년 1분기 AI 및 로봇 연구 동향

1. 서론

2007년 1분기는 인공지능(AI) 및 로봇공학 역사에서 중요한 분기점으로 기록된다. 이 시기는 딥러닝 혁명이 본격화되기 직전의 활발한 연구 활동이 펼쳐졌던 때로, 두 가지 핵심적인 연구 흐름이 두드러졌다. 하나는 인간 중심 환경에서의 AI 기술을 실용적으로 적용하려는 시도였고, 다른 하나는 AI의 근본적인 난제를 해결하기 위한 이론적 탐구의 지속이었다. 본 보고서는 이 시기에 발표된 주요 연구 성과들을 심층적으로 분석한다. 2007년 1분기는 인간-로봇 상호작용(Human-Robot Interaction, HRI) 분야가 성숙하기 시작하고, 동시에 기호주의적 상식 추론(Commonsense Reasoning)이라는 오랜 과제가 재조명되며 활발히 연구되었던 결정적인 시기였음을 논증하고자 한다.

이 시기의 핵심적인 특징은 두 가지 주요 연구 동력 사이의 생산적인 긴장 관계에서 찾을 수 있다. 첫째, 로봇 시스템의 기술적 정교화는 인간 사회의 동역학에 대한 깊은 이해를 요구했고, 이는 HRI와 사회적 보조 로봇공학(Socially Assistive Robotics)을 연구의 최전선으로 이끌었다.1 둘째, 복잡한 인간 환경으로의 진출은 기존 AI 기술의 명백한 한계를 드러냈으며, 이는 역설적으로 상식 추론과 같은 근본적인 문제에 대한 연구를 다시 활성화시키는 계기가 되었다.4 결과적으로 이 시기는 체화된 에이전트(embodied agent)와 비정형화된 인간 세계 사이의 간극을 메우려는 향후 10년간의 로봇공학 연구의 기틀을 마련했다.

이러한 배경을 바탕으로, 본 보고서는 주제별로 구성된다. 먼저 사회적 보조 로봇공학의 부상을 조명하고, 이와 병행하여 진행된 핵심 AI 원리 연구를 심층 분석한다. 이후 물리적 로봇 제어 기술의 발전을 살펴보고, 마지막으로 미래 로봇공학의 지형을 바꾼 핵심 플랫폼의 탄생 과정을 추적하며 마무리한다. 2007년 1분기의 가장 중요한 거시적 동향은 AI 연구가 체화/상호작용 응용 분야와 추상/논리 기반 분야로 양분화된 현상이다. 이는 단순한 분리가 아니라 상호 보완적인 긴장 관계였다. HRI 분야에서 마주한 실질적인 도전 과제들, 예를 들어 인간의 의도를 예측하는 문제는, 상식 추론과 같은 이론적 연구에 구체적인 문제 정의를 제공하는 역할을 했다. 이 시기의 연구 발표들은 개별적인 성과가 아니라, 응용이 이론의 필요성을 촉발하고 다시 이론이 응용의 발전을 이끄는 거대한 피드백 루프의 일부였던 것이다. 예를 들어, 3월에 개최된 두 주요 학술 행사인 HRI 2007과 AAAI 봄 심포지엄은 이러한 양상을 명확히 보여준다.1 HRI 2007의 주제 “팀원으로서의 로봇“은 본질적으로 응용 지향적이고 상호작용에 초점을 맞춘다.1 반면, AAAI 심포지엄에서는 “사회적 보조 로봇공학“이라는 응용 분야와 “상식 추론의 논리적 형식화“라는 이론 분야가 동시에 다루어졌다.2 로봇이 인간의 “팀원” 역할을 수행하기 위해서는 사회적 지능, 즉 일종의 상식이 필수적이다. 보조 로봇공학 심포지엄은 바로 이 응용 영역을 다루었고, 존 매카시(John McCarthy)에게 헌정된 상식 추론 심포지엄은 그러한 지능의 이론적 기반을 기호 논리학적 관점에서 탐구했다.7 이 두 행사의 동시 개최는 당시 학계가 HRI라는 응용의 최전선을 확장하면서, 동시에 이러한 확장이 기존 이론의 한계를 드러내고 있음을 인지하고 있었다는 사실을 보여준다. 즉, 더 나은 “팀원” 로봇에 대한 요구가 상식 추론 연구의 필요성을 명확하고 시급한 과제로 부상시킨 것이다. 이는 당시 AI 연구가 응용과 이론 사이의 역동적인 상호작용 속에서 발전하고 있었음을 시사한다.

