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  • 이석한 성대 교수 - 인공지능이 인간지능을 초월하는 것은 시간 문제 일 뿐(2014)
  • (category : In the News / update date : 2018-10-26)
     
    로봇신문사-http://www.irobotnews.com/news/articleView.html?idxno=2854

    "인공지능이 인간지능을 초월하는 것은 시간 문제 일 뿐"
    "지능 구현하는 플랫폼 개발에 남은 인생 조금이라도 기여하고 싶어...
    "지능이 어떻게 로봇과 결합해서 지능형 로봇이 될 것 인가에
    연구를 주력한게 미국이 로봇강국이 될 수 있었던 이유"
    "국가는 좀 더 미래 지향적인 관점에서 로봇산업에 투자 필요"

    지난 2월 정년퇴임 하셨다고 들었습니다. 요즈음은 어떻게 지내시는지요?

    성대에 행단석좌교수라는 제도가 최근 신설되었습니다. 이 제도는 정년 퇴임교수 중에서 퇴임 후 연구 또는 교육을 계속하면 좋으실 분들을 선발하여 전임예우를 해 드리는 제도입니다. 다행히 제가 이 제도의 혜택을 받을 수 있게 되어 연구를 계속할 수 있게 되어 학교에 감사하고 있습니다. 향후 이러한 제도가 다양한 형태로 국가적으로 활성화되어 정년퇴임을 맞는 많은 최고 전문가들이 보수와 상관없이 연구와 교육에 지속적 공헌을 할 수 있게 되기를 바랍니다. 끝으로, 행단의 의미에 대하여 물으셨는데, 행단은 예전에 공자님이 제자를 가르치시던 장소 주변에 살구나무와 은행나무가 많아, 그 자리를 행단이라고 명명한 것으로 알고 있습니다. 성균관대학이 유학의 “수기치인 인의예지” 철학을 건학과 교육이념으로 하고 있는 만큼 행단의 의미가 특별하다고 할 수 있습니다.

    성대 계시면서 지능시스템연구소를 설립하셨는데 언제 설립 되었나요? 현재 20 여명의 석박사급 연구원이 있는데 최근 주로 어떤 과제를 하고 있는지, 그리고 연구소 현황에 대해 간략히 설명을 부탁드립니다.


    ▲ 2008년도 휘닉스파크에서 연구실 학생들과 함께... 지능시스템 연구소는 2003년 말에 21세기 프런티어 지능형로봇 사업단, 산업자원부, 경기도 및 대학의 후원 하에 3차원 비전을 기반으로 하는 지능형 로봇 원천기술 개발을 목표로 설립이 되었습니다.

    지능시스템 연구소는 설립 후 지금까지 10여년 동안 50명이 넘는 석.박사 및 박사 후 연구원 인재들을 배출, 이들은 현재 다수의 기업, 연구소 및 대학 등에서 활발한 연구개발 활동을 하면서 사회에 기여하고 있습니다. 뿐만 아니라, 지능시스템 연구소는 그 동안 다수의 중대형 연구 과제를 수주하고 이를 기반으로 왕성한 연구 활동을 전개한 결과, 세계적 수준의 많은 독창적 연구결과들을 창출할 수 있었습니다.

    그 중 특히 두 가지만 소개드리자면 하나는, 구조광 기반 3차원 카메라 고유 기술을 말씀드릴수 있습니다. 이 기술은 고정확 뎁쓰(Depth)영상측정이 가능한 고유의 “Boundary Inheritance” 코덱 기술을 포함, 현재 13개의 국내외 원천특허군으로 구성되어 있으며, 이를 기반으로 세계 최고성능의 고정확, 고정밀 구조광 3차원 카메라 설계 기술과 시제품 제작 능력을 확보하였고, 이를 기반으로 연구소내 실험실 벤처 (주)인지를 창립하였습니다.


