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| 한국로봇학회 뉴스레터 3월호 [ 2021. Vol. 1 ] |
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안녕하십니까?
유난히도 힘들었던 2020년을 보내고 2021년 신축년을 맞이하였습니다. 올 한해 회원여러분과 가정에 행복이 가득하시기를 기원합니다.
2003년 창립 이래 수많은 회원분들의 헌신적인 노력으로 괄목할만한 성장을 지속해온 한국로봇학회는 이제 국내외에서 주목받는 로봇전문 학회로 자리를 잡게 되었으며 국가, 사회, 산업, 교육, 연구등 모든 분야에서 우리학회의 역할과 책임이 더욱 중요하게 되었습니다. 따라서 2021년은 한국로봇학회가 국제적인 수준의 학술 활동은 물론 산학연의 신기술 교류의 장이 되도록 노력하겠으며 아래와 같은 일들에 우선순위를 두고 학회 업무를 추진하고자 합니다. (후략)
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< Cloud Robotics > ETRI 장민수 박사
- 개념과 현황
- 클라우드로봇은 네트워크에 접속하여 원격 컴퓨팅 자원을 활용함으로써 자체의 인지, 행동, 협업 능력을 확장할 수 있는 로봇을 가리킴. 1990년대 일본 Remote-Brained Robot으로 개념 소개 [1], 2000년대 초중반 한국의 URC(Ubiquitous Robotics Companion)[2]와 EU의 RoboEarth 프로젝트[3] 등장, 2010년 구글 James Kuffner가 “Cloud Robot”이란 용어를 처음 사용함 [4]
- 클라우드로봇의 기능적 장점: 1) 로봇의 지능 훈련과 증강을 위한 빅데이터 접근 활용 가능, 2) 로봇 자체 능력을 뛰어넘는 방대한 컴퓨팅 자원을 활용 가능, 3) 로봇간 정보 교환을 통해 집단 학습(Collective Learning)과 협업 가능, 4) 클라우드를 통해 사람과 협업하여 복잡한 문제 해결 가능, 5) 공개 자원(SW/DB)과 시뮬레이션을 활용하여 로봇 기능 개선 가능 [5]
- 클라우드로봇 지능의 발전 단계: 원격 클라우드 컴퓨팅 자원을 단순 활용하는 1단계를 지나 다수 로봇의 경험을 클라우드에 공유하고 반자율적으로 지능을 향상하는 2단계가 진행 중이며, 향후 로봇 지능을 클라우드를 통해 자율적으로 증강하는 3단계에 돌입할 것으로 예측 [6]
- 산업 현황
- 아마존은 AWS RoboMaker라는 PaaS(Platform-as-a-Service) 서비스를 통해 로봇 기능 개발, 시뮬레이션을 통한 시험, 배포를 포함한 전주기 개발을 지원하며, AWS의 기계학습과 인공지능 기능을 모두 활용할 수 있는 기능을 제공함 (https://aws.amazon.com/ko/robomaker/). 이와 유사한 구글의 Cloud Robotics Core는 Kubernete를 통한 로봇 지능의 컨테이너 패키징과 배포, 로봇-클라우드간 통신, 구글 클라우드 서비스 접근 기능을 제공 (https://googlecloudrobotics.github.io/core/)
- 로봇의 기능을 SaaS(Service-as-a-Service) 형태로 제공하는 Raas(Robot-as-a-Service)는 로봇 임대 서비스 비즈니스 모델로서 물류, 배송, 청소, 보안 분야에서 사업화가 이루어져 있으며, 주요 업체는 6 River, Fetch Robotics, InVia Robotics, Locus Robotics(이상 공장 물류), Aethon, Kiwibot, Savioke, Starship Technologies(배송), Peanut Robotics, Maidbot(청소), Cobalt Robotics, Knightscope, SMP Robotics(보안) 등 [6]
- 클라우드로봇 지능 2단계에 속하는 플랫폼으로 CloudMinds의 HARIX(Human Augmented Robot Intelligence with eXtreme reality)가 있으며 클라우드 플랫폼과 연동한 소셜로봇 페퍼(Pepper)와 청소로봇 위즈(Whiz)를 상용화 [6]
- 연구 이슈
- 네트워크 관련 문제들: 로봇 간 데이터 교환을 위한 형식 표준화, 데이터 전송 속도 개선을 위한 데이터 표현 최적화, 공유 데이터에 포함된 잡음과 오류 극복, 네트워크 전송 지연 최소화를 통한 실시간성 확보, 개인정보 보호와 보안 [5]
