2025년 4월 MIT에서 개최된 "Robotics Worldwide Workshop" 영상을 분석하여 최신 로보틱스 연구 동향을 파악하고, 이를 바탕으로 드론·로봇 전공 학부생이 공부해야 할 주제를 정리했다. 워크숍에 참여한 발표자들의 연구 주제를 분석하여 현대 로보틱스의 주요 연구 방향과 미래 전망을 제시한다.
1. 주요 연구 동향 분석
MIT 로보틱스 워크숍에서 발표된 내용을 분석한 결과, 현대 로보틱스 연구는 다음과 같은 주요 방향으로 진행되고 있다.
1.1 오픈 월드 자율성 (Open World Autonomy)
여러 발표자들이 오픈 월드에서의 로봇 자율성에 대한 연구를 강조했다. 특히 Abhinav Valada(프라이부르크 대학)는 로봇이 동적이고 구조화되지 않은 환경에서 인식, 추론, 행동할 수 있는 기반 방법론을 개발하는 데 중점을 두고 있다. 이는 고정된 클래스에 대해 훈련된 기존 인식 모델의 한계를 넘어, 하이퍼볼릭 공간에서의 특징 임베딩과 같은 새로운 접근법을 통해 이전 클래스 지식을 잊지 않고 오픈 월드에서 점진적으로 학습할 수 있는 능력을 개발하는 것을 포함한다.
1.2 지속적 학습 (Continual Learning)
로봇이 새로운 환경과 작업에 지속적으로 적응하고 학습하는 능력은 여러 발표자들의 연구 주제다. Abhinav Valada의 Continual SLAM(CL-SLAM)은 서로 다른 도메인에서의 순차적 배포를 위한 평생 학습 SLAM 개념을 확장했으며, Khen Elimelech(킹스 칼리지 런던)는 로봇이 과거 경험을 활용하여 새로운 작업을 해결하는 "Lifelong Learning to Plan" 프레임워크를 개발했다. 이러한 접근법은 로봇이 자율적으로 지속적으로 능력을 향상시킬 수 있게 한다.
1.3 3D 표현 및 매핑 기술
Helen Oleynikova(ETH 취리히)는 로봇 경로 계획을 위한 볼륨 매핑, 특히 거리 필드(Distance Field) 기반 표현의 이점을 강조했다. 이 표현 방식은 단일 조회로 충돌 검사가 가능하고, 최적화 기반 방법에 유용한 그래디언트를 제공한다. Maurice Fallon(옥스포드 대학)은 다중 센서 융합, 신경 방사장(Neural Radiance Field) 및 가우시안 스플래팅(Gaussian Splatting)과 같은 고급 3D 재구성 기술을 연구하고 있다.
1.4 언어와 로보틱스의 통합
대규모 언어 모델(LLM)과 로보틱스의 통합은 주요 연구 동향 중 하나다. Abhinav Valada는 LLM 기반 계획 접근법을 모바일 매니퓰레이션에 적용하여 언어 모델을 오픈 어휘 장면 그래프의 구조화된 표현으로 접지(ground)시키는 연구를 소개했다. Jesse Thomason(USC)과 Yonatan Bisk(GMU)는 언어와 로봇 행동의 연결, 특히 언어 접지(Language Grounding)와 의미의 획득에 중점을 두고 있다.
1.5 신경형태학적 컴퓨팅 (Neuromorphic Computing)
Tobias Fischer(QUT)는 이벤트 카메라와 스파이킹 신경망을 활용한 저지연, 에너지 효율적 알고리즘 개발에 중점을 두고 있다. 이러한 접근법은 크기, 무게, 전력이 제한된 로봇 플랫폼에 지능을 제공하는 데 유용하며, GPU가 도달할 수 없는 영역에서의 지능형 로봇 구현을 가능하게 한다.
1.6 물리적 직관을 갖춘 로봇 학습
Ahmed Qureshi(퍼듀 대학)는 물리적 직관을 갖춘 로봇 학습 알고리즘 설계에 중점을 두고 있다. 이 접근법은 비용이 많이 드는 훈련 데이터 없이도 로봇 움직임을 지배하는 물리 방정식을 해석하고 해결할 수 있게 한다. 이는 동적 환경에서의 로봇 내비게이션, 로봇 작업 및 모션 계획, 다중 에이전트 설정 등 다양한 응용 분야에 적용된다.
