LG전자는 2017년 1월부터 로봇청소기에 딥러닝 알고리즘을 도입했다. 컴퓨터 소프트웨어가 아니라 가전기기에 적용한 선도적 사례다. 별도의 부품 추가 없이 소프트웨어 업데이트만으로 기존 제품의 주행 성능을 개선했다. 개발을 성공으로 이끌 수 있었던 요인은 다음과 같다.
1. 딥러닝 적용으로 인한 CPU의 과부하 문제를 초음파 센서를 이용해 해결
2. 중앙 조직인 인공지능연구소와 실제 양산제품을 개발하는 제품사업부 딥러닝 담당자들의 유기적 협업
3. 자율주행자동차 연구개발에서 쌓은 노하우를 로봇청소기에 적용
인터뷰이LG전자 가산 R&D캠퍼스의 테스트룸에서 만난 조일수 LG전자 H&A제어연구소 어플라이언스선행제어연구 2팀장.
일반인들이 생활 속에서 가장 쉽게 접할 수 있는 로봇은 원반 형태의 로봇 진공청소기다. 국제로봇연맹(IFR)에 따르면 2015년 전 세계적으로 판매된 개인용/가정용 서비스 로봇 540만 대 중 360만 대가 로봇청소기였다. 국내 시장 규모는 연간 약 20만∼25만 대 정도로 추정된다. 가정용 로봇으로는 독보적인 수준으로 보급된 제품군이다.
최초의 상업용 로봇청소기는 스웨덴의 일렉트로룩스(Electrolux)사가 2001년 내놓은 ‘트릴로바이트(Trilobite)’ 제품이다. 한국에선 2002년 LG전자가 최초로 선을 보였고 이후 많은 대기업과 중소기업들이 이 시장에 뛰어들어 경쟁 중이다. 1세대 로봇청소기들은 가격이 비쌀 뿐 아니라 먼지 흡입력이 약하고 계단에서 굴러 떨어지는 등 여러 가지 약점을 보였다. 알고리즘에 따라 움직이지만 ‘인공지능’이 있다고까지 보기는 어려웠다. 하지만 요즘 나오는 로봇청소기들은 각종 센서와 알고리즘을 사용해 자체적으로 집안의 지도를 그려서 겹치거나 빼먹는 부분 없이 효율적으로 집안을 돌아다니며 먼지를 빨아들인다. 배터리가 떨어지면 자동으로 충전 도크로 돌아가는 기능도 대부분 갖추고 있다. 가격은 일반 청소기 수준으로까지 내려가고 있다.
특히 LG전자는 올해부터 자사의 ‘로보킹’ 로봇청소기를 비롯한 여러 가전제품에 딥러닝(deep learning) 알고리즘을 탑재하기 시작했다. 딥러닝은 바둑 프로그램 ‘알파고’ 덕분에 유명해진 기술로 사람의 신경세포처럼 여러 겹의 층(layer)을 통해 정보를 추상화해서 처리하는 것이 특징이다. 기계도 스스로 학습하는 능력을 갖게 할 수 있어서 ‘인공지능’ 기술에 새로운 지평을 연 것으로 평가받는다. 예를 들어 기존 로봇청소기들은 미리 기억장소에 저장돼 있는 물체만을 인식하고 사람이 프로그래밍해놓은 대로 행동하는 수준이었지만 딥러닝이 탑재된 청소기는 처음 보는 물체라도 인간의 개입 없이 스스로 위험성을 판단할 수 있는 능력이 있다.
LG전자는 2016년에 기 판매된 로보킹 터보플러스 제품에 2017년 1월부터 소비자가 소프트웨어 업데이트를 통해 딥러닝 알고리즘을 이식할 수 있게 했다. 2017년 여름 출시 예정인 ‘코드제로 R9’ 모델부터는 딥러닝이 기본 탑재돼 판매된다. 회사 측에 따르면 일반 판매용 로봇청소기에 딥러닝 알고리즘을 도입한 것은 세계적으로 현재까지 LG전자가 유일하다.
서울 가산동에 있는 LG전자 R&D캠퍼스를 찾아 조일수 H&A제어연구소 어플라이언스선행제어연구2팀장(수석연구원)을 만났다. 인공지능 딥러닝이 적용된 청소기의 특징은 무엇이며 그 효용가치는 얼마나 되는지, 또 하드웨어 제품에 이 알고리즘을 적용하는 데 어려움은 없는지 물어봤다. 조 연구원은 서울대에서 메카트로닉스 연구로 석사 학위를 받고 2001년 LG전자에 입사했다. 자동차에 들어가는 전자기기(텔레매틱스)를 개발했고 6년 전부터는 로봇청소기 연구를 담당하고 있다.
로봇청소기에 딥러닝 기술을 탑재한 이유는 무엇인가.로봇청소기에서 가장 중요한 것은 청소(흡입) 성능과 주행 성능이다. 특히 주행 성능은 청소기가 전선이나 다른 장애물에 구속(stuck)되지 않게 하는 것에 좌우된다. 로봇청소기가 집안을 돌아다니다가 무언가에 걸려서 구속이 되면 모터에 과부하가 걸리고 동작이 멈춘다. 충전 도크로 돌아갈 수 없어 그 자리에서 배터리가 방전될 수도 있다. 그러니 청소기가 가지 말아야 할 곳에는 가지 않게 하는 게 중요하다. 하지만 가야 할 곳이라면 가서 청소를 하게 만들어야 한다. 예를 들어 방문 문턱이라면 넘어가야만 하고, 선풍기의 받침대라면 올라타지 않아야 한다. 이런 것들의 차이를 구별하는 것이 쉽지 않다.
그런데 마침 우리가 판매하고 있던 제품(로보킹 터보플러스)에 전방 비전 센서(vision sensor)가 달려 있었다. 비전 센서는 청소기 정면에 달린 카메라다. 사용자가 스마트폰을 이용해 원격으로 집안을 살펴보거나(Home View), 침입자를 감지했을 때 자동으로 사진을 찍어 스마트폰으로 실시간 전송하는 기능(Home Guard)을 위해 달아놓은 것이었다.
플랫폼 변경 없이, 기존 비전센서를 이용해 고객에게 뭔가 더 줄 수 있는 가치가 뭐가 있을지를 생각하다 보니 ‘영상’과 ‘딥러닝’을 연결하면 어떨까 하는 아이디어가 나왔다. 전사 차원에서 딥러닝을 연구하고 있고, 로봇청소기는 비전 센서를 통해 영상정보를 얻을 수 있으니 이 둘을 결합하자고 생각한 것이다.
