'젊은 로봇공학자(Young Robot Engineer)' 코너는 한국로봇학회와 로봇신문이 공동으로 기획한 시리즈물로 미래 한국 로봇산업을 이끌어 갈 젊은 로봇 공학자를 발굴해 소개하는데 있다.

26번째 인터뷰는 일본 주오대(中央大) 지용훈 교수다. 지 교수는 경희대 기계공학과를 졸업하고 고려대대학원에서 메카트로닉스 전공으로 석사, 2016년 3월 일본 도쿄대학 대학원에서 정밀공학전공으로 박사학위를 받았다. 졸업 후 2016년 부터 2018년 3월까지 도쿄대학 일본학술진흥회(JSPS) 특별연구원을 거쳐, 2018년 부터 현재까지 주오대 이공학부 정밀기계공학과 조교 및 도쿄대학 대학원 공학계연구과 객원연구원(겸직)으로 근무하고 있다.

2011ㆍ2012년 ICROS 최우수논문상, IWAIT 최우수논문상, 계측자동제어학회 시스템통합부문 강연회(SI) 2016ㆍ2019 우수강연상, 2018 FA재단 논문상을 수상했고, 2015년 일본학술진흥회 외국인특별연구원에 선정되었다. 주요 연구 및 관심분야는 이동 로봇, 무인 자동차 기술, SLAM, 무인화 시공기술, 수중로봇 이다.

▲일본 주오대(中央大) 지용훈 교수

Q.일본 주오대학 이공학부 정밀기계공학과에 근무하고 계신데 간략한 학과 소개 부탁 드립니다.

일본에서는 MARCH라는 단어가 도쿄의 5개 명문 사립 대학을 통칭하는 용어로 쓰이고 있습니다만, 그 중 C에 해당하는 대학이 주오대학 입니다. 나머지 학부들은 도쿄 외곽의 타마캠퍼스에 위치해 있는 반면에 이공학부는 도쿄 중심부인 분쿄구의 고라쿠엔캠퍼스에 위치하고 있으며, 올해가 이공학부 창립 70주년이 되는 해입니다. 정밀기계공학과는 “정밀”이라는 단어가 붙어있다는 것이 타 대학의 기계공학과와의 차이점입니다. 다양한 연구 분야의 교원들이 “정밀함의 추구를 통하여 시스템 전체를 파악할 수 있는 글로벌한 시각을 기른다”는 것을 학과의 방침으로 하여 현재 19명의 전임교원이 근무하면서 총 14 개의 연구실을 운영하고 있습니다.

학과 전체의 약 3 분의 1이 로봇 계열 연구실이라는 점도 특징이라고 할 수 있으며 구체적으로는 마이크로 로봇, 바이오 로봇을 비롯하여 로봇의 눈에 해당하는 화상 처리 기술, 로봇의 신경에 해당하는 운동 제어 등 로봇을 구성하는 여러가지 기술에 대하여 각 전문 분야의 교원들이 연구 및 교육 활동에 전념하고 있습니다. 저는 주오대학 정밀기계공학과 부임 후 화상 처리 및 3차원 계측 기술이 전문인 우메다 카즈노리 교수가 운영하는 지적계측시스템연구실에 소속되어 교육 및 연구 활동을 수행하고 있습니다.

▲ 주오대학 지적계측시스템연구실 소속 학생들과 함께

Q. 최근 하고 계신 연구가 있으시다면 무엇인지 소개 부탁드립니다.

저의 연구 분야에 있어서의 백그라운드는 무인 이동로봇의 자율 주행 기술입니다. 학생 시절에는 아직 미해결 문제가 많이 존재하였기에 이동로봇의 주행 기술들 자체가 충분히 연구 대상이 되었으며 많은 과제들도 수행하였지만, 최근에는 이미 많은 기술들이 실용화되고 있으며 구체적인 예를 들자면 인천공항에서 활약하고 있는 LG전자의 안내 로봇 등이 있습니다. 즉, 단순한 주행 기술 자체로는 연구 대상으로서 어느정도 한계가 온 것이 현실입니다. 따라서 최근에 저는 기존의 주행에 필요했던 요소 기술들을 응용하여 사람이 직접 진입할 수 없는 극한 환경에서도 운용될 수 있는 무인 로봇 기술에 대한 연구를 주로 수행하고 있습니다.

