로봇이 복잡한 작업을 수행하기 위해서는 대상물체를 정확히 인식하고 효율적인 로봇의 운동 경로를 계획하고 제어하는 것이 중요합니다. 또한 이 과정에서 잔류 진동이 발생할 수 있고 이를 저감할 수 있는 기술 확보가 매우 중요한데요. 이를 위해서는 비전, 조작, 경로 계획, 제어 등의 다양한 연구가 필요합니다.

오늘 인터뷰에서 만나 보실 황면중 교수(서울시립대 기계정보공학과)는 다양한 로봇 시스템에 적용할 수 있는 모션 제어 방법을 연구하고 계십니다. 또한 로봇 모션/제어/매니퓰레이션/비전, 양팔 로봇 협조 제어, 자율주행, 산업용/필드 로봇 등을 연구 중 이신데요. 최근 프랑스 보르도에서 열린 로보컵 2023 ARM 챌린지 결선에서 우승을 차지하셨습니다.​

연구에 대한 자세한 이야기해보도록 하겠습니다.



1. 현재 교수님께서 하고 계시는 주요 연구에 대한 간단한 소개 부탁드립니다.

서울시립대 기계정보공학과에서 로보틱스 연구실(http://robotics.uos.ac.kr)을 운영하고 있습니다. 주로 로봇 모션 계획 및 제어에 기반을 두고, 다양한 응용 분야에서의 로봇 적용을 궁극적인 목표로 하여 연구를 진행하고 있습니다. 그동안은 제조 현장에서의 다양한 작업에 필요한 로봇 매니퓰레이터의 모션 계획을 연구하면서 스플라인 경로 계획, 진동 저감 알고리즘, 특이점 회피 등을 실제 로봇에 적용하였고, 로봇의 정확도를 높이기 위한 캘리브레이션 등을 주로 연구하고 있습니다. 최근에는 로봇 비전과 그리퍼 설계 연구를 진행하면서 물체 인식 및 파지를 포함한 매니퓰레이션 연구를 수행하고 있습니다.





또한 대상 시스템을 고정된 형태의 매니퓰레이터로 제한하지 않고, AMR(Autonomous Mobile Robot)의 자율주행 연구와 모바일 매니퓰레이터의 운동 계획 등으로 확장하면서 활발한 연구를 수행하고 있습니다. AMR의 경우 물류창고 등과 같이 다수의 로봇이 필요한 환경에서 다양한 상황에 대응할 수 있는 경로 계획 방법을 연구하고 있고 실외에서의 자율주행 기술도 연구하고 있습니다.





모바일 매니퓰레이터의 경우 제조 현장 또는 서비스 환경에서 다양한 작업이 가능함을 고려하여 모션 계획과 제어 방법에 대한 연구를 수행하고 있습니다. 로봇의 활용 분야는 무궁무진하지만 저희 연구실은 주로 제조현장에서의 산업용 로봇, 물류 로봇, 그리고 농업용 로봇을 응용 대상으로 하고 있습니다.



2. 로봇 모션 계획 부분이 중요하다고 생각되는데, 왜 중요한지 설명 부탁드리고 실제 제조 현장에서 어떻게 활용될 수 있는지 궁금합니다.

로봇 사용자는 최대한 사람의 언어에 가깝게 작업 지시를 내리고자 하고, 가능하면 로봇 스스로 가장 효율적인 경로로 이동하기를 원합니다. 그러한 일련의 과정의 핵심은 로봇 모션 계획입니다. 로봇 모션은 작업 레벨, 직교좌표 경로 레벨, 관절좌표 경로 레벨, 액츄에이터 제어 레벨까지를 광범위하게 포함하는 것으로 각 과정에서 역기구학 해석, 경로계획보간, 최적화 등의 세부 연구가 필요한 부분입니다. 최근에는 다수의 로봇들이 협업하는 군집 제어에 대한 연구가 진행되면서 로봇 모션 관점에서도 작업 할당, 작업 계획 등에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있습니다. 특히나 동일한 작업에 대해 움직이는 경로와 속도 등에 따라 작업 시간이 달라질 수 있고, 이 과정에서 진동 등의 문제가 발생하면 이를 회피해야 하기 때문에 로봇 성능에 가장 큰 영향을 주는 기술입니다. 단순한 pick&place를 넘어서서 다양한 작업에 로봇이 활용될수록 로봇 모션의 중요성은 더욱 커지게 됩니다.





