지난 1백여 년간 과학계에서는 인간의 오감을 모방하기 위한 많은 연구가 이뤄져왔다. 청각을 모사한 레코더와 축음기의 발명을 시작으로 카메라와 텔레비전 등 시각의 모사 기술까지 진행된 상태이다. 이러한 모방 기술은 앞서 서술한 매우 새로운 전자 기기의 개발을 이루었고, 이는 인간의 삶을 획기적으로 변화시킨 매우 중요한 발명으로 평가되고 있다. 따라서 여전히 모방이 미진한 촉각, 후각, 미각 등의 부분에 많은 연구가 수행되고 있고, 이의 성공은 기존의 청각 및 시각에서 보이듯 인간 사회에 매우 큰 경제적, 사회적 파급력을 보일 것으로 예측되고 있다.

촉각, 후각, 미각 중에서 여러 가지 이유로 촉각이 모방 기술의 다음 성공사례가 될 것으로 많은 과학자가 예측하고 있으며, 일부 이와 관련된 기술은 벌써 우리의 삶에 엄청난 영향력을 끼치고 있다. 특히 촉각 센서의 개발은 사람의 피부나 손가락의 기능처럼 물리적인 부분에 대한 모사와, 손가락으로 옷감 등을 만진 후에 느끼는 촉감이라고 부르는 감정적인 부분까지 확장 되고 있다. 

전통적으로 촉각 센서는 사람과 비슷한 안드로이드 로봇을 위한 인공팔 기술에서 가장 많이 연구되었고, 사람처럼 매우 정교하게 물체를 잡을 수 있는 기술이 성공적으로 개발되었다. 하지만 아쉽게도 이러한 기술은 아직까지 우리의 삶에 큰 영향을 보여주지는 못하고 있는 실정이다. 아이러니하게도 촉각 센서의 가장 단순한 형태인 터치스크린 기술이 가장 큰 파급력을 보여주고 있다. 모두가 잘 아는 바와 같이 우리가 매일 일상생활에서 사용하고 있는 스마트폰은 터치방식을 통해 우리와 기계 간의 소통을 이어준다. 이는 기존의 음성에 의한 인터페이스 기술과 더불어 매우 직관적인 인터페이스를 제공해 줄 수 있기 때문에, 기존 핸드폰의 개념을 스마트폰이라는 한 단계 우수한 기능으로 우리 모두를 이끌게 되었고, 이러한 부분에서 애플의 스티브 잡스의 역할은 매우 중요하게 평가되었다. 실제 터치스크린이 핸드폰 전면에 채용된 형태는 삼성과 노키아가 더 먼저라고 할 수 있다. 하지만 잡스는 단순한 핸드폰의 하드웨어적인 기술뿐만 아니라, 사람과 기계가 소통하는 인터페이스라는 소프트웨어적인 부분을 도출함으로써 스마트폰이라는 새로운 개념의 도출을 이끌었다. 따라서 촉각 센서의 개발도 기존의 청각 및 시각 모방 기술인 오디오, 카메라처럼 사람의 기능을 모방한 하드웨어적인 부분뿐만 아니라 사람이 손가락으로 물체를 느끼거나, 다른 사람과 서로 정신감각적인 부분을 교류하는 방식의 고차원적인 인터페이스 부분까지 개발이 시도 되면 그 파급력이 매우 커질 수 있다.

촉감의 모방을 위한 모방 센서의 가장 기본적인 물리적 인자는 압력과 온도이다. 이와 더불어 좀 더 확장되면 물체의 단단함을 측정하거나, 물체 표면의 마찰력을 측정하게 된다. 이러한 물리적 인자를 기반으로 사람의 뇌에서 신호처리를 하고 이를 통하여 물체를 잡는 피드백 활동을 하게 된다. 이 경우에 뇌의 신호처리는 우리가 사용하는 수학적인 모델로 대체 가능하기 때문에, 안드로이드 로봇 또는 다양한 로봇팔 구조에서 물체를 잡는 모방이 순조롭게 진행되고 있다. 이때에는 촉각 센서가 물리적으로 얼마나 정교하고 정확하게 측정하고 신호를 생성하는가 하는 부분이 모방 센서 영역에서 중요하게 되며, 이러한 부분의 연구에서는 사람보다 더 높은 감도를 갖는 다양한 센서가 많이 개발되고 있다.