2. 인간과의 공존을 향하여 - 소셜 및 보조 로봇공학의 약진

2007년 1분기는 로봇이 산업 현장을 넘어 인간의 일상 공간으로 들어오기 위한 기술적, 개념적 토대를 마련한 시기였다. 특히 인간과의 사회적 상호작용을 핵심 과제로 삼는 소셜 로봇공학과 인간의 활동을 돕는 보조 로봇공학 분야에서 주목할 만한 진전이 있었다. 이 시기의 연구들은 로봇을 단순한 기계적 도구가 아닌, 인간과 협력하고 공존하는 사회적 행위자로 간주하는 패러다임의 전환을 명확히 보여주었다.

2.1 HRI 2007: “팀원으로서의 로봇” 패러다임의 확립

2007년 3월 개최된 제2회 ACM/IEEE 인간-로봇 상호작용 국제 컨퍼런스(HRI 2007)는 HRI가 독립적이고 중요한 연구 분야로 자리매김했음을 알리는 신호탄이었다.1 “팀원으로서의 로봇(Robot as Team Member)“이라는 컨퍼런스 주제는 기존의 “도구로서의 로봇(robot as tool)“이라는 은유를 넘어서는 패러다임의 전환을 명시적으로 선언한 것이었다. 이 새로운 관점은 탐색 및 구조, 의료, 과학 탐사 등 복잡한 영역에서 인간과 로봇 간의 협응, 사회적 동역학, 그리고 팀워크를 핵심 연구 과제로 설정했다.11

이러한 변화는 발표된 주요 논문들에서 구체적으로 나타났다. 예를 들어, Hoffman과 Breazeal의 “인간-로봇 팀워크에 대한 예측적 행동의 효과(Effects of anticipatory action on human-robot teamwork)” 연구는 로봇의 선제적인 행동이 팀의 효율성과 상호작용의 유창성에 미치는 영향을 정량적으로 분석하고, 인간이 로봇을 어떻게 인식하는지에 대한 통찰을 제공했다.13 이는 HRI 성능을 평가하는 데 있어 심리학적, 사회학적 지표의 중요성을 부각시킨 연구였다. 또한 Gockley 연구팀의 “소셜 로봇을 위한 자연스러운 인간 추종 행동(Natural person-following behavior for social robots)“은 사회적 항법(social navigation)의 근간을 이루는 핵심 기술을 다루었다.13 이 연구들은 단순히 기술적 성공 여부를 넘어, 인간이 자연스럽고 편안하게 받아들일 수 있는 상호작용을 설계하기 위한 측정 가능하고 심리학에 기반을 둔 접근법으로의 전환을 보여주었다.

HRI 2007의 또 다른 중요한 특징은 심리학, 인지과학, 인간-컴퓨터 상호작용(HCI) 등 다양한 학문 분야의 연구자들이 참여한 학제간 연구의 장이었다는 점이다.1 이는 HRI가 단순히 공학적 문제 해결을 넘어 인간에 대한 깊은 이해를 필요로 하는 복합적인 분야임을 명확히 한 것이다.

2.2 AAAI 봄 심포지엄: 사회적 보조 로봇공학의 다각적 탐구

같은 시기인 3월 말에 열린 AAAI 2007 봄 심포지엄 시리즈는 사회적 보조 로봇공학(Socially Assistive Robotics) 분야의 연구가 얼마나 다각적으로 확장되고 있는지를 보여주는 중요한 행사였다.2 이 심포지엄에서는 다양한 대상과 목적을 가진 보조 로봇 기술들이 발표되었다.

아동을 대상으로 한 연구에서는 Francois Michaud 연구팀의 “보조 기술과 아동-로봇 상호작용(Assistive Technologies and Child-Robot Interaction)“이 주목받았다.16 이 연구는 로봇을 활용하여 자폐 스펙트럼 장애와 같은 발달 장애를 가진 아동들의 사회적 참여를 유도하고 치료적 효과를 거둘 수 있는 가능성을 탐색했다. 이는 HRI가 치료 및 교육 분야에서 중요한 역할을 할 수 있음을 시사하는 연구였다.

