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    제목 ICRA 2016 참관기(IEEE International Conference on Robotics and Automation)
    작성자 구성용
    작성일 2016-06-03 오후 2:54:33



    로봇 자동화 분야에서 최고 권위를 자랑하는 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA2016) 학술대회가 2016년 5월 16일부터 20일까지 5일간 스웨덴 스톡홀름 중심부에 있는 Stockholm Waterfront Congress Center에서 열렸다.



    ICRA 학회의 수준은 h-5 index(최근 5년간 발표된 논문의 평균 피인용 지수)를 보면 한눈에 알 수 있다. 구글 스콜라에서 로보틱스 분야의 학회와 저널을 총망라한 h5-index 지수를 살펴보면, ICRA 학회가 h5-index 64로 가장 파급력이 높은 논문들이 발표됨을 알 수 있다. 이는 로봇 분야에서 SCI급 최고 저널이라고 하는 IJRR (h-index 57, 2위), T-RO (h-index 52, 3위)보다도 높은 지수이다. 참고로 저널을 제외하고 ICRA 다음으로 h5-index가 높은 학회는 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)로 올해 10월 대전에서 개최된다.



    특히 이번 ICRA 학회는 역대 동학회 중 가장 낮은 34.7%의 채택률을 기록하였다. 2015년 9월 15일까지 2,357편의 논문이 제출되었으며, 그중 4개월간의 peer-review 심사를 통과한 817편의 논문이 선정되었다. 또한, 작년과 비교하여 세션 트랙을 18개에서 3개로 과감하게 줄여서 각 논문이 더 많은 사람에게 발표될 수 있게 하였으며, 참석자들 역시 많은 세션을 옮겨 다니며 찾아 듣지 않아도 되었다. 모든 논문은 3분 스포트라이트와 더불어 40분 대화형 세션으로 두 차례 발표할수 있도록 구성되었다.



    필자는 독일 본 대학교 소속으로 Humanoid robots 세션에서 "Focused Online Visual-Motor Coordination for a Dual-Arm Robot Manipulator”논문을 발표하였다. 3분 스포트라이트는 1,000 이상이 착석할 수 있는 대형 홀에서 발표하였으며, 많은 사람에게 자신의 논문을 노출할 좋은 기회가 되었다. 대부분 청중들의 관심을 유도하기 위해 연구의 핵심 및 차별성을 강조하고 동영상 위주로 발표하였다. 이어지는 대화형 세션은 각 발표자가 42인치 스크린을 사용하여 청중들과 직접 만나서 깊이 있는 설명과 토론을 할 수 있었다. 청중들 역시 스포트라이트 발표에서 관심 있게 보았던 발표자를 직접 찾아가서 만날 수 있는 장소와 시간이 마련되어서 연구자들 간에 연구를 중심으로 한 많은 교류가 이루어질 수 있었다. 아쉬운 점은 대화형 세션장이 비좁아 혼잡했고, 40분의 시간 동안 여러 사람과 토론하기에는 시간이 부족하게 느껴졌다. 이는 그만큼 활발한 교류가 이루어진 학회였다는 반증이었다고도 할 수 있다.



    학회 3일 차에는 시상식이 있었다. 최우수 학회 논문상, 최우수 학생 학회 논문상, 최우수 자동화 논문상 등 학회에서 직접 후원하는 세 개의 최우수 논문상과 외부 후원자에서 지원하는 6개 분야 최우수 논문상이 수상 되었다. 한국 연구기관에서 제출된 논문 중에서는 서울대학교 최성준, 이경재, 오성회 저자의 “Robust Learning from Demonstration Using Leveraged Gaussian Processes and Sparse-Constrained Optimization”논문이 최우수 학회 논문상 후보에 올랐으며, 성균관대학교의 한효승, 박준우, Tien Dat Nguzen, 김의겸, Canh Toan Nguzen, Hoa Phung, 최혁렬 저자의 “A Highly Sensitive Dual Mode Tactile and Proximity Sensor Using Carbon Microcoils for Robotic Applications” 논문이 ABB에서 후원하는 최우수 인간로봇상호작용 논문상을 받았다.



