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    제목 IROS 2010년~2014년 논문을 활용한 로봇 및 제어자동화 분야 연구동향 분석
    작성자 정병규
    작성일 2016-03-07 오후 2:15:32
    첨부파일 첨부파일  IROS_2010_2014.pdf




    급격하게 부상하고 있는 로봇시장의 변화된 최신 트렌드를 알기 위해서는 세계각국의 로봇연구자들이 모이는 주요한 로봇학술대회를 통해 분석해 볼 필요가 있다.  로봇분야에서는 2개의 대표적인 로봇학술대회가 있는데 ICRA와 IROS이며, 세계의 로봇연구자들이 모여서 최신연구를 발표하는 대표적인 제어 및 로봇 학술대회로 이들 양대 로봇학회는 제어, 메커니즘, 인공지능 등 로봇에 관련된 모든 분야의 연구를 발표하는 대표적인 로봇기술의 장이라고 할 수 있다.


    이중 매년 가을에 치러지는 IROS는 IEEE/RSJ Intelligent Robots and Systems의 약자로서 1988년 일본 도쿄에서 제 1회 총회를 개최한 이후 매년 실시되고 있으며, 세계 160개국 40여만 명의 회원으로 구성된 미국 국제전기전자통신학회(IEEE)와 일본 로봇공학회(Robotics Society of Japan)가 공동주최하는 대회이다.  세계 40여개국에서 로봇관련 분야 및 기업체 연구원 2,500여명이 참가해 로봇기술의 발전을 논의하고 신기술을 소개하는 행사로 매년 봄에 열리는 국제 로봇&자동화 컨퍼런스(ICRA)와 함께 로봇분야의 국제 종합학술 대회로 통하고 있다.


    특히 IROS 2016은 한국로봇학회(회장 권인소 교수) 주최로 10월9일부터 14일까지 대전컨벤션센터와 대전무역전시관에서 열릴 예정이며, 조직위원장은 한양대학교 서일홍 교수, 프로그램 위원장은 KAIST의 권동수 교수가 맡아서 진행할 예정이다.  


     



    자료 분석을 위해 IROS의 2010년부터 2014년까지 5년간 학술대회의 총 4,281편(2010년에 989건, 2011년에 784건, 2012년에 850건, 2013년에 909건, 2014년에는 749건)의 논문에 대한 저자 및 소속, 키워드 등을 추출하여 정리하였다. 연도별 개최장소와 일시, 발표 논문 수를 Table 1에 정리하였다.


     




     


    분석방법은 통계분석과 네트워크 분석을 사용하였는데 통계분석에서는 기관별 논문 발표순위, 국가별 논문 발표순위, 국가별 참여기관수, 한국기관의 논문 발표순위를 분석하였고, 네트워크 분석에는 Net Miner 3.6을 사용하여 키워드 분석, 연구자 분석, 기관-키워드 분석(2Mode)을 하였다.


     




     


    IROS에서는 2010년부터 2014년까지 5년간 총49개 국가에서 4,281건의 논문이 발표되었으며, 국가별 논문 발표 순위를 살펴보면 아래 Figure 2와 같이 미국이 1,028건으로 제일 많은 논문을 발표하였으며, 그 다음으로 일본이 732건, 독일이 485건, 프랑스가 315건, 이탈리아 200건, 한국이 164건, 중국이 153건, 스위스가 142건, 캐나다가 136건, 오스트리아가 116건, 스페인이 109건, 영국이 104건의 논문을 발표하였다.


    ICRA에서는 미국이 1,317건과 일본 378건의 논문으로 굉장히 많은 격차를 보였으나, IROS에서는 미국과 일본의 논문수가 각각 1,028건과 732건으로 나타나 ICRA보다는 많이 차이가 나지 않는 특징을 보이고 있다. 이는 ICRA가 미국주도의 학술대회인 반면, IROS는 미국의 국제전기전자통신학회(IEEE)와 일본 로봇공학회(Robotics Society of Japan)가 공동주최하기 때문인 것으로 보인다.  또한 한국의 논문 수 비중도 6위로 ICRA(9위)보다 IROS에서의 참여도가 좀 더 높음을 알 수 있다. 그러나 중국은 오히려 7위로 나타나서 IROS에서는 중국의 참여가 ICRA(4위)보다 매우 낮은 것을 알 수 있다.


     





     



    2010년부터2015년까지 기관별 발표 논문 수는 Table3 와 같이 미국의 Carnegie Mellon Univ.가 가장 많은 수인 102건의 논문을 발표하였으며, 독일의Tech. Univ. Munich에서 89건의 논문을 발표하였다. 그 뒤로 German Aersp. Center(DLR)이 86건, 스위스 ETH Zurich에서 84건의 논문을 발표하였으며, 일본의Univ. of Tokyo에서 75건, 이탈리아 Istituto Italiano di Tecnologia(IIT) 에서68건, 미국 Georgia Inst. of Technol.에서 59건, MIT에서 58건, 일본의 Osaka Univ.에서 56건, Tohoku Univ.에서 53건의 논문을 발표하였다.


    ICRA에서는 주로 MIT에서 가장 많은 논문을 낸 반면, IROS에서는 Carnegie Mellon Univ.가 논문을 많이 낸 걸로 나타났다.  IROS에서 MIT는 57건의 논문을 낸 것으로 나타나 약 8위의 성적을 거두고 있다. ICRA와 마찬가지로 스위스 ETH Zurich와 독일 German Aersp. Center(DLR), 일본Univ. of Tokyo, 이탈리아 Istituto Italiano di Tecnologia(IIT), 미국 Georgia Inst. of Technol. 등이 많은 논문을 내고 있는 것으로 나타났다.



     



    한국은 아래 Table 4와 같이 5년간 25개 기관에서 총 164건의 논문을 발표하였으며, KAIST가 30건, Hanyang Univ.가 25건, Seoul Nat. Univ.가 23건, KIST가 14건, POSTECH 13건, Korea Univ.와 Sungkyunkwan Univ.가 각각 11건의 논문을 발표하였다.  ICRA와 IROS에서는 KAIST가 가장 많은 논문을 발표하고 있으며, ICRA에서는 Seoul Nat. Univ.가 2위에 있었으나 IROS에서는 Hanyang Univ.가 조금 더 많은 논문을 발표한 것으로 나타났다.




    IROS의 연구자중 5년간 4건이상의 논문을 발표한 저자는 총 31명이며, 이중 가장 많은 논문을 발표한 저자는 아래 Table 5와 같이 Haddadin, S.(DLR)와 Luo, R. C.(Nat. Taiwan Univ.)로 각각 8건의 논문을 발표하였다.  Kano, T.(Tohoku Univ.), Liljeback, P.(Norwegian Univ. of Sci. & Technol.)은 6건의 논문을 발표하였다.  Finio, B. M.(Harvard Univ.), Hasegawa, Y.(Univ. of Tsukuba), Okada, M.(Tokyo Inst. of Technol.), Tavakoli, M.(Univ. of Coimbra)은 각각 5건의 논문을 발표하였다.  한국인으로서는 Georgia Inst. of Technol.의 Changhyun Choi이 4건의 논문을 발표하였다.