고령자 및 장애인을 위한 기술 개발 또한 활발히 이루어졌다. Rachel Gockley의 “소셜 로봇을 위한 공간 기술 개발(Developing Spatial Skills for Social Robots)” 연구는 노인들의 보행 패턴을 관찰하여 로봇이 인간 사회의 관습에 맞는 자연스러운 항법 기술을 개발해야 함을 강조했다.16 Joelle Pineau와 Amin Atrash가 발표한 “스마트휠러(SmartWheeler)“는 새로운 HRI 모델을 실험하기 위한 로봇 휠체어 테스트베드를 제시하며, 이동 보조 기기가 사용자와 어떻게 지능적으로 상호작용할 수 있는지에 대한 청사진을 그렸다.16

더 나아가, 이 심포지엄에서는 성공적인 보조 로봇을 구현하기 위한 핵심적인 사회적 능력에 대한 근본적인 탐구도 이루어졌다. Adriana Tapus와 Maja Matarić의 “사회적 보조 로봇공학에서의 공감 모방(Emulating Empathy in Socially Assistive Robotics)“과 Candy Sidner와 Chris Lee의 “휴머노이드 로봇에 의한 관계 형성의 시작(The Initiation of Engagement by a Humanoid Robot)“과 같은 연구들은 로봇이 단순히 물리적인 과업을 수행하는 것을 넘어, 사용자와 정서적 유대를 형성하고 사회적 관계를 시작하는 능력의 중요성을 역설했다.16 이러한 연구들은 보조 로봇공학이 기계공학을 넘어 사회인지 및 감성 컴퓨팅의 영역으로 확장되고 있음을 보여주었다.

2.3 기술적 실증: 혼다 아시모와 MIT 도모

이러한 학술적 논의는 실제 로봇 플랫폼의 기술적 진보를 통해 구체화되었다. 2007년 1분기, 혼다의 아시모(ASIMO)와 MIT의 도모(Domo)는 당시 소셜 및 보조 로봇공학 기술의 최첨단을 보여주는 대표적인 사례였다.

혼다는 2007년 초, 아시모의 지능 기술에 있어 괄목할 만한 발전을 발표했다.19 주요 성과는 다음과 같다. 첫째, 다중 로봇 협응 시스템을 통해 여러 대의 아시모가 각자의 위치와 배터리 잔량을 고려하여 효율적으로 업무를 분담할 수 있게 되었다.19 이는 서비스 환경에서의 실질적인 로봇 운용 가능성을 한 단계 끌어올린 중요한 기술이었다. 둘째, 인간 환경에서의 자율 항법 능력이 크게 향상되었다. 아시모는 이제 마주 오는 사람의 움직임을 예측하고 경로를 양보할 수 있게 되었는데, 이는 인간과 로봇이 안전하게 공존하기 위한 필수적인 기능이다.19 셋째, 자율 충전 기능이 도입되어 로봇이 스스로 충전 스테이션을 찾아가 배터리를 충전함으로써 지속적인 운용이 가능해졌다.19

한편, MIT CSAIL에서는 2007년 1월 Aaron Edsinger가 박사 학위 논문을 통해 휴머노이드 로봇 도모(Domo)의 개발 과정을 상세히 공개했다.22 “인간 환경에서의 로봇 조작(Robot Manipulation in Human Environments)“이라는 제목의 이 연구는 인간과의 협력 및 일상 사물의 구조적 특징 활용에 초점을 맞추었다. 도모의 설계 철학과 제어 전략은 HRI 2007 및 AAAI 심포지엄에서 논의된 연구 주제들을 실제 하드웨어로 구현한 구체적인 사례로서, 이론과 실제가 어떻게 상호작용하며 발전하는지를 잘 보여주었다.

이 시기의 연구들은 로봇공학의 평가 기준에 있어 중요한 변화를 시사한다. 과거에는 로봇의 성능이 주로 과업 기반 프로그래밍(task-based programming)의 성공 여부, 즉 ’무엇을 했는가’에 초점을 맞추어 평가되었다. 예를 들어, 물체를 성공적으로 집었는지가 중요했다. 그러나 2007년 1분기의 연구들은 행동 기반 상호작용(behavior-based interaction)으로의 전환을 보여준다. 이제는 ’인간의 사회적 맥락 속에서 어떻게 그 과업을 수행했는가’가 중요한 평가 척도가 되었다. 예를 들어, 인간의 개인 공간을 침범하지 않고, 상대방의 필요를 예측하며 물체를 집어 드는 방식이 중요해진 것이다. 이는 로봇공학이 순수한 기계 및 운동학의 문제를 넘어, 사회인지와 심리학의 영역으로 추상화 수준을 한 단계 끌어올렸음을 의미한다. HRI 및 AAAI 심포지엄에서 발표된 “예측적 행동”, “자연스러운 인간 추종”, “공감 모방“과 같은 주제들과 혼다 아시모의 “마주 오는 사람 피하기” 기능은 모두 이러한 변화를 뒷받침한다.13 이 기능들은 순수한 기계적 과업이 아니라, 상대방의 의도에 대한 모델링, 사회적 규범 준수, 고차원적 인지 개념의 구현을 요구한다. 따라서 로봇의 행동이 기술적 지표(과업 완료 시간, 에너지 효율 등)뿐만 아니라, 사회적 및 심리학적 지표(팀워크의 유창성, 지능에 대한 인식, 사회적 수용성 등)에 의해 평가되기 시작했다는 점은 로봇공학 문제 자체의 정의가 근본적으로 변화하고 있었음을 보여주는 증거이다.

