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KIST 방역로봇사업단 오상록 단장

기사승인 2022.08.02  22:48:30

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코로나가 우리의 일상 생활을 완전히 바꾸어 놓았다. 어느 전문가들은 다시는 코로나 이전과 같은 자유로운 이동의 시대는 오지 않을 것이라고 말한다. 이제 코로나 바이러스와 감기 독감처럼 일상 생활속에서 함께 살아가야 할지도 모른다. 위드 코로나 시대가 온 것이다. 2003년 사스, 2009년 신종플루, 2015년 메르스, 2020년 코로나19에 이르기까지 약 5년 주기로 감염병이 발생하고 있지만, 전문가들은 3년 이내로 짧아질 수 있다고 경고한다.

갑작스러운 코로나19 대응 상황을 경험하면서 정부는 미래를 위해 국가 차원의 감염병 대응을 위한 방역체계 개발 필요성을 인지하고, 2020년 7월 과기부 주관으로 혁신도전 프로젝트의 하나로 ‘팬데믹 대응 로봇·ICT융합 생활방역 솔루션 개발’ 과제가 시작되었다. 2020년 7월부터 2024년 6월까지 4년간 181억원의 국비가 투입되어 현재 한창 개발이 진행되고 있다. 이번 방역로봇사업의 사업단장을 맡고 있는 KIST 오상록 박사를 만나 과제 기획 의도, 개발 제품 및 방향, 현재 진행 상황 및 향후 계획 등을 지난 7월 13일 KIST 본원 오상록 단장 연구실에서 직접 들어봤다. 

   
▲KIST 방역로봇사업단 오상록 단장이 지난 달 13일 본지와 인터뷰를 하고 있다. 

Q. 현재 운영되고 있는 방역로봇사업단 소개부터 부탁 드립니다.

이 사업은 과기혁신본부에서 주관해서 추진하는 혁신도전프로젝트 과제 중 하나입니다. 혁신도전 프로젝트는 광화문에 있는 혁신도전 프로젝트 추진단에서 추진하고 있습니다. 이 프로젝트는 제가 2020년 처음 시범적으로 해 본 것이고, 그 사이에 새로운 과제들이 기획되어 올해 3개가 더 출범합니다. 이 사업의 성격은 사업 단장은 PM으로 연구 사업에는 참여하지 않고 프로젝트 매니지먼트만을 하면서 혁신도전형 사업으로 갈 수 있도록 해주는 것입니다. 조직으로 보면 혁신도전사업의 사업단장이 소속돼 있는 기관에 일종의 가상 조직처럼 되어 있어 저도 KIST 부원장 직속의 사업단 개념으로 있습니다. 그래서 제가 단장을 맡고 있고, 제 밑에 실질적으로 연구를 수행하는 연구 책임자들이 있습니다. 연구 책임자는 KIST 소속도 있고 KIST에 소속되지 않은 사람도 있습니다. 저희의 경우 세부 과제가 5개인데 이중 3개는 KIST 연구원이 책임자고, 2개 과제는 한국로봇용합연구원과 카이스트가 연구 책임자를 맡고 있습니다. 그리고 사업단 안에 5개 세부 과제를 행정적, 사무적, 기술적으로 지원하기 위한 지원단에 행정원 1명, 기술직 2명 등 3명의 직원이 있습니다. 기존 사업과 다른 점은 사업 단장이 속해 있는 기관에 별도 조직으로 되어 독립성과 자율성을 준 것, 그리고 사업 단장이 과제에 참여하지 않고 관리만 한다는 것입니다.

