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'젊은 로봇 공학자' (51)미시간 공대 배정연 교수

기사승인 2021.09.24  01:05:46

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'젊은 로봇 공학자(Young Robot Engineer)' 코너는 한국로봇학회와 로봇신문이 공동으로 기획한 시리즈물로 미래 한국 로봇산업을 이끌어 갈 젊은 로봇 공학자를 발굴해 소개하는데 있다.

51번째 인터뷰는 미국 미시간 공대 배정연 교수다. 배 교수는 1982년생으로 잠실여고를 졸업하고  홍익대 기계시스템디자인공학과를 거쳐 2007년 2월 홍익대 대학원에서 기계공학으로 석사 학위를 받았다. 졸업 후 2007년 2월부터 2008년 1월까지 1년간 경기도 안산 생산기술연구소 로봇그룹에서 연구원으로 근무했다. 이후 미국으로 건너가 2008년 8월부터 2014년 5월까지 텍사스 A&M 대학교에서 기계공학으로 박사학위를 받았다. 귀국해 2014년 9월 부터 2015년 8월까지 고려대학교 지능시스템 및 로봇공학연구소에서 연구교수로 근무하다 육아휴직 후 2018년 3월 복귀, 2019년 7월까지 재직했다. 그리고 2019년 8월부터 현재까지 미국 미시간 공대 기계공학과 조교수로 근무하고 있다.

주요 관심 분야는 다개체 이종 로봇 시스템의 최적 운용 알고리즘 개발, 비정형 환경에서의 이동로봇 내비게이션 및 다개체 시스템 활용, 작업분배 및 작업 경로생성 알고리즘 등이다. 현재 미국 에너지부가 지원하는 약 2백만 달러 연구과제와 미시간 공대에서 지원하는 "다중 이동로봇 시스템을 위한 비전 기반 자율주행 내비게이션 플랫폼" 과제에 참여하고 있다. 2019년 6월 제16회 UR(Ubiquitous Robots) 국제컨퍼런스 우수 논문상, 2019년 10월 기계 소자 분야 저명 학술지인 ‘국제정밀공학및제조학회지(International Journal of Precision Engineering and Manufacturing) 2017-2018 논문 최다 다운로드상(Most Downloaded Article Award)을 수상했다. 

   
▲IRoSOL 연구실에서

Q. 최근 하고 계신 연구가 있다면 소개 부탁드립니다.

최근에는 이종 다 개체 로봇 시스템 운용 최적화에 관련된 연구를 주로 하고 있습니다. 다 개체 로봇을 활용한 운반, 정찰, 모니터링 등의 분야에서 적용 시스템의 크기가 매우 큰 경우나 작업 경로 및 작업량이 유동적인 경우에는 오랜 시간을 들여 최적의 업무분담 및 작업 경로, 스케줄 등을 찾기보다는 최적에 가까운 솔루션을 단시간 내에 찾아서 빨리 운용하는 것이 더 큰 이득인 경우가 많이 있습니다. 그럴 때 최종 작업 종료 시간 단축을 목표로 하는 최적화 알고리즘 개발에 집중하고 있습니다. 더불어 이종 자율주행차량 군집주행(platooning) 시 에너지 효율을 높이기 위한 AI 기반 주행전략 최적화에 관련한 연구도 진행하고 있습니다. 기존에는 이동로봇 애플리케이션 쪽을 주로 연구했었는데 근래에는 수중로봇(autonomous underwater vehicles) 및 수면 로봇(autonomous surface vehicle) 동시 운용에 관련된 연구 쪽으로 영역을 넓혀보고자 여러 가지 구상을 해보고 있습니다.

   
▲자율주행차량 플래투닝 최적화에 대한 연구. 가장 느린 트럭이 리더가 된 경우, 에너지 소비량을 최소화하기 위한 각각의 주행환경/상황에 대한 주행전략 최적화에 대한 연구를 수행중이다.

