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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)

    • 문상우(Sangwoo Moon)
      통신을 고려한 멀티로봇 시스템의 정보획득
      문상우(Sangwoo Moon)(University of Colorado Boulder)
      이메일:sangwoo.moon at colorado.edu
      1905 4 0

    1. 본인의 연구에 대해서 간단한 소개를 부탁 드립니다.

    - 11명의 선수들이 유기적으로 협동하는 스포츠인 축구를 생각해 봅시다. 축구를 하다 보면 넓은 필드를 혼자서 제대로 파악하기 어려운 경우가 많아요. 때문에 각 선수들은 서로 ‘콜 플레이’를 하며 다른 선수를 통해서 전체적으로 어떤 상황인지를 인지합니다. 로봇이 축구에서 골을 넣어 경기에서 승리하는 것을 하나의 ‘미션’으로 두고 11개의 로봇들이 미션을 달성해야 하는 공통 과업을 가지고 있다 생각해 봅시다. 개별 로봇은 축구를 하는 선수와 같이 혼자서 모든 것을 알고 플레이를 할 수 없는 존재이지요. 결국 ‘콜 플레이’와 같은 통신 수단으로 다른 로봇들과 서로 정보를 공유해야 합니다.
     


    그런데 다른 선수를 부르거나 지시를 내릴 때 큰 소리로 하지 못한다면 어떻게 될까요. 응원 함성이나 방해 요인 때문에 서로 의견을 교환하는 데 어려움이 있을 수 있습니다. 마찬가지로 로봇 간의 통신에도 통신 출력에 한계가 있거나 신호가 전파될 때 지형지물 등으로 인하여 통신 장애가 발생하는 상황이 존재합니다. 다른 로봇들의 도움을 받아서 임무 환경이 어떤 상황인가를 알아야 하고 자신이 가진 새로운 정보를 다른 로봇들에게 알려야 할 경우를 생각하면 통신은 멀티로봇 시스템에서 매우 중요한 요소입니다.


    위의 예시와 같이 불완전한 통신 환경에서 로봇들 간의 원활한 통신을 유지하고 효율적으로 정보를 획득하는 방법을 고안하는 것이 제 연구 테마입니다. 첫 번째 문제는 정확한 통신 모델을 설정하는 것입니다. 통신 모델이 실제와 정확하지 않다면 현실적인 결과를 얻기 어렵겠지요. 두 번째 문제는 통신과 센서를 동시에 고려한 로봇의 유틸리티(utility)를 설정하는 것입니다. 세 번째 문제는 통신이 끊긴 환경에서도 유틸리티의 최적화를 찾는 것입니다.

    제 연구에서는 통신 데이터를 하나의 패킷(packet)으로 보고, 이 패킷이 전달이 되었는지를 여부를 확률 분포를 통해 정의하고 있습니다. 통신 교류에서 정보는 로봇의 뮤추얼 정보(mutual information)입니다. 통신 환경이 고려되면, 정보 획득은 예측될 값으로 확률 분포는 비선형(nonlinear), 비가우시안(non-Gaussian)을 따르게 됩니다. 기존 연구에서는 이 문제를 단순한 통신 모델로 생각하여 선형이나 가우시안 모델로 근사시켜 해결했습니다. 이렇게 되면 실제 결과와 매우 상이한 결과를 얻게 됩니다. 때문에 저는 통신을 고려한 정보가 어떻게 되는지를 식으로 도출한 후에 파티클 방법(particle method)을 제시했습니다. 이 방법을 사용하면 수치적으로 정보 연산이 가능합니다.


