Autonomous Everywhere, Everything, Everyday
POI Change Detection by AI & Robot
Autonomous Service Robot Platform
Indoor 3D/HD Mapping Robot
5G Technology for Cloud Robotics
New Solution for Autonomous Vehicles
네이버랩스의 비전인 생활환경지능은 사용자의 환경을 먼저 이해하고,
사용자가 요구하기 전에 필요한 정보와 서비스를 앞서 제공할 수 있는 기술을 의미합니다.
실제 사람들의 삶이 펼쳐지는 location에 대한 이해, 그리고 그 공간과 공간 사이를
연결해주는 mobility의 지능화에 집중하며 삶에 스며드는 솔루션을 제공하고자 합니다.
디자인이란 단어가 이제는 어디서나 익숙합니다. 그만큼 디자인의 정의와 역할은 다양한 영역에서 분화되어 있기도 합니다. 네이버랩스에서는 로봇이라는 대상에 대해 여러 분야의 디자인이 진행되고, 종국에는 통합됩니다. 하나의 로봇으로 이어지는, 로봇시스템/UX/ID 각각의 디자인에 대해 물었습니다. Q. 어떤 ‘디자인’을 하나요? 로봇의 메커니즘에서 인터페이스까지, 최적의 시스템을 디자인 (김인혁|Robot) 제가 하는 디자인은, 시스템 디자인이라고 말할 수 있습니다. 아, 물론 제가 속한 Robot팀엔 더 많은 디자인 과정들이 있어요. 로봇의 기구, 전장, SW 등 각각의 영역에서도 디자인 과정이 존재합니다. 저는 그 중에서 주로 시스템 제어 엔지니어로서의 디자인을 이야기할 수 있겠네요. 사실 시스템이란 말이 좀 모호하죠. 과학분야에선 이렇게 정의할 수 있습니다. 구성 요소들이 내외부와 경계를 가진 상태에서 각 요소 간에 긴밀한 상호작용을 하는 집합체. 쉽게 설명하고 싶었는데, 여전히 어렵긴 하네요. 로봇은 단순한 기능을 구현할 때에도 복잡한 요소들이 동시에 작동합니다. 메커니즘, 동력원, 에너지원, 제어기와 인터페이스 등. 이들이 서로 잘 연결되어 작동할 수 있어야 합니다. 이를 위한 최적의 시스템을 구성하는 디자인이라 하겠습니다. 로봇, 그리고 사람, 그 사이에서의 상호작용 (김석태|UX) UX의 입장에서는 HRI (human-robot interaction) 디자인이라고 정의할 수 있습니다. 앱이나 웹 등의 화면 기반 인터페이스와는 조건이 다른데요. 물리 공간에서 로봇이 동작한다는 점이 그렇습니다. 주변 사물이나 사람을 로봇이 인식하는 순간처럼 다양한 상황에서 로봇이 어떻게 동작하거나 반응해야 하는지, 그리고 로봇을 활용한 서비스는 다른 디바이스나 앱과 달리 어떤 방식을 통해 제공되어야 더욱 직관적으로 사람과 상호작용이 가능한지 등을 디자인하고 있습니다. 기술만큼, 인상과 매력도 중요하다 (김승우|ID) 로봇의 외관도 중요합니다. 로봇은 여전히 일반인들에겐 생소합니다. 이들에게 로봇은 흥미로움을 일으키는 대상일 수도 있지만, 마주치는 순간 기피하고 싶은 이질적 존재일 수도 있어요. 그래서 외관을 통해 느끼는 인상과 그 효과에 대해 세심한 접근을 하고 있습니다. 로봇 서비스가 보편화되지 않은 시점에서는, 사람들이 기대하는 로봇다운 매력을 잘 체감할 수 있게 하는 것도 로봇 대중화를 위해 중요한 역할인 것 같습니다. “기술이 지닌 본래의 가치를 더욱 잘 느낄 수 있도록 전달하는 것, 그것도 디자인의 역할입니다.” Q. 어떤 프로세스로 작업하나요? 단순한 목표를 위해 필요한 복잡한 과정들 (김인혁|Robot) 기본 목표라고 한다면, 일단 요구 스펙을 잘 만족하는 시스템을 설계하는 것입니다. 현실은 아주 복잡하죠. 요소들이 워낙 다양하기 때문인데요. PoC, 성능 테스트 등 평가 과정을 거치면 조정해야 할 것들이 많아집니다. 