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 빅데이터와 로봇은 무슨 사이?

빅데이터와 로봇은 어떤 사이일까요? 마음껏 상상해 보세요!

사례탐색 1

다음 자료를 읽고 물음에 답해보세요.

대한민국 청소년 행복도 최하위로 알려져.... 충격!

빅데이터는 최근 IT트렌드 가운데 가장 중요한 이슈다. 소규모의 기업도 요즘에는 각종 온라인 소스에서 스트리밍된 정보를 수집하고 목적에 맞게 분석, 가공하는데 눈을 돌리고 있다. 빅데이터가 상대적으로 새롭게 떠오르는 용어가 됐지만 사실 로봇 분야에 서는 중요한 부분으로 자리 잡은 지 오래다. 로봇개발에서 방대한 양의 데이터와 분석은 필수적이기 때문이다. (중략) 카네기멜론대의 아서 두브라스키(Artur Dubrawski) '오톤 랩(Auton Lab)' 매니저는 “로봇은 언제나 데이터와 함께였다”며 “로봇의 조작적 정의에 따르면 ‘감지 - 계획 - 행동’의 세 단계를 반복적으로 수행하면서 실행하는 것을 의미한다”고 말한다. ‘감지(Sensing)’는 주위에 무슨 일이 일어나고 있는지를 알아차리는 과정으로, 로봇의 환경 인식 단계이다. 이 단계에서 로봇은 주변 환경에서 스스로의 위치를 파악하게 된다. 두브라스키는 “범위 측정 센서, 위치, 시각, 촉각 센서, 그리고 다양한 행태의 광범위하고 포괄적인 감지 데이터들이 수집된다”고 전한다. 또한 계획(Planning)과 행동의 과정에서 로봇은 복잡한 환경에서 원하는 목적과 책임을 달성하는 것이 필요하며 이 과정에서 수집한 데이터를 분석해야 한다. 두브라스키는 “감지 데이터를 이해하고, 보이는 것을 계획된 행동과 링크하는 작업은 ‘감지 - 계획 - 행동’ 3단계 사이클의 전 단계에서 데이터의 고급 처리 및 분석과 연관돼 있다”고 말한다. 로봇 과학자들은 굳이 빅데이터라는 이름을 붙일 필요도 없이 이런 작업들을 오랫동안 해오고 있다는 설명이며 이 모든 단계들에서 매우 많은 데이터의 사용을 필요로 한다고 밝혔다. (중략)

출처 : 로봇신문, http://www.irobotnews.com/news/articleView.html?idxno=8559

서비스형 로봇이 찾아온다! 인간과 협력하는 돌봄, 웨어러블, 의료, 물류 로봇

4차산업혁명이란 이름 아래 다양한 산업이 새롭게 조명되고 있다. 이와 함께 인공지능(AI), 빅데이터, 센서, 사물인터넷, 통신 등 다양한 기반 기술이 고루 성장하는 기술 황금기를 맞아 이들을 접목한 완성품 산업의 구조도 점차 지능화되는 모습들이 보인다. 로봇(Robot)도 마찬가지다. (중략)

보급형 식사 보조 로봇 사람을 닮은 휴머노이드만 로봇인 것이 아니다. 자동으로 움직이며 생산적인 활동을 반복할 수 있다면 그 또한 로봇이다. 그런 의미에서 로봇팔은 가장 기본적이면서 폭넓게 쓰이는 로봇의 기본형이다. 제조 공업에서는 주로 정밀 가공을 위해 쓰이지만, 일상 에서는 거동이 어려운 사람을 위한 식사 보조 역할을 할 수 있다. 한 예로, 미국 워싱턴대학의 연구팀이 개발한 ADA(Assistive Dexterous Arm)은 인공 지능 알고리즘을 활용해 손을 쓸 수 없는 사람의 식사를 돕는다. 우선 딥러닝 객체인식 네트워크인 ‘RetinaNet’와 머신비전 카메라를 이용해 음식물이 담긴 접시와 주변 환경, 음식물 등의 종류를 감지한다. 다음으로 음식물이 놓인 위치와 종류를 파악한 뒤, 매 순간의 이미지 프레임을 분석하며 음식물을 환자의 입 근처로 가져간다.

영상 출처 : http://bit.ly/3aB7suf

이후 포크로 집은 음식물이 사라지면 사용자가 음식을 먹은 것으로 간주하고 다음 음식을 전달하는 과정을 반복한다. 일견 간단해 보이지만 기계가 음식과 음식이 아닌 것, 그리고 적당한 힘과 거리 감각을 유지하는 건 결코 쉽지 않은 일이다. 그러나 근래에 발달한 머신비전 인공지능이 이를 가능케하고 있다.

물류 로봇 물류 시장에서도 로봇의 활약상은 작지 않다. 특히 온라인 쇼핑이 일반화되고 모바일 기기 덕분에 사라진 시공간의 제약, 간편결제 서비스의 보편화 등으로 물품 판매 기업이 처리해야 하는 물류의 종류와 규모는 해마다 증가하고 있다. 현재 대부분의 물류 서비스 로봇은 AGV(Automated Guided Vehicle) 방식을 사용 한다. AGV는 사람의 관여 없이 로봇 스스로 정해진 경로나 자율적인 판단에 따라 이동하며 필요한 물품을 운반하는 시스템이며, AGV 물류 로봇을 운용하고 있는 대표적인 기업이 바로 세계 이커머스 시장의 공룡, 아마존이다.

아마존은 2012년 한화로 약 1조 원을 들여 키바시스템을 인수하고 물류 로봇 키바(Kiva)를 아마존 물류센터에 도입했다. 키바는 대형 물류 선반을 통째로 싣고 이동할 수 있다. 키바 도입 전에는 직원들이 직접 필요한 물품을 찾기 위해 아마존의 거대한 물류창고를 헤집고 다니다 지쳐 관두는 일이 다반사였다고 전해지지만, 키바를 도입한 후에는 지정된 플랫폼에 가만히 서 있기만 하면 키바가 정해진 물품이 담긴 선반을 식별해 최적의 경로로 작업자에게 이를 전달함으로써 노동자의 신체적 부담이 크게 줄어 들었다고 한다. (생략)

( ) 단계에서 로봇은 ( ), ( ), ( ), ( ) 센서, 그리고 다양한 행태의 광범위하고 포괄 적인 감지 ( )들을 수집한다. 또한 계 획과 행동의 과정에서 로봇은 복잡한 환경에서 원하는 목적과 책임을 달성 하는 것이 필요하며 이 과정에서 수집한 데이터를 ( )한다. 즉, 감지 데이터를 이해하고, 보이는 것을 계획된 행동 과 링크하는 작업은 ‘감지-계획-행동’ 3단계 사이클의 전 단계에서 ( )의 고급 ( ) 및 ( )과 연관돼 있다. 다시말해 이 모든 단계들에서 매우 많은 데이터의 사용을 필요로 하는 것이다.

두 번째 기사에서, 다양한 서비스형 로봇이 제대로 동작하기 위해서는 어떤 데이터가 필요한가요? 

내가 개발하고 싶은 서비스형 로봇은 무엇이며 그 로봇이 제대로 작동하기 위해 수집하고 활용해야 할 데이터는 무엇일지 생각해 보세요.

영상과 함께 하세요! http://bit.ly/3aB7suf

위 영상자료를 살펴보고 중요하다고 생각하는 점을 간단하게 정리해 봅시다.

영상 속 사례를 보고, 우리 인간과 함께 할 미래의 로봇이 어떤 데이터를 활용해 도움을 줄 수 있는 것인지 생각해 봅시다.