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명현 교수, 한국로봇학회 학술상 및 제어로봇시스템학회 IEEE 학술활동상 수상
전기및전자공학부 명현 교수가 국내 로봇 관련 양대 학회인 한국로봇학회와 제어로봇시스템학회에서 각각 학술상을 수상했다.
명현 교수는 지난 12월 1일 서울 한국과학기술회관 SC컨벤션에서 열린 한국로봇학회 정기총회에서 학술상을 수상했다. 한국로봇학회 학술상은 매년 연말에 시상하는 한국로봇학회의 학회상으로서, 독창적인 연구성과와 저술활동을 통해 국내외 로봇 기술 및 관련 학문의 발전에 탁월한 업적을 이룬 연구자에게 포상하는 한국로봇학회 최고 권위의 상이다. 명현 교수 연구팀은 로봇 자율 주행 분야에서 100여편의 SCI급 논문과 300여편의 국제학술대회 논문을 발표하는 등 관련 분야에서의 학문적인 성과와 더불어, 로봇 관련 최대 국제 학술대회인 2023 IEEE ICRA (Int’l Conf. Robotics and Automation, 영국 런던 개최) 자율보행 로봇 경진대회 우승 및 HILTI SLAM Challenge 2관왕 등의 우수한 성과를 인정받아 수상을 하게 되었다.
또한, 명현 교수는 지난 10월 19일 여수 베네치아 호텔에서 개최된 제어로봇시스템학회(ICROS) 정기총회에서 IEEE 학술활동상을 수상하였다. IEEE 학술활동상은 ICROS에서 매년 포상하는 6개의 학술상 중의 하나로서, IEEE 관련 학술 활동이 탁월한 연구자에게 수여하는 학술상이다. 명현 교수는 금년 IEEE ICRA 자율보행 로봇 경진대회 우승 및 SLAM 대회 2관왕의 성과를 인정받아 수상을 하게 되었다.
2023.12.05
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KAIST 연구실 개방합니다, ‘OPEN KAIST 2023’ 개최
우리 대학은 교내 연구·실험실 및 연구센터 등의 연구 현장을 공개하는 'OPEN KAIST 2023' 행사를 11월 2일부터 이틀간 대전 본원 캠퍼스에서 연다. 2001년에 시작돼 올해로 12회째를 맞는 OPEN KAIST는 공과대학(학장 문재균)의 주관으로 2년마다 개최하고 있다. 방문객이 체험할 수 있는 다채로운 프로그램을 준비해 과학에 대한 궁금증을 풀어주고 미래의 과학기술을 이끌어 갈 청소년들에게 꿈과 희망을 심어주기 위해 마련한 행사다. 16개 학과와 인공위성연구소가 참여하는 올해 행사에서는 ▴ 체험 및 시연 ▴연구실 소개 ▴특별 강연 ▴학과 소개 등 4개 분야에서 총 56개 프로그램을 운영한다.
특히, 우리 대학이 자랑하는 다양한 로봇 기술이 공개된다. 명현 전기및전자공학부의 교수 연구실은 사족 로봇 보행 시연으로 관람객을 맞는다. 사족 보행로봇용 블라인드 보행 제어기로 제작된 드림워크는 올해 초 영국 런던에서 열린 국제 사족로봇 자율보행 경진대회에서 MIT, 카네기멜런대학(CMU) 등 세계 유수의 대학을 월등한 차이로 따돌리며 우승을 거머쥔 로봇이다. 11월 3일 오후 3시부터 15분간 정보전자공학동 중앙 정원에서 앞을 보지 않고도 자유롭게 움직이는 로봇을 만날 수 있다.
무인시스템 연구를 중점 수행하는 심현철 전기및전자공학부 교수 연구실에서는 궤도형 모바일 로봇인 '뱅가드(Vanguard)'를 선보인다. 계단을 오르내릴 수 없는 기존의 네 바퀴 모바일 로봇의 한계를 돌파한 연구 성과로 11월 3일 오후 3시 30분부터 15분간 IT융합빌딩(N1) 1층에서부터 3층까지 계단을 자율주행한다.
국제 웨어러블 로봇 경진대회인 '사이배슬론' 대회에서 2020년 금메달과 동메달을 동시에 석권한 공경철 기계공학과 교수 연구실에서는 로봇을 직접 관찰할 수 있도록 연구실을 개방한다. 기계요소·전장부·프로세서·시뮬레이션 등 구성요소는 물론 핵심 부품인 구동기·모터드라이버와 실제 완성된 로봇까지 가까이에서 확인할 수 있다.
유지환 건설및환경공학과 교수 연구실에서는 재난 환경에서 활용할 수 있는 다양한 기술을 선보인다. 건설 및 재난 현장으로부터 떨어진 장소에서 로봇을 활용할 수 있는 햅틱 및 원격 조종 기술, 나뭇가지처럼 유연하게 자라나 재난 현장을 탐색하고 물품을 보급하는 바인로봇 기술, 자율/원격주행 기술 등을 소개한다.
체험을 통해 과학의 원리를 이해하는 프로그램도 진행된다. 이대영 항공우주공학과 교수 연구실에서는 항공우주 로보틱스 연구 소개와 함께 방문객들이 종이접기로 크기와 모양이 변화하는 바퀴구조를 직접 만들어 보는 시간을 제공한다.
원자력및양자공학과에서는 방사선을 직접 관찰하고 검출할 수 있는 체험관을 이틀간 운영한다. 안개상자를 활용해 눈에 보이지 않는 방사선이 지나는 궤적을 확인하고 검출기를 사용해 채소나 과일 등 일상에 존재하는 방사선이 어느 정도인지 직접 탐지하는 체험을 할 수 있다.