극한 환경이라 하면 여러가지가 있을 수 있는데, 우선 제가 있는 일본은 세계 유수의 자연재해가 많은 국가로서 재해환경에서 운용 가능한 로봇 기술이 매우 중요하게 여겨지고 있고, 특히 2011년 동일본대지진 이후 시시각각 변화하는 미지의 환경 하에서 실제로 이용가능한 로봇의 실현이 더욱 대두되었습니다.

도쿄대학 재직 시절부터 제가 최근 수년간 참여하였던 관련 연구 몇 가지를 소개해 드리자면 우선 도호쿠대학의 다도코로 사토시 교수가 PM으로서 진행되었던 tough robotics challenge 프로젝트가 있습니다. 여러 극한 환경에서의 로봇 개발 프로젝트 중 저희는 무인 건설 로봇 프로젝트에 코마츠제작소, 도호쿠대학, 오사카대학, 고베대학, 도쿄공업대학 그룹 등과 함께 공동으로 참가하였는데 저희 도쿄대학 그룹은 원격에서 로봇을 조작하는 오퍼레이터를 위해 로봇에 탑재된 다수의 카메라 영상을 적절히 융합하여 로봇 주변의 환경을 직관적으로 파악할 수 있는 영상을 실시간으로 생성하는 기술을 담당하였습니다. 개인적으로 tough robotics challenge에 매년 두번씩 2주 정도에 걸친 필드 작업을 하면서 여러가지를 느꼈는데, 연구실에서의 연구 활동도 물론 중요하지만 실제 필드에서의 경험 또한 매우 중요하며 다방면으로 사람을 성장시킨다는 점입니다. 우스갯소리지만 같이 참여하였던 동료들끼리 tough한 로봇을 개발하는 프로젝트지만 필드 경험을 통해 사람도 tough하게 성장하는 프로젝트라고 농담조로 자주 이야기했습니다.

▲ 재해 지역 탐사와 원자력 발전소 건물 내의 정보 수집을 위한 반자동 로봇을 이용한 시맨틱 서베이 맵 생성 시스템의 개발

그리고 주오대학에 부임 후 일본원자력연구개발기구의 ”재해 지역 탐사와 원자력 발전소 건물 내의 정보 수집을 위한 반자동 로봇을 이용한 시맨틱 서베이 맵 생성 시스템의 개발”이라는 과제를 진행 중에 있습니다. 간단히 설명 드리자면 자연 재해 및 원자력 재해 현장에 대한 피해 정보를 효율적으로 수집하기 위한 로봇 시스템을 개발하는 연구로서 환경 센싱을 담당하는 치바공업대학의 후지이 히로미츠 부교수 그룹, 강화학습을 통한 로봇의 운동 생성을 담당하는 도쿄공예대학의 코노 히토시 조교수 그룹과 공동으로, 저희 그룹은 중 장기적인 피해 지역 복구 전략을 수립하기 위한 피해 지역의 환경 지도 작성을 담당하고 있습니다.

▲ 수중 무인화 시공을 위한 초음파 카메라를 사용한 3차원 수중 환경 정보 복원

마지막으로 사람이 직접 진입할 수 없는 극한 수중 환경에서 원격 조작에 의한 수중 무인화 시공 작업을 지원하기 위한 시스템 개발의 일환으로 초음파 카메라를 사용한 3차원 수중 환경 정보 복원에 관한 연구를 5년 정도 계속 진행하고 있습니다. 이 연구는 개인적으로 일본학술진흥회 과학연구비에도 꾸준히 선정되어 지원받고 있으며 앞으로 연구가 잘 진행된다면 수중 탐사 및 작업의 자동화에도 큰 기술 혁명을 가져올 것이라 기대하고 있습니다.

Q. 일본 도쿄대학원에서 정밀공학전공으로 박사학위를 받으셨는데 박사 학위 논문이 RGB-D SLAM and Automatic Calibration of Camera Sensor Network for Mobile Robotic Applications in Indoor Environments입니다. 어떤 내용인지 간단한 소개 부탁 드립니다.

