딥러닝과 XAI로 무장한 협동로봇: 항공기 테스트의 미래를 열다

협동로봇과 AI를 활용한 항공기 자동 테스트 시스템 ARTO는 딥러닝과 XAI 기술을 통해 힘 기반 검증을 수행, 테스트의 신뢰성과 투명성을 향상시킵니다. Grad-CAM을 이용한 시각적 설명은 오류 진단 및 수정을 용이하게 하여 항공기 안전 및 인증 절차의 혁신을 가져올 것으로 기대됩니다.

최근, Pietro Dardano, Paolo Rocco, David Frisini 세 연구원이 발표한 논문이 항공기 테스트 분야에 혁신적인 변화를 예고하고 있습니다. 그들이 개발한 ARTO는 협동 로봇(cobots)과 인공지능(AI)을 결합한 시스템으로, 민항기와 군용기의 기능 테스트 절차를 자동화하는 획기적인 기술입니다. 이 시스템은 조종석 부품에 대한 상호 작용을 분석하고 검증하는 능력을 갖추고 있으며, 딥러닝(DL)과 설명 가능한 AI(XAI) 기술을 기반으로 합니다.

ARTO의 핵심은 힘 기반 검증(Force-Driven Validation) 입니다. 협동 로봇이 조종석 부품과 상호 작용하는 동안 힘, 토크, 엔드 이펙터 위치 등을 기록하고, 저성능 힘 제어기와 내장된 힘 토크 센서(FTS)로 인한 잡음을 제거하는 전처리 과정을 거칩니다. 이후, 합성곱 신경망(CNN) 이 로봇의 동작을 성공 또는 실패로 분류하고, 실패 원인까지 파악하여 보고합니다. 단순한 성공/실패 판단을 넘어, 왜 실패했는지 그 이유를 밝히는 것이죠.

하지만, 딥러닝 모델의 결정 과정은 종종 블랙박스처럼 불투명합니다. 이 문제를 해결하기 위해 연구팀은 Grad-CAM, XAI 기술 중 하나를 통합하여 모델의 의사결정 과정을 시각적으로 보여줍니다. 이를 통해, 자동화된 테스트 시스템의 신뢰성과 투명성을 크게 향상시키고, 테스트 중 발생할 수 있는 오류의 진단 및 수정을 용이하게 합니다. 마치, 숙련된 전문가가 테스트 과정을 하나하나 꼼꼼하게 살펴보고 문제점을 지적하는 것과 같습니다.

이 연구는 단순한 기술적 진보를 넘어, 항공기 안전 및 인증 절차의 혁신을 가져올 것으로 예상됩니다. 더욱 안전하고 효율적인 항공기 테스트 시스템은, 더 안전한 하늘을 만드는 데 기여할 것입니다. 하지만, 이러한 기술의 발전과 함께, AI 모델의 윤리적 고려 및 안전성 확보에 대한 지속적인 노력 또한 필수적입니다. 앞으로 이 기술이 어떻게 발전하고 적용될지, 그리고 그 영향은 무엇일지 지켜볼 필요가 있습니다.