@Fred Kim 와... 제가 이 부분에는 전문성이 없는 사람이라 답하기가 조심스럽습니다. 주변에 로봇을 연구하시는 교수님들 중에서도 이 부분을 연구하시는 분이 없어요... 

저에겐 너무 어려운 질문이라 제가 주변인들한테 의견을 좀 구한 다음에 답을 좀 드려야겠습니다. 죄송합니다. ㅠㅠ

모터 기반 움직임의 정밀도에 한계가 있다고 알고있는데, 인공 근육 등의 새로운 방법론들이 언제쯤 커머셜 레벨에 도달할 수 있을 거라 보시나요?

@굿데이 제가 알고 있는 지식 수준으로 쓸까, 내일 자료 조사 좀 하고 쓸까 고민하다가 일단 쓰고 내일 조사 좀 해서 답변을 달겠다고 마음 먹었습니다. (쓴 내용이 데이터 기반한 것이 아니라 이 분야에서 오래 살다보니 들은 정보 기반이라 일단 조심스럽습니다.)

과거부터 쓰든 산업용 로봇 분야에서 한국은 특출난 개발 국가는 아니었습니다. 다만 굉장히 로봇을 많이 사용하는 국가입니다. 싱가포르와 1, 2등을 다룰 정도입니다.
정해진 일을 정확하게 반복적으로 수행하는 산업용 로봇은 일본이 잘 만든다고 알고 있습니다. 

요즘 이야기하는 지능 로봇은 아직 시장이 제대로 형성도 되지 않았기 때문에 누가 대장이 될지 아직 더 두고 봐야 할 것 같습니다. (아마도 한국의 트위니)
지금 시장을 만들어가는 단계에서 한국기업들은 제법 앞선 국가 중 하나입니다. 일본 로봇들을 보면 확실히 한국보다 많이 뒤쳐져 있어보입니다. 미국은 시장에 맞는 로봇을 만들기 위해 많은 회사들이 노력하고, 그만큼 많이 망하기도 하더라고요. 자리 잡은 회사들도 있습니다. 그런데 말씀드린 것같이 아직 누가 대장이 될지 알 수 없어요. 많은 나라의 많은 로봇 회사들이 경쟁을 하고 있습니다. 이 경쟁에서 소수가 사라 남을 것이고 대부분은 사라질 것 같습니다. 살려주세요. 

@yeobe88 지금까지 세상은 다양한 이유로 변화되었고 그 과정에서 원래 있던 직업이 없어지고 새로운 직업이 생겨났습니다. 기술의 변화로 인해서 직업이 변화된 적도 많습니다. 모든 산업혁명의 순간도 그래왔고, 전체적으로 실업률을 증가하는 방향은 아니었던 것 같습니다. 그런 과정에서 사람이 더 사람 다운 일을 할 수 있는 변화가 있어왔고, 4차산업혁명의 중심에 있는 로봇에 의해서도 마찬가지라고 생각합니다. 로봇은 그저 도구일 뿐입니다. 반복적인 이동으로 물건을 나르는 일은 로봇이 하고, 과로를 야기하는 업무도 로봇이 하게 될 것이라 생각합니다. 

농기구 발달로 농부가 줄었고, e-mail이나 다른 소통 수단으로 인해 우체부가 줄었지만 더 편리해 졌고 세상을 더 빠르게 더 나은 방향으로 이끄는 일을 하는 사람들이 더 늘었다고 봅니다.

@원종윤 가장 큰 노력은 개인정보보호를 해칠만한 데이터는 식별가능한 형태로 저장하지 않는 것입니다. 컴퓨터는 자신의 목적에 맞는 연산을 위해 데이터를 활용하지만, 저장할 때는 식별 불가능한 형태로 변형하는 것입니다.

@김모든 

1.  규칙은 정할 수 있지만, 그 규칙에 모두가 공감하긴 힘들 거라고 생각합니다. 사실 대부분의 규칙이 결국 모두를 만족시켜주지 못한다는 면에서 보면 규칙을 못 정할 이유는 없다고 봅니다. 도덕적 윤리적 경제적인 면을 고려해서 규칙을 정해야 될텐데... 법 만드시는 분들 화이팅입니다.

2. 트위니에서는 인식을 위해 필요할 때 인공지능을 활용합니다. 사람을 인식할 때나 정해진 물체를 인식할 때 활용합니다. 아직 상용화 되진 못했지만 주행을 위해 인공지능을 활용하기위한 연구를 하는 공학자 분들도 있습니다. 많은 주행데이터를 학습시켜서 주행을 하는데, 상용화 수준까지 이르지는 못했습니다. 저희는 학습 기반의 주행은 아니고 정해진 규칙을 기반으로 자율주행합니다.

3. 아직 한참 남았다고 봅니다. 빠르면 20년 후? 가장 큰 문제는 인프라입니다. 지금 도로 교통법은 운전하는 사람을 위한 법입니다. 이를 위한 인프라도 사람이 눈으로 확인하고 지킬 수 있는 색깔, 모양 기반의 것들입니다. 차선이나 신호등이 대표적인데요, 컴퓨터가 이를 인식하기 위해서는 비전센서 즉 카메라가 필수입니다. 그런데 실외인 도로 환경은 불확실성이 높습니다. 비 오고, 눈도 오고, 안개도 끼고, 밤/낮도 다르고, 페인트로 그려진 차선이 지워질 수도 있고, 공사 현장도 다양합니다. 이를 카메라가 모든 경우를 정확히 인식해야 자동차의 움직임을 판단할 수 있습니다. 자율주행 자동차가 빨리 우리 일상에서 쓰이기 위해서는 사람을 위한 인프라와 컴퓨터를 위한 인프라가 병행되어야 된다고 생각합니다.