3. 지능의 근원을 탐구하다 - 상식 추론과 핵심 AI 연구

인간과 공존하는 로봇에 대한 요구가 커질수록, AI의 근본적인 한계, 즉 ’상식’의 부재는 더욱 명확한 도전 과제로 부상했다. 2007년 1분기는 이러한 문제에 정면으로 맞서기 위한 이론적 탐구가 활발히 이루어졌던 시기였다. 특히 기호주의적 접근법에 기반한 상식 추론 연구가 중요한 위치를 차지했으며, 동시에 확률적 추론, 탐색, 학습 등 핵심 AI 알고리즘 분야에서도 꾸준한 발전이 이어졌다.

3.1 AAAI 봄 심포지엄: 상식 추론 연구의 현주소

2007년 AAAI 봄 심포지엄의 일환으로 개최된 제8회 상식 추론의 논리적 형식화 국제 심포지엄(8th International Symposium on Logical Formalizations of Commonsense Reasoning)은 이 분야 연구의 현주소를 가늠할 수 있는 중요한 행사였다. 특히 이 심포지엄은 AI 분야의 선구자이자 상식 추론 연구의 창시자인 존 매카시의 80세 생일을 기념하는 특별 행사로 기획되어, 그가 제시했던 거대 담론을 되짚어보고 미래 방향을 모색하는 의미 있는 자리였다.7

심포지엄에서 발표된 논문들은 여전히 논리 기반의 기호주의적 접근법이 상식 추론 연구의 주류를 이루고 있음을 보여주었다.5 주요 연구 주제는 행동 논리(action logics), 비단조 추론(non-monotonic reasoning), 믿음 변화(belief change), 그리고 맥락(context)과 협응(coordination)에 대한 형식 이론 등이었다. 예를 들어, Ghaderi 연구팀의 “협응과 공동 능력에 대한 논리 이론(A Logical Theory of Coordination and Joint Ability)“과 Hayes의 “맥락적 부분론(Context Mereology)“과 같은 연구는 복잡한 상황을 논리적으로 모델링하려는 시도를 대표한다.6

이러한 연구 흐름은 지능이 세계에 대한 충분히 풍부한 논리적 이론을 구축하고 그 위에서 추론을 수행함으로써 달성될 수 있다는 기호주의 AI 패러다임에 대한 강한 믿음이 여전히 건재했음을 시사한다.24 그러나 당시 연구자들 역시 이러한 접근법이 가진 규모의 문제(scalability)와 취약성(brittleness)을 중요한 한계로 인식하고 있었다. 즉, 현실 세계의 무한한 복잡성을 유한한 논리 규칙으로 포착하는 것은 매우 어려운 과제였다.25

3.2 Journal of Artificial Intelligence Research (JAIR): 핵심 AI 알고리즘의 꾸준한 진화

당대 최고의 AI 학술지 중 하나였던 Journal of Artificial Intelligence Research (JAIR)의 2007년 발행본(Volume 28)은 이 시기 핵심 AI 알고리즘 분야의 점진적이고 꾸준한 발전을 잘 보여준다.27

확률적 추론 분야에서는 Bidyuk과 Dechter의 “베이즈 네트워크를 위한 컷셋 샘플링(Cutset Sampling for Bayesian Networks)” 연구가 주목할 만하다. 이 연구는 불확실성 하에서의 추론을 위한 핵심 도구인 그래프 모델의 추론 효율성을 높이는 새로운 알고리즘을 제시했다.27 이는 복잡한 현실 세계를 모델링하고 예측하는 AI 시스템의 성능을 향상시키는 데 기여했다.

계획(Planning) 및 탐색(Search) 분야에서는 Coles와 Smith의 “온라인 매크로-액션 학습을 통한 휴리스틱 탐색 플래너 마빈(Marvin: A Heuristic Search Planner with Online Macro-Action Learning)“과 Hansen과 Zhou의 “애니타임 휴리스틱 탐색(Anytime Heuristic Search)” 연구가 발표되었다.27 이 연구들은 계획 알고리즘을 더욱 효율적이고 유연하게 만들어, 제한된 시간과 자원 내에서 더 나은 해를 찾을 수 있도록 하는 데 중점을 두었다. 이는 실시간으로 의사결정을 내려야 하는 로봇과 같은 자율 시스템에 필수적인 기술이다.

