We make things autonomous.
https://www.youtube.com/watch?v=YZAXXUBaxG8
"미래에는 로봇이 더 많은 일을 하게 될 것이다."
위 문장에 동의하시나요? 우리 자율로봇지능 연구실Autonomous Robot Intelligence Lab. (ARIL)은 로봇이 사회에서 점점 더 많은 일을 할 것이라는 믿음을 가진 사람들이 모인 서울대 연구팀입니다.
2012년 이미지넷 챌린지ILSVRC에서 딥러닝 모델의 대두, 2016년 알파고 쇼크, 2020년 코로나19로 비대면 기조의 확산이라는 시대 흐름은 미래사회에 더 많은 로봇이 필요할 것임을 보여주고 있어요.
또한 더 많은 데이터가 센서로 수집되고, CPU, GPU 등 컴퓨팅 자원의 가격이 낮아지고, 딥러닝을 중심으로 알고리즘의 혁신이 일어나면서 로봇 시대의 도래를 예견하는 분위기가 고조되고 있습니다.
하지만 로봇이 사람과 함께 하기 위해선 아직도 풀어야 할 문제가 산더미처럼 쌓여 있습니다. 로봇은 여전히 길을 헤매고, 시뮬레이션 환경과 실제 환경에서 다르게 동작하며, 사람의 말을 잘 알아듣지 못하지요. 이러한 각각의 이슈를 조금씩 해결해나간다면 그 소셜 임팩트가 매우 클 것으로 예상됩니다.
우리는 사람이 그러듯, 감각sensing하고, 생각thinking하고, 행동actuating하는 인공물이 곧 로봇이라는 관점으로 연구를 진행하고 있어요. 구체적으로는 자율주행 모빌리티, 배달로봇, 대화 인공지능, 디지털 제조 연구 프로젝트를 진행하며 생생한 로봇 제작 경험을 갖춘 전문가로 성장하고 있습니다.
IEEE Trans. 등의 국제학술지와 ICRA, IROS와 같은 로봇 분야 국제학술대회를 중심으로, NeurIPS, ICML, ICLR, CVPR, ICCV, ECCV 등 머신러닝 및 컴퓨터 비전 학회가 연구실의 주된 논문 타깃입니다.
#mapping #localization #path planning #object tracking #lane detection #NLP #audio #multimodal
연구실 생활에서 우리의 행복과 성장을 결정하는 큰 요소 중 하나는 함께 연구하는 동료들입니다. 2030 무한 가능성을 지닌 청년에서, 전문분야를 갖춘 독립적 어른으로 거듭나는 중요한 시기를 함께 지내며 서로에게 자극이 되고 도움이 되고 지지가 되어 주고 있어요.
평소 각자의 책상에서 논문·코드와 씨름하다가도 복잡한 개념이나 프로젝트 이슈가 있으면 어김없이 토론이 시작되어요. 모두가 매일 조금씩 나아지려 노력하고, 모르는 사람이 모른다고 솔직히 말하며, 연구 진행 과정에 대해 가감 없이 피드백을 주고받습니다.
자율적인 연구환경에서 각자가 추진하는 연구내용을 주 1회 연구회의Lab meeting와 연구세미나Lab seminar를 통해 공유합니다. 신생 랩인 만큼 교수님과 연구원, 연구원과 연구원 간 신뢰를 바탕으로 박사 수준의 연구역량이라는 고지를 함께 정복하고 있어요.