이머시브캐스트, 로봇 채점 포털 imSim 공개, 불합격 포함 로봇팔 판정 20건

2017년 설립된 성남 판교의 로봇 시뮬레이션 기업 이머시브캐스트(대표 한장희)는 로봇과 AI가 표준 작업을 해내는지 물리 시뮬레이션으로 시험하고 채점 근거까지 가입 없이 보여주는 포털 'imSim.app'을 공개했다고 19일 밝혔다. 회사 발표는 머니투데이를 통해 전해졌고, 아래 수치는 모두 포털과 회사 홈페이지에서 직접 확인했다. [기업 정보](/companies/immersivecast)

눈에 띄는 대목은 회사가 스스로의 한계를 공개한다는 점이다. 회사 소개 페이지에 따르면 이머시브캐스트는 인증기관이나 인정기관이 아니며, 지금까지의 채점은 모두 자사 시뮬레이션과 자사 로봇을 대상으로 했고 고객 의뢰 시험은 아직 없다. 9월 2일 실제 로봇과 한 차례 비교했지만 시뮬레이션 성적이 실제와 맞는다는 증거로는 부족하다고 스스로 판정했다.

불합격까지 공개한 로봇팔 20건

첫 공개 결과표는 로봇팔 5종에 표준 시험 4종을 적용한 20건이다. 10월 10~11일 판정 규칙 v2.3b와 imSim 기본 제어기로 측정했다. 위치 정확도는 키노바 Gen3가 1.48mm로 가장 좋았고, 프랭카 판다는 6.68mm로 MEKAWIRE 계산상 약 4.5배였다. 부품 끼워 넣기는 5종 합계 20회 중 18회(90%) 성공했으며 UR10과 애자일엑스 PiPER가 한 번씩 실패했다. 스스로 찾아 집어 옮기기는 측정된 120회 중 119회 성공했다. 포털은 주의와 불합격 판정을 합격과 나란히 보여준다.

로봇팔 외에도 배송 로봇의 택배함 앞 정밀 정지(판정 8개 모두 합격, 10월 12일), 드론 도심 순찰 비행(7개 모두 합격), 다리 로봇 지형 코스(7개 모두 합격, 10월 13일), 로봇 질량을 늘려가는 시험(기본 질량까지 합격, 1.5배부터 불합격, 6단계 중 1단계 합격) 결과가 올라 있다. 로봇 파일(URDF)을 올리면 관절 구성을 요약해주며 파일은 서버로 전송되지 않는다고 회사는 밝혔다. 자체 AI로 시험을 실행하는 기능은 초대 회원부터 열고, 설정 파일 하나로 새 로봇을 등록하는 기능은 이후 선보일 계획이다.

채점 방식

imSim은 작업 기록이 아니라 접촉과 위치, 힘 측정값으로 성공을 판정한다. 결과는 합격과 불합격, 미측정으로 나누고 측정하지 못한 항목은 합격으로 치지 않는다. 불합격이 나와야 하는 시험으로 채점 엔진을 다시 돌려 판별력이 유지되는지도 점검한다. 이 방법은 공개 규격 PAVS로 9월 처음 발행됐고 10월 개정판이 나왔다. 회사는 2021년 도이치텔레콤, SKT와 클라우드 XR 상용화 협력을 했고 4년간 디지털트윈 정부 과제를 수행했으며 특허 20여 건을 보유하고 있다고 밝혔다.