    최우수 학회 논문상을 받은 연구는 미국 카네기 멜런 대학교의 A Convex Polynomial Force-Motion Model for Planar Sliding: Identification and Application이다. 이 연구는 물체의 평면 마찰력을 예측하기 위하여 새로운 다항함수 형태의 힘-움직임을 표현하는 모델을 제시하였으며, 로봇이 물체를 최소한으로 밀어보고 마찰력 모델을 예측할 수 있는 효율적인 방법을 고안하였다. 또한, 예측한 모델을 이용하여 로봇이 안정적으로 물체를 밀어서 이동시킬 수 있었다.


     


    최우수 학생 학회 논문상 역시 미국 카네기 멜런 대학교의 “Supersizing Self-supervision: Learning to Grasp from 50K Tries and 700 Robot Hours” 선정되었다. 이 연구는 최근 화두가 되는 딥러닝을 이용한 로봇의 물체 파지를 학습하는 연구로서, 학습 데이터를 로봇 스스로 획득하기 위하여 양팔 로봇이 700시간 동안 50,000번 임의의 파지 행동을 반복한 연구이다. 이렇게 로봇 스스로 획득한 데이터를 통해 Convolutional Neural Network 모델을 over-fitting 없이 학습하였고 새로운 물체를 로봇에게 주었을 때 역시 성공적으로 파지할 수 있었다. 딥러닝의 필수 조건 중 하나는 라벨링 된 빅데이터를 획득하는 것이다. 이 선행 작업은 데이터를 선별하고 가공하는 사람의 노력이 필요한데, 본 연구는 빅데이터를 자동으로 획득하고 라벨링 하는 과정에서 로봇이 플랫폼의 역할을 할 수 있다는 가능성을 보여준 중요한 연구라고 할 수 있다.


    최우수 자동화 논문상은 로봇을 이용한 생산기술에 실질적으로 이바지한 연구에 주는 상이다. 이번에 선정된 미국 툴레인 대학교의 “Beyond Layers: A 3D-Aware Toolpath Algorithm for Fused Filament Fabrication” 논문은 3D 프린터 기술 중 하나인 Fused Filament Fabrication을 위한 툴의 삼차원 이동 경로를 생성하는 연구이다. 기존 3D 프린터는 가장 하단 층부터 상단 층까지 툴이 한 층씩 이동하며 이차원 가공을 반복하는데, 이번 발표된 기술은 물체의 지역적 특징을 고려하여 가장 효율적인 삼차원 툴의 이동 경로를 생성한다. 이를 409개의 임의의 물체에 적용하였을 때, 기존 이차원 누적 경로생성 방법보다 평균적으로 34% 더 짧은 툴의 이동 경로를 생성할 수 있었다. 이는 곧 제품 생산 시간을 단축해서 3D 프린터의 생산 효율성을 증대할 수 있을 것으로 기대된다.


    의료로봇 분야 연구 중에서는 영국 브리스틀 대학교의 “Image-Based Robotic System for Enhanced Minimally Invasive Intra-Articular Fracture Surgeries” 논문이 최우수 논문상을 받았다. 이 논문은 대퇴부 골절 수술을 위한 로봇 보조 시스템을 소개하였는데, 특히 삼차원 시뮬레이션을 이용하여 의사가 골절 부위를 접합하면, 로봇이 실제로 골절부위를 제어하여 정확하게 접합위치를 바로잡을 수 있도록 하였다. 이 기술을 통해서 수술 시간 단축 및 안전성을 높이는 효과를 기대할 수 있다.   


    로봇 물체 조작 분야에서는 미국 워싱턴 대학교와 버클리 대학교의 “Optimal Control with Learned Local Models: Application to Dexterous Manipulation” 논문이 수상하였다. 이 논문은 24자유도를 가지는 로봇손이 파지한 임의의 물체를 자유자재로 돌리는 움직임을 생성하기 위하여 적은 데이터만으로 효율적으로 학습하는 방법을 소개하였다. 특히 본 논문에서 제시한 모델을 통한 강화학습 방법은 100차원의 상태 공간까지 확장 가능하며 이는 기존의 방법들보다 더욱 복잡하고 다양한 작업에 적용이 가능한 학습방법이다.