    ▲ 성균관대 지능로봇연구소가 개발한 홈 메이트 로봇 두번째는, 고신뢰성 3차원 물체 탐색, 인식을 위한 “Cognitive Recognition” 고유 기술입니다. 이 기술은 종래의 공학적 비전기반 인식 접근방법이 가지고 있는 신뢰성의 한계를 돌파하기 위하여, 생물학적 접근방법에 기반, 추론, 학습 및 행위를 포함하는 인지기능을 능동적으로 인식에 접목하여 고신뢰성 인식을 달성하는 “Cognitive Recognition” 원천기술을 구현한 것입니다. 이 기술은 현재 연구소에서 개발한 지능형 서비스 로봇 “홈메이트(HomeMate)”에 구현되어, 복잡하고 가려짐이 많은 비정형 실내 환경에서 주문한 물체를 스스로 탐색ㆍ인식하고, 위치ㆍ자세를 추정하여 고신뢰성의 심부름 서비스를 제공하는 기능을 성공적으로 수행하고 있습니다. 이러한 고신뢰성 심부름 서비스 기능의 실현은 청소, 안내, 오락 등 주행과 정보제공 기능에 기반한 현재의 서비스 로봇을 다음 세대의 서비스 로봇으로 한 단계 도약시킬 수 있는 계기가 될 것입니다. 그동안 연구소 활동을 통하여 개발된 많은 고유의 연구결과들은 200여편의 저널 및 학회 논문과 125 건의 국내외 특허 등에 정리되어 있습니다.

    최근 수행한 또는 현재 수행하고 있는 연구과제들을 소개하면 첫번째가, 복잡한 비정형 실내 환경에서 심부름 서비스가 가능한 노인도우미 로봇 “홈메이트"를 개발한 것입니다. 이 과제는 성균관대학을 총괄로 유진로봇, 보나비전 그리고 1단계에서는 미국의 조지아공대가, 2단계에서는 펜실베니아주립대(Penn State)가 컨소시엄 을 형성, 산자부 한미국제공동연구 과제로서 수행한 것입니다. 상용화가 가능하도록 팔이 장착된 저가의 플랫폼 개발과 비전 기반의 고 신뢰성 심부름 기능을 포함하여, 비디오 채팅, 메디신 알람, 게임 플레잉 및 음악이나 영화 주문 서비스 기능을 구현하였습니다. 특히, 플랫폼 설계, HRI 기능 및 서비스 시나리오 설계를 위하여 한국과 미국에서 유저 스터디를 동시에 수행하였습니다. 고신뢰성 심부름을 위한 “Cognitive Recognition” 및 소셜 HRI 기술이 핵심 원천기술로서 개발되었습니다.

    두번째는, 콜택시 기능의 공용 개인운송 서비스를 위한 무인 자동차 기술 개발입니다. 이 과제는 경기도의 지원으로 프랑스의 파스칼 연구소를 파트너로 하여 보행자나 차량이 밀집한 복잡한 환경에서 비전기반으로 저속 자율 운행하는 무인 자동차 기술을 개발하는 것입니다. 비전기반의 위치인식 과 장애물 인식,회피를 기반으로 하는 자율주행 기술, 스마트 폰을 이용한 사용자와의 인터랙션 및 콜택시 서비스 기능 등이 핵심기술로서 개발되어 연구소가 보유한 무인자동차 플랫폼, “로보캡(RoboCab)”에 적용하여 시연하였습니다.


    ▲ 2010년 한불 공동연구센터 설립 협약식 사진 세번째는 3차원 비전 기반 반ㆍ비정형 환경 조립, 검사, 물류 자동화 과제입니다. 이 과제는 미국지엠 R&D 센터, 지엠코리아, 현대중공업의 지원으로 RGB-D 정보를 이용하여 3차원 위치ㆍ자세 추정이 요구되는 자동차 조립, 검사, 물류 공정의 자동화 또는 자동오류정정의 새로운 가능성을 개발하는 것입니다. 미국 지엠 R&D 센터는 이를 위해 양팔 조립 로봇을 연구소에 설치해 주었고, 매년 연구원들을 인턴으로 초청하여 밀접한 상호협력관계를 만들고 있습니다. CAD로부터 자동으로 부품을 인식하고 3차원 위치ㆍ자세를 추정하기 위한 기하학적 형상들을 추출하는 기술과 추출된 형상들을 이용하여 임의로 집적된 부품을 실시간으로 인식하고 3차원 위치/자세를 추정하는 기술 등이 개발되고 있습니다. 특히, 자동차의 주조립라인을 보조하는 소조립라인(sub-assembly line)은 반ㆍ비정형 환경으로 아직도 자동화가 많이 진척 되지 않았을 뿐만 아니라 오류도 발생함으로 3차원 비전기반 지능형 로봇 기술을 활용하여 이를 자동화하는 비전을 가지고 있습니다.
    그 밖에도 광역 달탐사 로버의 자율주행을 위한 비전기반 글로벌 위치추정과 SLAM(Simultaneous Localization and Mapping) 기술, 초소형 3차원 카메라가 장착된 내시경 개발 등을 최근 새로운 연구과제로 시작하게 되었습니다.

