음악을 듣고 음악에 따라 춤추는 로봇
실용적 인공지능 산업계에 적용가능
"로봇도 춤을 출 수 있습니다" "음악에서 음향적 특성을 추출하고 분류하는 딥러닝 시스템을 활용해 음악에 맞는 춤동작을 뽑아 춤을 구성할 수 있습니다"
인공지능로봇 분야 최고의 민간연구소인 지능정보기술연구원에서 지난해 1월 부터 14개월간 책임연구원으로 파견근무하다 지난 2일 와이즈유 지능로봇공학과 교수로 강단에 복귀한 김태희 교수를 지난 7일 만났다.
김 교수는 인적교류를 통한 산학협력은 우리나라 산업계, 특히 인공지능 분야의 기술발전을 선도하기 위한 좋은 협력모델로 평가받고 있다고 했다. 그는 지능정보기술연구원에서 연구했던 춤추는 로봇에 대한 열정으로 가득 차 있었다.
◆와이즈유 지능로봇공학과 김태희 교수
▲지능정보기술연구원은 어떻게 해서 가게 되었습니까?
한 곳에서 오래 있으면 정체하기 마련입니다. 정체되었다는 느낌을 느낄 때 즈음 알파고가 나오고 딥러닝이 나왔습니다. 저 또한 알파고와 딥러닝에 대한 궁금증이 많아졌죠. 때마침 지능정보기술연구원에서 연락이 왔습니다.
▲지능정보기술연구원에서 연구한 춤추는 로봇에 대한 설명 부탁드립니다.
춤추는 것은 그래픽으로도 구현이 가능합니다. 음악을 듣고 음악에 따라서 춤을 추는 로봇. 음악이 느리면 느리게 춤을 추고 빠르면 빠르게 춤을 추는데 오래전부터 이런 내용들이 재미있었습니다. 기술적으로도 아주 도전적이구요. 그런데 마침 딥러닝으로 이러한 문제들을 해결하려는 노력들이 있었습니다. 음악에서 음향적 특성을 추출하고 분류하는 딥러닝 시스템을 활용해 음악에 맞는 춤동작을 뽑아 춤을 구성합니다.
음악에 따라서 춤을 춘다는 이야기는 춤을 추기 위해서는 동작이 필요한데 동작이라고 하는 것은 결국 숫자로 표현됩니다. 예를 들어 사람 같은 경우에는 "관절을 움직여라"고 하는게 결국 춤을 추는 거잖아요. 애니메이션 로봇과 캐릭터, 그래픽상에서의 캐릭터는 형태만 다르지 결국 동작하는 원리는 비슷합니다.
로봇을 마음대로 움직일 수 있다면 게임이나 가상현실 안에서도 캐릭터를 마음대로 움직일 수 있는 거죠. 같은 방식으로 명령을 줄 수가 있습니다. 결국 제일 밑바닥은 같은 문제를 안고 있는 것이죠.
동작을 만들어 내는데 의미있는 동작을 만들고 그런 의미있는 동작들이 자동으로 만들어 질 수 있으면 사람이 일일이 동작을 만들어주지 않더라도 인공지능이 의미있는 동작을 자동으로 만들어주는 인공지능을 만들자. 그게 머리속에 있으면 로봇이 스스로 의미있는 동작을 자동으로 만들어 보여줄 수 있는 거죠.
그런데 의미있는 동작이 어디서 나오느냐? 음악이잖아요. 음악을 자동으로 해석해서 나름의 의미를 파악한 다음 그 의미를 실은 동작을 만들어 내는 로봇.
가상현실이나 게임에서 그래픽으로 만든 캐릭터가 움직이게 하려면 기존에 애니메이션을 만드는 사람이 일일이 손으로 만들어 줬습니다. 하지만 이제 이러한 일들을 인공지능이 자동으로 해주는 것이 가능하다라는 이야기입니다.
가상현실이나 게임에 적용했을 때 경제적인 효과가 굉장히 클 것으로 예상됩니다.
▲이러한 인공지능이 우리 산업특성에 맞춰 적용이 가능할까요?
동남권 산업특성에 따라 산업에 인공지능을 적용했을 때 바로 효과가 나타날 수 있는 것부터 해결해 나가면 어떨까 하는 과정에서 본다고 하면 인공지능에서 개발된 요소기술들을 부분적으로 적용하는 것부터 산업계에서 좀 더 생산적으로 일을 할 수 있지 않겠는가 하는 생각입니다.
예를 들어 로봇자동화를 시킬 경우 로봇을 자동화시키는 것 자체가 자동화 기기이긴 하지만 사람이 조작을 해줘야 하고 프로그램도 만들어야 하는데 이러한 것을 자동화 시킬 수 있다면 사람이 덜 위험한 일을 하고 더 지적인 일을 할 수 있게 할 수 있다고 생각합니다.
공장의 어떤 데이터들을 해석 하고 공장을 더 효율적으로 가동 할 수 있도록 하는 그런 영역에서 인공지능이 활용될 수도 있구요. 센서 데이터를 처리하는 것을 지능적으로 센서 데이터 처리를 한다든지 기계에서 어떤 진동데이터가 나왔는데 진동데이터를 해석해서 기계이상 유무를 판단한다든지 아주 다양한 부분에서 활용될 수 있을 것 같습니다.
▲교수님이 생각하는 미래의 딥러닝은 어떤 모습입니까?
포화상태가 될 것 같습니다. 딥러닝을 하나의 부품으로 더 큰 문제를 해결해 나갈 수 있지 않을까 하는 생각을 해봅니다. 구글 딥마인드가 개발한 인공지능 바둑프로그램 알파고 또한 강화학습의 일부를 사용했는데요. 이러한 딥러닝을 부분으로 하는 강화시스템이 나오지 않을까 생각합니다.
▲교수님의 자리로 돌아왔습니다. 앞으로 어떠한 일을 하고 싶습니까?
우리나라에서 인공지능을 전문적으로 연구하는 곳이 많지 않습니다. 대학에서 더러 하는 경우가 있긴 하지만요. 국내에서도 가능은 하겠지만 이런 문제들을 해결할 수 있는 곳이 해외에 있다면 해외와 연결해서 이런 문제들을 풀어나가는 역할이 굉장히 의미있는 일이라 생각합니다. 최신의 인공지능, 딥러닝을 중심으로 하는 기술들이 빠르게 변해가고 있기 때문에 저의 경력을 활용해 동남권 인공지능의 기술 수요를 파악해 문제를 해결하는 실마리를 찾아나가는 역할을 하고 싶습니다.
<프로필>
김태희(55) 와이즈유 지능로봇공학과 교수는 부산 출신으로 보수초, 대신중, 대동고를 나와 아주대학교 전자공학과를 졸업했다. 영국 Artificial Intelligence & Robotics, University of Edinburgh에서 박사과정을 마쳤으며 대전에 위치한 한국과학기술정보연구원 선임연구원으로 재직하다 와이즈유 교수로 부임했다. 지난해 1월부터 14개월간 지능정보기술연구원 책임연구원으로 파견근무하다 지난 2일 강단으로 다시 복귀했다.