학습(Learning) 분야에서는 Jodogne과 Piater의 “시각적 제어 정책의 폐쇄 루프 학습(Closed-Loop Learning of Visual Control Policies)“이 기계 학습과 로봇공학을 연결하는 중요한 연구로 평가받는다.27 이 연구는 시각적 입력(seeing)을 통해 행동(acting)하는 법을 학습하는 문제를 다루었으며, 이는 훗날 픽셀 기반 강화학습 연구의 선구적인 시도로 볼 수 있다.

2007년 1분기의 핵심 AI 연구는 딥러닝이라는 거대한 폭풍이 몰아치기 직전의 고요함, 즉 “폭풍 전야“의 시기로 특징지을 수 있다. 당시 AI 연구의 지배적인 패러다임은 기호 논리학과 베이즈 네트워크나 휴리스틱 탐색과 같은 고전적 기계 학습 방법론이었다. JAIR와 AAAI 심포지엄의 주요 논문들은 이러한 경향을 명확히 보여준다.6 대규모 신경망, 방대한 데이터셋, GPU 컴퓨팅과 같은 개념은 아직 연구의 중심에 있지 않았다. 이 시기는 제2의 “AI 겨울“을 지나 기계 학습이 순수 논리학보다 우위를 점하기 시작한 때였지만, 그 기계 학습은 주로 통계적 학습(SVM, 그래프 모델 등)에 국한되었다. 상식 추론이나 최적 계획과 같은 근본적인 문제들을 해결하기 위해 사용된 도구들은 각 패러다임 내에서 수십 년간 축적된 연구의 정점을 보여주는 것이었다. 특히, 상식 추론 심포지엄이 기호주의 접근법의 창시자인 존 매카시에게 헌정되었다는 사실은 이 시기 연구의 방향성을 상징적으로 드러낸다.7 따라서 2007년 1분기의 연구들은 하나의 패러다임 전환 직전에, 성숙한 연구 생태계가 도달할 수 있었던 기술적 정점을 보여주는 중요한 기록이다. 형식적 보장, 논리적 일관성, 구조화된 모델을 중시했던 이 시기의 연구 경향은, 이후 등장하게 될 종단간(end-to-end) 학습, 데이터 주도적 접근, 그리고 종종 블랙박스 형태로 작동하는 딥러닝 방법론과 뚜렷한 대조를 이룬다.

4. 물리적 세계와의 상호작용 - 로봇 제어, 이동, 조작 기술의 진화

인간과 공존하는 지능형 로봇을 구현하기 위해서는 추상적인 지능뿐만 아니라, 복잡하고 예측 불가능한 물리적 세계와 안정적으로 상호작용하는 능력이 필수적이다. 2007년 1분기는 로봇이 물리적 세계에 더 잘 적응하기 위한 제어, 이동, 조작 기술 분야에서 중요한 진전이 있었던 시기였다. 특히 생체모방(bio-inspiration)과 물리적 동역학의 적극적인 활용이 두드러진 특징으로 나타났다.

4.1 유연 관절 로봇 제어의 통합 프레임워크

2007년 1월, 세계적인 로봇공학 학술지인 The International Journal of Robotics Research에 발표된 Albu-Schäffer 연구팀의 논문 “유연 관절 로봇의 위치, 토크, 임피던스 제어를 위한 통합 수동성 기반 제어 프레임워크(A Unified Passivity-based Control Framework for Position, Torque and Impedance Control of Flexible Joint Robots)“는 당시 로봇 제어 분야의 중요한 이정표였다.28

이 연구는 강체(rigid body)가 아닌, 탄성을 가진 유연 관절(flexible joint) 로봇을 제어하기 위한 통일된 수학적 프레임워크를 제시했다는 점에서 큰 의미를 가진다. 유연 관절은 인간이나 예측 불가능한 환경과의 물리적 접촉 시 안전성을 확보하는 데 매우 중요하며, 수동성 기반 제어(passivity-based control)는 이러한 불확실한 접촉 상황에서도 시스템의 안정성을 보장하는 강력한 이론적 도구이다.

논문의 핵심 기여는 내부 토크 피드백 루프를 모터의 관성을 조절(shaping)하는 것으로 해석함으로써, 이를 수동성 기반 제어 프레임워크에 통합한 점이다. 이 접근법을 통해 로봇은 중력 보상과 원하는 직교좌표계 강성(Cartesian stiffness)을 동시에 구현할 수 있게 되었는데, 이는 정교한 물체 조작이나 안전한 인간-로봇 상호작용에 필수적인 기능이다.28 이 연구는 로봇이 환경과 안전하게 상호작용하는 능력을 한 단계 끌어올린 이론적 토대를 마련했다.