Q. 5개 세부 과제는 무엇인지 자세한 설명 부탁 드립니다.

2020년 3월부터 국내에 팬데믹이 일어났을 때 제안했던 것은 당시 방역부터 진단·치료까지 모든 상황이 의료인 중심으로 가는 것을 로봇과 ICT로 도와주자는 것입니다. 그래서 연구방향을 현재 의료 체계의 대체가 아닌 부담이나 위험을 경감시켜 팬데믹 대응 효율성을 향상시키자는 것이었습니다. 즉, 성공적인 핵심 요인은 로봇 도입 자체가 아니라 로봇 도입 후 방역체계 효율성 유지와 향상(system compatibility)이라고 보았습니다. 그래서 무엇을 하면 좋을까 고민하면서 의사들과 많은 미팅을 하면서 몇 가지로 구분을 했는데. 하나는 실제 환자를 다루는 집중 의료 현장, 또 코로나에 걸리면 입소해야 하는 생활치료시설, 그 다음이 우리가 살고 있는 일상 방역 공간 등 3개의 방역 현장입니다. 이렇게 해서 집중 의료 현장 과제 3개, 생활치료시설 과제 1개, 일상 방역 공간 1개 등 총 5개를 정했습니다. 처음 후보는 10여개였는데 의사들과 회의도 하면서, 또 예산의 범위가 있으니까 후보들을 우선 순위별로 정해 정리했습니다.

집중 의료 현장은 선별 진료소나 병원과 같은 곳을 말하는데 여기에서 제일 어려웠던 것이 검체입니다. 선별 진료소에 사람이 너무 많이 필요하니 이 부분을 로봇으로 대체할 수 없을까 생각했습니다. 그래서 ① ‘신속 비대면 비강 자동 검체 추출 로봇 시스템’을 개발하는 것입니다. 집중의료현장에서 비대면으로 안전하게 환자를 검체하고 자동화된 로봇 검체 채취를 통해 검체 수용 능력을 높여 의료진의 감염 위험을 최소화하고 효율적으로 의료 서비스를 제공하는 것입니다. 지금까지 사람이 해 오던 비강(콧구멍)에 면봉을 집어넣고 검체 채취를 한 다음에 끄집어내는 작업을 로봇이 자동으로 도와줄 수 있겠다라는 생각이 들었습니다. 이 작업은 의료행위고 한 사람이 한 번 밖에 못 하니까 줄이 너무 많이 서 있다 보니 현장 의사들도 너무 힘들어 합니다. 이것을 로봇으로 하게 되면 로봇을 10대나 20대 세워놓으면 10명~20명을 한 번에 할 수 있으니 전체적으로 효율을 상당히 올릴 수 있겠다는 생각입니다.

   
▲방역로봇사업단에서 개발한 ‘신속 비대면 비강 자동 검체 추출 로봇 시스템’
   
▲방역로봇사업단에서 개발한 ‘신속 비대면 비강 자동 검체 추출 로봇 시스템’

두 번째는 ② ‘치료장비 모니터링 및 원격 조작 시스템’입니다. 감염병 중증 환자의 치료를 담당하는 격리중환자실 내의 장비를 원격으로 감시하고 조작하여 의료진의 격리병실 투입 횟수 저감, 병실 내 교차감염 예방 및 응급상황 대응력 향상이 목적입니다. 중환자실을 가보면 산소 호흡기를 많이 쓰게 되는데 팬데믹이니까 갑자기 환자의 바이오 시그널에 이상이 생기면 의사와 간호사가 방호복을 입고 들어가서 조치하고 나오는 일을 하루에도 수십 번씩 하는 겁니다. 이 일 자체도 너무 힘든데 방호복을 입고 벗고 하는 것도 너무 힘든 일입니다. 그래서 환자 옆에 있는 산소 호흡기를 밖에다가 똑같이 만들어 놓고 밖에 있는 의사가 환자 옆에 있는 산소호흡기를 마치 자기가 환자 옆에 있는 것처럼 조작할 수 있게 하는 것 입니다. 여기에서의 문제는 어떻게 하면 의사가 정말 환자 옆에 있는 것처럼 지연 없이 하느냐와 쉽게 장착해야 한다는 것입니다.

