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기계공학과 구승범 교수팀, NeurIPS 2024 MyoChallenge 대회 보행 부문 우승
우리 대학 기계공학과 구승범 교수 연구팀(박건우 박사과정, 신범수 박사과정, 박종현 박사과정)은 2024년 12월 캐나다 밴쿠버에서 열린 NeurIPS 학회의 경쟁 대회 중 하나인 MyoChallenge 대회에 참가하여, 15개국에서 54팀이 참여한 가운데, 보행 운동 부문 1위를 차지하였다. 이 대회는 Google Deepmind, Google Cloud와 Össur가 후원하였다.
이 대회에서는 인체의 신경근육제어 원리를 연구하기 위한 다물체 동역학 기반의 인체 근골격 시뮬레이션 환경이 제시되었다. 자체 알고리즘으로 작동하는 의족/의수 (Prosthetic limb)가 결합된 인체 모델이 일상 생활 동작(상지 운동, 보행 운동)을 할 수 있도록 인체 근육 제어기를 학습하고, 그 성능을 경쟁하였다. 보행 운동 부문에서는 의족을 장착한 인체 모델이 주어진 트랙(평지, 거친길, 언덕, 계단)에 맞춰 보행할 수 있도록 인체 제어기를 학습하고, 그 안정성과 속도를 평가하였다.
하지에 54개 근육과 오른 다리 의족이 장착된 인체 모델의 근육 활성도를 제어하여, 지면이 고르지 않은 5m x 120m 경기장에서 넘어지지 않고 앞으로 나아가는 경기가 진행되었다. 구승범 교수 연구팀은 심층강화학습 기술과 인체 운동 데이터 기반 동작 생성 기술을 적용하여, 실제 사람이 근육을 제어하여 운동하는 모습을 모방할 수 있는 고성능 인체 운동 제어기를 학습하였다. 특히, 올해는 연구실에서 자체 구축한 120명의 평지, 계단 및 경사로 보행 동작 데이터셋을 사용해서, 인체 모델이 계단 및 경사로 지형에서도 안정적으로 보행할 수 있도록 학습하였다.
이 기술은 인체의 신경운동제어를 모방하여 다양한 상황에서의 보행 동작을 생성할 수 있다. 또한 이번 대회와 같이 인체에 착용하는 보조 장비와 상호 작용 시뮬레이션이 가능하여, 장비/기구의 개발 및 성능 개선에 사용 가능하다.
이번 대회에는 과학기술정보통신부(IITP ETRI 연구개발지원사업, 연구재단 미래유망융합기술파이오니어사업, 연구재단 중견연구자지원사업)의 지원을 받아 참여하였다.
2024.12.24
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건설및환경공학과 최신형 박사과정 학생, 2024 대한민국 인재상 수상
우리 대학 건설및환경공학과 최신형 박사과정 학생 (지도교수: 명재욱)이 교육부가 주최하고, 한국장학재단이 주관하는 2024년 대한민국인재상 대학생·청년 일반 부문 수상자로 선정됐다.
최신형 학생은 유엔환경계획(UNEP) 인턴, 수처리 기업 (주)부강테크, 우리 대학 건설및환경공학과 석사, 박사과정을 통해 환경 분야에서 주도적으로 진로를 탐색해왔으며, 전 세계적으로 심각한 문제로 떠오른 플라스틱 오염에 대응하기 위해 생분해성 플라스틱 분해 연구를 수행하고 있다. 대표 연구성과로는 ▲미세플라스틱 발생을 방지할 수 있는 해양 생분해성 종이 코팅제 개발, ▲세계 최초 완전히 생분해되는 전자활성 필름 개발 등이 있다. 생분해성 플라스틱의 분해 연구를 통해 환경오염 문제 해결에 기여한 공로로 2024년 대전시 환경상 연구·개발 부문 수상자로 선정되기도 하였다.
또한, 최신형 학생은 우리 대학 재학 중 다양한 활동과 도전을 통해 학문적 성취와 리더십을 인정받았다. ▲건설및환경공학과 S.M.A.R.T. 리더상, ▲Global Leadership Award (도전 부문), ▲Education4.0Q TA Excellence Award, ▲BK21 사업 해외방문 수기 최우수상, ▲대학원생 우수논문상, ▲KAIST Q-DAY 특별포상(창의 부문) 등을 수상하였으며, 2024년 글로벌리더십센터의 Save the Earth 프로그램에 참여하여 연구실 동료들과 함께 우즈베키스탄에서 폐기물 자원화 기술을 활용한 환경 개선 프로젝트를 진행하였다.
최신형 학생은 “자유롭고 주도적으로 연구하며 성장할 수 있게 이끌어주신 명재욱 지도교수님과 다양한 성장과 도전의 기회를 제공해주신 학교에 깊은 감사를 드리며 앞으로도 지속가능한 환경을 위한 연구를 수행하겠다”고 말했다.
한편, 대한민국 인재상은 창의성과 열정을 바탕으로 새로운 가치를 창출하고 타인에 대한 공감과 실천으로 공동체 발전에 기여한 인재를 발굴하기 위한 것으로 17개 시도의 지역 심사를 거쳐 총 고등학생 50명, 대학생·청년 일반 50명 등 100명을 최종 선정했다.