    지능형시스템 연구소는 그 동안 미국 조지아텍, 서던캘리포니아대학교, 펜실바니아주립대, 지엠 R&D 센터, 프랑스 파스칼 연구소, 국립정보기술자동화연구소(INRIA), 독일항공우주연구센터(DLR), 이태리 파우다대학과 베로나대학, 스페인 자우메 1대학 등과 활발한 국제협력을 추진하여 왔으며 연구원 상호교환 및 방문 등의 활동을 해오고 있습니다. 특히 프랑스 파스칼 연구소와는 2010년 개인운송을 위한 무인차량 공동연구를 위한 한불 국제공동연구센터를 연구소 내에 설립하여 운영해오고 있으며, 그 일환으로 프랑스 블레즈 파스칼대학과 복수 박사(Double Ph.D) 제도를 만들어 지금까지 운영해 오고 있습니다.

    최근 소프트뱅크가 공개한 감정인식 로봇 페퍼 발표에서 보듯 인공지능에 대한 이야기들이 많이 나오고 있습니다. 지능형 로봇 전문가로서 인공지능이 인간의 지능을 초월하는 기술적 특이점 시대인 테크놀로지 싱귤러리티에 대한 논쟁이 뜨겁습니다. 2029년이다 2045년이다 견해가 분분한데 여기에 대해 한 말씀 부탁드립니다.

    사실은 지능이라는게 어떻게 보면 센서를 통해서 우리 주변을 인지해서 그 정보를 통해 이해하고 어떤 사고라든가 이런 것들이 결합되어 결국은 목적하는 바를 달성하는 시스템 아닙니까? 그런데 지금 말한 싱귤러리티에 가면 컴퓨터를 포함한 모든 센서 또는 그런 컴퓨터 같은 기계적인 시스템이 궁극적으로 인간을 지배까진 아니겠지만 인간의 지능을 초월할수 있느냐, 인간의 지능보다 더 나은 수준까지 갈 수 있느냐 하는것 아닙니까.

    그런데 사실 가능성은 충분히 있습니다. 왜냐하면 지능이란 것이 어떤 미스테리하고 초자연적인 현상으로서의 지능이 아니고, 우리 두뇌활동의 일환으로서 이뤄지는 거고 그게 분석이 가능한거라면, 그런 기능을 대체할 수 있는 기계가 나올 가능성이 있거든요. 단지 현재 우리 두뇌가 가지고 있는 어떤 능력이나 몇 십조의 뉴런과 수십배되는 커넥션을 가지고 일어나는 기능적인 프로세스가 지금 컴퓨터와는 다르게 단순 계산의 축적이 아니고 인식하고 판단하는 과정에서 계산 구조가 다른거죠. 그런데 항상 기계도 스트럭쳐를 바꿔가고 있지 않습니까.그래서 내가 보면 컴퓨터가 제공할 수 있는 굉장히 빠른 계산능력에 지금은 또 클라우드 컴퓨팅으로 연결이 되어 빅데이터로 연결이 되는 그런 상황에 새로운 인간의 두뇌를 모사한 계산 구조가 발전되면 언젠가는 사람의 지능을 능가하는 컴퓨터가 나올수가 있겠죠. 시기의 문제지 언젠가는 반드시 올 것입니다. 지금은 부분적으로 사람을 능가하는게 많이 있죠. 그런데 이제 총체적으로 사람을 능가하는 어떤 기능 시스템도 나올 수 있다 라는 것이지요.

    전기공학을 전공하게 된 특별한 계기가 있으신가요?

    고등학교 졸업할 때는 어떤 분야의 전망에 대한 특별한 판단이 없었습니다. 단지, 그 당시에 국가적으로 산업화가 활발히 진행되면서 '공과가 향 후 유망한 분야' 라는 의식이 팽배 해 있었기 때문에 공대를 선택하게 되었습니다. 그 당시에 기계나 화학도 상당히 인기가 있었던 분야 이었지만 앞으로는 전기/전자 시대가 될 수 있다는 기대가 있었습니다.

    78년부터 82년까지 퍼듀대학교에서 박사학위를 받으셨고 연구분야가 Machine Perception으로 알고 있는데 당시의 인지기술이라는 것이 잘 이해가 가지 않습니다.


