목차
- 로봇 모방학습은 어떻게 이루어지나
- 사람이 보여준 동작을 데이터로 만드는 과정
- 학습한 동작이 실제 환경에서 달라질 수 있는 이유
- 모방학습에서 반복적인 데이터 수집이 중요한 이유
- 학습 결과는 어떻게 확인하나
- 모방학습 로봇에서 살펴보는 본시스템즈의 구동 기술
- 모방학습으로 로봇이 동작을 익히는 과정을 정리하며
사람은 다른 사람이 하는 행동을 보고 따라 하면서 새로운 동작을 익힐 수 있습니다. 로봇 분야에서도 사람이 수행하는 작업을 기록하고, 이를 바탕으로 로봇이 비슷한 작업을 수행하도록 학습하는 방법이 활용되고 있습니다. 이를 모방학습이라고 합니다.
로봇 모방학습에서는 사람이 물체를 집거나 옮기는 과정에서 나온 정보를 학습 데이터로 활용합니다. 이후 로봇은 학습한 내용을 바탕으로 주어진 상황에서 어떤 동작을 해야 하는지를 결정합니다.
하지만 사람이 보여준 동작을 기록했다고 해서 로봇이 바로 같은 작업을 수행할 수 있는 것은 아닙니다. 물체의 위치가 달라지거나 시작 자세가 바뀌는 등 학습할 때와 다른 조건이 생길 수 있기 때문입니다. 따라서 데이터를 모으고 학습한 뒤 실제 로봇에서 동작을 확인하고, 부족한 부분을 다시 보완하는 과정이 반복됩니다.
이 글에서는 모방학습이 어떤 방식으로 로봇의 동작 학습에 활용되는지와 데이터 수집부터 실제 움직임으로 이어지기까지 어떤 과정을 거치는지 살펴봅니다.
로봇 모방학습은 어떻게 이루어지나
모방학습은 사람이 수행한 동작을 로봇의 학습 데이터로 활용하는 방식입니다. 로봇에게 모든 움직임을 하나씩 규칙으로 입력하기보다 실제 작업 과정에서 나온 정보를 바탕으로 필요한 행동을 학습하도록 구성합니다.
예를 들어 로봇이 물체를 집어 다른 위치로 옮기는 작업을 학습한다고 생각해 볼 수 있습니다. 사람이 해당 작업을 수행하는 동안 물체의 위치와 로봇의 움직임 등 필요한 정보를 기록하고, 이를 학습에 활용합니다.
이 과정에서 중요한 것은 최종적으로 물체를 옮겼다는 결과만 기록하는 것이 아닙니다. 물체에 접근하고, 잡고, 이동하고, 내려놓는 과정까지 여러 동작이 이어지기 때문에 각 단계에서 로봇이 어떤 상태였고 어떻게 움직였는지를 함께 다뤄야 합니다.
모방학습은 특히 사람이 쉽게 수행하지만 모든 상황을 규칙으로 작성하기 어려운 작업에서 활용할 수 있습니다. 물체의 위치나 방향이 조금씩 달라지는 작업에서는 발생할 수 있는 모든 상황을 미리 정해 두기 어렵기 때문입니다.
따라서 모방학습에서는 사람이 보여준 동작을 학습의 출발점으로 활용하고, 실제 로봇에서 작업을 수행하면서 필요한 데이터를 계속 보완하는 방식으로 접근할 수 있습니다.
사람이 보여준 동작을 데이터로 만드는 과정
모방학습을 시작하려면 먼저 사람이 수행하는 작업을 기록해야 합니다. 어떤 정보를 얼마나 수집할지는 로봇이 수행해야 하는 작업에 따라 달라질 수 있습니다.
중요한 것은 같은 작업이라도 하나의 조건만 기록하지 않는 것입니다. 실제 환경에서는 물체의 위치나 방향, 로봇의 시작 자세 등이 달라질 수 있기 때문입니다.
예를 들어 컵을 집는 동작을 학습한다면 항상 같은 위치에 놓인 컵만 다루기보다 위치나 방향이 조금씩 다른 상황도 함께 고려할 수 있습니다. 이렇게 다양한 조건을 학습 데이터에 포함하면 로봇이 실제 작업에서 마주할 수 있는 상황을 더 폭넓게 다룰 수 있습니다.
수집한 데이터를 정리하는 과정도 필요합니다. 작업이 중간에 멈춘 기록이나 사용하기 어려운 데이터가 포함되어 있는지 살펴보고, 어떤 조건에서 수집한 데이터인지 구분해 두는 것이 좋습니다.
데이터가 많아질수록 이러한 관리가 중요해집니다. 어떤 작업을 어떤 조건에서 기록했는지 정리되어 있어야 학습 결과가 기대와 다를 때 사용한 데이터를 다시 확인할 수 있기 때문입니다.
모방학습에서 데이터 수집은 한 번으로 끝나는 작업이라기보다 학습 결과를 확인하면서 필요한 부분을 추가하는 과정으로 볼 수 있습니다.