    이들에 관한 간단한 이력은 아래와 같다.


     


    Haddadin, S.(DLR)는 독일 DLR연구소의 로봇 및 메카트로닉스 센터에서 연구하였으며 2014년부터 하노버의 라이프니츠 대학(LUH)의 교수로 재직 중이다. 자율성과 원격조작, 가변 임피던스 로봇에 대한 비선형 제어 및 학습에 대한 연구를 진행 중이다. 특히 Human-Robot Interaction 분야에서는 많은 논문을 발표하고 있다.


    (참고자료: http://www.irt.uni-hannover.de/haddadin.html?&no_cache=1&tx_tkinstpersonen_pi1%5BshowUid%5D=1 )


     


    Luo, R. C.(Nat. Taiwan Univ.)는 국립 대만 대학의 전기 및 컴퓨터 공학과 교수이며, 로봇 학계의 저명한 인사이다. 연구 분야는 센서 기반 지능형 로봇 시스템을 멀티 센서 융합 및 통합을 포함 컴퓨터 비전, 마이크로/나노 기술, 신속한 프로토타입, 첨단 제조 시스템을 연구하고 있다. 그는 범용 메모리 컴파일러 시스템 및 관련 방법 등 미국과 대만에서 여러 개의 특허를 보유하고 있다.


    (참고자료: http://www.ieeeiciea.org/2010/Prof.RenCLuo.html )


     


    Kano, T.(Tohoku Univ.)는 일본 토호쿠 대학의 ISHIGURO Akio 교수의 제자이며, 전기 통신 연구소에 소속된 조교수이다. 예측할 수 없는 환경에서 살아남는 생물의 놀라운 적응력 행동 표현을 읽어 수학 모델링의 입장에서 생물의 자율 분산 제어 법칙을 밝히려고 연구 중이다. 뱀, 벌레, 지네 등의 다양한 생물을 모델 생물로 뽑고 연구 진행 중이다.  또한 교통신호의 자율분산 제어를 제안하고 있다. 지금까지 수많은 교통 신호 제어 방안이 제안되었지만 예상치 못한 교통량의 변화에 적응하는 것이 곤란했다. 이 문제를 해결하기 위해 역학적 고찰에 근거한 교통신호의 자율분산 제어방안을 제시했다.


    (참고자료: http://www.cmplx.riec.tohoku.ac.jp/jp/team/kano )


     


    Liljeback, P.(Norwegian Univ. of Sci. & Technol.)은 노르웨이 대학에서 인공지능학과 포스닥 연구자로 소속되어 있다. SINTEF(노르웨이 연구소)와 함께 뱀을 모사하는 로봇에 대하여 연구하고 있다.


    (참고자료: http://www.ntnu.edu/employees/pal.liljeback )


    (참고자료: http://gemini.no/2007/12/robotene-overtar-til-havs )


    (참고자료: http://gemini.no/2005/02/slangerobot-redder-liv-der-andre-gir-tapt/ )


     


    Finio, B. M.(Harvard Univ.)는 미국 하버드 Robert J. Wood교수의 Microrobotics Lab. 의 연구자 이다.  주요 연구는 활성 몸 토크의 발생과 곤충의 날개가 퍼덕거리는 현상을 로봇으로 형상화하여 안정화 및 모델링을 연구 중에 있다. 관련 논문으로는 Microrobotic, 플라이 바디 토크 변조 등이 있다.


    (참고자료: http://www.epernicus.com/bmf2 )


     


    Hasegawa, Y.(Univ. of Tsukuba)는 Univ. of Tsukuba를 졸업하고 현재 일본 나고야 대학의 교수로 재직 중이며, Micro-Nano Control and Bio-Robotics Lab.을 운영 중이다. 사람의 보조 기술 장치 제조 기술과 로봇 제어 기술, 운동 학습 및 적응 시스템을 포함하여 인간의 감각 모터 시스템의 연구와 개발을 하고 있다.


    (참고자료: http://www.mein.nagoya-u.ac.jp )


     


    Okada, M.(Tokyo Inst. of Technol.)는 인공지능을 연구하고 정보통계, 기계학습에 관한 연구를 하고 있다.


    (참고자료: http://mns.k.u-tokyo.ac.jp/~okada )


     


    Tavakoli, M.(Univ. of Coimbra)는 ISR 임베디드 시스템 연구실의 연구원이다. 주요 연구 분야는 모바일 로보틱스, 등반로봇, 검사 로봇, 파이프라인 검사, 최적화, 모바일 암의 미세조작 등이다. 그는 석유 화학 플랜트의 배관의 유지 관리, 선박의 선체정리 및 선박 상부 구조물의 유지보수를 위한 여러 모바일 플랫폼의 개발 프로젝트를 주도하고 있다.


    (참고자료: http://lse.isr.uc.pt/people/mahmoud-tavakoli )


     




    논문의 키워드를 분석하면 발표된 논문들이 어떠한 분야와 주제의 연구인지 확인할 수 있다.  이를 위하여 IROS 논문의 Controlled Indexing된 키워드를 분석하였다. 키워드 Spring Layout 네트워크 시각화는 한 논문에 같이 나열된 키워드들을 서로 연결하여 그림으로 나타낸 것으로, 아래 Figure 3은 2010년부터 2014년까지 전체 키워드의 상관관계를 좀 더 보기 쉽게 Link Reduction 10 (빈도수 10 이하인 값을 삭제) 을 한 그림이다.



    이 그림을 보면 Mobile Robots을 중심으로 Robot Vision, Path Planning이 많은 연결 관계를 가지고 있는 것을 볼 수 있다.  이는 지난 5년간 IROS에서 이들 키워드를 주제로 한 많은 연구 논문들이 발표되었으며, 또한 다른 키워드와 많은 상관관계가 있는 것을 확인해 볼 수 있다.  ICRA에 나타난 시각화 이미지와 비교해보면 상대적으로 Robot Vision쪽의 연구가 좀더 활발한 것을 알 수 있다.


    IROS의 논문에서 나타난 키워드의 전체 수는 1,949개이며, 가장 많이 사용된 빈도수 100이상의 키워드를 Table 6과 같이 정리하였다. 이를 살펴 보면 Mobile Robots, Robot Vision, Path Planning, Motion Control이 높게 나타나는 것은 ICRA외 매우 유사한 것을 알 수 있으며, ICRA에서는 Medical Robotics, Manipulators, Position Control, Multi-Robot Systems, Legged Locomotion, Collision Avoidance, Human-Robot Interaction, Learning(Artificial Intelligence), Robot Dynamics, Humanoid Robots등의 순서로 나타났으나, IROS에서는 Human-Robot Interaction, Legged Locomotion, Position Control, Manipulators, Humanoid Robots, Multi-Robot Systems, Collision Avoidance, Medical Robotics, Robot Dynamics, Cameras 순으로 순서의 차이가 있으나 대부분 비슷한 키워드가 상위에 올라와 있음을 알 수 있다.


