'젊은 로봇 공학자' (58) 울산과기원 권철현 교수

 

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

 

58번째 인터뷰는 울산과학기술원(UNIST) 고신뢰 모빌리티 제어연구실 권철현 교수다. 권 교수는 1985년생으로 서울대 기계항공공학부를 거쳐, 미국 퍼듀대 항공우주공학부에서 2013년 8월 석사, 2017년 5월 박사 학위를 받았다. 졸업 후 2017년 8월부터 2018년 5월까지 퍼듀대 항공우주공학부 방문조교수, 2018년 6월부터 2019년 7월까지 13개월간 현대자동차 자율주행기술센터에서 책임연구원으로 근무하다 2019년 7월 부터 UNIST 기계공학과 조교수로 재직하고 있다.

 

2009년 서울대 최우수 학부 논문상, 2015~2017 현대자동차 글로벌 톱 탈렌트 펠로우십, 2016~2017 퍼듀대 빌스랜드 논문 펠로우십, 2016~2017 퍼듀대 로버트 로스 메모리얼 스칼라십, 2016년 퍼듀대 학생 컨퍼런스 트래블 그랜트 등을 수상했다.

 

주요 관심 분야는 CPS(Cyber-Physical Systems:가상물리시스템), 지능화 초안전 무인 시스템, 네트워크 다중 에이전트 시스템(MAS), 고장 진단 및 대응 제어, 무인이동체 인지-판단-제어 알고리즘 등이다.

 

▲울산과학기술원(UNIST) 권철현 교수

 

Q. 먼저 고신뢰 모빌리티 제어연구실에 대한 소개 부탁 드립니다.

 

우선, 제 세부연구 분야 이전에 저의 학문적 정체성은 ‘제어(control)’라는 분야이고, 제가 가장 관심있게 적극적으로 적용하고자 하는 어플리케이션이 자동차, 드론과 같은 ‘이동체 (Mobility)’, 그리고 제 세부연구의 주요테마가 ‘안전성/신뢰성(High-assurance)’이기에 이를 합쳐서 연구실 이름을 High-assurance Mobility Control (HMC) lab으로 짓게 되었습니다. 여담으로는 제가 임용되기 이전까지 현대자동차(Hyundai Motor Company, HMC)에서 일하였는데, 회사를 떠나서도 좋은 인연으로 남고 싶어서 연구실 이름을 HMC로 한 의도도 있습니다.

 

지난 3년 동안은 연구실 구축이 주요 활동이었던 것 같습니다. 저와 제 연구실 학생들이 많은 시행착오를 겪으며 체계를 잡았고, 지금에 와서는 크게 3가지 워킹그룹 (적용 플랫폼에 제한을 두지 않고 이론적 연구, 자율주행 플랫폼에 적용하는 요소기술 연구, 자율비행 플랫폼에 적용하는 요소기술 연구)으로 나누어 다양한 주제에 대한 문제 제시 및 해법을 주로 소프트웨어 레벨에서 개발 및 실증 테스트까지 진행하고 있습니다.

 

▲고신뢰이동체제어 연구실 단체사진

 

특히 자율주행/자율비행 그룹은 시뮬레이션 환경 뿐 아니라 실내외 테스트까지 여러 단계의 검증, 평가 플랫폼을 구축하여, 연구하는 요소기술 뿐 아니라 각 요소기술이 통합되는 산출물의 완성도를 한층 더 높이려고 노력하고 있습니다.