학습한 동작이 실제 환경에서 달라질 수 있는 이유
사람이 보여준 동작을 학습한 로봇이라도 실제 작업에서는 학습 데이터와 다른 상황을 만날 수 있습니다.
예를 들어 물체가 학습 당시보다 조금 다른 위치에 있거나 로봇의 시작 자세가 달라질 수 있습니다. 작업 도중 물체가 움직이거나 주변 환경이 바뀌는 경우도 생각할 수 있습니다.
이러한 차이는 하나의 동작으로 끝나는 작업보다 여러 동작이 이어지는 작업에서 더욱 중요합니다. 앞 단계의 움직임이 달라지면 다음 단계에서 로봇이 바라보는 상황도 달라지기 때문입니다.
물체를 잡는 과정에서 위치가 조금 어긋났다면 이후 물체를 들어 올리거나 이동하는 동작도 처음 학습했던 상황과 달라질 수 있습니다. 따라서 모방학습에서는 학습된 동작을 실제 로봇에서 수행해 보고 어느 조건에서 작업이 달라지는지를 확인하는 과정이 필요합니다.
모방학습에서 반복적인 데이터 수집이 중요한 이유
로봇이 어떤 상황에서 원하는 동작을 수행하지 못할지는 실제로 움직여 보기 전까지 모두 알기 어렵습니다. 그래서 모방학습에서는 학습 결과를 실제 로봇에 적용해 보고 부족한 조건을 찾는 과정이 중요합니다.
처음에는 비교적 단순한 조건에서 데이터를 수집할 수 있습니다. 이후 로봇의 동작을 확인하면서 물체의 위치나 시작 자세 등 조건을 조금씩 넓혀 갈 수 있습니다.
이때 모든 데이터를 무작정 늘리는 것보다 로봇이 어려움을 겪는 상황을 찾아 해당 조건의 데이터를 보완하는 방식으로 접근할 수 있습니다.
데이터를 추가할 때는 이전 데이터와 구분해서 관리하는 것도 중요합니다. 어느 시점에 어떤 조건을 추가했는지 정리해 두면 새로운 학습 결과가 이전과 어떻게 달라졌는지 확인하기 쉽습니다.
작업 결과가 기대와 다르게 나타난 경우에도 해당 기록을 바로 버리기보다 어떤 상황에서 발생했는지를 확인할 수 있습니다. 물체에 접근하는 단계에서 문제가 발생했는지, 물체를 잡는 과정인지, 이동이나 내려놓는 과정인지 구분하면 이후 어떤 데이터를 보완해야 하는지도 보다 구체적으로 정리할 수 있습니다.
이런 과정을 반복하면서 로봇이 학습하는 작업 조건도 점차 넓어질 수 있습니다.
학습 결과는 어떻게 확인하나
모방학습의 결과를 확인할 때는 학습 과정에서 나온 수치만 보는 것이 아니라 실제 로봇이 목표로 한 작업을 수행할 수 있는지를 함께 살펴봐야 합니다.
예를 들어 물체를 옮기는 작업이라면 물체에 접근하는 것만으로 작업이 완료되는 것은 아닙니다. 물체를 잡고 이동한 뒤 정해진 위치에 내려놓는 과정까지 이어져야 합니다.
같은 조건에서 작업을 여러 번 수행해 보는 것도 필요합니다. 한 번 성공한 결과만으로 판단하기보다 반복했을 때 어떤 상황에서 결과가 달라지는지를 확인해야 하기 때문입니다.
학습할 때 사용하지 않았던 조건을 일부 적용해 보는 방법도 있습니다. 물체의 위치를 바꾸거나 시작 자세를 다르게 했을 때 로봇이 어떻게 움직이는지를 확인하면 학습한 동작을 어느 범위까지 적용할 수 있는지 살펴볼 수 있습니다.
작업이 제대로 이루어지지 않은 경우에는 실패했다는 결과만 남기기보다 어느 단계에서 동작이 달라졌는지를 기록하는 것이 좋습니다. 이러한 기록은 다음 데이터 수집과 학습에서 무엇을 보완해야 하는지를 판단하는 자료가 됩니다.
모방학습 로봇에서 살펴보는 본시스템즈의 구동 기술
모방학습을 활용하는 로봇은 사람이 보여준 작업을 학습하고, 이후 실제 로봇에서 같은 작업을 여러 차례 수행하며 결과를 확인합니다. 이 과정에서는 로봇의 팔과 다리, 손목 등 여러 관절이 반복적으로 움직이게 됩니다.
본시스템즈는 이러한 로봇 관절에 적용할 수 있는 사이클로이드 감속기 BSR과 액추에이터 BCSA를 개발하고 있습니다.
모방학습을 적용한 로봇에서 구동부를 검토할 때는 단순히 하나의 동작을 수행할 수 있는지만 보는 것이 아니라 학습과 평가 과정에서 반복되는 관절 움직임을 함께 고려해야 합니다. 각 관절에서 필요한 동작과 하중, 사용할 수 있는 공간을 정리한 뒤 이에 맞는 감속기나 액추에이터를 선정하는 과정이 필요합니다.
