SNS 다음은 ‘SRS(Social Robot Service)’ 시대!

 

 

인공지능, 빅데이터, 사물인터넷 등 사람들의 삶을 변화시킬 수 있는 첨단기술의 발전은 로봇 분야에 있어서도 상당한 영향을 미치고 있다. 그중에서도 소셜로봇 분야는 이러한 기술들을 바탕으로 한계를 극복함으로써 향후 우리 삶을 바꿀 로봇 분야 중 하나로 급부상하고 있다. 본지에서는 소셜로봇에 대한 정의를 비롯해 국내외 기술개발 동향을 살펴본다.

 

1. 소셜로봇의 개요

1) 소셜로봇이란?

소셜로봇은 단순히 사람이 하기 힘든 육체적인 일을 대신하는 기존 로봇과 달리 사람과(대화나 몸동작과 같은) 사회 적 행동을 통해 교감하는 감성 중심의 로봇을 말하며, 인공지능과 사물인터넷(IoT), 클라우드 기술 등이 로봇과 접목 해 인간과 상호작용 기능이 강화된 로봇의 형태로 자리매김한다.

또한 사람(또는 동물)을 닮은 모양을 갖추고, 사람(또는 동물)과 비슷한 동작을 할 수 있으며, 사람과 음성으로 대화 하거나 대화 상태를 계속 주시할 수 있다. 사물인터넷을 이용해 디바이스를 제어할 수 있는 것이 일반적인 형태이다.

 

2) 왜 지금 소셜로봇인가?

소셜로봇은 기존의 산업용 로봇이나 다른 서비스 로봇과 달리 퍼스널 로봇 시대를 가져올 주역으로 꼽히고 있다.

특히 IT기술의 발달로 센싱, 지식추론 능력이 향상되고 HW의 소형화가 이루어졌기 때문에 시장에서도 의미 있는 제 품을 기대할 수 있는 상황이다.

이전에는 사람과 상호작용이 가능한 복잡한 인공지능을 로봇에 탑재된 컴퓨터만으로 구현하기 어려웠지만, 최근 개 발된 인공지능은 딥러닝과 같은 머신러닝 기술과 융합되고 수많은 로봇의 학습 데이터를 클라우드로 공유해 스스로 업그레이드하는 방법으로 극복할 수 있게 됐다.

이처럼 소셜로봇은 물리적인 도움 외 정신적인 부분에서 사람에게 도움을 줄 수 있는 단계에 이르렀다. 소셜로봇은 인구 고령화, 1인 가족 증가, 가족 해체 등 여러 사회 문제에 대응할 수 있는 좋은 방법 가운데 하나일 수 있다.

한편 소셜로봇이 충분한 인공지능 능력을 제공하고 지속적으로 업그레이드되기 위해서는 클라우드와의 연결이 필수적인데, 여기서 매월 서비스 요금이 발생하게 된다. 이는 기업 입장에서도 매력적인 사업모델이 되고, 기업 간의 경쟁은 시장 성장을 이끄는 원동력이 된다.

 

 

 

3) 소셜로봇 구현에 필요한 기술 

구동능력(Locomotion)

로봇은 몸체, 머리, 팔, 다리 등의 구성을 갖게 되는데, 필요한 동작을 수행하거나 로봇의 감정상태를 나타낼 수 있도록 이를 효과적으로 제어할 수 있어야 한다. 머리, 팔, 다리 등 구동할 부위가 전혀 없는 경우에는 로봇이라 정의하기 어려우므로 이 기능은 인공지능 시스템과 로봇을 구분 짓는 최소한의 기준이라고 할 수 있다. 

 

이동성(Mobility) 또는 위치인식

소셜로봇의 디자인 형태에 따라 원하는 위치로 이동할 수 있고 자신이 있는 곳이 어디인지 파악하는 능력이 필요하다. 탁상형 로봇으로 디자인된 경우에는 이동성은 제한되지만 자신이 어디에 있는지 파악하는 능력은 필요하다.