    불완전한 통신 때문에 전역해(globally optimal solution)를 구하는 것은 어렵기에 로컬 문제로 새로 만들고 분산식 방법을 통해 최적화 문제를 풀어야 합니다. 뮤추얼 정보를 기반으로 한 전역 유틸리티(global utility)를 설정하고, 여기서 한계 기여(marginal contribution)와 이기적 기여(selfish contribution)를 이용하여 여러 타입의 로컬 유틸리티를 제시했습니다. 다른 로봇의 의사를 다루는 데 있어 계층(hierarchy)을 이용하여 풀 수 있게 하거나, 게임이론을 응용하여 통신이 가능한 로봇들 간의 임무 합의(consensus)를 하거나, 통신이 끊긴 로봇들의 의사를 각자 예측하여 계산하는 방법을 제시했습니다. 이렇게 설계한 유틸리티와 제시한 다른 로봇들의 의사 관리법을 실제 환경에서 전역해 성능과 대비하여 얼마나 의미있는 성능을 보이는지 평가했습니다.



    2. 최근에 Mars/Interplanetary Swarm Design and Evaluation Framework (MISDEF)를 진행중인것으로 압니다. 어떤 연구인지 소개를 부탁드립니다.

    MISDEF는 미항공우주국 제트추진연구소(NASA JPL)의 주관으로 수행 중인 산학협력프로젝트입니다. NASA에서는 달이나 화성, 심우주 탐사를 위한 멀티 로봇 시스템을 사용할 계획힙니다. 로봇은 탐사 로버(rover) 뿐 아니라 행성 주위를 공전하며 중계기 역할을 하는 군집 위성도 포함됩니다. 프로젝트의 목적은 군집 위성들과 화성에 설치된 기지국, 그리고 탐사 로버들 간의 유기적인 통신을 통한 효율적인 임무 관리 및 정보 취득을 할 수 있는 시스템을 연구하는 것 입니다.


    이 프로젝트에서는 화성을 임무 환경으로 설정하여 진행 중에 있습니다. 화성은 대기가 있어서 드론을 띄우고 운용할 수 있습니다. 화성에서 운용될 드론은 탐사 로버의 눈이 되어 미리 지형을 파악하여 이 정보를 탐사 로버에 제공해 주게 됩니다. 실제로 최근에 화성탐사선인 ‘마스2020(MARS2020)’을 발사했을 때 탐사 로버인 ‘피저비어런스(perseverance)’에 ‘인제뉴이티(ingenuity)’라는 소형 드론을 탑재했습니다. 실제로 운용에 문제가 없다고 검증이 되면 여러 대의 대형 드론을 화성에 보낼 계획에 있습니다.


    여러 대의 드론과 탐사 로버를 운용할 때 통신의 제약을 무시할 수 없습니다. 탐사 로버나 기지국 주변에 산재해 있을 탐사 지점이 통신 반경을 뛰어 넘을 정도로 멀리 있다면 여러 대의 탐사 로버를 투입하여 일부는 탐사 임무를 하고 나머지는 통신 중계기(relay)의 역할을 해야 겠지요. 멀티 드론의 통신 환경을 고려한 경로 계획(path planning)과 임무 할당(task allocation)을 위하여 제가 연구한 기법을 사용하고 있습니다. 본 기법의 장점은 적용한 기법은 따로 임무 할당 기법을 사용할 필요 없이 통신 환경을 고려하면서 각 드론들이 알아서 임무를 선택하여 멀티 드론 전체의 목표를 달성할 수 있습니다.

    화성에서 멀티 로봇을 운용하는 것은 전파를 주고받아 1회 교신하는 데에만 20여분이나 걸리기 때문에 실시간으로 지구의 지상국에서 운용하기가 매우 어렵습니다. 지상국의 개입 없이 미리 알고리즘을 프로그래밍 하여 로봇들의 자발적인 상황 인지와 임무 수행이 무엇보다 중요합니다. 효율성을 찾는 것은 항상 어려운 문제임에도 최대치의 값을 찾는 로봇들을 보면 매력적인 연구라고 생각합니다.


