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과학기술정보통신부는 3일 소프트웨어 중심대학의 성과 확산과 새로운 인재 수요 대응을 위해 2단계 사업 개편을 추진한다고 밝혔다.

2015년 시작한 소프트웨어 중심대학은 ▲ 소프트웨어 입학정원 확대 ▲ 소프트웨어 단과대학(학부) 설립 ▲ 산업체 수요를 반영한 소프트웨어 교육과정 운영 ▲ 학제 간 소프트웨어 융합교육 ▲ 전교생 소프트웨어 기초교육 ▲ 초·중·고 학생과 소외계층 대상 소프트웨어 교육 등으로 소프트웨어 교육 혁신에 기여하는 사업이다. 과기정통부는 40개 대학을 선정해 학교당 매년 20억원씩을 6년간 지원하고 있다.

2단계 사업 개편에서는 인공지능(AI) 등 신기술 교육을 확대해 새로운 교육 수요에 대응한다. AI와 빅데이터 등 신기술 심화교육과 실습과목을 확대하고, 산업체 수요를 반영한 AI 전공 및 융합전공 표준 교육모델을 공동 개발한다.

중소대학의 참여 확대를 위한 특화형 트랙도 신설한다. 지금까지 소프트웨어 중심대학에 선정되려면 '100명 이상 소프트웨어 입학정원 확보', '대학원 소프트웨어 학과 의무 운영' 등 요건을 갖춰야 해 중소규모 대학은 참여하기가 어려웠다.

이에 따라 연 20억원보다 적은 연 10억원을 지원하되 선정요건을 완화한 특화형 트랙을 마련해 규모가 작은 대학도 전문 융합교육 과정을 운영할 수 있도록 할 계획이다.

현재 실시하고 있는 전교생 소프트웨어 기초교육은 맞춤형 교과목을 개발하는 한편 학과 간 협력을 위해 대학본부에 전담조직을 마련한다. 학부생이 AI대학원 교과목을 수강해 졸업기간을 단축하는 방안도 추진한다.

지원 기간은 기존 6년(4+2년)에서 8년(4+2+2년)으로 확대하고 성과평가를 강화한다. 이미 선정된 적이 있는 대학도 재선정을 허용한다.

대학의 자율성은 확대하고 대학 간 콘텐츠 및 교육과정 공동개발, 성과 공유 체계를 만든다.

과기정통부는 이날 온라인으로 '소프트웨어 중심대학 총장 간담회' 및 '소프트웨어 중심대학 2단계 사업 개편방안 공청회'를 열어 2단계 사업 개편안에 대한 의견을 수렴했다.

최기영 과기정통부 장관은 "소프트웨어 중심대학의 우수 성과를 더 많은 대학에 확산하고 환경 변화를 반영해 교육 모델을 더욱 고도화할 필요가 있다"며 "2단계 사업의 성공을 위해 대학도 상호 협력 강화, 성과 공유 등을 적극 추진해주기 바란다"고 당부했다.

(서울=연합뉴스) 조성흠 기자 josh@yna.co.kr

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국가 연구 경쟁력 제고를 위해 실시되는 ‘초대형 재정지원사업’인 두뇌한국21(Brain Korea 21, BK21)사업의 네 번째 지원대상이 잠정 선정됐다. 7년 주기로 시행되는 BK21사업이 올해로 4단계를 맞아 예비선정 대학들을 발표한 것이다. 국가로부터 재정지원을 받아 안정적으로 미래 연구인력을 양성할 수 있다는 점에서 BK21사업을 향한 대학들의 관심은 뜨겁기만 하다. BK21사업은 대학들이 사업에 선정되고자 연구력 향상을 위해 들인 노력을 엿볼 수 있는 일종의 ‘연구력 지표’이기도 한 상황. 이번에 발표된 4단계 BK21사업의 결과를 지난 2단계·3단계 사업과 연계해 심층 분석했다.

■BK21 예비선정 결과 발표, 대학별 성과 어떻게 바라볼까…전국단위사업, 연구단 ‘우선’ = 교육부와 한국연구재단이 ‘4단계 두뇌한국21사업(이하 BK21사업)’ 예비선정 결과를 최근 발표했다.

