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플러스 휴머노이드 로봇의 원천기술과 우리 경쟁력에 대해 알아봅니다 한국과학기술연구원의 휴머노이드 연구단에 계신 오용환 책임연구원 모셨습니다. 어서 오세요 안녕하십니까. 제가 송경자 하면서 많은 호사를 누리거든요. 뵙고 싶은 분들 많이 뵙는. 그런데 제가 박사님만큼 고대하면서 기다리는 분이 요즘은 없습니다.
왜냐하면 로봇산업에 정말 관심이 제가 많거든요. 특히 AI산업과 같이 결부돼서요 우리 사람 같은 로봇 흔히 휴머노이드라고 하잖아요 이게 이제 초읽기일 것 같아요 TV 광고에서 여보 아버님 집에 로봇 하나 놔드려야겠어요 이거 기대하고 있거든요 가능할까요? 로봇이 지금 화두가 되는 건 사실인 것 같고요 특히나 AI 기술에 힘을 입어서 근데 아직까지 사실은 뭐랄까요 기술 수준, 시장성 가격 이런 것들을 감안하면 약간 좀 퀘스천 마크를 던질 수밖에 없는 게 아닌가 특히나 가정에 들어간다는 건 조금 다음 스텝인 것 같아요 무슨 말이냐면 아마도 여러 가지 예측 보고서 같은 걸 보면 향후 십 년 안쪽에는 특정 분야죠 의료나 교육 그런 데서 밀폐된 공간하에서의 자율적으로 움직이으나 휴먼에도 먼저 나올 것 같고요 그게 어느 정도 문제점이 있어서 실제로 거쳐서 이게 좀 될 것 같은데? 라고 한다면 그다음에 아마 가정으로 들어갈 것 같습니다 가정과 그러면 공장과의 차이가 뭐냐를 보면 사람이에요 결국 공장이나 교육 이런 것들은 아무리 파블릿 그런 공간은 사람이 그렇게 많이 관여를 안 해도 되거든요 이 경우에는 공장이 사람이 없으면 좋으니까 그런데 가정은 그럴 수가 없잖아 요. 그렇다는 얘기는 결국은 사람과 로봇 이 항상 공존을 해야 되는데 그런 경우에 인공지능 이나 제어 기술 여러 가지 문제가 아직은 사실은 잘 태클을 안 하는 문제이기 때문에 해결이 되어야 아마 들어갈 거 같고 그래서 저는 뭐 제가 사람마다 다르긴 합니다만 아마 저도 동남아는 해요 한 삼 십 년대 경에는 산업이라든지 그런 데 좀 쓰이고 그쯤 됐을 때 그 이후에 아마 가정으로 가든 개인형으로 돌아서든 아니면 쫄딱 망하던 뭐가 되지 않겠나 하는 생각을 해봅니다 알겠습니다 뭔가 큰 갈림길에 있는 휴머노이드 로봇 산업 하나씩 여쭤보려고 하는데요 일단 인공지능 분야에서 가장 큰 화두라고 할 수 있는 언어 모델 이런 쪽의 인공지능 기술과 휴머노이드로 완벽하게 인간같이 활동하는 로봇을 만드는 데 필요한 AI 모델 이건 다른 겁니까?
사실 제가 이에이다 이런 말씀을 드리기 힘든데 크게 보면 LLM이라는 건 아무래도 랭귀지 모델이잖아요 그러니까 결국은 뭐냐면 사람이 이미지, 텍스트 이런 것들 입력을 넣어주고 그걸 통해 학습을 해서 유저가 원하는 이게 뭐야? 아니면 내가 이랬으니까 좀 요약을 해줘, 번역을 해줘, 등등등. 그러니까 무형의 정보를 가지고 노는 그런 어떤 작업을 수행하는 게 특화되어 있다고 보시면 되고요, 뭐 그렇지만 반면에 로봇이라는 거는 뭐 휴먼도 마찬가지입니다. 휴먼이라는 로봇 중에 하나니까. 로봇이라는 건 사실 걔는 어떻게 보면 유형의 객체잖아요 결국은 걔는 무형으로만 왔다갔다거릴 게 아니고 뭔가 물건을 집고 옮기고 자기가 스스로 움직이고 계단도 올라가고 구로 다 해야 되나요 결국은 어떤 자기, 그러니까 어떻게 보면 그냥 환경이라고 보면 환경과 끊임없이 계속 인터랙션이나 상호작용을 하면서 뭔가를 작업을 수행해야 되는 일이잖아요 그러니까 단순히 무형의 정보만 왔다갔다거려서는 안 되고, 결국은 로봇에 필요한 휴먼에도 마찬가지입니다만은 그런 지능이라고 하는 것은 결국은 로봇이 센서를 통해서 뭔가 정보를 읽어주면 인공지능이 그 상황을 딱 파악해서 아 이건 내가 어떤 상황이니까 그리고 또 사용자가 뭐를 요구하니까 그걸 보고서 그거에 적절한 그 뭐랄까요 동작과 그리고 힘!
그래서 힘이 왜 들어가냐면 아마 박 교수님과 마찬가지로 컵을 집어넣다가 저희가 얼마만한 힘으로 누를까요? 이걸 알고 있는 거 알 수가 없잖아요 결국 로봇이라는 건 결국 계속 상호작용을 하기 때문에 결국 동작과 힘을 동시에 적절한 타임에 실시간으로 항상 제공을 해줘야 돼요 로봇한테. 그래서 그런 액션이 일어나야 되는데, LLM은 더 이상 배울 게 없다 데이터가 없다. 이런 말을 하지만, 사실은 로봇을 쓰려면 아까 말씀드린 그런 피지컬한 데이터들이 왔다갔다 해야 되는 힘과 동작에 대한 데이터가 왔다 갔다 해야 되는데 동작까지는 모르겠습니다, 최근에 그런 동영상들이 많이 나오니까 그런데 힘에 관한 정보는 아직까지 조금 보자는 거기 때문에 그런 데이터를 좀 모으는데 시간이 좀 걸리지 그렇군요 진짜 그렇겠네요 AI만 있는 게 아니라 로봇이라는 건 뭔가 동적인 움직임이 있는 것이기 때문에 움직임뿐만 아니라 힘의 강도 조절 이런 것들을 적재적소에 할 수 있게끔 학습을 또 시켜야 되니 거기에 대한 데이터도 같이 필요하겠군요 자 그러면 그런 휴머노이드 로봇으로 움직임까지 인간과 유사한 정도로 진화발전을 시키려면 그런데 필요한 학습 데이터는 어떻게 모을 수 있는 거예요? 데이터는 많으면 좋다고 하고요 인공지능을 하는 분들은 보면 데이터만 좀 다 아시다고 얘기를 하시죠 근데 어떻게 모으느냐의 문제인데 특히 로봇 같은 경우는 제가 그냥 말 때 드는 생각이 드는 거는 한 두세 가지 방법이 있는 것 같습니다 첫 번째는 가장 원초적인 방법일 수 있는데 로봇을 그냥 쫙 까는 거예요.