2024.12.23
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인간의 인지 방식과 유사한 AI 모델 개발
우리 연구진이 인간의 인지 방식을 모방해 이미지 변화를 이해하고, 시각적 일반화와 특정성을 동시에 확보하는 인공지능 기술을 개발했다. 이 기술은 의료 영상 분석, 자율주행, 로보틱스 등 다양한 분야에서 이미지를 이해하여 객체를 분류, 탐지하는 데 활용될 전망이다.
우리 대학 전기및전자공학부 김준모 교수 연구팀이 변환 레이블(transformational labels) 없이도 스스로 변환 민감 특징(transformation-sensitive features)을 학습할 수 있는 새로운 시각 인공지능 모델 STL(Self-supervised Transformation Learning)을 개발했다고 13일 밝혔다.
연구팀이 개발한 시각 인공지능 모델 STL은 스스로 이미지의 변환을 학습하여, 이미지 변환의 종류를 인간이 직접 알려주면서 학습하는 기존 방법들보다 높은 시각 정보 이해 능력을 보였다. 특히, 기존 방법론들을 통해 학습한 모델이 이해할 수 없는 세부적인 특징까지도 학습하여 기존 방법 대비 최대 42% 우수한 성능을 보여줬다.
컴퓨터 비전에서 이미지 변환을 통한 데이터 증강을 활용해 강건한 시각 표현을 학습하는 방식은 일반화 능력을 갖추는 데 효과적이지만, 변환에 따른 시각적 세부 사항을 무시하는 경향이 있어 범용 시각 인공지능 모델로서 한계가 있다.
연구팀이 제안한 STL은 변환 라벨 없이 변환 정보를 학습할 수 있도록 설계된 새로운 학습 기법으로, 라벨 없이 변환 민감 특징을 학습할 수 있다. 또한, 기존 학습 방법 대비 학습 복잡도를 유지한 채로 효율적인 최적화할 수 있는 방법을 제안했다.
실험 결과, STL은 정확하게 객체를 분류하고 탐지 실험에서 가장 낮은 오류율을 기록했다. 또한, STL이 생성한 표현 공간은 변환의 강도와 유형에 따라 명확히 군집화되어 변환 간 관계를 잘 반영하는 것으로 나타났다.
김준모 교수는 "이번에 개발한 STL은 복잡한 변환 패턴을 학습하고 이를 표현 공간에서 효과적으로 반영하는 능력을 통해 변환 민감 특징 학습의 새로운 가능성을 제시했다”며, "라벨 없이도 변환 정보를 학습할 수 있는 기술은 다양한 AI 응용 분야에서 핵심적인 역할을 할 것”이라고 말했다.
우리 대학 전기및전자공학부 유재명 박사과정이 제1 저자로 참여한 이번 연구는 최고 권위 국제 학술지 ‘신경정보처리시스템학회(NeurIPS) 2024’에서 올 12월 발표될 예정이다.(논문명: Self-supervised Transformation Learning for Equivariant Representations)
한편 이번 연구는 이 논문은 2024년도 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 정보통신기획평가원의 지원을 받아 수행된 연구 성과물(No.RS-2024-00439020, 지속가능한 실시간 멀티모달 인터렉티브 생성 AI 개발, SW스타랩) 이다.
2024.12.15
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KAIST, 아람코와 이산화탄소 기술 상용화 협의
“KAIST는 아람코와의 공동 연구를 통해 뛰어난 성과를 거두고 있으며, 최근 개발한 기술을 글로벌 선도 기업인 아스펜테크(AspenTech)에 성공적으로 기술 이전하였습니다. 현재는 아람코와 함께 직접 공기 포집 기술의 상용화를 위한 논의를 활발히 진행 중이며, 이를 통해 지속 가능한 글로벌 에너지 전환을 위한 중요한 해결책을 제시할 수 있기를 기대합니다.”(KAIST 이광형 총장)
우리 대학은 세계 최대 석유회사인 사우디아라비아 아람코 (Aramco)와 설립한 ‘Aramco-KAIST 이산화탄소 연구센터’에서 지난 11월 25일 사우디아라비아 다란에 위치한 아람코 본사 연구센터(Aramco R&DC)와 함께 이산화탄소 및 지속가능한 에너지 기술에 대한 공동 워크숍을 성공리에 개최했다고 3일 밝혔다.
2013년부터 기후 변화의 주범인 이산화탄소(CO2) 문제 해결을 위해 설립한 아람코-KAIST 이산화탄소 연구센터는 많은 양의 에너지를 사용하지 않고도 이산화탄소를 포집/전환 하는 기술 및 지속가능한 에너지에 대한 혁신적인 기술개발을 추진해 오고 있다.
워크숍에는 정희태 센터장(KAIST 생명화학공학과 교수)을 포함해 12명의 KAIST 교수 및 14명의 연구원이 참석했다.
이번 공동 워크숍에서는 △직접 공기 포집 △수소 저장 △ 전기화학적 이산화탄소 전환 △에너지 저장시스템을 주제로 KAIST 주제 발표 및 아람코와 토의가 진행됐다.
올해로 공동 연구센터를 운영한지 11년을 맞는 ‘Aramco-KAIST 이산화탄소 연구센터’는 매년 다양한 우수한 연구 성과를 토대로 교류를 이어오고 있으며, 2024년까지 150건 이상의 국제 학술 논문 및 80건 이상의 지식재산권을 발표해 왔다.
2023년에는 센터의 이름 따서 만들어진 이산화탄소 포집-활용 평가 소프트웨어(ArKaTac3: Aramco-KAIST Tool for CO2 Capture and Conversion)를 개발하여 공정 시뮬레이션 분야의 글로벌 선도 기업인 아스펜테크 (AspenTech)에 성공적으로 기술이전되어 현재 기업에서 그 기술을 활용하고 있다.