    3. KAIST에서 석사를 마치고 공사에서 사관생도들을 가르친 이력도 있고. 연구가 무인기나 통신 등 군 관련 연구가 많이 보이는 거 같습니다. 연구의 방향이나 목표는 무엇인가요?

    - 항공우주공학을 전공으로 연구해 온 저는 학부 때 로봇항공기 대회에 참가한 인연을 가진 이후로 석사와 공사 교수사관을 거치며 무인기와 관련한 연구를 진행해 왔습니다. 지금이야 무인기는 ‘드론’이라는 별칭도 가지고 있고 광범위하게 쓰이고 있어서 많은 사람들에게 친숙하지만, 10년 전만 하더라도 무인기는 군사적인 범위에 국한하여 개발되고 운용된 것 같습니다. 그 당시에 수행중인 과제들도 국방과학연구소가 주관이었기 때문에 자연스럽게 군과 관련한 연구를 많이 하게 된 것 같습니다.

    석사 때부터 박사과정 중인 지금까지 제 연구는 멀티 로봇 시스템으로 계속 이어져 왔고, 특히 멀티 드론을 플랫폼으로 정하여 연구를 해 왔지만 굳이 멀티 드론에 국한시켜 제 연구를 적용하고 싶지는 않습니다. 그리고 군 관련 연구라고 생각하고 싶지도 않고요. 제가 수행했던 과제들 중에는 재난 지역에서 효율적으로 멀티 로봇들을 투입하여 운용하는 게 있었습니다. 여기서 제 연구의 파이를 어떻게 키울 수 있을지 판단하는 계기가 되었습니다. 도주하는 범죄자를 추적하거나, RFID를 지닌 야생동물들의 위치를 추적하는 임무, 여러 대의 무인 트럭들의 운송 임무에 제 연구는 효율적으로 적용이 가능하다고 생각합니다.

    궁극적인 제 연구의 목표는 완전히 자율적인 복수 로봇 시스템의 운용입니다. 운용자(operator)의 개입을 최소화하며 서로 통신을 통해 자율적으로 의사 판단과 데이터를 주고 받으며 임무를 수행하는 것이 되겠네요. 영화 ‘마이너리티 리포트’에서 열 감지 센서를 가진 여러 대의 로봇들이 협력해서 주인공인 존 앤더슨을 찾으려 하는 것처럼 말이죠.


    4. Research and Engineering Center for Unmanned Vehicles (RECUV)에서 주로 하고 있거나 진행중인 연구는 어떤 것들이 있나요?

    - RECUV는 제가 박사과정으로 있는 콜로라도 대학교 무인시스템 연구 센터로, 2020년 기준 교수님 6명, 포닥 5명, 대학원생 42명, 학부생 인턴 18명 소속되어 있고, 행정 일과 하드웨어 세팅, 테스트 파일럿 등을 맡는 테크니션 8명으로 구성되어 있습니다. 저희 연구 센터에서 ‘시그니처’라고 생각하는 연구는 극한 환경에서 무인기를 투입하여 실시간으로 정확한 기상 예측 데이터를 얻는 것입니다. 무인기에 습도, 온도와 기압을 측정하는 센서를 달아 사람을 투입하기에는 위험한 환경에 투입하여 데이터를 취득한다면 현재 기상 상황이 어떠한지를 실시간으로 알 수 있습니다.



    센터에서는 토네이도 환경이나 북극과 같은 극지 환경에 무인기를 투입하여 기상 데이터 획득 연구를 활발하게 수행 중입니다. 토네이도는 미국에서 무시할 수 없는 재난으로 1년 중 절반 이상의 기간 동안 빈번히 나타나고 있으며 상당한 인명과 재난 피해를 안겨주고 있습니다. 놀라운 점은 현재 토네이도 예보 중에 25%가 오보라고 합니다. 사용하는 관측 장비의 낮은 정확성은 주요 원인들 중 하나입니다. 멀티 무인기를 운용하면 예측률을 높일 수 있겟지요. 예측률이 오른다면 조기에 대피경보를 내려 많은 사람들의 생명과 재산을 보호할 수 있을 것입니다.