쫙 깔고 시행착오를 여러 번 하는 거죠. 그렇죠. 실제 필요한 내용에 대한 시나리오를 다 프로그래밍을 해서 원화고들한테 데이터를 얻거나 센서를 달고 직접 로봇을 언어해보는 거죠. 돌려보면서 데이터를 얻는 방법이 하나 있을 것 같고 아마 돈과 비용이 어마어마하겠죠 그리고 또 하나는 학습과정에서 로봇이라는 게 실수를 할 수 있기 때문에 예를 들어 유리컵을 잡는다 백 퍼센트 깰 겁니다 아마 그러면 계속 제공을 해야 되니까 비용이 많이 올라갈 것 같고 그거보다 조금 나은 방법이 뭐냐면 사람이 요즘 뭐 Immetation Learning이라고 하는 모방학습 사람이 어떻게 보면 뭐라고 할까요? 웨어러블 장비라고 하죠?
햅틱 장비나 VR 헤드셋 쓰고 허공에서 허우적거리는 것 같은데 로봇은 똑같이 따로 움직이는 그런 걸 하다 보면 동작 면에서 많이 배울 수가 있을 거예요 그리고 택타이랑 센서를 쓰게 되면 접촉력 같은 것도 배울 수가 있으니까 그런 센서를 아무래도 아까보다 조금 세이프하게 모을 수는 있는데 사람이 들어가잖아요 그럼 결국은 사람을 이런 말 하면 될지 모르겠지만 중국처럼 뭐 인해전수를 쫙 까는 게 아닌 다음에야 그 인건비를 감당을 다 해야 되겠죠 물론 장비도 들어가고 그런 두 가지의 방법도 있을 것 같고 마지막 하나는 이제 유형이 아니라 이제 무형으로 노는 거예요 아까 말했던 때 시뮬레이션을 하는 거죠. 어떻게 보면 고도화된 시뮬레이션 환경이 있다고 치면 그리고 그게 이제 어떻게 보면 소위 우리가 흔히 말하는 현실의 3D 세계를 잘 묘사할 수 있다면 거기에 이제 무형의 로봇을 그냥 말 그대로 무한대를 풀어서 랜덤한 무한계 작업을 시켜서 그냥 무한계를 학습을 시키라는 거예요. 물론 이게 말이 무한계이긴 하지만, 어떤 많은 수를 학습시키면 다양한 신화를 얻을 수가 있으니까 거기서는 사실은 돈이 들어가는 그러니까 위험성 문제는 없지만 단지 약간 비용은 들어가겠지만 그런 식으로 간접적인 데이터를 모아서 로봇의 학습에 쓸 수 있을 것 같은데 문제는 여기서는 그럼 그 시뮬레이션 도대체 얼마나 믿을 수가 있는데 라는 질문이 들어가겠죠 그 시뮬레이션이라는 게 사실은 매칭하는 게 굉장히 중요합니다 현실세계와 우리가 가상모사를 모사하는 거가 얼마나 비슷할까 그런 걸 고도화시킬 수 있는 기술이 필요한 것 같고요 그거는 아마 점진적으로 제가 할 것 같습니다 이번에 CES의 기조연설에 해당되는 것을 젠슨왕이 하면서 그 뒤에 휴머노이드 로봇이 무슨 병풍처럼 쫙 서 있더라고요 전 세계를 대표하는 휴머노이드 로봇 회사들의 작품들인 것 같던데 병풍이었죠 그러면 그 회사들은 지금 방금 말씀해주셨던 방법론들 데이터를 본 방법론들 중에서 주로 뭐를 많이 활용합니까?
딱히 다 회계적으로 말씀드리기 힘든데요 아마 중국의 최대 유튜버를 하시니까 유튜브 동영상들을 보시면 놀라운 기능들을 보여주면서 중간쯤에 항상 보면 시뮬레이션 환경이 보일 거예요 중국은 주로 그런 시뮬레이션 월드 N계를 그냥 가상을 뿌리고 다양한 환경에서 막 랜덤하게 학습을 해서 쓰는 방법을 취하는 거 같고요 테슬라 영상을 보시면 그런 거와 동시에 아까 말씀드린 게 사람들이 한 백 여 명이 쫙 서가지고 옆에 로봇을 놓고 괜히 집었다 날랐다는 그런 게 있잖아요 그런 게 모방학습이 돼 있죠 휴머노이드라 한다면 아마 모방학습을 쓸 수밖에 없는 게 뭐냐면 이게 휴머노이드가 말 그대로 사람 플러스 오이드잖아요 사람처럼이잖아요 우리가 어떤 동작을 할 때 로봇이 이상하게 동작을 하면 사람은 금방 알거든요 저게 왜 저러지 나랑 이렇게 할 것 같은데 그러니까 그런 결국 사람하고 비슷한 모션을 만들어야 되기 때문에 결국은 어떻게 보면 밑에서 한번 러닝을 할 수밖에 없는 것 같고 사실은 지구상에서 물건을 잘 짓고 하는 동작을 조작을 할 수 있는 동물이라는 표현은 좀 애매하지만 사실 사람밖에 없죠 결국 사람이 벤치마킹이니까 사람을 모델로 써서 그 사람이 하는 행위를 로봇이 따라갈 수밖에 없는 거죠 네 그렇군요 알겠습니다 그런데 최근에는 휴머노이드 로봇 산업에서 신경스러운 단어인 플랫폼이라는 단어가 자꾸 등장하더라고요 특히 엔비디아가 휴머노이드를 위한 AI 플랫폼 코스모스를 출시한다 이런 얘기를 하던데 AI 플랫폼 그것도 로봇을 위한 이건 뭔가요? 일단 뭐 말씀드린 대로 그냥 LLM이 아닌 물리적 AI를 개발하기 위해 쉽게 개발하기 위한 하나의 플랫폼은 맞는데요 AI가 현실세계를 이해를 해야 돼요 아까 말씀드린 물리적인 변수들이 왔다갔다 버리니까 AI가 현실의 이해를 해야 되잖아요.