최근에 한국로봇융합연구원과 공동연구를 진행하면서 신발 제조 공정에서의 로봇 자동화에 필요한 로봇 모션 연구를 수행하였습니다. 수작업 공정 중에 가장 힘든 부분이 사람이 직접 접착제를 도포하여 갑피와 밑창을 접착시키는 공정이었습니다. 이를 자동화하기 위해서는 신발의 곡면 형상을 잘 인식하고 로봇이 접착 부위에 사람 손처럼 균일하게 접착제를 도포하는 기술이 필요했습니다. 그동안 같이 연구했던 스플라인 경로 계획 방법을 적용하면서 보완작업을 하였고, 그 결과 복잡한 3차원 형상의 제품에 대해서도 균일하게 접착제를 도포할 수 있는 연구 성과를 도출하였습니다.



3. 로봇의 잔류 진동이 발생하는데 저감 할 수 있는 기술 확보가 매우 중요하다고 하는데요. 왜 중요한지 설명 부탁드리고 어떠한 방법으로 해결하셨는지 설명 부탁드립니다.

로봇에서 진동이 발생하는 요인은 여러 가지이며, 따라서 이를 해결하기 위한 진동 저감 기술도 설계 단계에서 접근하는 법, 제어 알고리즘 적용을 통해 해결하는 방법 등 다양한 솔루션이 존재합니다. 로봇이 동작을 완료한 직후에 발생하는 잔류 진동은 해당 진동이 상쇄될 때 까지 부가적인 안정화 시간이 필요하기 때문에 생산성에 영향을 주는 요소입니다. 다만 이러한 현상은 실제 로봇의 작업물의 형태나 구동 환경에 따라 크게 달라지는 부분이기 때문에, 설계 단계나 제어 알고리즘으로 해결이 쉽지 않은 경우도 많습니다.





저희 연구실에서는 로봇이 움직이는 모션 프로파일에 따라 진동 발생에 영샹을 줄 수 있다는 사실을 바탕으로 산업용 로봇에 적용 가능한 진동 저감 모션 프로파일에 대한 연구를 수행하고 있습니다. 로봇 메커니즘 설계 변경이나 액츄에이터 제어기의 변경 없이 적용 가능하고, 또한 기존에 널리 알려진 입력 성형 기법(Input Shaping Technique)의 단점을 보완할 수 있는 방법이라는 특징이 있습니다.





로봇 모션과 진동의 발생 원인을 분석하면서 입력 모션의 저크(Jerk)의 발생시점이 로봇을 가진하는 효과를 준다는 사실로부터, 저크의 발생 시점을 조절함으로써 잔류진동을 상쇄시킬 수 있음을 실험적으로 보였습니다. 이는 기존의 산업용 로봇에 주로 사용하는 사다리꼴 속도 프로파일을 그대로 활용할 수 있다는 부분에서 활용도가 높은 방법입니다.



4. 산업용 로봇 뿐만 아니라 농업용 로봇 관련 연구도 수행하시는데, 특히 과수 수확용 적응형 그리퍼 연구도 진행 중 이신데요. 농촌의 일손 부족 문제를 해결하고 생산 능률도 사람보다 높은 수확 효율을 보일 것 같습니다. 농촌에서의 로봇시스템은 반드시 필요할 것 같은데요. 현재 농업용 로봇의 연구가 어느정도 진행되고 있으며, 교수님께서 진행 중인 그리퍼 연구에 대해서도 듣고 싶습니다.