학위 논문의 내용은 장래에 인간과 공존하는 환경 내에서 서비스 로봇을 안전하고 효율적으로 운용하기 위해 다음과 같은 세 가지 단계를 통한 새로운 개념을 제안하고 있습니다.

1. RGB-D SLAM 기반의 실내 환경에 대한 정확한 모델링.
2. 환경 내에 분산 카메라 네트워크를 사용한 지능화 공간을 구축 및 이에 대한 자동 캘리브레이션.
3. 환경 모델로부터의 정적인 정보와 지능화 공간으로부터의 동적인 정보를 활용한 서비스 로봇의 주행과 관련된 요소 기술들의 성능 향상.

위 내용중 논문의 학술적인 내용은 주로 분산 카메라 센서들에 대한 자동 캘리브레이션을 수행하는 부분에 집중되어 있습니다. 카메라의 내부 파라미터에 대해서는 간단히 캘리브레이션을 수행할 수 있는 다양한 툴들이 개발 되어있는 반면, 카메라의 설치 위치에 해당하는 외부 파라미터에 대해서는 그렇지 않다는 점에 착안하여 SLAM으로 작성한 환경에 대한 3차원 지도 정보 만을 활용하여 6자유도 카메라 외부 파라미터들을 매우 간단히 자동으로 추정하는 기법을 새롭게 제안하였습니다.

이 논문의 핵심적인 내용은 현재에도 소형 360도 카메라에 적용할 수 있도록 확장되어 공장 시설 내에서의 반송로봇 및 드론의 위치 추정에 활용하는 등 추가적인 연구를 계속 수행하고 있으며, 작년 말에는 영광스럽게도 공장 자동화 및 산업용 로봇 기술에 관해 우수한 연구업적을 표창하는 FA재단 논문상을 수상하였습니다.

▲ Tough robotics challenge 필드 현장에서 건설 로봇 개발 동료들과 함께

Q. 주요 관심분야 및 연구분야가 이동 로봇, 무인자동차 기술, SLAM (simultaneous localization and mapping), 무인화 시공기술, 수중 로봇으로 알고 있습니다. 최근 무인 이동로봇에 의한 환경 센싱 기술에 대한 기술적인 동향이나 세계적인 흐름이 있다면 어떤 것이 있을까요?

기술적인 동향 관련해서는 역시 최근에 급성장하는 빅데이터 및 AI기술을 빼놓고는 이야기할 수 없는 것 같습니다. 이 전까지는 명확히 이론적으로 설명 가능한 모델을 정의하여 이를 기반으로 센서 정보를 처리 후 로봇의 원하는 상태를 추정 및 제어하는 방식이 학술적으로 당연한 접근법이었는데, ICRA나 IROS등의 탑 티어학회를 참가해 보면 역시 최근에는 AI기술을 접목하여 빅데이터에 의해 학습된 (명확히 이론적으로 설명할 수 없는) 블랙박스와 같은 모델을 기반으로 로봇이 원하는 해를 도출하는 방식이 확실히 주류가 된 것 같습니다.

▲ Tough robotics challenge 필드 현장에서 건설 로봇 개발 동료들과 함께

예를 들어 딥러닝을 이용한 카메라 영상내 실시간 물체 인식 기술로서 유명한 YOLO (you only look once)라는 기법이 혜성처럼 등장하여 무인차량을 위한 보행자, 차량 및 주변 환경 인식 등에 당연히 응용되고 있으며, 환경에 대한 지도를 작성하는 SLAM 기술에도 센서 정보로부터 유용한 특징을 추출하는 부분에 상당히 많이 응용되고 있습니다. 개인적으로는 AI 기술에 대한 전문이 아니었기에 지금까지 조금 등한시한 점이 없지않아 있었지만, 조금씩 시대에 뒤쳐지는 느낌이 들어 초음파 카메라를 이용한 수중 환경 정보 복원에 관한 연구에서 초음파 영상을 해석하는 부분에 딥러닝 기반의 접근법을 조금씩 도입하려고 구상 중입니다.