그러니까 그걸 쉽게 이해할 수 있도록 그리고 그렇게 편하게 상호작용을 할 수 있도록 하는 그릇 같은 그런 도구를 제공을 하는 거고요. 그래서 그 안에 보면 월드모델이라는 걸 할 수 있다라고 되어 있습니다. 저도 처음에 가상의 소위 페럴렐 지구가 하나 생기는 건가? 라고 물어봤더니 굉장히 무식한 질문이라고 하더라고요 그런 건 아니고 AI가 이해할 수 있는 월드를 제너레이션을 하는 거예요 그걸 어떻게 보면 조금 더 설명을 드리면 AI가 가지고 있는 월드라는 게 뭐냐면 결국 우리가 알고 있는 3D맨, 삼 차원적인 이런 실제 월드가 아니고요 영화 매트릭스를 보시면 그 안에 보면 가상의 그 매트릭스 월드가 나오죠 거기서 보면 길이 막 휘어지고 팔이 길어지고 그런 동네예요 AI가 뭔가 지배하는 세계이긴 하지만 거기에 아예 물리적 법칙이 들어가 있지 않은 월드죠 근데 그걸 어떻게 하느냐 그거는 엔비디아가 하는 건 아니고요 사용자가 거기에 실제 있는 이미지 공이라는 동영상을 넣었더니 공이 떨어지더라 그럼 물리 법칙이 들어가는 거잖아요 그런 걸 데이터를 집어넣어줌으로써 그 AI 코스모스라고 하는 모델이 점점 배우는 거예요 결국은 궁극적으로 노리는 그 최종의 고을은 아까 말씀드린 게 그게 맞는 것 같아요 패럴렐 지구, 가상의 패럴렐 지구를 컴퓨터에 집어넣겠다 그래서 사용자가 나는 이런 자동차든지 로봇 가지고 뭔가 시뮬레이션할 때 내가 이런 때 움직이는 로봇을 한 번 만들고 싶어 그럼 한번 시뮬레이션할 때 어떻게 하면 돼? 물어보면 어디 쫙 차다보면 방에서 하나 꺼내가지고 이런 환경에 이 모델을 써서 이렇게 하면 그 안에서 이루어지는 모든 상호작용이라든가 물리적 현상들을 다 수 있는 걸 만들어주겠죠 언젠가는.
그렇지만 그런 걸 하기 위한 과정이라고 보시면 될 것 같고요. 이건 좀 약간 다른 얘기일 수도 있지만 사실은 그 모든 건 하나로 통일되는 건 결국 장사인 것 같습니다. 결국 엔비디아라는 건 어떻게 보면 자기 때문에 GPU라고 하는 칩을 잘 팔잖아요 그러다 보면 그거를 이용하고 거기에 코스모스라는 어떤 플랫폼을 도입을 함으로써 우리가 준 대로 이렇게 포맷을 만들어서 너희가 입력을 넣어주면 그리고 우리가 가지고 있는 GPU를 딱 쓰면 남들 열을 걸 거 너희 하루만 할 수 있어 우리가 사, 해야 되지 않겠어? 이런 거에 의한 고 단위의 상술? 결국은 그걸 통해서 시장에 대한 점유율이나 선점하기 위한 나름대로 제너럴항의 전략이 아닐까 생각이 듭니다 이해했습니다 그러니까 엔비디아가 근본적으로 하고 있는 반도체 칩셋과 그것을 구현하기 위한 소프트웨어를 지원하기 위한 플랫폼인데 쉽게 말해 누군가 로봇을 만든다고 했었을 때 처음부터 동작부터 하나하나 학습을 시키는 게 아니라 이걸 활용하고 우리 반도체를 쓰면 일정 수준 이상부터 벌써 시작이 되고 거기서 니네가 추가한 걸 애드하면 된다 이런 정도의 서비스군요 그러면 그게 플랫폼이니까 모든 책임은 사실 사용자한테 있는데 그렇겠죠 이해했네요 그러면 로봇산업에서 우리나라도 가시적인 성과를 내려면 시뮬레이션 상황들을 만들어서 제공하는 게 무엇보다 중요한 겁니까?
