이미 언론에서 많이 볼 수 있는 무인주행 자동차는 자율적으로 주행하는 로봇의 일종이다. 자율주행로봇의 핵심 기술은 무엇일까? 하드웨어적으로 배터리나 모터 등을 떠올릴 수 있겠지만, 필자는 눈과 두뇌에 해당하는 소프트웨어 기술이 핵심이라고 생각한다. 눈과 두뇌가 없는 하드웨어는 시각장애인이나 마찬가지다. 요즘 이 눈과 두뇌에 해당하는 기술을 각각 '컴퓨터 비전(Vision)'과 인공지능 기술로 부른다. 이 기술이 적용된 드론(Drone)이나 배달로봇은 자율적으로 지형과 공간을 인식하고, 물건을 미리 지정된 위치로 배송한다. 그럼 자율주행로봇에 사용된 비전과 인공지능 기술이 무엇인지 알아보자.
자율주행로봇의 핵심, 컴퓨터 비전과 인공지능
컴퓨터 비전은 컴퓨터가 사진과 같은 이미지 속의 사물이나 의미를 인식하는 방법을 말한다. 컴퓨터 비전과 인공지능 기술은 서로 친척관계다. 매사추세츠공대(MIT) 시모어 페퍼(Seymour Papert) 교수는 1966년 ‘Summer Vision 프로젝트’에서 물체를 식별할 수 있는 로봇 시각 시스템을 개발할 수 있는지 질문했다. 2년 후 마빈 민스키(Marvin Minsky) 교수는 ‘Blocks World 프로젝트’에서 인간의 도움 없이 다양한 모양의 크기와 블록을 인식하고 조립할 수 있는 인공지능을 개발하고자 했다. 1960년대 시작된 인간 시각과 지능을 모방할 수 있는지에 대한 질문과 해결 시도는 50년 후 우리가 사용하는 자율주행차의 핵심 기술이 됐다.
우리는 이 기술을 조만간 여러분의 집 앞에서 경험하게 될 것이다. 무인자율 배송 기술이 그중 하나다. 키위봇(Kiwibot)이란 배달로봇은 무인자율 배송 서비스를 개발하는 캘리포니아 버클리대 스타트업에서 2017년 개발됐다. 이 회사는 버클리 도시, 팰로앨토 스탠퍼드대 캠퍼스, 새너제이 등에서 서비스를 제공한다. 키위봇은 주문을 받아 배달 지점까지 물건을 배송하는 데 평균 27분 내 납품 가능하다고 한다.
이 로봇은 인간의 눈과 머리에 해당하는 컴퓨터 비전, 인공지능 기술을 적극 사용한다. 키위봇은 이동 경로 탐색을 위한 GPS(Global Positioning System), 장애물 회피를 위한 카메라를 장착했다. 카메라에서 확보한 이미지를 바탕으로 머신러닝을 이용해 이동 속도 조절, 장애물 회피 등을 처리한다. 키위봇은 20개 이상의 대학 캠퍼스와 도시에서 운영되고 있으며, 2018년 5월 기준 10만 건 이상의 주문을 처리했다. 이런 성과를 인정받아 키위봇 최고경영자(CEO)인 펠리페 차베스(Felipe Chavez)는 2018년 11월 ‘MIT 기업가상’을 받았다.
건물 내에서 정확한 배송지 도착이 마지막 과제
하지만, 완전한 무인배송을 위해서는 해결해야 할 문제가 많다. 예를 들어 라스트마일(Last Mile) 문제는 로봇이 현관 문앞까지 고객이 원하는 물건을 배송해야 하는 문제이다. 라스트 마일은 최종 도착지까지의 마지막 구간을 의미하는데, 어느 정도 정형화돼 있고 규칙이 적용되는 길거리 주행과 달리 목적지 건물에서도 현관 문앞에까지 도달해야 하는 과제다. 다음은 라스트마일 문제를 좀 더 간단히 세분화한 것이다.
1) 물건배송 목적지 건물까지 이동
2) 건물의 정문 유형 인식
3) 정문 유형에 따라 문을 여는 전략 마련
4) 정문 열기
5) 건물 내 목적지 사무실까지 이동 경로 계산
6) 1층 엘리베이터 앞까지 이동
7) 엘리베이터를 통해 오피스까지 이동
8) 오피스 문까지 이동
이 과정에서 건물은 대형상가, 오피스, 아파트 등을 포함한다. 라스트 마일 문제는 고학년 초등학생 정도라면 해결할 수 있는 문제이지만, 자율주행로봇의 경우는 매우 복잡한 문제들이다. 도로와 교통신호등 등과 달리 제각각인 문, 바닥, 실내 공간 등을 인식하려면 컴퓨터 비전과 인공지능의 도움이 필수적이다. 컴퓨터가 인식해야 할 대상은 매우 많은 종류가 있고, 모양이나 재질도 차이가 많다. 이 과정을 완벽하게 해결할 수 있는 기술은 아직 그리 많지 않다. 좀 더 성능 높은 컴퓨터 비전과 인공지능 기술이 꾸준히 개발되고 있다.
