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저는 로봇의 기술적인 부분에 대해서만 말씀드리도록 하겠습니다. 지능형 로봇에 필요한 모든 기술들이 아직은 실험실 수준이 많습니다. 상용화 수준까지 되려면 아직 10~20년 넘게 걸리는 기술들이 많다고 보시면 됩니다. 일례로 로봇의 네비게이션에 핵심이 되는 Localization (자기 위치 추정) 기술의 경우 현재는 주로 컴퓨터 비전을 이용한 방법, Laser scanner를 이용한 방법 등을 사용하고 있는데, 이들 방법들은 모두 장단점이 있어서, 모든 경우에 robust한 성능을 보이기가 어렵습니다. 비전의 경우 조명에 민감한 점, Laser scanner의 경우 안전성과 소음, 크기 문제 등이 있죠. 비전의 대가라 할 수 있는 CMU의 Hans Moravec 교수의 경우, SeeGrid라는 회사를 차려서 비전 시스템을 상용화 중입니다. 이 기술의 경우에도 공장내의 자동 물류 구분 등 아주 제한된 환경 내에서만 가능하다고 보시면 됩니다. 일반 가정내에서 사용하기에는 산적한 문제들이 많기 때문이죠. 음성인식의 경우도 원거리, noisy 환경하에서의 인식이 어렵구요. 제한된 단어만 가지고 하는 방법들이 나와 있지만, 사람처럼 자연스럽게 대화가 되려면 몇십년이 걸릴지 모릅니다. 지금으로부터 20년 후에는 로봇이 가정에 들어와서 서비스한다고 생각하는 사람들이 많지만, 이럴 경우 많은 환경적인 제한 조건이 따를 수 밖에 없습니다. 상용화가 성공적이고, 사람에게 만족스러운 서비스를 주려면 모든 경우에 있어서 robust한 기술들이 개발되어야 합니다. 지금 학생이시라면, 로봇은 모든 기술의 통합체라고 할 수 있기 때문에, 다양한 기술 (메카니즘, HRI (Human Robot Interface: 음성, 영상 포함), 센서, 제어, 통신, 인공지능 등) 에 대한 이해를 하여야 하고, 각 기술이 어떻게 통합될 것인가에 관심을 가지시면 좋을 것 같습니다. 아직 로봇 기술은 충분히 도전 의식을 가지고, 도전해 볼 만하다고 생각합니다. >지능형 로봇 분야를 연구하려는 학생입니다. > >그런데 > >로봇이나 인공지능에 관련된 개발소식이나 보고서를 접하며 느끼는 생각은 >'이미 개발된 기술과 지금 개발되고 있는 기술을 포함하면 > 앞으로는 > 더 이상 새로 개발할 분야는 없을 것 같다' 하는 것입니다. >이제는 처리속도만 더 발전하면 인간과 같은 로봇이 상용화되는 것은 >시간 문제인것 처럼 느껴집니다. > >[예를 들어 ] >[언어처리기술 - 음성인식, 번역 ] >[영상처리기술 - 침입자탐지,동작인식,사용자인식 구별 등 ] >[기계적제어기술 - 빠르고 정확한 자세제어 ] >[로봇 인공 유전자 - 로봇에 성격부여 ] >[감정표현 - 인간과 친숙한 교감 가능 ] >[학습을 통한 지식습득 등 ] > >이런 소식들을 보면 >이미 모든 필요한 기술이 개발 된것 처럼 느껴집니다.. > >이제 >이분야에 발을 들여놓고 연구를 하려는 학생들은 >“2015년 - 2025년“이 활발히 활동할 시기일텐데 >이 때가 되면 위의 기술들은 많은 발전이 되어 >로봇들이 상용화 되고 기술성장 정체기에 도달하지 않을까하는 조금은 앞선 생각도 해봅니다. >실제로 정부나 연구소에서 발표하는 보고서들에도 >2020년경에는 인간과 공존, 대체가능한 로봇도 출현한다는 예측도 있습니다. > >그럼 위의 기술들 외에도 새롭게 필요한 기술이 어떤것이 있을까요? >“2015년 - 2025년“에 개발되어 사회발전에 기여해야 할 기술은 어떤것이 있을까요? >어떠한 분야의 기술개발에 중심을 두어 연구를 해야할까요? >제가 기술개발속도를 과대평가하고 있는것인가요? > >기술적인 문제 뿐만아니라 법적 제도적 사회인식에 관련해서 예상되는 >필요한것들도 알려주시면 감사하겠습다 > >전문가, 연구자 분들의 많은 조언 부탁드립니다.>