Q. 현재 도쿄대 대학원 공학계연구과 객원연구원으로도 일하고 있는데 그곳에서는 주로 어떤 연구를 하고 계시나요?

박사 과정을 마치고 일본학술진흥회 특별연구원시절까지 총 5년 동안 신세를 지었던 도쿄대학 서비스로보틱스연구실에 주오대학에 부임 후에도 계속해서 여러 연구들에 직.간접적으로 참여하고 있습니다. 아직까지는 저의 고향과 같은 곳이고 사실 지리적으로도 걸어서 15분 정도의 거리라 자주 왕래하기도 용이하기에 현재까지도 많은 교류를 하고 있습니다. 도쿄대학 연구실 소개를 간략하게 드리자면 아사마 하지메 교수를 중심으로 교원 10여명, 비서 5명, 학생 40여명 가량의 구성원으로 이루어진 상당히 큰 규모의 연구 그룹으로서, 고령화 및 안전 등의 사회 문제를 해결함과 동시에 새로운 가치를 창조하기 위한 서비스 로보틱스 관련의 기초연구부터 응용연구까지 매우 다양한 분야의 연구를 수행하고 있습니다. 예를 들면 앞서 말씀드린 초음파 카메라를 사용한 수중 로봇 연구 과제는 약 5년 전부터 도쿄대학 연구실을 기반으로 계속 수행하고 있으며, 주식회사 IHI와의 공동 연구로서 재해 대응 활동을 상정한 부정지(rough terrain) 주행 이동로봇의 6자유도를 고려한 적응적인 경로 생성에 대한 연구, 360도 카메라의 위치 인식 기술 등에 대한 연구 등도 수행하고 있습니다.

▲ 호주 브리즈번에서 개최된 ICRA2018 국제 학술 대회 연구 발표

Q. 로봇 연구를 하시게 된 동기가 있다면?

어릴 때부터 자동차를 좋아하여 처음 대학교에 진학할 당시 기계공학과를 선택하여 입학하였습니다. 하지만 예상했던 것과 달리 어려운 4대 역학들을 공부하면서 점점 공부에 대한 흥미가 떨어지게 되고, 이때다 싶어서 약간 도피성으로 3학년 중간에 군대에 입대하게 되었습니다. 컴퓨터 관련 자격증을 소지하고 있던 관계로 운이 좋게 공군 전산소 개발 부서에 배치되어 현업 개발 업무를 수행하게 되었는데, 이때 컴퓨터 사이언스에 대한 전반적인 지식은 물론 군대였기 때문에 반 강제적으로 자세히 습득하게 되었으며 이는 제대 후 복학 당시 컴퓨터 공학을 복수전공으로 선택하는 계기가 되었습니다. 복학 후 마음을 다잡고 공부를 하다보니 기계공학과와 컴퓨터공학과 전공 과목 대부분 우수한 성적을 받아 대학원 진학을 고려하게 되었으며, 두 학문의 전공 지식을 모두 활용할 수 있는 분야를 고민한 결과 융합 학문인 로봇 공학을 진로로 결정하게 되었습니다.

사실 도쿄대학 공학부에는 오래 전부터 기계정보공학과라는 열 유체 분야를 제외한 기계공학 내용과 컴퓨터 사이언스의 내용을 융합한 로봇 공학에 최적화된 학부 커리큘럼이 정식 학과로서 운영되고 있습니다만, 생각해보면 저는 경희대학교 학부 시절 이러한 루트를 스스로 개척하여 졸업한 것 같습니다. 여담으로 현재 일본의 다른 대학들도 AI 기술의 발전 추세에 따라 비슷한 학과를 신설하려는 움직임을 상당히 많이 보이고 있습니다.

▲ 일본원자력연구개발기구 공동 연구를 수행중인 코노 히토시 조교수, 후지이 히로미츠 부교수와 함께 참여한 국제학술대회에서

Q. 많은 연구를 하신 것으로 알고 있습니다. 연구를 하면서 가장 어려운 점은 무엇인지요?

여러가지가 있겠습니다만 한가지를 굳이 꼽자면 시작이 반이란 말도 있듯이 학생들과 함께 세부 연구 테마를 선정할 때의 고민인 것 같습니다. 연구 테마를 크게 두가지로 나눠 보면 대중적인 연구와 독특한 연구가 있다고 생각합니다. 전자의 경우는 이미 많은 사람들이 비슷한 생각을 가지고 유사 연구를 수행하고 있는 경우가 많기에 상당히 높은 수준의 연구 성과를 내지 않으면 오리지날리티를 인정받기 어려운 경우가 대부분인 반면, 후자의 경우는 사회적인 공헌의 측면에서 따져보면 그다지 의미 없는 매니악한 연구로 빠져버릴 공산이 크기 때문에 두 가지 측면의 밸런스를 적절히 고려하여 연구 테마를 선정하는 것이 중요하다고 생각합니다.