중요하다기보단 하나의 툴일 수밖에 없는 것 같아요 지금 현재 AI는 대부분 데이터로 노는 거 같더라고요 그렇다면 결국은 그거를 모으는 게 중요한데 그거를 사실은 로봇이랑 갖고 봤더니 실물이 움직이기 때문에 그거를 막 무한대를 깔 수가 없잖아요 무한대라는 게 많은 수를 깔면 그만큼 비용이 발생을 하니까 결국은 적절한 비용을 좀 낮추면서 어떻게 보면 극대화를 봐야 되는데 그런 방법 중에 하나가 만 만 한 게 어떻게 보면 만 만 한 표현이 좀 굉장히 조속적이긴 합니다만은 어떻게 보면 그게 시뮬레이션 결과가 아닐까 그렇게 될 수밖에 없는 거 같고요 왜냐면 그게 그런 시뮬레이션과 고도화시켜서 그게 점점 현실에 가까우면 가까울수록 그게 나온 결과를 그대로 로봇에 다운로드를 했을 때 그대로 동작을 하겠죠 그렇지만 그런 노력들이 좀 필요한 같습니다 시뮬레이션이 뭐 크게 다라는 말씀드리기 힘들지만 그거를 피할 수는 없는 것 같습니다 지금까지는 이제 로봇을 학습시키는 방법론에 대해서 여쭤봤고요 이번에는 동작 부분을 좀 여쭤볼게요 동작을 하는 방식도 기계식도 있는데 기계식도 여러 가지가 있을 텐데 어떤 회사는 유압기를 이용해서 하기도 하고 어떤 데는 톱니바퀴처럼 아주 뭐 이런 걸 이용하는 방법도 있고 다양한 방법이 있을 텐데 이 로봇이 인간처럼 아주 정교하고 자유자재로 움직이게 만들려면 하드웨어적으로는 지금 기술적 난제가 뭐가 있을까요? 사실 AI는 최근에 저도 코로나라는 거가 참 많은 걸 바꿨는데 그 전과 후 너무 다른 거 같아요 AI는 진짜 하루가 다르게 변하고 저희는 농담상 얘기하지만 유튜브가 웬수라고 말합니다 모든 데이터가 거기서 나오니까 로봇은 이걸 보면 다 되는 거 같거든요 근데 아직 AI는 그렇게 막 발전하는데 사실 상대적으로 하드웨어는 사실 아직까지 다 보호 상태인 거 같아요 물론 최근에 이제 중국이 아까 처음에 서두에 가격 경쟁력 말씀하셨는데 중국이 이제 그렇게 싸게 팔 수 있는 이유가 걔네들이 보면 어떻게 보면 액추에이터라고 하는 로봇으로, 사람으로 따지면 관절과 어떻게 보면 근육에 해당하는 부분을 잡고 있어요 그걸 굉장히 싸게 대량으로 만들 수 있는 뭔가가 있는 것 같아요 그러다 보니까 그거를 자기들이 만들어 놓은 로봇에 장착을 하고 그다음에 아까 말씀드린 엔비디아가 가지고 있는 소프트웨어 플랫폼을 넣음으로써 굉장히 어떻게 보면 가격 경쟁력이 있는 제품을 막 만들어내고 있고 사실 판매도 하고 있습니다 근데 그런 걸 생각해보면 첫 번째 프로를 먼저 그런 근육에 대한 구동장치죠 QD라고 하는 코아자에 따라 드드라이브 모터라고 하는데 박효진이 얼마 따라 유압도 있고 그 기어방식도 있어요 아무래도 유압은 가정에 들어가기에는 사실 좀 거부감이 생기겠죠 아무래도 셀테니까 그렇다면 결국 모터를 쓸 수 밖에 없는데 그럼 결국 모터를 얼마나 싸고 가볍고 튼튼하게 만드느냐 QDD가 많이 좋아지긴 했는데 아직은 조금 더 가야될 거 같고요 또 하나는 사실은 센서가 있습니다.
사람도 마찬가지로 저희는 오감이라는 게 있잖아요. 물론 로봇이 맛을 느껴야 됩니까, 그거는 좀 다른 질문이긴 한데, 기본적으로 오감을 느낄 수가 있어야 될 것 같고, 그거를 정확하고 빠르게, 그런 것들을 쫙 통합을 해서, 아 이게 지금 어떤 상황인지를 유추하고 해석할 수 있는 그런 기술도 필요하겠죠. 또 두 가지에서였고 또 하나 둘 다 결국은 사람도 마찬가지지만 먹어야 되잖아요. 그렇죠. 에너지가 필요하죠 지금 대부분 휴먼월드 뭐 글쎄요.
업체마다 다들 뭐 두 시간 여덟 시간 막 얘기하는데 돌려봐야 아는 거고, 결국은 사람도 마찬가지 여섯 시간이 됐든 여덟 시간이 됐든 뭐가 됐든 간에 그럼 레귤러하게 딱 줄 수 있는 에너지원이 있어야 됐고 그게 가능하면 작으면서 더 그 파워를 낼 수 있으면 좋을 것 같습니다. 그럼 방금 말씀 주셨던요 뭐 예를 들어서 동작에 대해서는 유압방식도 있고 기호 방식도 있고 에너지는 어떻게 할 것인지에 대한 고민 또 기본적인 센서 주변을 인식하는 방법은 어떤 센싱 방법을 이용할지 이런 것들이 지금 전 세계적으로 어떻게 보면 하나의 방향성을 가지고 귀결되는지 업체마다 대안들이 다 다른지도 궁금해요 아마 다르지 않을까 생각합니다 근데 기본적으로 쓰는 몇 가지는 있을 거예요 예를 들어서 로봇 같은 경우에는 관절센서는 쓴다 그건 꼭 써야 될 것 같으니까 그 다음에 예를 들어 뭐 저희가 이제 접촉센서 같은 거 말씀을 아까 드렸는데 접촉 센서를 꼭 써야 될까 아니면 뭐 손가락도 예를 들어서 사람처럼 꼭 오지를 가져야 될 것이냐 여러가지 형태에 대한 거는 다양한 철학이 생길 것 같습니다 그런 것도 아마 향후되면서 아직 그런 거 좀 표준화가 되고 그런 거 좀 필요할 것 같은 생각이 들어요. 제가 우리가 이제 유튜브로 주로 최첨단 휴머노이드 로봇들이 움직이는 장면을 멋진 음악이라든가 회사 CM송 비슷한 것까지 해서 그렇게 보지만 실제 그 휴머노이드 로봇이 옆에서 작동하는 걸 들으면 소음이 엄청난 경우가 많아요.
특히 유압도 그렇고 기어도 모터 소리도 만 만 치 않고요. 그랬을 때 앞서 말씀 주신 것처럼 이런 로봇들이 우리가 아주 보편적으로 여기저기 쓰려면 소음도 줄여야 되는데 이런 것들까지는 아직 고민도 안 하는 단계인 거죠 그렇습니다 왜냐하면 지금 액츄레이터의 소음 글쎄요. 그건 굉장히 먼 훗날인 것 같아요 아직까지는 그런 것 같습니다 알겠습니다 저는요 일론 머스크 일론 머스크가 이번에 정부효율부 장관을 자처했단 말이죠 그 이유들 중에 하나가 로봇 산업도 관계가 있다고 생각을 했어요. 왜냐하면 집집마다 다 일론 머스크 말처럼 판매를 하려면 일단 그 중간에 필요한 게 규제가 있어야 되잖아요. 그런데 이것을 그냥 관료들에게 놔뒀다가는 하세월이 걸릴 거라고요 그래서 본인이 이 비즈니스를 빨리 안착시키기 위해서라도 직접 새로운 산업의 법체계 제도 관련 규정 근거 이거를 굉장히 가속화 생각이 있지 않을까라는 생각이 들었어요 그런 관점에서 조 만 간 우리 아이언맨 속의 자비스 같은 거 집집마다 이 만 불대로 자기가 판매하겠다고 했는데 그거 생각보다 빨라지진 않을까요?