    ▲ 미국 조지아텍과의 워크샵 장면 로보틱스와 인지(Percertion)를 결합하는 지능형 로봇 또는 시스템 분야가 그 당시 태동하고 있었습니다. 제가 박사과정에서 수행 한 연구는 팔이 없는 분들에게 로봇 팔(Robot Arm)을 달아주는 겁니다. 의수(Prosthetic Arm)라고 불리는 이 로봇 팔은 EMG(Electromyograph:근전도검사) 신호를 측정하여 착용자의 움직임 의도를 파악하여 이를 명령으로 자동적으로 팔을 움직이는 것입니다. 이것은 사고로 팔이 잘라졌더라도 남은 부분에는 신경과 근육들이 살아있기 때문에 거기에 전극을 달아 EMG 시신호를 측정하고 신호 패턴을 인식하여 사람이 움직이고 싶어하는 동작을 인식하여 팔을 움직이는 연구였습니다. 당시에는 패턴 인식하고 로보틱스를 결합한 상당한 수준의 지능형 로봇 연구였다고 생각이 듭니다. 참고로 그 당시 퍼듀 대학은 킹 선 푸(King Sun Fu), 리차드 폴(Richard Paul), 조지 사리디스(George Saridis) 교수 등이 중심이 되어 인텔리전트 머신, 인텔리전트 시스템 및 로보틱스 분야의 연구가 매우 활발했었습니다.

    지금의 인지기술과 당시의 인지기술을 좀 비교해 주실 수 있는지요?
    지금의 인지기술과 그 당시 인지기술을 비교하면 격세지감이 있습니다. 지금은 기술수준이 더욱 정교해지고, 고차원으로 발전하였고, 이를 통해 오픈 액세스 할 수 있는 라이브러리나 툴 들이 많이 풍부해 졌습니다. 인식을 예로 들면, 인식을 위한 강력한 불변의 형태(Invariant Feature)들이 출현하였고 인식 방법들도 부스팅(Boosting), 랜덤 포레스트(Random Forest) 등 보다 효과적이고 다양한 방법들이 제시되고 있고, 또한 3차원 센서의 발달로 세그맨테이션이나 모션 또는 제스처 인식이 매우 수월해지고 있습니다. 그럼에도 불구하고 인지기술은 아직도 갈길이 멀다고 생각합니다. 지능시스템이 하드웨어적인 기계와 심볼릭 프로세스의 지능을 연결하는 시스템이라고 정의한다면 하드웨어적인 기계와 심볼릭 프로세스는 그런대로 안정화된 솔루션이 있는 반면 그것을 연결하는 부분이 아직은 안정화가 안되어 있다고 볼 수 있습니다. 그 두 부분을 연결하는 부분의 핵심은 Perception/Recognition 입니다. Perception/Recognition을 통하여 실제 데이터들이 심볼릭 프로세싱이 가능한 독립체로 변환되기 때문입니다. 이를 '퍼셉추얼 앵커링(Perceptual Anchoring)'이라고 하는데 신뢰성있는 앵커링을 실현하는 것이 아직도 가장 어려운 부분으로 남아있는 것입니다. 이것이 지능시스템의 현재 시급하게 풀어야 할 과제라고 생각합니다.

    미국 항공우주국(NASA) 산하 제트추진연구소(JPL) 책임연구원으로 8년 근무하셨는데 그곳에서는 주로 어느 일을 하셨나요?