농업의 중요성 대비 농촌의 일손 부족 문제가 오래전부터 중요한 문제로 인식되고 있습니다. 그에 따라 수확 등에 로봇을 적용하고자 하는 연구가 전세계적으로 진행되고 있으며, 국내에서도 활발히 진행되고 있습니다. 특히 스마트팜이라는 개념이 도입되면서 시설농업에서는 수확 뿐만 아니라 재배 단계에서의 모니터링 등을 포함한 전주기 자동화에 대한 연구와 필요한 요소기술 들에 대한 연구가 많이 진행되었습니다. 또한 노지 환경에서의 로봇 적용을 위한 연구도 진행되고 있고, 특히 자율주행 기술을 접목하여 자율주행 트랙터, 자율주행 방제기 등도 상용화 단계에 근접해 있습니다. 수확용 로봇으로 한정해보면 과수 인식, 로봇의 운동 계획, 실제 수확 작업을 위한 그리퍼 등이 중요한 요소입니다.





저희는 전남대학교 손형일 교수님과 공동연구를 진행하면서 전남대에서 보유하고 있는 농업용 로봇 관련 요소 기술에 대해 빠르게 학습할 수 있었고, 다양한 그리퍼를 공동 개발하고 있습니다. 수확 대상이 되는 과수나 채소류의 형상이 비정형이고, 손상이 가면 되지 않으므로 그리퍼는 소프트한 특성을 가지면서 수확 작업이 가지 절단까지 포함하므로 그리퍼 메커니즘의 요구사항이 다양했습니다. 빠른 작업을 위해 최대한 단순한 구동 메커니즘을 가지면서 과수 손상이 최소화 하는 메커니즘 설계에 집중하였고, 현재는 소프트 그리퍼, 자석 기어 등을 활용한 그리퍼, 바구니형 그리퍼 등과 줄기 절단 메커니즘에 대한 연구를 진행하고 있습니다.



5. 교수님께서 연구할 때 가장 염두에 두시는 부분은 어떤 부분일까요?

연구를 진행함에 있어서 쉬운 부분은 하나도 없었던 것 같습니다. 다만 서로 머리를 맞대고 집중하다보면 실마리를 찾을 수 있고 재미도 느낄 수 있는 것이 연구의 매력인 듯 합니다. 제가 크게 집중하는 부분은 크게 2가지 인데 문제정의 부분과 연구 진행하는 과정에서의 팀워크입니다. 연구 진행 이전 또는 진행 중에는 전공수업이나 관련논문 리뷰를 통해 필요한 이론이나 기술에 대한 지식들을 많이 확보하게 됩니다. 하지만, 우리가 연구를 수행하는 과정에서는 어떠한 지식을 활용해야 하는지 접목시키기가 쉽지 않은데 저는 그 원인을 정확한 문제정의가 되어 있지 않기 때문이라고 생각합니다. 우리가 해결해야 하는 문제의 핵심을 찾아야 해결 방법을 찾을 수 있기 때문에 문제의 핵심을 찾는 크고 작은 문제정의 과정에 집중을 하는 편입니다. 다양한 분석이 필요하고, 우리 연구팀이 아닌 다른 전문가나 로봇 사용자들의 의견도 들어봐야 합니다. 우리가 모르는 환경이라면 직접 방문해서 새로운 정보도 수집해야 합니다. 이 과정에 시간이 많이 소요되기도 하지만, 문제가 구체적으로 정의되면 그 다음 해결과정은 비교적 수월했던 것 같습니다. 이 과정은 혼자서 할 수 없기 때문에 제 학생들에게도 팀워크를 많이 강조합니다. 계획 수립, 역할 분담, 리스크 관리 등 여러 요소에 대한 경험을 강조하고 특히 계획 수립 부분에 많은 시간을 투자합니다. 팀 내에서 크고 작은 역할을 수행하면서 학생들의 연구 역량이 높아지는 것이 같이 수행하는 프로젝트에도 잘 반영되는 것 같습니다.



6. 교수님께서 특별히 대학원생들과 전공 수업 및 프로젝트를 통한 다양한 대회 참가를 하시고 계시는데요. 최근 로보컵 2023 ARM 챌린지 결선 진출까지 학생들에게 더 많은 경험을 주시려고 노력하시고 계신 것 같습니다. 가장 기억에 일과 경기하면서 난제들을 어떻게 해결하셨는지 그 일화를 듣고 싶습니다.