Q. 미국 텍사스 A&M 대학에서 “Algorithms for Multiple Vehicle Routing Problems”라는 주제로 박사 학위를 받으셨는데 어떤 내용인지 소개 부탁 드립니다.

현재 하는 연구의 시작점이 된 연구로 다개체 자율주행차(AV) 운용을 위한 최적화 알고리즘 개발에 대한 연구를 다루고 있습니다. 최적화 알고리즘의 경우, 적용시스템의 제약조건(constraints)과 목표(objective)가 똑같지 않으면 같은 알고리즘을 적용하기 힘든 경우가 매우 많습니다. 따라서 본 논문은 동종 다 개체 로봇 시스템을 시작으로 하여 이종 다 개체 로봇 시스템 및 여러 가지 다른 제약사항들을 고려한 작업분배 및 작업 경로생성 알고리즘들을 소개하고 있습니다. 

   
▲왼쪽이 박사 과정 중에 개발한 주행가격의 합을 최소화하는 알고리즘으로 도출한 4대의 로봇이 100개의 작업을 수행하는 경로생성 결과. 계산량이 가벼워 일반 컴퓨터로도 수초 이내에 솔루션을 도출할 수 있지만 각 로봇 간의 작업량분배는 고려하지 않는다. 오른쪽은 이를 보완하기 위해 최근 발전시킨 최대 주행가격을 최소화하는 알고리즘으로 도출한 경로생성 결과. 빨간 지점이 각 로봇의 출발지이고 첫 번째 로봇이 가장 빠르고 네 번째 로봇이 가장 느리다.

무작위로 최적해를 찾아가는 방법이 아닌 수학적 접근을 통해 단시간 내에 솔루션을 도출하는 것을 목표로 하여 알고리즘을 개발하였기 때문에 특정한 경우에는 worst case의 경우에도 최적해의 2배수 이내의 솔루션을 도출한다는 것을 증명할 수 있었습니다.

   
▲2013년 11월 디펜스를 마치고.

Q. 교수님의 주요 관심 분야가 다개체 자율주행차 조정(Multiple Vehicles Coordination), 이종 로봇 팀(Heterogeneous Robotic Teams), 경로계획, 모션제어, 작업분배 및 작업 경로생성 알고리즘, 자율주행 내비게이션 등으로 알고 있습니다. Multiple Vehicles Coordination(다개체 자율주행차 조정) 관련한 최신 동향이나 특이점이 있다면 무엇인지 궁금합니다.

자율주행이 근래에 빠른 속도로 발전하고 있는 만큼 다양한 업무에 로봇이 실제로 활용되면서 다 개체 운용에 대한 관심이 커지고 있다는 것을 느낍니다. 이전에는 주로 운송업무를 수행하는 다 개체 로봇 시스템의 경우, 동종로봇을 활용하는 경우가 많았고, 다 개체 운용에 대해 신경 써서 활용하기보다는 단일 개체운용의 확장 개념으로 단순한 운용전략이 활용되고 있었다면 이제는 활용 규모가 매우 커지면서 더 능동적인 다 개체 운용전략을 활용하여 시스템 지능(System Intelligence)을 갖추는 것에 대한 관심이 커지고 있습니다. 이동로봇 및 드론의 동시 운용, 수중 및 수면 로봇의 동시 운용, 탑재기능이나 주행능력이 다른 이동로봇의 동시 운용 등 이종 로봇의 동시 활용에 대한 관심도 높아지다 보니 관련 과제 및 연구 결과도 많이 나오고 있습니다. 4차산업혁명 실현을 위해서는 다 개체 로봇 운용이 필수적이기 때문에 연구가 더 활발히 이루어지는 것 같고, 학계에 출판되는 논문 수도 많이 늘고 있습니다.