 

HRI(Human-Robot Interaction)

소셜로봇은 각종 센서를 이용해 사람의 동작이나 감정상태를 파악할 수 있어야 하고 자신이 표현하고자 하는 감정상태를 나타낼 수 있어야 한다. 예를 들어, 머리와 몸체, 팔, 디스플레이를 구동해 즐거움, 놀라움, 당황스러움 등을 나타낼 수 있어야 한다. 소셜로봇은 다른 어떤 종류의 로봇보다도 눈맞춤, 공동주의집중 같은 고도의 HRI 기술이 필요한 로봇이다. 용도에 적합하도록 HRI를 섬세하게 디자인해야 경쟁력 있는 로봇이 될 것이다. 

 

영상 및 거리정보 기반 환경 인식

로봇 주변의 환경과 사람, 사람의 얼굴, 사람의 행동을 인식할 수 있어야 한다. 이를 위해 카메라, 거리센서, 광학센서 등을 이용하게 된다. 영상 및 거리정보 기반의 주변 환경과 사람 얼굴 인식은 산업용 로봇과 다른 서비스 로봇에서도 많은 연구개발이 이루어져서 상대적으로 음성인식, 지식추론, 음성합성에 비해 높은 수준에 도달했으나, 행동 인식은 아직 충분한 성능을 보이고 있지는 못하고 있다.

 

음성인식

다른 로봇과 가장 큰 차이를 보이는 것이 주로 음성을 통해 사람과 상호작용한다는 점이다. 사람의 자연어를 듣고 이해할 수 있어야 하는데, 넓은 공간에서 사용할 경우에는 소음으로 인해 특히 어려운 기술적 도전과제를 갖고 있다. 음성인식은 상당한 컴퓨팅 능력을 필요로 하므로 로봇과 연결된 클라우드 시스템에서 처리하는 것이 일반적이다.

 

지식추론

로봇의 지능 수준을 판가름하는 결정적인 역할이 되는 중요한 기술이다. 사람이 질문하거나 지시하면 이에 로봇은 응답하는 형태이므로 로봇이 적절하게 대화에 응하고 질문에 답하기 위해서는 상당한 수준의 언어지능과 지식추론 능력을 갖춰야 한다. 이 역시 처리용량의 한계로 클라우드 시스템에서 처리가 필요하다.

 

음성합성

로봇의 사용 상황에 적합하게 만들기 위해서는 남성이나 여성, 또는 중성적인 전자음, 적합한 연령에 맞추어 음성을 합성할 수 있어야 한다. 또한, 최대한 자연스러운 대화로 만들기 위해서는 녹음된 음성을 이용하지 않고 감정이나 상황에 따라 다양한 어조와 속도로 합성하는 기술이 필요하다.

 

사물인터넷 연결성

소셜로봇은 앞으로 가정 또는 비즈니스 환경에서 사람이 세상과 소통하는 중요한 연결매체 역할을 하게 될 것이므로, 사물인터넷을 이용해 각종 디바이스를 제어할 수 있는 능력이 필요하다.

한편 이외에도 소리가 나는 위치가 어디인지 파악하는 음원인식 기술, 어떤 소리인지 파악하는 소음유형 인식기술 등 소셜로봇이 더욱 지능적으로 만들기 위해 필요한 기술은 더욱 다양하게 개발될 것으로 예상된다.

 

2. 국내외 동향 및 전망 분석

1) 해외 제품/시장 동향 초창기의 소셜로봇 ‘소니 AIBO’

소니가 개발해 1999년에 발매한 AIBO는 강아지 로봇으로 2,500달러란 비싼 금액이지만 2006년까지 일본, 미국, 유럽 시장에 15만 대 이상 판매됐다. 당시에는 소셜로봇이란 용어를 사용하지 않았고 엔터테인먼트 로봇이라 불렸다. 비싼 값에도 불구하고 출시 당시에는 너무 많은 사람들이 몰려서 제비뽑기로 구매할 사람을 정하기까지 했을 정도였지만, 비싼 가격으로 인해 수요층을 지속적으로 늘리는 데는 실패했고, 소니는 전자사업이 위기를 겪음에 따라 2006년도 AIBO 사업을 종료했다.

이후 2014년 소니는 AIBO의 A/S도 중단하게 됐다. 정상적인 수리가 불가능하게 되자 폐기처분되는 AIBO가 나왔고, AIBO의 주인들은 이런 AIBO 로봇을 위해 합동 장례를 치러 주기도 했다. 이렇게 AIBO의 주인들은 로봇을 단순히 전자제품이나 기계로 보지 않고 자신과 감정적인 교류를 하는 객체로 간주했다.

