하려면 가구의 레이아웃을 변경하거나, 생활 방식 자체를 바꿀 필요도 있다. 그렇다면 실제로 어떤 사람들이 카차카를 이용하고 있을까?

PFR에 따르면, 교외에 큰집을 지어 이사하거나, 도쿄 시내 좁은 집이지만 깔끔한 공간에서 생활하고 싶은 사람, 집을 홈 오피스처럼 사용하는 사람 등이 많다고 한다. 특히 이사 타이밍에 구입하는 경우가 많다고 한다.

“‘움직이는 휴지통’을 만들고 싶다고 생각하고 있던 사람이 그러한 로봇이 시판되었기 때문에 구입했다고 하는 케이스도 있다. 새로운 기술을 좋아하는 사람이 구입하고 있다”(이소베 CEO)

구입자로부터의 평판도 대체로 좋은 것 같다. “목표로 했던 대로, 가까운 거리이지만 사람이 매일 반복적으로 해오던 것을 대신해주어서 고맙다는 리뷰가 많다. 사용해보면 꺼내져 있는 물건들이 없어서 집이 깔끔해진다는 점에 있어서는 자신감을 갖고 있다”(이소베 CEO)라고 한다.

사실 PFN은 이전, 방에 어질러져 있는 물건을 사람처럼 암으로 주워서 치우는 로봇을 개발해 전시회에서 선보인 적이 있다. 그러나, 가정에 있는 다양한 물건들을 인식해 피킹하는 기술은 꽤 난이도가 높아, “다양한 태스크를 해낼 수 있는 정리 로봇을 합리적인 가격으로 제공하는 것은 아직 어렵다”(PFN의 니시카와(西川) CEO)라고 판단했다. 이 경험이 카차카를 개발하는 계기가 되었다고 한다.

이소베 CEO는 “지금까지 가사 로봇이라고 하면 암이 붙어 있는 것이 전제였다. 로봇 기술자라면 언젠가는 그것을 실현하고 싶을 것이다. 하지만 꼭 암이 달린 로봇이 집안을 돌아다닐 필요는 없다.

정리하고 싶을 때 카차카가 수납장을 사람이 있는 곳까지 가져오면 선반에 넣는 것은 사람이 몇 초 만에 할 수 있다. 이것을 로봇으로 하려고 하면 시간이 많이 걸리고 가격도 비싸진다. 현재의 기술 수준이라면 카차카의 방식을 고객들이 더 선호한다”라고 말했다.

예상 밖이었던 것은 일반 소비자 외 다른 분야에서의 호응도 크다는 점이다. 기업을 대상으로 영업을 하지 않았음에도 불구하고, 기업의 연구실이나 평가 시설, 공장 등에서 문의나 구입이 많다고 한다. 물류창고용으로 판매되는 자율이동로봇(AMR: Autonomous Mobile Robot)과 비교해 가격이 크게 저렴하다는 점(본체는 세금 포함 22만 8,000엔)도 이유 중 하나이다.

그래서 향후에는 B2B(법인용 비즈니스)에도 주력. 오피스나 상업시설, 의료·돌봄 시설 전용의 사용법도 제안해나갈 방침이다.

-- 생성 AI로 용도가 단번에 확대될 수 있을까? --
앞으로 카차카는 어떻게 진화해나갈 것인가? 이미 이동 시 최대 속도를 약 2배로 고속화하거나 전용 선반의 감지 정밀도 향상, 처리 대기 시간 단축 등, 기본 성능을 높이고 있다. 그리고 API 공개로 용도를 확대해나갈 방침이다.

PFR이 외부 서비스와의 제휴 사례로 들고 있는 것 중 하나가 대규모 언어 모델(LLM) 등 생성 AI의 활용이다. “다양한 유스 케이스를 생각할 수 있다. 현재, 사내에서 논의 및  프로토타이핑을 하고 있는 중이다”(이소베 CEO)라고 한다.

예를 들면, LLM을 통해 카차카에게 자연어로 조작 지시를 내릴 수 있게 된다. 현재도 카차카는 유저가 음성으로 내리는 지시에 따라 동작한다. 그러나, “카차카, 주방 웨건을 주방으로 가져와”라고 정확하게 말하지 않으면 움직이지 않는다. 유저가 “카차카, 주방으로 와”라고 말하면 움직이지 않는 경우도 있다. 사람이 로봇의 작동법에 맞출 필요가 있다.

LLM은 같은 의미의 말이 하나의 표기로 통일되지 않은 것을 로봇의 명령어로 고치는 것이 특기이기 때문에 번역자와 같은 역할을 맡게 된다. 예를 들어, 단순히 '주방으로 와'라는 지시의 경우, LLM이 유저의 의도를 유추해 로봇에게 명령을 내릴 수 있다.

그러나 “이것만으로는 유스케이스로 약간 부족하다. 생성 AI의 LLM이 멀티모달(복수 종류의 데이터를 한 번에 처리할 수 있는)이 되면 더 재미있을 것이다. 선반을 옮기는 것 외에도 다양한 용도로도 활용할 수 있게 되기 때문이다. 예를 들면, 화상 정보를 사용해 문이나 창문을 닫는 것을 잊었는지 등을 카차카에게 체크하도록 할 수 있다”(이소베 CEO)

카메라나 마이크를 내장해 집안에 있는 사람이나 다양한 사물들을 검출할 수 있고, 무거운 물건을 옮길 수도 있는 이 로봇이 생성 AI와 결합된다면 룸바를 뛰어넘는 진정한 생활 혁명이 일어날지도 모른다.

 -- 끝 --

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