우리 대학의 연구 분야를 중·고생의 눈높이에 맞춰 흥미롭게 설명하는 연구실 탐방도 마련된다. 물리학과 광학 연구그룹(이상민·민범기·서민교·이한석 교수)은 '빛으로 할 수 있는 재미있는 탐구'를 주제로 빛의 성질과 물질의 상호작용을 연구하는 첨단 광학 분야를 알기 쉽게 설명한다.
안성진 전산학부 교수 연구실에서는 일반 인공지능(Artificial General Intelligence, 이하 AGI)에 필요한 요소 및 실제 구현한 기술 들을 세미나 형식으로 소개한다. 사람은 가지고 있으나 현재 인공지능 모델이 가지고 있지 않은 능력 등 AGI를 구현하기 위한 필수 요소를 여러 예시 상황에 대입하여 알기 쉽게 설명하고 자유로운 질의응답을 통해 방문객들의 궁금증을 풀어줄 예정이다.
이 외에도 '원자력과 방사선에 관한 오해와 진실', '노화된 세포를 다시 젊고 건강하게 되돌리기(역노화 기술)' 등 우리 대학교수진의 특별 강연이 열린다. ▴수리과학과의 '베이즈 추론: 사전확률에서 사후확률로 및 확률론의 여러 이야기' ▴화학과의 '표면의 원자와 분자를 보고 탐구하기' ▴ 항공우주공학과의 '도심항공 모빌리티의 미래' ▴전산학부 게임동아리의 ;게임 제작 방법 특강 및 체험' 등 과학을 흥미롭게 탐구할 수 있는 다양한 프로그램들이 이틀에 걸쳐 운영된다. 문재균 공과대학장은 "KAIST의 교육 및 연구 현장을 개방해 도전적이고 창의적인 과학기술 혁신을 방문객들이 직접 경험하고 함께하는 소통의 기회를 제공하기 위해 OPEN KAIST를 마련했다"고 밝혔다. 문 학장은 이어 "코로나19 기간에는 온라인으로만 행사를 진행하다가 4년 만에 다시 학교와 연구실의 문을 활짝 열고 시민들을 맞이하게 돼 더 뜻깊은 행사인 만큼, 많은 관심과 참여를 부탁드린다"라고 당부했다.
한편, 'OPEN KAIST 2023'은 개별 방문객의 경우 별도의 사전 신청 없이 행사 당일 안내소에서 배포하는 책자를 이용해 현장 수용이 가능한 범위에서 본인이 희망하는 프로그램을 자율적으로 관람할 수 있다. 홈페이지(https://openkaist.ac.kr)를 통해 세부적인 프로그램과 일정을 미리 확인할 수 있다.
2023.10.25
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교원창업기업 (주)로엔서지컬, 신장결석 수술로봇 보건복지부 혁신의료기술 지정으로 시장 진입 가시화
우리 대학 교원창업 스타트업인 ㈜로엔서지컬(대표이사 기계공학과 권동수 교수)에서 국내최초로 개발한 신장결석 수술로봇을 사용하는 연성신요관 경하 결석제거술이 보건복지부의 혁신의료기술로 지정받았다고 밝혔다.
해당 기술은 요로결석으로 인해 연성신요관경하 결석제거술이 필요한 환자를 대상으로 요로를 통해 삽입한 수술기구를 로봇 팔에 부착하여 요로결석을 제거하는 기술로 안전성 및 잠재성이 있는 혁신의료기술로 인정받은 만큼 안전하고 효과가 검증된 치료법을 뜻한다고 로엔서지컬 측은 설명했다.
지난 20일 보건복지부 고시 제2023-175호 ‘신의료기술의 안전성, 유효성 평가결과 고시’에 따르면 요로결석 제거를 위해 로봇 보조 연성신요관경하 결석제거술 기술을 이용하여 결석제거술이 필요한 환자를 대상으로 병원에서 치료가 가능해짐에 따라, 신장결석 수술로봇의 조기 시장진입이 가능하게 되었다.
이에 따라, ㈜로엔서지컬은 혁신의료기술 실시 준비를 위한 임상시험과 국내 병원 판매 계약 등을 준비중에 있다고 밝혔다. 2024년 4월 부터는 최대 3년간 의료현장에서 비급여로 사용될 수 있다.
㈜로엔서지컬은 지난 2018년 2월에 KAIST 교원 및 학생창업을 통해 유연내시경 수술로봇을 개발하고 있는 회사로 환부를 개복하지 않고 인체의 자연개구부를 통해 신장내 결석을 제거하는 신장결석 수술로봇등의 유연내시경 수술로봇을 개발하는 회사로 2021.12월 식약처 제17호 혁신의료기기 지정, 2022.10월 식약처 제조허가 획득에 이어 올해 9월에 보건복지부 혁신의료기술로 인정받게 되어, 수술로봇 개발의 독보적인 기술 우수성을 다시 입증함에 따라, 시장진입에 의미있는 계기가 마련되었다고 밝혔다.
2023.09.22
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세계 최초 휴머노이드 파일럿 ‘파이봇’ 개발
최근 영화 탑건 매버릭에서 전설적인 파일럿 매버릭의 비행을 보았다면 KAIST에서는 휴머노이드 파일럿 ‘파이봇(Pibot)’이 등장하여 화제다.
우리 대학은 자연어로 기술된 매뉴얼을 이해하고 이를 기반으로 비행기를 직접 조종이 가능한 인간형 로봇을 개발, 이를 실용화할 계획이라고 19일 밝혔다.