4.2 수동적 동역학을 이용한 효율적 이동

로봇의 이동(locomotion) 기술 분야에서는 에너지 효율성을 극대화하려는 연구가 활발히 진행되었다. MIT CSAIL의 Iida와 Tedrake 연구팀은 2007년 연구 초록을 통해 수동적 동역학(passive dynamics)과 탄성(elasticity)을 활용한 에너지 효율적인 다리 이동 로봇 연구를 발표했다.29

이들의 연구는 외다리 호핑 로봇(single-leg hopping robot)을 통해 기계적 구조가 잘 설계되면 매우 간단한 모터 제어만으로도 안정적인 이동이 가능함을 실험적으로 증명했다. 이 로봇은 고관절의 단순한 진동만으로, 별도의 센서 피드백 없이도 안정적인 호핑 동작을 유지할 수 있었다.29

이러한 연구 방향은 복잡한 계산과 강력한 제어에 의존하는 전통적인 로봇 이동 방식과는 대조적인 접근법을 제시한다. 이는 ‘형태학적 연산(morphological computation)’, 즉 로봇의 신체 구조와 물리적 특성이 연산의 일부를 대신하도록 하는 개념을 구체화한 것이다. 이 개념은 로봇의 몸체가 스스로 제어의 일부를 담당하게 함으로써, 제어 시스템의 복잡성과 에너지 소비를 획기적으로 줄일 수 있는 가능성을 보여주었으며, 오늘날 소프트 로보틱스(soft robotics) 분야에서도 여전히 중요한 연구 주제로 다루어지고 있다.

4.3 ICRA 2007 수상 논문으로 본 기술 동향

2007년 4월에 이탈리아 로마에서 개최된 IEEE 국제 로봇공학 및 자동화 컨퍼런스(ICRA 2007)는 당시 로봇공학 분야의 가장 권위 있는 학술대회였다. 1분기 중에 프로그램이 최종 확정되고 수상 논문이 결정되었으며, 그 결과는 당시 연구 커뮤니티가 어떤 연구를 가장 중요하게 평가했는지를 보여주는 훌륭한 지표가 된다.30

**최우수 컨퍼런스 논문상(Best Conference Paper)**은 Palmisano 연구팀의 “생체모방 제어-곡률 로봇 가슴지느러미의 설계(Design of a Biomimetic Controlled-Curvature Robotic Pectoral Fin)“에 수여되었다. 이 연구는 물고기의 지느러미 움직임을 모방하여 수중 로봇의 기동성과 효율성을 높이는 기술을 다루었으며, 자연 시스템에서 영감을 얻어 새로운 로봇 메커니즘을 개발하려는 생체모방 로봇공학에 대한 높은 관심을 반영했다.30

**최우수 학생 논문상(Best Student Paper)**은 Kim 연구팀의 “전신 접착: 등반 로봇을 위한 접착력의 계층적, 방향성, 분산 제어(Whole Body Adhesion: Hierarchical, Directional and Distributed Control of Adhesive Forces for a Climbing Robot)“가 수상했다. 이 연구는 도마뱀붙이(gecko)의 발바닥에서 영감을 얻은 접착 메커니즘을 이용하여 벽을 오르는 로봇을 개발한 것으로, 극한 환경에서의 로봇 이동 능력의 한계를 확장하려는 시도였다.30

이 외에도 자동화(Automation) 부문에서는 “진동 유발 마찰력장을 이용한 기술”, 조작(Manipulation) 부문에서는 “인간-로봇 기술 이전을 위한 적응 제어”, 비전(Vision) 부문에서는 “마커 없는 인간 동작 추정” 기술이 각각 최우수 논문으로 선정되었다.30 이 수상 결과들은 새로운 구동 방식, 인간의 기술을 로봇에게 효율적으로 전달하는 방법, 그리고 인공적인 표식 없이도 주변 환경과 인간을 인식하는 강인한 비전 기술에 대한 당시 연구계의 높은 관심사를 종합적으로 보여준다.

