2014년 9월 29일 월요일

로보틱스/머신러닝 저널 & 학회 순위


(원문) 이 글은 TU Darmstadt 대학 Autonomous Systems저널학회 분석 글을 발췌, 번역한 글입니다.
세상에 정말로 많은 저널들과 학회들이 있습니다. 그리고 '어떤 저널이 가장 영향력 있는가'를 평가하기 위해 impact factor, citation 등 많은 숫자들이 등장하고 있죠. (학자에 대해서는 h-index라는 것도 있고요.) 독일 TU Darmstadt 대학의 Jan Peters 교수가 이끄는 Autonomous Systems 연구실에서 로보틱스/머신러닝 분야의 저널과 학회를 분석한 흥미로운 글이 있어 그 내용을 옮겨봅니다.



2014년 9월 23일 화요일

아이폰6 플러스 개봉기 & 사용후기

캐나다에 온지 언 한달이 되어 갑니다. 그동안 폰 안사고 꿋꿋이 버텼었죠. "배송해 드리려는데 전화번호가 어떻게 되시죠?" "신용카드를 받으시려면 폰 번호가 필요한데요" "학생, 비상 연락을 위해 폰번호 좀 적어주세요"
"저 폰이 없... (순식간에 폰 없는 불우이웃 눈초리 받음..ㅠ)" 
그렇게 폰 없이 근근히 살아갔건만, 아이폰6의 발표를 보고는 처음엔 많이 실망했었죠...ㅠ 1GB RAM 이라니..ㅠ CPU는 단지 25% 좋아졌다고 하고, 카메라 하드웨어 스펙은 별 차이 없다고 하니 '그럼 도대체 뭐가 나아진거야?' 싶었죠. 얇고 넓은 폰이야 원래 많이 존재하던 것이었으니 말이죠.

나는 앱등이가 아니다. 근데 과시욕은 좀 있나보다-_- 아이패드도 일본 학회 일정이랑 아이패드 출시가 겹쳐 "한국, 늬들은 이런거 출시 안됐다지?" 하며 과시욕에 사고 말았으니 말이다. 그리고 난 똑같은 이유로 아이폰6 플러스를 구입하게 되었다-_- 허세, 피~쓰~ (참고로 난 돈 없어서 친구 침대 옆에서 베게깔고 잤음..ㅠ)

2014년 9월 18일 목요일

[IEEE] 치타로봇, 들판을 뛰어다니다


MIT 김상배 교수님 연구실에서 발표되었던 세계에서 가장 빠른 로봇, 치타로봇 기억하시나요? 그동안 치타로봇이 '런닝머신 위에서만 달리는 것 아니냐'라는 의구심이 있었는데요, 이번에 드디어 들판을 달리는 치타로봇을 공개했습니다.

휴머노이드 Nao가 사람들을 피해가며 조그만 자동차를 이리저리 움직이고 있다. 이는 스스로 움직이는 무인자동차에 비해 약간 더 복잡한(but not 난해한) 기술이라 할 수 있다.
이 동영상을 보면 이 치타로봇은 전기모터를 사용하기 때문에 Boston Robotics의 WildCat보다도 훨씬 조용하고, 또 매우 높은(33cm) 장애물을 뛰어넘을 수 있어 참 그 기술에 놀라지 않을 수가 없습니다. 치타로봇은 31kg, 0.7m의 로봇으로서 주로 bounding의 방식으로 주행하는 것이 특징입니다. (참고로 말과 같은 동물은 속도에 따라 trot, gallop, bounding의 보행패턴을 구사합니다.) 이번 IROS에서도 이에 대한 발표가 있었다고 하는데요, 박해원 박사님, 김상배 교수님의 뛰어난 연구성과에 박수를 보내드리고 싶네요.

2014년 9월 13일 토요일

[IEEE] 사람의 보행을 돕는 두 가지 로봇


이제까지 보행을 돕는 외골격로봇이라고 하면 딱딱한 로봇에 몸을 묶고 철퍼덕철퍼덕 하며 걷는 모습이 대부분이었습니다. 하지만 실제 이러한 로봇을 착용해보면 인체와 딱 맞지않아 많은 불편함을 느낄 수 밖에 없었죠. 외골격로봇의 가장 이상적인 형태는 아마도 옷처럼 입을 수 있는 부드럽고 편한 로봇일텐데요, 미국 하버드대학교에서 바로 이런 로봇 개발에 도전했다고 합니다.


하버드대학의 월쉬교수는 인간의 근육을 직접적으로 도와주는 소프트 로봇수트를 개발하였다. 이것이야말로 진정한 "착용로봇"이 아닐까 싶다.
또 한가지 소개해 드릴 로봇은 제트팩을 통해 인간의 뜀박질을 도와주는 로봇인데요, 이렇듯 완벽한 형태의 로봇은 아니더라도 인간에게 도움을 줄 수 있는 로봇이 먼저 현실화 되지 않을까요? 


인간의 동작을 도와주는데 굳이 거추장하고 거대한 로봇이 꼭 필요한 것일까? 애리조나 주립대학교에서는 간단한 제트팩만으로 인간의 뜀뛰기를 돕는 방법을 개발하였다 
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2014년 9월 10일 수요일

[IEEE] 로봇에 관한 5가지 진실과 거짓


(원문) "Five Myths and Facts about Robotics Technology Todayby Evan Ackerman and Shahin Farshchi, IEEE Spectrum 
로봇이 빠르게 우리의 생활 속으로 다가오고 있습니다. 빨라진 CPU, 저렴해진 센서, 풍부한 오픈소스코드, 3D프린팅 기술의 발달 등은 이를 가속화시키고 있죠. 어떠한 사람들은 이러한 변화에 대해 어두운 미래를 그리기도 하고 (e.g. 우리는 모두 실직자가 될 것이다!), 또 어떤 사람들은 장미빛 미래를 그리기도 하죠 (e.g. 독거노인을 돕는 로봇이 나올 것이다!). 로봇기업에 투자하는 벤처캐피탈리스트인 저자는 이러한 로봇산업에 대한 진실과 오해들에 대해 설명하였습니다.