연구책임자인 전기및전자공학부 심현철 교수와 김재철AI대학원 주재걸, 기계공학과 윤국진, 전기및전자공학부 김민준 교수가 참여한 공동연구팀은 일반적인 언어로 작성된 조종 매뉴얼을 읽고 이해하는 ‘자연어 처리기반 인간형 조종사 로봇 개발’ 미래도전과제의 지원을 기반으로 인공지능과 로보틱스 기술을 적용해 인간형 로봇이 실제 항공기 조종석에 착석해서 기존 항공기를 전혀 개조하지 않고 착석한 다음, 조종석의 다양한 장치들을 직접 조작해 비행하는 방식을 선보였다. 기존 항공기의 자동비행장치(오토파일럿)이나 무인 비행만 가능한 무인항공기와는 근본적인 차이가 있다.
관련 연구진이 개발 중인 조종사 로봇은 인간 조종사에게는 불가능한 전 세계 항공차트(Jeppson Chart)를 전부 기억하여 실수 없는 조종이 가능하며, 특히 최근 큰 이슈가 된 ChatGPT 기술을 활용하여 항공기 조작 매뉴얼 및 비상 대처절차를 담은 자료(QRH)를 기억, 즉각적으로 대응할 수 있고 항공기의 비행 상태를 기반으로 실시간으로 안전한 경로를 계산할 수 있어 인간 조종사보다 훨씬 빠르게 비상 상황에 대처하는 것이 가능하다.
또한 기존 로봇이 고정된 위치에서 반복적인 작업만 가능한 것에 비해 조종사 로봇은 장착된 카메라로 조종석 내부 및 항공기 외부 상황을 파악하고 조종간의 각종 스위치들을 정확하게 조작하는 것이 가능하며, 고정밀 강인 제어 기술을 적용해 진동이 심한 항공기 내부에서 정확한 로봇 팔 및 손 제어가 가능하다.
조종사 로봇은 현재 비행 조종 시뮬레이터에서 항공기의 시동부터 택싱, 이착륙, 순항, 주기 등 모든 조작을 수행하고 있으며, 연구팀은 조종사 로봇을 실제 경비행기에 적용해 항공기를 직접 조종하여 검증할 계획이다. 본 과제의 책임자인 심현철 교수는 “인간형 조종사 로봇은 기존의 항공기들을 전혀 개조하지 않고 즉각적으로 자동 비행이 가능해 실용성 및 활용성이 매우 높으며, 항공기뿐만 아니라 자동차, 장갑차 등 다양한 장치의 조작도 가능해 병력자원 고갈이 심각한 현 상황에 매우 유용하게 적용될 수 있을 것으로 기대한다”고 말했다.
한편, 동 연구과제는 국방과학연구소의 미래도전과제(총 57억원)를 지원받아 심현철 교수(연구책임자), 주재걸 교수, 윤국진 교수, 김민준 교수의 협업으로 2022년부터 개발이 진행되고 있고 개발 완성 시점은 2026년이며 민간 및 군용 활용을 목적으로 사업화 방안도 모색중이다.
2023.07.19
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전산학부 오혜연 교수, RSS 2023 기조강연 진행
전산학부 오혜연 교수가 2023년 7월 11일 대구 엑스코에서 개최된 '2023 로봇공학, 과학 및 시스템 컨퍼런스(Robotics: Science and Systems, 이하 RSS 2023)' 초청을 받아 기조강연을 진행했다.
발표 제목은 "Toward Culturally Intelligent Language Models" 로 최근 많은 주목을 받고 있는 대형언어모델(Large Langue Models; LLM)이 문화적 지식 및 지능을 갖기 위해 어떤 연구를 해야 하는지에 대한 내용으로 강연을 진행했다.
RSS 2023은 2005년부터 개최된 Robotics 분야의 저명 컨퍼런스로 이번 컨퍼런스는 아시아에서 처음 개최되었다.
이번 RSS 2023에는 전 세계의 AI와 로봇 분야 연구자들과 아마존 로보틱스, 토요타 연구소, 한화시스템 등 세계적 기업을 포함해 40개국에서 온 800여 명이 참여했으며 세계적인 석학 초청 기조 강연, 25개의 워크숍, 112개의 논문 발표, 포스터 세션으로 진행되었다.
2023.07.17
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군집 제어로봇 연구 Top 5 논문 선정 및 사업화
우리 대학 산업및시스템공학과 장영재 교수 연구팀과 KAIST 연구소 창업기업인 ‘다임리서치’가 공동으로 개발한 연구가 반도체 운영 관련 국제적인 저널인 ‘IEEE Transactions on Semiconductor Manufacturing’(이하 IEEE TSM)에서 2022년 우수논문(Best Paper: Honorable Mention)에 선정됐다고 5일 밝혔다.
IEEE TSM은 반도체 운영 관련 국제 저널, 한 해 게재된 논문 중 편집장들의 추천을 통해 총 5편의 우수한 논문들을 선정해 이듬해 6월에 발표한다.
장영재 교수 연구팀(제1 저자: 홍상표 박사, 제2 저자: 황일회 박사, 제3 저자-교신저자: 장영재 교수)이 수행한 연구는 공장 내 1,000대 이상의 군집 로봇을 제어하는 기술로 “Practical Q-learning-based route-guidance and vehicle assignment for OHT systems in semiconductor fabs”라는 제목으로 IEEE TSM에 게재됐다.
반도체 공장이 점차 대형화되고 제조 공정이 복잡해짐에 따라 공장 내 운영하는 로봇의 대수도 함께 늘어나고 있는 상황이다. 장영재 교수 연구팀은 공장 운영의 효율성을 개선하기 위해 1,000대 이상의 물류반송 로봇을 인공지능과 디지털 트윈 기술을 활용해 제어하는 기술을 개발해 본 논문에 방법론을 공개했다.
연구팀은 본 연구를 통해 사람의 개입 없이도 로봇이 이상 상황을 스스로 판단해 자율적으로 작업할당 및 운영을 최적화하는 ‘자율 생산 시스템(Autonomous Manufacturing System)’ 개념을 정립하고 그 가능성을 입증했다.
