AI로 구축된 로봇 외골격이 근골격계 부상을 예방할 수 있을까?

AI의 발전은 로봇공학과 재활 의료 기술에도 영향을 주고 있습니다. 두 분야의 결합은 사람의 움직임을 돕는 로봇 외골격을 일상에서 더 쉽게 사용하는 데 도움이 될 수 있습니다. 새로운 제어 기술의 가능성과 아직 해결해야 할 과제를 살펴보겠습니다.

왜 아직 외골격이 널리 사용되지 않을까요?

로봇 외골격은 오래전부터 연구되어 왔으며 일부 재활 및 산업 현장에서는 이미 사용되고 있습니다. 다만 일반적인 일상에서는 드뭅니다. 가격, 무게, 안전성, 전원과 제어 방식 등이 보급에 영향을 줍니다. 연구시설에서만 사용할 수 있는 기술은 아닙니다.

관절을 움직이는 모터를 만드는 것과 사용자의 의도에 맞춰 적절한 힘을 제공하는 것은 다른 문제입니다. 소프트웨어는 움직임을 해석하고 보조 동작을 조절해야 합니다. 동시에 하드웨어와 배터리의 한계도 중요합니다.

출처: Ekso Bionics

많은 외골격은 사용자, 작업과 환경에 맞춘 조정 및 보정이 필요합니다. 이러한 요구는 다양한 상황에서 편리하게 사용하는 데 장애가 될 수 있습니다.

보다 다재다능한 외골격 만들기

개발자들은 소프트웨어와 AI로 이러한 한계를 줄이려 합니다. 일부 제어 방식은 현재 동작이나 작업을 분류한 뒤 그에 맞는 보조 모드를 선택합니다. 계산량, 전력 소비와 다양한 상황에서의 신뢰성은 여전히 중요한 설계 과제입니다.

새로운 접근법

애런 영이 이끄는 조지아공대 연구팀은 환경을 먼저 분류하기보다 사용자의 움직임에 초점을 맞춘 제어 방식을 개발했습니다. 여러 동작에 공통으로 적용할 수 있는 외골격 제어가 목표입니다.

연구팀이 제시한 외골격 제어 시스템은 연구에서 사용자별로 알고리즘을 조정하거나 보정하지 않고도 보조 동작을 제공했습니다. 걷기, 계단과 경사로 이동 등에 맞춰 지원을 조절할 수 있습니다. 다만 실제 장치의 착용 조정이나 안전한 사용 교육까지 필요 없다는 뜻은 아닙니다.

사용자 움직임을 중심으로 한 제어

핵심은 주변 환경을 분류하는 대신 사람의 움직임에서 필요한 보조력을 추정하는 것입니다. AI는 센서 데이터에 나타난 움직임과 힘의 관계를 학습하는 데 활용됩니다.

인공지능

새 시스템은 딥러닝 모델로 사람의 움직임과 관절에 필요한 힘을 추정합니다. 모델 학습에는 힘 측정과 동작 포착 데이터가 사용됩니다. 연구된 동작에서는 사용자가 매번 손으로 보조 모드를 바꾸지 않아도 제어기가 지원을 조절할 수 있습니다.

AI 훈련

연구진은 AI 모델을 학습시키기 위해 다양한 성별과 체형의 참가자에게서 움직임 데이터를 수집했습니다. 센서로 여러 작업 중 나타나는 동작을 기록했습니다.

참가자는 걷기, 달리기, 점프와 계단·경사로 이동 등을 수행했습니다. 힘판으로 움직임에 따른 힘을 측정했습니다. 이들은 데이터 수집 참가자이며, 단순히 임상시험의 대조군이라고 부르는 것은 정확하지 않습니다.

기록한 데이터는 딥러닝 모델을 훈련하는 데 사용되었습니다. 이를 통해 여러 활동에서 관절이 어떻게 움직이고 힘을 내는지 추정했습니다. 최종 제어기는 환경 분류만이 아니라 사용자의 움직임을 바탕으로 도움을 제공합니다.

기존 AI 연구

영 연구팀은 로봇공학과 AI를 활용하는 다른 보조 장치도 연구합니다. 무릎 위 절단 환자의 이동 지원과 신경학적 손상에서 회복하는 어린이의 재활 등이 포함됩니다. 의수·의족과 몸에 착용하는 외골격은 서로 다른 종류의 장치입니다.

외골격이 기능 회복을 도울 가능성

로봇 외골격은 일부 장애인의 이동과 보행 재활을 지원할 수 있습니다. 효과는 사용자의 상태, 장치의 용도와 임상 근거에 따라 달라집니다.

산업 현장에서는 피로와 신체 부담을 줄이는 목적으로도 연구됩니다. 군수·물류 분야의 가능성도 있습니다. 그러나 모든 사용자의 부상을 예방하거나 기능을 회복시킨다고 보장할 수는 없습니다.