로봇은 세상의 직업들을 없애려고 하고있다 : 거짓
사실 대부분의 제조/운송업체들은 로봇을 기존 인력을 효율적으로 돕는 방향으로 도입하려고 하고 있습니다. 숙련된 인력은 로봇의 도입과 감시에 매우 중요한 역할을 하죠. 예를 들어 테슬라 모터스의 경우 로봇을 산업인력의 상해 방지 차원에서 도입을 고려하고 있습니다. 따라서 여기서 일하시는 분들은 두려움보다 새로운 제조시대를 열어가는 자긍심을 가지셔도 좋을 듯 합니다.

제조업과 운송업은 로봇을 반드시 도입해야 한다 : 진실
보통 물건을 이송하는 작업의 경우 연간 약 3300만원의 비용을 한 노동자에게 지급한다고 합니다. 아시아에선 약 21000만원으로 그 비용이 줄어들지만 이마저 급격히 증가하고 있죠. 그런 의미에서 두 배의 능률을 가진 약 6700만원의 로봇을 도입하는 것은 기업의 입장에서 상당히 바람직한 일로 여겨집니다. (물론 유지/보수 비용이 추가되겠지만요.) 이미 많은 창고형 회사가 로봇을 도입하려는 적극적인 움직임을 보이고 있습니다. 따라서 로봇은 이러한 기업들의 생존과 경쟁을 위한 필수 요소가 될 것으로 보입니다.


자율 로봇은 여전히 매우 느리다 : 진실
만약에 여러분이 작년에 있던 DARPA 로봇챌린지를 보셨다면 아주 간단한 일도 인간보다 빠르게 하지 못한다는 것을 깨달았을 것입니다. 심지어 수건 접는 PR2 로봇이 매우 센세이션한 인공지능의 성취라고 불리니 말이죠. 칩도 매우 빠른 속도로 발전하고 있고, 많은 연구자들이 비전, 패턴인식과 같은 로봇기술 연구에 힘을 쏟고 있지만, 인간의 눈높이에 맞는 로봇이 나오려면 상당한 진보가 있어야 할 것 같습니다.

로봇은 매우 비싸다 : 거짓
대부분의 전자제품과 마찬가지로 로봇 역시 다양한 가격을 가지고 있습니다. 문제는 로봇은 종종 매우 비싼 부품을 필요로 한다는 것이지요. 특히 모터와 같은 액추에이터가 그렇습니다. 컴퓨터나 카메라의 부품들이 가격이 매우 낮아진 것과 달리, 액추에이터는 여전히 높은 가격을 형성하고 있습니다. 몇백만원 하는 모터를 많이 달고 있으니 로봇이 비싸질 수 밖에 없겠죠. 이에 대해 Redwood Robotics와 같은 기업들이 단순한 모터를 사용하므로써 로봇의 가격을 낮추려는 시도를 열심히 하고 있답니다.

로봇은 사용하기 어렵다 : 진실
Rethink Robotics의 Baxter는 로봇에게 일을 쉽게 가르칠 수 있도록 디자인하였습니다. 하지만 그 댓가로 속도와 정확도는 희생해야만 했죠. 여전히 대다수의 로봇들은 로봇전문가들에 의해서만 운용되고 있습니다. 이제 PC, 인터넷 등도 처음엔 전문가들의 전유물이었지만 이젠 일반인도 쉽게 사용할 수 있는 것이 되었습니다. 로봇도 어서 그렇게 되어야하지 않을까요?

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[IEEE] 운전하는 법을 배우는 휴머노이드


(원문) "Humanoid Robot Nao Learns to Drive Its Own Carby Evan Ackerman and Erico Guizzo, IEEE Spectrum 
자동차 스스로가 움직이는 무인자동차는 그동안 많이 봐왔지만, 로봇이 직접 운전을 하는 모습은 자주 보지 못했었죠? 아마 지난 DARPA 챌린지에서가 거의 처음이지 않았을까 싶은데요, 이번엔 저렴한 휴머노이드 로봇 Nao가 조그만 자동차를 운전하는 모습을 시연해 보였습니다.


휴머노이드 Nao가 사람들을 피해가며 조그만 자동차를 이리저리 움직이고 있다. 이는 스스로 움직이는 무인자동차에 비해 약간 더 복잡한(but not 난해한) 기술이라 할 수 있다.
사실 이 자동차의 밑에는 장애물의 거리 측정을 위한 LRF(레이저 거리측정기)가 추가적으로 달려있습니다. 로봇은 이 정보를 바탕으로 차량의 운전대를 조종하는데요, 여기에 만약 SLAM과 같은 비전기술이 더해진다면 더욱 완벽한 기술로 거듭날 수 있을 것 같습니다. 특히 좋은 점은 이것을 구현하는데 Nao 약 800만원과 차량 약 200만원이 필요할 뿐이라는 것이죠. 게다가 "TechCrunchie2014" 프로모션 코드를 이용하면 200만원 할인까지 해준다니 한번 해볼만하지 않나요?

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