우리 연구진은 아람코 연구센터(R&DC)의 다양한 연구 시설을 방문해 향후 실질적인 연구 협력 및 상용화에 대한 논의를 진행했다. 두 기관은 이번 공동 워크숍 개최를 기반으로 앞으로도 다양한 기후 기술, 이산화탄소 포집-전환 기술 및 지속가능한 에너지 기술 등에서 더욱 긴밀한 연구개발 협력을 추진하기로 뜻을 모았다.
이어 11월 26일부터 28일까지 아람코가 주관하는 국제 지속가능 화학 산업 엑스포인 ‘켐인딕스(ChemIndix) 2024’에 ‘Aramco-KAIST 이산화탄소 연구센터’부스를 개설하고, 그 간의 공동 연구 성과를 현지에 널리 알렸다.
아람코의 기술 및 혁신 담당 수석 부사장인 아마드 알코웨이터‘Ahmad O. Al-Khowaiter’부사장이 부스에 직접 방문해 다양한 연구 성과를 확인했다.
정희태 센터장은 “KAIST는 오랫동안 아람코와 연구에 대한 신뢰 관계를 이어오고 있다. 앞으로는 우수한 연구 성과를 바탕으로 KAIST-아람코 간 글로벌 연구개발 협력 및 연구 인력 교류 증진에 더욱 힘쓸 예정이다”라고 말했다.
2024.12.03
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전산학부 구주일 박사과정 학생, 삼성전자 DS부문 산학협력 교류회 최우수논문상 수상
우리 대학 전산학부 구주일(지도교수: 성민혁) 박사과정 학생은 지난 8월 29일 삼성전자 DS부문 산학협력 교류회에서 최우수 논문상을 수상했다. 해당 시상식은 매년 삼성전자와 국내 주요 대학 간 산학협력 성과를 공유하고, 반도체, 인공지능, 바이오, 생명화학공학, 로봇공학 등 다양한 첨단 분야에서 혁신적인 연구를 수행한 연구자들을 격려하기 위해 열린다.
구주일 학생이 최우수 논문상으로 수상한 “Posterior Distillation Sampling” 논문은 세계 최고 권위의 컴퓨터 비전 학회인 Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR 2024)에 게재되었으며, 해당 학회에서 열린 6개의 워크숍에서도 우수성을 인정받아 발표되었다.
본 연구는 텍스트 기반 2D 이미지 생성 모델을 활용해 3D 데이터 (NeRF, 3D Gaussian Splatting)와 벡터기반이미지(SVG) 같은 다양한 비주얼 컨텐츠를 텍스트만으로 변형할 수 있는 새로운 방법론을 제시한다. 해당 방법론은 픽셀기반의 이미지만 변형이 가능하던 기존 방법론들의 한계를 벗어나, 사용자가 텍스트 입력만으로 다양한 비주얼 컨텐츠를 유연하게 변형할 수 있는 가능성을 연다. 이러한 기술을 통해 메타버스와 같은 차세대 컨텐츠 플랫폼에서 컨텐츠 제작 및 변형의 효율성을 크게 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.
수상 논문 5분 설명 영상: https://www.youtube.com/watch?v=GNqJYk949pY
2024.11.29
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반도체 정밀 공정 흐린 영상 복원 가능하다
생물학 연구에 사용되는 형광 현미경이나 반도체 산업에 사용되는 주사전자현미경의 공통점은 불안정성으로 인해 흐려진 영상(블러, blur)을 보정하는 과정이 반드시 필요하다는 점이다. 우리 연구진이 굉장히 강한 잡음에 의해 손상된 왜곡 영상에 대해 적응형 필터와 생성형 인공지능 모델을 융합해 영상을 복원하는 데 성공했다.
우리 대학 바이오및뇌공학과 장무석 교수 연구팀이 삼성전자 DS부문 반도체연구소 차세대공정개발실과 공동 연구를 통해 왜곡 및 강한 잡음이 존재하는 의료·산업 영상을 복원하는 기술을 개발했다고 26일 밝혔다.
스마트폰 카메라 사진에 영상의 흐림·왜곡이 생겼을 때 보정하는 문제를 디컨볼루션(deconvolution) 또는 디블러링(deblurring)이라고 하며, 흐려진 영상 정보만 이용해 선명한 영상을 복원하는 기술을 블라인드 디컨볼루션(blind deconvolution)이라고 한다. 흥미롭게도 디컨볼루션 문제는 일상뿐만 아니라 생물학 연구, 반도체 산업 등 다양한 분야에서 공통적으로 발생한다.
예를 들어, 형광 현미경은 세포와 분자 수준의 미세 구조를 시각화하기 때문에 측정된 형광 신호는 산란이나 회절, 수차 등의 효과로 인해 흐려지기 때문에 디컨볼루션 기법을 통해 보정하는 과정이 반드시 필요하다.
또한, 반도체 산업에서는 수천 개의 생산 공정 중간에 검사·계측 기술을 통해 발생할 수 있는 미세 공정 오류를 감지하고, 공정 수율 개선을 위한 프로세스 개선 과정에 사용되는 주사전자현미경이 전자 빔의 불안정성으로 인해 영상이 흐려지기 쉬우며, 이를 보정하는 과정이 반드시 필요하다.
