[ICCAS 2024] 기조강연 3, 4 "귀납적 편향 문제ㆍ제어 플랫폼 주제"

 

제주 신화월드에서 열리고 있는 ‘제24회 국제제어자동화시스템컨퍼런스(ICCAS 2024)’ 3일차인 31일 오전에는 랜딩컨벤션센터 랜딩볼룸에서 독일 다름슈타트 공대 얀 피터스 교수(Jan Peters)가 세번째 기조강연을 펼쳤다.

 

 

 

▲독일 다름슈타트 공대 얀 피터스 교수가 "로봇 강화 학습을 위한 귀납적 편향"을 주제로 발표하고 있다.

 

피터스 교수는 "Inductive Biases for Robot Reinforcement Learning (로봇 강화 학습을 위한 귀납적 편향)"을 주제로 발표했다. 피터스 교수는 "일상 생활에서 인간을 도울 수 있는 자율 로봇은 로봇, 인공 지능 및 인지 과학의 오랜 비전이었다"며, "이 목표를 향한 첫 번째 단계는 환경적 맥락이나 상위 수준의 지시에 의해 트리거되는 작업을 학습할 수 있는 로봇을 만드는 것"이라고 했다. 피터스 교수는 "그러나 학습 기술은 아직 이 약속에 부응하지 못했다"며, "고차원 조작기 또는 휴머노이드 로봇으로 확장할 수 있는 방법이 거의 없기 때문"이라고 말했다.

 

 

 

▲31일 기조 강연이 펼쳐진 랜딩볼룸 모습

 

이날 강연에서 피터스 교수는 "우리는 많은 분석적 로봇 접근 방식의 기본 원리에 기반한 로봇 공학에서 운동 기술을 학습하는 데 적합한 일반적인 프레임워크를 조사하는데, 몇 번의 시도만으로 로봇 강화 학습을 달성하기 위해 학습 시스템은 더 이상 모든 학습 가능한 솔루션을 탐색할 수 없지만 관찰된 데이터와 상관없이 한 솔루션을 다른 솔루션보다 우선시해야 한다"며, "이러한 우선 순위 지정에는 명시적 또는 암묵적 가정이 필요하며, 이를 기계 학습에서 종종 '귀납적 편향(Inductive Biases)'이라고 한다고 말했다. 피터스 교수는 "새로운 로봇 학습 작업으로 외삽(Extrapolation)하려면 로봇 공학, 물리학 및 제어의 일반 원칙과 도메인 지식에 깊이 뿌리를 둔 귀납 편향이 필요하다"며, "여러 로봇 시스템에 대한 경험적 평가는 인간형 로봇 팔에 대한 학습 제어의 효과성과 적용 가능성을 보여주는데 이러한 로봇 운동 기술은 장난감 예(예: 공 저어주기, 컵 속 공)부터 로봇 탁구, 저글링, 다양한 물체 조작까지 다양하다"고 설명했다.

 

 

 

▲조동일 알에스오토메이션 CSO가 "Control Platform(제어 플랫폼)"을 주제로 강연하고 있다.

 

오후에는 네번째 기조 강연자로 조동일 알에스오토메이션 CSO가 "Control Platform(제어 플랫폼)"을 주제로 강연했다. 조 CSO는 서울대 교수 시절 10여년간 알에스오토메이션과 산학과제를 통해 고성능 서보제어기를 개발하여 산업화한 내용을 설명하였다. 또 다양한 선행 제어기술을 하나의 제어 플랫폼으로 구현함으로 기술 선도국의 다른 회사들보다 월등하게 우수한 성능을 얻어, 국내외 많은 회사들이 알에스오토메이션 제품을 채택하게 된 배경을 설명했다. 조동일 CSO는현재 국제자동제어연맹(IFAC) 회장으로 활동하고 있다.

 

 

 

▲포스터 세션 모습

 

이외에도 31일에는 프로티어스 세션과 포스터 세션이 개최되었다. 프론티어 세션에는 로브로스 임대규 박사가 "Learning-based Approaches for Safety and Dexterity of Humanoids(인간형 로봇의 안전과 민첩성을 위한 학습 기반 접근 방식)", 서울과기대 박정원 교수가 "Collision Avoidance and Deadlock Resolution for Decentralized Multi-robot Systems(분산형 다중 로봇 시스템을 위한 충돌 회피 및 교착 상태 해결)", 제주대 이성민 교수가 "Prediction-Based Control for Mechatronics and Virtual Reality With Time Delay(시간 지연을 갖춘 메카트로닉스 및 가상 현실을 위한 예측 기반 제어)", 울산대 이경섭 교수가 "Towards Lightweight Rehabilitation Robots: Integrating Soft Materials and AI (경량 재활 로봇을 향해: 소프트 소재와 AI 통합)"를 주제로 발표했다.

 

한편 행사 마지막 날인 11월 1일 오전에는 중국 베이항대 레이 궈 교수가 "Refined estimation and control for systems with composite disturbances: From theory to application.(복합 교란을 갖는 시스템에 대한 정교한 추정 및 제어: 이론에서 응용까지)"를 주제로 마지막 기조 강연을 펼칠 예정이다.

 

조규남 전문기자 ceo@irobotnews.com

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