특히 휴머노이드나 로봇 팔처럼 여러 관절이 가까운 위치에 배치되는 구조에서는 구동부의 크기가 전체 로봇 설계와 연결됩니다. BCSA는 얇고 컴팩트한 구조로 설계되어 설치 공간이 제한된 로봇 관절에서 구동부 배치를 검토할 때 활용할 수 있습니다.
중공 구조가 적용된 제품은 관절 내부의 배선 설계에서도 활용할 수 있습니다. 여러 관절을 따라 전원선과 신호선 등이 이어지는 로봇에서는 구동부와 함께 케이블이 지나갈 공간을 구성해야 하기 때문에 중공 공간을 배선 경로로 사용하는 방안을 검토할 수 있습니다.
본시스템즈의 액추에이터에는 Pinless 구조가 적용되어 있습니다. Pinless 구조는 기존 핀 구성에서 필요했던 일부 결합 요소를 줄여 감속기 내부 구조를 보다 단순하게 구성한 것이 특징입니다. 이를 통해 사이클로이드 제품의 조립 편의성을 높이고 제품 생산과 양산 대응을 고려한 구조로 활용할 수 있습니다.
모방학습을 적용하는 로봇에서도 구동부의 구조적 특징만으로 제품을 선정할 수는 없습니다. 학습하려는 작업과 관절의 동작 범위, 하중, 설치 공간 등을 먼저 확인하고 각 BSR과 BCSA 모델의 공식 제품 자료를 기준으로 적합한 제품을 검토해야 합니다.
모방학습으로 로봇이 동작을 익히는 과정을 정리하며
모방학습은 사람이 수행한 동작을 기록하고, 이를 바탕으로 로봇이 필요한 행동을 학습하도록 하는 방법입니다.
처음 수집한 데이터만으로 모든 상황을 다루기는 어렵기 때문에 실제 로봇에서 학습 결과를 확인하고, 동작이 잘 이루어지지 않는 조건을 찾아 데이터를 다시 보완하는 과정이 중요합니다.
따라서 모방학습은 한 번의 데이터 수집과 학습으로 끝나는 방식보다 데이터를 모으고 학습한 뒤 실제 동작을 확인하는 과정을 반복하는 형태로 이해하는 것이 좋습니다.
모방학습 기술이 다양한 로봇 작업에 활용될수록 학습 데이터와 소프트웨어뿐 아니라 이를 실제 움직임으로 구현하는 하드웨어를 함께 설계하는 관점도 중요해질 것입니다.
F.A.Q
로봇 모방학습이란 무엇인가요?
모방학습은 사람이 수행한 동작을 기록하고 이를 로봇의 학습 데이터로 활용하는 방법입니다. 사람이 물체를 잡거나 옮기는 작업을 수행하면 로봇은 해당 과정에서 수집한 정보를 바탕으로 비슷한 상황에서 필요한 행동을 학습할 수 있습니다. 실제로 어떤 데이터를 사용하고 어떻게 학습하는지는 로봇의 구조와 수행할 작업에 따라 달라질 수 있습니다.
모방학습은 사람이 한 번 보여주면 바로 동작을 배울 수 있나요?
일반적으로 하나의 시연만으로 다양한 상황을 모두 다루기는 어렵습니다. 물체의 위치나 방향, 로봇의 시작 자세가 바뀌면 처음 기록한 데이터와 다른 조건이 만들어질 수 있기 때문입니다. 따라서 여러 조건에서 데이터를 수집하고 실제 로봇의 동작을 확인하면서 필요한 데이터를 추가하는 과정이 함께 이루어질 수 있습니다.
모방학습과 로봇 하드웨어는 어떤 관계가 있나요?
모방학습으로 결정된 행동은 최종적으로 로봇의 관절 움직임으로 구현됩니다. 따라서 소프트웨어 학습뿐 아니라 관절이 수행해야 하는 동작과 하중, 구동부를 설치할 공간, 배선 구조 등을 함께 살펴봐야 합니다. 특히 여러 관절을 사용하는 로봇에서는 각 관절의 조건에 맞는 감속기와 액추에이터를 검토하는 과정이 필요합니다.
모방학습을 적용하는 로봇에서는 어떤 구동부를 검토해야 하나요?
먼저 학습하려는 작업에서 각 관절이 어떤 움직임을 수행하는지와 필요한 하중을 확인해야 합니다. 여기에 구동부가 들어갈 공간과 배선, 출력측 부품의 구조를 함께 살펴보면 감속기나 액추에이터를 검토할 기준을 정할 수 있습니다. 실제 제품 선정은 적용하려는 제품의 공식 사양과 로봇의 관절 조건을 비교해 진행하는 것이 중요합니다.
참고자료
1. 한국로봇산업진흥원(KIRIA) – https://www.kiria.org
2. 한국로봇융합연구원(KIRO) – https://www.kiro.re.kr
3. 한국기계연구원 – https://www.kimm.re.kr