GPT와 같은 생성형 인공지능 기술들은 디지털 세계에서 놀랄만한 결과들을 보여주고 있지만, 텍스트와 이미지만으로 학습된 모델이라 현실세계를 이해하는 능력이 부족하다는 평가를 받고 있다. 인간 수준의 사고가 가능한 인공일반지능(Artificial General Intelligence: AGI)으로 발전하기 위해서는 물리적 세계를 이해할 수 있는 능력이 필요하다는 목소리가 높아지고 있다. 이러한 추세에 따라 신체를 가진 인공지능(Embodied AI), 즉 로봇 인공지능에 관한 관심과 투자가 세계적으로 급증하고 있다. 머지않아 제조, 물류 등의 산업현장뿐만 아니라 우리가 생활하는 일상 공간에서 로봇이 인간의 조력자 역할을 할 것이라는 기대가 커지고 있다. 로봇이 일상의 작업을 수행하려면 급변하는 환경과 상황의 변화에 실시간으로 대처하면서 작업에 필요한 절차를 스스로 수립할 수 있는 능력이 필요하다. 본 고에서는 로봇의 복합작업 자율 수행을 위해 필수적으로 요구되는 작업 절차 생성 핵심 기술들과 연구 현황에 대해 살펴보고자 한다.

I. 서론

최근 초거대 생성형 AI 모델의 발전으로 일상속에서 활용 가능한 인공지능 기술들이 급속도로 발전하고 있다. 로봇 분야 역시 일상생활 공간에서 복합작업 자율 수행을 가능하게 하는 로봇 인공지능 기술의 개발이 세계적 기술 트랜드로 부상하고 있다[1]. 환경의 변화가 빈번하고 상황 변화의 예측이 어려운 일상생활 공간에서 로봇이 복합 작업을1) 수행하기 위해서는 작업 계획, 주행, 조작, 상호작용, 환경이해 등 다양한 로봇지능 기술들의 융복합이 요구된다. 특히, 주어진 목표 임무를 수행하기 위한 일련의 작업 계획, 즉 세부 작업 절차를 로봇이 스스로 생성하는 기술은 복합작업 자율 수행을 가능하게 하는 핵심 기술이다[그림 1].

로봇은 단순한 형태의 단일 작업은 자율적으로 계획하고 수행할 수 있으나 복합작업을 자율적으로 계획하고 수행하지는 못하고 있다. 특정 목적의 단일 임무를 수행하는 제조ㆍ물류ㆍ서빙ㆍ배달 로봇 등은 상용화 단계이지만, 인간과 공존하는 일상 공간에서의 서비스 로봇은 복합작업 절차 생성 및 수행의 자율성 한계로 실용화되지 못하고 있다. 로봇 복합작업의 수행을 위해서 개발자가 사전 정의된 태스크 정의 언어로 작업 계획을 먼저 수립한 후에 임무를 실행하는 방법이 주로 사용되고 있으며, 사전 정의된 작업전략을 개발자가 구현하는 데서 오는 근본적 한계로 인해 명확히 정의 가능한 시나리오에서 만 활용되는 수준이다.

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