아예 새로 개발을 할지를 고민하게 될 때도 있는데, 참고할만한 레퍼런스가 없을 때는 참 어려워집니다. 이럴 때는 원론적으로 풀 수밖에 없죠. 공학적인 문제부터 정의하고 문제 해결을 위한 방법론을 탐색합니다. 이런 일들이 수없이 많지만, 시스템 디자인의 일반적인 프로세스이기도 합니다. 목표는 단순하지만, 과정은 현란하죠. 산업을 이해하면 목표가 보이고, 사람을 이해하면 디테일이 보인다 (김석태|UX) 앞서 말씀드린 것처럼, 서비스 로봇은 다른 앱/웹 서비스와 상황이 많이 다르죠. 앱이라면 프로토타이핑과 검증 과정을 상당히 빠른 주기로 반복할 수 있는데, 로봇은 그런 면에서는 제약이 있습니다. 일단 로봇 서비스 산업에 대한 이해부터 시작하였습니다. 그간 어떤 로봇들이 어떤 서비스를 했고, 학계에서는 어떤 연구들이 선행 되었는지를 꼼꼼히 연구했습니다. 그리고 나니 목표 수준이 좀 더 명확해지고, 시나리오를 구체화할 수 있었습니다. 중요한 건 역시 사람에 대한 이해입니다. 실제로 유용하다고 느낄까? 어떤 니즈가 여전히 숨어있을까? 로봇이 대신 해 주었을 때 더 가치 있는 것은? 이런 질문에 대한 답을 찾은 후 다음 숙제가 이어집니다. 사람들의 삶 속으로 이질감없이 자연스럽게 녹아 들기 위한 인터랙션입니다. 인터랙션 상황들을 정의하는 일부터가 시작이고, 어떤 이슈나 문제가 있는지를 찾아냅니다. 가장 단순하면서도 자연스러운 해결 방법은 무엇일지 실험을 통해 검증합니다. 이 과정에서 굉장히 많은 디테일들이 새롭게 발견됩니다. 기술에 대한 이해도 중요합니다. 예를 들어 최근 AROUND C에는 디자이너가 가장 이상적인 로봇의 속도 및 이동 경로를 선택하면, 이를 바탕으로 딥러닝 기술을 적용해 최적화된 자율주행을 할 수 있는 기술이 적용되어 있습니다. 지켜보는 사람이 언제 안정감을 느끼는지, 로봇과 사람이 교차할 때엔 상대 속도나 동선을 어떻게 할지, 공간상의 제약이 복합적으로 작용하면 어떤 기준을 세워야 할지 등등. 수많은 요소들 사이에서 최적의 인터랙션 디자인을 설계해야 합니다. 이런 사소해보이는 사용자 경험이 로봇 서비스 과정에서 뜻밖의 감동까지도 전달할 수 있다고 생각합니다. “우리가 추구하는 기본 방향은, 실용적이면서도 사람을 배려하는 로봇입니다. 문제 상황을 분석해 나온 다양한 해결책 중에, 사람이 직관적으로 파악할 수 있는 방법을 택합니다.” 최근에는 AROUND C에서는 gaze, sound, lighting을 통한 비언어적 커뮤니케이션을 테스트하고 있습니다. 왜 굳이 로봇이 직접 말하게 하지 않고 비언어적 커뮤니케이션을 연구할까요? 그게 서비스 시나리오 상에서 더 직관적이며, 심지어 더 똑똑해 보이기 때문입니다. 스타워즈의 R2D2와 C3PO를 떠올리시면 됩니다. 점과 선을 활용해 가장 로봇다운 눈을 디자인 했고, 이를 통해 다양한 상태 정보를 사람에게 직관적으로 전달하고자 했습니다. 전체의 통일감과 개별 디자인의 완성도라는 두개의 과녁 (김승우|ID) 제가 공을 들이는 건 전체 제품의 통일감과, 개별 디자인의 완성도입니다. 네이버랩스에서 그간 공개했던 제품들은 작은 디바이스부터 중형 로봇, 대형 차량 센서박스에 이르기까지 다양한 카테고리에 걸쳐 있습니다. 디자인의 토대가 되는 조형 요소인 제품의 크기와 형태, 구조가 상이하다 보니 각각의 형태와 구조적 특성을 고려하면서도 전체 제품에 통일감이 느껴지도록 하는데 많은 노력을 기울여 왔습니다. 기업에서 일관된 메시지를 전달하는 것은 그 기업을 신뢰할 수 있는가에 대한 중요한 가치라고 생각해요. 디자인도 마찬가지입니다. 네이버랩스라는 기술 기업에서 전달해야 할 가치는 ‘정밀함’과 ‘단단함’이라고 생각했고, 로봇을 포함한 전체 제품에서 이 키워드들을 담은 일관된 디자인 언어가 느껴질 수 있도록 조형의 기본이 되는 면, 면의 기본이 되는 선을 세밀하게 다듬으며 디자인했습니다. 