논문의 저자로 주저자 및 제2 저자인 홍상표 박사와 황일회 박사는 장영재 교수 연구실 출신으로 장 교수와 함께 ‘다임리서치 (http://www.daimresearch.com/) ’라는 연구소기업을 창업하여 관련 연구를 사업화했다.
연구팀은 이번 연구를 기반으로 한 소프트웨어를 개발해 글로벌 반도체 업체에 관련 솔루션을 공급하고 있으며 최근에는 포스코 DX와 협업하여 해당 기술을 철강, 2차전지 소재 관련 공장 내 로봇 운영에도 확대 중이다.
반도체와 2차전지와 같은 국가 전략 산업에서 로봇의 역할이 점점 더 중요해지고 있는 시점에서 이번 연구는 학계의 연구가 직접 산업현장의 혁신으로 이어지는 대표 사례라 할 수 있다.
2023.07.05
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리던던트 로봇 매니퓰레이터를 사용한 최적화 기반의 경로 추종 문제에 대한 학습 기반 초기화 기술 개발
자율 로봇이 일상적인 작업을 수행하기 위해 6차원 카르테시안 경로 추종은 중요한 능력이지만, 리던던트 로봇 매니퓰레이터(Redundant Robot Manipulator)의 사용에는 다양한 제약 조건과 무한한 역기구학 솔루션으로 인해 연속적인 제어는 어렵다.
이에 장기적 의존성을 고려하는 경로 계획 기술이 필요하지만 경로의 길이와 환경의 복잡성이 증가하면 생성 시간이 오래 걸리게 되고, 국소 최적 경로 도출의 가능성이 커지게 된다. 이는 용접, 수술 로봇 등과 같이 정확도와 실시간성을 모두 요구하는 분야에서 리던던트 매니퓰레이터의 사용에 병목이 되고 있기에, 우리 대학 전산학부 윤성의 교수 연구팀은 다양한 문제에 적용성을 높이는 학습 기반과 최적성을 보장하는 최적화 기반 방식의 결합을 통해 각각의 방식이 갖는 이점을 유지하고 단점을 상호 보완하는 구조를 개발했다. 이러한 모델은 리던던트 매니퓰레이션의 경로 추종 문제에 적용되어 추종에 걸리는 시간, 정확도 등 다양한 평가 지표에 성능 향상을 보였다.
연구팀은 고차원의 탐색 공간에서 효율적인 강화 학습을 위해 최적화 기반의 방식으로부터 파생된 국소 최적의 사전 지식 정보를 활용하는 구조를 도입했다. 국소 최적 지식을 모방함으로써 성능 하락 문제를 해결하기 위해 리던던트 매니퓰레이터의 구조적 특성을 고려한 영공간 투영 (Null-space projection) 기법을 제안했다.
연구팀은 제안한 방식으로부터 생성된 초기 궤적과 최적화 기법에 대표적으로 사용되는 초기화 방식들을 다양한 평가 지표를 통해 비교하고, 제약조건 매니폴드 상에서 움직임을 확인하여 초기 궤적의 성능을 검증했다. 또한 본 방식의 사용을 통해 최적화 기법에 향상된 최적성, 효율성, 다양한 문제에 적용성을 보인다.
연구팀은 연구를 통해 리던던트 매니퓰레이터를 활용한 경로 추종 문제에 있어 강화 학습 프레임워크를 제안하고, 충돌 위험을 낮추기 위한 여분 자유도 제어 기법을 제시했으며 학습 기반과 최적화 기반 방식의 결합이 속도와 최적성을 모두 요구하는 문제에 중요한 전략이 될 수 있음을 보여주었다.
이는 협동 로봇, 수술 로봇 등 고자유도의 매니퓰레이터 모션을 요구하는 상황에 적용 가능하고, 이를 통해 다양한 도메인에서 고차원 매니퓰레이터의 사용성을 높여줄 것으로 기대한다.
해당 연구는 지난 2023년 5월 29일 ~ 6월 2일 영국 런던에서 진행된 로보틱스 분야 최대 국제 학회인 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA) 2023에서 Outstanding Planning Paper Award를 수상했다.
ICRA 2023 Award는 1,341편의 논문 중 15편에 수여되었으며, Planning 분야에서는 1편이 선정됐다.
2023.06.23
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명현 교수팀, 국제 로봇-자동화 학술대회 슬램(SLAM) 챌린지 2관왕, 저널 최우수논문상 수상
우리 대학 전기및전자공학부 명현 교수 연구실(Urban Robotics lab)의 "Urban Robotics Lab @ KAIST”와, "URL @ KAIST” 두 팀이 5월 29일부터 6월 2일 동안 영국 런던에서 개최된 로봇 분야 최대 규모 학술대회(참가자 7천여 명)인 2023 국제 로봇 및 자동화 학술대회(IEEE International Conference on Robotics and Automation, ICRA) 내에서 개최된 힐티 슬램 챌린지(HILTI SLAM Challenge)에서 각각 전체 1위와 비전(vision) 분야 학계 1위의 성과를 거뒀다고 9일 밝혔다.