BK21사업은 대학들의 연구 경쟁력을 향상시키는 것이 곧 국가 경쟁력을 제고하는 것이라는 판단 아래 위해 시행 중인 7년 단위 정부재정지원사업이다. 처음 사업이 시작된 시기는 1999년으로 당시 사업 명칭은 ‘두뇌한국21사업’이었다. 이후 2006년 2단계 BK21사업, 2013년 BK21플러스사업 등을 거쳐 이번에 예비선정 결과가 발표된 4단계 두뇌한국21사업으로 명맥을 이어오는 중이다.

BK21사업은 흔히 대학별 ‘연구력’을 판가름하는 지표로 활용된다. 단계를 거칠 때마다 ‘세계적 수준의 대학원 집중 육성’, ‘연구중심대학 체제 정착과 핵심분야 고급인력 양성’ 등 사업목적은 달라졌지만, 국가 경쟁력 제고를 위해 연구인력을 양성한다는 기본 취지는 변함이 없기 때문이다. BK21사업에서 낸 성과를 바탕으로 대학들의 향후 연구력 성장세, 그간 연구력 향상을 위해 들인 노력 등을 엿볼 수 있다.

문제는 사업이 전국단위사업과 지역단위사업으로 쪼개져 있고, 교육연구단(구 사업단)과 교육연구팀(구 사업팀) 등으로 또 구분돼 있다 보니 대학별 성과를 자칫하면 잘못 판단할 수 있다는 점이다. 모든 사업과 사업단·사업팀을 동등하게 평가하는 것은 합리적이지 못한 방식이다.

기본적으로 BK21사업에서 중요하게 다뤄져야 하는 것은 전국단위사업이다. 지역단위사업은 지역대학 배려 차원에서 연구비를 지원하는 성격이 강하기 때문이다. 1단계 BK21사업 종료 후 나온 ‘BK21사업 백서’에서도 수도권 중심주의를 완화하고 균형발전을 위해 지방대학들의 의견을 수렴, 지역단위사업을 만든 것이라고 설명하고 있다. 동등한 위치에서 상대적으로 역량이 뛰어난 서울권 주요대학과 과학기술특성화대학 등이 치열한 경쟁을 벌이는 전국단위사업을 기반으로 대학들의 연구력을 측정하는 것이 합당하다는 얘기다.

연구단과 연구팀도 면밀히 구분해야 한다. 규모 차이가 상당하다는 점에서다. 연구단은 학과 소속 교수 7인 이상으로 구성돼야 하며 전체 교수의 70% 이상이 참여해야 하는 반면, 연구팀은 학과 소속 교수 3인 이상으로만 구성하면 된다. 사정이 이렇다 보니 연구단은 연간 최대 지원금이 적게는 10억여 원, 많게는 60억여 원을 넘나드는 반면, 연구팀은 3억원에서 4억원 안팎의 지원금을 받는 데 그친다. 연구단과 연구팀 숫자를 단순 합산하기보다는 연구단 숫자를 우선적으로 고려하고, 이후 연구팀 숫자를 따지는 것이 대학들의 연구력을 들여다보기에는 더 효율적인 방법이다.

■4단계 전국단위사업 연구단 성과는? 서울대 필두 성연고카포한중인한 순 = 이처럼 BK21사업을 기반으로 대학들의 연구력을 측정할 때 중요한 것은 연구팀이 아닌 연구단이며, 그 중에서도 전국단위사업에서의 연구단을 우선적으로 봐야 한다.

전국단위사업 연구단 성과를 기준으로 이번 4단계 BK21사업 예비선정 결과를 들여다보면, 서울대가 단연 앞선 모습이다. 서울대는 42개 연구단이 사업에 예비 선정됐다. 서울대 다음으로 연구단이 많은 성균관대와 비교해도 10개 이상 차이가 났다.

이어 성균관대가 28개, 연세대가 27개, 고려대가 25개로 20개 이상의 연구단이 선정된 대학에 이름을 올렸다. 과학기술특성화대학으로 분류되는 KAIST(한국과학기술연구원)와 포스텍(포항공대)은 15개와 12개 사업단이 4단계 BK21사업 지원대상으로 선정됐다. 한양대 10개, 중앙대 9개, 인하대 8개, 한양대(ERICA) 7개 순으로 상위 10개 대학이 끊겼다.

