Q. 간단하게 자기소개 부탁드립니다!
안녕하세요! PLAIF의 AI Motion 팀에서 로봇 행동에 대한 AI 개발을 맡고 있는 이우재 입니다. 
Q. PLAIF에 합류하시게 된 결정적인 계기는 무엇인가요?
로봇은 정해진 작업 및 정해진 값으로 움직이는 단순한 시퀀스를 갖고 있습니다. 그렇기 때문에 환경에 유연할 수 없으며 외부 변화에 따라 단순한 작업이라도 엔지니어의 많은 시간과 노동이 투자되어야 합니다.
이러한 비효율적인 시스템에 AI를 적용함으로써 해결할 수 있을 거라는 생각이 들었고 이런 문제를 직접 해결해 보고 싶은 마음에 PLAIF에 합류하게 되었습니다.
Q. 현재 어떤 일을 하고 계신가요?
저는 현재 PLAIF의 AI Motion 팀에서 근무하고 있습니다. 제가 근무하고 있는 AI Motion 팀은 로봇에 Reinforcement Learning이라고 하는 강화 학습을 적용하는 일을 담당합니다.
강화 학습이란 기계 학습(Machine Learning)의 한 영역으로 선택 가능한 행동들 중 보상을 최대화하는 행동 혹은 행동 순서를 선택하는 방법입니다. 쉽게 풀어서 설명하면 로봇의 현재의 상태(State)에서 어떤 행동(Action)을 취하는 것이 최적인지를 학습하는 것입니다.
충돌 회피 중인 산업용 로봇
예를 들어, 산업현장에서는 다양한 위험요소들이 존재합니다. 그중에서 산업용 로봇이 작업하는 중 사람 혹은 물체가 부딪히는 경우를 대비해 로봇이 작업 도중 장애물을 감지하면 충돌 방지를 위해 스스로 회피할 수 있도록 강화 학습을 적용합니다.
물론 이는 예시일 뿐입니다. 실제 작업 현장에서는 로봇이 긴급상황이 발생했을 때 회피하는 것보다 멈추는 것이 더 안전하기 때문에 현장에서 적용하기는 어렵습니다.
또한 강화 학습을 통해 작업에 필요한 설정들을 최소화함으로써 일반 사용자들로 하여금 별도의 교육 없이 손쉽게 로봇을 사용할 수 있도록 합니다. 예를 들어, 전통적인 방법으로 10개의 포인트를 집는데 로봇을 조종했을 때는 1시간 25분이라는 시간이 걸렸습니다. 그러나 PLAIF의 기술을 적용하면 단 5분 46초 만에 문제를 해결할 수 있습니다!
패스 옵티마이제이션(path optimization, 경로 최적화)
이렇듯 AI Motion 팀은 딥러닝과 모션 플래닝을 활용해 로봇이 스스로 판단하고 행동할 수 있도록 개발하고 있습니다! 위의 예시는 무수히 많은 강화 학습의 적용의 한 부분입니다. 저희 팀은 이렇게 강화 학습을 통해 선택된 로봇의 행동 혹은 행동 순서를 로봇에게 전달함으로써 로봇이 특정 작업을 자유롭고, 정확하고, 신속하게 수행하도록 합니다.
Q. 앞으로 PLAIF에서 이루고 싶은 목표는 무엇인가요?
영화 ‘아이로봇’ 中
저는 공상과학 영화를 좋아합니다. 그중 윌 스미스가 주연으로 출현하는 아이로봇이라는 영화가 있는데 제가 좋아하는 것을 넘어 아이로봇과 같은 로봇을 만들어 사람과 로봇이 공존하는 세상을 만들고 싶다는 생각이 들게 해준 영화입니다.
그중 윌 스미스가 주연으로 출현하는 아이로봇이라는 영화가 있는데 제가 좋아하는 것을 넘어 아이로봇과 같은 로봇을 만들어 사람과 로봇이 공존하는 세상을 만들고 싶다는 생각이 들게 해준 영화입니다. 현재 PLAIF는 AI를 산업용 로봇을 중심으로 연구를 하고 있습니다. 그러나 이는 전체 로봇 시장의 극히 일부분이며 앞으로의 사람들의 일상에서는 산업용 로봇을 뛰어넘어 서비스 로봇으로 많이 발전할 것이라 생각합니다. 로봇 팔을 만드는 것은 많이 발전했지만 로봇 다리를 만드는 것은 또 다른 영역입니다. 저는 태권 V와 같은 팔과 다리가 완전한 로봇이 탄생하는 걸 꿈꾸며 PLAIF에서 일하고 있습니다.
로봇 팔을 만드는 것은 많이 발전했지만 로봇 다리를 만드는 것은 또 다른 영역입니다. 저는 태권 V와 같은 팔과 다리가 완전한 로봇이 탄생하는 걸 꿈꾸며 PLAIF에서 일하고 있습니다. 그러면 세상에서 단순 반복적인 일처럼 비효율적인 일들은 로봇이 처리하고 사람은 더 가치 있는 시간에 더 많은 시간을 투자한다면 세상은 분명 더 좋아질 것이라고 생각합니다.
Q. 마지막으로 우재님에게 PLAIF이란?
PLAIF은 목표를 향해 같이 가는 동반자입니다!
저는 완벽한 AI는 딥러닝과 강화 학습 둘 중 하나만 된다고 이루어지는 것이 아니라고 생각합니다. 현재 PLAIF에서 추구하는 바와 같이 진정한 의미의 AI 로봇에는 딥러닝과 강화 학습 이 두 기술이 융합되어 적용되어된다고 생각합니다. 저는 PLAIF과 함께 이 꿈을 꼭 이루고 싶습니다!