2007년 1분기 물리 로봇공학 연구의 흐름을 종합해 보면, 생체모방과 상호작용의 물리학이 연구의 핵심 동력이었음을 알 수 있다. 이는 완벽하게 알려진 환경에서 작동하는 이상적인 강체 로봇 모델에서 벗어나려는 뚜렷한 경향을 보여준다. 유연 관절 제어 연구는 로봇의 ’유연성’을, 수동적 동역학 연구는 ’수동성’을, 그리고 ICRA 수상 논문들은 접착력이나 유체역학과 같은 ’새로운 물리 원리’를 적극적으로 수용했다.28 이 모든 연구는 로봇이 통제된 실험실 환경을 벗어나, 단단하지 않고 예측 불가능하며 정형화되지 않은 실제 물리 세계에서 작동하기 위해 필요한 기술적 성숙을 이루어가는 과정을 보여준다. 초기 로봇공학이 고립된 환경에서 기본적인 동작을 구현하는 데 집중했다면, 2007년 1분기의 연구들은 예기치 않은 접촉에도 안정적인 제어(수동성), 완벽한 모델 없이도 효율적인 이동(수동적 동역학), 그리고 수십억 년의 진화가 만들어낸 해법을 모방하는 상호작용 메커니즘(생체모방)을 통해 ‘세상 속에서’ 작동하는 로봇을 만들려는 분명한 전환을 보여주고 있다.

5. 새로운 시대의 서막 - 로봇 플랫폼과 생태계의 태동

2007년 1분기는 개별적인 연구 성과를 넘어, 로봇공학 연구개발(R&D)의 패러다임 자체를 바꾸려는 중요한 움직임이 시작된 시기였다. 이는 단발적인 기술 개발에서 벗어나, 연구의 효율성을 높이고 혁신을 가속화하기 위한 표준화된 플랫폼과 개방적인 생태계를 구축하려는 노력으로 나타났다. 이러한 움직임은 로봇공학이 순수 학문 연구를 넘어 하나의 산업으로 성장하기 위한 기반을 다지는 과정이었다.

5.1 윌로우 개라지(Willow Garage)의 설립과 비전

2007년 1월, 윌로우 개라지는 첫 직원들을 고용하며 본격적인 활동을 시작했다.31 비록 이 회사의 가장 유명한 결과물인 로봇 운영체제(Robot Operating System, ROS)와 PR2 로봇이 세상에 공개된 것은 그 이후의 일이지만, 현대 로봇공학 역사상 가장 영향력 있는 조직 중 하나의 실질적인 출발점은 바로 이 시기였다.

초기 프로젝트는 DARPA 그랜드 챌린지에 참가할 자율주행 SUV와 자율 항해 보트 등이었으나, 결정적인 전환점은 스탠포드 대학에서 온 Eric Berger와 Keenan Wyrobek의 합류였다.31 그들은 “로봇공학을 위한 리눅스(Linux for robotics)“라는 비전을 가져왔고, 이는 윌로우 개라지의 핵심 철학이 되었다.32 ROS의 첫 코드 커밋은 2007년 11월에 이루어졌지만, 이를 위한 기반 기술 연구와 팀 구성은 1분기부터 시작되었다.

윌로우 개라지의 설립 목표는 당시 로봇 연구계가 직면한 근본적인 문제를 해결하는 것이었다. 당시에는 표준화된 플랫폼이 없어 모든 연구실이 하드웨어와 소프트웨어의 기초부터 개발해야 하는 비효율적인 ’바퀴의 재발명’이 만연했다.32 윌로우 개라지는 개방형 소프트웨어 및 하드웨어 플랫폼을 제공함으로써 이러한 파편화된 연구 환경을 통합하고, 연구자들이 각자의 핵심 연구에 집중할 수 있는 생태계를 만들고자 했다. 이는 로봇공학 연구의 생산성을 획기적으로 높이는 전환점이 되었다.

5.2 DARPA 그랜드 챌린지의 유산과 자율주행

2005년 DARPA 그랜드 챌린지와 2007년 하반기에 열릴 어반 챌린지(Urban Challenge)는 2007년 1분기 로봇공학 연구에 막대한 영향을 미치고 있었다. 특히 카네기 멜론 대학(CMU) 로봇 연구소는 2007년 어반 챌린지에서 최종 우승을 차지하게 될 자율주행 차량 “Boss“의 개발에 한창이었다.33

미국 국방 고등 연구 계획국(DARPA)이 주최한 이 대회들은 자율주행차에 필요한 인식, 계획, 제어 기술의 발전을 폭발적으로 촉진했다. 정부의 대규모 지원과 명확한 도전 과제는 전 세계 연구팀들을 경쟁적으로 참여시켰고, 이 과정에서 배출된 수많은 연구자와 엔지니어들은 훗날 자율주행차 산업을 이끄는 핵심 인재가 되었다. 2005년 우승팀인 스탠포드 대학의 “Stanley“와 CMU의 “Boss” 개발 과정에서 축적된 기술과 경험은 이 분야의 기술적 토대를 마련했다.