※ 팀 구성
- Urban Robotics Lab @ KAIST (라이다 부문): 임형태 박사, 김대범, 신건희 석사과정, 이대한 인턴, 명현 교수 (KAIST), URL @ KAIST (비전 부문): 임현준 박사과정, 명현 교수 (KAIST)
힐티 슬램 챌린지 2023은 로봇 분야에서 가장 저명한 IEEE ICRA 학회의 미래 건설 워크샵 (Future of Construction Workshop) 프로그램의 일부로, 리히텐슈타인 공국의 힐티(HILTI) 사와 영국 옥스퍼드 대학의 옥스퍼드 로봇 연구소(Oxford Robotics Institute), 스위스 취리히 공대의 로봇 인지 그룹(Robotics and Perception Group)이 함께 주최했다. 본 대회는 공사환경이나 특징점이 부족한 좁은 실내 환경, 어두운 환경 등 기존 위치 측정 및 동시 지도화(Simultaneous Localization And Mapping, 이하 SLAM) 알고리즘이 동작하기 어려운 환경에서도 강인하게 동작할 수 있는 SLAM 알고리즘을 개발해 정확한 매핑을 하는 대회다. 본 대회에 총 80여 팀의 해외 유수 기업과 연구팀들이 참가했다. 특히, 이번 대회는 2021년도부터 꾸준히 개최되어, 현재는 ICRA 내의 대회 중에서도 저명한 대회 중 하나로 손꼽힌다.
연구팀은 자체 개발한 주변 환경의 특징에 따른 적응형 라이다-관성 주행계(AdaLIO: Adaptive LiDAR-Inertial Odometry) 알고리즘과 다양한 최적화 프레임워크(Pose Graph Optimization)를 활용해 라이다(LiDAR) 세션에서 총 63팀 중 전체 1위를 하였고, 비전 부문에서는 자체 개발한 직선 특징 기반의 강인한 비전-관성 주행계 알고리즘(UV-SLAM)을 활용해 학계 1위 (전체 2위)를 수상했다. 또한 부상으로 상금 3,000 CHF(스위스 프랑)와 1,000 CHF를 각각 받을 예정이다. 연구팀은 2022년에 처음 출전해 학계 2위 (전체 4위)를 수상한 바 있다.
참고로 SLAM 기술은 자율주행(자율차/자율로봇), 자율보행, 자율비행, 자율운항 등의 핵심이 되는 위치인식 및 맵 작성을 동시에 하는 기술이다.
한편, 명현 교수 연구팀의 오민호 박사과정, 정의곤 석사(현 네이버랩스 소속), 임형태 박사, 송원호 박사과정, 허수민 석사(현 스트라드비전 소속), 이응창 박사과정이 LIG넥스원과의 산학협업을 통해 작성한 논문이 동일 학술대회인 2023 IEEE ICRA 기간 중 6월 1일 열린 시상식에서 2022년 IEEE 국제 로봇/자동화 저널(RA-L, Robotics and Automation Letter) 최우수 논문상(Best paper award)을 수상했다.
※ 저자 구성
오민호 박사과정, 정의곤 석사, 임형태 박사, 송원호 박사과정, 허수민 석사, 이응창 박사과정 (이상 KAIST), 박정희 선임연구원, 김재경 단장, 이장우 선임연구원 (이상 LIG넥스원), 명현 교수 (KAIST)
연구팀의 논문은 세계적 권위 저널인 RA-L에 2022년 한해 동안 출간된 1,100여 편의 논문 중 편집위원회의 심사를 거쳐 5편의 최우수 논문 중 한편으로 선정됐고, 상패와 함께 상금을 수여받을 예정이다. (논문 제목: “TRAVEL: Traversable Ground and Above-Ground Object Segmentation Using Graph Representation of 3D LiDAR Scans”)
본 논문에서 명현 교수 연구팀은 미지의 탐사 환경에서도 지상 로봇이 안전하게 작동하며 임무를 수행할 수 있는 자율주행 시스템을 제안했다. 특히, 지상 로봇이 도심 환경 및 숲과 같은 험난한 비정형 환경과 같은 다양한 환경에서도 그래프 구조 기반의 이동 가능 영역 탐지 및 주변 환경의 객체 인식을 통해 실시간으로 자율주행이 가능하도록 솔루션을 제안했다.
또한, 연구팀은 실제 자율주행 시스템에 적용하여 실용성을 입증한 바 있으며, 해당 기술을 공개함으로써 로봇 자율 주행 기술 발전에 이바지했다. (공개 링크: https://github.com/url-kaist/TRAVEL)
명현 교수는 “자체적으로 확보한 슬램(SLAM) 기술이 세계적으로 인정받는 기회였고, 이를 통해 다양한 자율 주행, 보행, 비행에 활용하여 로봇 산업 발전에 이바지 할 수 있으리라 생각한다”라고 수상 소감을 밝혔다.
2023.06.09
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‘드림워커’, MIT, CMU를 제치고 1등하다
최근 별도의 시각이나 촉각 센서의 도움 없이 계단도 성큼 오를 수 있는 보행로봇 제어기인‘드림워크(DreamWaQ)’를 장착한 KAIST 자율보행로봇이 국제 사족보행 로봇 경진대회에서 1등을 하여 화제다.
전기및전자공학부 명현 교수 연구팀(미래도시 로봇 연구실)이 ‘23. 5. 29 ~ 6.2 영국 런던에서 개최된 로봇 분야 최대 규모 학술대회인 2023 국제 로봇 및 자동화 학술대회(IEEE International Conference on Robotics and Automation, ICRA)에서 주최한 사족로봇 자율보행 경진대회(Quadruped Robot Challenge, QRC)에서 현지 시간 6월 1일 압도적인 점수 차를 보이며 우승을 거두었다고 밝혔다.