쉽게 예를 하나 들면 SLAM을 하고 싶다고 오는 학생들이 상당히 많은데 이는 전형적인 전자의 경우에 해당하는 연구 테마가 될 가능성이 높기 때문에, “극한 환경에서 운용되는 무인 로봇 기술 중 지도 작성을 하기 위한 SLAM을 필요로 하는 경우는 무엇이 있을까?”에 대해여 특정한 어플리케이션에 대하여 한발짝 더 나가서 고민하면 의미 있고 좋은 연구 테마가 떠오르기도 합니다만 항상 쉽지 만은 않은 것 같습니다.

▲ FA재단 논문상 수상식에서

Q. 연구자로서 앞으로의 꿈과 목표가 있다면?

대학에 근무하는 입장으로서 연구 이외의 교육적인 측면의 요소도 상당히 중요하다고 생각합니다만 연구자로서만의 소박한 목표를 말씀드리자면 수준 높은 연구 성과 및 실적을 쌓는 것도 물론 중요한 꿈과 목표이지만, 개발한 연구 성과가 실제 사회적인 문제를 풀기 위해 응용되어 활발히 활용되는 모습을 본다면 아주 큰 보람을 느낄 것 같습니다.

한가지 예를 들자면 현재 수행하고 있는 수중 초음파 카메라와 관련된 연구는 수중 건설 기계를 사용한 무인화 시공 작업에서 주변 환경의 시야가 확보되지 않는 문제를 해결하기 위해 수중 시공을 전문으로 하는 한 건설회사의 이야기를 듣고 시작하였는데 수년 후 그러한 문제들이 해결되어 실제 작업의 효율이 향상될 수 있도록 공헌을 하고 싶습니다.

Q. 최근 한일관계가 정치적으로 어려운 상황이지만 일본 로봇산업의 강점은 어디에 있다고 보고, 또 우리가 배워야 할점은 무엇이라고 생각하시나요?

제가 느낀 강점중의 한가지는 한국과는 다르게 응용 연구뿐만 아니라 기초 연구에 대한 투자 규모도 상당히 크다는 점입니다. 로보틱스 자체가 실용 학문 즉 응용 연구의 성격이 강하기 때문에 실제로 바로 현장에서 쓰일 수 있는 공헌이 물론 중요하다는 것에 동의하지 않는 분은 거의 계시지 않겠지만, 일본에서는 근시적인 의미의 공헌뿐만 아니라 넓은 의미에서 사회적인 공헌이 예상된다면 바로 성과가 눈에 보이지 않더라도 활발한 정부의 예산 투자가 이루어지는 것 같습니다.

예를 들어 도쿄대학 저의 출신 연구실을 기반으로 출발한 역사 깊은 신학술영역 연구 프로젝트를 소개 드리자면, 생명체의 적응적인 행동 능력이 어떠한 매커니즘으로 발현되는지를 해명하기 위해 아사마 하지메 교수가 대표로 과거 5년동안 진행되었던 “이동지 (移動知)” 프로젝트에 이어 현재는 생명체 자신의 운동, 행동, 지각 등에 대한 표현이 뇌 내에서 어떠한 방식으로 변화하는지 대한 해명을 위해 오타 준 교수 대표로 “신체성 (身体性) 시스템” 이라는 프로젝트가 진행되고 있습니다. 물론 연구 그룹에 공학자 외에 의학자, 심리학자 등도 참여하며, 이러한 기초 연구는 가까운 시일 내로는 실제 사회에 응용되기 어렵지만 미개척 분야인 신학술영역을 창조, 많은 관심있는 연구자들이 참여하여 새로운 법칙이 해명된다면 먼 미래에는 어떠한 환경에도 스스로 적응하는 로봇의 설계가 가능해질 수도 있고 재활 의학, 시스템 공학 등에도 큰 공헌이 될 수 있겠다는 점에서 일본 정부는 이와 같은 로봇 분야의 기초 연구에도 꾸준히 큰 예산을 투자하고 있다고 생각합니다.