 

▲실내 자율비행 테스트 환경

▲실외 자율비행 테스트 환경

 

▲자율주행 실차 플랫폼 구성도

 

▲ 자율주행 실차 플랫폼 개발 및 학생들 단체 사진

 

Q. 현재 하고 계신 연구가 있다면 소개 부탁드립니다.

 

제 연구의 핵심 키워드는 사이버-물리 시스템(Cyber-Physical System, CPS), 안전, 그리고 모빌리티 정도로 정리할 수 있겠습니다. 안전과 모빌리티는 앞선 연구실 설명에서 언급하였고, CPS는 상당히 추상적인 개념인데, 사이버 요소인 컴퓨터 프로그램 및 S/W 알고리즘과 물리적 거동을 관장하는 센서 및 액추에이터가 네트워크 환경을 통해 상호작용하는 통합시스템을 말합니다. CPS는 기존의 임베디드 시스템이 고도화되어 작은 스케일의 자동화 시스템부터 대규모 스케일의 사회 기반 시설까지 다양한 분야에 적용되고 있습니다. 대표적인 CPS 분야는 스마트 그리드, 자율주행자동차, 드론, 모바일 로봇, 발전소, 스마트 빌딩 및 스마트 공장 등이 있으며 기본적으로 네트워크 환경에서 자동화 제어가 필요한 대부분의 시스템은 CPS 범주에 속합니다. 이렇게 다양한 수요에도 불구하고 CPS 내부 요소들간의 복잡한 상호작용은 여러 가지 기술적 난제들을 동반하고 있습니다. 특히, S/W에서 발생할 수 있는 프로그램적인 오류와 사이버 공격과 같은 사이버 측면의 취약성은, 물리적 거동과 연루된 센서와 엑추에이터의 오작동을 초래하기 때문에 기존의 사이버 시스템과 비교하여 치명적인 물리적 사고로 이어질 수 있습니다. 따라서, S/W 오류나 사이버 공격 시에도 핵심 기능을 유지하고 작동의 신뢰성을 보장하는 CPS 기술을 저는 대학원 때부터 연구주제로서 공부하고 있습니다.

 

▲고신뢰 CPS 연구 개발 개념도

 

한편, CPS의 내부 S/W 오류 외에도 CPS 외부의 불확실한 환경에 대응한 안전성 확보도 매우 흥미로운 주제라서 최근에는 이쪽 분야에 대한 공부를 열심히 하고 있습니다. 특히, 요즘 대두되고 있는 머신러닝 기법이 불확실한 환경을 모델링하는데 매우 탁월하기 때문에, 환경에 대한 사전지식과 온라인으로 확보되는 데이터를 적절히 융합하여 안전성을 증대시키는 학습기반 안전 제어 기법(Safe Learning-based Control)이 앞으로 제 연구실에서의 중요한 방향성이 될 것이라 생각하며 관련되 요소기술 연구를 진행하고 있습니다. 아직은 이렇다 할 성과를 내지 못하였지만 훗날 관련 연구내용을 설명할 기회가 있기를 바랍니다.

 

Q. 서울대에서 기계항공공학, 미국 퍼듀대에서 항공우주공학으로 석사, 박사 학위를 받으셨습니다. “High Assurance Control of Cyber-Physical Systems with Applications to Unmanned Aircraft Systems(UAS)”를 주제로 박사 학위를 받았는데 어떤 내용인지 소개 부탁드립니다.

 

앞서 언급하였듯이, CPS는 정말 다양한 적용 분야를 가지고 있는데, 대부분의 고신뢰 CPS 연구들의 주 적용 범위는 대규모의 전력시스템이나 빌딩시스템과 같이 사회 기반 시설에 집중되어 있습니다. 저는 박사과정 때 주 CPS 적용 도메인을 모빌리티 특성을 가지고 있는 무인항공기(Unmanned Aircraft System, UAS)로 삼아 타 CPS 연구와 차별을 두려고 하였습니다. UAS는 앞으로 도래할 4차 산업 혁명 시대에 핵심적인 분야로서, 가장 신경써야 하는 부분이 바로 안전 및 신뢰성입니다. 이와 관련하여 국제적으로도 다양한 안전관련 규정과 표준이 제정되어 있고 몇몇 표준은 CPS 프레임워크 측면에서도 자세한 S/W 및 H/W 개발, 운용 가이드라인을 제시하고 있습니다. 다만 UAS는 CPS로서 자율적인 임무 수행을 위해 내재된 알고리즘 복잡성이 정말 높고 이동체 동역학적 특성이 비선형적이고 복잡한 사이버-물리 상호작용은 분석이 매우 어려워 타 CPS 분야 대비 연구성과가 상대적으로 빈약합니다. 또한, 최근에는 사이버 위협에 대한 보안 문제가 대두되고 있기 때문에, 저는 제어 이론 관점에서 UAS 내부 S/W 오류의 치명성을 분석하고 이에 대한 해법을 제시하려고 시도하였습니다. 해당 연구 결과는 미래 다양한 신기술이 접목될 무인이동체에 신뢰성과 안전성 확보에 이바지할 것이라 믿습니다.