 

최근의 소셜로봇 ‘일본 Pepper, 미국 Jibo와 프랑스 Buddy’ 

일본 Pepper와 미국 Jibo는 단숨에 세계적인 이목을 끌었다.

일본 통신사업자 소프트뱅크는 2015년 6월 소셜로봇 Pepper를 일반인 대상으로 판매 개시했다. 이 로봇은 인간과 동일하게 언어를 구사하고 제스처를 취하는 등 타 로봇보다 진일보한 기능을 제공한 것으로 평가된다. 업계에서는 Pepper가 여전히 기능에 비해 가격이 높고 구매 필요성이 높지 않으며, 현 시점에서는 장난감과 같은 수준이라는 평도 있지만 Pepper는 지금까지 1만 대 이상 보급되는 성과를 올리고 있다.

미국 MIT 미디어랩의 Cynthia Breazeal 박사는 크라우드펀딩 인디고고로 소셜로봇 Jibo에 대해 371만 달러를 모금했다. 2016년 상반기 정식판매 예정이었지만 일정이 지연 됐다. Jibo가 보여준 다양한 서비스와 저렴한 가격, 자연스런 움직임은 전 세계 사람들의 관심을 일시에 끌었다.

 

 

 

한편 프랑스의 로봇 스타트업 Blue Frog Robotics는 소셜로봇 Buddy를 개발해 크라우드펀딩 인디고고에서 61만 달러를 모금했다. 이 로봇 역시 많은 사람들의 관심을 받고 있다.

Jibo는 255가지 감정표현 개발에 주력하고 Pepper는 초기에 사용자의 시선을 찾아서 정확하게 눈을 맞추는 것에 집중했다.

서비스 영역은 타 사업자와 제휴(ex. IBM Watson 등)를 통해 확장하고 어떤 UX로 서비스를 제공하느냐가 핵심이며, 딥러닝 등 인공지능이 주도하는 최근 IT Trend에 의해 로봇에 대한 일반 대중의 이해와 수용도가 점차 높아지고 있는 상황이다.

소셜로봇에 있어서 기술적 특징은 Interface/UX 영역이 로봇 고유영역으로 남고, AI는 범용화 기술이 될 가능성이 높으나 Interface와 AI의 조화가 핵심 경쟁력이 될 가능성이 크다. 즉 로봇이 가지고 있는 지식을 자연스럽게 말이나 행동으로 옮겨야 하는데 이를 사람과 같이 맥락에 맞는 자연스런 행동을 접목시키는 것이 중요한 기술이 될 것이다.

 

표1. 대표적인 해외 소셜로봇 제품 비교

 

 

표 2. 대표적인 해외 소셜로봇 제품의 기능 비교

 

 

 

2) 해외 요소 기술 동향 

음성인식 기술

애플은 자사 스마트폰 및 태블릿에 시리라는 음성인식 시스템을 도입해 인터넷 검색, 일정, 주소록 등 사용자의 상황에 맞는 기능을 서비스하며, 입력된 소리의 정확도를 높이기 위해 문장의 맥락을 고려한 기능도 추가되어 있다.

또한 마이크로소프트의 음성인식 비서기능인 코타나(Cortana)는 단순 음성인식이 아닌 헤일로라는 게임상의 코타나처럼 똑똑한 AI 시스템을 만들기 위해 개발된 인식기로 인물 중심과 위치기반의 알림서비스에 장점을 가진다.

아울러 구글에서는 입력된 음성 데이터를 클라우드 서버로 전송하고 서버에서 인식을 수행한 후에, 그 결과를 사용자 기기로 전송하는 방식을 사용한다. 전체적으로 애플 시리나 MS 코타나보다 검색량이나 정확도는 더 높은 편이다.

한편 뉘앙스에서는 전세계에서 사용되는 음성인식 엔진을 개발해 애플, 삼성전자 등에게 공급하고 있다. 

 

영상 및 행동인식 기술

마이크로소프트에서는 카메라와 레이저 스캔 장비를 활용해 사람의 동작 및 제스처를 인식하는 키넥트라는 장비를 개발했다.

또한 구글과 앤드류 응(Andew Ng) 스탠포드대학 교수가 딥러닝 기법을 활용해 1천만 개의 유튜브 동영상 속에서 고양이 이미지를 74.8%의 정확도도 인식하도록 하는 대규모 프로젝트를 2012년 6월 성공적으로 수행했다.