    퍼듀에서 박사 학위를 받은 후 처음 선택한 직장이 미국 서던 캘리포니아대학교(USC)입니다. 그 당시, 사실은 NASA 제트추진연구소(JPL)에 먼저 리크루트 되었지만 비자 문제로 USC로 먼저 갔었고 영주권을 받는 데로 NASA JPL로 옮기는 조건이었습니다. 그래서 JPL이 지원하는 프로젝트를 가지고 USC 교수로 있으면서 계속 프로젝트를 수행을 했습니다. 제일 처음 수행했던 과제가 로봇 원격제어(Tele-operation)입니다. 원격으로 떨어져 있는 매니퓰레이터를 직접 보거나 컴퓨터 스크린을 통해 관찰하면서 작업을 하는 기술입니다. 예를 들면 우주정거장에 있는 로봇을 조정해서 나사도 풀거나 조립을 하거나 하는 기술입니다. 그 당시 로봇 원격제어는 조인트 스페이스(Joint Space) 기반의 제어로서 숙련에 상당한 시간이 필요 했었습니다. 제가 한 일은 조인트 스페이스 기반 원격 조정을 카테시안 스페이스(Cartesian Space) 기반 원격조정으로 바꾸어 매우 쉽게 원격조정을 할 수 있도록 하는 기술이었습니다. 그리고, 시간지연이 있더라도 안정되고 효과적으로 원격제어가 가능하도록 제어 시스템을 구성하는 연구를 하였습니다. 특히, 그래픽 시뮬레이션 기술과 접목한 그래픽 오버레이 또는 팬텀 로봇을 통한 시간 지연 하에서의 원격제어 관련 연구도 수행하였습니다. 이 기술은 후에 제가 JPL에서 원격제어 기반 마이크로 서저리(Micro Surgery) 과제에 참여 했을 때 응용이 되었습니다. JPL에서는 화성탐사 로버(Rover)를 위한 지능형 시스템 개발을 리드 하였습니다. 구체적으로는, 로버가 화성의 흙을 채취해서 분석할 수 있는 자율적 과학 탐사 기능의 구현을 담당했습니다. 이 연구는 매우 강력한 지능시스템을 필요로 하는 연구였습니다.

    미국에서 학교를 다니시고 서던캘리포니아 대학에서 15년간 교수도 하시고, NASA에도 근무하셔서 누구보다도 미국을 잘 알고 계실 텐데 미국의 로봇기술이 앞설 수 있는 이유가 어디에 있다고 보시는지요?

    미국이 로봇기술을 선도하는 이유로서는 가 로봇 지능 쪽에 많은 중점을 두었기 때문이 아닌가 생각합니다. 미국의 대학, 연구소 연구는 독창성(Originality)을 굉장히 중요시합니다.
    독창성을 위하여는 부상하는 새로운 분야의 융/복합이 필요할 수 있습니다. 미국은 새로운 컴퓨터 기술, AI, 소프트웨어 기술들이 하드웨어로서의 로봇과 결합하여 창출되는 지능형 로봇 쪽에 무게를 두고 독창적 연구를 계속해 온 결과라고 보여 집니다. 사실 제조업용 로봇은 일본이 상당히 발전되어 있지 않습니까. 미국은 로봇 지능 쪽에 많은 초점을 두고 이를 통한 새로운 가능성을 추구하는 가운데 상당히 많은 강점을 갖게 된 것 같습니다.

    그곳에 근무하시다가 삼성으로 자리를 옮기셨는데 삼성을 택한 이유가 무엇이었나요? 스카웃 되어서 오셨겠지만요.

    기업 연구에 대한 경험이 없어 이를 배우고 또 기업에 기여하고 싶은 심정이 있었습니다. 한편, 사실은 한국에서 성장하고, 대학 교육까지 받은 후, 미국으로 학위하고 그곳에서 계속 일을 하고 있는 것에 대해 우리나라에 빚을 진 심정이 조금 있었습니다. 그런데, 1997년에 우리나라가 IMF 사태가 나면서 이번 기회에 귀국해서 무엇인가 기여를 해야 하지 않을 까 하는 마음도 있었습니다.

    처음 오셨을때부터 삼성 종합기술원의 연구소장으로 오셨던건가요?
    그 당시에 삼성종합연구소에서는 연구소를 섹터(Sector)라고 이름을 붙였어요. 섹터가 기억하기로는 3-4개의 섹터가 있었는데 그 중에 시스템 앤 컨트롤 섹터의 섹터장을 맡아서 했습니다. 제가 맡은 섹터는 시스템에 관련된 기술들, MEMS(Micro Electro Mechanical Systems: 미세전자기계시스템), NEMS(Nano Electro Mechanical Systems), 컴퓨터시스템 등을 담당했습니다.

    6년 정도 삼성종합기술원 연구소장으로 계시다가, 흔히들 이야기하는 삼성이라는 대기업을 박차고 다시 학교로 돌아오셨는데 그 계기가 궁금합니다.