RoboCup은 1997년 시작된 대표적인 국제 로봇 경진대회로 로봇 축구를 비롯하여 재난 구조, 시뮬레이션, 자동화 등 다양한 부문에서 실력을 겨루는 대회입니다. 여러 부문 중 ARM Challenge 는 Autonomous Robot Manipulation 의 약자로 테이블 위에 펼쳐진 여러 물체들을 카메라로 인식하여 구분하고 정해진 규칙에 따라 로봇이 각 물건을 집고 옮겨서 분류하는 대회입니다. 이 대회는 MATLAB 이라는 공학용 소프트웨어를 공급하는 MathWorks 사가 후원하는 대회로 예선은 MathWorks에서 제공한 시뮬레이션 환경에서 알고리즘을 구현하는 것이었습니다.





이번에 프랑스에서 열린 본선 경기는 원래 실제 로봇을 구동하며 물체를 분류하는 작업을 목표로 진행 될 예정이였으나, 대회 당일 로봇의 고장으로 미션이 변경되었습니다. 변경된 미션은 두 파트로 이루어졌는데, 첫 번째 파트는 RGB-D 카메라로 촬영한 실제 데이터의 물체 검출, 색상 검출, 6자유도 자세추정을 진행해야 했습니다. 그리고 두 번째 파트는 시뮬레이션 환경에서 랜덤하게 배치된 다양한 색상의 can, bottle, pouch에 대해 분류하는 작업을 하고 추가적인 특정 작업을 완료해야 했습니다. 사실 두 번째 파트는 대회에 참여하기 위한 예선전에서 진행한 부분이라 큰 어려움이 없었지만 첫 번째 파트는 본선 기간 내에 처음부터 준비해야 했기 때문에 주어진 기간 내에 해내기 어려웠습니다. 그래도 학생들 간에 빠르게 역할 분담을 진행하고 모두가 맡은 역할에 최선을 다 해주었기 때문에 정해진 기간 내에 해낼 수 있었습니다.





저희 연구실은 로보틱스를 공부하는 연구실이다 보니 변환행렬을 통해 3차원 데이터를 자유자재로 잘 다룰 수 있다는 장점이 있었는데, 이 장점이 첫 번째 파트에서 다른 팀보다 월등히 높은 점수를 얻는 데 큰 도움이 되었다고 생각합니다.



7. 학생들의 연구 경험을 위해 참가하시는 다양한 대회 중에 자율주행로봇레이스 대회라는 것을 보았습니다. 대회 이름이 흥미로운데 구체적으로 어떤 대회인지 궁금합니다.

자율주행로봇레이스 대회는 2021년에 처음 시작한 대회로 자율주행 로봇플랫폼들이 차선 변경, 추월 등 다양한 주행 상황에서 경주를 펼치는 국내 유일의 자율주행차량 동시 출발 레이싱 대회입니다. 학부생들이 참여하는 대회로 현재는 국내 8개 정도 대학이 참여하고 있습니다.





실제 차량 약 1/4 크기의 동일한 자율주행 플랫폼을 가지고 경기를 하며, 저희 학교를 비롯하여 연세대, 성균관대, 홍익대, 가천대, 충북대, 한라대, 선문대 등이 참여하고 있습니다. 트랙 내의 정확한 위치 인식을 위한 기술, 차선 주행 및 추월을 위한 인식 기술 등 다양한 연구가 필요하며 올해는 총 3번의 대회를 진행 중입니다.





학생들이 레이싱이라는 특수한 상황에서의 자율주행 기술 연구에 몰입할 수 있어 연구실 내에서는 얻을 수 없는 귀중한 실제 데이터들을 확보할 수 있기 때문에 적극적으로 학생들의 연구를 지원하고 있습니다. 올해는 1, 2차 대회를 완료하였고, 저희 연구실의 경우 13명의 학생들이 11월 3차 대회를 준비 중입니다. 1차 대회 우승, 2차 대회 4위를 기록중이라 유종의 미를 거두기 위해 테스트 중 확인된 문제들을 해결하기 위한 연구를 진행중입니다.



8. 로봇과 인간의 공존을 위한 필수 메카트로닉스 기술은 어떤 것들이 있을까요?