한편 페이스북은 세계에서 가장 많은 사진 데이터를 보유하고 있는데, 이를 토대로 2014년 3월 딥 페이스라 불리는 사람 얼굴 인식 프로그램을 만들었다. 정확도는 97.25%로 인간의 인식능력과 거의 비슷한 정도로, 수동으로 태그를 하지 않은 얼굴도 알아보는 수준이다.

더불어 미국의 립모션에서는 적외선 카메라를 이용해 사람 손의 움직임을 인식하는 시스템을 개발하기도 했다.

 

HRI 기술

일본 오사카대학의 이시구로 교수팀은 세계최초로 인간을 닮은 안드로이드 로봇 Replee 시리즈를 개발했고, 미국의 Hanson Robotics는 자연스러운 얼굴표정 구현과 HRI기술을 통해 아인슈타인 휴보와 같이 인간형 얼굴로봇에 집중적으로 특화했다.

한편 일본 산업기술총합연구소에서는 휴머노이드 HRP시리즈를 개발해 사람 같은 움직임을 보이고, 감정을 표현하며, 협동 작업을 수행할 수 있는 연구를 진행 중이며, MIT 미디어랩에서는 자기 동기부여를 통해 내부 동인을 발현하고, 환경정보로부터 다양한 감정적 대응을 효과적으로 수행할 수 있는 로봇개발(Kismet, Leonardo, Tofu)을 수행하고 있다. 더불어 미국 USC는 사람의 동작을 그대로 모사하면서 사람처럼 움직일 수 있는 다자유도 로봇 시스템 Sparky와 얼굴표정과 몸동작을 통한 표현 연구를 위한 Bandit 로봇 플랫폼을 개발하기도 했다. 일본 혼다의 경우에는 제스처 표현 다양화를 위한 모션 튜닝, 감성 상태에 따른 제스처 생성, 발화 문장에 따른 제스처 매핑을 수행할 수 있는 아시모 로봇을 개발했다.

 

지식추론 기술

IBM은 ‘딥블루’라는 슈퍼컴퓨터 기반 인공지능으로 1997년 세계 체스 챔피언이었던 개리 카스파로프와 체스 대결에서 이겼으며, 이를 더욱 발전시켜 Watson이라는 인공지능 슈퍼컴퓨터를 개발했다.

Watson은 2011년 2월 제퍼디 퀴즈쇼에서 사상최대 우승자인 브래드 러터, 가장 긴 챔피언십 기록 보유자 켄 제닝스와 대결해 1등을 차지하며 인공지능의 위력을 알렸다.

Watson은 구조화된 자료는 물론이고 자연어로 기록돼 구조화되지 않은 자료까지 인식할 수 있으며, 1초에 80조 번의 연산능력과 1초에 책 100만 권 분량의 빅데이터를 이해하고 분석할 수 있다. 2011년 냉장고 10대만한 크기에서 2015년 피자상자 4개 정도로 크기가 줄어들었다고 알려져 있다. 현재 Watson은 의료와 과학, 금융, 사실을 연결 짓는 추리력을 요구하는 사회범죄 해결에도 사용되고 있는 상황이다.

한편 일본의 소프트뱅크로보틱스는 로봇 Pepper에 미국 IBM의 Watson을 인공지능으로 결합해 개발하기로 했다고 발표했다.

 

 

 

지식추론 및 HRI 복합화 기술

EU FP6 COGNIRON(The Cognitive Robot COmpanion) 프로젝트에서는 일상 생활환경에서 인간과 공존할 수 있는 인지로봇 개발을 목표로 한 연구를 진행하고 있다. 특히 인지로봇은 상황인지, 표현, 추론, 그리고 학습능력을 통합 구현해 사회적 상호작용 속에서 로봇 스스로 성장하며 일상생활에서 사람에게 봉사할 수 있는 동반자 로봇의 구현을 목표로 한다.

예를 들어 CMU의 Robotics Institute의 VASC(Vision and Autonomous Systems Center)에서 수행중인 BeatBots Project에서는 인간 행동의 리드미컬한 속성을 활용해 아이들과 같이 춤을 출 수 있는 로봇을 만들고자 한다.