- 클라우드로봇 아키텍처: 로봇과 클라우드의 2단계로 구성된 아키텍처를 지나 최근 실시간성과 자원의 효과적 분배를 고려한 다양한 아키텍처가 제안됨. Fog Computing 구조를 결합한 Fog Robotics는 로봇, 엣지, 클라우드의 다단계 구조를 통해 로봇 지능 훈련, 보안, 자원 분산, 저지연 등 다양한 클라우드로봇의 문제를 해결할 수 있는 대안으로 제안하고 사물 검출과 파지 계획에서 기존 아키텍처보다 성능이 우수함을 보임 [7]
- 클라우드로봇 특화 인식 방법: 로봇-클라우드 간 지능적 데이터 전송(예: 로봇 시점 장면 변화량이 적으면 영상 전송량을 줄이고, 로봇에서 기초 필터링 작업을 수행하며, 클라우드에서 수행한 사물 검출과 인식 결과의 영상 프레임 간 일치도가 높으면 로봇에게 영상 전송량 축소를 요청 [8]), 또는 부하 분산(예: 강화학습을 이용하여 사물 추적 기능을 동적으로 로봇 또는 클라우드에서 실행 [9])을 통해 네트워크 지연과 로봇 HW 한계를 동시에 극복하는 인식, 판단, 제어 기법들이 선보이고 있음
- 연합 학습(Federated Learning): 개별 로봇이 학습한 모델을 클라우드에서 수집 결합하고 다시 로봇에 배포하는 학습 주기를 반복하여 빠르게 전역 최적 지능을 훈련하는 방법으로 정보 보안과 집단 지능 훈련을 동시에 추구할 수 있어 최근 연구 활발 [10,11]
- 참고 문헌
- [1] Inaba, Masayuki. "Remote-brained robots." In IJCAI, pp. 1593-1606. 1997.
- [2] Cho, Young-Jo, Sang-Rok Oh, “Fusion of IT and RT: URC(Ubiquitous Robotic Companion) Program,” Journal of the Robotics Society of Japan, Vol. 25, No. 5, pp.528-531, 2005.
- [3] Waibel, Markus, Michael Beetz, Javier Civera, Raffaello d'Andrea, Jos Elfring, Dorian Galvez-Lopez, Kai Häussermann et al. "Roboearth." IEEE Robotics & Automation Magazine 18, no. 2, pp. 69-82, 2011.
- [4] Kuffner, James. "Cloud-enabled humanoid robots." In Humanoid Robots (Humanoids), 2010 10th IEEE-RAS International Conference on, Nashville TN, United States, Dec. 2010.
- [5] Kehoe, Ben, Sachin Patil, Pieter Abbeel, and Ken Goldberg. "A survey of research on cloud robotics and automation." IEEE Transactions on automation science and engineering 12, no. 2, pp. 398-409, 2015.
- [6] 김재홍, 장민수. (2020). 사례로 살펴보는 클라우드 기반 로봇 지능의 발전 단계. 한국통신학회지(정보와통신), 38(1), 5-13.
- [7] Tanwani, Ajay Kumar, Nitesh Mor, John Kubiatowicz, Joseph E. Gonzalez, and Ken Goldberg. "A fog robotics approach to deep robot learning: Application to object recognition and grasp planning in surface decluttering." In 2019 International Conference on Robotics and Automation (ICRA), pp. 4559-4566. IEEE, 2019.
- [8] Beksi, William J., and Nikolaos Papanikolopoulos. "Point cloud culling for robot vision tasks under communication constraints." In 2014 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems, pp. 3747-3752. IEEE, 2014.
