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  • 신진연구자 인터뷰

    신진연구자 인터뷰는 기계공학과 건설공학 분야의 젊은 연구자들의 연구성과를 알리고자 기획되었습니다.
    대상은 박사과정 이상 40세 미만의 연구자로 뚜렷한 연구성과가 있으면 언제든 참여 가능합니다.
    또한 주변에 추천할 만한 연구자가 있으면 추천을 부탁드립니다. (ariass@naver.com)

    • 배정연(Jung Yun Bae)
      다 개체 이종 자율주행 차량 시스템의 효율적인 업무분담 및 경로생성, 최적화에 대한 연구
      배정연(Jung Yun Bae)(Michigan Technological University)
      이메일:bae at mtu.edu
      1737 1 0
    1. 다수의 자동차나 모바일 로봇의 경로 문제 등에 대한 알고리즘과 최적화를 연구중이신 거로 알고 있습니다. 본인의 연구에 관해서 소개를 부탁드립니다.

    - 다수의 다양한 차량 및 이동로봇을 동시에 운용하는 경우에 어떠한 전략으로 운용하는 것이 효율적인지 찾는 최적화 알고리즘을 연구하고 있습니다. 예를 들어, 아마존 같은 대형물류센터의 경우 수백/수천 대의 로봇이 주문에 따라 배송상품을 동시에 이송하게 되는데, 상품들의 위치가 유동적이고 주문도 산발적이기 때문에 실시간으로 어떤 로봇이 어떤 상품을 어느 위치에서 픽업하여 어떤 경로로 발송지까지 이송할지에 대해 결정을 하여야 합니다. 더불어 물류센터 내에서뿐만 아니라 물류센터로부터 소비자에게 drone이나 wheeled robot을 이용하는 경우에는 보유 중인 로봇 중에 어떤 로봇을 활용하여 어떤 경로로 배송할 것인지에 대한 전략 수립 또한 필요합니다.

    이처럼 다수의 로봇이나 차량을 동시 운용하는 경우, 시스템의 운용 목적에 대하여 최적화된 운용을 위한 알고리즘 개발에 대해 연구를 하고 있습니다. 특히, 보유 중인 로봇의 성능, 기능, 구조 등이 다른 시스템의 경우에는 최적화 과정이 매우 복잡해짐에 따라 최적해를 도출하는 데에 수일이 걸리기도 하는데 이러한 문제를 수학적 접근을 근간으로 하여 수 초 내에 최적에 가까운 솔루션을 도출할 수 있는 알고리즘을 개발하고 있습니다.



    대부분의 최적화 알고리즘은 주어진 조건이 완전히 일치하는 경우에만 적용 가능한 경우가 대부분이기 때문에 각 application의 실제 적용 시스템에 대하여 새로 알고리즘을 개발해야 하는 경우가 많습니다. 때문에 많은 operational research 연구자들이 더욱 일반적인 문제를 풀 수 있는 알고리즘을 개발하는 데에 힘쓰고 있으며, 저 역시 그중의 한 명입니다. 박사과정 중에는 여러 대의 drone을 활용하여 정찰/탐사/모니터링 업무를 수행하는 과제에 관한 연구를 주로 하였고, 이후로는 다수의 이동로봇을 활용한 운반/모니터링/데이터수집 업무 수행에 관한 연구를 주로 수행하고 있습니다. 앞으로 이동로봇과 drone, surface vehicle과 underwater vehicle 등, 구조적/기능적 차이가 존재하는 무인 차량(Autonomous Vehicles, AV) 시스템의 동시 운용에 대한 알고리즘에 대해 연구할 계획입니다.