Q. Heterogeneous Robotic Teams(이종 로봇 팀)이란 이종 로봇을 여러 가지 방법으로 제어해서 하나의 팀으로 만든다는 이야기인가요? 이러한 이종 로봇은 어디에서 주로 사용할 수 있나요?

Heterogeneous Robotic Team(이종 로봇 팀)은 말 그대로 동일한 로봇으로 이루어진 팀이 아닌 탑재기능이나 주행능력이 다른 이종 로봇이 하나의 팀으로 업무를 수행하는 경우를 의미합니다. 예를 들면, 같은 이동로봇의 경우에도 주행속도가 빠르지만 운송 가능 중량이 작은 로봇과 주행속도가 느리지만 운송 가능 중량이 큰 로봇을 동시에 활용하는 경우, 운송해야 하는 자재 중량 및 보유하고 있는 각 로봇의 기종에 따라 훨씬 더 효율적으로 시스템을 활용할 수 있습니다. 이동로봇과 드론의 동시 운용의 경우에는 드론의 주행 가능 시간이 짧다 보니 이동로봇이 드론의 베이스 스테이션과 같은 역할을 해주면서 충전과 동시에 지상 이동을 보조하는 역할을 하는 경우가 많습니다. 수면 로봇과 드론의 경우 기름유출과 같은 재난 시기에 드론이 항공에서 전체적인 정보를 습득하여 전달해주면, 수면 로봇이 전달받은 정보를 바탕으로 더 극심한 재난 구간으로 이동하여 정밀 정보습득이나 샘플 추출 등의 수면 작업을 수행함으로써 협업을 통해 더 효율적인 정보습득이 가능해지게 됩니다. 이러한 각각의 이기종 로봇팀은 팀 내의 구성과 수행 가능한 작업과 팀에게 주어진 업무 등 각각의 시나리오에 맞게 효율적으로 운용하기 위한 운용전략이 필요합니다.

   
▲IRoSOL에서 운용중인 이종 로봇 팀의 한 예. 연구실 천장에는 모션캡쳐시스템이 설치되어있어 로봇에 부착된 고유의 landmark를 추적함으로써 실시간으로 로봇들의 위치를 전송받을 수 있다.

Q. 로봇을 연구하시게 된 동기가 있다면?

학부 3학년 여름방학때 운 좋게 KIST 휴먼로봇센터에서 학부생 인턴을 하게 되면서 본격적으로 로봇에 관심을 두게 되었습니다. 그 전까지만 해도 저에게 로봇은 만화 속 태권브이 같은 이미지였는데, 당시 센터에 있던 PSR이나 Jinny(지니), blimp(블림프) 로봇들을 보면서 정말 흥미로웠고 앞으로 제가 하고 싶은 분야라는 것을 깨달았던 것 같습니다. 마침 모교에 로봇을 전공하신 이수용 교수님께서 부임해오시면서 자연스럽게 제어ㆍ로봇 관련 강의를 듣기 시작하고 학부 연구생으로 이동로봇 경로생성, 위치추정 기술을 연구하게 되었습니다.

Q. 로봇을 연구하시면서 가장 어려운 점은 무엇입니까?

어려운 점이 정말 많지만, 가장 어려운 점을 꼽자면 아무래도 실제로 개발한 알고리즘을 적용해서 시스템을 운용하게 되면 예상치 못한 변수들이 많이 있다는 점 입니다. 로봇이야말로 융합기술의 결정체라고 할 수 있다 보니 시나리오 설정 당시에는 생각하지 못한 케이스들이 발생한다든지 제가 집중적으로 개발하고 있는 기술이 아닌 보조적인 기술 측에서 예상치 못한 malfunction(불량)이 발견된다든지 하는 일들이 항상 있는 것 같습니다. 요즘은 그래도 많은 기술이 오픈소스로 공유되다 보니 예전보다는 본인이 개발하고 있는 기술에 더 집중할 수 있도록 개발환경이 개선되고 있는 것 같습니다.  

   
▲.Michigan Tech IRoSOL 연구실에서 박명국 교수님, 학생들과 함께.