2007년 1분기는 로봇공학 연구개발의 전문성과 표준화를 향한 중요한 전환점이었다. 윌로우 개라지의 설립은 맞춤형, 일회성 학술 연구용 로봇에서 벗어나 공유 인프라를 통해 연구를 가속화하는 표준 플랫폼 모델로의 전환을 상징했다.31 동시에, DARPA 챌린지는 대규모의 명확한 목표를 제시하는 프로젝트가 어떻게 한 분야 전체를 동원하여 실험실 수준을 넘어선 강인한 시스템을 만들어낼 수 있는지를 증명했다.33 이 두 가지 흐름은 서로 다른 방식으로 로봇공학의 발전을 이끌었다. 윌로우 개라지가 커뮤니티를 위한 공통 운영체제를 만드는 상향식(bottom-up) 접근법을 택했다면, DARPA 챌린지는 어려운 목표를 설정하고 팀들이 이를 달성하도록 유도하는 하향식(top-down) 접근법이었다. 2007년 1분기에 본격화된 이 두 움직임은 2010년대 로봇공학 붐을 이끈 기술적, 공동체적 기반을 함께 구축했다. 이는 로봇공학이 순수한 학문적 탐구를 넘어 미래 산업의 토대를 마련하는 성숙의 단계로 접어들고 있었음을 보여준다.

6. 결론: 2007년 1분기 연구 동향 종합 및 미래 전망

2007년 1분기는 인공지능과 로봇공학이 인간의 영역으로 한 걸음 더 깊이 들어서는 중요한 전환기였다. 이 시기의 연구 동향을 종합하면, 미래 기술 지형을 형성한 몇 가지 핵심적인 흐름을 발견할 수 있다.

첫째, 인간과의 사회적 공존이 핵심 과제로 부상했다. HRI 2007 컨퍼런스와 AAAI 봄 심포지엄에서 나타났듯이, 로봇은 더 이상 단순한 자동화 도구가 아닌, 인간과 협력하고 소통하는 사회적 행위자로 인식되기 시작했다. “팀원으로서의 로봇“이라는 패러다임은 로봇의 성능 평가 기준을 기술적 효율성에서 사회적 수용성과 상호작용의 질로 확장시켰다. 이러한 응용 지향적 연구는 필연적으로 지능의 근본적인 한계, 즉 인간과 같은 ’상식’의 부재라는 문제에 직면하게 만들었다. 이는 역설적으로 존 매카시가 제창했던 고전적인 상식 추론 연구의 필요성을 다시금 부각시키는 계기가 되었으며, 기호주의적 접근법에 대한 지속적인 탐구가 이루어졌다.

둘째, 물리적 세계와의 상호작용 방식이 성숙해졌다. 로봇 제어 및 이동 기술은 생체모방과 수동적 동역학과 같은 새로운 원리를 적극적으로 수용했다. 유연 관절 로봇 제어, 에너지 효율적인 이동 방식, 자연에서 영감을 얻은 새로운 메커니즘에 대한 연구는 로봇이 통제된 환경을 벗어나 복잡하고 예측 불가능한 현실 세계에 적응하기 위한 필수적인 단계였다. 이는 로봇공학이 이상적인 모델에서 벗어나 현실 세계의 물리적 제약과 가능성을 적극적으로 활용하는 방향으로 진화하고 있음을 보여준다.

셋째, 개방과 협력을 통한 생태계 구축이 시작되었다. 2007년 1분기에 본격적인 활동을 시작한 윌로우 개라지는 로봇공학 연구의 파편화를 극복하고 집단적 혁신을 이끌기 위한 개방형 플랫폼의 비전을 제시했다. 이 비전은 훗날 ROS라는 결실을 맺어 전 세계 로봇 연구의 표준으로 자리 잡았다. 이는 개별 연구실의 고립된 노력을 넘어, 공동의 기반 위에서 지식을 축적하고 발전시키는 현대적 연구개발 패러다임의 서막을 연 사건이었다.

이러한 2007년 1분기의 흐름들은 장기적인 영향을 미쳤다. HRI와 보조 로봇공학에 대한 관심은 오늘날 로봇공학의 주요 분야로 성장했다. 당시의 논리적 형식주의로는 해결되지 않았던 상식 추론 문제는, 그 문제의 중요성을 각인시켰고 현재는 대규모 언어 모델과 같은 새로운 접근법으로 다시 탐구되고 있다. 그리고 가장 결정적으로, 이 시기에 설립된 윌로우 개라지는 ROS를 통해 로봇공학 연구의 민주화를 이끌고 이후 수많은 혁신의 기반을 제공했다. 비록 짧은 기간이었지만, 2007년 1분기는 현대 로봇공학의 풍경을 결정지은 중요한 씨앗들이 뿌려진 시기였음이 분명하다.

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