 

▲무인항공기 도메인에서 S/W 구성 요소 간의 잠재적 위협 분석

 

Q. 주요 연구 및 관심 분야가 CPS(Cyber-Physical Systems:가상물리시스템)의 가상 물리 보안, 지능 및 고신뢰 자율주행, 네트워크 다중 에이전트 시스템(MAS), CPS 어플리케이션 등으로 알고 있습니다. CPS의 보안 관련 최신 기술 동향이나 중요성은 무엇이 있을까요?

 

이미 국내외 많은 연구기관에서 CPS의 보안과 고신뢰성을 위한 기반 기술 연구를 활발히 진행하고 있으며, 이들 중 대부분이 컴퓨터 공학 관점에서 컴퓨터 프로그래밍 및 S/W 구조를 분석하고, 사이버 공격에 대한 해법을 암호화와 같은 보안 기술에 집중하고 있습니다. 그러나 이는 CPS의 물리적 거동을 고려하지 않은 접근법으로서 이미 발생한 S/W 오류나 사이버 공격에 의해 초래할 수 있는 물리적 오작동에 대한 CPS의 안전성을 보장해주지 못합니다. 이 한계점에 착안하여, CPS의 동적 거동 및 센서 / 엑추에이터들의 물리적 오작동을 현대 제어이론에 기반하여 분석하는 연구가 있습니다. 예를 들면, 기존의 제어이론에서 고장 진단(Fault detection and isolation) 및 고장 허용 제어(Fault-tolerant control) 기법은 물리 시스템의 센서 / 엑추에이터 고장 뿐 아니라, S/W의 잠재적인 오류 및 사이버 공격 요소들을 대처하는데 활용할 수 있습니다. 사실 이 제어이론 기반 연구법 또한 이미 국내외 유수 연구 그룹에서도 활발히 진행되고 있는 접근법인데, 단순히 제어이론만으로는 사이버 공간에서 발생할 수 있는 위협 요소들의 원인을 선제적으로 규명하기 어렵습니다. 결국 궁극적으로는 제어이론 기반의 CPS 연구에서 컴퓨터 공학 접근법의 결과를 유기적으로 통합하여 지금까지 두 접근법 각각이 가지는 본질적인 한계를 상호 보완해야 합니다.

 

5. CPS(Cyber-Physical Systems:가상물리시스템) 기술을 구현하는데 가장 큰 애로 기술은 무엇인지 궁금합니다.

 

굳이 CPS 도메인이 아니더라도 다양한 분야에 자동화 제어시스템을 안전하게 운용하기 위해서는 개발된 알고리즘의 검증 및 평가가 철저하게 이루어져야 합니다. 다만, 대규모 시스템으로서 복잡한 내부 S/W 알고리즘으로 구성되어 있는 CPS는 완전한 검증 절차를 구성하기가 쉽지 않습니다. 자율주행 분야에서도 널리 알려져 있는 롱테일 프로블럼(Long-tail Problem)은 아무리 철저한 테스트를 거치더라도 실제 주행상황에서는 자율주행차량이 경험해보지 못한 다양한 코너 케이스(Corner Case)가 존재할 수 있다는 것을 일컫습니다. 이 상황에서 안전을 보장할 수 있는지를 예상하는 것은 매우 어렵고 또 활발히 연구되고 있는 문제입니다. 제 연구실에서도 해당 문제점에 착안하여, 검증 대상이 되는 CPS 내부 S/W를 어떻게 효율적이고 철저하게 테스트할 것인지, 특히 테스트 단계에서 어떻게 Corner Case를 발견할 것이가에 대해서 많은 고민을 하고 있습니다.