연구력을 측정할 수 있는 지표답게 상위 대학 몇 개에 크게 쏠림현상이 발생한 모양새다. 이번 4단계 BK21사업을 통해 예비선정된 전국단위사업 사업단은 모두 215개. 상위 10개 대학이 차지한 사업단은 183개로 전체 사업단의 85.1%에 달했다. 20개 이상 사업단이 선정된 상위 4개 대학이 차지하는 비율이 56.7%에 달했기에 가능한 일이다.

지역배려 성격이 강한 지역단위사업에서는 지역거점국립대학의 ‘양대산맥’이라 할 수 있는 부산대와 경북대가 단연 뛰어난 성과를 냈다. 부산대는 24개, 경북대는 21개 사업단에 각각 이름을 올렸다.

부산대 경북대 이외에도 지역거점국립대학들이 사실상 사업을 독점하는 경향이 뚜렷하다. 전남대와 충남대는 각 16개, 전북대는 14개, 충북대는 10개 연구단이 각각 선정됐다. 7개 연구단이 선정된 경상대와 5개의 강원대, 4개의 제주대까지 더하면, 지역거점국립대가 차지한 연구단은 모두 117개나 된다. 예비선정 결과 나온 171개의 지역단위사업 연구단 수와 비교하면 68.4% 비중이다. 전국단위사업이나 지역단위사업 모두 정도의 차이만 있을 뿐 쏠림현상이 나타났던 것이다.

이처럼 쏠림현상이 나타나는 것에 대한 평가는 엇갈린다. 이미 연구력이 뛰어난 몇 개 대학에 지원금이 집중되면서 다소 역량이 부족한 대학들은 연구력을 개선할 계기가 마련되지 않는다는 것이 비판적인 주장의 근거다. 반면, BK21사업이 애초부터 ‘선택과 집중’을 강조하며, 상대적으로 높은 역량과 발전 가능성을 지닌 대학들에 지원하려던 사업이라는 점을 고려할 때 ‘역차별’을 하기 보다는 역량이 뛰어난 대학들에 지원을 집중해야 한다는 긍정론도 있다.

■과거 BK21 사업 어땠나…‘연구력 성장세’ 돋보이는 대학은? = BK21사업은 이미 앞서 세 차례 선정결과가 발표됐던 사업이다. 전국단위사업의 연구단을 중심으로 과거 사업 선정 이력을 취합해 현재와 비교하면, 대학들의 ‘연구력 성장세’를 판단하는 것도 가능하다.

본지가 2006년 시작된 2단계 사업과 2013년 시작된 3단계 사업의 최초선정 결과를 집계해 이번 4단계 예비선정 결과와 비교해본 결과 서울대의 성장세가 단연 매서웠다. 2단계 사업에서 28개 연구단이 선정돼 1위를 차지한 서울대는 3단계 사업인 BK21플러스사업에서는 미래기반창의인재양성·글로벌인재양성·특화전문인재양성의 3개 사업을 모두 합쳐 25개의 연구단이 선정돼 고려대와 동수를 이루는 데 그쳤다. 하지만, 4단계 사업 들어 42개 연구단이 선정돼 타 대학과 차이를 큰 폭으로 벌리며 멀찍이 앞서 나가는 모습을 보였다.

성균관대도 서울대와 마찬가지로 4단계 사업에서 본격적으로 날개를 폈다. 2단계와 3단계 사업 당시에는 20개와 19개로 엇비슷한 수치를 유지하며, 연세대와 고려대에게 번갈아가며 밀리는 모습을 보였지만, 올해는 28개로 연구단 수가 크게 늘어 두 대학을 확실히 제치는 데 성공했다.

KAIST·포스텍·중앙대는 꾸준함에서 높은 점수를 받을 만하다. 2단계부터 4단계까지 단계별로 한 번도 빠짐없이 연구단 수가 늘고 있다는 점에서다. 2단계 사업부터 4단계 사업까지 연구단에 1개라도 이름을 올린 대학들 중 이처럼 지속적인 성장세를 보인 곳은 이 세 대학이 전부다. 나머지 대학들은 정체기를 겪거나 연구단 수가 들쭉날쭉한 모습을 보이는 경우가 대부분이었다.