    로봇 비전 분야에서는 미국 텍사스 오스틴 대학교, 칼텍, 인디아나 대학교에서 공동으로 수행한 “Multi-Type Activity Recognition in Robot-Centric Scenarios” 논문이 수상하였다. 이 논문은 사람의 다양한 행동인식을 위하여 Relation History Image라는 새로운 피처를 소개하였다. 이 피처의 우수성은 6개의 서로 다른 행동인식 데이터 세트에 적용하여 각 데이터 세트에 특화된 기존 연구들보다도 더 좋은 성능을 보였다는 점이다. 특히 학습 없이 분석적으로 설계된 피처가 일반적인 데이터 세트에서 좋은 성능을 내는 특징은 다양한 상황에 빠르게 적응해야 하는 로봇 응용기술에서 아주 중요한 기술이라고 평가할 수 있다.


    마지막으로 앞서 소개한 인간로봇상호작용 분야에서 최우수 논문상은 성균관대학교에서 발표한 A Highly Sensitive Dual Mode Tactile Proximity Sensor Using Carbon Microcoils for Robotic Applications이 수상하였다. 이 논문은 새로운 접근/촉각 겸용 센서를 소개하고 있는데, 이 센서는 15cm 거리에서 접근하는 물체와 접촉 후 압력을 동시에 측정할 수 있다. 특히 Flexible Printed Circuit board (FPCB)에 센서가 장착되어 있어서 다양한 로봇의 외형에 부착할 수 있다. 또한, 기존의 접근/촉각 센서보다 소형으로 제작될 수 있어서 더욱 정밀한 단위로 로봇 표면 촉각센서를 구현할 수 있다.  

    논문 발표 외에도 워크숍 및 튜토리얼, 전시회 및 4개의 로봇대회가 동시에 열려서 많은 볼거리를 제공했다. 하지만 이번 전시회는 기존 ICRA나 IROS에 비해 적은 33개 업체가 전시회에 참가해서 아쉬움을 남겼다. 또한, 로봇대회 역시 참가팀 외 관중들이 관전하기에는 장소가 비좁아서 많은 사람이 같이 즐길 수 있는 대회가 되지 못했다.  




    환영행사, 뱅큇, 환송행사는 학회장 안에 마련된 대형 홀에서 열렸다. 음식과 장소는 단출했지만 많은 인원을 수용하기에 부족함이 없는 넓은 공간이었다. 특히 스탠딩으로 이루어진 파티는 세계 각지에서 모인 반가운 친구들과 동료들을 한 자리에서 만날 수 있었으며 서로 인사하고 편하게 교류할 수 있는 만남의 장소였다.



    매번 국제학회 참석 후 많은 것을 배우고 느낀다. 이번 ICRA 학회는 최근 인공지능 기술의 발달과 무관치 않게 하드웨어보다는 소프트웨어 관련 연구들이 주를 이루었으며 기계학습 특히 딥러닝을 응용한 로봇 기술들이 더는 새롭지 않을 정도로 많이 발표되었다. 하지만, 아직도 로봇지능을 위한 문제는 일반적인 인공지능 방법으로는 풀지 못하는 것이 많이 있으며, 그 격차를 줄이기 위한 연구가 로봇 분야에서 주목을 받고 있다. 따라서 인공지능 연구가 발전함과 더불어 로봇 하드웨어에 대한 이해 그리고 그 특징을 고려하는 지능연구가 로봇학계에서는 더욱 중요해질 거로 생각한다. 앞서 소개한 최우수 논문상을 받은 연구들을 다시 한 번 살펴보면, 단순하게 말해서 하드웨어 연구 한 편, 소프트웨어 연구 한편, 나머지는 융합연구라는 사실을 알 수 있다. 이러한 하드웨어와 소프트웨어가 융합된 연구는 개인 또는 한 연구실 단독으로는 수행하기 어렵다. 로봇연구에서 다제간 연구협력이 중요하다는 사실은 자명하다. 하지만 지금까지 해왔던 다른 분야의 기술을 시스템 수준에서 통합하는 협력이 아니라, 앞으로는 각 단위 연구 문제 수준에서도 다제간 연구협력이 필요해질 것이라 생각된다. 그런 의미에서 이번 ICRA 학회에서 시도된 3개의 단순화된 세션 트랙 및 대화형 세션, 그리고 모든 연구자가 섞일 수 있는 넓은 행사장에서의 스탠딩 파티는 로봇 연구 협력에서 기술들의 물리적 융합을 넘어서 연구자들의 화학적 융합을 상징하는 것 같았다.