    ▲ 성균관대 일반대학원장 재직시 모습 삼성에서 일할 수 있는 기회를 갖게 된 것은 제 개인적으로 큰 도움이었다고 생각합니다. 미국에서는 학교와 정부 연구소에서 연구의 독창성에 집중하여 연구해 왔지만 기업에서의 연구에 대해서는 잘 모르는 상황이었습니다. 기업에서의 연구를 통해, 연구과제가 고객이 필요로 하는 서비스를 제공할 수 있는 연구인지, 문제를 풀기 위하여 정작 중요한 부분은 무엇인지, 연구결과가 제품개발과 연결되는 과정에서 문제는 없는지 등의 연구방법론적인 패러다임 하에 연구가 체계적으로 이루어지는 것을 배울 수 있었습니다. 기업 근무를 통하여, Originality를 추구하는 아카데미 연구와, 나사같이 미래 지향적 탐색적 연구가 고객 및 제품, 마켓팅이라는 총체적 시스템과 연결되는 실용적인 연구와 합해져서 연구의 깊이와 다양성에 대한 대한 폭넓은 시각을 가질수 있었다는 것이 저한테 큰 도움이었습니다. 대학으로 다시 복귀하게 된 동기는, 기업연구의 장점을 살리되 본래의 개인의 독창적 아이디어에 따라 오리지널하고 미래 지향적인 연구를 지속할 필요가 있었기 때문입니다.

    글로벌 IT기업들의 로봇시장 진출과 맞물려 삼성의 로봇산업 진출에 대해 많은 사람들이 관심을 가지고 있습니다. 또 국내 로봇시장이 커지기 위해서는 삼성과 같은 대기업이 시장에 뛰어 들어야 한다고 이야기 하는데, 어려운 질문이지만 삼성을 좀 알고 있으니 언제쯤 삼성도 로봇산업 진출을 할 수 있을지, 왜 아직도 않하고 있다고 보시는지요.

    기업이 새로운 전략제품을 정하고 시장진출을 계획하는 의사결정은 매우 중요한 것입니다. 이것은 한 기업의 부침에 큰 영향을 주는 것이기 때문입니다. 한번 결정을 하면 경쟁에서 우위를 점할 수 있도록 차별화되고 완성도가 높은 연구개발과 제품개발이 이루어 질 수 있도록 끈기 있는 투자와 관리가 필요합니다. 다시 말하자면, 집중 투입해야 하는 리소스와 노력이 막대한 것입니다. 따라서, 미래를 잘 예측하여 시장에 대한 확신과 경쟁우위에 대한 확신이 있으면 뛰어들 수 있는데 그 의사결정이 사실 쉽지가 않습니다. 제가 알기로는 삼성도 현 주력 제품이 무한정 효자노릇을 할 수 없다는 것은 알고 있어 미래 먹거리 창출을 위한 전략 기술과 제품을 열심히 발굴하고 있는 것으로 알고 있습니다. 지능형 로봇관련 기술은 미래 전략적으로 중요하고 시장이 성장하고 있는 것은 확실한데 규모의 시장이 언제 열릴 것인지는 현재 예측하기가 쉽지 않은 듯 합니다. 하지만, 자동차 시장도 전기 자동차와 무인 자동차의 등장으로 자동차의 로봇 화라는 변화의 큰 흐름 속에 있고, 제조업 분야도 대량생산(Mass Production) 시대에서 대량 맞춤생산(Mass Customization) 시대로 넘어 가면서 종래의 조립라인 개념이 퇴색되면서 고밀도 지능형 로봇 생산 셀들의 집합 개념으로 진화하는 큰 흐름 속에 있고, 더 나아가, Any x 를 실현하는 ICT의 궁극적 목표가 인간의 일상생활 환경을 지능화하여 인간을 육체적, 정신적, 정서적으로 서비스하는 것이라면 그 중심에 지능형 로봇이 존재하는 것은 사실입니다. 이러한 큰 틀에서 생각하면 언젠가는 세계 시장의 중심에 지능형 로봇 관련 제품들이 자리를 차지할 것은 틀림없겠지만 문제는 그 시기가 언제인가 같습니다. 20년 또는 30년 후 라면 기업으로서는 연구개발에 투자를 할 수는 있겠지 마는 시장진출을 위한 사업화 관점의 투자는 많은 검토가 필요할 수밖에 없을 듯합니다.

    취미가 등산과 골프라고 알고 있는데 핸디는 어느 정도 이신지요?

    등산은 자연을 좋아하는 제 취미와 맞고 건강을 위해서 매주 주말에 등산을 합니다. 집과 가까운 광교산을 주로 등산합니다. 골프는 미국에서부터 치기 시작했는데 핸디 보다는 가족들과 즐기는 의미에서 시작했습니다. 한국에서는 핸디를 줄이는 것의 필요성이 증대하여 골프 연습장 에도 가서 연습을 하고 해서 핸디를 줄이려고 하고 잇습니다만, 나이 때문인지 많은 진전은 없습니다. 지금은 90대 초반 정도입니다.