특히, 중앙대는 2단계 당시만 하더라도 고작 1개 연구단이 선정됐던 대학이지만, 3단계에서 3개 연구단이 선정된 데 이어 4단계에서는 9개로 연구단 수를 큰 폭으로 늘렸기에 눈길을 끈다. KAIST와 포스텍이 2단계 당시에도 9개와 8개로 이미 역량이 뛰어난 모습을 보였던 것과 달리 단기간 내 연구력 성장을 일궈냈다는 점에서다.

본교인 한양대(서울)과 더불어 분교이면서도 10위 내에 안착한 한양대(ERICA)도 ‘성장’의 측면에서 볼 때 4단계 사업에서 좋은 성과를 냈다. 2단계에서는 선정된 연구단이 없었지만, 3단계에서 2개 연구단이 선정된 데 이어 4단계에서는 7개로 연구단 수를 크게 늘렸다.

인하대도 3단계에서 4개였던 연구단이 4단계에서는 8개로 2배나 늘어났지만, 2단계에서 6개 연구단이 선정됐던 것을 고려하면, 다소 아쉬움이 남는다. 인하대와 더불어 수도권에서 ‘이공계열 강자’로 손꼽히는 아주대는 3단계 대비 1개 늘어난 4개 연구단이 선정되는 데 만족해야 했다.

모든 대학들이 이처럼 ‘성장세’를 보인 것만은 아니었다. 이화여대는 3단계 사업에서 6개 연구단을 따냈던 것이 4단계에서는 3개로 ‘반토막’이 났다. 경희대도 7개에서 6개로 연구단 수가 줄어드는 모습을 보였다. 과기특성화대의 일원인 GIST도 2단계 4개, 3단계 3개였던 연구단이 4단계에서는 찾아볼 수 없는 상황을 맞이하게 됐다.

■대학별 연간 지원금은? 서울대 최대 720억여 원, 성대·연대 500억원 이상 ‘가능’ = 이번에 발표된 4단계 BK21사업 결과는 어디까지나 ‘예비’ 결과다. 이의신청 절차와 현장점검을 통한 허위자료 제출 여부 확인 등의 절차를 거쳐 9월 중에 최종 결과가 확정될 예정이다.

아직 남은 절차가 있다 보니 대학별 지원금도 공개되지 않았다. 교육연구단과 연구팀의 최종 선정 여부에 더해 예산 배분액도 9월 중에 확정될 예정이기 때문이다.

다만, 대학들이 받을 수 있는 ‘최대 지원금’을 계산하는 것은 가능하다. 4단계 BK21사업 기본계획을 통해 분야별 1년 지원금 상한액이 공개돼있기 때문이다. 예비선정을 통해 드러난 대학별 연구단·연구팀을 분야별로 분류하는 방식으로 대학들이 받게 될 지원금 상한액을 추정해볼 수 있다.

본지가 별도 분석한 바에 따르면, 연구단 수에서 다른 대학들을 압도하는 서울대가 단연 지원금 상한액도 컸다. 서울대가 42개 연구단과 4개 연구팀을 받을 수 있는 연간 최대 지원금은 723억 5000만원이나 됐다.

다음으로 사업단이 많이 선정된 성균관대와 연세대의 최대 지원금은 500억원 이상이었다. 성균관대는 512억원, 연세대는 511억 5000만원까지 지원금이 주어질 수 있다. 두 대학의 예비선정 연구단이 28개와 27개로 1개 차이이며, 연구팀이 동일한 3개이기에 지원금 상한액도 엇비슷하게 나온 것으로 보인다.

다만, 연세대와 연구단이 2개 차이에 불과하고, 연구팀은 5개로 오히려 2개 더 많은 고려대의 최대 지원금은 성균관대·연세대와 다소 차이가 큰 편이었다. 고려대가 받을 수 있는 연간 지원금 상한액은 463억원으로 연세대와 50억원 가까이 차이가 났다. 상대적으로 연간 지원금 상한액이 적은 분야인 중점응용1 분야에 이름을 올린 반면, 지원금이 큰 기계 분야 등에 선정되지 못한 것이 영향을 미친 결과물로 보인다.

이어 KAIST와 포스텍이 각각 334억원과 303억원으로 300억원 이상의 지원금을 받을 수 있는 상황이다. 한양대의 연간 지원금 상한액은 236억 7500만원이며, 중앙대는 157억원이다. 이들은 모두 기존 BK21사업의 명맥을 잇는 전국단위 미래인재양성사업 가운데 과학기술분야에 선정된 연구단을 보유한 대학들이다.