연구팀은 이처럼 영상이 흐려지는 원인은 움직임, 빛의 산란, 전자의 불안정성 등과 같이 다양하지만, 공통적으로 ‘영상의 흐려짐을 없앤다’라는 점에서 수학적으로 동일한 접근 방법이 활용될 수 있다고 생각했다.
특히 잡음 수준이 높은 영상의 경우, 영상의 잡음을 효과적으로 억제함과 동시에 블러 효과가 제거된 선명한 영상을 복원하는 과정의 균형을 맞추는 것이 매우 중요하다는 점을 착안했다.
연구팀은 위너 디컨볼루션*을 기반으로 영상을 복원하는 접근법을 개발했다. 이를 적응형 잡음 억제 변수, 영상 생성형 인공지능 모델과 결합해 영상 복원 과정에서 발생할 수 있는 잡음을 억제하고 영상 선명도도 높였다.
*위너 디컨볼루션(Wiener deconvolution)은 왜곡된 영상을 역 필터(inverse filter)를 기반으로 깨끗한 영상으로 복원하는 전통적인 방식임.
연구팀은 잡음 민감도가 높은 주사전자현미경으로부터 측정된 왜곡된 영상으로부터 깨끗하고 초점이 맞는 나노미터 단위의 반도체 구조에 대한 영상을 성공적으로 복원해 냄으로써 반도체 검사·계측에 매우 효과적으로 적용할 수 있음을 실험적으로 증명했다.
바이오및뇌공학과 이찬석 연구원은 “이번 연구를 통해 강한 잡음 속에서 왜곡된 영상을 복원하는 난제를 해결했다ˮ며, 이어 "이번 연구에서는 무작위적 잡음을 극복하는 영상 복원 기술을 개발하는 데에 집중했고, 향후 비균일 영상 복원 및 다양한 손상 형태를 극복하는 영상 복원 기술 개발에 주력할 것이다ˮ라고 밝혔다.
바이오및뇌공학과 이찬석 박사과정이 제1 저자로 참여한 이번 연구는 컴퓨터 비전 분야 최고 학회인 ‘제18회 유럽 컴퓨터 비전 학회(The 18th European Conference on Computer Vision)’ 에서 지난 10월 1일에 이탈리아 밀란에서 발표됐고, Springer Nature에서 출판하는 Lecture Notes in Computer Science의 ECCV 2024 프로시딩 집에 게재될 예정이다. (논문명: Blind image deblurring with noise-robust kernel estimation).
2024.11.26
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천천히 걸음 속도 높여도 다 아는 인공지능 기술 개발
최근 건강에 관한 관심이 점차 커지면서 일상생활에서 스마트 워치, 스마트 링 등을 통해 자기 신체 변화를 살펴보는 일이 보편화되었다. 그런데 기존 헬스케어 앱에서는 걷기에서 뛰기로 갑자기 변화를 줄 경우는 잘 측정이 되지만 천천히 속도를 높이는 경우는 측정이 안 되는 현상이 발생했다. 우리 연구진이 완만한 변화에도 동작을 정확하게 파악하는 기술을 개발했다.
우리 대학 전산학부 이재길 교수 연구팀이 다양한 착용 기기 센서 데이터에서 사용자 상태 변화를 정확하게 검출하는 새로운 인공지능 기술을 개발했다고 12일 밝혔다.
보통 헬스케어 앱에서는 센서 데이터를 통해 사용자의 상태 변화를 탐지하여 현재 동작을 정확히 인식하는 기능이 필수이다. 이를 변화점 탐지라 부르며 다양한 인공지능 기술이 변화점 탐지 품질을 향상하기 위해 적용되고 있다.
이재길 교수팀은 사용자의 상태가 급진적으로 변하거나 점진적으로 변하는지에 관계없이 정확하게 잘 동작하는 변화점 탐지 방법론을 개발했다.
연구팀은 각 시점의 센서 데이터를 인공지능 기술을 통해 벡터*로 표현하였을 때, 이러한 벡터가 시간이 지남에 따라 이동하는 방향을 주목하였다. 같은 동작이 유지될 때는 벡터가 이동하는 방향이 급변하는 경향이 크고, 동작이 바뀔 때는 벡터가 직선상으로 이동하는 경향이 크게 나타났다.
*벡터: 사용자의 시점별 상태 특성(이동속도, 자세, 움직임 등)을 나타내는 가장 좋은 수학적 개념
연구팀은 제안한 방법론을 ‘리커브(RECURVE)’라고 명명했다. 리커브(RECURVE)는 양궁 경기에 쓰이는 활의 한 종류이며, 활이 휘어 있는 모습이 데이터의 이동 방향 변화 정도(곡률)로 변화점을 탐지하는 본 방법론의 동작 방식을 잘 나타낸다고 보았다. 이 방법은 변화점 탐지의 기준을 거리에서 곡률이라는 새로운 관점으로 바라본 매우 신선한 방법이라는 평가를 받았다.
연구팀은 변화점 탐지 문제에서 다양한 헬스케어 센서 스트림 데이터를 사용하여 방법론의 우수성을 검증하여 기존 방법론에 비해 최대 12.7% 정확도 향상을 달성했다.
연구팀을 지도한 이재길 교수는 "센서 스트림 데이터 변화점 탐지 분야의 새로운 지평을 열 만한 획기적인 방법이며 실용화 및 기술 이전이 이뤄지면 실시간 데이터 분석 연구 및 디지털 헬스케어 산업에 큰 파급효과를 낼 수 있을 것이다ˮ고 말했다.