 

▲자율주행환경에서 Corner Case를 발견하기 위한 테스트 구성도

 

Q. 고신뢰 자율주행 핵심 기술 중에서도 불확실한 환경에서의 안전 보장 방법으로는 어떤 것들이 있을까요? 그리고 언제쯤 이러한 문제들이 확보되어 자율주행차를 사람들이 안전하게 받아 들일 수 있을까요?

 

정말 다양한 방법론들이 있겠지만, 제가 요즘 몰두하고 있는 접근법은 머신러닝과 모델기반 제어를 적절히 융합한 학습기반 제어(Learning-based Control)입니다. 자율주행의 핵심이 인공지능 및 머신러닝 기술이라는 것은 널리 알려진 사실인데, 해당 기술들을 적용함에 있어서 안전 보장 문제를 제어 이론 관점에서 보완해줄 수 있습니다. 제어이론 입장에서도 머신러닝을 통해서 문제의 복잡도를 줄여 줄 수 있습니다. 물론, 어떻게 안전 또는 위험을 정의하고 정량화할 것인지, 불확실한 환경을 어떻게 구체화 할 것인지, 학습 데이터 및 연산 효율을 어떻게 향상할 것인지 등 머신러닝과 제어이론의 융합 자체가 다양한 연구를 동반합니다. 두 번째 질문에 대한 답은 제가 드리기 매우 조심스럽습니다. 자율주행차가 대중적으로 거부감이 없으려면 각 요소기술의 완성과 더불어 엄격한 제도 마련 및 적극적인 시민들의 인식 제고가 필요한데, 개인적으로 여전히 꽤 오랜 시간이 걸릴 것으로 생각합니다.

 

Q. 로봇을 연구하시게 된 동기가 있다면?

 

사실 특별히 ‘로봇’이라는 키워드를 크게 염두에 두고 연구하지는 않았습니다. 제가 연구하는 제어이론이 적용될 수 있는 시스템은 어떤 도메인이든 적극적으로 고려하였는데, 요즘은 워낙 제어시스템이 자동화되고 고도화되어서 로봇이라는 이름이 어울리게 된 것 같습니다. 앞으로도 제 연구들의 주요 적용 도메인이 자율주행 자동차와 자율비행 드론이 될 것이기 때문에 ‘자율로봇’이라는 이름으로 앞으로의 연구 활동에 동기 부여를 해야겠습니다.

 

Q. 로봇을 연구하면서 가장 보람 있었던 기억이나 잊혀지지 않는 기억이 있다면 무엇이 있나요?

 

정말 여러 순간들이 있었는데, 보람이나 만족스러운 기억보다는 아쉬웠던 기억들이 더 많았던 것 같습니다. 특히, 지도 학생들과 각종 자율주행/비행 대회를 여러 차례 준비하였었는데, 모두가 한마음으로 정말 열심히 준비하면서 그 시간들이 정말 열정적이고 엔지니어로서 가질 수 있는 최고의 낭만이 아니었나 생각합니다. 다만, 노력한 시간과 열정 대비 결과가 만족스럽지 못하여 그 아쉬움 때문에 두고두고 잊혀지지 않을 것 같습니다.