크게 보면 인식, 판단, 제어 라는 세가지 요소가 필수 기술인 것 같습니다. 이 세가지 요소는 자율성을 가지는 대부분의 시스템에 해당 되기 때문에 로봇 뿐만 아니라 자율주행 기술에도 적용되는 것들입니다. 사람의 감각기관에 해당하는 센서들과 인식 기술이 있어야 로봇이 사람을 비롯한 주변 환경을 인지할 수 있고, 또한 작업의 대상이 되는 것들을 인지할 수 있기 때문에 센서, 비전 등의 인식 기술이 필요합니다. 또한 인식된 정보 및 데이터로부터 현재 상황을 판단하고 그 다음의 실제 로봇 동작을 계획해야 하므로 판단 기술도 중요합니다. 마지막으로 경로 계획 등을 포함한 제어 기술이 있어야 실제 로봇이 동작할 수 있기 때문에 이 세 가지 요소기술이 모두 중요하다고 봅니다.



9. 박사 학위 취득 후 2008년부터 2009년 말까지 2년간 미국 케이스 웨스턴 리저브 대학교에서 연구원으로 계셨는데 그 당시 어떤 연구를 하셨는지 궁금합니다.

박사 학위 취득 후 진로를 고민하면서 지도교수님과 상의 중에 학위 과정동안 진행한 양팔 로봇 연구를 계속 진행하는 것도 좋지만 다른 분야의 로봇에 대한 연구를 진행하는 것도 좋다는 생각을 하였습니다.





Medical robot 으로의 연구 확장을 위해 미국 클리브랜드에 위치한 Case Western Reserve University 의 M. Cenk Cavusoglu 교수의 MerCIS(Medical Robotics and Computer Integrated Surgery) 연구실에 박사후연구원으로 합류하였습니다. 2년간 Image-guidance 방식의 needle insertion 로봇 연구와 심장 거동 측정을 위한 sensor system 연구를 주로 수행하였습니다. 이 과정에서 저는 로봇 설계, 기구학 해석, 제어, 캘리브레이션, 신호처리 등을 담당하였습니다.





클리브랜드는 Cleveland Clinic 이라는 미국 내에서도 손꼽히는 병원이 위치하여 학교 주변에도 의학 관련 연구소들이 많이 있어 학교와 다양한 분야에서 협업이 잘 이루어지고 있었습니다. 저 또한 외과, 영상의학과 등의 다양한 의료진과 협업을 하면서 의료용 로봇에 대한 필요성을 인지하고 연구를 수행할 수 있었습니다.



10. 삼성전자 생산기술연구소 로봇시스템그룹에서 책임연구원으로도 3년간 계셨는데 어떤 연구를 주로 하셨는지요?

2년간 박사후연구원으로 근무하면서 당시에는 의료용 로봇이 실제 치료 및 수술 등의 작업에 투입되기 까지는 많은 시행착오가 필요할 것이라는 생각이 들었고 산업현장에서의 로봇에 대한 경험을 쌓기 원하여 삼성전자 생산기술연구소에 입사하면서 귀국하게 되었습니다. 삼성전자 생산기술연구소는 당시 전자 내 사업장의 생산 장비 등과 관련된 선행연구소였습니다. 저는 산업용 로봇 제어 파트에서 모션 알고리즘 개발을 담당했었고 주로 디스플레이 공정의 대형 유리 반송 로봇과 반도체 공정의 웨이퍼 반송 로봇 개발에 참여하였습니다. 대형 로봇의 생산성 향상을 위한 고속화와 그에 따른 진동 제어, 강인 제어 등이 포함된 안정된 제어 알고리즘에 대한 연구를 진행하였습니다. 제어 SW을 담당하다 보니 제어 HW, 기구 설계 연구원들과 협업할 수 있었고, 로봇이 양산에 이르는 과정까지를 경험하고 실제 현장에서의 문제 해결 과정도 대응하면서 학교나 연구소에서는 할 수 없는 소중한 경험들을 쌓게 되었습니다. 모션 알고리즘을 전문적으로 다루다보니 로봇 뿐 만 아니라 연구소 내의 OHT(Overhead Hoist Transport), 정밀 스테이지 제어 부분에도 지원할 수 있는 기회들이 있어 전자 내의 다양한 시스템을 접할 수 있는 소중한 경험이었습니다.