     



    아래 Figure 4는 Mobile Robots 키워드를 제외하고, 5년간 빈도수합이 200이상인 상위 키워드의 5년간 추세를 나타낸 그래프로 Robot Vision, Path Planning, Motion Control, Human-Robot Interaction, Legged Locomotion, Position Control, Manipulators, Humanoid Robots, Multi-Robot Systems, Collision Avoidance, Medical Robotics, Robot Dynamics, Cameras 의 키워드가 보인다. 이를 살펴보면 Positon Control을 제외하고 대부분의 키워드가 2010년과 2012년, 2013년에 상승하고 2011년과 2014년에 줄어드는 비슷한 패턴 양상을 보이고 있다. 이는 연도별 키워드 수에 비례하여 나타난 현상으로 보인다. (연도별 키워드 종류는 2010년에는 957개, 2011년에는 679개, 2012년에는 971개, 2013년 에는 996개, 2014년 824개이다. ) 다만 Positon Control의 경우 다른 키워드와 달리 2012년과 2014년에 오히려 줄어든 것을 알 수 있으며 전체적으로 하강하는 양상을 볼 수 있다.  



    아래 Figure 5는 5년간 빈도수합이 130이상~200미만의 키워드의 추세를 나타낸 그래프로 Learning(Artificial Intelligence), SLAM(Robots), Stability, Robot Kinematics, Optimisation, Dexterous Manipulators, Telerobotics, Robots, Control Engineering Computing, Pose Estimation, Trajectory Control, Force Control, Control System Synthesis, Feature Extraction 등의 키워드가 나타났다.


    이 키워드들 중 특이한 점은 Trajectory Control(궤도제어)의 경우 2012년에 처음 나타난 후 2013년과 2014년에 꾸준하게 상승하고 있는 모습을 보이고 있다. 이는 지난 ICRA의 통계에서도 비슷한 패턴을 보이고 있다.  


    (ICRA 분석 참고: http://www.materic.or.kr/community/board/content.asp?idx=84056&board_idx=1029)


     



    아래 Figure 6은 5년간 빈도수합이 빈도 100이상~130미만의 키워드의 추세를 나타낸 그래프로 Object Detection, Feedback, Manipulator Kinematics, Service Robots, Haptic Interfaces, Image Sensors, Surgery, Kalman Filters, Actuators, Autonomous Aerial Vehicles, Sensors, Manipulator Dynamics 등의 키워드가 나타났다.


    이 키워드들 중 특이한 점은 Service Robots의 경우 2010년에 매우 높게 나타난 이후 점점 줄어 들고 있는 모습을 보여주고 있으며, Autonomous Aerial Vehicles은 2012년에 처음으로 나타나 2013년에 약간 상승했다가 2014년에 조금 줄어 든 것을 알 수 있다. 또한 의료용 로봇 연구가 활발해짐에 따라 Surgery가 지속적으로 증가하는 것을 볼 수 있다.


     



    Degree Centrality 분석이란 네트워크(network)를 구성하는 어느 하나의 점(node, 여기서는 키워드를 의미함)과 이것과 직접적으로 연결된 다른 점들과의 연결 정도를 측정하여, 각각의 점들이 네트워크에서 얼마나 중심에 위치하는지를 알아보는 기법이다. 즉, 네트워크상에서 점이 직접적인 관계 또는 흐름을 가질 수 있는 전체 경우의 수에서 실제 점이 가지고 있는 직접적인 관계 또는 흐름 수의 비율(portion)을 바탕으로 한다.


     


    IROS의 5년간 논문의 키워드들의 Degree Centrality의 결과는 Figure 7과 같다. 위의 Spring Layout 결과와 마찬가지로 Mobile Robots, Robot Vision, Path Planning, Motion Control 등의 키워드가 중심에 가까이 있음을 알 수 있으며, 이 외에 Cameras, Collision Avoidance, Human-Robot Interaction, Humanoid Robots, Legged Locomotion, Manipulators, Medical Robotics, Position Control, Robot Dynamics등이 비교적 중심에 가까이 있음을 알 수 있다.


     



     


     


     



    전체적인 키워드 동향과 한국기관의 발표 논문의 연구동향을 비교해 보기 위해 한국논문의 키워드를 따로 분리하여 분석하였다. 아래 Figure 8은 한국의 기관에서 발표한 논문의 키워드를 Spring Layout으로 네트워크 시각화한 그림으로 Mobile Robots, Motion Control, Robot Vision, Medical Robotics가 주요 키워드로 나타났다. 위의 Figure 2의 5년간 IROS의 전체 키워드 네트워크 시각화와 비교해보면 Mobile Robots, Robot Vision 이 주요 키워드로 나타나는 것은 동일하나, Path Planning의 경우 한국기관의 빈도수 순위가 좀 더 낮게 나타났으며(전체3위, 한국은8위), Medical Robotics는 빈도수 순위가 좀더 높게 나타났다. (전체 12위, 한국 6위) 또한, Humanoid Robots, Cameras, Legged Locomotion, Force Control은 좀더 빈도수 순위가 높게 나타났다.  



    한국기관 발표 논문의 키워드에 대한 Degree Centrality는 Figure 9와 같다. 이를 통해 보면 Mobile Robot, Motion Control, Robot Vision의 키워드가 중심에 가까이 있으며, Humanoid Robots, Legged Locomotion, Medical Robotics, Cameras, Path Planning, Manipulators, Position Control, Control System Synthesis, Surgery, Collision Avoidance, Force Control, Human-Robot Interaction, Robot Kinematics 등이 주요 키워드로 나타났다.



    아래 Table 7는 한국기관의 발표논문 키워드를 빈도수에 따라 나타낸 것이다.


     




    키워드 분석과 마찬가지로 IROS의 2010년~2014년도 논문의 공저자들의 상관관계를 넷 마이너를 사용하여 시각화하였다. 그 결과 아래 Figure 10과 같이 많은 연구자 그룹이 형성되어 있는 것을 확인해 볼 수 있으며, 이중 오른쪽 하단은 개인이나 실험실 단위로 그룹을 이루고 있으며, 왼쪽 상단으로 갈수록 여러 기관 소속의 연구자들이 모인 그룹임을 알 수 있다. 이들 중 여러 연구자가 속한 그룹을 골라 그룹 A~L로 구분하고 자세히 살펴보기로 하였다.



    주요 연구 그룹은 아래 Figure 16~27와 같다.


    Figure 11에 나타난 가장 큰 그룹 A는 German Aersp. Center(DLR)와 이탈리아의 정부출연 연구기관인 Istituto Italiano di Tecnologia(IIT)과 스웨덴 KTH R. Inst. of Technol.의 3개의 기관이 연결된 연구그룹으로 나타났다.