   
▲방역로봇사업단에서 개발한 ‘치료장비 모니터링 및 원격 조작 시스템’

세 번째는 ③ ‘지능형 확진자 동선 추적/목록화 기술’입니다. CCTV 및 다중 센서를 활용하여 확진자 및 밀접접촉자의 동선을 신속하고 정확하게 추적하고 목록화하여 이동 경로를 자동 파악, 감염병 역학 추적의 효율성을 제고하는 것이 목표입니다. 확진자가 생기면 병원 같은 곳은 CCTV를 확보해서 보안과나 검사과 직원들이 그 사람이 어디를 갔었는지 동선을 전부 추적하는데 대형 병원 같은 경우 하루에 몇 만명이 내원하고 CCTV만 수백 개 있습니다. 그러다보니 확진자가 발생하면 며칠 밤을 새면서 많은 인력들이 그 작업을 하니까 이것을 자동화해 보자는 것입니다. 즉, 지정된 확진자의 동선을 비전 기술을 활용해 추적하는 것입니다.

이 3가지가 현장에 있는 의사들이 우선 순위가 높다고 제안한 것들입니다.

그 다음 하나는 ④ ‘생활 치료 시설의 지능형 물품 이송 및 배달 로봇 시스템 개발’입니다. 이 기술은 감염 환자를 치료하기 위해 설치·운영되고 있는 격리시설 등에서 로봇을 통해 자율적으로 배달·수거하여 운용 인력의 노동을 경감, 바이러스 전염 가능성 저감 및 환자 대응 의료서비스 개선이 목표입니다. 생활 치료 시설의 경우 초반에는 군인 등 외부인원 5명이 대기하고 있다가 하루에 세 번씩, 레벨 D 방호복을 입고 들어가 도시락을 나눠주고, 식사가 끝나면 도시락 가져 나오고, 또 저녁 때 되면 들어가서 폐기물을 가지고 나오는 작업을 했습니다. 그런데 완전히 방호복을 입고 들어가야 되니까 이런 생활 치료 시설에 도시락이나 필요 물품 이송하는 것을 로봇으로 해보자는 것인데 일종의 서빙로봇 같은 것입니다. 문제는 이 로봇이 실수 없이 제대로 작동을 해야 5명의 인원을 전부 철수 시킬 수 있다는 것입니다.

   
▲방역로봇사업단에서 개발한  ‘생활 치료 시설의 지능형 물품 이송 및 배달 로봇 시스템 개발’

마지막이 일상 방역 공간인데 ⑤ ‘지능형 자율 방역 로봇 시스템’을 개발하는 것입니다. 이 기술은 다중이용시설 및 생활공간에서 지능형 방역 로봇을 통해 사람의 접촉 빈도가 높아 오염도가 높은 다양한 물체 및 음영지역을 자율 소독 멸균하여 대상 환경의 오염도 감소 및 지속 유지가 목표입니다. 일상 방역 공간에는 병원 같은 곳을 보면 환자가 들어왔다 나가면 청소하는데 보통 2인 1조로 30분씩 합니다. 이것을 한 사람만 하고 나머지 한 사람 몫을 로봇으로 하게 되면, 사람은 자기 할 일만 계속 하고 가면 로봇이 들어가서 나머지 일을 하고 나가면 효율이 빨라지지 않겠냐는 생각입니다. 작업 분석을 해 보니 사람이 15가지 정도 일을 하는데 모바일 베이스에 로봇 팔을 달아 로봇과 사람이 각자 잘 할 수 있는 작업들을 나누면 좋겠다는 생각을 했습니다.

