KIST(한국과학기술연구원·원장 이병권)는 김기훈 지능로봇연구단 박사팀이 표면 근전도 신호를 이용해 사람이 시연을 통해 유연한 로봇을 학습시키는 방법을 개발했다고 19일 밝혔다. 연구팀은 로봇이 마치 축구선수처럼 떨어지는 공을 트래핑하도록 학습시키는데 성공했다.

최근 등장한 유연한 로봇은 기존의 단단한 로봇과 달리 사람의 근육이나 관철처럼 유연한 탄력을 가진 로봇으로 사람처럼 달리고 점프하는 등 스포츠를 함께 즐길 수 있을 것으로 기대를 모았지만 여러 동작을 가르쳐줄 수 있는 방법은 아직 개발된 바가 없었다.

연구팀은 유연한 로봇에게 사람의 생체근육 신호를 이용해 새로운 동작을 직접 가르치기로 하고, 사람이 운동을 할 때 발생하는 근육의 전기 신호인 표면 근전도 신호로부터 자세뿐만 아니라 유연성을 함께 측정할 수 있는 기술을 바탕으로 사람이 운동을 직접 로봇에게 시연해 가르쳤다. 

그 결과 로봇이 마치 축구 선수처럼 빠르게 떨어지는 공을 단단한 부분 위에 공이 크게 튀지 않도록 트래핑하는 기술을 학습시키는데 성공, 사람 없이도 떨어지는 공을 능숙하게 트래핑했다.

유연한 로봇의 작업은 수학적으로 일일히 계산해 프로그래밍한 것이 아닌 만큼 다양한 동작을 로봇이 쉽고 빠르게 익힐 수 있을 것으로 기대된다.

김기훈 박사는 "이번 성과는 로봇에게 사람의 능숙한 기술을 학습시키는 방법으로 앞으로 로봇과 사람이 상호작용하는데 중요한 계기가 될 것"이라고 말했다.

연구는 정완균 포스텍 교수팀과 공동연구로 진행다. 연구성과는 제어분야 국제 저널 'IEEE Transactions on Industrial Informatics' 2월호에 게재됐다.