    * 무인기를 이용한 토네이도 추적 연구 홍보 영상.

    https://youtu.be/Y5HNPpgb-Kk

    지구 온난화로 인한 기후 예측 중 하나로 극지 연구는 필수적인 분야인데, 여기에도 무인기를 이용하여 훨씬 정확한 기상 데이터를 얻을 수 있습니다. 저희 연구 센터에서는 정기적으로 알래스카 북단의 북극권에 가서 무인기를 운용하거나 미국의 토네이도 발생 지역인 텍사스, 오클라호마, 내브라스카 지역에 가서 추적 실험을 합니다. 작년까지 활발히 실험을 해 왔었는데 올해는 코로나로 인하여 스케쥴이 취소가 된 것이 많이 아쉽습니다. 앞으로 코로나가 잠식이 되면 다시 비행실험을 수행할 예정입니다.



    5. 영향을 받은 연구자가 있다면? 또한 어떤 영향을 받으셨는지 궁금합니다.

    - 박사과정 지도교수님 Eric Frew는 제게 연구라는 것이 어떤 것인지를 알려주신 분 입니다. 첫 연구실 미팅에서 교수님께서 지정한 논문을 다같이 리뷰했던 때가 기억에 납니다. 탑 클래스의 저널에 개재되어 훌륭한 내용을 담고 있을 거라 생각하여 각자 긍정적으로 토론을 했습니다. 그런데 교수님은 전혀 아니라며 하나씩 파해치면서 분석하였습니다. ‘좋은 저널에 실린 논문은 좋은 논문이다’라는 선입견을 깨버린 시간이었고 어떻게 논문을 리뷰하는 것인지 배웠습니다. 논문 리뷰와 관련하여 첨언하자면, 논문의 목적을 나타내는 동사(action verb)를 정하고, 논문의 키포인트가 되는 수식과 논문만이 가지는 독창성을 꼽는 것이 중요합니다. 논문을 읽을 때, 이 세 가지를 찾을 수 없다면 좋은 논문이 아니라고 할 수 있습니다. 좋은 논문을 위해 이런 점을 독자로 하여금 쉽게 찾을 수 있게 작성해야 하는 것이겠죠. 그리고 연구는 모래시계의 형태와도 같다는 지도교수님의 비유도 기억나네요. 광범위한 범주의 주제에서 출발하여 구체적이고 정확하게 자신이 풀고자 하는 문제를 설정해야 합니다. 내 연구의 ‘너겟(nugget)’을 표현하는 것이야말로 진정한 연구의 가치가 된다는 지도교수님의 말씀을 가슴 깊이 새기고 있습니다.


    6. 연구활동 하시면서 평소 느끼신 점 또는 자부심, 보람

    - 연구라는 것이 어떨 때는 잘 되다가도 어떤 시점에 와서는 정말 잘 안 되는 경우가 많은 것 같습니다. 잘 안 풀리는 시기가 있다는 것을 당연하다고인지하고 뚝심있게 해 나가는 것이 중요하다고 봅니다. 연구가 잘 안 된다는 것은 그 연구가 안 좋다는 것이 아니라 연구의 완성을 위한 인고의 시간이기에 필요한 시간이라고 생각합니다. 서로 협동을 하며 맡은 역할을 수행하는 로봇들을 보고 있으면 서로 살아 숨쉬는 유기체처럼 움직이는 것만 같아 가끔씩은 놀라기도 합니다. 로봇들의 부모님이 된 것 같은 기분도 들고, 그런 로봇들이 시행착오를 겪으며 해 내는 모습에서 ‘이게 걸음마를 떼려 하는 아이를 바라보는 부모님의 마음이겠구나’ 하는 생각도 듭니다. 기존 연구를 탐독하고 비슷한 주제를 가진 이들과 학회나 세미나를 통해서 교류하며 자신의 연구가 얼마나 값진지, 어떤 부분이 보완되어야 할 것인지 알아가는 것도 중요한 가치라고 봅니다. 제가 한 연구가 저널과 학회에 발표 되어 다른 연구자 분들께서 관심을 가지고 연락을 주는 점에서 내 연구가 결코 의미 없는 것은 아니구나, 이렇게 로봇 분야에 기여를 하고 있구나 생각하며 자부심과 보람을 느낍니다.