또한 일본 와세다대의 Humanoid Robotics Institute에서는 환경인지, 사람 인식 등의 HRI는 물론 Physical and Psychological 메커니즘을 결합해 휴머노이드 로봇의 개발과 협력을 이루려는 노력을 시도 중이다.

덧붙여 미국 USC의 Robotics Research Lab에서는 신체적으로나 정신적으로 상해를 입은 환자나 노인들에게 재활이나 도움을 제공할 수 있는 사회적 보조로봇 프로젝트를 진행 중이다.

 

3) 국내 제품/시장 동향

국내의 소셜로봇은 국내 시장의 특성을 고려해 초기에 교육용 로봇 위주로 개발되었고 최근에는 사물인터넷 연결성에 주안점을 둔 로봇이 주로 개발됐다.

교육용 로봇은 사회적 행동기능 보다는 교육 콘텐츠 플레이를 주 기능으로 설계되어 교육 현장에 일부 보급되었으나 스마트폰과의 차별화가 부족해 판매 확대로 이어지지 못했다.

사회적 행동기능이 탑재된 일부 제품은 높은 가격과 적절한 마케팅 활동 미비로 인해, 아직 시장에서 의미 있는 성공을 거둔 제품은 없는 상황이다.

 

표 3. 대표적인 국내 소셜로봇 제품의 기능 비교

 

 

4) 최근 동향

스타트업 기업 아이피엘은 iJini라는 소셜로봇을 개발 중이며 중국자본 투자 유치에 성공했다. 올해 중으로 제품을 출시할 예정이며 중국 시장에 먼저 출시할 계획이다.

한편 국내 이동통신 사업자를 중심으로 사물인터넷 관련 사업에 Intelligent Agent라는 개념으로 소셜 로봇을 활용하는 것에 대한 관심이 확대되고 있다.

 

 

 

5) 국내 요소기술 동향 

음성인식 기술

음성인식기술은 산업 전반에 걸쳐 지식과 기술의 결합을 가장 요하는 기술로서 로봇뿐 아니라 컴퓨터, 스마트폰, 가정용 전자기기 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 음성인식을 위한 많은 용량을 차지하는 데이터는 클라우드 서버에서 보관하고, 추출된 음성 인식데이터를 서버로 전송해 인식을 수행하는 기술 방식이 주로 채택되고 있다.

삼성전자는 스마트폰과 태블릿에서 S보이스라는 서비스를 도입했으며, 핵심 음성 인식 원천기술은 미국 뉘앙스의 블링고라는 인식엔진을 사용한다.

또한 옥션은 2015년 2월부터 ‘말하고 사자’라는 음성인식 서비스를 통해서 음성으로 상품을 검색해주는 서비스를 실시하고 있다.

 

 

 

음원인식 기술 

KIST는 4개의 마이크로 주위 환경에서 발생하는 소리의 위치를 파악해 카메라가 소음원을 보게 하고 소리의 종류를 분류하는 기술을 개발했다. 

 

영상인식 기술

SK플래닛의 11번가는 2015년 12월 패션, 잡화상품에 한대 이미지를 활용한 상품검색 기능을 시험운영 중이다. 모바일앱 검색창에 찾고 싶은 유형의 상품을 카메라로 찍으면 비슷한 재질, 색상의 상품을 검색해주는 영상인식 딥러닝 기술을 적용했다. 현재 350만 장의 상품이미지가 등록되어 있으며 검색 정확도는 95% 수준이다.

또한 Naver는 모바일에서 유명인의 생생한 고화질 현장이미지를 시간 순서에 따라서 이벤트별로 묶어 제공하는 이미지 타임라인 서비스를 2016년 5월 선보였다. 모바일 검색창에 아이돌 그룹 ‘여자친구’를 입력하면 검색결과에서 여자친구가 참석한 음악방송, 화보촬영, 팬사인회 등 이벤트에 따른 관련 이미지들을 시간 순서대로 딥러닝 기술을 이용해서 보여준다. 

 

위치인식 기술

하기소닉에서 개발한 위치 인식 시스템은 실내에서 천장에 반사표식을 붙여놓고 로봇으로 하여금 적외선을 이용해 설치된 표식을 구분하는 방식으로 위치를 측정하는 시스템을 개발했다. 이러한 방식은 위치인식 시간이 빠른 장점이 있지만, 모든 공간에 표식을 설치해야 하며, 주변 조명변화에 인식이 민감하다는 단점이 있다.