데이터사이언스대학원을 졸업한 신유주 박사가 제1 저자, 전산학부 박재현 석사과정 학생이 제2 저자로 참여한 이번 연구는 최고권위 국제학술대회 `신경정보처리시스템학회(NeurIPS) 2024'에서 올 12월 발표될 예정이다. (논문명 : Exploiting Representation Curvature for Boundary Detection in Time Series)
한편, 이 기술은 과학기술정보통신부 재원으로 정보통신기획평가원의 지원을 받아 SW컴퓨팅산업원천기술개발사업 SW스타랩 과제로 개발한 연구성과 결과물(RS-2020-II200862, DB4DL: 딥러닝 지원 고사용성 및 고성능 분산 인메모리 DBMS 개발)이다.
2024.11.12
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경기욱 교수 연구팀, AsiaHaptics 2024 기술 시연 경연 1위, 2위 석권
기계공학과 경기욱 교수(휴먼-로봇 인터랙션 연구실) 연구팀이 햅틱스 분야 연구자들의 시연 경연으로만 이루어진 학술대회인 AsiaHaptics Conference 2024에서 기술 시연 경연 1위, 2위를 석권했다. 아시아 지역뿐만 아니라 전 세계 60개 팀이 참여한 이번 경연에서, 본 연구팀은 탁월한 연구 성과를 바탕으로 최고 성적을 거두며 1위와 2위를 차지하는 성과를 이루었다.
기계공학과 남종석 박사과정, 마지형 박사과정은 “Friction tunable electrostatic clutch with low driving voltage for kinesthetic haptic feedback”을 주제로 금상을 수상했다. 연구 팀은 전하 축적 특성을 가지는 전기 활성 폴리머 기반의 저전압 구동 고출력 정전기력 클러치를 설계하고, 이를 이용한 역감 제시 햅틱 글러브를 제작하여 많은 주목을 받았다. 본 기술은 기존 정전기력 클러치의 높은 구동 전압 문제를 해결할 수 있으며, 필름형 구조를 통해 얇고 가벼운 햅틱 글러브를 구현할 수 있다.
문희주 박사과정 학생은 “Soft Tactile Electromagnetic Actuator for Virtual Environment Interactions”을 주제로 은상을 수상했다. 국부 압력 및 진동 감각 등 다양한 촉감을 전달할 수 있는 기술을 시연하였으며, 이를 통해 사용자가 텍스처와 강성 등 여러 물체의 특성을 실감 나게 체험할 수 있는 방안을 제시했다.
본 연구 성과들은 가볍고 편리하게 착용 가능한 모듈형 초소형 경량 액추에이터로서 VR 및 XR 등 차세대 몰입형 환경에 적용되어 사용자에게 다차원 초실감 촉각 경험을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
2024.11.05
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KAIST, 국제사이보그올림픽 2연패, 세계 최고 아이언맨 재탄생
우리 연구진이 로봇 기술로 장애를 극복하자는 취지의 사이배슬론 국제대회에서 2016년 제1회 대회 동메달, 2020년 제2회 대회 금메달에 이어 제3회 대회인 2024년 대회에서 우승을 거머쥐며 디펜딩 챔피언의 타이틀을 지켜냈다.
우리 대학 기계공학과 공경철 교수(㈜엔젤로보틱스 의장)가 이끄는 엑소랩(EXO-Lab)과 무브랩(Move Lab), ㈜엔젤로보틱스 공동 연구팀이 개발한 하반신마비 장애인을 위한 웨어러블 로봇 ‘워크온슈트F1’으로, 27일에 열린 제3회 사이배슬론(Cybathlon)에 출전하여 우승을 차지했다고 28일 밝혔다.
사이배슬론은 로봇 기술로 장애를 극복하자는 취지로 스위스에서 처음 개최된 국제대회로, 일명 사이보그 올림픽이라 불린다. 매번 대회를 마친 후 바로 다음 대회의 미션들이 발표되고, 전 세계 연구팀들이 주어진 미션을 통과하기 위하여 4년여 동안 로봇 기술을 연구 개발한다.
웨어러블 로봇 종목 뿐만 아니라, 로봇 의수, 로봇 의족, 로봇 휠체어 등 8가지 종목이 열린다. 이번 제3회 사이배슬론 대회에는 총 26개 국가에서 71개 팀이 참가했다. 공경철 교수 연구팀은 지난 대회와 마찬가지로 웨어러블 로봇 종목에 참가했다.
웨어러블 로봇 종목은 사이배슬론의 핵심이라고 부를 만큼 하이라이트를 받는 종목이다. 의수나 의족 종목에서는 로봇이 아닌 고전적인 보조기를 착용한 장애인 선수가 우승을 하는 등, 로봇 기술보다 장애인 선수의 능력이 더 중요하게 작용하는 경우가 많다.
하지만 웨어러블 로봇 종목은 하반신 완전마비 장애인이 로봇에 완전히 의존하여 직접 걸으면서 다양한 미션을 수행해야 하는 만큼, 기술적 난이도도 높고 로봇 기술에 대한 의존도 또한 높다.
실제로 이번 대회의 미션을 보고 많은 팀이 출전을 포기했고, 기술 개발 과정에서도 반 이상의 연구팀들이 포기를 선언했다. 결국, 실제 경기에는 한국, 스위스, 독일, 네덜란드 등의 총 6팀만이 참가했다. 스위스 본진의 연구팀마저 포기를 선언했다.