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    전체댓글18

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    |2017.02.22
    좋은 학회정보 감사드립니다.
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    |2017.02.20
    참관기 잘 읽었습니다!!
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    |2016.12.21
    관심이 많이가는 학회인데 감사합니다.
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    |2016.12.21
    논문제출을 하려는 학회인데 감사합니다.
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    |2016.12.21
    좋은 정보 공유 감사합니다.
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    |2016.12.21
    좋은 참관기 감사드립니다.
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    |2016.12.21
    덕분에 많이 배워갑니다. IEEE면 전기전자 쪽에서 주로 참여했을 텐데 기계과 분이 가셔서 좋은 활약 펼치셨네요.
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    |2016.12.19
    깔끔하게 요약해주셨네요. 물체의 형상을 고려해 최적의 툴 이동경로 3D프린팅은 생산성이 생명인 제조업계에서 중요한 기술이 되겠네요.
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    |2016.12.14
    가보지 못한 학술대회라 아쉬웠는데 이 글로 그나마 해소가 되네요 감사합니다.
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    |2016.12.14
    Automation 에 관심이 있었는데 자세한 동향을 확인할 수 있는 시간이어서 좋았습니다. 고맙습니다.
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    |2016.12.14
    좋은 잠관기 잘 읽었습니다, 감사합니다
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    |2016.12.14
    좋은 잠관기 잘 읽었습니다, 감사합니다
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    |2016.12.14
    인상적인 연구가 활발히 이루어지고 있네요. 좋은 참관기 잘 읽었습니다.
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    |2016.12.14
    좋은 논문소개시켜줘서 감사합니다.
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    |2016.08.19
    와우 너무 멋지네요
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    |2016.06.08
    로봇 분야의 최근 연구동향을 확인할 수 있게 해주셔서 감사합니다. 대화형 세션 방식은 괜찮은 방법 같습니다. 포스터 발표는 사실 동영상 지원이 안되어 아쉬운 점이 많았는데 이 방법을 활용하면 좋을 것 같습니다. 물론 조직위에서 많은 준비가 필요하겠지만요.. 그래도 앞으론 멀티 패널이 일렬로 배치된 포스터장에 개별 모니터에서 각자 필요에 따라 프리젠테이션을 할 수 있는 학회 포스터장을 기대해 봅니다.
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    |2016.06.10
    디지털 시대에 학회에서 포스터 발표한다고 화구통 들고 다니는것도 참 이색적이더라고요.. USB 하나 들고 가서 학회장에서 모니터에 연결 시키면 바로 자료가 나오고 동영상도 플레이 가능한 포스터 발표장 만들면 좋을거 같긴 하더라고요. 한학회에서 하기 어려우니 여러 학회가 연결하여 모니터 임대방식으로 하면면 괜찮을거 같은데.요즘 디지털 액자처럼 나오는 제품들이 많아서 그리 어렵지 않을거 같기도 합니다..
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    |2016.06.08
    수상한 논문들 소개해 주셔서 고맙습니다. 용어들이 낯설게 느껴지는 게 많네요. 그래도 알아보고 싶은 마음이 생겨 좋은 거 같습니다.
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