명현 교수 연구팀은 독자적으로 개발한 단위 기술들을 체계적으로 통합 및 최적화하여, 전 세계에서 한국을 포함한 미국, 홍콩, 이탈리아, 프랑스 등 총 11개 팀이 참여하고 7개의 팀이 본선에 진출한 QRC에서 성공적인 자율보행을 선보였으며 최종 6개의 팀이 참여한 결승전에서 총점 246점을 거두었다. 이는 60점을 획득한 메사추세츠 공과대학교(MIT)의 4배 이상으로, 사실상 압도적인 차이로 따돌리며 우승을 거머쥐었다 (1위: KAIST, Team DreamSTEP, 2위: MIT, 3위: 카네기멜론 대학(CMU)). KAIST 팀은 소형 사족 보행 로봇을 사용하였으나 가장 빠르게 움직이며 가장 높은 점수를 획득하였다는 점도 주목할만하다. 결승전에서 원격 수동 조작을 위주로 한 팀들이 평균 약 49분의 완주 시간을 기록한 반면, KAIST 팀은 자율 보행 위주로 41분 52초의 완주 시간을 기록하였다 (2위 MIT는 원격조작으로 45분 32초). 동 대회에 우승한 본 연구팀은 약 2,000만원 상당의 보행 로봇을 수여받았고, 약 300만원 상당의 보조금을 받을 예정이다.
조종자가 조종기 조작을 통해 로봇을 쉽게 조종할 수 있지만, 로봇이 가시거리를 벗어나면 별도의 통신을 통해 수신된 센서 정보를 이용해 로봇의 상태를 사람이 추측하며 로봇을 조종해야 한다. 하지만, 통신 지연이나 두절로 인해 센서 정보 취득이 원활하지 못한 경우가 발생할 수 있고, 이럴 경우 제어가 어렵다는 단점이 존재한다.
이러한 문제점을 해결해 주는 것이 다름 아닌 자율보행 기술이다. 자율보행 시스템 구축을 위해서는 제어기뿐 아니라, 로봇의 위치와 주변 환경을 추정하는 기술과 이동 경로를 계획하는 기술의 개발도 함께 요구된다. 이러한 여러 단위 기술들의 개발이 필수적이기에, 세계적으로도 완성도 높은 자율보행 기술을 확보한 연구팀은 손에 꼽힐 정도이다.
연구팀은 다양한 환경에서의 자율보행을 위하여 카메라, 3차원 라이다(LiDAR) 센서, 관성 센서(IMU), 관절 센서로부터 획득된 정보를 모두 융합하여 사용하였다. 많은 센서를 사용했음에도 불구하고, 미니컴퓨터 하나에서 강인하고 정확한 위치 추정뿐 아니라 주변 환경 인지와 경로 계획까지 실시간으로 진행될 수 있도록 효율적인 시스템을 구축하였다.
로봇 주변의 지형 지도를 작성하는 기술은 고가의 LiDAR 센서에만 의존하지 않고, 상대적으로 저렴한 깊이 카메라로 대체할 수 있다. 추정된 로봇 위치의 주변 지형 지도를 빈틈없이 매끄럽게 작성하고, 이 지도를 활용해 안전한 지형을 스스로 판단해 보행할 수 있도록 적합한 경로를 계획한다. 드림워크가 탑재된 로봇이 극복할 수 있는 최대 단차와 로봇의 크기를 고려하여 경로를 계획하여 로봇이 넘어지는 상황은 최소화한다. 그러나 혹여 보행 중 넘어질 때도, 자동으로 다시 일어나 임무를 수행할 수 있도록 하나 강화학습 기반의 재회복 (Fall recovery) 기술도 자체 개발하여 탑재하였다.
명현 교수는 “ 동 경진대회에서 사용된 제어기인 드림워크 뿐 아니라, 로봇 주변의 환경을 인지하고 적절한 경로를 찾을 수 있도록 하는 기술 모두 본 연구팀이 독자적으로 개발한 기술로, 국내 로봇 산업 경쟁력 제고에 이바지할 것으로 기대된다”고 전했다.
한편, 이번 연구는 산업통상자원부 로봇산업핵심기술개발 사업의 지원을 받아 수행되었다. (과제명: 동적, 비정형 환경에서의 보행 로봇의 자율이동을 위한 이동지능 SW 개발 및 실현장 적용)
KAIST DreamSTEP 팀의 구성원:
명현 교수 (지도교수), 유병호 박사과정 (팀장), 이 마데 아스윈 나렌드라(I Made Aswin Nahrendra) 박사과정, 김예은 박사과정, 오민호 박사과정, 마심 케빈 크리스티안센(Marsim Kevin Christiansen) 석박사통합과정, 이현우 박사과정, 이승재 석사과정, 이동규 석사과정
2023.06.07
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기계공학과 권동수 명예교수, IEEE/ICRA 2023 특별 공로상 수상
우리 대학 기계공학과 명예교수이자, ㈜로엔서지컬 대표이사인 권동수 교수가 6월 1일 런던에서 개최된 국제로봇 & 자동화 컨퍼런스 ICRA 2023(IEEE/International Conference on Robotics and Automation)’에서 IEEE 로봇 자동화학회 RAS (Robotics and Automation Society) 위원회 및 학회에서의 지속적인 활동과 과학 분야에서의 탁월한 리더쉽을 인정받아 특별 공로상(Distinguished Service Award)를 수상하였다고 밝혔다.
이번에 권 교수가 수상한 ICRA 특별 공로상은 IEEE RAS 위원회 발전을 위하여 기여한 구성원 개인의 공로를 치하하는 상으로, 권 교수는 지난 2014년 세계에서 단 여섯 명을 뽑는 IEEE 운영위원회 선거에서 투표를 통해 당선된 첫 한국인이다. 권 교수는 당선 이래 로봇자동화와 관련된 기술표준을 포함해 48개의 기술위원회 활동과 각국 IEEE RAS 챕터활동, 전 세계에서 열리는 다양한 IEEE 로봇분야 학회 관련사항을 최종 결정하는 이사를 역임하며 국내 로봇분야 연구개발 성과의 국제표준 채택 기회를 늘리는 등 국내 로봇산업의 국제화 초석을 다져왔다.