아무래도 기업이라고 하는 데가 결국 생태계 들어 붙으면 아무래도 결국은 상용화가 빨라지겠죠. 그건 명확한 사실인 것 같습니다. 그렇지만 일론 머스크가 처음에 전기차 테슬라 생각을 해보시면 처음에 아마 한 이 천 만 원, 이 만 불로 생각했을 거예요 전 과연 테슬라가 지금 이 만 불로 하나요? 아직은 아니죠 저는 그런 뉘앙스인 거 같아요 결국 최종 목적은 그렇게 한 이 천 만 원, 천 만 원에 팔겠지만 결국은 중간에는 가격이 일단 올라갔다가 내려가는 방향이 가지 않겠나 너희 좀 들으면요 그러면 지금 일론 머스크가 꿈꾸는 진짜 집집마다 우리 아이언맨 영화 속에 나온 자비스 같은 존재를 우리가 맞닥뜨리는 그 과정에서 그런 물건을 어떤 특정 국가가 주도해서 만들기 시작했고 아니면 특정 기업이 만들기 시작하면 우리 살고 있는 우리 인간 세계는 어떻게 바뀔 거라고 예상하세요? 지금 많은 시나리오들이 많아요 제조 현장에서 분명 먼저 쓸 건데 그럼 일자리 다 없어지는 거 아니냐 양극화 심화되는 거 아니냐 뭐 이런 얘기부터 많은데 어떻게 보십니까?
사실 그걸 속단하기는 어려운 것 같고요 동전의 양면 같은 게 있을 것 같아요 근데 말씀하신 대로 그게 효모로 진행이 잘 돼서 진짜 뭐 사람의 어떤 특정한 일이지만 사람 대체할 수 있겠네 그 정도 기능이 된다고 한다면 그럼 일자리에 대한 위협은 있는 것 같아요 근데 한편으로 보면 또 약간 긍정적인 면을 보면 같은 게가 지금 전 세계적으로 노령화 고령화 얘기하면서 인구절병 얘기하고 그러잖아요 결국은 일할 사람이 없다고 그러잖아요 그렇다면 결국 휴먼으로봇이 그런 기능이 된다면 사실 인구가 많아야 대체라는 건데 대체가 아니라 결국 어떻게 보면 보조로 끼워 넣는 거죠 그런 일이 될 수도 있을 것 같고 또 하나는 가뜩이나 그런 상황에서 3D 업종, 사람들이 상당히 많이 기피하잖아요 그런 게 경우 로봇을 쓰면 제일 좋겠죠 그런 게 될 거 같기도 하고 또 하면서 결국은 그런 로봇이 아무래도 시장이 커지면 그 시장에 따라서 또는 신규 사업들이 많이 생길 거란 말이에요 유지를 하든 아니면 서비스 앱을 개발하든 등등 그런 쪽에 대한 가능성도 충분히 있을 것 같습니다 근데 반면에 방금 말씀하신 대로 그런 게 잘못되면 아마도 단순 반복적인 작업들은 지금 배달 같은 것도 좀 약간 그런 리어서 보이긴 하지만 반복적인 작업들은 아무래도 많이 교체가 되거나 아니면 같이 코웍을 하거나 하는 일이 발생할 것 같고요. 그러다 보면 그런 거에 대해서 사회적 문제가 방금 발생 생기겠죠. 불균형이라든가, 소득에 대한 문제 실업 같은 문제가 생기기 때문에 아마 그런 분들에 대해서는 어떻게 보면 재교육 아니면 다른 로봇과 함께 할 수 있는 역량에 대한 교육 같은 게 필요하지 않겠나 그런 생각을 좀 해봅니다 아 박사님 말씀 듣고 보니까 진짜 로봇이 일자리를 대체하는 기능도 있겠지만 진짜 보완하는 진짜 우리나라도 인구 절벽이 코앞이고 그래서 저도 그런 생각 많이 해 봤거든요 이제 전방에서 우리나라는 누가 지키고 저기 불렀을 때는 누가 화재 끌어가고 그리고 또 위험하고 사람들이 기피하는 일은 다 누가 하지 이런 걱정했는데 그런 차원에서는 로봇이 우리 사람을 보조하거나 보완하는 역할도 되긴 하겠네요 동전의 양면일수이시군요 결국은 어떤 방향으로 저희가 미래를 보고 가느냐에 따라서 좀 달라질 것 같습니다 그런 관점에서 또 고민이 되는 부분이요 그런 이유들로 인해서 군대에서든 아니면 소방당국이든 아니면 삼성이나 LG나 현대 같은 산업 현장에서든 일부 로봇을 먼저 쓰기 시작했는데 그 로봇이 휴머노이드 로봇이고 그리고 그 로봇을 특정 회사가 대량으로 생산해서 전세계 많이 납품하면 가격도 엄청 싸질 것 아니겠습니까?
그렇게 생각했을 때 제가 생각해 보는 시나리오 중에 하나는요. 이게 제 삼 의 휴대폰 같은 기능이 될 것 같아요. 우리가 서로 네트워크로 커넥티드 해지는 상황이 처음에 컴퓨터 노트북이었다가 그 다음에 스마트폰이었다가 그 다음은 로봇일 것 같더라고요. 로봇은 물론 인터랙티브한 방법론이 타이핑을 치는 건 아니라 구두로 말을 하는 거지만 그 휴머노이드 로봇을 계속 진화 발전시키기 위해서는 어떤 메인 서버에서 업데이트 시켜주고 계속 유지보수하는 그런 거와 링크도 돼야 될 텐데 그럼 마치 우리 휴대폰도 가끔 겁날 때 있지 않습니까 예를 들어서 박사님과 제가 주말에 어디 등산가요 했는데 등산용품 갑자기 추천하잖아. 휴대폰 보면.