다만, 최대 지원금은 말 그대로 ‘상한선’일뿐이다. 실제 대학들이 받게 될 연간 지원금은 이보다 적을 수밖에 없다. 중앙대가 자체적으로 파악한 연간 지원금은 105억여 원으로 최대 지원금의 67% 수준이었다.

박대호 기자 hoan@unn.net

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2021학년도 대입을 앞두고 공개된 각 대학의 모집요강에서 눈길을 끄는 것은 AI(인공지능) 등 첨단분야 학과 신설이 크게 늘었다는 점이다.

교육부가 2021년부터 AI와 빅데이터 등 4차 산업 첨단분야 입학정원을 늘릴 수 있도록 규제를 완화한 것이 한 이유겠지만, 무엇보다도 AI 분야 전문 인재 양성이 시급하고 필요성 또한 중차대하다는 대학의 판단이 크게 작용했다고 할 수 있다.

‘알파고’가 AI에 대한 호기심을 촉발시켰다면, 4년이 지난 현재 AI는 우리의 일상생활 어디에서건 큰 영향을 끼친다. 정부는 'IT 강국을 넘어 AI 강국으로'라는 슬로건을 내걸고 인공지능(AI) 기술 및 산업의 세계적 경쟁력 확보를 위한 ‘AI 국가전략’을 선포하기도 했다.

‘AI가 대세’로 떠오르고 있다. 첨단 분야 전문가 뿐 아니라 일반인들도 AI가 4차 산업혁명이 선도할 새 시대를 이끌어 갈 기술로 여기고 있으며, AI 분야 전문가의 역할과 중요성은 해를 거듭할수록 더욱 커질 전망이다.

미래 시대 명확한 ‘블루오션’으로 손꼽히는 AI 분야 전문가를 꿈꾸는 수험생들이라면 올해 대학들의 잇따른 AI학과 신설은 기회가 될 수 있다. AI 분야 미래 전망과 올해 주요 대학의 AI 학과 신설 내용을 종합, 2회에 걸쳐 소개한다.

SW유망 분야 1위는 ‘AI’

지난 2017년 세계적인 컨설팅 기업 액센츄어는 AI가 2035년까지 14조 달러의 부가가치를 생산할 것으로 전망했다. AI의 높은 잠재력과 무궁무진한 가능성에 세계 굴지의 글로벌기업도 발빠르게 AI 기술 선점에 나서고 있다.

2010년부터 2019년 사이 애플은 20개, 구글은 14개의 AI 스타트업을 인수했다. 이들 글로벌 IT 기업은 빅데이터의 축적과 함께 다양한 AI 혁신기술을 공개하며 새로운 산업 영역을 개척해 나가고 있다. 융합 AI 기술을 갖춘 인재에 대한 수요가 지속적으로 증가하고 있는 것은 당연하다.

국내 대기업과 학계에서도 이같은 추세에 발맞춰 AI 연구에 전력을 기울이고 있고 국내 AI 일자리 수요도 눈에 띄게 증가하고 있다. 창의적이고 도전적인 AI 스타트업도 늘어나는 추세다.

이와 관련 국가연구기관인 소프트웨어 정책 연구소는 지난 2018년, SW 유망분야 미래 일자리 전망에서 AI 분야를 첫 번째로 꼽았다. 또한 산업과의 융합 및 AI 전문화 분야의 직업이 다양한 양태로 나타날 것으로 전망했다.

미・중 선진국 AI 인재 양성 올인

선진국들은 AI고급 인재 양성에 전력을 기울이고 있다.

미국의 경우 100개 대학 이상이 AI 관련 별도 학과를 신설하고 있으며 MIT는 10억 달러를 투입해 AI 특화 단과대학 ‘슈워츠먼컴퓨팅칼리지’를 설립했다. 카네기멜론대는 이미 2002년 세계 최초로 머신러닝학과 석박사 과정을 열었다.

미국은 과거 인공지능 연구의 침체기에도 장기적인 연구 및 교육 투자를 통해 AI 핵심 기술개발과 인재양성을 수행할 수 있는 환경을 구축하고 현재 최고 수준의 AI 기술을 보유하고 있다.