1.7 계획과 학습의 통합
Danfei Xu(조지아 텍)는 생성형 모델의 조합적 일반화에 중점을 두고 있으며, 인수 그래프에서의 확산 모델 임베딩과 확산 모델 체인을 통한 장기 계획 방법을 개발했다. Rahul Shome(호주 국립대)는 논리 및 기하학적 추론, 특히 불완전하고 불확실한 도메인에서의 작업 및 모션 계획에 중점을 두고 있다.
1.8 특수 응용 분야
Joshua Mangelson(브리검 영 대학)은 해양 로봇 시스템, 특히 수중 차량을 위한 교차 모달리티 위치 추정과 수중 차량 시뮬레이터 개발에 중점을 두고 있다. Farshid Alambeigi(UT 오스틴)는 수술 로보틱스, 특히 외과의사의 감독하에 특정 수술 작업을 자동화하는 부분 자율성에 중점을 두고 있다. Tobias Fischer는 산호초 복원을 위한 수중 인식 기술을 연구하고 있다.
2. 학부 수준 로보틱스 학습 로드맵
워크숍 발표자들의 연구 주제를 바탕으로, 드론·로봇을 전공하는 학부생이 공부해야 할 핵심 주제를 다음과 같이 정리했다.
2.1 로보틱스 기초
- 로봇 기구학 및 동역학: 순기구학, 역기구학, 야코비안 행렬, 라그랑주 방정식, 뉴턴-오일러 방정식
- 제어 이론: PID 제어기, 상태 공간 표현, 최적 제어, 강인 제어, 비선형 제어, 적응 제어
- 로봇 센서 및 액추에이터: 다양한 센서 유형과 특성, 액추에이터 유형과 특성
2.2 인식 및 인지 시스템
- 컴퓨터 비전: 이미지 처리 기초, 객체 인식 및 추적, 3D 비전, 시각적 SLAM
- 센서 융합: 칼만 필터, 확장 칼만 필터, 파티클 필터, 다중 센서 융합 아키텍처
- 3D 매핑 및 표현: 포인트 클라우드 처리, 메쉬 생성, 볼륨 표현, 의미론적 매핑
2.3 로봇 계획 및 의사결정
- 모션 계획: 구성 공간, 샘플링 기반 계획, 최적화 기반 계획, 반응형 계획
- 작업 계획: 고전적 계획, 계층적 작업 네트워크, 작업 및 모션 계획 통합, 제약 기반 계획
- 강화 학습 기초: 마르코프 결정 과정, 가치 기반 방법, 정책 기반 방법, 모델 기반 강화 학습
2.4 로봇 시스템 통합
- 로봇 운영 체제(ROS): ROS 아키텍처, 메시지 통신, 도구, ROS 2
- 임베디드 시스템: 마이크로컨트롤러 프로그래밍, 실시간 운영 체제, 하드웨어 인터페이스, 전력 관리
- 시뮬레이션 도구: 물리 엔진, 로봇 시뮬레이터, 시뮬레이션-현실 간극, 디지털 트윈
2.5 최신 로보틱스 기술 동향
- 딥러닝과 로보틱스: CNN, RNN/LSTM/Transformer, 자기지도 학습, 표현 학습
- 언어 모델과 로봇 제어: 언어 접지, LLM과 로보틱스 통합, 멀티모달 학습, 인간-로봇 상호작용
- 로봇 학습 방법론: 모방 학습, 메타 학습, 멀티태스크 학습, 지속 학습
- 특수 로봇 시스템: 드론 기술, 수중 로보틱스, 의료 로보틱스, 소프트 로보틱스
2.6 실무 및 프로젝트 기술
- 로봇 설계 및 제작: CAD 도구, 3D 프린팅, 전자 회로 설계, 기구 설계
- 프로그래밍 언어 및 도구: C/C++, Python, MATLAB/Simulink, 버전 관리 및 협업 도구
- 프로젝트 관리 및 문서화: 요구사항 분석, 시스템 아키텍처 설계, 테스트 및 검증, 기술 문서 작성
3. 로봇 용어 사전 키워드
워크숍 발표자들의 연구 주제를 바탕으로, 로봇 용어 사전에 실을 주요 키워드를 다음과 같이 카테고리별로 정리했다.