그러면 산업현장과 국방에서 이런 미국의 록히드마틴에 로봇을 잔뜩 갖다 써서 로봇을 대체하고 있는데 라는 건 우리나라 중요 기밀과 산업 기밀이 다 빠져나갈 수도 있는 그런 상황이 생길 수도 있는 거 아닌가요? 그렇죠, 그런 네트워크에 대한 문제는 항상 있는 거 같고요 시큐리티 문제가 항상 있는 거 같습니다. 그거는 어떻게 보면 로봇 자체의 문제보다는 어떻게 보면 그런 인프라적인 문제잖아요 그런 거는 뭐 그건 꼭 비단 로봇뿐이 아니더라도 항상 그거는 앞으로 향후는 결국은 뭐 말 그대로 초연결 사유가 될 것 같기 때문에 로봇, IOT, 지능 등등 모든 것들이 연결되기 때문에 그런 거에 대한 Sexurity 문제가 항상 있을 것 같고요 그래서 그거는 그냥 기본적으로 깔아야 되는 거죠 해야 되는 문제인 것 같은데 그건 당연히 해야 되는 것 같고 아까 말씀하신 것 중에 핸드폰과 같은 게 되지 않을까 그게 좋을지 저는 사실 개인적으로 그게 좋을지 아니면 자동차처럼 가지 않을까라는 생각이 들기도 하고요 애매해요 사실은 핸드폰은 완전 개인용이고요 자동차는 개인 모르겠습니다 개인이라기보다는 약간 집 배 하나 이런 개념이잖아요 이게 중간 어딘가, 아니면 이쪽으로 갈까 저쪽 갈까 거기에다가 생태가 좀 바뀌지 않을까 생각이 들긴 하는데 확실한 거는 교수님을 말하는 그런 커넥션이 될 거 같고요 그런 면에서 사실 IT 강국이기 때문에 그런 걸 잘 보완하고 또 그런 부분을 응용을 잘 만들 수 있으면 그런데 치고 나갈 수 있는 가능성이 있지 않을까 하는 생각을 좀 해봅니다 자 그렇다면 이렇게 점점 빠르게 보편화되고 진화되고 있는 휴머노이드 로봇 산업에서 지금 가장 두각을 나타내고 있는 건 미국입니까?
아니면 얼마 전에 충격적인 영상 보여주고 댄스도 아주 잘 추더라고요 중국 로봇입니까? 어느 겁니까? 이런 질문이 이 십 년 전에 봤을 때는 참 편했어요 이 십 년 전에는 원픽이 일본이었거든요 왜냐하면 일본에 혼다가 아시모라고 하는 지금 보스턴 다니기 전에 아시모라고 하는 굉장히 훌륭한 혐오가 있었어요 물론 걔네들은 상용화라든지 이런 쪽 가진 못하고 접은 상황이 됐지만 요즘은 상황을 보면 춘추전국시대 같아요 솔직히 말씀을 드리고 그래가지고 원픽 고리가 상당히 애매해요 근데 딱 차이가 있는 건 뭐냐면 이강은 있는 것 같아요 미국과 중국이 이 강인 거 같습니다. 미국은 보면 얘네들은 어떻게 보면 그 뭐랄까 이동성이라든가 이런 것들의 기능적인 면보다는 얘가 뭘 할 수 있지? 어떤 작업을 할 수 있지?
이런 거를 굉장히 좀 많이 하려고 하는 거 같아요 그래서 미국에서 나온 뭐 보스턴다 이런 것도 마찬가지긴 하지만 뭐 테슬라의 옵티머스라든가 아니면 뭐 Piger AL 보면 얼마나 빨리 움직여요? 우리가 파워가 얼마나 쎄요?를 자랑하기보다는 얘가 사람의 말을 어떻게 들어서 이러이러한 일을 하려고 하고, 이런 일을 하려고 할 수 있다를 보여주잖아요. 그게 미국의 방향인 거 같고 중국은 반면에 그런 거는 조금 관심이 없는 건 아닌데 그런 걸 잘 보여진 않는 것 같고 그것보다는 우리는 만리장성도 걸어 우리는 돌려차기도 해도 안 넘어져 넘어져도 다시 일어서잖아 이런 기능적인 면을 많이 부각을 시키는 것 같아요 자세히 보면 차이가 뭐냐면 중국은 결국은 그런 단위 기능을 잘하는 플랫폼을 팔려고 하는 목적인 것 같고요 미국은 어떻게 보면 솔루션을 팔려고 하는 게 아닌가 생각이 드는데 저는 개인적으로 요즘에 원픽을 딱 뽑으라면 전 개인적으로는 사실은 를 뽑습니다 원픽이요? 네 한다면, 최근에 동영상을 보면 기가 막히게 하는 게 있었지만 또 하나 그 전에 동영상을 보시면 아마 이렇게 독 돌아가지고 자동차 슬랍 같은 거 뽑아다가 걸어다서 다시 어느 다른 장소에다 꼽는 작업을 하거든요. 그게 일련의 하나의 풀 오토너, 자동화된, 자율화된 시나리오란 말이에요.
그런 거를 풀로 보여주는 회사가 사실 없어요. 맞아요. 그런 거를 보면 어떻게 보면 보여줬던 다이눅스가 그런 기술적인 면에서는 원픽인 거 같고요 사실은 뭐 들은 얘기긴 하지만 거기 있는 시티나 이런 분들이 얘기하는 거는 뭐 중국에도 해볼려면 해봐라 우리는 너네랑 좀 차원은 다르다라는 거고 사실은 아마 이미 들은 내용에 의하면 그런 정도의 기술력은 가지고 있는 거 이미 벌써 유학 때 다 보셨잖아요 그게 어디 가는 건 아니기 때문에 아마 기술적인 내재는 보스턴 다이내믹스가 제일 잘 있는 거 같은데 요는 가격경쟁이 과연 있느냐 그거는 좀 아닌 것 같습니다 저도 이제 그 부분에 대해서 질문 드리려고 하는데요 우리나라도 보스턴 다이내믹스 투자를 일보 했지 않습니까 우리 기업이요 그런데 그 보스턴 다이내믹스의 로봇이 움직이고 다양한 동작을 인간 이상으로 잘하는 이유 중에 하나가 유압방식을 사용하는 것 같더 라고요 많은 관절 부분에서요 맞습니까 과거에 그랬죠 지금은 아닌가요 지금은 작년에 아마 보셨을 거예요 뒤에 엎어져 있다가 이상하게 바꿨는 거 그때부터 다 모터로 바뀌었어요 모터로 바꿨군요 모터로 바꿨는데 재밌는 거는 그 로봇을 만들면서 외부로부터 도입한 기술이 거의 없답니다 그 사이에 또 바뀌었나요? 그러니까 그 모든 걸 사실은 자기들이 인하우스라고 하죠 그걸로 거의 커버를 한 내용이 되고요 그래서 굉장한 기술력을 보여주고 있습니다 그럼 이제 우리나라 여쭤보려고 하는데요 로봇 관련 통계를 봤더니 희한하게도 우리나라가 로봇 활용도가 굉장히 높은 나라더라고요. 제가 이렇다 할 로봇 기업은 못 봤는데 로봇 활용은 이렇게 진작부터 적재적소에 다양하게 하고 있고 국방력에서도 로봇 활용도가 되게 높고 다양하더라고요.