또한, 권 교수는 2022년 세계적인 로봇 국제학술대회인 IEEE IROS(IEEE/RJS International Conference on Intelligent Robots and Systems)에서 27년간 KAIST 연구개발을 바탕으로 창업한 ㈜로엔서지컬의 신장결석 제거 로봇 ‘자메닉스(Zamenix™)와 유연수술로봇 플랫폼에 관한 혁신적 연구 업적을 인정 받아 “IROS 하라시마 혁신기술상(Harashima Award for Innovative Technologies)”을 수상한 바 있다.
권동수 명예교수는 학술연구 · 개발에 그치지 않고, “로엔서지컬 제품의 국내 의료시장 판매를 시작으로 제품의 국제 규정 준수 및 인증을 통해 안전성, 효능, 성능 등에 대한 품질을 확보하고, 글로벌 기업과 협력하여 세계의료시장 유통망을 구축해 갈 것“이라는 계획을 밝혀 앞으로의 귀추가 주목된다.
2023.06.05
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드림워커, 안 보고도 계단을 성큼성큼 걷다
연기가 자욱해 앞이 안보이는 재난 상황에서 별도의 시각이나 촉각 센서의 도움 없이 계단을 오르내리고 나무뿌리와 같은 울퉁불퉁한 환경 등에서 넘어지지 않고 움직이는 사족보행 로봇 기술이 국내 연구진에 의해 개발됐다.
우리 대학 전기및전자공학부 명현 교수 연구팀(미래도시 로봇연구실)이 다양한 비정형 환경에서도 강인한 `블라인드 보행(blind locomotion)'을 가능케 하는 보행 로봇 제어 기술을 개발했다고 29일 밝혔다.
연구팀은 사람이 수면 중 깨어서 깜깜한 상태에서 화장실을 갈 때 시각적인 도움이 거의 없이 보행이 가능한 것처럼, 블라인드 보행이 가능하다고 해서 붙여진 ‘드림워크(DreamWaQ)’기술을 개발하였고 이 기술이 적용된 로봇을 ‘드림워커(DreamWaQer)’라고 명명했다. 즉 이 기술을 탑재하면 다양한 형태의 사족보행 로봇 드림워커를 만들어낼 수 있게 되는 것이다.
기존 보행 로봇 제어기는 기구학 또는 동역학 모델을 기반으로 한다. 이를 모델 기반 제어 방식이라고 표현하는데, 특히 야지와 같은 비정형 환경에서 안정적인 보행을 하기 위해서는 모델의 특징 정보를 더욱 빠르게 얻을 수 있어야 한다. 그러나 이는 주변 환경의 인지 능력에 많이 의존하는 모습을 보여 왔다.
이에 비해, 명현 교수 연구팀이 개발한 인공지능 학습 방법 중 하나인 심층 강화학습 기반의 제어기는 시뮬레이터로부터 얻어진 다양한 환경의 데이터를 통해 보행 로봇의 각 모터에 적절한 제어 명령을 빠르게 계산해 줄 수 있다. 시뮬레이션에서 학습된 제어기가 실제 로봇에서 잘 작동하려면 별도의 튜닝 과정이 필요했다면, 연구팀이 개발한 제어기는 별도의 튜닝을 요구하지 않는다는 장점도 있어 다양한 보행 로봇에 쉽게 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
연구팀이 개발한 제어기인 드림워크는 크게 지면과 로봇의 정보를 추정하는 상황(context) 추정 네트워크와 제어 명령을 산출하는 정책(policy) 네트워크로 구성된다. 상황추정 네트워크는 관성 정보와 관절 정보들을 통해 암시적으로 지면의 정보를, 명시적으로 로봇의 상태를 추정한다. 이 정보는 정책 네트워크에 입력돼 최적의 제어 명령을 산출하는 데 사용된다. 두 네트워크는 시뮬레이션에서 함께 학습된다.
상황추정 네트워크는 지도학습을 통해 학습되는 반면, 정책 네트워크는 심층 강화학습 방법론인 행동자-비평자(actor-critic) 방식을 통해 학습된다. 행동자 네트워크는 주변 지형 정보를 오직 암시적으로 추정할 수 있다. 시뮬레이션에서는 주변 지형 정보를 알 수 있는데, 지형 정보를 알고 있는 비평자 네트워크가 행동자 네트워크의 정책을 평가한다.
이 모든 학습 과정에는 단 1시간 정도만 소요되며, 실제 로봇에는 학습된 행동자 네트워크만 탑재된다. 주변 지형을 보지 않고도, 오직 로봇 내부의 관성 센서(IMU)와 관절 각도의 측정치를 활용해 시뮬레이션에서 학습한 다양한 환경 중 어느 환경과 유사한지 상상하는 과정을 거친다. 갑자기 계단과 같은 단차를 맞이하는 경우, 발이 단차에 닿기 전까지는 알 수 없지만 발이 닿는 순간 빠르게 지형 정보를 상상한다. 그리고 이렇게 추측된 지형 정보에 알맞은 제어 명령을 각 모터에 전달해 재빠른 적응 보행이 가능하다.
드림워커(DreamWaQer) 로봇은 실험실 환경뿐 아니라, 연석과 과속방지턱이 많은 대학 캠퍼스 환경, 나무뿌리와 자갈이 많은 야지 환경 등에서 보행 시 지면으로부터 몸체까지 높이의 3분의 2 (2/3) 정도의 계단 등을 극복함으로써 강인한 성능을 입증했다. 또한 환경과 무관하게, 0.3m/s의 느린 속도부터 1.0m/s의 다소 빠른 속도까지도 안정적인 보행이 가능함을 연구팀은 확인했다.