3.1 인식 및 매핑 (Perception & Mapping)
- 컴퓨터 비전: 객체 탐지, 세그먼테이션, 오픈 어휘 인식, 특징 임베딩, 하이퍼볼릭 공간
- SLAM: 시각적 SLAM, 지속적 SLAM, 의미론적 매핑, 교차 모달리티 위치 추정
- 3D 표현: 포인트 클라우드, 메쉬, 옥트리, 점유 그리드, 거리 필드, 신경 방사장, 가우시안 스플래팅
- 센서 기술: 다중 센서 융합, 이벤트 카메라, LiDAR, ToF 카메라
3.2 계획 및 제어 (Planning & Control)
- 모션 계획: 구성 공간, RRT, PRM, 궤적 최적화, 충돌 회피
- 작업 계획: 작업 및 모션 계획 통합, 계층적 계획, 제약 기반 계획
- 제어 이론: 모델 예측 제어, 강인 제어, 적응 제어, 비선형 제어
3.3 학습 및 지능 (Learning & Intelligence)
- 로봇 학습: 모방 학습, 강화 학습, 자기지도 학습, 지속 학습, 메타 학습, 역강화 학습
- 신경망 아키텍처: 합성곱 신경망, 순환 신경망, 트랜스포머, 스파이킹 신경망, 신경형태학적 컴퓨팅
- 생성형 모델: 확산 모델, 대규모 언어 모델, 시연 합성
- 언어 및 로봇 통합: 언어 접지, 언어 조건부 로봇 제어, 장면 그래프
3.4 로봇 시스템 및 응용 (Robot Systems & Applications)
- 로봇 유형: 모바일 매니퓰레이터, 드론, 수중 자율 주행 차량, 휴머노이드, 소프트 로봇
- 응용 분야: 수술 로보틱스, 해양 로보틱스, 산호초 복원, 인간-로봇 상호작용, 보조 기술
- 시스템 통합: 로봇 운영 체제, 디지털 트윈, 시뮬레이션-현실 간극, 도메인 랜덤화
3.5 미래 기술 동향 (Future Technology Trends)
- 하드웨어 혁신: 신소재, 배터리 기술, 새로운 센서, 새로운 액추에이터
- 컴퓨팅 발전: 온보드 가속기, 에너지 효율적 컴퓨팅, 엣지 컴퓨팅
- 통합적 접근: 뇌-몸체 공동 설계, 모듈성, 조합적 일반화, 연속적 상호작용
4. 결론
MIT 로보틱스 워크숍 분석을 통해 현대 로보틱스 연구의 주요 동향과 미래 방향을 파악할 수 있었다. 특히 오픈 월드 자율성, 지속적 학습, 언어와 로보틱스의 통합, 신경형태학적 컴퓨팅 등이 주요 연구 방향으로 부각되고 있다.
드론·로봇을 전공하는 학부생은 로보틱스 기초(기구학, 동역학, 제어 이론)부터 인식 및 인지 시스템, 계획 및 의사결정, 로봇 시스템 통합, 최신 기술 동향, 실무 및 프로젝트 기술까지 폭넓게 학습할 필요가 있다. 특히 딥러닝과 로보틱스의 통합, 언어 모델과 로봇 제어, 다양한 로봇 학습 방법론에 대한 이해가 중요해지고 있다.
로봇 용어 사전에는 인식 및 매핑, 계획 및 제어, 학습 및 지능, 로봇 시스템 및 응용, 미래 기술 동향 등 다양한 카테고리의 키워드를 포함하여 현대 로보틱스의 중요 개념을 포괄적으로 다룰 필요가 있다.
이러한 분석 결과는 드론·로봇 전공 학생들의 학습 방향 설정과 로봇 용어 사전 개발에 유용한 기초 자료로 활용될 수 있을 것이다.