 

▲2021 방위사업청 미래도전국방기술경진대회 – 자율비행기술경진대회 (3위)

▲2021 산업자원통상부 U-챌린지 페스티벌 (대상)

▲2022 미국 필라델피아 ICRA학회 F1Tenth 경진대회 (5위)

▲ 2022 산업자원통상부 자율주행 경진대회 (5위)

 

Q. 로봇 연구자로서 앞으로의 꿈과 목표가 있다면?

 

단기적으로는 현재 제가 쫓고 있는 연구 방향성 (고신뢰 CPS 통합 프레임워크 및 요소기술)을 실제 산업현장에서도 적용할 수 있을 만큼 접근성과 활용성을 높이는 것이 목표입니다. 충분한 상품성을 달성하면, 아직은 대단히 막연하지만, 연구 산출물을 잘 패키징하여 잠재적인 수요층을 찾고 니즈에 맞게 솔루션을 제공해 줄 수 있는 사업 아이템을 도출해 볼 생각입니다. 수익 모델을 구상할 때까지 산학연에 제 연구 네트워크를 잘 확장하여 조언을 부탁드릴 분들도 찾아봐야 겠습니다.

 

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

 

대학원 시절에는 연구 분야가 지나치게 이론적인 학문에 치우쳐 있었습니다. 때문에, 졸업 이후 회사에 가서는 실제 현장에서 이론을 적용 시키는 것에 대한 괴리감이 커서 업무에 대한 통찰력이 부족하였습니다. 이론적인 전문 공학지식도 필수적이지만, 이 이론이 실제로 어떻게 적용될 수 있을지, 궁극적으로는 이윤을 창출할 수 있을지 고민하는 공학적인 마인드의 중요성을 절실히 계속 실감하고 있습니다. 이전에는 어떤 분야든 제가 좋아하는 것, 제가 잘하는 것 사이에서 균형을 잘 잡기만 하면 성공할 수 있을 것이라 생각하였는데, 요즘은 해당 분야의 특수성과 수요, 앞으로의 전망에 대해서도 잘 고민해야 할 듯 합니다. 가령 자율주행 분야는 이미 전세계적으로 핫한 분야임과 동시에, 처음 입문하는 연구자 입장에서는 선도그룹과의 격차를 좁히기 쉽지 않은 진입장벽이 있습니다. 때문에, 자율주행에는 정말 다양한 융합 기술이 적용되고 응용되는 학문의 특수성을 잘 이해하여, 선도그룹과 어떤 차별성을 가지는 연구 아이템이 있을지 끊임없이 생각하는 것이 이후 사업성을 생각하더라도 도움이 될 것이라 생각합니다.

 

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

 

제가 조언을 드리는 것은 주제 넘은 일입니다. 이미 각자의 분야에서 정말 열심히 대한민국 로봇산업에 기여하시는 분들이 계시고, 저로서는 그분들에게 부끄럽지 않도록 현재 제 맡은 바에 최선을 다하고 성장하겠습니다.

 

Q. 연구에 주로 영향을 받은 교수님이나 연구자가 계시다면...

 

아무래도 바로 떠오르는 분은 제 지도교수님 (황인석 교수님, 미국 퍼듀대학교 항공우주공학과 교수)이십니다. 제가 석사부터 박사를 거처 포닥까지, 학문적인 지도 이상으로 큰 힘이 되어 주셨습니다. 의식적으로 그런 것도 아닌데, 지금 제가 연구 아이디를 도출하고 문제를 접근하는 방식, 지도 학생과 소통하고 지도하는 방식 하나하나가 모두 황 교수님께서 제게 하셨던 방식을 따라하고 있습니다. 기본적으로 학자로서 어떻게 사고해야 하며, 어떻게 하면 효율적이고 생산적인 연구 활동이 될 수 있는지 항상 고민하게 만들어 주셨습니다.

 

교수가 된 이후로는 영국 크랜필드 대학의 신효상 교수님과 인연이 닿아 왕왕 뵙고 담소를 나누었는데, 잡다한 업무로 잊고 있었던 배움의 즐거움, 학문적 유희를 다시 한번 깨닫게 해주셔서 항상 감사함을 느끼고 있습니다. 신 교수님을 통해, 공학도로 사는 삶에 가치는 어디에 두어야 하는가, 교수 인생의 기쁨은 어디서 찾을 수 있는가를 고찰할 수 있었습니다. ▒

 

조규남 전문기자 ceo@irobotnews.com

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