안녕하세요. 지능형 로봇 분야에 대해 관심을 갖고 계신 것 같습니다. 먼저 질문글에 보면 관련 기술의 개발이 완료된 것 같다고 생각하시는데, 제 의견은 그렇지 않습니다. 위의 답변글에도 있지만 로봇 관련 기술들은 현재 초기 단계에서 진행중입니다. 상용화되어 있는 분야도 상당부분있지만 지능형 로봇이라고 보기에는 아직 초보 수준입니다. 로봇의 분야는 크게 하드웨어/소프트웨어 분야인데 거의 모든 기술의 접목이라고 생각하시면 됩니다. 그 중에서도 몇몇 분야로 압축한다면 임베디드 시스템, 임베디드 OS, 센서 시스템, 센서 데이터 처리, 제어 시스템, 제어 알고리즘 등이 기본적인 구성 요소들입니다. 현재 기본적인 구성 요소들은 대부분 상당 수준에 올라와 있다고 생각하면 될 것입니다. 향후에 필요한 기술, 즉 질문자께서 내다보시는 2015년이후에 활용 가능한 기술은 아무래도 이와 같은 기본적 구성 요소들이 필수 조건이 될 것이라고 생각합니다. 따라서 지금 로봇 관련 연구를 시작하시더라도 기본적인 개념과 기초 기술은 확보하고 계셔야 할 것 같습니다. 하지만 향후 로봇 산업은 사회 생활, 산업 전반에 걸쳐 발전할 것으로 전망되며 이에 필요한 것은 지능입니다. 요즘의 로봇 산업에서도 지능형이라 불리는 로봇군이 존재합니다만 아직은 지능의 수준이 그리 높지 않습니다. 아마도 향후 로봇은 지능에 의해 크게 좌우될 것이라 생각합니다. 지능을 구현하기 위해서는 우선 지능의 핵심 알고리즘이 정리되어야 합니다. 즉, 사물에 대한 취급이나 판단의 과정에서 요구되는 핵심 개념을 알고리즘으로 정의해야 합니다. 그 다음 단계는 사물에 대한 인식, 상황에 대한 판단 등이 요구됩니다. 이 과정에 활용되고 있는 분야가 음성인식, 비젼시스템을 통한 물체 인식, 각종 센서를 활용한 환경 정보 수집 등이 있습니다. 하지만 그 수준은 아직 인간에 비하면 매우 저급합니다. 인간처럼 음성을 자유롭게 인식하지 못하고, 표현하지 못하며 사물을 바라보는 시각에 있어서도 인간의 눈처럼 정확하게 사물을 받아들이지 못하며, 인간의 두뇌처럼 각종 정보를 명쾌하게 처리, 분석하지는 못합니다. 아마도 인간의 두뇌를 비슷하게라도 그 기능의 일부를 구현하는 시스템이 구현된다면 줄기세포 연구 못지 않는 커다란 사회적 이슈가 될 것입니다. 이처럼 지능을 구현하기 위한 준비 단계에 요구되는 각종 데이터의 기본 처리 및 분석 과정에 대해서도 아직 연구해야 할 분야가 매우 다양하고 광범위합니다. 보다 구체적인 내용을 설명드리면 데이터를 수집하고 처리하는 과정 이후의 내용이 더욱 복잡하고 어렵습니다. 바로 인식, 인지, 판단, 행동으로 이루어지는 일련의 과정입니다. 예를 들면, 사과를 시각으로 받아들여 색상, 형태의 경험적 데이터에 기반하며 후각의 추가 정보를 융합하여 기억 속의 자료들 중에서 검색하고 비교하며 이를 '사과'라는 텍스트 또는 언어적 형태 ('사과', 'Apple' 등)로 구체화하여 표현하는 일련의 과정을 보면 데이터의 수집 장치, 처리 과정, 추론 과정, 행동 과정이 요구됩니다. 이제 어느 정도 감이 잡히셨는지요? 보다 높은 수준의 연구는 보행 로봇의 경우 관절의 각도 및 보행 패턴 연구, 카메라 정보를 활용한 시각 판단에 의한 장애물 회피 및 경로 계획, 가속도 센서 및 자이로 센서 등을 활용한 신체 상태 정보 수집, 보행 중의 중심 이동에 의한 각종 보정 시스템 등이 있을 것입니다. 위에서 예를 들었던 과정에 요구되는 연구는 카메라 데이터 분석에 의한 색상인식 및 형태 인식, 데이터 베이스 관리, 비교 및 판단 알고리즘, 추가 데이터에 대한 학습 및 처리, 운동을 위한 계획(목표물의 좌표 파악, 이동경로 설계, 동작계획 수립, 모터 제어 등 각종 제어 과정, 목표물과 로봇과의 실시간 위치 분석 및 판단) 등이 요구됩니다. 사실 너무 많은 이야기를 하려다보니 다소 어지러운 글이 되었습니다만 아주 많은 분야의 연구들이 필요하다는 것입니다. 제가 생각하는 추천 분야는 - 신호처리 - 통신 - 데이터베이스 관리 - 지능 알고리즘(신경회로망, 퍼지이론 등) - 각종 제어 알고리즘 연구 등으로 요약할 수 있겠습니다. 도움이 되었으면 좋겠네요.