이번 연구 결과는 이 마데 아스윈 나렌드라(I Made Aswin Nahrendra) 박사과정이 제1 저자로, 유병호 박사과정이 공동 저자로 참여했으며, 오는 5월 말 영국 런던에서 개최되는 로보틱스 분야의 세계 최고 권위 학회인 ICRA(IEEE International Conference on Robotics and Automation)에 채택되어 발표될 예정이다. (논문명: DreamWaQ: Learning Robust Quadrupedal Locomotion With Implicit Terrain Imagination via Deep Reinforcement Learning)
개발된 드림워크를 탑재한 보행 로봇 드림워커의 구동 및 보행 영상은 아래 주소에서 확인할 수 있다.
메인 영상: https://youtu.be/JC1_bnTxPiQ
쿠키 영상: https://youtu.be/mhUUZVbeDA0
한편, 이번 연구는 산업통상자원부 로봇산업핵심기술개발 사업의 지원을 받아 수행되었다. (과제명: 동적, 비정형 환경에서의 보행 로봇의 자율이동을 위한 이동지능 SW 개발 및 실현장 적용)
2023.03.29
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‘라이보’ 로봇, 해변을 거침없이 달리다
우리 대학 기계공학과 황보제민 교수 연구팀이 모래와 같이 변형하는 지형에서도 민첩하고 견고하게 보행할 수 있는 사족 로봇 제어기술을 개발했다고 26일 밝혔다.
황보 교수 연구팀은 모래와 같은 입상 물질로 이루어진 지반에서 로봇 보행체가 받는 힘을 모델링하고, 이를 사족 로봇에 시뮬레이션하는 기술을 개발했다. 또한, 사전 정보 없이도 다양한 지반 종류에 스스로 적응해가며 보행하기에 적합한 인공신경망 구조를 도입해 강화학습에 적용했다. 학습된 신경망 제어기는 해변 모래사장에서의 고속 이동과 에어 매트리스 위에서의 회전을 선보이는 등 변화하는 지형에서의 견고성을 입증해 사족 보행 로봇이 적용될 수 있는 영역을 넓힐 것으로 기대된다.
기계공학과 최수영 박사과정이 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `사이언스 로보틱스(Science Robotics)' 1월 8권 74호에 출판됐다. (논문명 : Learning quadrupedal locomotion on deformable terrain)
강화학습은 임의의 상황에서 여러 행동이 초래하는 결과들의 데이터를 수집하고 이를 사용해 임무를 수행하는 기계를 만드는 학습 방법이다. 이때 필요한 데이터의 양이 많아 실제 환경의 물리 현상을 근사하는 시뮬레이션으로 빠르게 데이터를 모으는 방법이 널리 사용되고 있다.
특히 보행 로봇 분야에서 학습 기반 제어기들은 시뮬레이션에서 수집한 데이터를 통해서 학습된 이후 실제 환경에 적용돼 다양한 지형에서 보행 제어를 성공적으로 수행해 온 바 있다.
다만 학습한 시뮬레이션 환경과 실제 마주친 환경이 다른 경우 학습 기반 제어기의 성능은 급격히 감소하기 때문에, 데이터 수집 단계에서 실제와 유사한 환경을 구현하는 것이 중요하다. 따라서, 변형하는 지형을 극복하는 학습 기반 제어기를 만들기 위해서는 시뮬레이터는 유사한 접촉 경험을 제공해야 한다.
연구팀은 기존 연구에서 밝혀진 입상 매체의 추가 질량 효과를 고려하는 지반 반력 모델을 기반으로 보행체의 운동 역학으로부터 접촉에서 발생하는 힘을 예측하는 접촉 모델을 정의했다.
나아가 시간 단계마다 하나 혹은 여러 개의 접촉에서 발생하는 힘을 풀이함으로써 효율적으로 변형하는 지형을 시뮬레이션했다.
연구팀은 또한 로봇의 센서에서 나오는 시계열 데이터를 분석하는 순환 신경망을 사용함으로써 암시적으로 지반 특성을 예측하는 인공신경망 구조를 도입했다.
학습이 완료된 제어기는 연구팀이 직접 제작한 로봇 `라이보'에 탑재돼 로봇의 발이 완전히 모래에 잠기는 해변 모래사장에서 최대 3.03 m/s의 고속 보행을 선보였으며, 추가 작업 없이 풀밭, 육상 트랙, 단단한 땅에 적용됐을 때도 지반 특성에 적응해 안정하게 주행할 수 있었다.
또한, 에어 매트리스에서 1.54 rad/s(초당 약 90°)의 회전을 안정적으로 수행했으며 갑작스럽게 지형이 부드러워지는 환경도 극복하며 빠른 적응력을 입증했다.
연구팀은 지면을 강체로 간주한 제어기와의 비교를 통해 학습 간 적합한 접촉 경험을 제공하는 것의 중요성을 드러냈으며, 제안한 순환 신경망이 지반 성질에 따라 제어기의 보행 방식을 수정한다는 것을 입증했다.
연구팀이 개발한 시뮬레이션과 학습 방법론은 다양한 보행 로봇이 극복할 수 있는 지형의 범위를 넓힘으로써 로봇이 실제적 임무를 수행하는 데에 이바지할 수 있을 것으로 기대된다.
제1 저자인 최수영 박사과정은 "학습 기반 제어기에 실제의 변형하는 지반과 가까운 접촉 경험을 제공하는 것이 변형하는 지형에 적용하는 데 필수적이라는 것을 보였다ˮ 라며 "제시된 제어기는 지형에 대한 사전 정보 없이 기용될 수 있어 다양한 로봇 보행 연구에 접목될 수 있다ˮ 라고 말했다.
한편 이번 연구는 삼성전자 미래기술육성센터의 지원을 받아 수행됐다.
2023.01.26
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