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로봇 조작은 다양한 형상과 물성을 지닌 물체를 대상으로 폭넓은 파지 (prehensile) 및 비파지(nonprehensile) 작업을 수행해야 한다. 이를 위해 접촉 상태에서의 운동과 힘을 동시에 정밀하게 조율하는 제어가 요구되는데, 로봇과 물체의 정확한 모델, 그리고 신뢰할 수 있는 센싱정보가 제공된다면 전통적인 모델 기반 기법으로도 이러한 문제를 원칙적으로 해결할 수 있다. 그러나 실제 환경에서는 마찰, 변형, 예기치 않은 접촉, 센서 잡음과 같은 불확실성이 존재하며, 이로 인해 과도한 모델링 노력과 수작업 튜닝이 필요할뿐더러, 새로운 로봇이나 작업으로의 일반화가 어렵다.
이러한 한계는 로봇 조작을 위한 foundation model에 대한 관심을 촉발시켰다. 그러나 최근 주목받는 vision-language-action (VLA) model 기반 접근법은 여러 제약을 안고 있다. 조작 데이터는 희소하고 하드웨어 의존적이며, 대규모 수집이 어렵다. 또한 물리 시뮬레이터는 마찰과 변형을 포함한 복잡한 접촉 현상을 정확히 모델링하는 데 한계가 있다. 더 나아가, 대부분의 VLA 모델은 위치 중심의 출력 구조에 의존하여 조작의 본질적인 접촉 기반 특성을 충분히 반영하지 못한다.
효과적인 로봇 조작 foundation model을 구축하기 위해서는 근본적으로 다른 계층적 아키텍처가 필요하다. 이 아키텍처는 로봇 계획 및 제어, 역학과 물리, 그리고 human motor control에서 유례한 여러 inductive bias들을 포함하며, 특히 힘과 변위를 통합적으로 조절함으로써 compliant한 동작을 가능하게 한다. 본 강연에서는 제안하는 새로운 아키텍처의 구조와 구성요서를 살펴보며, 조작 foundation model을 구축하기 위한 과정과 주요 도전을 고찰해 본다.
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- 1995~현재 서울대학교 기계공학부 교수
- 2022~2023 IEEE Robotics and Automation Society 회장
- 2013~2018 IEEE Transactions on Robotics 편집장
- 2025~2028 IEEE Board of Directors (Division X director-elect/director)
- 1991~1995 University of California Irvine 기계항공공학부 조교수
- 2018~현재 ㈜세이지 Founder & CEO
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