Q. 검체 채취하는데 시간은 얼마나 걸리나요? 로봇신문에도 중국에서 검체채취 로봇이 개발되었는데 22초 걸린다고 보도했는데요. 로봇의 효율성이 궁금합니다.

중국 제품이 개발되었다고 하지만 어느 정도 성능을 가지고 있는지 모르겠습니다. 우리나라에서도 검체 채취 로봇에 연구비가 투입되는 과제가 3개나 있습니다. 우리 과제가 하나 있고 한국기계연구원에 하나가 있고 KIST 융합연구단에서 진행하는 게 있습니다. 그래서 지난번 평창에서 있었던 한국로봇학회 학술대회 때 3개 팀을 모아 함께 워크숍을 했습니다. 그런데 다른 팀에서 하는 것은 사람이 원격으로 하는 방식인데 저희는 처음부터 그 방식은 배제했습니다. 왜냐하면 우리 목적은 선별진료소의 효율(성과)을 올려주는 것이기 때문에 원격으로 하는 방식은 오히려 시간이 더 걸려 사람이 막힐수 있어 로봇으로 완전 자동화해 자기 스스로 하는 것은 저희 제품밖에 없습니다. 중국, 유럽도 대부분 원격 방식입니다.

로봇이 스스로 알아서 하면 10대나 20대의 검체 채취 로봇을 설치하면 개별 채취도 빠르지만 전체적인 프로세스가 상당히 빨라집니다. 원격 방식은 프로세스가 사람이 오면 검사하는 사람이 새 면봉을 뜯어 꺼내서 코에 삽입해 검사 한 후 다시 통에 집어 넣고 뚜껑을 막고 그것을 트레이에다 놓으면 트레이가 다 차면 사람이 그것을 가지고 가는데 우리는 이 과정 전체를 자동화 해보자는 것입니다. 검체 채취를 로봇이 다 한 후 트레이에다 올려 놓으면 이송 로봇이 검사실로 가져 가는 방식입니다. 그런데 오동작을 할 수도 있으니 이를 대비해 한 명의 의사가 10대나 20대를 관찰하고 있다가 문제가 생기면 개입할 수 있게 하는 기능도 들어 있습니다. 이렇게 했을 때 한 환자당 걸리는 시간 혹은 시간당 나오는 검체 채취 숫자를 보면 기존 사람이 하는 것에 비해 30~40% 정도 향상되었습니다. 이렇게 되면 사람이 기다리는 시간을 줄일 수 있지 않을까 생각합니다.

   
▲KIST 방역로봇사업단 오상록 단장이 지난 달 13일 본지와 인터뷰를 하고 있다. 

Q. 2020년 7월부터 했으면 이제 꼭 2년이 되었고 사업 기간이 내년 말까지로 알고 있는데요.

저희 사업단은 2024년 6월까지입니다. 3년 반 과제인데 사업단장은 2020년 7월에 임명이 됐지만 실질적으로 과제는 2020년 12월부터 시작되었습니다. 왜냐하면 사업단장 되고 나서 기획, 과제 선정 평가 등을 하다 보니 실제 과제는 2020년 11월부터 시작했습니다. 그래서 3년 6개월을 하면 2024년 4월에 과제가 끝나는데 사업단은 과제를 정리해야 해서 단장 임기는 2024년 6월까지입니다. 그래서 사업단 전체를 보면 2020년 7월부터 시작해서 2024년 6월까지 4년 과제가 되었고, 예산도 전체적으로는 181억 정도 투입됩니다.

Q. 원래 예산이 154억 원으로 알고 있는데 예산도 늘어난 건가요?

27억원을 증액 했습니다. 우리나라는 보통 R&D 과제를 시작하면 증액하는 경우가 거의 없는데, 증액 이유는 바로 동선 확보 과제 때문입니다. 동선 확보 과제가 상당히 도전적인 과제인데, 이 과제는 AI 분야의 국내 1인자이신 KAIST 권인소 교수가 책임자로 계십니다. AI를 쓰려면 결국 데이터가 있어야 해 정부도 데이터 댐 사업을 많이 하고 있는데, 여기 쓰이는 데이터가 지금까지는 미국 대학에서 만들어 공개한 데이터를 주로 사용해 왔는데 무슨 이유에서인지 얼마전 비공개로 전환을 했습니다. 그러다 보니 AI 하시는 분들이 사용할 데이터가 없다보니 과제를 못하거나 데이터를 만들어야 되었습니다. 그래서 저희도 데이터 만드는 과제가 추가되면서 과제비로 20억 정도가 늘어났고, 지원단 지원 경비도 조금 추가되어 전체적으로 27억원이 증액되었습니다.

