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인공지능을 적용한 로봇 의족



(Photos: Helen Huang)


 인공지능은 최근 여러 분야에서 적용이 확산되고 있습니다. 로봇 분야 역시 예외가 아닌데 노스 캐롤라이나 주립대의 헬렌 황 교수(Helen Huang, a professor in biomedical engineering at both North Carolina State University and the University of North Carolina)이 이끄는 연구팀은 이를 로봇 의족에 활용하는 연구를 진행 중입니다. 일반적인 의족의 경우 사람이 조절하는 것이기 때문에 인공지능이 필요하지 않지만, 로봇 의족의 경우 사용자의 움직임과 상황애 맞게 움직일 필요가 있습니다. 


 사람마다 다리를 움직이는 속도나 방향이 다른데다 환자에 따른 의족의 길이나 키, 체중 등 여러 가지 요소가 다르기 때문에 로봇 의족은 여러 차례에 걸친 적응과 조절이 필요합니다. 이 과정은 많은 시간과 전문 인력의 투입이 필요합니다. 따라서 이 과정을 자동화하거나 인공지능에 의해 스스로 학습할 수 있다면 상당한 시간과 비용을 줄일 수 있을 것입니다. 


 연구팀이 저널 Cybernetics에 발표한 내용에 따르면 강화 학습을 이용한 인공지능이 이 과정을 단축시킬 수 있습니다. 인공지능이 적용된 로봇 의족은 실수와 실패를 통해 계속해서 학습해 착용자의 보행에 최적화된 속도와 방향으로 의족을 움직입니다. 이 때 각 개인의 특성에 맞춰 학습하게 되므로 다른 조정이나 복잡한 설정 없이도 개인별 맞춤 보행 보조가 가능하게 됩니다. 


 이론적으로는 훌륭하지만 사실 몇 가지 극복해야 하는 문제도 있습니다. 바둑이나 이미지 학습과는 달리 의족 보행 훈련은 한 번에 15-20분 정도밖에 할 수 없어 상당히 제한된 학습 데이터만 확보할 수 있습니다. 따라서 완전히 수작업을 대체하기는 어렵지만 그래도 개인별 맞춤형 작동이 가능하다는 점에서 앞으로 더 연구할만한 여지가 있습니다. 


 인공지능이 인간의 노력을 모두 대체할 수 있는 마법의 도구는 아니지만, 분명 인간을 더 편리하게 만들 수 있을 것으로 기대합니다. 



 참고 





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