하지만 사람은 앞에서 말한 바와 같이 촉각을 이용하여 좀 더 정신감각적인 부분이 가미된 촉감을 발생시키고 이를 이용하게 된다. 예를 들어 바늘에 찔리면 고통을 느끼거나, 포근한 솜털 등으로부터 부드러움을 느낄 수 있으며, 부모와 자식 간의 포옹을 통해 정신적인 만족감을 느끼게 된다.

최근 필자도 이러한 부분에 관심을 가져, 인공피부 구조에서 바늘에 찔리거나, 뜨거운 물체가 닿으면 고통을 느끼는 기술을 개발하였다. 또한 다양한 물체로부터 인공 촉각센서를 이용하여 사람처럼 ‘부드럽다’ 또는 ‘거칠다’라는 정신적인 부분이 가미된 촉감적 판단을 가능하게 하는 기술도 개발하였다. 하지만 이러한 부분에서 기술적인 난제는 ‘물리적 인자의 입력에서 어떻게 이러한 정신감각적인 촉감을 형성하고, 이를 사람처럼 이용하는가?’이다. 기술적으로 모방이 가장 어려운 이유는 현재 우리는 촉각 센서의 물리적인 입력을 어떻게 처리해서 다양한 정신적인 촉감을 발생시키는지 잘 모르기 때문이다. 하지만 다행히도 기계학습(머신런닝) 기술이 발달하면서 이러한 사람의 복잡한 뇌에서의 신호처리를 대체할 수 있는 가능성이 열리고 있다. 즉 사람이 다양한 물체에서 느끼는, 예를 들어 ‘부드럽다’ 또는 ‘거칠다’의 감정을 파악하고, 이를 기반으로 인공 센서와 기계학습을 이용하면 사람과 비슷하게 다양한 물체로부터 ‘부드럽다’ 또는 ‘거칠다’와 같은 판단을 발생시킬 수 있다.

이러한 사람의 감정 모사 범위의 확장은 청각과 시각을 모사한 레코더나 카메라 기술에서도 많이 연구 되고 있으며, 앞으로도 많은 연구의 이슈를 해결해야 한다.

예를 들어 필자가 개발한 바늘에 찔렸을 때, 인공적인 촉각 센서에서 생성하는 고통 신호는 실제 특정적인 전기신호에 불과 할 수 있다. 따라서 이를 이용하여, 실제 로봇이나 전자기계가 고통을 느낀다는 부분은 더 고차원적인 고민과 기술적인 개발이 필요하다. 즉 사람에게 고통이라고 하면, 매우 싫은 느낌 중에 하나이지만, 정확한 정의를 내리기 힘들고 이러한 이유로 로봇이 고통을 느끼게 한다고 하는 부분은 좀 더 인지적 또는 철학적인 개념까지도 고민하고 이를 인공화 하는 어려운 문제를 해결해야 한다.

하지만 로봇이 이러한 고통을 사람처럼 느낄 수 있다면, 인공지능 탑재 로봇의 부작용으로 사람들이 제일 두려워하는 로봇의 공격 성향을 고통이라는 느낌과 교육을 통해 최소화 할 수 있다. 왜냐하면 사람이 타인을 공격하지 않는 이유는 때리면 아프다는 사실을 알고 있으며 교육적으로 나쁘다는 것을 배웠기 때문이다.

따라서 촉감의 모사를 일반적인 센서의 개념의 물리적인 부분뿐만 아니라, 사람처럼 촉감이라는 정신감각적인 모사까지 가능하다면 그 효과 및 응용성은 무궁무진 할 것이라 기대하며, 인간의 생활을 다시 한 번 크게 변화 시킬 것이라 생각한다.