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  • 신진연구자 인터뷰

    신진연구자 인터뷰는 기계공학과 건설공학 분야의 젊은 연구자들의 연구성과를 알리고자 기획되었습니다.
    대상은 박사과정 이상 40세 미만의 연구자로 뚜렷한 연구성과가 있으면 언제든 참여 가능합니다.
    또한 주변에 추천할 만한 연구자가 있으면 추천을 부탁드립니다. (ariass@naver.com)

    • 김영욱( Younguk Kim)
      AI 기법을 활용한 사람의 동작 예측 알고리즘 개발
      김영욱( Younguk Kim)(서울대학교 휴먼캐드연구실)
      이메일:dizzer87 at snu.ac.kr
      632 0 1

      첨부파일  CV_Younguk_kim.pdf

    1. 본인의 연구에 대해서 소개를 부탁 드립니다.

    저는 서울대학교 휴먼캐드 연구실에서 AI 기법을 활용하여 사람의 동작을 예측하는 알고리즘을 개발하였습니다. 최근 제품 설계 분야 및 다양한 분야에서 인간을 고려한 설계 기법들의 중요성이 강조되고 있습니다. 그러나 제품의 설계 변수의 다양성 및 피험자 개개인의 특성의 차이로부터 오는 인간 동작을 예측하는데 어려움이 있어 연구에 난항을 겪고 있습니다. 저는 이를 극복하기 위해 다양한 설계 환경 및 인체 변수가 주어질 때, 인간의 동작을 예측하는 알고리즘을 개발하고자 하였습니다. 특히, 기존 동작 예측 알고리즘에서 문제가 되고 있는, 높은시간 및 계산 용량을 극복하기 위해 AI 기법을 활용한 특성 추출 및 예측 프레임웍을 구축하였으며(Figure 1), 이는 성공적인 결과를 가져왔습니다.


    2. 본인의 최근 논문이나 대표 논문을 기재해 주세요.

    1. Kim, Younguk, et al. "A novel approach to predicting human ingress motion using an artificial neural network." Journal of biomechanics 84 (2019): 27-35.

    2. Kim, Younguk, and Kunwoo Lee. "A novel approach to predict ingress/egress discomfort based on human motion and biomechanical analysis." Applied ergonomics 75 (2019): 263-271.

    3. Kim, Younguk, et al. "Similarities and differences between musculoskeletal simulations of OpenSim and AnyBody modeling system." Journal of Mechanical Science and Technology 32.12 (2018): 6037-6044.


    3. 박사논문으로 “human motion generation 을 AI 기법을 적용” 하셨다고 하셨는데. 어떤 논문인지 소개와 어떻게 활용이 가능한지 궁금합니다.

    기존 최적화 기반의 동작 예측에 대한 방법론은, 전통적인 규칙 기반 기법을 따르며, 인간의 동작에는 특정 몇몇 규칙에 기반해서 생성된다는 가정하에 이에 해당하는 동작을 탐색합니다. 이는 몇몇 연구에서 성공적인 성과를 가져왔지만, 해를 탐색하는 과정에서 많은 시간과 높은 연산 비용을 요구하게 됩니다. 또한, 서로 다른 동작을 생성함에 있어서, 매번 새로운 규칙을 정의해야 하기 때문에, 연구에 어려움이 있었습니다. 제 연구에서는 이를 극복하기 위해 기존의 규칙 기반의 연구가 아닌 데이터 기반의 예측에 대한 방법론을 제안하였습니다. 이와 같은 데이터 기반의 예측 방식은 다수의 데이터를 필요로 합니다. 특히, 최근 계측 기술의 발달로 인해 인간의 동작을 매우 정밀하게 측정할 수 있게 됨에 따라 하나의 데이터의 차원이 매우 높아지게 되었고, 이는 더 큰 데이터베이스를 필요로 하게 되었습니다. 그러나 동작 데이터의 경우, 수집에 있어서 많은 비용과 시간을 요구하여 다수의 데이터베이스를 구축하는데 어려움이 있습니다. 저는 이를 극복하기 위해, 사람의 동작의 주요 특성을 추출하였습니다. 인간의 동작의 높은 차원 중, 이에 대한 대표성을 지닌 특성들을 AI 기법을 활용하여 추출하고, 이를 기반으로 동작을 예측하는 알고리즘을 제안하였습니다. 제안된 방법론은 차량 승차 동작 및 보행 동작을 통해 검증되었으며, 실제 실험 동작과 비교하여 검증되었습니다. (Figure 2) 제안된 방법을 통해 얻어진 결과는 서로 다른 동작임에도 불구하고 모두 기존 연구 방법 대비 높은 정확도를 가져오는 것을 확인할 수 있었습니다.




    4. 앞으로 진행할 연구 방향이나 목표가 있으시다면?