회복 및 재활을 위한 혁신적인 솔루션

로봇공학과 AI는 재활과 보조 장치 설계에 새로운 가능성을 제공합니다. 다음은 서로 다른 접근을 보여주는 사례입니다. 하나는 개인화된 의수 외장이고, 다른 하나는 보행 재활을 돕는 부드러운 외골격 슈트입니다.

1. Limbitless Solutions

센트럴플로리다대학교의 Limbitless Solutions는 2014년에 시작되었습니다. 이 팀은 어린이를 위한 바이오닉 의수와 개인화된 외장을 개발합니다. 사용자가 자신의 취향을 표현하고 보조 장치를 더 편안하게 받아들이도록 돕는 것이 목표입니다.

어린이는 Adobe (ADBE )의 AI 이미지 생성 도구로 외장 디자인 후보를 만들 수 있습니다. 텍스트로 설명한 취향을 반영해 디자인을 고른 뒤 3D 프린터로 외장을 제작하여 의수에 부착합니다.

이 프로젝트는 Orlando Health Arnold Palmer Hospital for Children과 협력했습니다. 개인화된 외형은 사용자의 만족과 자신감을 높이는 데 도움이 될 수 있습니다. 이는 AI로 의수의 운동 기능을 제어하는 것과는 다른 활용입니다.

2. Rewalk Robotics — 현재 명칭 Lifeward

LFWD 가격 차트

Lifeward의 ReStore는 의료진의 감독 아래 뇌졸중 후 보행 재활을 지원하는 부드러운 로봇 슈트입니다. 발목 움직임을 보조하며 보행 단계에 맞춰 작동합니다. 2019년에 FDA의 시판 허가를 받았으며, 위 연구의 새로운 범용 제어기와는 다른 장치입니다.

부드러운 소재는 무게를 줄이고 착용을 도울 수 있습니다. 사용 적합성과 착용 상태는 재활 과정에서 개별적으로 평가해야 합니다. 가벼운 구조만으로 가격이나 사용 편의성이 항상 우수해지는 것은 아닙니다.

보조 강도와 작동 설정은 해당 장치의 제어 인터페이스로 조절합니다. Lifeward의 서로 다른 제품에 쓰이는 손목 제어기와 작동 모드를 혼동해서는 안 됩니다.

Lifeward는 여러 재활·이동 지원 장치를 제공합니다. FDA 허가와 CE 표시는 특정 제품과 용도에 적용됩니다. 이를 갖추었다고 해서 모든 환자의 보험 보장이 자동으로 이루어지는 것은 아닙니다.

AI 로봇 외골격의 활용 분야

외골격은 재활, 신체 작업 보조와 군사 분야 등에서 연구됩니다. 활용 목적에 따라 요구되는 성능과 안전 기준도 다릅니다.

군사

군사 분야는 오래전부터 외골격에 관심을 가져 왔습니다. DARPA도 관련 연구와 개발에 자금을 지원했습니다. 실제 사용에서는 무게, 전력 소비와 현장 신뢰성을 함께 고려해야 합니다.

외골격은 장비 운반, 장거리 이동이나 부상자 후송을 도울 가능성이 있습니다. 실질적인 이점은 장치의 신뢰성과 구체적인 임무에 달려 있습니다.

산업

산업용 로봇은 여러 제조 공정의 정밀도와 반복성을 높였습니다. 새로운 센서와 제어 기술은 변화하는 작업에 대응하는 능력을 개선할 수 있습니다.

Amazon (AMZN ) 같은 기업은 창고 등에서 로봇을 사용합니다. AI는 사람과 기계의 협업을 지원할 수 있습니다. 앞으로 외골격을 착용한 작업자가 로봇과 같은 환경에서 일하는 사례도 늘어날 수 있습니다.

우주 활동

로봇은 우주 탐사와 국제우주정거장에서 이미 중요한 역할을 합니다. 외골격도 우주비행사의 운동과 신체 기능 유지에 활용하는 방안이 연구됩니다.

NASA는 2012년에 X1 외골격을 소개했습니다. NASA, IHMC와 Oceaneering이 Robonaut 2 기술을 바탕으로 개발한 장치로, 다리 움직임을 돕거나 저항을 가할 수 있습니다. 우주에서의 운동과 지구에서 하반신 마비 환자의 이동 지원을 위해 연구되었으며, 고관절 수술 후 재활만을 위해 만든 장치는 아닙니다.

스마트 외골격이 일상을 도울 가능성

무거운 물건을 들거나 힘든 작업을 할 때 외골격이 도움이 될 수 있습니다. AI 기반 제어는 보조 동작을 더 유연하게 만들 가능성이 있습니다. 다만 안전성, 편의성과 실제 부상 예방·재활 효과는 각 용도에 맞는 검증으로 입증해야 합니다.

다른 기술 프로젝트에 대한 정보는 여기에서 확인할 수 있습니다.