한국생산기술연구원(KITECH)

사람의 전신동작으로 휴머노이드 AI 학습 데이터 모은다

- 생기원, 머리끝부터 발끝까지 '전신동작 데이터 수집 플랫폼' 구축

- 착용형 로봇 검증 이어 휴머노이드 제어 모델 개발에도 활용

□ 한국생산기술연구원(이하 생기원)이 사람의 움직임을 머리부터 발끝까지 기록하는 '전신동작 데이터 수집 플랫폼(HHIP, Human-to-Humanoid Intelligence Platform)'을 구축했다.

ㅇ 생기원 AI·로봇연구부문 안범모 수석연구원 연구팀이 구축한 플랫폼은 관절 움직임, 발이 땅을 딛는 힘, 손동작 등 서로 다른 데이터를 동시에 수집하는 것이 특징이다.

□ 플랫폼은 '사람이 제대로 걷는다는 것은 무엇인가'라는 물음에서 시작됐다.

ㅇ 사람을 위한 로봇이나 보조기기를 만들려면 관절이 어떤 각도로 얼마나 빠르게 움직이고, 발은 땅을 얼마나 세게 딛는지를 함께 재야 한다.

ㅇ 그동안 이런 측정은 주로 병원 보행 검사에서 이뤄졌지만, 트레드밀 위를 몇 걸음 걷게 하는 방식이라 짧은 구간의 동작만 볼 수 있었다.

ㅇ 연구팀은 고령자부터 어린이까지 여러 세대의 걷기와 달리기, 점프, 물건 잡기 동작을 전신 단위로 축적할 수 있는 공간을 만들고자 했다.

□ 이를 위해 연구팀은 돔 형태의 구조물 안에 고속 트레드밀을 놓고 그 둘레에 광학 모션캡처 카메라를 배치했다.

ㅇ 관절마다 마커를 붙인 사람이 트레드밀 위에서 걷거나 뛰면, 카메라는 마커를 따라 관절 움직임을 읽고 바닥의 힘판은 발이 딛는 힘을 잰다.

ㅇ 손에 낀 글러브형 센서는 손가락의 움직임을, 피부에 붙인 근전도 센서는 근육의 전기 신호로 힘을 얼마나 쓰는지를 기록한다.

ㅇ 이때 트레드밀의 속도는 최고 시속 45㎞에 달해 착용형 로봇을 입고 전력으로 달리는 동작도 계측할 수 있다.

□ 구축된 플랫폼의 관건은 서로 다른 센서 데이터를 하나의 시간 축에 맞추는 것이다.

ㅇ 센서마다 데이터가 들어오는 시점이 조금만 어긋나도 관절 움직임과 발이 딛는 힘의 관계가 틀어지기 때문이다.

ㅇ 연구팀은 센서별로 따로 다루던 기존 방식과 달리, 모든 데이터를 한데 정렬해 저장하는 소프트웨어를 개발하고 그 정확도를 검증했다.

ㅇ 이 경우 맨몸일 때와 착용형 로봇을 입었을 때를 같은 조건에서 재기 때문에 로봇 착용 전후의 동작 변화를 직접 비교할 수 있다.

□ 연구팀은 세계 최경량 무릎 착용형 로봇 '에어니(AirKnee)'의 성능 검증에 이 플랫폼을 활용했다.

ㅇ 에어니를 입었을 때 관절이 의도한 각도로 움직이는지, 걷고 물건을 들 때 실제로 힘이 덜 드는지를 확인했다.

□ 최근에는 휴머노이드 제어 모델 개발에 사람의 동작 데이터가 필요해지면서, 이 플랫폼을 통해 사람이 작업할 때의 관절 움직임을 수집하고 있다.

□ 안범모 수석연구원은 “개발된 플랫폼은 사람의 움직임을 얼마나 정확한 데이터로 담아내느냐가 관건”이라고 말하며 “앞으로 사람의 다양한 작업 동작을 축적해 휴머노이드는 물론 착용형 로봇과 재활 분야에도 활용할 계획”이라고 밝혔다.