Q. 박사 학위를 마치시고 귀국해서 고대에서 연구교수로 계시다가 다시 2019년 8월부터 미국 미시간공대 조교수로 근무하고 계십니다. 미국으로 다시 가시게 된 특별한 계기가 있었나요?

한국에서도 열심히 구직활동을 했었지만, 아무래도 전문 분야가 미국에서 더 활발한 분야이다 보니 당시 한국에서는 다 개체 로봇 전문가를 찾는 곳이 거의 없었습니다. 반면, 미국에서는 다 개체 로봇 운용에 대한 필요성이 높아지면서 명시적으로 다 개체 로봇제어, 최적화 분야로 채용공고가 나오고 있었고, 해당 분야가 활발한 곳에서 연구하는 것이 맞는 방향인 것 같아 그런 곳들을 집중적으로 지원하게 되었습니다. 아이들도 좀 더 자연 친화적인 환경에서 즐겁게 자라게 해주고 싶다는 바람도 있었고요. 다행히 가족들도 다시 미국으로 나오는 것에 대해 긍정적으로 생각하고 적극적으로 지원해 주어서 2019년부터 미시건 공대에서 근무하게 되었습니다.

Q. 고려대 지능시스템 및 로봇연구소(ISR)에서 연구교수로 2년여 계셨는데 어떤 연구를 주로 하셨는지요?

고려대 ISR에서는 온실 환경 이송작업을 위한 자율주행 플랫폼 개발 과제에 참여하여 여러 대의 로봇을 온실 내의 수확물 운송작업에 활용하는 경우의 작업분배 및 경로생성, 모션 제어 등에 관한 연구를 수행하였습니다. 현재 마무리 단계에 있는 최종 작업 종료 시간 단축을 목표로 하는 운용 알고리즘 개발도 ISR에서 시작하여 두 대의 로봇을 활용하여 주어진 이송작업들을 최단시간 내에 모두 수행하는 것을 목표로 하는 알고리즘들을 개발하였습니다. 또, 그 때 처음으로 ROS(로봇운영체계)에 입문하여 학생들과 같이 세미나도 하고 로봇도 돌려보고 했던 것이 미시건 공대에 와서 여러모로 큰 도움이 되었습니다.

   
▲고려대 ISR 정우진 교수님(사진 뒷줄 왼쪽 다섯번째), 연구원들과 함께 UR2019에서.

Q. 미국은 로봇 분야에서 가장 앞선 선진국입니다. 우리가 로봇 강국으로 가기 위해 배워야 할 점이 있다면 무엇이 있을까요?

개인적으로 제가 가장 인상 깊었던 점은 로봇연구자(roboticist) 후학 양성에 굉장히 힘쓴다는 점, 특히, 대학원생ㆍ대학생들의 면학 지원뿐만 아니라 대학에 진학하기 전인 초·중·고등학생들을 대상으로 한 지원 활동(outreach activity)을 굉장히 높게 사는 점이었습니다. 더불어 저평가된 학생(underrepresented students)에 더 집중해서 그 친구들을 미래가 유망한 로봇 계로 끌어오려는 노력을 많이 하는 것도 인상적이었습니다. 제안서 리뷰패널들이 꼭 신진연구인력을 대상으로 한 프로그램이 아니어도 비슷한 제안서가 들어온 경우, 신진연구인력이 책임자인 과제 채택을 선호하는 경우가 많은 것 같습니다. 결국 미국은 신진연구인력 및 후학양성에 많은 투자를 함으로써, 로봇분야 기술력을 장기적으로 또 능동적으로 발전시키는 효과를 얻는 것 같습니다.

Q. 로봇 연구자로서 앞으로의 꿈과 목표가 있다면?

앞에서 말씀드렸다시피, 대부분의 다 개체 로봇 운용은 각각의 시스템의 시나리오에 맞게 알고리즘이 설계되어 있습니다. 그래서 저는 앞으로 최대한 일반화된 시스템에 대해서 적용할 수 있는 알고리즘을 개발하고 싶습니다. 사용자가 원하는 대로 운용 목표를 설정하고, 운용시스템의 제약사항을 선택해서 반영하면 그 시스템에 대한 최적 운용전략을 도출 할 수 있는 그런 통합알고리즘을 만드는 것이 제 목표입니다. 거기서 조금 더 나아가서, “다 개체 로봇 제어”하면 “배정연” 혹은 “IRoSOL”이 생각날 수 있도록, 제 분야에서 전문가로 사람들에게 인정받는 것이 제 꿈입니다.