또한 개별 디자인의 완성도를 위해 밸런스와 디테일을 중요하게 생각합니다. 로봇은 움직이기 때문에 다양한 각도에서 바라보게 되고, 어느 방향에서 보아도 완성도 높은 밸런스가 특히 중요합니다. 잘 안보이는 곳의 디테일도 쉽게 드러나기 때문에 세밀한 디테일을 놓치지 않기 위해 노력하고요. 로봇의 경우엔 일반인들의 디자인 완성도에 대한 기대 수준이 더 높은 편입니다. 이런 기대를 충족시키는 동시에 기술적인 요구도 충족해야 합니다. 예를 들어, AMBIDEX의 전체 디자인 균형을 잡는 과정에서 팔의 부피를 늘리는 선택이 필요했는데, 동시에 무게는 가볍게 유지해야만 로봇의 기능을 100% 발휘할 수 있었습니다. 경량성이 AMBIDEX라는 로봇 팔 기술의 핵심 특성이기 때문이죠. 외관 부피를 늘려 디자인 밸런스를 최적으로 잡으면서도 1g을 더 줄이기 위해 질량을 체크하며 표면과 두께를 조정하고, 강성을 높이는 내부 구조를 추가하며 문제를 해결했습니다. 이런 디자인 과정을 거쳤기에 외관에서도 내부의 단단함과 견고함이 배어 나온다고 생각합니다. Q. 서로 어떻게 협업을 하나요? 어차피 목표는 하나 (김인혁|Robot) 각기 다른 분야의 전문가들이 협업할 때의 견해차이는 프로세스를 통해 해결되어야 한다고 생각해요. 그게 아니라 의견의 일방향성이 생기면 그건 곤란하죠. 저는 각 분야의 선/후행을 두지 않고 초기부터 과정 전반에 걸쳐 계속 공유하고 의견을 나누며 서로의 수용성을 늘리는 것이 아주 중요하다고 생각해요. “한 영역의 전문가가 모든 결정을 하고 다른 분야의 전문가는 일방적으로 종속되어야 한다면, 그건 문제가 있습니다. 선행과 후행을 나누면 안됩니다. 초기부터 같이 고민하고 대화하고 함께 풀어야 합니다.” (김석태|UX) 저도 커뮤니케이션이 협업 과제를 빠르게 가속하는 가장 중요한 요소라고 봅니다. 다양한 관점에서 의견을 나누는 건 정말 필요해요. 그 과정 없이 한번에 이상적인 솔루션을 바라는 건 무리입니다. 지금 진행 중인 1784 프로젝트 역시 이러한 소통을 원활히 이어가고 있기 때문에 좋은 협업이 진행되고 있고요. (김승우|ID) 차이란 것은 자연스럽죠. 좋은 결과를 위해 필수적입니다. 궁극적인 목표를 달성하고자 한다는 동질감을 느끼기 때문에 서로의 진정성을 확인허는 과정이기도 합니다. 어떤 디자인이라도 많은 협의와 조율이 전제됩니다. 하나의 입장에 매몰되어 있는지 되돌아보기도 하고, 전체를 바라보는 기회로 삼기도 합니다. Q. 앞으로의 도전은? (김인혁|Robot) 우리의 목표는 사람에게 도움이 되는 로봇을 개발하는 것입니다. 단순하죠. 이를 기술 관점에서 고민하고, 가장 적합한 답을 찾고, 그 답을 세상과 공유하고 싶습니다. 그것이 제가 맡은 역할이라 생각하고요. 그 역할을 잘 할 수 있도록 연구개발자로서도, 프로젝트를 리드하고 완성하는 실무자로서도 역량에 깊이를 더하고 싶습니다. 새로운 스탠다드라는 설레는 도전 (김석태|UX) 이제는 실험실이나 전시장이 아니라, 우리가 실제 살아가는 공간으로 로봇이 들어옵니다. 그런 시대에 도달했습니다. UX디자이너로서는 완전히 새로운 기회이자 설레는 도전입니다. 한때 모바일이란 세상으로 패러다임이 이동했던 시기가 있었죠. 이제는 가상 세계에서 제공하던 다양한 서비스와 기술들이 일상의 물리 공간으로 다시 돌아올 것입니다. 서비스 로봇을 통해 이 분야의 새로운 스탠다드를 만들고 싶습니다. (김승우|ID) 네이버랩스에서는 늘 흥미로운 프로젝트들이 진행되어 왔습니다. 그 중에서도 로봇 디자인은, 다른 어느 로봇보다도 디자인 완성도가 높으며, 동시에 기능적 가치를 충실히 구현하는 것을 목표로 진행해 왔습니다. 