Q. 현재까지의 성과들은 어느 정도인가요?

현재 데모는 모두 가능한 수준입니다. 저희가 팀을 선정할 때 처음부터 관련 기술을 이제부터 연구하겠다고 하는 팀보다는 관련 분야 핵심 기술을 이미 보유하고 있는 팀 위주로 선정했고, 그 다음 역점을 둔 것은 그것이 정말 현장에서 사용할 수 있느냐의 관점이었습니다. 그래서 올해부터는 1년 반 밖에 지나지 않았지만 실증 위주로 들어갑니다. 실증으로 들어간다는 얘기는 프로토 제품이 나왔다는 얘기입니다. 작년 말에 프로토가 다 나왔고, 올해부터 처음 실증이 들어가는데 첫 번째 단계는 랩에서 기능 위주의 실증을 하고, 두 번째는 우리가 만든 환경에서 적응성 실증을 하고, 세 번째는 실제 병원에서 실증하게 됩니다. 마지막 병원에서의 실증은 최소 6개월에서 1년 정도는 하도록 되어 있습니다. 동선 추적의 경우는 지금 열심히 데이터 만드는 작업을 하고 있습니다.

Q. 도전과제라는 것은 기존에 없던 새로운 것을 만드는 일인데 어떤 어려운 점들이 있을까요?

개발 과정에서의 어려운 점은 핵심 기술은 개발했는데 그것이 현장에서 제대로 살아남기 위해 융합되어 적용되는 부분이 상당히 많이 있는데 그것은 실증을 통해 업그레이드 할 수밖에 없습니다. 예를 들어 서빙 로봇의 경우 식당에서 고장나거나 문제가 되면 한 쪽으로 치워놓을 수도 있지만 의료 현장에서 갑자기 실수하면 현장에서 빠져 있던 5명의 군인들이 재투입되어야 하는 상황이라 의료인 중심, 사람 중심으로 되어 있는 것을 어떻게 도와줄 수 있느냐의 문제인데 이것은 결국 현장 적응 기술로 해결해야 됩니다. 즉, 예측하지 못한 상황에서의 불확실성을 어떻게 기술로 해결하느냐가 어려운 부분입니다.

두 번째는 병원이 조금 보수적이라 병원을 대상으로 무엇을 한다는게 쉽지 않다는 것 입니다. 저희 팀에는 그래서 5개 과제에 현장에 계신 의사들이 자문 또는 위탁과제 형태로 들어와 있습니다. 선별은 아산병원 감염과 팀, 원격 진료는 아산병원 감염과 교수, 확진자 동선 추적 과제는 분당 서울대병원 교수, 일상 방역도 의사가 자문으로 들어가 있어 항상 도움을 받도록 돼 있지만 기술적으로 현장에서 실증하기가 어렵습니다.

그리고 하나더 추가하자면 우리도 5개 과제 중에 1번 과제 같은 경우 제품화가 되면 의료기기 인증을 받아야 되는데 과제가 3년 반이면 끝나는데 의료기기 인증까지는 오랜 시간이 걸리다 보니 제품화가 됐을 때 인증을 받아야 겠지만 기술 개발 단계부터 의료기기 인증을 염두에 두고 관련 요구 사항을 반영하려고 시스템을 갖추고 있습니다.