이번 대회에서 특히 웨어러블 로봇 종목에 중도 포기한 팀이 많이 발생한 이유는 유난히 미션의 난이도가 높았기 때문이다. 대부분의 연구팀들이 하반신마비 장애인을 일으켜 걷는 것도 버거운 수준의 기술을 갖고 있는데, 지팡이 없이 걷도록 한다거나, 양손을 사용하여 칼질을 해야 하는 등 무리한 미션이 많이 등장했기 때문이다.
이렇게 미션의 난이도가 올라간 이유는 지난 대회 때 공 교수 연구팀이 주어진 모든 미션을 너무 빠르게 완수했기 때문이다. 실제로 지난 대회에서는 워크온슈트4를 착용한 김병욱 선수(하반신마비 장애인)에게 진짜 장애인이 맞느냐는 질문이 나오기도 했다.
공 교수 연구팀은 미션들을 성공적으로 수행하기 위하여 워크온슈트F1을 개발해냈다. 모터가 장착된 관절이 6개에서 12개로 늘었고, 모터의 출력 자체도 지난 대회보다 2배 이상 출력이 강화되었다. 발에 있는 6채널 지면반력 센서는 로봇의 균형을 1초에 천 번 측정하여 균형을 유지시키도록 하였다. 장애물을 감지하기 위하여 카메라를 설치하였고 인공지능 신경망 구현을 위한 AI 보드도 탑재시켰다.
그리고 대회 미션과는 관계 없이, 착용자 스스로 로봇을 착용할 수 있도록 스스로 걸어와 휠체어에서 도킹할 수 있는 기능을 구현하였다. 이 과정에서 모든 부품을 국산화했고, 모든 기초기술을 내재화했다. 로봇의 디자인은 우리 대학 산업디자인학과 박현준 교수가 맡아 사람과 로봇의 조화를 추구했다.
결국, 대회의 결과는 예상대로였다. 애초에 공 교수 연구팀을 겨냥해 만들어진 미션들을 수행할 수 있는 팀은 공 교수 연구팀 밖에 없었다. 좁은 의자 사이로 옆걸음, 박스 옮기기, 지팡이 없는 자유 보행, 문 통과하기, 주방에서 음식 다루기 등의 미션들을 6분 41초 기록으로 성공했다.
2위, 3위를 차지한 스위스와 태국 팀들은 10분을 모두 사용하면서도 2개 미션을 수행하는데 그쳤다. 애초에 적수가 되지 않는 경기였다. 사이배슬론 중계진도 경쟁보다는 워크온슈트F1의 성능에 더 큰 놀라움과 관심을 보였다.
이번 Team KAIST의 주장인 박정수 연구원은 “애초에 우리 스스로와의 경쟁이라 생각하고 기술적 초격차를 보여주는 것에 집중했는데, 좋은 결과까지 따라와서 매우 기쁘고 자랑스럽다”며, “아직 공개하지 않은 워크온슈트F1의 다양한 기능을 계속해서 공개할 예정”이라고 밝혔다.
팀의 하반신마비 장애인 선수인 김승환 연구원은 “세계 최고인 대한민국의 웨어러블 로봇 기술을 내 몸으로 알릴 수 있어서 너무나 감격스럽다”라며 소감을 밝혔다.
한편, 공 교수 연구팀은 지난 2020년 대회 이후로 ㈜엔젤로보틱스를 통하여 웨어러블 로봇을 상용화하는데 성공했다. 2022년에는 의료보험 수가의 적용을 받는 최초의 웨어러블 로봇인 “엔젤렉스M20”을 보급하기 시작했고, 그 결과 ㈜엔젤로보틱스는 지난 3월에 성공적으로 코스닥 상장했다.
이번 대회로 쌓인 다양한 노하우와 기초기술을 바탕으로 또 어떤 웨어러블 로봇이 우리의 일상생활을 바꿀 것인지, 미래가 더 기대된다.
<영상 목록>
결승경기 (자체촬영) : https://youtu.be/3ASAtvkiOhw
결승경기 및 인터뷰 (공식영상) : https://youtu.be/FSfxOTpDjSE
결승경기 및 인터뷰 (요약) : https://youtu.be/Sb_vd5-3f_0
2024.10.28
조회수 4256
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웨어러블 로봇이 걸어와 장애인에게 착용되다니!
하반신 완전마비 장애인을 위해 우리 연구진이 이제는 휠체어에서 내릴 필요 없이 로봇이 직접 걸어와서 타인의 도움 없이 바로 착용할 수 있도록 개발한 새로운 웨어러블 로봇을 공개하였다. 또한, 공경철 교수팀은 2020년 사이배슬론(Cybathlon)의 웨어러블 로봇 종목에서 금메달을 딴 이후 4년 만에 열리는 제3회 사이배슬론에 출전한다.
우리 대학 기계공학과 공경철 교수(엔젤로보틱스 의장) 연구진이 하반신마비 장애인용 웨어러블 로봇의 새로운 버전, 워크온슈트 F1 (WalkON Suit F1)을 24일 공개했다.
워크온슈트는 연구팀이 2015년부터 지속적으로 연구해 온 하반신마비 장애인을 위한 웨어러블 로봇이다. 이번 로봇은 하반신마비 중에서도 중증도가 가장 높은 ASIA-A(완전마비)레벨을 대상으로 한다. 따라서 현재 ㈜엔젤로보틱스의 상용화를 통해 전국적으로 보급되고 있는 재활치료 및 근력 보조 웨어러블 로봇과는 개발 목적이 다르다.
