기조강연
 |
오준호 단장 ((주)삼성전자)인간형로봇의 현재와 미래
|
| 인간형로봇 연구는 1970년대부터 시작되어 2000년대에 이후 급속한 발전을 이루어 왔다. 일본과 유럽을 중심으로 다양한 로봇이 선 뵈었으며 우리나라에서도 활발한 연구가 진행되어 왔다. 안정적인 걸음새, 외란극복에 관한 연구에 이어 로봇에 작업성을 부여하여 실제로 건설, 가사, 조립을 수행할 수 있는 연구가 다양한 방식으로 진행되어왔다. 2015년에 열렸던 다르파로보틱스 챌린지가 그러한 연구의 정점에 있었다고 보여진다. 한시간 안에 독립적이면서 연속된 8개의 미션을 상당 수준의 자율성을 통해 수행하는 것이었다. 단 1개 팀이 제 시간내에 마칠 수 있었다. 이 도전을 통하여 얻은 시사점은 다음 두가지로 요약될수 있었다. 첫째, 인간형 로봇이 이러한 미션을 수행할 수 있다. 둘째, 그러나 이러한 미션을 제대로 수행하기에는 아직 많이 부족하다. 이를 기점으로 때마침 등장한 인공지능에 압도되어 인간형로봇에 대한 연구는 다소 소강상태에 빠지게 된다. 보스톤다이나믹의 아틀라스로봇이 유일하게 명맥을 잇고 있던 차에 앨런 머스크의 ‘인간형로봇 선언’ 이 충격적으로 이어지고 이후 미국의 빅테크의 참전, 거대 스타트업, 그리고 중국의 등장 및 도약을 넘어선 기술력은 이제 인간형 로봇이 더 이상 미래기술이 아님을 보여주고 있다. 본 강연에서는 인간형로봇 기술의 본질로부터 현재의 기술수준, 중국의 인간형로봇 관련 산업 분석, 우리나라 인간형로봇발전 방향 등에 대하여 살펴본다.
2025. 1 – 현재 ㈜삼성전자 미래로봇추진단 단장/DX부문 고문 |
|
 |
장병탁 교수 (서울대학교)
휴머노이드 로봇을 위한 물리적 인공지능
|
| AI 기술은 이제 디지털 세계를 넘어 물리적 세계로 확장되고 있으며, 그 중심에는 휴머노이드 로봇을 위한 Physical AI가 자리 잡고 있습니다. Physical AI란, 지각–인지–행동이 통합된 형태로 실세계와 상호작용하며 학습하고 적응하는 자율형 지능을 의미합니다. 본 기조강연에서는 이러한 Physical AI 기술의 개념을 정립하고, 그것이 왜 인간형 로봇 개발의 핵심이 되는지를 설명합니다. 강연에서는 먼저 판단형 AI, 생성형 AI, 행동형 AI를 거쳐 체화형 AI(Embodied AI)로 진화해온 AI 기술의 계보를 조망합니다. 이어서, 인간과 유사한 신체 구조를 가진 로봇이 인간과 협력하고 일상 공간에서 자연스럽게 작동하기 위해 요구되는 기술—멀티모달 감각 처리, 실시간 추론, 강화학습 기반의 행동 생성, 자기지도 자율학습 등—을 구체적으로 다룹니다. 특히 이번 강연은 Physical AI가 단순한 알고리즘의 문제가 아니라, 지능이 몸을 만나며 현실 세계에 그라운딩(Grounding)되는 방식을 중심으로 한 새로운 AI 패러다임임을 강조합니다. 이를 통해 휴머노이드 로봇은 산업, 의료, 가정 등 다양한 분야에서 실질적인 역할 수행이 가능해지며, 인간과 로봇이 공존하는 미래 사회의 핵심 인프라가 될 수 있음을 제시합니다. 본 강연은 로봇공학, 제어공학, 인공지능 분야의 연구자 및 산업 실무자들에게 AI의 새로운 물리적 진화 방향성과 그 응용 전략에 대한 통찰을 제공할 것입니다. 1997~현재 서울대 컴퓨터공학부, 인지과학/뇌과학 협동과정 교수 |
|
 |
이두용 교수 (KAIST)아직 덜 붐비는 의료 로봇공학
|
| 수많은 연구자들이 로봇공학을 연구하고 있지만 대중적 관심이 크거나 남들도 많이 연구하는 분야로 쏠려 있는 경향이 크다. 극소수 의료 로봇의 성공에도 불구하고 의료 분야 로봇공학에 몰두하는 연구자는 적다. 의료 분야 로봇 연구가 공학적 성공까지는 연구자의 취향에도 잘 맞고, 다른 사람들의 큰 관심을 받지만, 실제로 임상으로 가기 위해서 꼭 필요한 시시콜콜하고 지루한 고려사항은 연구자의 관심을 받지 못하며, 이는 대다수 의료 분야 로봇 연구가 논문에서 멈추고 실제로 임상에서 큰 부가가치를 만들어내지 못하는 결과로 이어지고 있다. 복강경수술 로봇의 성공과 대중화는 벌써 20 여 년의 눈부신 역사를 쌓았지만, 그 외의 로봇들은 아직도 계속 생존을 위한 지루한 싸움을 이어가고 있다. 심혈관중재시술 로봇과 요도경수술 로봇이 최근에 상용화에 성공하고 상업적 성공을 추구하고 있다. 수술 또는 시술을 훈련하거나 계획하기 위한 실감몰입형 시뮬레이션도 크고 작은 공학적 성공에도 불구하고 상업적 성공 사례는 드물다. 보다 많은 연구자들이 의료 로봇공학에 관심을 갖기를 바라며 지극히 개인적인 연구 경험을 공유한다.
1994년~현재 한국과학기술원 기계공학과 교수 |
|