Q. 최근 로봇에 대한 관심이 늘어나면서 이를 연구하려는 학생이 늘고 있습니다. 선배로서 후배에게 어떤 준비와 노력이 필요한지 조언해 주신다면?

제가 기계공학 전공이고 특히 제어/최적화 쪽이라 더 그럴 수도 있긴 한데, 수학적 기반이 잘 갖추어져 있으면 나중에 본격적으로 연구를 수행할 때 큰 도움이 됩니다. 많은 학생이 처음 연구를 시작할 때, 본인의 문제에 적용할 수 있는 알고리즘 구현 자체에 초점을 맞추기 때문에 굳이 수학적인 부분까지 알아야 하나 생각하는데 사실 현재 널리 쓰이는 알고리즘들도 수많은 수학적 해석과 접근을 활용해 개발되었기 때문에 그 배경을 잘 이해하면 새로운 기술을 개발, 구현하기가 수월해집니다. 또 연구를 시작하는 입장에서는 조금 넓은 시야를 갖는 것도 중요한 것 같습니다. 대학원으로 갈수록 자연스럽게 전문분야가 좁아지는데 미리부터 본인의 분야를 너무 제약시켜버리면 사실 로봇에는 너무나 많은 분야가 있는데 좋은 연구를 할 수 있는 기회가 확 줄어들 수 있습니다. 더불어 다른 분야로 가고자 한다면 본인의 경험을 어떻게 잘 살릴 수 있는지 고민해보는 것도 중요한 것 같습니다. 

Q. 연구자로서 한국 로봇산업이 한 단계 더 발전하기 위해 조언을 해 주신다면...

정말 어려운 질문이네요… 먼저 요즘 가장 핫한 주제인 “휴먼인더루프(HITL:Human in the Loop:인간 참여형. 인공지능(AI) 등에 의해 자동화·자율화된 기계나 시스템 일부에 인간의 판단이나 제어를 개입시키는 것)”가 현실화하려면 로봇-인간 간의 협업 방안 및 협동 로봇 기술개발에 대한 지원이 장기적으로 이루어져야 할 것 같습니다. 사실 이 부분이 4차 산업혁명에 가장 중요한 부분이라고 생각합니다. 더불어 현재 한국에는 세계적으로 인정받고 있는 훌륭한 기술을 보유한 로봇 및 관련 센서 스타트업들이 많이 있는데, 그런 작은 회사들에 대한 지원이 충분히 이루어지고 관련 분야에 종사하시는 많은 분이 관심을 두고 많은 협력관계를 형성해 안정적인 중견기업으로 잘 정착할 수 있도록 하는 것이 중요할 것 같습니다.

Q. 연구에 주로 영향을 받은 교수님이나 연구자가 계시다면...

미국에서는 텍사스 A&M의 
시바쿠마르 라티남
(Sivakumar Rathinam) 교수님과 스와룹 다르바(Swaroop Darbha) 교수님께서 저를 다 개체 로봇의 세계로 이끌어주셨고 현재 제가 수행하고 있는 연구의 많은 부분을 이 두 교수님께 배웠습니다. NSF부터 USDA까지 여러 과제에 참여하게 해주셔서 다양한 경험을 쌓을 수 있어서 참 좋았던 것 같습니다. 한국에서는 고려대학교 정우진 교수님, 홍익대학교 이수용 교수님께 정말 많은 영향을 받았습니다. 두 분 덕에 제가 로봇계에 입문할 수 있었고, 자율주행기술에 관련한 부분은 대부분 이 두 분을 통해서 배웠다고 해도 과언이 아닙니다. 두 분 모두 지금까지 학문적으로도 심적으로도 제가 앞으로 나아갈 수 있도록 큰 지지와 도움을 주고 계십니다. 마지막으로 현재 IRoSOL을 함께 꾸려나가고 있는 박명국 교수님이 협업하는 입장에서 현재 진행 중인 연구의 방향이나 새로운 연구영역확장에 대한 아이디어 등에 아낌없이 조언을 해주셔서 큰 의지가 되고 있습니다. 

조규남 전문기자 ceo@irobotnews.com

<저작권자 © 로봇신문사 모바일 무단전재 및 재배포금지>
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