이미 공 교수 연구팀은 2016년에 워크온슈트1을 처음으로 발표한 이후, 2020년에 워크온슈트4를 발표하면서 보행속도를 시속 3.2km까지 끌어올려 비장애인의 정상 보행속도를 달성한 바 있다. 이외에도 일상생활에서 마주할 수 있는 좁은 통로, 문, 계단 등의 장애물을 통과하는 기능을 선보였다.
그러나, 로봇을 착용하기 위해 타인의 도움이 반드시 필요하다는 모든 웨어러블 로봇이 가진 본질적인 문제를 똑같이 갖고 있었다. 로봇을 입고 나면 타인의 도움 없이 걸을 수 있는데, 로봇을 입기 위해 누군가의 도움이 필요한 것이다.
이번에 새로 공개한 워크온슈트 F1은 이러한 본질적인 문제에 대한 기술적인 해결 방안을 제시했다. 휠체어에서 내리지 않고 타인의 도움 없이 로봇을 바로 착용할 수 있도록 후면 착용 방식이 아닌, 전면 착용 방식을 적용했다.
또한 로봇을 착용하기 전에는 마치 휴머노이드처럼 스스로 걸어와 착용자에게 다가온다. 무게중심을 능동적으로 제어하는 기능을 적용해서, 착용자가 로봇을 잘못 밀더라도 넘어지지 않고 균형을 유지하는 기능도 구현됐다. 휴머노이드와 웨어러블 로봇을 넘나드는 워크온슈트 F1의 디자인은 우리 대학 산업디자인학과 박현준 교수가 맡았다.
웨어러블 로봇 본연의 기능도 대폭 개선됐다. 직립 상태에서는 두 손을 자유롭게 사용할 수 있는 것은 물론이고, 지팡이 없이 수 걸음을 걸을 수 있도록 균형 제어 성능이 향상됐다.
부품 단위에서의 기술 발전도 주목할 만하다. ㈜엔젤로보틱스와의 긴밀한 협업으로 로봇의 핵심부품인 모터와 감속기, 모터드라이버, 메인 회로 등을 전부 국산화했으며, 모터와 감속기 모듈의 출력밀도는 기존 연구팀의 기술에 비해 약 2배(무게당 파워 기준), 모터드라이버의 제어 성능은 해외 최고 기술 대비 약 3배(주파수 응답속도 기준) 향상됐다.
특히, 고가의 상위제어기를 사용하지 않아도 고급 모션제어 알고리즘을 안정적으로 구현할 수 있도록 모터드라이버의 임베디드 소프트웨어 기술이 대폭 향상됐다. 이외에도 장애물 감지를 위한 비전, 인공지능 적용을 위한 AI보드 등이 탑재됐다.
공 교수는, “워크온슈트는 장애인을 위한 웨어러블 로봇 기술의 결정체”라고 설명하면서, “워크온슈트에서 파생된 수많은 부품, 제어, 모듈 기술들이 웨어러블 로봇 산업 전체의 표준을 제시하고 있다”고 밝혔다.
공 교수 연구팀은 워크온슈트F1을 공개하면서, 4년 만에 열리는 제3회 사이배슬론에 출전한다고 밝혔다. 10월 27일 열리는 이번 대회는 박정수 연구원을 주장으로, 김승환 연구원(완전마비 장애인)이 선수로 참가할 예정이다.
이번에 새로 열리는 대회는 지난 대회보다 미션의 난이도가 대폭 올랐으며, 그 수도 6개에서 10개로 늘어났다. 일부 미션은 일상생활에서 마주할 만한 수준을 넘어 지나치게 도전적으로 설정했다는 비판이 나올 정도다.
이에 대해 박정수 주장은 “이미 지난 대회에서 1등을 차지한 만큼 이번 대회에서는 순위 경쟁보다는 기술적 초격차를 보여주는 것이 목표다”라고 포부를 밝혔다.
사이배슬론 대회는 스위스에서 4년마다 개최되는 장애 극복 사이보그 올림픽이다. 이번 대회는 10월 27일 일부 참가자는 스위스 현지에서, 일부는 각국의 경기장에서 생중계하는 하이브리드 방식으로 진행된다. 공 교수 연구팀은 엔젤로보틱스의 선행연구소(플래닛대전) 내에 설치된 경기시설에서 온라인으로 참가한다.
한편, 워크온슈트F1의 시연 영상은 아래 링크를 통해 확인할 수 있다.
(https://www.youtube.com/KyoungchulKong_EXO-Lab)
2024.10.24
조회수 5438
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산업디자인학과 강이연 교수, '서울디자인 2024에서 ‘미래 AI를 경험해 보세요'
‘인류와 인공지능(AI)이 함께 진화할 수 있을까? 그것은 어떤 모습일까?’라는 KAIST 연구진의 질문에서 시작된 미래 인공지능(AI)시스템을 상상해보고 체험해 보는 기회가 마련되었다.
우리 대학 산업디자인학과 강이연 교수가 서울 동대문디지털플라자(이하, DDP)에서 열리는 ‘서울디자인 2024’ 주제전에서 ‘라이트 아키텍처(LIGHT ARCHITECTURE)’ 제목으로 대규모 단독 전시를 진행한다.