게다가 로봇은 외관 그 자체가 하나의 강렬한 인상이자 브랜드 체험 요소가 되기 때문에 더욱 큰 책임감을 느끼고 있습니다. 네이버랩스는 기술이 강점인 회사입니다. 동시에 디자인 또한 우리의 탁월한 강점입니다. 이를 위해 앞으로도 노력하려고 합니다. 네이버랩스의 인재상은 passionate self-motivated team player입니다. 어쩌면 '자기주도적 팀플레이어'라는 말은 형용모순(形容矛盾)일 지도 모릅니다. 하지만 우린 계속 시도했고, 문화는 계속 쌓여갑니다. 다양한 분야의 전문가들이 경계없이 협력하고 스스로 결정하며 함께 도전하는 곳의 이야기를 전합니다. How to work at NAVER LABS H2W@NL 시리즈 전체보기
AHEAD는 네이버랩스에서 개발한 3D AR HUD (head up display)입니다. LDW/FCW/내비게이션 등의 정보가 운전자 시점에서 도로 위에 자연스럽게 융합됩니다. 기존 HUD와는 완전히 다른 방식의 광학 기술입니다. 기존 HUD는 디스플레이되는 정보 이미지와 실제 도로 사이의 초점이 달라 운전자의 집중을 흐릴 수 있었습니다. 정보 이미지에 초점을 맞추면 도로가 흐릿하게 보이고, 반대의 경우도 마찬가지입니다. AHEAD는 이런 문제를 해결하기 위해 운전자의 시점에서 근거리에서 원거리까지 실제 도로에 융합된 정보를 제공하는 3D 광학 기술을 실현했습니다. AHEAD는 올초 CES 2019 Innovation Awards를 수상하며 많은 주목을 받은 바 있습니다. 당시 미리 예고했던 바와 같이, AHEAD에 HD맵 데이터를 활용한 위치인식 기술과 ADAS 기술을 연동하는 개발을 진행해 왔습니다. 이번에 공개한 실주행 데모에서 확인할 수 있습니다. 도로 HD맵을 활용한 위치인식 결과를 기반으로 lane-level navigation, guidance and warning 등의 주행 정보를 제공하고, lane departure warning (LDW)나 forward collision warning (FCW) 등 안전 운전 지원 기능을 제공합니다. 해당 데이터와 기술 모두 네이버랩스 자율주행팀에서 자체 개발한 것들입니다. 도로 위는 우리에게 아주 특수하면서, 동시에 가장 일상적인 공간이기도 합니다. 네이버랩스는 이 공간의 미래를 위한 다양한 기술 연구를 지속하고 있습니다.
이번 DEVIEW 2019 키노트를 통해 네이버랩스의 로드맵을 공개했습니다. MIT 미니치타 워크샵 소개를 시작으로 HD매핑, VL (visual localization), 실내 AR 내비게이션, 5G 브레인리스 로봇, 서비스 로봇 플랫폼, 자율주행, HRI (human-robot interaction) 등 각 연구 경과의 소개가 있었습니다. 새로운 공개 내용도 있었습니다. 현장에 오지 못한 분들을 위해, 새로 발표한 내용을 중심으로 간단히 요약했습니다. A-CITY와 1784 프로젝트 우리가 진행하는 프로젝트들의 궁극적 목표가 A-CITY임을 명확히 했습니다. A-CITY는 도심의 각 공간들이 다양한 자율주행 머신들로 촘촘하게 연결되고, 배송 및 물류 등의 서비스들이 자동화 되는 도시입니다. 이러한 A-CITY의 로드맵에 아주 중요한 프로젝트를 이번 키노트를 통해 첫 공개했습니다. 네이버의 제2사옥을 테크 컨버전스 빌딩으로 만드는 '1784 프로젝트'입니다. 로봇과 자율주행, AI, 클라우드 등 네이버의 미래를 이끌 모든 기술들이 융합되고 연결될 것입니다. 석상옥 대표는 키노트를 통해 “이곳에는 네이버랩스에서 개발한 가장 인간 친화적인 로봇(human friendly robot)이 돌아다닐 것이며, 빌딩 역시 로봇의 기능과 서비스 경험을 극대화할 수 있도록 설계 단계에서부터 최적의 인프라(robot friendly building)를 준비하고 있다”고 설명하며 “이 공간 속에서 서비스 로봇의 진정한 1세대를 구현하는 것이 목표”라고 강조했습니다. 