웨어러블 로봇 기업 휴로틱스(대표 이기욱)가 소프트 엑소슈트의 보조 타이밍에 따른 인체 반응을 분석한 연구 결과를 국제 학술지에 발표했다.
이번 연구 결과는 생체역학 분야 국제 학술지 '게이트 앤 포스처(Gait & Posture)' 최신호에 게재됐다. 연구는 휴로틱스의 연구·개발용 시제품을 활용해 한국과학기술원(KAIST) 구승범 교수팀이 수행했으며, 국방과학연구소(ADD)와 방위사업청(DAPA)이 지원했다.
회사에 따르면 기존 웨어러블 로봇 연구는 주로 에너지 효율 개선에 초점을 맞춰왔다. 이번 연구는 로봇의 보조력이 가해질 때 인체의 신경운동 협응이 어떻게 달라지는지를 전신 제어 관점과 머신러닝 기법으로 분석했다.
연구진은 건강한 성인 22명에게 고관절 보조 소프트 엑소슈트를 착용시킨 뒤 힘이 가해지는 타이밍을 8가지로 적용, 하지 운동학과 근전도(EMG) 데이터를 비교했다. 그 결과 인체가 로봇 보조에 대해 '이중 계층(two-layer)'으로 반응한다는 사실이 규명됐다.
첫 번째 계층은 보조 자체로 인한 공통 반응이다. 8가지 타이밍 중 어떤 것을 적용하든 로봇 보조를 받는다는 사실만으로 참가자 전체에서 고관절 굴곡 증가, 발목 배측 굴곡 증가, 가자미근 활성도 감소 등 일관된 보행 개선이 나타났다. 단일 타이밍에 오래 노출될수록 이런 반응은 더 뚜렷해졌다.
두 번째 계층은 보조 타이밍에 따른 개인 맞춤형 반응이다. 미세한 타이밍 변화에 대응하는 운동 전략은 참가자마다 다르게 나타났다. 선형 판별 분석(LDA) 등 머신러닝 기법을 적용한 결과 특정 참가자 내에서는 적용된 타이밍을 구별(매크로 F1 > 0.98)할 수 있었으나, 이를 다른 참가자에게 그대로 일반화할 수는 없었다. 연구진은 획일적인 힘 전달 타이밍이 모든 사용자에게 동일하게 최적일 수 없음을 데이터로 증명한 것이라고 설명했다.
휴로틱스는 상용화한 보행재활 엑소슈트 'H-Medi(에이치-메디)'에 이어 사용자의 움직임과 신체 상태를 파악, 최적의 움직임을 처방·실행하는 '착용형 피지컬 AI OS'의 구현을 추진하고 있다. 회사 측은 사용자·조건 변화에 스스로 적응하는 AI(인공지능) 제어 기술을 개발할 방침이라고 했다.
이기욱 휴로틱스 대표는 "이번 연구는 웨어러블 로봇의 효용을 높이려면 집단 공통의 효과뿐 아니라 개인 맞춤형 튜닝이 필요하다는 점을 뇌신경역학적 관점에서 확인한 것"이라며 "학술적 근거와 보행 데이터를 바탕으로 '착용형 피지컬 AI OS'를 구축하겠다"고 말했다.