    German Aersp. Center(DLR)는 Albu-Schaffer, A.(DLR)와 Hirzinger, G.( DLR), Haddadin, S.(DLR), Suppa, M.(DLR)의 4명의 핵심연구자로 구성되었으며 매우 많은 연구자들과 다양한 논문의 공저관계를 보여주고 있다. 이와 더불어 이탈리아 Istituto Italiano di Tecnologia(IIT), Univ. of Pisa와도 긴밀한 관계를 유지하고 있는데 이탈리아 Istituto Italiano di Tecnologia(IIT)에는 Caldwell, D. G.((IIT)을 중심으로 연구자들이 그룹을 이루고 있음을 알 수 있다.


    또한 Kragic, D.를 중심으로 한 스웨덴 KTH R. Inst. of Technol. 그룹과도 연결이 되어 있는데, 이는 Pauwels, K.(Univ. of Granada)가 중요한 연결자 역할을 하고 있음을 알 수 있다 .  Pauwels, K.는 2014년에 3개의 논문에 공저자로 참여하고 있는데 이중 2개의 논문이 스웨덴 KTH R. Inst. of Technol.의 저자들과 연결되어 있다.


     



    Figure 12의 연구 그룹은 스위스 ETH Zurich의 연구자 그룹이 중심이 되는 그룹이며, Univ. of Southern California와 Queensland. Univ. of Technol.가 연결되어 있다. 중심연구자로는 Siegwart, R.(스위스 ETH Zurich)가 있다.


     



     


    아래 Figure 13은 일본 Nagoya Univ.을 중심으로 한 연구자 그룹이며, Fukuda, T.를 중심으로 각각 여러 연구자들이 연결되어 있으며, Arai, F.의 경우 중심연구자이면서 또 다른 그룹을 연결시켜주는 연결자 역할을 하는 것을 볼 수 있다.   



     


    아래 Figure 14는 스웨덴 KTH R. Inst. of Technol.과 Univ. of Birmingham, Univ. of Technol. Sydney를 연결한 그룹으로 두드러지는 중심연구자 없이 비교적 대등하게 3개 소속의 연구자들이 연결되어 큰 그룹을 이루고 있다.


     



     


    아래 Figure 15는 미국의 Carnegie Mellon Univ.를 중심으로 한 그룹으로 일본의 Kyoto Univ.와 연결되어 있다. 이 그룹에서도 중심연구자 없이 비교적 대등하게 연구자들이 연결되어 큰 그룹을 이루고 있다.


     



     


    아래 Figure 16은 일본의 Kyoto Univ. 와 Honda, Waseda Univ., Tokyo Inst. Of Technol. 소속의 일본 연구자들이 연결된 그룹이며. 중심연구자 없이 비교적 대등하게 연결되어 있음을 알 수 있다.  Okuno, H.G.(Kyoto Univ.)가 Honda의 여러 연구자들과 연결하는 연구자임을 알 수 있다.


     



     


    아래 Figure 17의 그룹 G는 일본의 Waseda. Univ. 중심 그룹이며, Takanishi, A.가 중심연구자로 전형적인 스타형 구조를 이루고 있다.  


     



     


    아래 Figure 18의 그룹 H는 일본의 Kyushu Univ. 와 AIST가 연결된 연구그룹으로 중심연구자 없이 대등한 연결관계를 보이고 있다.  이 그룹은 Kurazume, R.(Kyushu Univ.)과 Harada, K.(AIST)의 연결을 통해 두 기관이 서로 연결되어 있음을 알 수 있다.


     



     


    아래 Figure 19의 그룹 I는 Tech. Univ. Munich를 중심으로 하여 Univ. of Tokyo와 Univ. Degli Studi di Napoli Federico II가 연결된 연구그룹이다. 이 그룹 서는 Tech. Univ. Munich의 Hirche. S와 Dongheui Lee, Buss, M.의 3명이 중심 연구자임을 알 수 있다.  특히 이 그룹의 Dongheui Lee는 한국인으로 5년간 11건의 논문의 공저자로 참여하였으며, 일본 Univ. of Tokyo에서 박사학위를 받고 현재 독일 Tech. Univ. Munich에서 조교수로 재직 중이다. 인간로봇 상호작용과 로봇의 기계학습 등에 관한 연구를 진행하고 있다.


    (참고자료: https://www.lsr.ei.tum.de/fachgebiete/dynamische-mensch-roboter-interaktion-fuer-automatisierungstechnik/dongheui-lee/)


    (참고자료: http://www.kros.org/urai2015/03web05.php)


     



     


    아래 Figure 20의 그룹 J는 미국의 Harvard Univ. 중심 그룹으로 Wood, R. J.를 중심연구자로 한 스타형 구조의 그룹이다.  이 그룹에는 Seoul Nat. Univ.의 Kyu-jin Cho을 중심으로 한 그룹이 포함되어 있다.


     



     


    아래 Figure 21의 그룹 K는 독일의 Univ. of Freiburg의 그룹으로 Burgard, W.를 중심으로 한 연구그룹이다.     


     



     


    아래 Figure 22의 그룹 L은 스페인의 Univ. of Girona와 그리스 Nat. Tech. Univ. of Athens가 연결되어 있는 그룹이다. 중심연구자 없이 비교적 균등하게 연구자들과 연결된 그룹이다.


     



     


    또한 위에서 추출한 연구자 데이터를 바탕으로 하여 Figure 23과 같이 연구자의 Degree Centrality를 분석하였다. Degree Centrality는 연결 정도 중심성으로 한 개인이 전체 네트워크에서 얼마만큼 중심에 가까이 자리 잡고 있는지를 나타내는 지표다.  네트워크 분석에서 개인이 가지는 영향력을 분석하는 데 가장 많이 쓰인다. 다른 사람과 관계를 많이 하는 사람일수록 네트워크 가운데 쪽으로 위치하게 된다.


     



    이를 살펴보면 위에서 A그룹의 중심연구자인 이탈리아 Istituto Italiano di Tecnologia(IIT)의 Caldwell. D. G.가 제일 중심에 있으며, Fukuda, T.(Nagoya Univ.)와 Siegwart. R.(스위스 ETH Zurich), 그리고 Albu-Schaffer. A(DLR)의 4명의 연구자가 중심에 가까이 있음을 확인해 볼 수 있다.


    지난번 ICRA의 2010년~2014년 분석 자료에서도 나타난 Caldwell. D. G.(IIT)와 Siegwart. R.(스위스 ETH Zurich)가 중심연구자로 나타났으나,  ICRA의 중심연구자인 Burgard. W. (Univ. of Freiburg), Vijay Kumar (Univ of Pennsylvania) 는 IROS에서는 나타나지 않았다. 대조적으로 ICRA에서 볼 수 없었던 Fukuda, T.(Nagoya Univ.), Albu-Schaffer, A(DLR)가 IROS의 중심연구자로 나타났다.