이게 어떻게 된 겁니까? 이게 통계 어떻게 해석해야 돼요? 그러니까 우리나라가 사실 로봇을 알게 되면 우리가 만들긴 많이 만들긴 하죠 하지만 갖다 쓰기도 잘하고요 어떻게 보면 코어적인 걸 잘 만든다기보다는 그런 업체가 없는 것도 아니지만 응용을 참 잘 찾는 거 같아요 그래서 우리나라의 강점을 본다면 뭐 일단 기본적으로 아까 말씀드린 디스플레이도 만들어봤고 반도체도 잘하고 자동차도 만들어본 회사 중에 하나고 하니까 일단 기본적으로 뭐 제조력에 대한 건 세계적인 수준에 있는 건 만든 거 같고요 같구요 또 하나는 누구나 잘 말하는 IT 인프라 최강구 그러면 결국에는 또 하나는 뭐 항상 잡혀가는 건진 모르겠지만 우리나라 항상 상담입니다 똑똑한 언어의 고민이 있습니다 그리고 이런 서너 가지 엮이면 그 하나가 잠재력을 가지고 있는 거 같아요 근데 결국 그런 거를 어느 방향으로 분출을 시켜야 우리가 살아남을 수 있을까 라는 게 관건이 되면 될 거 같은데 그런 거가 제 생각에는 아마 AI모델이 근본적인 걸 한다기보다는 중간 정도에서의 치고 들어가서 애플리케이션이라든가 이런 거를 특화 분야를 잘 시키고 그거를 고도화시키고, 내절시키는 걸로나 잘할 수 있을 것 같아요 로봇에 대한 응용을 많이 하는 거는 사실은 아까 말씀드린 것 같습니다 그런 거에 대해 그렇게 거부감이 별로 없는 것 같아요 우리나라 사람들이 새로운 문화라든가 핸드폰 이런 것도 마찬가지였지만 그런 게 한번 써보지 뭐 이런 걸 다이나믹 코리아라고 하잖아요 다이나믹한 거 같아요 그런 게 하나의 원동력이 되지 않았을까 우리나라에서 로봇을 앞으로 주력 산업으로 우리 주력 계열사로 삼겠습니다 하는 대표적인 회사들이 있나요?
아니면 스타트업이라든가 최근에 몇몇 주식은 잘 모르겠지만 뉴스를 보면 많이 왔다갔다는 거잖아요 레인보우? 여기 말씀해주셔도 됩니다 일단은 다행인 거는 그나마 대기업이 아무래도 그 위주로 움직일 수밖에 없잖아요 그러다보니까 일단 삼성, LG, 현대 등등 소위 국내 뿐 아니라 국외적으로 굴지의 대기업들이 일단 투자를 하겠노라. 요즘에 보니까 SK까지 거기에 가담을 했습니다. 아마 상용화라는 것들이 많이 될 것 같아요. 아무래도 대기업이 들어왔으니까.
그리고 그 아래쪽을 살짝 보자면 아까 말했던 레인보우 같은 경우가 사실 오준우 교수님을 저는 개인적으로 그런 분들이 교수님이 필요하다고 생각하시는데 상당히 엔지니어링 센서가 굉장히 좋으신 분인 것 같아요 그런 분들이 좀 많이 계셔서 그런 기업들이 많았으면 좋겠는데 뎁쇼인가 보면 말씀드린 레인보우 로보틱스도 있을 것 같고 로보티즈나 뉴로메카나 등등 그런 몇몇 기업들이 두각을 나타내는 것 같긴 해요 우리도 관련해서 산업생태기가 조금씩 형성되긴 하네요 네. 거기다 휴머노이드라는 자체 를 딱 들이대는 순간 굉장히 취약한 걸 느낄 수가 있을 것 같아요 아직까지 나름의 성과들은 있지만 라는 관점에서는 아직 갈 길은 좀 남았다 노화로 가지고 있는 업체는 레인보우밖에 없지 않을까 그렇군요 제일 먼저 시작하기도 했었으니까요 자 그러면 또 이렇게도 질문을 드려볼게요 이제 우리나라도 선진국이고 자금 여력도 좀 있거든요 그러면 예전처럼 우리가 한땀 한땀 R&D에서 내부에서 그 기술을 배양하는 것도 방법이겠지만 현대차처럼 유수의 휴머노이드 로봇을 만드는 보스턴 다이나믹스처럼 이런 회사에 또는 해외 엔지니어들을 그냥 거기에 개발된 회사를 인수합병하는 거 그래서 우리 내재화하는 거랑 내부에서 개발하는 것 이 두 가지를 봤었을 때 어느 게 더 성과가 더 수월할까요? 저는 근데 무작정 M&A 사드린다는 거가 좋은 거 같진 않아요 왜냐면 어느정도는 사들이건 사들이되 코어 파트를 가져갔으면 하는 게 저는 개인적인 생각입니다 그렇게 해야 될 이유가 좀 뽑아주세요 왜냐하면 그래야 환경이 변하거나 이런 경우에 있을 때 저희가 대처할 수 있는 그 근본의 힘이 좀 되지 않을까 생각이 드는 거예요 그게 없어버리면 예를 들어서 제가 걱정한 것 중에 하나가 AI 쪽인데요 사실은 사실 우리나라는 AI가 보면 미국처럼 뭐 Chat GPT처럼 LLM이 있는 것도 아니고 그렇게 내세울만 큰 게 없어요 저희는 아까 딥시커 말씀하시는 중국처럼 빵 치고 나오는 게 없잖아요 그렇죠 그렇다는 얘기는 지금 대부분의 AI를 하시는 분들이 폄하하는 건 아니지만 코어보다는 어떻게 보면 어플리케이션이 많이 들어있단 말이에요 그렇다는 얘기는, 이게 어느 순간 예를 들자면처럼 막 썼다가 딥싱크가 좀 문제가 있는 것 같긴 하지만 어느 순간부터 야 딥싱크가 맞는 것 같아, 라고 방향 하나를 딱 해버리면 이게 어떻게 보면 사상루각이 돼버릴 확률이 높잖아요 그렇기 때문에 뭔가 그래서 사드리고 M&A 할 건 