그 다음 사업단 입장에서 생각하고 있는 것 중의 가장 큰 하나가 팬데믹이 또 온다는 것입니다. 그럼 우리가 해놓은 것들이 하나의 표준으로 자리 잡으면 좋겠다는 것입니다. K방역 표준을 보니 프로세스에 관련된 것입니다. 우리가 한 것을 하나의 솔루션이라고 생각하면 표준화 프로세스에 솔루션으로 하나씩 같이 넣어 표준으로 가면 좋겠다는 생각을 하게 되어 현재 표준을 추진하고 있습니다. 처음에는 표준화 과제가 따로 있지 않았는데 저희가 자체적으로 표준화 관련 인력을 한 명 뽑아 표준화를 추진하고 있습니다. 표준화를 추진하는 방법은 현재의 표준화가 어떤 것들이 있는가를 봐야 되고, 우리것이 표준으로 들어갈 수 있을지 검토해야 하고, 우리 기술에 대한 표준 특허를 만들어야 되고, 그 표준 특허를 갖고 표준화 프로세스를 거쳐 ISO 표준 둥으로 가야 하는데 이것도 사실 굉장히 긴 과정이 필요합니다. 그러나 적어도 시작을 해놓고 가보자는 입장이고 이런 것들이 저희가 추진하고 있는 아주 독특한 점들이라고 말씀 드릴 수 있겠습니다.

Q. 과제가 2024년 4월까지라고 했으니 실증을 거쳐 적합하다고 판단되면 도입할 수 있는데, 그러려면 검체 채취 같은 경우 인증이 필요할 수도 있다?

그래서 마지막 병원 실증 단계에 가면 올해 말이나 내년 초쯤 기업 설명회를 해서 기업에게 기술 소개도 하고 원하는 기업이 있으면 함께 하려고 합니다. 그러면 기업이 기술이전을 받아 실증에 함께 참여함으로써 지식을 공유하면서 저절로 인수인계가 될 수 있도록 하고, 그 다음에 저희가 과제가 끝나고 나면 기업이 제품화시켜 현장에 들어가면 되는데 표준이 되어 있으면 제품을 판매하기가 훨씬 더 좋을 것이라 생각합니다.

Q. 향후 남아 있는 과제들이 있다면 무엇이 있을까요?

저희가 방역 팬데믹 현장에서 의사들과 미팅할 당시가 2020년 5월에서 8월 이었습니다. 그때 상황과 2년 정도 경험을 한 지금의 상황은 많이 틀릴수도 있습니다. 그래서 한 번 더 우리가 해야 될 것은 2~3년의 경험을 가지고 올해 말이든 내년 초든 다시 또 팬데믹으로 간다고 하면 경험을 살려 현장에 있는 의사들과 다시 미팅을 통해 어떤 부분에 로봇이나 ICT 기술이 들어가면 좋은지 의견을 다시 한 번 받았으면 좋겠습니다. 저희가 2020년 7~8월에 받았을 때는 10여 개가 있었고, 그중에서 의사들과 토론을 거쳐 지금의 상위 과제 5개를 선택했는데, 그때 나왔던 10여 개가 3년이 지났을 때의 후보와 또 다를 것 같습니다. 그래서 그 경험을 살려 팬데믹에 대한 대응을 장기적으로 해야 되지 않을까 생각합니다.

Q. 그러면 만약 그런 기회가 된다면 지금 제품 개발하는 데 반영해야 하는 건가요, 아니면 다음 단계에서 적용할 수 있는 건가요?

이번 건은 이것으로 제품화해 가면 되고, 다음 것은 새로운 게 나올 것으로 봅니다. 이것 자체를 업그레이드 하겠다는 차원의 이야기는 아닙니다. 필요하다면 기업이 업그레이드 하면 될 것 같습니다. 새로운 것으로 예를 들어 우리가 2년 반 전에는 이렇게 생각을 했었는데 2년 동안 경험해 보니 현장에서 그것은 별로 의미가 없다고 하면 그런 건 버리고 새롭게 해 보니까 여러 가지 추가적으로 이런 것들을 도와줬으면 좋겠다는 것들이 있으면 하면 됩니다.