    Caldwell. D. G.(IIT) 는 이탈리아 제노바의 이탈리아 Istituto Italiano di Tecnologia(IIT)연구소의 이사 및 자동 제어 및 시스템 공학과 객원 교수이며, IEEE Robotics and Automation Chapter(UKRI)의 의장과 IEE (IET) Robotics and Mechatronics의 공동의장이었다. 약 170편의 논문을 발표하고 국제학술대회에서 여러 상을 수상하였다. (참고자료: http://www.shef.ac.uk/acse/staff/dcaldwell)


     


    Fukuda. T.(Meijo Univ.) 교수는 일본 Nagoya Univ.의 마이크로 나노 시스템 공학부 교수로, Micro-Nano Mechatronics 센터를 운영한 바 있으며 퇴임 후 현재 Meijo Univ.의 mechatronics공학과 교수로 재직하고 있다.  마이크로/나노 로봇시스템, 의료로봇, 특히 의료 시뮬레이션 대한 연구를 하고 있다. 가상현실기반이 아니라 실제환자의 모델을 만들어 미리 예행연습이 가능한 시뮬레이터를 만들어 수술 전 예행연습이 가능한 물리 시뮬레이터를 만들고 있다. (참고자료: http://robohub.org/micro-robotics-and-medicine-interview-with-toshio-fukuda/)


     


    Siegwart. R.(스위스 ETH Zurich) 는 스탠포드 대학에서 의사가 된 후 기계공학을 공부하여 박사학위를 받고 스위스 ETH Zurich의 교수 및 로봇연구소의 수석과학자이다. 자율 이동로봇의 중요한 과학적 기초를 마련하였으며, Introduction to Autonomous Mobile Robots의 저자이기도 하다.


    (참고자료: http://www.ethlife.ethz.ch/archive_articles/091112_Neuer_Vizepraesident_Forschung_tl/index_EN)


    Albu-Schaffer. A.(DLR)는 독일 German Aersp. Center(DLR) 소속으로 휴머노이드 로봇인 저스틴을 개발하고 있다.


    (참고자료: http://www.robotic.de/Alin.Albu_Schaeffer)


    대체로 이들 연구자들이 많은 논문의 공저자임을 알 수 있다. 아래 Table8은 공저자 논문 10편 이상의 연구자들이다. 10편 이상의 공저자로는 한국소속의 연구자는 없으나 한국인으로는 독일 Tech. Univ. Munich의 Dongheui Lee가 11건의 논문의 공저자로 참여하고 있다.


     




    IROS의 연도별로 중심연구자와 가장 큰 연구그룹을 그림으로 나타내면 아래 Figure 24~32와 같다.  


    2010년에는 Figure 24와 같이 일본의 Takanishi, A. (Waseda Univ.) 교수와 독일의 Hizinger, G.(DLR)가 중심연구자로 나타났으며, 가장 큰 연구 그룹도 Figure 25에 보인 것과 같이 Takanishi, A.와 Ishii, H.가 중심인 Waseda Univ.를 중심으로 한 그룹으로 나타났다.


     




     


    2011년에는 Figure 26과 Figure 27과 같이 Fukuda, T.(Nagoya Uni.)와 Albu-Schaffer, A.(DLR), Siegwart, R.(ETH Zurich)와 Hirzinger, G.(DLR)이 핵심연구자로 나타났으며, 가장 큰 그룹은 Albu-Schaffer, A.와 Hirzinger, G.가 속한 German Aersp. Center(DLR)그룹으로 나타났다.


     




    2012년에는 Figure 28과 같이 Fukuda, T.(Nagoya Univ.)와 Achtelik, M.(ETH Zurich), Haddadin, S.(DLR)이 중심연구자로 나타났으며,  제일 큰 연구 그룹은 Figure 29와 같이  Fukuda, T.(Nagoya Univ.)와 Arai, F.(Nagoya Univ.)가 중심연구자인 Nagoya 대학의 그룹으로 나타났다.


     



     



    2013년에는 Figure 30와 Caldwell, D, G.((IIT)가 중심연구자로 나타났으며, 가장 큰 연구그룹은 Figure 31과 같이 Siegwart, R.(ETH Zurich)를 중심으로 한 ETH Zurich그룹으로 나타났다.


     




    2014년에는 Figure 32와 같이 Choset, H.(Carnegie Mellon Univ.)가 중심연구자로 나타났다. 또한 가장 큰 연구그룹은 Figure 33과 같이 Nat. Tech, Univ. of Athens와 Univ. of Girona 가 연결된 그룹이 가장 큰 것으로 나타났다. 중심연구자인 Choset, H.는 Figure 34와 같이 두 번째 큰 그룹인 Carnegie Mellon Univ.의 연구 그룹에 속해 있음을 알 수 있다.


     





    위의 결과를 바탕으로 2010년부터 2014년까지 각 연도별로 중심연구자를 정리하면 Table 9와 같다.


     



     



    IROS의 5년간 연구자 네트워크 중에서 한국 연구자만 별도로 추출하여 연결된 연구 그룹 들을 나타내면 아래 Figure 35와 같다.  이중 아래와 같이 의미가 있을만한 그룹을 A그룹에서 F그룹으로 나누고 각각 분석하였다.



     


    Figure 36의 A그룹은 Byung-ju Yi와 Il Hong Suh을 중심으로 한 Hanyang Univ.의 연구그룹으로 2개의 큰 그룹이 서로 연결되어 있다.  이병주 교수(한양대학교 전자공학부)는 주로 의료로봇인 다빈치 로봇에 대한 연구를 진행하고 있으며, 서일홍 교수(한양대학교 컴퓨터 공학융합전자공학부)는 센서 기반의 매니플레이터와 인공지능을 연구하고 있다.  특히 서일홍 교수는 2016년 한국에서 개최될 예정인 IROS의 조직위원장을 맡고 있다.  각각 서로의 연구실을 통해 논문을 발표하고 있으며, 어느 주제에 대해서는 공동연구가 진행된 형태이다.  이 두 그룹은 4명의 연구자(Jae Hoon Lee, Si Tae Noh, Yuta, S., Eui-jung Jung)에 의해 연결된 것을 볼 수 있다.   


     



    아래 Figure 37의 B그룹은 Samsung Adv. Inst. of Technol.의 연구자들이 모여 있는 그룹으로 연결된 연구자 수도 가장 많으나 각 연구자들의 비중이 매우 비슷한 일자형 구조를 가지고 있다. 이는 주로 기업이나 연구소 등의 회사 형태에서 나타나는 전형적인 구조이다.  이들은 한 연구자들에 집중되지 않고 서로 대등한 비중을 유지한 채 서로 협업하며 연구를 하고 있는 모습을 보이고 있다.


