사회적 로봇 분야에서 혁신적인 돌파구가 마련됐다. 이제 기계가 인간과 상호작용하는 방법을 배우는 방식이 완전히 바뀌고 있다. 연구진은 사회적 로봇을 훈련할 때 인간 참가자가 필요 없는 시뮬레이션 시스템을 개발해, 이 분야의 개발 일정을 획기적으로 단축할 수 있는 길을 열었다.
이번 연구는 2025년 IEEE 국제 로봇 및 자동화 학술대회(ICRA)에서 발표됐으며, 서리 대학교와 함부르크 대학교 공동 연구팀이 진행했다. 연구진의 핵심은 동적 스캔패스 예측 모델로, 로봇이 사회적 상호작용 중 인간이 자연스럽게 어디를 바라볼지 예측할 수 있도록 돕는다.
"우리 방법은 로봇이 인간처럼 올바른 곳에 주의를 기울이고 있는지 실시간 인간 감독 없이도 검증할 수 있게 해줍니다."라고 서리 대학교 인지신경과학 강사이자 공동 연구 책임자인 디 푸 박사는 설명했다.
연구팀은 두 개의 공개 데이터셋을 활용해 모델을 검증했다. 그 결과, 휴머노이드 로봇이 인간과 유사한 시선 움직임을 성공적으로 모방할 수 있음을 입증했다. 연구진은 인간의 시선 우선순위 지도를 화면에 투영해, 로봇이 예측한 주의 집중 영역을 실제 데이터와 직접 비교함으로써, 초기 연구 단계에서 대규모 인간-로봇 상호작용 실험의 필요성을 없앴다.
이 혁신은 사회적 로봇 개발의 주요 병목을 해소한다. 기존에는 교육, 의료, 고객 서비스 등 사회적 환경에 투입될 로봇을 훈련하고 테스트하기 위해 수많은 인간 참가자가 필요했다. 대표적인 예로는 소매점 안내 로봇 '페퍼'와 치매 환자용 치료 로봇 '파로'가 있다.
이번 돌파구를 통해 연구진은 실제 환경에 배치하기 전, 시뮬레이션을 통해 대규모로 사회적 상호작용 모델을 테스트하고 개선할 수 있게 됐다. 이에 따라 사회적 로봇의 개발 주기가 획기적으로 단축되고, 비용 절감과 함께 인간 환경에서의 효과성도 높아질 것으로 기대된다.