로봇이 물건을 직접 잡으려면 시간이 얼마나 걸릴까. 미국 카네기멜론대학이 이런 물음에 대한 해답을 찾는 연구를 진행했다. 박스터(Baxtor) 로봇의 팔 2개를 이용해 지저분한 테이블 위에서 믈건을 잡을 수 있게 될 때까지 필요한 시간을 측정한 것.

박스터는 팔마다 손가락 2개가 붙어 있어 물건을 잡을 수 있다. 손가락을 이용할 수 있는 건 물론 고해상도 카메라를 내장하고 있다. 여기에 마이크로소프트의 키넥트를 이용해 앞쪽에 위치한 테이블 전체를 파악하는 데 활용했다.

연구팀은 박스터가 원하는 물건을 잡아 다른 곳에 옮길 수 있도록 하기 위해 손가락을 일정 각도로 회전시키면서 원하는 물건을 잡기 위해 수직으로 손가락을 내리게 프로그래밍했다. 이어 박스터는 팔을 들어 올려 물건을 잡아 성공 여부를 압력 센서로 확인하도록 했다. 위치별로 박스터는 물건을 188번 잡는 과정을 반복했고 매번 잡을 때마다 각도를 10도씩 바꿨다. 박스터가 이런 학습 과정을 거칠 수 있도록 연구팀은 박스터 앞 테이블에 여러 물건을 놓고 하루 최대 10시간, 인간이 전혀 개입하지 않은 채 박스터를 놔뒀다.

박스터는 물건이나 이미지를 인식하는 신경망을 이용하지만 모든 과정을 처리한 시간은 700시간이다. 5만 회 가량 물건을 잡고 150개에 달하는 서로 다른 물건을 들어 올린 결과다. 이를 통해 박스터는 TV 리모컨이나 플라스틱 장난감 등 테이블에 있는 물건을 모두 기억할 수 있게 됐다는 것.

박스터는 이 과정을 통해 이전에 본 적이 있는 것이라면 73%, 본 적이 없는 것이라면 66% 확률로 들어올릴 수 있게 됐다고 한다. 또 물건을 보기만 해도 이를 잡기 위해 성공할지 여부를 80% 확률로 예측하는 것도 가능해졌다.

하지만 물건을 잡는데 성공한다는 건 상상하는 것과는 조금 다를 수 있다. 예를 들어 빨간색 장난감총을 박스터가 잡을 수는 있지만 손가락 크기나 폭 같은 이유로 잡는 데 성공해도 물건이 미끄러져 버리는 일이 발생할 수 있기 때문. 아직까지 로봇이 세세한 작업까지 할 수 있게 되려면 상당 시간이 걸릴 수 있다는 점을 보여준다. 관련 내용은 이곳에서 확인할 수 있다.

이장혁 IT칼럼니스트  hymagic@naver.com

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