서울시가 주최하고 서울디자인재단이 주관하는 ‘서울디자인 2024’는 미래 디자인 유행과 새로운 디자인을 시민들에게 선보이고 향유하고자 2014년부터 개최된 행사이다. 올해는 ‘/내일을 상상하다(/Imagine Tomorrow)’를 주제로 인공지능(AI)이 앞으로의 인류의 삶에 미치는 영향력과 변화를 제시한다.
강이연 교수의 신작 ‘LIGHT ARCHITECTURE’는 전시장 전체를 활용한 대형 설치 작품이다. 가상의 인공신경망 모습을 공학적 설계를 통해 구현하여 빛과 어둠, 복잡성과 가능성, 두려움과 계몽 등 AI 시대 상충하는 가치를 다차원적으로 그려낸다.
또한, 프로젝션 영상과 입체 다채널 공간 음향, 키네틱 조각품들을 함께 설치하여 관객 스스로가 인공신경망 속 데이터의 일부이자 책임자·주체자가 되는 경험과 몰입을 제공한다.
최근 대중의 관심이 AI 결과물에만 집중되는 가운데, 딥러닝 모델과 구조는 점점 복잡해지고 있다. 이에, 미래 AI 시스템은 인간이 설계했음에도 정확한 작동 기제나 답을 내릴 수 없어 ‘블랙박스’라고도 불린다.
강 교수는 전시를 통해 관람객이 이 블랙박스를 이해하고 미래 AI 시스템을 상상해보는 기회를 제공한다. 동시에 기술 발전의 고도화에 따른 인간의 기술 소외를 우려하는 메시지를 함께 전할 예정이다.
강이연 산업디자인학과 교수는 이번 주제 전시에 대해 “AI를 해석하고 설명하는 도구·기법이 AI 자체의 발전 속도를 따라가지 못하고 있다. 이 양상을 이해하는 동시에 미래 AI 아키텍처를 상상해보는 시도가 꼭 필요하다”라고 전했다.
이어, “많은 분들이 관람을 통해 미래 AI 시대의 주체가 되어보는 경험을 해보길 바라는 마음”이라고 소감을 밝혔다.
강이연 교수의 ‘LIGHT ARCHITECTURE’ 주제 전시는 이달 17일부터 27일까지 DDP 아트홀 2관에서 관람할 수 있다. 티켓 구매 및 자세한 내용은 ‘서울디자인 2024’ 홈페이지(https://seoul-design.or.kr/)에서 확인할 수 있다.
2024.10.18
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과학영재교육연구원, 2024 KAIST 질문콘서트 개최
우리 대학 과학영재교육연구원(원장 홍승범)이 '2024 KAIST 질문콘서트'를 문지캠퍼스 슈펙스홀에서 7일 개최하고 초중생 질문왕에게 KAIST 총장상을 수여했다.이번 질문콘서트에는 지난 5월부터 8주간 진행된 'KAIST 하루질문 챌린지'를 완주한 120명을 포함해 전국에서 초청된 초·중·고 학생 및 학부모 200명이 참석했다. 'KAIST 하루질문 챌린지'에는 전국의 초·중학생들이 온라인 질문 플랫폼에 8주간 10,000개 이상의 다양한 질문을 남기며 활발히 참여한 바 있다.
KAIST 총장상은 김정우(김포한가람중학교 2학년), 송연우(충주대소원중학교 2학년), 정다현(대원초등학교 6학년)학생에게 수여되었으며, 챌린지에 적극적으로 참여한 5명의 학생에게는 과학영재교육연구원장상이 수여되었다. 우리 대학 연구원과 교수들이 3단계 심사를 진행했으며, 이성혜 영재교육센터장은 "우수 질문뿐만 아니라 최다 질문, 최다 댓글 등 질문 활동에 활발히 참여한 학생들을 수상자로 선정해, 학생들이 질문에 대한 적극적인 태도를 기를 수 있도록 했다"라고 전했다.
이날 함께 열린 대중 강연에서는 조승우 스몰빅클래스 대표의 사회로 우리 대학 교수진이 심도 있는 강연을 펼쳤다. ▴발상의 전환을 통해 만들어진 연구 질문(구태윤 의과학대학원 교수) ▴우주에 대한 질문과 질문을 해결하기 위한 과정의 어려움(김준한 물리학과 교수) ▴나를 이끌어준 인생 질문과 연구질문(윤윤진 건설및환경공학과 교수) 등을 주제로 학생들과 교감하며 큰 호응을 얻었다. 또한, 이어진 질의응답을 통해 강연에 참석한 학생들이 평소 궁금했던 과학적 질문들에 대한 답을 얻고 과학에 대한 흥미를 더욱 키울 수 있는 시간이 마련됐다. 홍승범 과학영재교육연구원 원장은 "학생들이 과학에 대한 다양한 질문을 발판 삼아 미래 과학자로서의 꿈을 키울 수 있도록 격려하기 위해 KAIST 하루질문 챌린지를 운영하고 있으며, 수상한 학생은 물론 참여한 모든 학생에게 격려의 말을 전하고 싶다"라며, "학생들이 과학에 대한 다양한 질문을 발판 삼아 미래 과학자로서의 꿈을 키워갈 수 있도록 KAIST는 앞으로도 다양한 프로그램을 마련해 지원을 아끼지 않겠다"라고 덧붙이며 과학영재교육연구원의 다양한 질문 교육 프로그램에 지속적인 관심과 참여를 당부했다.
2024.09.10
조회수 2928