저를 포함한 여러 교수님, 선생님
그리고 학생들과 함께 힘써서
미래의 아이언 맨과 토니 스타크가
우리 대학의 메카트로닉스 전공에서
나오기를 기대합니다.
메카트로닉스란 기계공학과 전기전자공학을 아우르는 분야로, 저는 그중에서도 로봇을 공부해 우리 대학의 메카트로닉스 전공에 오게 됐습니다.
현대자동차에서 인수한 Boston Dynamics 사의 로봇이 험한 지형을 사람처럼 뛰어다니고 단체로 춤을 추며 심지어는 재주를 넘고 두 발로 착지하는 세상에 살고 있습니다. 어쩌면 가장 거대한 규모를 가졌다는 인력 시장을 인공지능 로봇이 대체하는 것을 우리 생애에 목격할 수 있을까요? 오늘은 그중에서도 많은 이들에게 로봇에 대한 환상을 심어주어 공학자들을 고통스럽게 만드는 주범이자 근력 보조 로봇의 일종인 아이언 맨에 대해 이야기해 볼까 합니다.
사람의 동작을 측정할 수 있는 기술은 이미 많이 개발됐습니다. 모션 캡쳐를 사용하면 몸의 여러 부위에 반사 마커를 부착하고 이를 특수한 카메라로 촬영해서 마커의 정확한 3차원 위치를 측정함으로써 사람의 동작을 측정할 수 있습니다. 또 다른 방법으로는 생체 전기 신호를 이용하는 방법이 있습니다. 이 방법은 모션 캡쳐와는 다르게 실제로 사람이 동작을 수행하지 않더라도 그 생각이나 의도 수준에서 이를 알아챌 수 있다는 장점을 지닙니다.
이러한 기술을 가장 필요로 하는 분야는 인공 의수나 의족과 같이 로봇으로 신체 일부를 대체하는 장치입니다. 왜냐하면 이미 잃어버린 부위의 동작은 모션 캡쳐로는 측정할 수 없기 때문입니다. 그래서 생체 신호를 통해 간접적으로 잃어버린 부위에 대한 동작 의도를 인식하고 로봇이 대신해 동작을 수행하도록 합니다.
생체에서 발생하는 전기 신호에는 여러 종류가 있습니다. 그중에서도 피부 표면에서 측정할 수 있는 생체 전기 신호들로는 대표적으로 심전도(electrocardiogram, ECG), 뇌전도(electroencephalogram, EEG) 그리고 근전도(electromyogram, EMG)가 있습니다. 이들은 이름에서 알 수 있다시피 각각 심장, 뇌 그리고 근육에서 발생하는 전기 신호들입니다. 이 신호들은 모두 세포가 활동하며 발생하는 활동 전위를 피부 표면에서 동일한 원리로 측정합니다.
입는 로봇이나 인공 의수 등을 제어하는 데 있어서 가장 많이 사용되는 생체 전기 신호는 근전도 입니다. 근전도는 근육이 활성화되면서 발생하기 때문에 이 신호를 이용해서 근육이 만들어 내는 힘이나 관절의 각도, 속도, 내지는 제스처 등을 알아내고자 하는 노력들이 이뤄져 왔습니다. 특히 이를 위해서는 인공지능의 머신러닝이나 딥러닝 기술을 활용해야 합니다. 지금 이 신호가 어떤 동작에 대한 정보나 의도를 의미하는지 알아내는 모델이 필요하기 때문입니다. 사용자로부터 동작에 대한 학습 데이터를 구축하고 우리가 설계한 모델을 학습시켜서 현재 신호가 어떤 동작인지를 맞추도록 하는 것입니다.
어찌 보면 로봇은 공학에서 종합 예술과도 같습니다. 우리가 꿈꾸는 로봇을 만들기 위해서는 로봇을 실제로 설계하고 제작해 원하는 대로 제어하는 기계공학, 생체 신호를 포함한 여러 가지 신호를 측정하고 처리하는 전기
전자공학 그리고 여러 신호를 통해 사용자의 요구나 주변 상황 등을 인식하는 인공지능과 같은 컴퓨터공학 기술들이 융합된 분야입니다. 메카트로닉스 전공이 나아가고자 하는 방향을 정확히 가리키고 있기도 합니다.
저를 포함한 여러 교수님, 선생님, 그리고 학생들과 함께 힘써서 미래의 아이언 맨과 토니 스타크가 우리 대학의 메카트로닉스 전공에서 나오기를 기대합니다.
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