하더라도 뭔가 근간을 이루는 건 뭔가 좀 갔으면 좋겠다 그래야 그런 흔들림이 있거나 외풍이 있을 때 나름대로 버틸 수 있는, 아까 말까 병풍 말씀하셨는데 그런 배려가 좀 될 수 있지 않을까 사실 저도 마찬가지로 생각합니다 로봇도 정말 큰 판이 하나 또 열리는 건데 우리 휴대폰 만들 수 있는 나라 자동차 만들 수 있는 나라가 됐던 것처럼 여기에서도 로봇의 세 대 강국 두 대 강국 다섯 대 강국 안에 또 들어가야 우리가 또 미래 먹거리가 되니까 반드시 자체적인 역량을 만들어내야 될 것 같은데요 그러기 위해서는 지금 국가가 또는 기업이 또는 국민들이 뭘 도와드려야 될까요 당연히 제 입장에서 투자를 해야겠죠 저는 한편으로 그런 생각을 해봐요 더 이상 국민인성 똘똘한 국민 위대한 국민인인 건 맞는데 거기에 너무 의존하는 건 아닌 것 같아요 시대가 최근에 아까 봤던 때 AI가 너무 막 드니까 AI를 딱 보면 맨 밑에 깔리는 걸 보면 결국은 가장 베이스에 깔리는 건 뭐냐면 결국 돈인 것 같습니다 결국은 돈이 깔려야 데이터도 모으고 서버도 구축을 하고 또 그런 걸 학습할 수 있는 인력도 모을 수가 있기 때문에 결국은 세속적인 얘기긴 하지만 현실적인 얘기니까 결국은 자금이 풀려야 될 것 같고요 당연히 기업에다 뻔한 얘기지만, 항상한 얘기들이 있잖아요 자금이 풀리고 그럼 연구를 편하게 하시게 만들어줘야 되고 규제를 철폐할 건 철폐하고 없앨 건 없애고 개정할 건 해야 되고 사실 법이 급변하는 AI라든가 기술발전을 쫓아가서 빨리빨리 업데이트가 돼야 될 거 같아요 그리고 또 하나는 그럼에도 불구하고 윤리문제라든가 안전문제에 대한 걸 강하게 확실하게 짚고 넘어가야 되지 않겠나 우리나라는 그런 경우가 별로 없습니다마는 외국에 보면 딜리버리 로봇은 애들이 막 별로 차고 그런 경우가 있거든요 빼가고 그런 것처럼 국민에 대해서, 아니면 학생들에 대해서 윤리교육도 좀 하고 그런 건 해야 될 것 같아요 아까 말씀드린 앞에 기업에 대한 규제 철필 이런 건 다들 하는 얘기기 때문에 당연한 얘기인 것 같습니다 지금이라도 우리 박사님이 말씀해주신 것처럼 그런 걸 한땀 한땀 만들면 좋을 것 같긴 한데요 여기서 제가 너무 욕심내는 건지 모르겠습니다만 하나만 더 여쭤보면 이런 새로운 로봇산업을 잉태해서 가져가는 회사가 기왕이면 삼성, LG, 현대가 아닌 제 삼 의 어떤 회사가 또 하나 로봇으로 그런 초대기업까지 성장하면 우리나라 대기업 하나 더 갖는 거잖아요.
그러면 예전에 우리 이런 욕심 내본 적 몇 번 있지 않습니까? 중소기업 적합 업종으로 정해서 이건 대기업이 못 들어오고 하게 한 적이 있는데 아까 말씀 주셨던 거 들어보니까 이 분야는 돈 투자 중요한 거 같아요라고 해주셨잖아요 그러면 어쩔 수 없이 어떤 대기업과 그 밑에 중견기업도 여러 생태계로 붙겠죠. 이런 형태로 로봇산업은 진화발전시킬 수밖에 없는 건가요? 근데 우리나라 기업 문화가 사실은 뭐 저도 당시 기업을 한 생각이 아니기 때문에 대놓고 말씀드리기 힘듭니다만 어떤 중소기업이 막 커서 대기업이 그런 건 사실 드물잖아요 아직까지는 소위 말하는 재벌이라는 것들이 있는 거고 근데 반면에 딴나드를 보면 사실은 그게 가능한 거잖아요 그래서 우리도 욕심내는 거잖아요 저도 사실은 그런 게 됐으면 좋겠어요 근데 어떻게 해야 될 것이냐 그건 사실 방법론은 없는 것 같은데 아마 자금보다는 어떻게 보면 기술과 자금, 시장성이 어떻게 보면 그게 딱 잘 맞아떨어진다고 한다면 뭔가 발전할 것 같고 자금은 사실 그 후에 들어올 수 있을 것 같아요. 예를 들면 중국 같은 경우는 예를 비귿에, 중국 로봇을 아예 정부에서 밀겠다고 가정을 하니까 돈을 막 긁어놓긴 하지만, 투자 금액이 굉장히 많거든요.
유니트리도 있고, 유비테크라는 회사도 있는데, 알기론 유니트리가 워낙 유튜브가 많이 올랐기 때문에 거의 더 많이 투자를 받았을 것 같지만 실질적으로 제일 많이 받았는데 유비테크라는 회사가 더 많이 받았어요 그 둘이, 유비테크는 아마 아시는 분들은 좀 아시는 업체고 유니트리는 워낙 유튜브에 많이 오는 업체고 근데도 불구하고 막상 벤처캐피탈 하신 분들은 유비테크를 찍어서 더 많이 투자를 하더라고요. 결국은 거기서 뭔가 단순한 기능보다는 그분들 나름대로 보는 선구안이 있잖아요. 그런 걸 보시면서 이쪽이 더 있다고 보신 거 같아요 그런 식으로 뭔가 우리나라도 중선호 중견기업이 그런 걸 보여줄 수 있다면 그리고 펀딩을 국내외족을 크게 할 수 있다면 쩌면 가능하지 않을까 알겠습니다 우리 박사님께서 로봇산업 우리나라에 꼭 안착할 수 있도록 많이 도와주십시오 오늘 많이 배웠습니다 지금까지 한국과학기술연구원의 오용환 책임연구원이었습니다. 고맙습니다. 감사합니다.