일본은 2017년부터 AI 기술 교육을 위한 구체적인 로드맵을 제시하고 있다. 2019년에는 AI와 관련된 이과, 수학, 데이터과학 등의 과목을 고등학교부터 체계적으로 가르치도록 교육과정을 개선하기 위한 계획을 발표했다.

중국은 2014년부터 AI를 산업고도화 수단으로 인식하고 정부차원에서 공식적 접근을 시작했으며, 2017년 차세대 AI 발전계획을 통해 AI 단과대학 및 학과 설립 등을 위한 AI 고급인재 양성방안을 마련하고 추진하고 있다. AI 관련 복합 전공 100개를 개설하고 AI 단과대와 연구원 등 50개를 설립한다는 목표도 지난 해 제시한 바 있다.

우리 정부 또한 AI 대학원 신설을 잇달아 발표하고 이와 병행해 대학 내 AI 관련 학과 신·증설을 위한 제도적인 뒷받침에 나서고 있다. 국내 기업들도 우수한 AI 인력 확보를 위해 다각도로 나서고 있다. 하지만 출발이 늦었다. AI 선진국에 비해 기술격차가 있고, 인프라 구축과 생태계 조성도 미진하다는 평가다.

2022년 14,000 vs 4,000...AI 인력 공급이 수요에 턱없이 못 미처

소프트웨어 정책 연구소의 ‘인공지능 SW인력 수요 전망’에 따르면 2018년 기준 인공지능 분야 SW인력 수요는 1,695명이다.

시장규모와 성장률을 고려하면 2022년까지 총 1만 4,000여명의 인공지능 SW인력이 필요할 것으로 전망하고 있으며, 석박사급 고급 인력 또한 9,000여명 수준으로 예측되고 있다.

다만 2022년까지 인공지능 분야 전문 신규인력의 공급 전망은 총 4천 여명이다. 수요에 비해 공급이 매우 부족한 상황으로 예측되고 있다.

대학은 이러한 산업계의 수요 충족을 위해 학과 개설과 전문적인 AI 커리큘럼을 통해 적극적으로 AI 분야 인재 양성에 나서야 한다.

한편으로 인공지능 인력 수요가 향후 급속도로 높아진다는 측면에서 AI 학과에 대한 수험생들의 관심과 인기는 해를 거듭할수록 높아질 것으로 보인다. < 계속 >

이승환 기자

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하반신 마비 장애인의 보행 보조, '워크온슈트 4' 슈트... 험지, 계단, 경사로 등 다양한 장애 환경에서도 문제없이 보행 가능

KAIST(총장 신성철) 기계공학과 공경철 교수가 연세대학교 의과대학 세브란스병원 나동욱 교수와 공동 개발한 웨어러블 로봇인 `워크온슈트 4' 및 `사이배슬론(Cybathlon) 2020' 대회에 출전할 선수를 15일 공개했다.

워크온슈트 4는 사이배슬론 2020에 출전하기 위해 새롭게 개발한 모델로 두 다리를 감싸는 외골격형 로봇이다. 모터를 이용한 힘으로 하반신을 전혀 사용하지 못하는 장애인들의 움직임을 보조할 수 있다. 일어나 걷는 등의 기본적인 동작은 물론 계단·오르막/내리막·옆경사·문 열기·험지 등 일상생활에서 자주 접하게 되는 장애물을 극복할 수 있도록 제작됐다.

이전까지 개발된 하반신 마비 장애인을 위한 웨어러블 로봇은 장시간 사용하기 어렵다는 한계가 존재했다. 하반신 기능을 소실해 근육 등 신체 기능이 퇴화한 장애인들이 로봇을 착용하고 움직이려면 수십 kg에 이르는 무게를 감당해야 했기 때문이다.

연구팀은 문제를 해결하기 위해 인체가 이루는 자연스러운 균형을 모사해 로봇의 무게중심을 설계하는 기술을 고안했다. 사용자 신체 각 부위에 정밀하게 밀착되는 착용부를 만든 뒤, 로봇 관절의 기준 위치를 조절해 무게중심을 정밀하게 맞춘 것이다.

