▲ 행사장 모습

젊은 로봇과학자들의 연구 활동을 소개하는 신진연구자 세션은 ‘KRoC 2022’에서 많은 주목을 받았다. 주요 발표 내용을 간추려 소개한다.

◇김민준(한국과학기술원 교수) '복잡한 환경에서의 안전한 비행 매니퓰레이션'

▲ 김민준 KAIST 교수

쿼드로터 등을 이용한 비행로봇기술이 발전하면서 산업체와 학계에서 많은 응용분야가 제안되었다. 이런 비행로봇들은 사람이 가기 힘든 곳을 쉽게 이동할 수 있다는 장점이 있지만 보통 카메라 등을 이용한 수동적인 임무 수행이 가능할 뿐, 접촉을 통해 주변 환경을 조작하는 매니퓰레이션 임무는 수행이 불가능하다. 이를 극복하기 위해 비행체에 로봇 매니퓰레이터를 결합한 비행매니퓰레이터를 구상할 수 있을 것이다. 복잡한 플랜트 환경에서 비행매니퓰레이션 임무를 안전하게 수행하기 위해 개발된 SAM(Suspended Aerial Manipulator)시스템을 소개했다.

◇조영근(인하대학교 교수) '다양한 필드 환경에서 로봇의 장기적 자율주행을 위한 강인한 인지 기술'

▲ 조영근 인하대 전기공학과 교수

최근 로봇 인지 기술의 발전과 더불어 도심 환경뿐만 아니라 건설/산업현장 등 다양한 환경에서 로봇의 도입 및 운용이 본격적으로 시도되고 있다. 하지만, 재난/수중환경과 같이 시야가 제한적이거나 광조건/계절 변화 등 학습된 환경을 벗어나는 상황에서 발생하는 인식률의 저하는 로봇의 장기적 주행과 자율적인 인지·판단을 방해하는 큰 요소이다. 이러한 필드 환경에서의 장기적 자율주행을 위한 강인한 센싱 및 인지 기술(Robust Sensing and Perception)과 이를 활용한 동시적 위치인식 및 맵핑(SLAM: Simutaneous Localization and Mapping) 기술을 소개했다.

◇홍성훈(계명대학교 교수) '해양 이동체를 위한 자율 항법 및 지도작성 기술'

▲ 홍성훈 계명대 로봇공학과 교수

이동로봇공학 분야와 센싱 기술의 지속적인 발전에 따라 최근 해양 환경에 존재하는 여러 응용 분야에서 이동체의 활용이 본격화되고 있다. 육상, 공중 등 타 환경에서의 이동체 운용 기술 원리와 마찬가지로 해양 이동체 또한 일정 수준 이상의 운용 효율과 임무 완성도를 갖추기 위해서는 해양 환경의 특성과 임무 특성에 맞는 자율 항법 및 지도작성 기술이 필수적으로 확보되어야 한다. 자율수상이동체(자율운항선박)와 자율수중이동체를 포함하는 해양 이동체의 활용 분야와 관련 임무 달성을 위해 적용되는 자율 항법 및 지도작성 기술 연구 사례를 소개했다.

◇박성식(동국대학교 교수) '생체 신호를 이용한 동작 인식 및 로봇 학습'

▲ 박성식 동국대 교수

근전도는 근육에서 발생하는 생체 전기 신호의 일종으로 비침습적으로 근육의 활성화를 측정할 수 있기 때문에, 머신러닝 기술을 이용해 근전도로부터 사람의 동작을 인식하거나 예측하고 이를 통해 로봇과 상호작용하는 연구들이 이루어져왔다. 이날 발표에서는 대표적으로 학습(training)이나 지도(supervision) 없이 스스로 적응하는 형태의 근전도 동작 인식 알고리즘과, 유연한 로봇의 경로 계획을 위해 근전도 기반 원격 제어 로봇의 시연을 통한 로봇 학습 방법을 소개했다. 또한 연구실에서 수행하고 있는 최근 연구 주제들에 대해서도 소개했다.

◇조형기(전북대학교 교수) '딥러닝을 이용한 지능형 로봇의 위치인식 및 지도구축'

▲ 조형기 전북대 전기공학부 교수

지능형 로봇의 공간적 인공지능에 필요한 SLAM(Simultaneous Localization and Mapping) 기술은 많은 발전을 이뤘고, 다양한 분야에 응용되어 여러 산업군에서 상용화 되었다. 하지만, 조명/계절/구조물 등의 환경 변화와 동적 장애물과 같은 외부적 방해 요인이 발생할 경우 여러 측면에서 부족한 모습을 보인다. 최신의 SLAM 및 위치인식 기술은 딥러닝을 적극 활용하여 다양한 환경에서 좋은 수행 능력을 보여준다. 기존 SLAM의 한계를 보완하기 위해 딥러닝을 조합하여 더욱 효율적이고 정확한 SLAM 기술들을 소개했다.