     



     


    Figure 38의 C 그룹은 Sungkyunkwan Univ. 중심 그룹으로 Hyouk Ryeol Choi 교수와 Hyungpil Moon 교수와 Jachoon Koo 교수로 3인이 중심이 되어 연결된 그룹이며, 위의 Hanyang Univ. 그룹에서 보듯이 핵심연구자를 중심으로 하여 작은 그룹들이 서로 연결되는 구조이나, 이 그룹은 별도의 작은 그룹을 이루지 않고 하나의 큰 그룹으로 전형적인 스타형 구조를 이루고 있으면서 중심연구자가 3명인 특징을 보이고 있다.  이는 3명의 연구자가 각각 자기 연구그룹을 관리하는 것이 아니라 전체그룹에 깊이 연관되어 있음을 알 수 있다.  


     



    Figure 39의 D그룹은 Seoul Nat. Univ.의 Kyu-jin Cho 교수를 중심으로 연결된 그룹으로 전형적인 스타형 구조를 이루고 있다.  특히 이 그룹에서는 Wood, R. J.(Harvard Univ.) 와 연결되어 있는데, 날아다니는 작은 곤충 로봇을 연구하는 Wood 교수와의 협업을 통해 2015년도 사이언스지에 발표된 "Jumping on water: Surface tension–dominated jumping of water striders and robotic insects"의 성과를 내기도 하였다.


    (참고자료: http://www.itnews.or.kr/?p=15525)


     



    이상의 연결 관계를 기초로 중심도 분석을 통해 한국기관 소속의 중심연구자를 확인하면 Figure 40과 같다. 대체로 중심에 가까운 연구자일수록 많은 수의 논문과 공저자의 연결 관계를 두고 있으므로, 그만큼 연구에 대한 영향력이 높다는 것을 알 수 있다. 다만 논문의 질적인 부분은 별개로 다루어져야 할 문제이다.


    중심에 가까운 연구자들은 대개 위에서 살펴본 연구그룹에서 중심 연구자이다.  Hyouk Ryeol Choi (Sungkyunkwan Univ.), Byung-ju Yi(Hanyang Univ.), Hyungpil Moon (Sungkyunkwan Univ.), Jachoon Koo(Sungkyunkwan Univ.), Kyu-jin Cho(Seoul Nat. Univ.), Ho Moon Kim(Sungkyunkwan Univ.), Jung Seok Suh(Sungkyunkwan Univ.), Yun Seok Choi(Sungkyunkwan Univ.) 등이 비교적 중심에 가까운 연구자로 나타났다.


     



     


    한국기관 소속연구자 외에 외국기관 소속의 한국인 연구자들의 논문도 약 65건이 발표된 것으로 나타났다. 이를 더할 경우 한국인 논문 수는 228건으로 논문건수 5위인 이탈리아의 200건을 뛰어 넘는 수치이다.  아래 Table 10은 주저자로서 논문을 발표한 한국인으로 추정되는 외국기관 소속의 연구자 명단이다.


     




    기관과 키워드의 연관성 분석은 어느 기관에서 어떤 분야 연구를 주로 하는지에 대한 객관적인 자료가 될 수 있다. 논문 주저자의 기관과 그 논문에 대한 키워드를 정리하여 기관과 키워드 간의 관계를 분석하고, 좀 더 자세한 분석을 위해 빈도수 5이하를 삭제한 결과를 Figure 41에 나타내었다.



    또한 기관-키워드 분석을 보다 간단하게 나타나고자 10 이하의 연결 관계를 제거할 경우 Figure 42과 같이 나타났다.



    이를 살펴보면 Mobile Robots는 대체로 매우 많은 대학과 기관에서 공통으로 다루고 있는 키워드 이며, Robot Vision은 미국 Carnegie Mellon Univ., 독일 Tech. Univ. Munich, 스위스 ETH Zurich, 일본Univ. of Tokyo, 프랑스 INRIA에서 다루고 있으며, Humanoid Robots의 경우 Univ. of Tokyo와 이탈리아 Istituto Italiano di Tecnologia(IIT)에서, Path Planning의 경우 미국 Carnegie Mellon Univ.와 Univ. of Freiburg에서, Human-Robot Interaction은 독일의 Tech. Univ. Munich 와 German Aersp. Center(DLR)에서, Legged Locomotion은 이탈리아 Istituto Italiano di Tecnologia(IIT)와 일본 Osaka Univ.에서 다루고 있으며, Medical Robotics는 일본 Waseda Univ.와 영국 Imperial Coll. London에서 주로 연구하고 있는 것으로 나타났다. 이외에도 Dexterous Manipulators는 German Aersp. Center(DLR)에서, Manipulators는 Tech. Univ. Munich에서, Helicopters와 Autonomous Aerial Vehicles은 스위스 ETH Zurich에서, Micro robots은 미국 Harvard Univ.에서, Slam(Robots)는 미국 Georgia Inst. of Technol., Motion Control은 일본 Osaka Univ., Robot Dynamics는 이탈리아 Istituto Italiano di Tecnologia(IIT), Multi-Robot Systems은 미국의 Carnegie Mellon Univ.에서 주로 연구하고 있는 것으로 나타났다.  이를 표로 정리하면 아래 Table 10과 같다.


     




    또한 위와 같은 방법으로 한국기관과 키워드의 관계를 분석해 볼 수 있는데, 자세한 분석을 위해 빈도수 1 이하를 삭제한 후 한국기관과 키워드의 관계를 나타낸 결과를 Figure 43에 나타내었다.



    이를 살펴보면 한국의 기관은 주로 KAIST, Hanyang Univ., Samsung Adv. Inst. of Technol. Seoul Nat. Univ., Korea Univ., Sungkyunkwan Univ., KIST, POSTECH에서 다양한 분야의 연구를 진행하고 있음을 알 수 있다.


    또한 2 이하의 연결을 삭제하여 좀더 분야를 줄인 것은 Figure 44와 같다.  이를 통해서 보면 기관마다 집중적으로 연구하는 분야를 살펴볼 수 있다.


     



    KAIST는 Mobile Robots, Motion Control, Legged Locomotion, Robot Vision, Humanoid Robots, Path Planning, Cameras, Robot Dynamics, Evolutionary Computation, Optimisation, Learning(Artificial Intelligence), Image Sensors, Position Control, Human-Robot Interaction을, Hanyang Univ.는 Mobile Robots, Motion Control, Legged Locomotion , Robot Vision, Robot Kinematics, Medical Robotics, Manipulator Kinematics, Handicapped Aids을, Samsung Adv. Inst. of Technol.는 Legged Locomotion, Robot Vision, Humanoid Robots, Medical Robotics, Robot Kinematics, Surgery, Toque Control을, Seoul Nat. Univ.는 Mobile Robots, Motion Control, Gaussian process을, KIST는Medical Robots을 Korea Univ. 와 Sungkyunkwan Univ.는 Mobile Robots을 POSTECH는 Robust Control, Feature Extraction에 특화된 모습을 보이고 있다. 이를 표로 나타낸 것은 아래 Table 12와 같다.