또한, 착용자의 긴장 정도나 지면의 상태와 같은 외부 요인을 지능적으로 관측하고 제어하는 기술도 더했다. 로봇이 제공해야 하는 보조력은 사용하는 환경에 따라 크게 달라진다. 워크온슈트 4는 로봇이 착용자의 걸음을 30보 이내로 분석해 가장 적합한 보행패턴을 찾아 맞춤형으로 제공한다.

이를 통해, 하반신 마비 장애인들이 웨어러블 로봇을 착용하고 장시간 걷거나 설 수 있도록 월등하게 기능을 끌어올렸고 연속보행 시 1분당 40m 이상을 걸을 수 있게 된 성과도 거뒀다.

이는, 시간당 2~4km가량을 걷는 비장애인의 정상 보행 속도와 견줄만한 수준으로 그동안 전 세계적으로 보고된 하반신 완전 마비 장애인의 보행 기록 중 가장 빠른 속도다.

연구팀은 활발한 기술협력을 통해 일부 부품을 제외한 대부분의 구성 요소를 국산 기술로 완성했다. 로봇의 구조설계와 시스템 소프트웨어는 공경철·나동욱 교수가 공동 창업한 ㈜엔젤로보틱스에서 주도했다. 공학적 설계와 제어는 공경철 교수가, 보행 보조기로서의 구조와 대상자를 위한 필수 기능 등을 점검하는 생체역학 분야는 나동욱 교수가 분담해 맡았다.

개인맞춤형 탄소섬유 착용부는 재활공학연구소에서 연구를 진행했으며 로봇의 동작 생성과 디자인은 영남대학교 로봇기계공학과와 ㈜에스톡스가 각각 담당했다.

한편, 우리나라를 대표해 올해 개최예정인 `사이배슬론 2020'에 출전할 선수들은 지난 2월 KAIST에서 열린 선발전을 통해 결정됐다. 앉고 서서 물컵 정리하기·지그재그 장애물 통과·험지 보행·옆경사 보행 등 실제 대회에서 수행하게 될 미션이 선발전 평가항목으로 채택됐는데 작년 9월부터 출전을 준비해온 7명의 후보 선수 중 4명이 참가해 경기를 치렀다.

그 결과, 각각 2분 24초와 3분 35초의 기록으로 4개의 미션을 완수한 김병욱 씨(남, 46세)와 이주현 씨(여, 19세)가 국제대회에 출전할 최종 선수로 선발됐다.

현재 워크온슈트 4의 로봇기술은 선발된 두 선수의 개별적인 특성에 맞게 최적화되었으며, 두 선수 모두 6개의 모든 미션을 5분대에 통과할 정도로 기록이 향상되었다.

지금까지는 미국팀과 스위스팀이 4개의 미션을 6분대에 수행하는 기록을 공개했으며, 그 외 사이배슬론 참가팀은 모든 미션을 완벽하게 수행하지 못하는 단계에 머물러 있다.

선발전 1위에 오른 김병욱 씨는 1998년 뺑소니 사고로 장애를 얻은 뒤 2015년 공 교수 연구팀에 합류했다. 2016년 스위스에서 열린 제1회 사이배슬론 대회에서 워크온슈트의 초기모델을 착용하고 동메달을 딴 주인공으로 "우리나라의 웨어러블 로봇기술이 세계 최고 수준임을 직접 보여줄 것ˮ이라는 포부를 밝혔다.

2위에 오른 이주현 씨는 고등학교 3학년에 재학 중이던 작년 불의의 교통사고로 하반신이 마비됐다. 같은 해 6월 연구팀에 합류해 사이배슬론 2020 출전을 위한 훈련과 수능 시험을 준비를 병행했으며, 올해 초 최종 선수 선발 및 이화여대 정치외교학과 합격의 영광을 동시에 안았다.

한편, 공경철 KAIST 기계공학과 교수는 "지난 대회 이후 4년 동안 모든 연구원과 협력 기관들이 하나가 되어 수준 높은 기술을 개발할 수 있었고 선수들과도 큰 어려움 없이 훈련했다ˮ고 전했다. 이어, "다가올 국제대회는 워크온슈트 4의 기술적 우월성을 전 세계에 증명하는 중요한 무대가 될 것ˮ이라며 강한 자신감을 보였다.

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• 출처 : 인공지능신문(http://www.aitimes.kr)