    제 주 연구 분야는 다 개체 시스템 운용 최적화이지만 자율주행기술에 대해서도 같이 연구하고 있습니다. 단일 개체의 안정적인 자율주행기술이 뒷받침이 되어야 다 개체 운용도 더 의미가 있으니까요. 제가 근무하고 있는 미시건텍은 미시간 북쪽에 자리한 Houghton이라는 도시에 있는데 호수를 끼고 있는 지형적 특성 때문에 굉장히 눈이 많이 내리는 곳입니다. 작년 11월 2일에 눈이 오기 시작하였는데 인터뷰를 하는 오늘 4월 19일에도 눈이 내렸습니다. 이렇게 눈이 많이 내리는 곳이다 보니 기존 자율주행기술 적용에 난관이 많은 지역이기도 합니다. 이런 지역 특성을 극복할 수 있는 안정적인 자율주행 기술을 개발하는 것 또한 저의 연구 목표입니다.



    2. 연구하시는 분의 최근 연구 동향에 대해서 소개를 부탁드립니다.

    - AI가 크게 발전함에 따라 개별 개체의 자율주행기술 또한 급속도로 발전하고 있습니다. 하지만 자율주행 로봇/차량을 실제 application에 적용하기 위해서는 단일 개체만으로는 현실적인 운용이 불가능한 경우가 대부분이기 때문에 다 개체 운용에 대한 연구개발이 필수적입니다. 다만 국내의 경우, 많은 대학/연구기관이 단일 개체에 대한 자율주행 기술 개발에 집중하고 있고, 대부분의 적용 application의 scale이 상대적으로 작다 보니 다 개체 운용에 대한 연구는 제한적인 편입니다. 반면, 미국의 경우에는 warehouse, manufacturing site를 비롯하여 군사정찰 혹은 자연재해방지, 농작물 개선을 위한 데이터수집 등 많은 application의 경우가 대규모 환경을 대상으로 하므로 다 개체 로봇의 운용에 큰 관심이 있으며, 이를 실현하기 위하여 기초기술 연구에 대한 지원이 많은 편입니다. 특히 4차산업혁명의 핵심이라고 할 수 있는 운반자동화를 위한 주요 기술로 다 개체 로봇 및 자동운송시스템의 운용이 큰 주목을 받고 있기 때문에, 관련 연구가 활발히 이루어지고 있으며 많은 대학/연구원에서 다 개체 로봇 제어 관련 연구자를 위한 채용하고 있습니다.

    사실 장기적인 운용을 생각해보면, 상용 로봇의 단종 및 발전에 따라 시스템 개선이 필요할 것이고, 매번 시스템을 동일한 로봇을 새로 구축하는 것은 경제적 손실이 클 것이기 때문에 이종 개체에 대한 연구는 꼭 필요합니다. 현재 동일 개체 로봇 운용에 대해서는 많은 실용적인 알고리즘들이 개발되었지만, 이종 개체에 대해서는 연구개발이 한창 진행 중인 상황이기 때문에 많은 관련 연구자들이 대규모 환경에서의 이종 다 개체 로봇 활용에 대해 어떤 식으로 알고리즘을 개발할 것인지에 대해 주목을 하고 연구를 수행하고 있습니다.


    3. Texas A&M University를 거쳐 현재는 미시건텍 기계공학/응용 컴퓨팅학과의 조교수로 계시는데 해외 대학에서의 교수 생활은 국내와는 분위기가 매우 다를 거 같습니다. 임용 과정과 연구의 분위기 등을 알려주신다면? 또한 미시건텍(Michigan Technological University) 만의 특별한 점이 있다면?