@yeobe88 영화에서 보던 휴머노이드 로봇을 어느 수준에 두느냐에 따라 답이 많이 다를 것 같습니다. 

휴머노이드 로봇의 운동 수준은 지금도 충분히 영화 같습니다. 대표적으로 현대차가 인수한 보스톤다이나믹스의 아틀라스를 이야기할 수 있습니다. ChatGPT와 같은 LLM을 연동하면 사람과 대화할 수 있는 지능도 만들 수 있습니다. 정해진 구역 내에서라면 지금의 자율주행 기술을 기반으로 이동도 할 수 있습니다.

그럼에도 이런 로봇을 만들어 쓰고 있지 않은 이유는 시장성이 떨어지기 때문입니다. 사람보다 비쌉니다. 사람보다 생산성도 떨어집니다. 사람보다 인지능력도 떨어집니다. 그래서 용도가 마땅치 않습니다. 어떤 일을 위해 이런 로봇이 꼭 필요하고, 기존에 활용하던 도구나 사람에 비해 장점이 있어야되는데, 그렇지 못합니다. 그래서 시장에 나오려면 아직 한참 남았습니다. 

도구인데 사람과 같은 형태라야되는 이유는 생각보다 찾기 힘듭니다. 예를 들면 이동을 위해 사람 다리 형태인 것은 비효율적입니다. 사람 다리 형태의 관절 로봇 보다는 바퀴가 훨씬 저렴하고 빠르게 이동할 수 있습니다. 관절이 많아 배터리도 많이 소모됩니다. 험지에서는 대부분의 경우 무한궤도가 더 효율적입니다. 

@Ryrt91 저도 짧은 기사로만 접한 사고라 답변 드리기가 매우 조심스럽습니다. 
기사에 보이는대로 답변을 드리자면, 사람을 박스로 오인했으니 인식에 대한 소프트웨어 문제라고 이야기를 하고 있습니다.
현재 활용할 수 있는 센서 중에 어떤 상황에서든 사람을 물체로 오인하지 않고 사람으로 인식할 수 있는 것은 없습니다. 하지만 오동작을 막기위해 정해진 사용법은 잘 만들 수 있을 것이라고 봅니다. 오동작을 막기 위한 매뉴얼이 충분치 않았거나, 매뉴얼을 잘 숙지하지 못했을 거라고 봅니다.

아! 하나더요 ㅎ 로봇이 많이 발달하면서 로봇으로 편의를 느끼는 사람들도 있지만 로봇에 의해 사람들이 하는 일을 대체하게 되는데요. 현재 배달업이나 생산 서비스직으로 생계를 유지하시는 분들 입장에서는 로봇 개발은 불편한 미래일 수도 있겠습니다. 로봇 개발하시는 개발자이자 연구자 입장에서 이러한 상황에 대해선 어떤 생각을 가지고 계실까요? 

로봇에는 다양한 센서를 활용하여 사람을 잘 인식할 수 있게 해야 할 것입니다.
--> 사람을 잘 인식하고 다양한 센서를 활용하게 되면 사생활 보호를 위한 노력은 어떤것들이 있을까요?

@Fred Kim 와... 제가 이 부분에는 전문성이 없는 사람이라 답하기가 조심스럽습니다. 주변에 로봇을 연구하시는 교수님들 중에서도 이 부분을 연구하시는 분이 없어요... 

저에겐 너무 어려운 질문이라 제가 주변인들한테 의견을 좀 구한 다음에 답을 좀 드려야겠습니다. 죄송합니다. ㅠㅠ

@김모든 

1.  규칙은 정할 수 있지만, 그 규칙에 모두가 공감하긴 힘들 거라고 생각합니다. 사실 대부분의 규칙이 결국 모두를 만족시켜주지 못한다는 면에서 보면 규칙을 못 정할 이유는 없다고 봅니다. 도덕적 윤리적 경제적인 면을 고려해서 규칙을 정해야 될텐데... 법 만드시는 분들 화이팅입니다.

2. 트위니에서는 인식을 위해 필요할 때 인공지능을 활용합니다. 사람을 인식할 때나 정해진 물체를 인식할 때 활용합니다. 아직 상용화 되진 못했지만 주행을 위해 인공지능을 활용하기위한 연구를 하는 공학자 분들도 있습니다. 많은 주행데이터를 학습시켜서 주행을 하는데, 상용화 수준까지 이르지는 못했습니다. 저희는 학습 기반의 주행은 아니고 정해진 규칙을 기반으로 자율주행합니다.

3. 아직 한참 남았다고 봅니다. 빠르면 20년 후? 가장 큰 문제는 인프라입니다. 지금 도로 교통법은 운전하는 사람을 위한 법입니다. 이를 위한 인프라도 사람이 눈으로 확인하고 지킬 수 있는 색깔, 모양 기반의 것들입니다. 차선이나 신호등이 대표적인데요, 컴퓨터가 이를 인식하기 위해서는 비전센서 즉 카메라가 필수입니다. 그런데 실외인 도로 환경은 불확실성이 높습니다. 비 오고, 눈도 오고, 안개도 끼고, 밤/낮도 다르고, 페인트로 그려진 차선이 지워질 수도 있고, 공사 현장도 다양합니다. 이를 카메라가 모든 경우를 정확히 인식해야 자동차의 움직임을 판단할 수 있습니다. 자율주행 자동차가 빨리 우리 일상에서 쓰이기 위해서는 사람을 위한 인프라와 컴퓨터를 위한 인프라가 병행되어야 된다고 생각합니다.