삼성전자 생산기술연구소는 당시 전자 내 사업장의 생산 장비 등과 관련된 선행연구소였습니다. 저는 산업용 로봇 제어 파트에서 모션 알고리즘 개발을 담당했었고, 주로 디스플레이 공정의 대형 글래스 반송 로봇과 반도체 공정의 웨이퍼 반송 로봇 개발에 참여하였습니다. 대형 로봇의 생산성 향상을 위한 고속화와 그에 따른 진동 제어, 강인 제어 등이 포함된 안정된 제어 알고리즘에 대한 연구를 진행하였습니다. 제어 소프트웨어를 담당하다 보니 제어 하드웨어, 기구 설계 연구원들과 협업할 수 있었고, 로봇이 양산에 이르는 과정까지를 경험하고 실제 현장에서의 문제 해결 과정도 대응하면서 학교나 연구소에서는 할 수 없는 소중한 경험들을 쌓게 되었습니다. 모션 알고리즘을 전문적으로 다루다보니 로봇 뿐 만 아니라 연구소 내의 OHT(Overhead Hoist Transport), 정밀 스테이지 제어 부분에도 지원할 수 있는 기회들이 있어 전자 내의 다양한 시스템을 접할 수 있는 소중한 경험이었습니다.



11. 연구 진행 중 어려운 점이 있었다면 어떤 점이었으며, 어떻게 해결해 오셨는지 알려주세요.

연구는 단기전이 아니고 장기전이다 보니 늘 소소한 어려움들을 극복했던 것 같습니다. 학생때는 미래에 대한 불확실성과 조급함이 있었고, 회사에서는 늘 시간에 쫓기고 난이도가 높은 연구과제를 수행해야 하는 어려움이 있었고, 학교에서는 학생들을 교육하면서 연구를 같이 진행해야 하는 어려움이 있습니다. 하지만 늘 같이 연구하는 동료들이 있었고 학생들이 있어서 잘 넘어갔던 것 같습니다. 가장 큰 기억 한 가지를 꼽으라면 수년 전에 대기업의 로봇 개발 당시 산학과제를 통해 참여한 적이 있습니다. 해당 연구소의 일정에 맞추어야 하고 보안상태에서 진행되는 프로젝트이다 보니 빠르고 조심스럽게 진행해야 해서 다른 연구 대신 1순위로 해당 과제를 진행하고 있었습니다. 그러던 중 회사 내부 일정에 따라 급하게 공개 시연 일정이 잡히게 되었는데 오류가 일부 있는 상태여서 이를 빠르게 해결해야 했습니다. 먼거리에 떨어져 있고 보안 상황 등으로 전화상으로만 상황을 전달받고 프로그램을 수정해야 했습니다. 서로 답답한 부분도 있었고, 특히 내부 일정에 따라 갑자기 진행되는 것이라 짜증나기도 했었지만, 차분히 서로 상의했고 다행히 밤샘 작업과 같이 과제를 수행하던 동료들과 내부 연구원들의 도움으로 무사히 잘 넘어갔는데 교수 생활하면서 거의 유일하게 밤을 샜던 시기입니다. 해당 로봇 출시 당시 초대를 받고 전시회에 갔는데 연구원들의 감사 인사를 받고 보람을 느낀 기억이 있습니다.



12. 이런 연구에 힘입어 앞으로 연구 계획 중인 연구나 또 다른 목표가 있으신지 궁금합니다.

최근에 ‘소방용 4족보행 로봇 기반 인명 탐지·화재 진압 솔루션 개발 및 소방 로봇· 센서 실증’ 과제를 시작하게 되면서 새로운 환경과 새로운 시스템을 대상으로 연구를 진행하게 되었습니다. 국책과제로써 한국로봇융합연구원이 주관하여 6년간 진행하는 대규모 프로젝트입니다. 인명 탐지 및 화재 진압을 위한 소방용 4족보행 로봇과 이를 위한 센서들을 개발하고 실증하는 과제로써 레인보우로보틱스, 국민대학교, 서울과학기술대학교, 한국전자기술연구원, 서울시립대학교, 부경대학교, 호서대학교, 한방유비스, 독일항공우주센터(DLR) 등이 참여하게 되었습니다.