    - 대부분의 국내대학이 15분-1시간의 면접을 1~3회 정도 거쳐야 하는 반면에 대부분의 미국대학은 짧게는 하루, 길게는 이틀에 걸쳐 on-campus interview를 진행합니다. 양국에서 활발하게 구직활동을 했던 제 경험에 비추어 국내와 가장 다른 점이라면 면접하는 동안 학교 측이 임용된 후에 본인이 활용할 수 있는 resources, 학교/학과 차원의 지원들에 대해 계속해서 보여주고 설명해주기 때문에, 면접을 진행하면서 본인이 이 학교에서 일하게 되었을 때의 그림을 완성해갈 수 있다는 것입니다. Entering interview에서는 개략적인 계획에 관해서만 이야기하는 반면에, exit interview에서는 학과 측과 면접자 모두 조금 더 구체적인 계획과 지원에 관해서 이야기할 수 있게 되지요. 또한 많은 관련 연구를 하는 교수들과 1:1/소그룹 인터뷰를 진행하기 때문에 임용 후의 학교생활 혹은 협상할 때에 도움이 되는 크고 작은 팁에 대해서도 들을 수 있습니다. 인터뷰 시간이 길기 때문에 작은 실수는 만회할 기회가 있는 반면에, 내내 긴장하고 있어야 하므로 힘든 시간을 오래 겪어야 하기도 하지요. 저도 이제 시작하는 입장이지만, 임용 후에는 본인만의 연구영역을 구축하는 동시에 여러 분야의 연구자들과 협업하여 새로운 영역으로 연구영역을 넓혀 나가는 것이 중요합니다. 

    미시건텍은 2019년에 미시건 최초로 College of Computing이라는 새로운 단대를 구축하였습니다. 4차산업혁명의 실현을 목표로 CS를 주축으로 하여 cybersecurity, health informatics, robotics 등의 applied computing이 모여 새로운 College로서 미래지향적인 교육과 연구를 추구하고 있습니다. 또, 미시건텍은 Superior 호와 매우 가깝기 때문에 호수 관련 연구가 활발히 이루어지고 있다는 특징도 있지요. Great Lake Research Center에서는 biology부터 surface/underwater AV까지 Superior 호와 관련된 다양한 연구를 수행하고 있습니다.

    마지막으로 미시건텍의 커리큘럼은 이론적인 부분 외에 실제 실습을 할 수 있는 과목들이 많은 것이 특징입니다. 특히 미시건텍 기계공학과는 Mechanical Engineering Practice (MEP) 라는 과정을 개발하여 학생들은 코딩, 모델링부터 열/유체/동역학 등의 필수 과목들을 real-world problems에 적용하는 연습을 통해 졸업 후에 기계공학자로서 필요한 기량을 갖추도록 하고 있습니다. 제가 가르치고 있는 모든 과목 또한 실습수업이 함께 진행되고 있는데요. 덕분에 이번 COVID-19로 인한 lock down으로 online 교육으로 전환할 때 많은 어려움이 있었습니다. 다행히 campus가 완전히 닫기 전에 미리 실습 영상을 전부 찍어 놓은 덕분에 무사히 마칠 수 있었답니다.

    현재 미시건은 주지사 명령에 의해 모든 초중고등학교가 온라인으로 학기를 종료해야 하며, 대학도 모두 온라인 전환 및 재택근무 명령에 의해 연구실에 출입할 수가 없어서 연구 진행에 어려움이 많습니다. 저도 벌써 한 달 넘게 가족들과 집에서만 지내고 있어서 여러 가지로 참 답답하네요. 여름학기까지 수업은 전면 온라인으로 진행될 예정이고, 캠퍼스 내 연구는 여름학기에 서서히 재개할 예정이라고 합니다.


    4. 연구를 같이한 여러 연구자들에 대한 소개를 부탁 드립니다.

    - Texas A&M 대학교에서는 Sivakumar Rathinam, Swaroop Darbha 교수님들의 지도를 받아 연구를 수행했습니다. 두 분 모두 깊이 있는 수학적 접근을 바탕으로 공학 문제를 해결하는 능력이 탁월한 분들이라 저도 학위 과정 중에는 수학 공부를 참 열심히 했던 것 같습니다. 덕분에 저도 수학적인 해석과 증명을 통해 문제에 접근하는 것을 선호하는 편입니다. 제가 Rathinam교수님의 첫 박사 제자인데 제가 있을 때는 이론적인 연구를 주로 하셨는데, 현재는 자율주행 자동차부터 드론, 자율주행 트럭 플래툰까지 실무적인 자율주행 관련 연구까지 영역을 확장하여 활발한 연구 활동을 하고 계십니다.