    7. 이 분야로 진학(사업) 하려는 후배들에게 조언을 해 주신다면?

    - 앞으로 각광 받을 인공지능과 로봇 분야에 많은 후배님들이 관심을 가지고 연구 중이라고 들었습니다. 우선, 수학을 배우는 것에 게을리 하지 말라고 조언하고 싶습니다. 특히 해석학과 선형대수학은 로봇을 전공하는 사람에게 중요한 과목이라고 생각합니다. 로봇 시스템에서 나타나는 오묘할 수 있을 현상들을 수학적 지식으로 간단하고 명료하게 나타낼 수 있기 때문입니다. 로봇과 제어를 연구하고 있는 전세계의 사람들과 수학을 통해 효율적으로 소통할 수 있습니다. 프로그래밍 언어나 실험 장비와 같이 새로운 ‘툴’을 배우는 것에 두려워하지않기를 바라겠습니다. 최근에 로봇 분야에서 파이썬(Python)과 ROS는 필수적으로 배워야 할 스킬로 자리잡고 있습니다. 머신 러닝을 배운다면 텐서플로우(TensorFlow)를 이용하고 능숙하게 다룰 줄 알아야겠지요. 라즈베리파이(Raspberry Pi)나 오드로이드(Odroid), 비글본(Beaglebone)과 같은 임베디드 시스템 또한 모바일 로봇을 다룬다면 꼭 배워야 할 기술입니다.

    마지막으로 다른 이들과 협력하고 토론하며 자신의 연구지식을 다지는 습관을 가지길 바라겠습니다. 본인 스스로 자각하여 의식적으로 세미나나 학회에서 다른 사람들과 교류하며 협업하는 기회를 가지길 바라겠습니다. 로보틱스는 다른 학문과는 다르게 서로 연결점이 없어 보이는 연구 분야들이 융합하는 특성을 지니고 있습니다. 다른 이들의 연구 분야가 자신이 하는 분야와 비슷하지 않더라도 관심을 가지고 토론을 하다 보면 전혀 예상치 못한 시너지를 얻곤 합니다.



    8. 앞으로 진행할 연구 방향이나 목표가 있으시다면?

    - 멀티 로봇 시스템은 임무 수행에 대한 강인성과 싱글 로봇 시스템에 비해 높은 임무 달성률을 보이기 때문에 경쟁력있는 솔루션이라고 생각합니다. 멀티 로봇 시스템을 운용하는데 있어서 필수적인 요소인 통신을 고려한 제 연구를 계속 발전시켜 진행 중인 화성 탐사 로봇 뿐 아니라 다양한 분야의 시스템에 적용하고자 합니다.


    *. 문상우 연구원의 최근(대표)논문

    - Sangwoo Moon and Eric W. Frew, “Distributed Optimization of Nonlinear, Non-Gaussian, Communication-Aware Information using Particle Methods,” IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), pp. 2493-2499, Paris, France, May 2020.

    - Sangwoo Moon and Eric W. Frew, “Communication-aware Mutual Information Measure for Distributed Autonomous Robotic Information Gathering,” IEEE Robotics and Automation Letters, issue 4, vol 4, pp. 3137-3144, Oct 2019.

    - Sangwoo Moon and Eric W. Frew, “A Communication-aware Information Measure for Cooperative Information Gathering by Robotic Sensor Networks,” American Control Conference (ACC), pp. 4701-4708, Philadelphia, PA, July 2019.

    - Sangwoo Moon, Vinod Ramaswamy, Eric W. Frew, and Nisar R Ahmed, “Co-optimization of communication, sensing, and computation for information gathering using cloud computing,” 2017 IEEE Conference on Control Technology and Applications (CCTA), pp. 1861–1867, Honolulu, HI, Aug 2017.

    - Vinod Ramaswamy, Sangwoo Moon, Eric W. Frew, and Nisar R. Ahmed. “Mutual Information based communication aware path planning: A game theoretic perspective,” 2016 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), pp. 1823–1828, Daejeon, South Korea, Oct 2016.
     

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