저희는 인명 탐지 과정에서 필요한 로봇 작업 구현을 담당하고 있으며, 매니퓰레이터를 장착한 4족보행 인명 구조 로봇이 문 열기, 밸브 여닫기 등의 화재 현장에서의 필요 작업을 수행할 수 있도록 대상물 인식, 자세 추정, 경로 계획 등의 연구를 진행합니다. 화재 현장이라는 특수한 환경에서의 연구라 매우 중요한 연구이고, 그 동안 연구실에서 진행한 모바일 매니퓰레이션 연구를 보행로봇 기반 매니퓰레이션으로 확장할 수 있는 좋은 기회라 향후에는 이 부분에 집중적인 연구를 진행할 계획입니다.



13. 앞으로 관련 분야를 공부하는 후학(대학원생들)에게 연구에 대한 비전을 제시해 주신다면.

요즘은 교육용 로봇들도 많고, 코딩 교육에 대한 관심과 더불어 학생들이 비교적 손쉽게 로봇을 접할 수 있게 되었습니다. 그에 따라 로봇에 관심 있는 대학생들이라면 ROS(Robot Operating System), SLAM 등 자율주행이나 딥러닝 등에도 관심이 많고 공개된 오픈소스, 라이브러리 등을 통해 직접 해보는 학생들도 늘고 있습니다. 하지만 로봇은 움직이는 메커니즘으로 기구설계에 대한 부분도 빼놓을 수 없는 중요한 부분입니다.






로봇공학자를 꿈꾸고 있다면 잘하려고 하지 말고 제대로 해보라는 것입니다. 그리고 하드웨워와 소프트웨어 경험을 두루 갖추었으면 합니다. 로봇 개발 해보신 연구자 분들은 잘 아시겠지만 움직이는 메커니즘은 디버깅이 쉽지 않습니다. 설계 문제 인지, 제작 과정에서의 문제 인지, 회로 문제 인지, 소스코드 버그인지, 알고리즘의 논리적 오류 인지 등 많은 원인들이 있을 수 있어 판단이 쉽지 않습니다. 로봇은 많은 과정이 포함된 결과물이라 눈에 보이는 결과에만 집중해서 잘 되는 쪽으로만 진행하기보다는 시행착오를 거치면서 오류를 줄이고 원리를 이해하는데 많은 노력을 하라고 조언하고 싶습니다. 또한 오픈소스, 라이브러리 등을 통해 개발 과정이 수월해진 부분도 있지만 해당 라이브러리가 어떤 목적으로 어떤 알고리즘을 사용하고 있고 이 라이브러리를 사용함으로써 어떤 점이 효율적인지 등에 대한 이론적 이해도 필요하다고 봅니다. 혼자 진행할 수 있는 연구가 아니기 때문에 기본적으로 팀으로 활동할 것을 조언합니다. 이를 위해서 대학원 진학을 원하는 학생들의 경우 로봇 관련 외부 경진대회 참여를 독려하여 단기간에 팀 프로젝트를 수행하며 실제 문제 해결과정을 경험하도록 지도하고 있습니다.

로봇은 그 자체로도 역동성을 가진 재미있는 시스템입니다. 하지만 더 중요한 것은 이 로봇들이 다양한 분야에서 사람들에게 큰 도움을 줄 수 있다는 것입니다.로봇 기술의 발전으로 반도체 생산 라인에서는 사람이 진입할 수 없는 진공 환경에서의 자동화도 가능해졌고, 자율주행 자동차의 등장으로 앞을 보지 못하시는 분들도 운전을 경험하실 수 있게 되었습니다. 

학생들에게 로봇 연구의 중요성과 영향력을 강조하고, 늘 어렵지만 재미있게 연구에 임하자고 얘기하고 있습니다. ​