    최근 인간의 동작을 예측하는 방법론을 연구하는 사람들의 대표적인 화두는, 강화 학습을 통한 인간 동작의 예측입니다. 이미 DeepMind 연구팀에서는 단순한 모델에 대한 인간 동작 예측을 강화 학습을 통해 진행한 바가 있으며,(Video 1) 유수의 인공지능 학회에서도 이와 같은 연구 분야에 관심을 가지고 연구 발표가 진행되고 있습니다. 이는 기존의 높은 수준의 데이터를 요구하는 AI의 학습 방식에서 벗어나, 모델이 환경에 적응하고, 이를 바탕으로 자체적으로 본인의 동작을 정의하는 것을 목표로 합니다. 이와 같은 연구들은 현재 높은 수준의 성과를 보이고 있으며, 재미있는 결과가 나올 것으로 예상됩니다. 이와 같은 분야의 연구를 진행하는 것도 흥미로운 결과를 낳을 수 있을 것입니다.

    [Video 1] DeepMind 연구팀의 강화학습을 통한 동작 생성 예시 (출처 : DeepMind youtube)
    동영상 : https://youtu.be/hx_bgoTF7bs​



    또한, 엑소 슈트와 같은 인간과 밀접한 기기를 설계하는 분야에서도, 인간 중심적 제품 및 로봇 설계가 큰 화두가 되고 있습니다. 환경의 변화에 따른 인간의 자연적인 반응 방식을 예측하여, 이를 통해 로봇을 제어하는 알고리즘의 개발은 높은 성과를 가져와 현재 상용화 직전 단계에 놓여있습니다. 이와 같은 분야에 본인의 연구를 접목하여, 인간의 반응 방식에 대한 예측의 정확도를 올린다면, 또한 흥미로운 결과를 가져올 수 있을 것으로 보입니다.


    5. 연구를 같이 진행했던 소속기관 또는 연구소, 지도교수에 대해 소개 부탁 드립니다.

    제가 연구를 진행했던 연구실은 서울대 기계항공공학부의 이건우 교수님 지도하에 있는 휴먼 캐드 연구실입니다. 본 연구실은 인간 제품 설계과 AI에 관련된 다수의 연구를 이미 진행 한 바가 있으며, 이를 활용한 다양한 연구 성과를 배출한 바가 있는 우수한 연구실 입니다. 뿐만 아니라, 최근에는 4차 산업 혁명의 주요 화두 중 하나인 3D 프린터 관련 연구를 활발하게 진행하고 있으며, 다양한 연구 분야의 융합을 선도하는 연구실입니다. 저는 위 연구실 생활을 통해서 기존 저의 연구 분야가 아닌 다양한 연구 분야에서의 경험을 쌓을 수 있었으며, 이는 제 박사 논문의 완성에 큰 도움이 되었습니다. 예를 들어, 영상 압축 및 처리에 대한 학우의 연구발표에서 영감을 얻어 저의 동작 특성 추출 연구를 발전 시킨 바가 있습니다. 이와 같은 경험은 저의 지도 교수님 이신 이건우 교수님의 훌륭한 지도 편달 로부터 비롯되었습니다. 교수님께서 주신 소중한 지도 편달과 믿음으로 인해 부족한 제가 연구 논문을 완성할 수 있었던 것 같습니다.




    6. 이 분야로 진학하려는 후배들에게 조언을 해 주신다면?

    인간의 동작을 예측하는 알고리즘을 개발하는 분야는 생체 역학, AI, 기계 공학을 망라하는 다양한 학문의 융합 분야입니다. 한 명의 연구자로서, 이와 같은 연구 분야를 통해 다양한 분야에 대한 지식을 쌓을 수 있는 기회를 가져 보는 것도 좋은 경험이 될 수 있을 것이라고 생각합니다. 또한 앞으로 위 분야에 도전하시려는 분들은, 융합의 의미를 마음에 새기고 동료 연구자와의 협업을 중시하셔야 한다고 말씀드리고 싶습니다. 기존 전통적인 분야와 다르게, 위 분야는 다양한 학문의 융합으로 구성되기 때문에, 다른 분야의 연구자들과의 의견 교환이 필수적입니다. 따라서 이와 같은 다양한 분야의 사람들과 소통하고, 이를 통해 영감을 얻어 한 단계 본인의 연구를 발전시키는 경험을 쌓는 것이 도움이 될 것입니다.


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    |2019.10.07
    사고로 전신이 마비된 남성이 뇌파로 움직이는 ‘로봇 슈트’의 도움을 받아 걷기에 성공했다는 뉴스를 보면서 관심이 생겼습니다. 프랑스연구팀은 환자의 뇌와 피부 사이에 2개의 기록 장치를 심은 뒤, 여기서 감지한 뇌 신호를 알고리즘 명령들로 만들었다는데 연구자님 연구도 알고리즘이 매우 정교하고 중요한 것 같습니다. 정말 대단하신것 같습니다.
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