- [9] Chinchali, Sandeep, Apoorva Sharma, James Harrison, Amine Elhafsi, Daniel Kang, Evgenya Pergament, Eyal Cidon, Sachin Katti, and Marco Pavone. "Network offloading policies for cloud robotics: a learning-based approach." arXiv preprint arXiv:1902.05703, 2019.
- [10] Hard, Andrew, Kanishka Rao, Rajiv Mathews, Swaroop Ramaswamy, Françoise Beaufays, Sean Augenstein, Hubert Eichner, Chloé Kiddon, and Daniel Ramage. "Federated learning for mobile keyboard prediction." arXiv preprint arXiv:1811.03604, 2018.
- [11] Liu, Boyi, Lujia Wang, Ming Liu, and Cheng-Zhong Xu. "Federated imitation learning: A novel framework for cloud robotic systems with heterogeneous sensor data." IEEE Robotics and Automation Letters 5, no. 2, pp. 3509-3516, 2020.
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< 학회 주관 및 후원 학술행사 >
< 관련 기관 학술행사 >
- 관련기관 학술행사 보기
< 관련 기관 채용공고 >
- 관련기관 채용공고 보기
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- 로봇신문 특집 '기관장에게 듣는다' 인터뷰
- 구자춘 회장(성균관대학교 교수) 인터뷰
- 이준석 협동부회장(산업통상자원부 로봇PD) 인터뷰
- 여준구 협동부회장(한국로봇융합연구원 원장) 인터뷰
- 회원 동정
- 서진호 재난·안전로봇 연구회장(부경대학교 기계시스템공학과 교수):
1) 국가과학기술자문회의 ICT융합전문위원회 전문위원 위촉, 임기는 2021년 1월부터 2년간으로 산업부의 로봇분야 관련한 정부 R&D 사업의 타당성 및 예산 적정성 등을 검토함
2) 전략물자관리원 국제수출통제체제 기술분과위원회 위원 위촉, 활동임기는 위원회 기초교육 수료 시 위촉장 수여 예정으로 국제체제 관련한 국내외 안건에 대한 기술검토 활동 예정
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< 소셜로봇연구회 >
- ISR 특집호(Social HRI, 출판: 2021.04.30)
- IJSR 특집호(ML for Social HRI, 출판: 2021.04.30)
- 제16회 한국로봇종합학술대회(KRoC 2021) 특별세션(OS) 추진
- RO-MAN 2021 특별세션 추진
- IROS 2021 워크샵 구성 제안 |
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- 특집: 조립설명서를 이해하여 스스로 조립하는 로봇
- 물품조립 AI – 조립설명서 기반 로봇의 작업계획 생성 시스템, 백승혁·신성호·강래영·이성주·이주순·육태경·전창현·김종원·유연국·박성호·윤준호·이준석·이규빈(광주과학기술원)
- 가구 조립 로봇 – 다중 로봇을 이용한 유연한 조립 시스템, 박수한·이해성·백지영·김승연·장근우·김형철·김명수·박재흥(서울대학교)
- AI 기반의 작업계획을 통한 비정형 환경의 물품 조립 시스템, 송재복·윤인환(고려대학교), 장하영(써로마인드)
- 멀티-모달 인공지능을 활용한 물품 조립 로봇, 유수정·지상훈·이준하(한국생산기술연구원), 정호석(한국생산기술연구원, 한양대학교), 박태준·강민성·신규식·윤종헌(한양대학교), 조남익(서울대학교)
※ 연회비를 납입하시면 전체 자료를 보실 수 있습니다. |
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회원 분들의 연구에 도움을 드리고자 최근 2년간 발간된 논문지와 영문지에 실린 모든 논문들을 엑셀 파일로 정리하였습니다.
 
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사단법인 한국로봇학회 (Korea Robotic Society)
(우)06130, 서울특별시 강남구 테헤란로 7길 22 (역삼동 635-4) 한국과학기술회관 신관 506호 (사)한국로봇학회 사무국
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