     




    이상과 같이 IEEE/RSJ Intelligent Robots and Systems (IROS) 논문의 2010년부터 2014년까지 5년간 키워드와 기관, 연구자 등의 자료를 통해 로봇 분야에 대한 통계분석과 네트워크 분석을 실시하였다.


    5년간 IROS에서 가장 많은 논문을 발표한 국가는 미국이며 총 1,028건의 논문을 발표하여 전체논문의 24%를 차지하고 있다. 일본은 그 뒤를 이어 732건의 논문 발표로 약 17%를 차지하고 있다. 그 뒤로 독일(485건, 11%), 프랑스(315건, 7%), 이탈리아(200건, 5%), 한국(163건, 4%), 중국(153건, 4%) 순으로 많은 논문을 발표한 것으로 나타났다.


    기관별로는 미국의 Carnegie Mellon Univ.가 가장 많은 수인 102건의 논문을 발표하였으며, Tech. Univ. Munich에서 89건의 논문을 발표하였다. 그 뒤로 German Aersp. Center(DLR)가 86건, 스위스 ETH Zurich에서 84건의 논문을 발표하였으며, Univ. of Tokyo에서 75건, 이탈리아 Istituto Italiano di Tecnologia(IIT)에서 68건, 미국 Georgia Inst. of Technol.에서 59건, MIT에서 58건, 일본의 Osaka Univ.에서 56건, Tohoku Univ.에서 53건의 논문을 발표하였다.


    한국은 5년간 25개 기관에서 총 164건의 논문을 발표하였으며, KAIST가 30건, Hanyang Univ.가 25건, Seoul Nat. Univ.가 23건, KIST가 14건, POSTECH 13건, Korea Univ.와 Sungkyunkwan Univ.가 각각 11건의 논문을 발표하였다.  ICRA와 IROS에서는 KAIST가 가장 많은 논문을 발표하고 있으며, ICRA에서는 Seoul Nat. Univ.가 2번째로 많은 논문을 발표하였으나 IROS에서는 Hanyang Univ.가 조금 더 많은 논문을 발표한 것으로 나타났다.


    5년간의 키워드 네트워크 분석을 보면 ICRA와 동일하게 Mobile Robots을 중심으로 Robot Vision, Path Planning, Motion Control이 높게 나타났으며, 많은 연결 관계를 가지고 있는 것을 볼 수 있다.   Positon Control의 경우 다른 키워드와 달리 2012년과 2014년에 오히려 줄어든 것을 알 수 있으며 전체적으로 하강하는 양상을 볼 수 있다.  Trajectory Control(궤도제어)의 경우 2012년에 처음 나타난 후 2013년과 2014년에 꾸준하게 상승하고 있는 모습을 보이고 있다.  Service Robots의 경우 2010년에 매우 높게 나타난 이후 점점 줄어 들고 있는 모습을 보여주고 있으며, Autonomous Aerial Vehicles은 2012년에 처음으로 나타나 2013년에 좀 상승했다가 2014년에 조금 줄어 든 것을 알 수 있다.  


    한국논문의 키워드는 Mobile Robots, Robot Vision 이 주요 키워드로 나타나는 것은 전체 키워드와 동일하나, Path Planning의 경우 한국기관의 빈도수 순위가 좀 더 낮게 나타났으며(전체3위, 한국은8위), Medical Robotics는 빈도수 순위가 좀더 높게 나타났다. (전체 12위, 한국 6위)  또한, Humanoid Robots, Cameras, Legged Locomotion, Force Control은 좀더 빈도수 순위가 높게 나타났다


    연구자 네트워크 분석을 통해 보면 가장 큰 연구자 그룹은 German Aersp. Center(DLR)와 이탈리아의 정부출연 연구기관인 이탈리아 Istituto Italiano di Tecnologia(IIT)과 스웨덴 KTH R. Inst. of Techno.l의 3개의 기관이 연결된 연구그룹으로 나타났다.


    연구자의 Degree Centrality를 분석해보면 이탈리아 Istituto Italiano di Tecnologia(IIT)의 Caldwell. D. G.가 가장 중심에 있으며, Fukuda, T.(Nagoya Univ.)와 Siegwart, R.(ETH Zurich), Albu-Schaffer, A.(DLR)의 4명의 연구자가 중심에 가까이 있음을 확인해 볼 수 있다. 지난번 ICRA의 2010년~2014년 분석 자료에서도 나타난 Caldwell, D. G.(IIT))과 Siegwart, R.(ETH Zurich)가 중심연구자로 나타났으나, Burgard, W.(Univ. of Freiburg), Vijay Kumar(Univ. of Pennsylvania)는 IROS에서 중심연구자로 나타나고 있지 않았다. 대신 Fukuda, T.(Nagoya Univ.), Albu-Schaffer, A.(DLR)가 IROS의 중심연구자로 새롭게 나타났다.


    한국은 Il Hong Suh 교수와 Byung-ju Yi 교수를 중심으로 한 Hanyang Univ.의 연구그룹이 가장 큰 그룹으로 나타났으며 2개의 큰 그룹이 서로 연결되어 있는 형태이다. 또한 한국 연구의 영향력이 가장 높은 연구자는 ICRA와 같이 Hyouk Ryeol Choi(Sungkyunkwan Univ.), Byung-ju Yi(Hanyang Univ.), Hyungpil Moon(Sungkyunkwan Univ.), Jachoon Koo (Sungkyunkwan Univ.), Kyu-jin Cho(Seoul Nat. Univ.) 등이며 이외에 Ho Moon Kim (Sungkyunkwan Univ.), Jung Seok Suh (Sungkyunkwan Univ.), Yun Seok Choi (Sungkyunkwan Univ.) 등이 비교적 중심에 가까운 연구자로 새롭게 나타났다.


    또한 한국기관이 아닌 타 기관 소속으로 논문을 발표한 경우는 65건으로 나타났으며, 한국인 유학생과 외국기관에 소속된 연구자도 많음을 알 수 있다.  따라서 외국에서 활동 중인 한국인 유학생과 교수들에 대한 세밀한 분석이 이루어질 필요가 있다.


    기관-키워드 분석을 통해 어느 기관이 어떤 분야의 연구를 하고 있는지 분석해 볼 수 있는데, Robot Vision은 미국 Carnegie Mellon Univ., 독일Tech. Univ. Munich, 스위스 ETH Zurich, 일본 Univ. of Tokyo, 프랑스INRIA에서 다루고 있다. Humanoid Robots의 경우 일본Univ. of Tokyo와 이탈리아 Istituto Italiano di Tecnologia(IIT)에서, Path Planning의 경우 미국 Carnegie Mellon Univ.와 Univ. of Freiburg에서, Human-Robot Interaction은 독일의 Tech. Univ. Munich 와 German Aersp. Center(DLR)에서, Legged Locomotion은 이탈리아 Istituto Italiano di Tecnologia(IIT)와 일본 Osaka Univ.에서 연구하고 있다. Medical Robotics는 일본 Waseda Univ. 과 영국 Imperial Coll. London에서 주로 연구하고 있는 것으로 나타났다.