 

로봇 감성표현 기술

KAIST는 프리미티브 기반의 제스처 생성 및 감성모델 기반의 감정표현기술 등을 연구하고 있고, DST로봇은 15개의 모터로 구성된 관절구동방식의 4족 보행 로봇으로 다양한 감정모션과 지능적 행동패턴을 수행할 수 있는 가정용 애완 서비스 로봇을 개발한 바 있다. 또한 퓨처로봇은 음성과 표정을 통한 다양한 감성표현(기쁨, 만족, 실망 등)을 위한 지능형 아바타를 탑재해 입모양, 허리 움직임, 상황에 따른 부위별 LED 표현, 립싱크 표현 기능을 구현했다.

 

언어지능 및 지식추론 기술

미래창조과학부는 소프트웨어 분야 국가 혁신기술 개발형 R&D 과제로 2013년 엑소브레인(Exobrain) 프로젝트를 착수했는데, 2023년까지 ‘자연어를 이해해 지식을 자가학습하며, 전문 직종에 취업 가능 수준의 인간과 기계의 지식소통이 가능한 지식과 지능이 진화하는 SW’ 개발을 목표로 하고 있다. ETRI가 과제 총괄기관이고, KAIST, 포항공대, 솔트룩스 등이 참여하고 있으며, 3대 핵심기술로 인간모사형 지능 기술, 자율학습기반 지식진화 기술, 문제해결형 협업 기술 등을 꼽고 있다.

한편 엑소브레인은 '16년 10월 장학퀴즈 챔피언들과 실제 퀴즈쇼를 펼쳤으며, ’16년 1월 자체로 수행한 모의시험에서 주장원전의 우승 수준에 도달했다. 정답을 찾는 속도도 8초에서 6초 이내로 개선하고 있는 상황이다.

 

엑소브레인 과제 구성

 

6) 향후 전망

시장 성공 여부는 아직 불명확하지만 많은 기업의 시장개척 시도가 활발하다.

소프트뱅크는 아이폰 제조업체인 대만의 폭스콘, 중국 최대 전자상거래 업체 알리바바와 함께 Pepper 사업을 추진 중이며, 이들은 소셜로봇을 자동차, 항공기, PC 시장만큼 성장할 것으로 기대하면서 최소 4년간은 손실을 보면서도 수천 대의 Pepper를 판매할 계획이다.

지금 당장 모든 사람들이 소셜로봇을 구매하는 유행이 일어나지는 않겠지만, 미국, 일본, 유럽을 중심으로 혁신적이면서도 구매 가능한 제품들이 등장하기 시작하면서 경쟁이 촉발되고 이를 통해 서서히 대중의 인식이 제고될 것으로 예상된다.

또한 소비자 및 오피스용 로봇 시장이 2014년부터 2019년까지 연평균 17%씩 성장해 2019년에는 15억 달러에 달할 것으로 전망된다.

 

3. R&D 추진의 시사점 및 정책 제언

1) 인공지능과 로봇 융합 기술 R&D 촉진

국내 기업의 세계적인 소셜로봇 플랫폼 개발 필요한 시점이다. 당장 국내에서 개발된 소셜로봇은 Pepper나 Jibo, Buddy 같이 완성도가 높고 대중적으로 인기를 끌만한 제품이 없으므로, 이러한 외산 제품이 국내 시장에 1~2년 사이 도입될 것으로 전망된다. 소셜로봇은 서비스 플랫폼의 일부이므로 일단 시장 장악이 이루어지고 나면 바꾸기 매우 어렵다. 아직 소셜로봇은 다른 제품도 시장형성 초기단계에 있으므로 더 늦기 전에 한국 기업도 세계적인 소셜로봇 플랫폼을 목표로 개발해 시장에 진입해야 한다.

 

2) 인공지능 융합기술 및 HRI R&D 장려

앞으로 다양한 형태의 소셜로봇 뿐만 아니라 인공지능과 융합된 로봇 시스템이 개발되고 적용될 것이다. 이러한 분야는 한국의 미래 성장동력이 될 산업이므로 활발히 R&D를 지원해야 한다. 특히 인공지능 분야의 전문인력이 부족한 실정이므로 집중적으로 육성해야 한다. 우선 HR에 대한 연구개발이 확대되어야 한다. 소셜로봇은 HRI가 핵심성능인 로봇이며, 특히 Social HRI에 대한 다양한 연구개발이 뒷받침되어야 향후 더욱 경쟁력 있는 제품 개발로 이어질 수 있다.