▲도쿄대학 서비스로보틱스연구실 멤버들과 함께.

Q. 최근 한국에서는 로봇에 대한 관심이 많고 로봇을 연구하려는 학생들이 늘어나고 있습니다. 그러기 위해서는 어떤 준비와 노력이 필요한지 후배들에게 조언을 해주신다면?

저는 “현재 자신의 위치에서 주어진 임무에 충실히 최선을 다하라”고 조언해 주고 싶습니다. 로보틱스라는 학문이 융합 학문이기에 다양하고 넓은 지식을 가지고 있을수록 연구에 있어서의 시야가 넓어진다는 사실은 부정할 수 없을 것입니다. 따라서 직접 전문 분야를 정하고 연구를 수행하기 전의 대학생 시절에는 로봇에 대하여 특별히 뭔가를 추가적으로 관심을 두기 보다는 될 수 있는 한 기초 수학, 물리 및 전공 과목에 대한 학업에 충실하는 것이 저는 바른 길이라고 생각합니다. 왜냐하면 다양하고 넓은 지식을 충분히 공부할 수 있는 시기는 대학생 시절이 마지막이며, 100퍼센트의 상관 관계는 물론 없겠지만 전문 분야를 정하여 대학원에 진학하고 연구를 시작하면 대학생 시절 습득한 지식이 풍부할수록 연구에 대한 역량도 뛰어나게 발휘될 확률이 높다고 생각합니다. 물론 관심이 있다면 인터넷이나 잡지, 신문 기사들 중 최근의 로봇 산업의 동향 등에 대한 내용을 꾸준히 보면서 꿈을 키워 나가는 것도 물론 중요하다고 생각합니다.

Q. 국내 로봇 산업이 한 단계 더 발전하기 위해 조언을 해 주신다면...

저도 아직 경험이 많이 부족하기에 조언을 드릴 입장은 아닙니다만 우리나라가 미래에는 산업용, 서비스용 등 모든 용도를 합쳐 세계 최다 로봇 보유국이 된다는 전망이 일부 기관의 조사를 통해 나와 있고 응용 연구 분야에 있어서는 세계 최첨단의 기술을 많이 보유하고 있지만 앞서 말씀드린대로 더 멀리 내다볼 수 있는 안목을 가지고 기초 연구에 대한 투자가 좀 더 활발히 이루어 진다면 로봇 기술 나아가 과학 기술 강국의 수준에 한걸음 더 다가갈 수 있지 않을까 생각해 봅니다.

Q. 연구에 주로 영향을 받은 교수님이나 연구자가 계시다면...

우선 석사 과정 지도 교원 이신 고려대학교 기계공학부 송재복 교수님께 연구의 자세에 대해 많은 가르침을 받았습니다. 사실 처음에는 연구 분야로 로봇 메뉴플레이터를 하고 싶어서 교수님을 찾아 뵈었는데 저의 적성을 알아보셨는지 이동로봇의 주행 쪽으로 권유를 해 주신 덕분에 많은 경험을 할 수 있었고 아직 많이 부족하지만 이 자리까지 올 수 있었던 것 같습니다. 또한 실제로 현장에서 쓸 수 있는 로봇에 대한 연구가 중요하다는 로봇은 실용 학문이라는 교수님의 연구 철학에 아주 큰 영향을 받았습니다. 박사 과정 지도 교원이신 도쿄대학 정밀공학전공 아사마 하지메 교수님께서도 사회 문제 해결을 위한, 사회 공헌을 할 수 있는 로봇 기술이 의미가 있다는 철학을 가지고 계시며 현재도 저에게 큰 영향을 주고 계십니다. 이외에도 박사 과정 때부터 현재까지 계속 여러가지로 도움을 주고 계시는 도쿄대학 야마시타 아츠시 교수님과 현재 주오대학으로 저를 이끌어 주신 우메타 카즈노리 교수님 등 많은 선배 연구자 분들께서 다방면으로 저에게 큰 영향을 주시고 계십니다. ▒