    평생을 로봇 연구를 해 오셨는데 후회는 없으신지요?


    ▲ 우주로봇포럼 회장 당시 강연회에서의 모습 물론 후회는 없습니다. 한국인으로서 처음으로 이 분야의 박사학위를 받았고 IEEE Fellow도 되었지만, 로봇과 지능을 결합하는 새로운 분야에 도전하여 연구를 하고 결과를 얻는 것은 지극히 보람되고 즐거운 일입니다. 후학들에게 조금이나마 자극이 될 수 있었다면 더욱 보람잇는 일이 되겠습니다. 지능형 로봇 분야는 앞으로 해야 할 일도 많고, 아직도 풀어야 할 문제가 많아 상당히 흥미있는 분야라고 생각합니다.

    로봇을 전공하고 싶은 후배들을 위해 해 주고 싶은 말씀이 있다면요...

    먼저 로봇 연구에 즐거움과 의미를 느꼈으면 합니다. 다행히 로봇연구를 하는 많은 학생들이 동기부여가 잘 되어 있는 것 같습니다. 지능형 로봇 연구는 아직도 진행형이기 때문에 결과에 연연하여 모방에 흐르지 말고 독창적 개념을 창출하는 데 초점을 맞춘다면 큰 보람된 결과를 얻을 수 있지 않을까 합니다. 로봇연구는 이론 만으로 완성되는 것이 아니라 실험을 통한 검증과 피드백이 반드시 필요한 분야임으로 이론과 실험과 겸비한 전문가가 될 수 있도록 하면 좋겠습니다.

    로봇정책을 다루는 당국자에게 부탁 하고 싶은 말이 있다면...

    지능형 로봇은 현재 단기적 시장 창출 이라는 관점 보다는 좀 더 미래지향적인 기술 파급효과와 산업화 관점에서 육성정책이 세워지는 것이 바람직 한 것 같습니다. 큰 흐름에서 볼 때, 국방, 우주 등 작업 위험도가 높은 분야의 로봇 화는 물론이고, 제조업 분야도 대량 맞춤생산(Mass Customization)과 맞물려 반ㆍ비정형 환경에서의 검사, 조립, 물류의 자동화 필요성이 점점 증대하고 있고, 자동차 분야도 지능형 자동차를 뛰어넘어 무인자동차 시대로 도전해 나가고 있는 등 지능형 로봇 기술이 여러 분야에서 중요한 역할을 할 것은 자명해 보입니다. 특히, ICT의 발전으로 정보와 지식의 공유가 언제 어디서나 일어나는 스마트 환경 하에서 일상생활에 필요한 다양한 단순 육체노동에서의 해방, 인간과 인터랙션 하면서 물리적으로 또는 감성적으로 인간을 도와주는 도우미 등의 필요성이 더욱 부각될 것 같습니다. 이러한 관점에서 미국과 유럽은 지능형 로봇을 국가 전략기술로 선정하고 투자하고 있습니다. 예를 들면 미국의 국가정보국이 2025년에 미국에 큰 임팩트를 줄 수 있는 6개 기술을 선정했는데, 그 중에 서비스 로봇 기술이 포함되어 있습니다. 한편, 중대형 지능형 로봇 과제들이 종료된 후, 그 결과들이 다음 단계로 연결되어 심화되고 발전되어 완성도가 높아지고 응용 가능성이 확대될 수 있도록 하는 정책적 배려가 강화되었으면 합니다. 최근 로봇 PD 실에서 이미 개발된 기술들을 다른 기술과 융합한다거나 응용수요와 연결할 수 있는 가능성을 보기 위해 주요 연구소들의 현장방문을 시행하고 있는 것은 매우 좋은 현상입니다. 이러한 과제 육성 과정이 좀 더 정책적으로 잘 반영되어 제도화되었으면 합니다.


    아직도 못 이룬 꿈이 라든가 아니면 하고 싶은 연구 분야가 있으신지요?

