▲이틀째 학술대회가 열리고 있는 경남 거제 소노캄 그랜드볼룸 모습.

이틀째 학술대회가 열리고 있는 경남 거제에서는 22일에 이어 23일에도 두번째, 세번째 초청강연이 소노캄 그랜드볼룸에서 이어졌다.

▲한양대 정정주 교수가 두번째 초청강연을 하고 있다.

두번째 초청강연은 한양대 전기생체공학부 정정주 교수가 "지능형 차량 시스템에 제어 이론을 어떻게 적용하는가?(How to Apply Control Theory to Intelligent Vehicle Systems)"라는 주제로 진행했다.

정 교수는 지능형 차량에는 다양한 유형의 센서와 액추에이터가 있다. 감지, 지각, 결정, 모션 계획 및 제어와 관련하여 모바일 로봇과 지능형 차량 사이에는 유사점이 있다. 하지만 지능형 차량의 기본 기능은 모바일 로봇과 다른 기본 기능, 특히 속도가 있다고 말했다.

이날 발표에서 정 교수는 제어 이론이 지능형 차량 제어 시스템에 어떻게 적용되는지 설명했다. 그러면서 지능형 차량에 필요한 모션 플래닝 및 의사 결정 프로세스를 소개하면서 카메라, 라이다(LiDAR), 레이더, 파워 스티어링 시스템 및 적응형 크루즈 시스템에 대한 현장 경험을 공유하였다. 또한 본인의 연구팀에서 딥 러닝과 머신 러닝이 지능형 차량 제어에 어떻게 적용되고 있는지 설명하였다. 자동 주차, 차선 유지 및 차선 변경 시스템의 실험 결과도 발표했다.

정 교수는 이날 발표에서 지난 40여년간 로봇 제어를 시작으로 산업계, 학계에서 다양한 연구를 진행해 오면서 얻은 수 많은 경험을 후배들과 함께 공유하는 의미있는 자리이기도 해 강연장은 청중들로 가득 찼다.

▲미국 퍼듀대 황인석 교수가 세번째 초청강연을 하고 있다.

세번째 초청강연은 미국 퍼듀대 황인석 교수가 코로나로 어려운 상황속에서도 현장에 직접 와서 "가상-물리 인간 시스템을 위한 인공지능 교사:초보자를 전문가로 전환(Artificial Intelligent Tutor for Cyber Physical Human Systems: Turning Novices into Experts)"을 주제로 영어로 발표했다.

황 교수는 인간-자동화 상호작용(HAI:Human-automation interaction)은 최근 수십 년 동안 많은 관심을 받았으며, 인간 오퍼레이터를 위한 인공지능 교사, 운전자 지원시스템, 로봇-인간 협업과 같은 광범위한 가상-물리 인간시스템(CPHS:cyber-physical human systems)에 성공적으로 적용되었다며, 제조업에서의 인간-로봇 협업작업, 로봇 분야에서의 원격 조작 시스템, 항공우주 응용 프로그램에서의 원격 조종 시스템을 그 예로 들었다.

황 교수는 강연에서 자동화 시스템의 한계점으로 자동화 시스템이 사람의 역할을 완벽히 대체할 수 없기 때문에 복잡한 작업(task)을 수행할 경우 안전성의 문제가 있을 수 있다고 설명하면서, 자동항법 장치에서의 비상 상황이 발생할 경우 등을 예로 들었다. 그렇기 때문에 아무리 고도화된 자동화 시스템이라 해도 휴먼 인터랙션(Human Interaction)이 필요하다고 말했다. 특정 상황에서 사람마다 행동의 차이가 있기 때문에 전문가의 행동에 대한 레퍼런스를 인공지능 기술로 생성하여 비전문가를 트레이닝 시켜야 한다는 것이다.

황 교수는 CPHS를 위한 데이터 기반 및 모델 지원 HAI 프레임워크는 초보자를 더 짧은 시간에 보다 효과적으로 전문가로 전환하기 위해 제시된다며, 이것은 잠재적으로 다른 기술 수준을 가진 인간 초보자가 자동화를 매개로 인간 전문가의 기술을 배울 수 있도록 동기를 부여한다고 말했다. 그는 제시된 프레임워크는 데이터 기반 인간 행동 모델링과 기술 수준 기반 공유 제어의 두 가지 주요 요소로 구성된다고 설명했다.

데이터 기반 인간 행동 모델링 체계는 인간 행동 예측 및 기술 수준 추론을 위해 인간 행동의 가변성(즉, 인간 운동 기술의 본질적인 불확실성)을 명시적으로 설명할 수 있는 계산 가능한 인지 모델을 개발하기 위해 제안된다고 말하면서, 기술 수준은 인간이 전문가의 임무 목표에 충실한 정도를 나타내는 값으로 정의된다고 설명했다. 황 교수는 그 다음 단계로, 추론된 기술 수준을 기반으로 인간을 지원하고 훈련하여 학습 속도를 가속화하기 위한 기술 수준 기반 공유 제어 체계가 개발된다며, 자동화는 초보자의 기술 수준이 낮을 때 더 많은 제어 권한을 가지거나, 자신의 기술 수준이 전문가 수준에 가까울 때 초보자가 자신의 제어 경험에서 배울 수 있도록 초보자가 더 많은 제어 권한을 갖도록 해야 한다고 말했다.

황 교수는 인간 대상 실험을 통해 제안된 인간 행동 모델링 및 스킬 레벨 기반 공유 제어 프레임워크가 스킬 레벨에 따른 맞춤형 지원을 제공함으로써 인간 학습률을 향상시킬 수 있었고, 제시된 방법이 초보자의 기술 수준에 따라 전문가처럼 행동할 수 있도록 훈련시킬 수 있었다고 강조하면서, 인간 행동 모델링 중에서 첨단 인버스 최적 제어 기술(즉, 견고성 또는 위험 민감성), 인간 인지 상태 모델링에서는 인간의 인지 상태를 고려할 수 있는 업무량, 믿음, 자신감과 생리 심리학적 데이터 측정 연구는 앞으로도 계속 진행해 나갈 예정이라고 밝혔다.