 

3) 산·학·연 협력체계 강화

기업은 시장요구 분석과 제품개발을, 대학과 연구소는 핵심/원천기술 개발을 담당해야 한다.

미국 Jibo의 경우 관련 기술개발을 진행하던 대학/연구소에서 제품을 개발하는 기업으로 신속히 기술이 연결되는 것을 볼 수 있다. 소셜로봇처럼 시장 형성 초기단계인 제품은 이렇게 기술이 제품으로 이어지는 속도가 빨라야 한다.

국내는 로봇기술을 가진 기업이 여럿 있으나 대부분 규모가 영세해 인공지능 등 핵심/원천기술의 수준은 낮은 편이다. 대학과 연구소가 보유하고 있는 인공지능 기술이 제품에 보다 쉽게 녹아들 수 있도록 산·학·연이 서로의 역할을 잘 나누어 제품을 개발하는 협업이 실시되어야, 뒤처진 기술을 따라가며 효과적으로 시장에 침투할 수 있는 제품 개발에 성공할 수 있다.

 

4) 빅데이터 접근성 개선

인공지능 기술 고도화를 위한 빅데이터 접근성 개선이 필요하다. 소셜로봇은 로봇기술보다도 인공지능 기술이 더욱 비중이 높은 로봇 분야이다. 인공지능 연구에는 학습에 필요한 빅데이터 확보가 매우 중요한데, 구글, 페이스북 같은 글로벌 IT 기업이 확보할 수 있는 데이터 규모에 비교하면 국내에서 확보할 수 있는 데이터는 너무 적은 상황이다.

국내 인공지능 연구자 대부분이 빅데이터 확보의 어려움을 호소하고 있으므로, 공공질서를 해치지 않는 범위 안에서 공공데이터의 제공 등 연구개발을 촉진할 지원책을 강구해야 한다.

 

표4. 국내외 주요 기술개발 현황

 

 

5) 공공기관의 초기 수요 확대 지원

소셜로봇의 시장 규모 확대에 공공수요를 활용할 필요가 있다.

국내는 작은 시장 규모로 인해 미국, 일본, 유럽, 중국에 비해 초기 시장형성에 특히 애로가 많다. 소셜로봇도 공공기관의 대외창구(우정사업본부, 정부 및 지자체 민원창구 등) 또는 교육시설 같은 공공수요를 활용해 초기 시장규모 확대를 지원하는 정책을 펼칠 필요가 있다.

 

한국산업기술평가관리원 www.keit.re.kr

 

참고문헌

1 매일경제용어사전, http://terms.naver.com/entry.nhn?docId=2770909&categoryId=43659&cid=43659

2 ‘감성, 교류, 교감을 위한 로봇, 소셜봇’, 유인오, 신동윤, 2011.6, 동아비즈니스리뷰 83호

3 ‘글로벌 소셜 로봇 시장 현황 및 전망’, 임지택, 2016.7.16., 정보통신정책연구원 정기간행물(KISDI STAT Report) 제28권 13호 통권 627호

4 ‘2016년은 소셜 로봇의 중요한 기준점’, 류한석, 2016.3.8., 디지에코 보고서

5 ‘모의 퀴즈쇼 나간 엑소브레인, 주장원전 우승 먹었다’, 최준호, 2016.01.31, 중앙SUNDAY 제464호

6 ‘Beyond Factory Robots: Market Forecast and Growth Trends for Consumer and Office Robots’, 2014, BI Intelligence

7 ‘The Robotics Market Report: The Fast-multiplying Opportunities in Consumer, Industrial, and Office Robots’, 2015.5.13., Business Insider

 

저자

김경훈 로봇PD(KEIT 지능형로봇 PD실)

최종석 책임연구원(KIST 로봇연구단)

황은동 부장(SK텔레콤 Device사업본부 

※ 출처 : EngNews (산업포탈 여기에) - SNS 다음은 ‘SRS(Social Robot Service)’ 시대!