    연구는 끝이 없는 무한의 추구 같습니다. 그래서 더 결과에 대해 겸손해 져야 하지만, 또한 그 과정이 즐겁고 보람된 것 같습니다. 이런 면에서, 아직도 꿈과 소망을 많이 가지고 있습니다. 특히, 인간 두뇌 및 지능에 대한 근본적 이해야 말로 과학이 추구하는 최후의 프론티어 라고 누가 말했듯이, 인간 지능을 모사하는 지능형 로봇을 실현하기 위하여 향 후 풀어야 할 문제들은 그 문제 자체에 대한 인식이나 이해가 많이 부족한 상태일 수도 있다고 여겨집니다. 사실, 지능형 로봇 기술이 인간 두뇌 및 지능에 대한 보다 깊은 이해와 구현 방법의 돌파구와 맞물려 향후 전혀 예측하지 못한 새로운 패러다임으로 전개될 수 도 있습니다. 예를 들면, 지능을 구현하는 플랫폼의 하드웨어 및 소프트웨어 구조가 PIM(Processor in Memory), 클라우드 컴퓨팅을 포함하는 현 컴퓨팅 환경의 진화된 형태로서 정착될 지, 아니면 인간의 두뇌 구조와 가깝게 자극의 피드포워드(Feedfoward) 경로와 학습의 피드백 경로가 밀접하게 통합된 새로운 구조로서 정착될지, 아니면 이들의 하이브리드 형태로 발전할 지에 따라 지능형 로봇 기술과 형태학(Morphology)의 패러다임이 바뀔 수 있습니다. 이런 것들에 대한 어떤 실마리 같은 것을 풀어낼 수 있다면 지능형 로봇의 미래를 위해 좋은 임팩트를 줄 수 있지 않나 생각해 봅니다. 한편, 점진적으로는, 지금까지 지능시스템 연구소 연구 활동을 통하여 개발해온 원천기술들이 그것으로 끝나는 기술들이 아니고 더 깊이 있게 전개되고 이를 통해 임팩트 있는 원천기술들이 새롭게 파생될 수 있는 것이 이미 예측이 되고 있음으로 이들을 지속적으로 파고 들어가야 될 것 같습니다. 또한, 심부름 서비스가 가능한 차세대 서비스 로봇, 콜택시 서비스가 가능한 공용 개인운송 무인자동차 등은 지속적 업그레이드를 위한 과제발굴과 연구개발이 필요한 시점입니다. 그리고, 그동안 개발된 기술들을 바탕으로, 초소형 3차원 카메라가 장착된 내시경을 만든다거나, 3차원 비전 기술을 지능형 공장 자동화에 응용한다거나, 달 탐사 로버의 장거리 주행에 응용하는 연구도 지속할 예정입니다.


    그러려면 건강 하셔야 할 텐데요, 건강은 좋으신지요?
    건강은 현재 문제가 없습니다. 언제까지 건강이 잘 받쳐 줄는지 모르겠지만 건강이 잘 유지되도록 여러모로 도와주고 있는 집사람에게 감사하고 싶습니다.

    그럼 연구소 구경을 좀 시켜 주시면 고맙겠습니다. 장시간 인터뷰에 응해 주셔서 감사합니다. ▒ 조규남 기자


    [이석한 교수 주요 약력]

    - 1968 ~ 1972 서울대 전기공학 학사
    - 1972 ~ 1974 서울대 대학원 전기공학 석사
    - 1978 ~ 1982 미국 퍼듀 대학교 대학원 전기공학 박사
    (로보틱스, Machine Perception 전공)
    - 1983 ~ 1997 미국 남가주대 (USC) 교수 (겸직)
    - 1990 ~ 1997 미국 JPL/NASA 책임연구원
    - 1995 한국과학기술원 (KAIST) 초빙교수
    - 1998 ~ 2003 삼성종합기술원 연구소장, Chief Research Officer(전무)
    - 2002 국가기술지도 (NTRM) 기획단 단장
    - 2004 ~ 2007 IEEE Robotics and Automation Society 부회장 (2회 선출),
    Industrial Activity Board 창립의장
    - 2004 Editor-in-Chief/Founding Editor-in-Chief Journal of Intelligent Service Robotics, Springer
    - 2003 ~ 2014 성균관대 정보통신공학부 전자전기공학전공 교수, 지능시스템연구소장 겸임
    - 2007 ~ 2013 미국 조지아텍 겸임교수
    - 2010 ~ 현재 우주로봇 포럼 회장
    - 2012 ~ 현재 국방무인로봇 지상분과 위원장/국방무인로봇 포럼회장
    - 2011 ~ 2013 성균관대 일반대학원장
    - 2014 ~ 현재 성균관대학교 행단석좌 교수


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