    또한 한국의 논문의 기관-키워드를 분석해 보면 주로 KAIST와 KIST, Seoul Nat. Univ., Hanyang Univ., POSTECH에서 여러 분야의 논문이 발표되고 있음을 알 수 있다. KAIST는 Mobile Robots와 Motion Control, Robot Vision을 포함하여 Position Control, Sampling Methods, Torque Control, Stability, Robot Dynamics, Medical Robotics, Path Planning등의 연구가 이루어지고 있으며, KIST는 Motion Control과 Position Control을 포함하여 Springs(Mechanical), Manipulator Dynamics, Dexterous Manipulators, Force Control의 키워드에 관련된 연구가 이루어지고 있다. Seoul Nat. Univ.의 경우 Mobile Robots와 Motion Control, Robot Vision을 포함하여 Legged Locomotion, Wheels, Optimization 등의 키워드와 관련된 연구가 진행되고 있다. Hanyang Univ.의 경우 Mobile Robots, Motion Control, Robot Vision을 포함하여 SLAM(Robots)의 키워드와 관련된 연구가 진행되고 있다. 또한 POSTECH의 경우 SLAM(Robots)의 키워드에 관련된 연구가 진행되고 있음을 알 수 있다.


    ICRA와 비교해서 IROS에서는 미국의 논문발표가 제일 많으나 기관으로 보면 미국의 MIT가 ICRA에 가장 많은 논문을 발표하고 있는 반면, IROS의 경우 Carnegie Mellon Univ.가 가장 많은 논문을 발표하고 있음을 알 수 있었다.  일본과 한국의 논문들은 IROS에서 좀 더 많이 발표되고 있으며, 로봇분야의 신흥강자로 떠오르고 있는 중국의 경우 ICRA에서는 매우 많은 논문을 발표하였으나, IROS에서는 오히려 일본이나 한국보다 논문 발표 수에서 적은 것을 알 수 있다.


    끝으로 아직까지 많은 로봇 연구자들이 ICRA에 발표된 논문들을 IROS의 논문들에 비하여 질적으로 우위에 있다고 인식하고 있다는 점은 공유할 필요가 있다. 객관적인 자료나 데이터로 증명을 하기는 어려우나 실제로 ICRA에는 많은 논문을 발표한 Vijay Kumar같은 세계적인 연구자들이 IROS에는 전혀 논문이 없는 것처럼 많은 미국의 연구자들이 반드시 참가해야 하는 학술대회로 ICRA를 꼽고 있는 점은 주목할 만 하다. 오히려 미국의 연구자들은 ICRA에서 파생되어 나온 automation전문 학술대회인 IEEE CASE (IEEE Conference on Automation Science and Engineering)를 ICRA의 companion 학술대회로 인식하고 있다. 반면에, 일본의 연구자들은 자국에서 시작된 IROS를 매우 중요하게 생각하고 많은 논문을 발표하고 있는 점은 인상적이다.


     

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    전체댓글18

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    |2017.02.21
    네트워킹 해석으로 트렌트를 쉽게 볼수 있었습니다.
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    |2017.02.20
    정말 자료 정리가 정말 대단하십니다. ^^
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    |2017.02.20
    좋은 내용 감사합니다.
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    |2016.12.29
    각 분야의 유기적 관계도 알 수 있었던 것 같아 더욱 감사합니다.
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    |2016.12.23
    로봇/제어분야의 경향을 한눈에 볼 수 있어 넘 좋네요, 더욱 발전하시길 응원합니다.
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    |2016.12.21
    전공과는 다른 분야이지만 좋은 자료 감사합니다. 많은 것을 보고 배운것 같습니다.
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    |2016.12.15
    오랫만에 방문했는데 좋은 정보가 많네요... 방문 빈도를 높이도록 하겠습니다.
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    |2016.12.14
    대학원 진학을 앞두고 좋은 자료를 얻어갑니다. 감사합니다.
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    |2016.12.14
    좋은 자료 공유 감사합니다.
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    |2016.12.14
    냉동공조 자동제어 연구자로써 최근 트렌드를 읽을수 있는 자료네요. 감사합니다.
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    |2016.05.02
    다양한 시각화 툴을 통해 분석한 IROS 통계자료, 그리고 이전에 올려주신 ICRA 통계자료들이 아주 좋습니다. 개인적으로는 IIT 가 주요하게 다루어 져서 고무적이었는데, 제가 내부적으로 알고 있는 공동 연구 연계의 흐름들(IIT-DLR-MUC 등)이 잘 나타나 있어서 놀랐습니다. 기사를 보면서 올해까지의 제가 공저한 논문들을 정리해보니, 순위가 중요하지는 않겠지만 연구자들의 논문 발표 순위 목록에 들려면 더욱 분발해야겠다는 생각이 듭니다.
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    |2016.05.02
    논문자료만을 보면서 분석일 하기 때문에 세부사항에 대해서는 맞는지 어떤지 의문이 많이 듭니다. 그래서 자문을 받기도 하는데. 한계가 있지요. 이렇게 관련 연구자 분이 알려주시면 매우 많은 도움이 되고 힘이 납니다.
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    |2016.03.15
    스크롤 압박이 상당하지만 많이 읽어주세요.
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    |2016.03.14
    이쪽 분야로 뛰어들고 싶은 분들에게는 분야별 논문이나 연구기관/연구자 까지 상세하게 나와 있으므로 많이 도움이 되겠습니다. 본문에서 언급하신 논문의 질적 문제도 있고 연구자들의 논문의 인용 건수 등으로 주요 논문도 분석해주시면 더욱 알찬 자료가 될 것 같네요. 다른 유망분야도 이러한 분석 자료가 있었으면 좋겠습니다. ps. 혹시 분석결과 이미지의 원본 해상도를 제공하실 수 있으신가요?? 내용이 많은 도표는 확대해도 잘 보이지 않네요..
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    |2016.03.14
    좋은 의견입니다. 질적부분과 논문의 인용건수도 파악해야 하는데.. 사실 너무 시간이 걸리고 전문가적인 견해가 없으면 어려운 작업입니다. 앞으로 더 나아질수 있는 방향이 될거 같습니다. 다른분야도 진행하고 있습니다. 혹시 추천분야나 학술대회가 있으면 알려주세요. 필요한 이미지 번호와 도표를 알려주시면 수정해 놓도록 하겠습니다.
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    |2016.03.09
    센터에서 많은 노력을 기울여 만든 자료입니다. 로봇 분야의 발전에 조금이나마 도움이 되기를 기원합니다.
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    |2016.03.09
    연구 트렌드를 읽을수 있는 자료 감사합니다.
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