Q. 메르스 때도 우리가 방역 로봇 얘기를 했었었는데 그때는 국가적인 차원에서 지원이 없었죠?

메르스가 끝나고 보건복지부가 R&D 과제로 범부처 감염병 대응 사업단을 만들었고 그 사업은 지금도 진행하고 있는 것으로 알고 있습니다. 그 사업에는 감염병 관련해서 예방이나 접종에 대한 과제를 여러 개 하고 있는데 주로 의료적인 접근이 대부분이고 일부 IT를 활용한 기술 과제들이 들어가 있지만 로봇이 들어가 있는 것은 아니라는 것을 확인했습니다. 저희 생각에 가을 쯤 한번 그 팀과 미팅해서 더 효율적인 팬데믹 대응 방안, 즉 과학기술 방역을 만들어 보면 어떨까 하는 희망을 가지고 있습니다. 우리는 어떤 사태를 겪고 나면 교훈을 얻어야 하는데 항상 그때만 지나면 잊어버리는 것이 문제라고 봅니다.

Q. 방역로봇사업단 사업의 최종 목표는 로봇과 ICT 기술을 융합해 실제 병원 현장에서 방역 업무를 하는데 기존 일들이 방해 받지 않고 오히려 의사들을 편하게 해 관련 사람들의 업무가 줄어드는 역할을 하는 것으로 보면 되나요?

그렇습니다. 2년 간 의사들이 현장에서 경험해 보니 이런 부분은 의사가 꼭 안 해도 될 것 같다는 것들을 찾아내면 좋을 것입니다. 처음 2020년 당시 팬데믹이 시작되고 8월~9월 이때는 다들 너무 어려웠던 상황이라 저희가 원격으로 산소호흡기 하는 과제는 간호원들과도 많이 인터뷰를 했었습니다. 어떤 분들은 방호복을 하루에 10번 입었다 벗었다 하는 것이 너무 힘들다고 하소연하는 분들이 많았습니다. 인원은 부족하고 입었다 벗었다만 안 해도 좋겠다고 해서 이것은 기술적으로 크게 어려운 것은 아닌 것 같은데 현장에서 필요로 하니까 해보자고 해서 시작하였습니다. 대신 기술적으로 도전할 수 있는 포인트는 원격으로 하다 보면 아무래도 딜레이(Delay:지연현상)가 생기는데 급한 상황에서 한참 뒤에 작동을 하면 효과가 없는 겁니다. 그래서 어떻게 하면 실제 현장에 있는 것과 같은 임장감(현장감)을 줄 수 있느냐가 포인트입니다, 물리적으로 딜레이가 있을 수밖에 없지만 딜레이가 없는 것처럼 해주려면 어떻게 해야 하는지 그것을 한번 도전해 보자고 했고, 그래서 예측도 해보고 셀프 진단도 넣어 보고 해서 마치 환자는 바로 옆에서 하는 것 같은 느낌을 갖게 하는 것입니다.

Q. 원격조작 시에 5G 기술이 들어 가나요?

인터넷으로 하는데 예를 들어 환자에게 의사들이 초기에 하는 패턴들이 있습니다. 산소는 얼마로 늘리고 하는 것들을 미리 예측하는 것입니다. 환자의 상황을 10개의 바이오 시그널을 보면서 예측하면 의사의 생각을 예측하고 의사가 행동하기 시작하면 이것도 벗어나지 않는 한 같이 가자는 것입니다. 그런 예측 기술을 넣으면 인터넷을 써서 딜레이가 생기더라도 딜레이를 거의 없앨 수 있지 않나 생각했습니다.

   
▲KIST 방역로봇사업단 오상록 단장이 지난 달 13일 본지와 인터뷰를 하고 있다. 