네이버 제2사옥은 네이버랩스의 기술 고도화를 위해 가장 효과적인 엑셀레이터 역할을 하게 될 것입니다. HD맵 데이터 무상 배포 A-CITY 로드맵의 첫 단계에 대한 설명은 언제나 머신들을 위한 고정밀 지도로 시작합니다. 이번 키노트도 마찬가지입니다. 네이버랩스는 실내에서는 매핑로봇 M1이, 계단과 복합 지형은 COMET으로, 도로에서는 R1과 항공사진 데이터를 융합하는 하이브리드 HD 매핑 기술로 고정밀 지도를 제작합니다. 이와 관련해 새로운 발표도 있었습니다. 국내 민간 기업 최초로, 도로 HD맵 데이터를 무상으로 배포한다는 계획입니다. 국내 자율주행 연구자 및 스타트업들을 위해 네이버랩스의 하이브리드 HD 매핑 기술로 제작한 데이터셋을 제공하며, 추후 데이터의 지역과 종류도 지속 확대해 나간다고 밝혔습니다. ALT 플랫폼, 도로 위의 로봇 물론 도로 HD맵은 네이버랩스의 자율주행 기술에도 중요한 데이터입니다. 2016년부터 시작한 네이버랩스의 자율주행 연구에는 그간 많은 질문이 뒤따랐습니다. 그에 대한 네이버랩스의 대답은 ALT 플랫폼입니다. ALT는 도로 자율주행 로봇을 위한 플랫폼입니다. 기존 네이버랩스에서 개발해 온 실내 자율주행 로봇 플랫폼인 AROUND 도로 버전으로 설명할 수도 있습니다. 이 플랫폼의 ALT-0라는 기본 베이스에 도로 자율주행 기술들과 고정밀 데이터를 패키징하고, 파일럿 테스트를 통해 다양한 서비스 시나리오와 결합된 커스텀 버전을 실증할 계획입니다. 최종적으로는 AROUND 플랫폼과 통합해, 모든 공간에서의 연결을 목표로 합니다. AROUND와 ALT가 A-CITY의 각 공간들을 연결하는 머신들의 핵심 플랫폼입니다. 협력의 시너지, 그리고 인재 양성 이번 키노트는 네이버랩스의 기술 로드맵과 경과를 선보이는 자리였지만, 그 안엔 다른 중요한 화두가 함께 담겨 있습니다. '협력' 그리고 '인재'입니다. 키노트 서두의 MIT 미니치타 워크샵은 4족 보행 로봇 HW의 숨은 잠재력을 전 세계 AI 연구자들과 함께 이끌어내겠다는 목적이고, HD맵 데이터 배포 역시 국내 자율주행 기술의 동반성장을 위한 결정입니다. 1784 프로젝트는 네이버 각 조직의 미래 기술들을 융합하여 새로운 가능성을 실현할 것입니다. 이처럼 우리는 기술을 통한 연결의 시너지에 주목하고 있습니다. 그리고 이를 극대화하기 위해 중요한 과제가 인재 양성에 있다는 것도 잘 알고 있습니다. 키노트 마지막에 이에 대한 새로운 계획을 발표했습니다. 네이버의 ‘글로벌 AI 연구 벨트’ 계획입니다. 글로벌 AI 연구 벨트는 한국/일본/프랑스/동남아의 인공지능 연구진과 스타트업, 기관들을 연결하는 새로운 기술 네트워크입니다. 한국과 전세계 유수의 연구자들이 쉽게 교류/협력할 수 있도록 지원하고, 이 네트워크를 통해 새로운 인재들을 지속적으로 양성하는 투자를 이어가겠다는 계획을 밝혔습니다. 오는 11월 말, AI 및 로봇 분야의 석학들이 프랑스 그르노블에 위치한 네이버랩스 유럽에 모여 진행할 'AI for Robotics' 워크샵이 글로벌 AI 연구 벨트의 출발점이 될 것입니다. 현재 AI 개발 트렌드는 미국 기업들과 중국 기업들이 주도하고 있는 것이 사실입니다. 이에 당당히 견줄 수 있는 새로운 흐름을 만들고자 합니다. 이날 석상옥 대표는 '국내의 뛰어난 인재들이 글로벌 AI 연구 벨트에서 자유롭게 국경을 넘나들며 가장 앞선 기술 협력을 이어가고, 이 기회 속에서 더 높은 기술 성장을 함께 도모하기를 바란다'는 기대의 말로 키노트를 마무리했습니다.