    한국에서는 홍익대학교 이수용 교수님, 고려대학교 정우진 교수님께 각각 석사학위 과정, 연구교수 기간을 함께하며 이동로봇 자율주행 관련해서 연구하며 많은 가르침과 서포트를 받았습니다. 충북대학교 김곤우 교수님은 한국생산기술연구원에 위촉연구원으로 근무할 때 멘토로서 많은 도움을 주셨지요.

    현재는 미시건텍에 함께 근무하고 있는 박명국 교수님과 같이 연구를 수행하고 있습니다. 박 교수님은 기계적인 설계와 제어 시스템 개발을, 저는 알고리즘 및 다 개체 제어를 중점적으로 연구를 진행하고 있습니다.





    5. 연구활동 하시면서 평소 느끼신 점 또는 자부심, 보람

    - 제가 기계공학박사이지만 연구 분야는 기계공학, 산업공학, 응용 컴퓨팅, 전자공학 등 많은 분야가 접목된 융합 공학입니다. 덕분에 국내 인터뷰에서 세부전공 분야가 기계공학이 아니지 않냐, 자율주행 연구자가 아니지 않냐 등의 질문을 참 많이 들었습니다만, 저는 기계공학 커리어를 갖춘 자율주행기술 기반 다 개체 로봇 연구자로서, 가까운 미래의 원활한 로봇 운용을 위해서 꼭 필요한 분야의 연구를 하고 있다는 자부심을 갖고 있습니다.


    6. 이 분야로 진학(사업) 하려는 후배들에게 조언을 해 주신다면?

    - 요즘은 한국이나 미국이나 많은 어린 학생들이 로봇/AI 관련 연구를 하고 싶어 하는 것 같아요. 한 가지 안타까운 점은 많은 친구가 기본적인 이론을 제대로 숙지하지 못한 채 멋있어 보이는 higher level의 연구부터 하고 싶어 한다는 점이지요. 기본기부터 탄탄히 다져가는 친구가 결국에는 롱런할 수 있다는 것을 이야기하고 싶습니다.


    7. 앞으로 진행할 연구 방향이나 목표가 있으시다면?

    - 앞서 말씀드린 것처럼 구조적/기능적 차이가 존재하는 AV 시스템의 동시 운용에 대한 알고리즘과 눈 속에서의 원활한 자율주행기술에 관해 연구할 계획입니다. 장기적으로는 대부분 알고리즘이 specific application에만 적용 가능한 경우가 많기 때문에, 사용자가 시스템의 제약사항을 선택하면 그에 맞추어 솔루션을 제공할 수 있는 일반적인 알고리즘 개발을 목표로 연구하고 있습니다.


    *배정연교수의 대표(최근) 논문

    [1] J. Bae and W. Chung, “Heuristics for Heterogeneous Robot Coordination to Minimize the Maximum Traveling Cost,” Sensors, vol.19, no. 11, pp. 2461, doi: 10.3390/s19112461, 2019

    [2] J. Bae and W. Chung, “Efficient Path Planning for Multiple Transportation Robots under various loading conditions,” International Journal of Advanced Robotic Systems, vol.16, no.2, doi: 10.1177/ 1729881419835110, 2019

    [3] J. Bae and W. Chung, “A heuristic for Path Planning of Multiple Heterogeneous Automated Guided Vehicles,” International Journal of Precision Engineering and Manufacturing, vol.19, no.12, pp.1765-1771, 2018

    [4] J. Bae and W. Chung, “A Heuristic for a Heterogeneous Automated Guided Vehicle Routing Problem,” International Journal of Precision Engineering and Manufacturing, vol.18, no.6, pp.795-801, 2017

    [5] J. Bae and S. Rathinam, “A primal-dual approximation algorithm for a two depot heterogeneous traveling salesman problem,” Optimization Letters, vol.10, no.6, pp. 1269-1285, 2016
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