Q. 아까 도전 과제 말씀해 주셨는데, 우리나라 미래를 위해 이런 도전 과제들은 있었으면 좋겠다 하는 것들이 혹시 뭐가 있을까요

우리가 패스트 팔로워에서 퍼스트 무버로 가자고 합니다. 그런데 우리가 그런 비전이나 패러다임을 많이 바꿔야 된다는 것은 알고 있는데 그것을 실행하기 위한 방법론적인 측면에서 연구개발관리 프로세스가 못 i아가고 있습니다. 하나만 말씀 드리면 지금의 R&D 프로세스를 보면 기술 수요 조사를 해서 필터링을 해 100개 수요를 받으면 10개를 골라 기획을 시킵니다. 기획한 것을 가지고 그 다음에는 RFP(제안 요청서:Request For Proposal)을 만듭니다. RFP를 공고하면 공개 경쟁을 해서 과제가 만들어 지는데, 이 사이에 숨어있는 불합리(인터뷰어는 이를 악마로 표현)가 무엇이냐 하면 기획을 한 팀이 RFP에 못 들어간다는 것입니다. 왜냐하면 자기 과제를 자기가 기획하는 것이 공정하지 않다는 것입니다. 그 다음에 RFP를 만들어 들어가도 과제는 내지를 못합니다. RFP를 만드는 과정에 들어간 위원회는 과제 제안을 못하기 때문입니다. 왜냐하면 자기가 할 과제를 자기가 RFP 만드는 것이 공정하는 않다는 이유인데 이게 악마입니다.

지금의 이런 프로세스는 우리가 패스트 팔로워 시절에는 맞을 수도 있습니다. 왜냐하면 우리가 해야 할 게 분명했으니까요. 기술 수요가 필요하다고 제안하는 사람의 아이디어가 꼭 세계 최초의 아이디어가 아닐 수도 있습니다. 그러니까 그 중에서 잘 할만한 사람을 뽑는 것은 좋습니다. 하지만 이것은 과거의 패러다임입니다. 지금 우리는 아무도 안 가본 길을 퍼스트 무버 입장에서 무엇인가 해보자고, 이것을 해야 된다고 기술 수요를 냈는데 그 기술 수요가 맨 마지막의 RFP가 되어 과제를 선정하는 데까지 가지 못한다는 것입니다. 기술 수요를 냈고 기획하라고 하는데 기획하는 팀이 RFP에 못 들어가고 RFP를 낸 팀이 과제를 못 내니 사람들이 내 아이디어만 뺏긴다고 기술 수요조사 자체를 내지 않습니다.

Q. 아이디어를 낸 사람이 과제 기획도 하고 RFP도 내야 되는 거 아닌가요? 그래야 자기가 생각한 바를 가장 잘 구현하지 않을까요?

그렇기 때문에 점점 기술 수요 조사도 안 되는 것입니다. 그래서 맨날 하던 것을 또 하냐는 소리가 나오는 것입니다. 왜냐하면 내가 최초로 생각했는데 그것을 냈다가 기획 과정, RFP 과정, 선정 평가까지 가는 과정에서 두리뭉실하게 되어 자기한테 올 확률이 적어지는 것입니다. 기획까지는 그래도 좋다고 쳐도 RFP를 만드는데 기획한 사람이 못 들어가니까 기획의 의도가 전달이 잘 안 되는 것입니다. 그 다음에 RFP를 너무 자세하게 하면 특정 팀을 염두에 둔다고 해서 가능하면 두리뭉실하게 하라고 합니다. 그러다보니 기술수요 조사를 해서 아주 예리한 아이디어가 RFP를 거치면서 두리뭉실해지고 그것을 평가하는 단계에 가서는 기술 수요 조사와 무관한 발표를 잘하는 팀이 가져 갈 확률이 굉장히 높아집니다. 

# KIST 오상록 박사는 1958년 서울 출생으로 서울대 전자공학과를 졸업하고 KAIST 전기 및 전자공학과에서 석사, 박사 학위를 받았다. 이후 1988년 KIST 시스템연구부 선임연구원, 미국 IBM Watson연구소 방문연구원을 거쳐 1995년부터 KIST 책임연구원으로 근무하고 있다. KIST 생체모방시스템 국가지정연구실 연구실장, 지능제어연구센터장, 정보통신부 국민로봇사업단 단장, 로봇·시스템본부 본부장, 대외부원장, 강릉분원장, 한국로봇학회 회장, 대한전자공학회 시스템 및 제어소사이어티 회장 등을 역임한 국내 로봇분야의 대표적인 연구자 중 한 명이다. 

조규남 전문기자 ceo@irobotnews.com

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