안녕하세요. 이곳은 새로운 글이 매일 올라오는군요.

참 역동적인 사이트인거 같아요. 저도 한 몫 해야 겠지요.

자 다음으로 이곳에서의 연구생활에 대한 이야기를 해보고자 합니다.

[4. 연구 생활]

자 이야기는 다시 첫 학기로 돌아갑니다. 2008년 8월 9월 10일 , 3개월 동안 저는 어드바이저,

즉 지도교수를 정해야 했습니다. 먼저 이곳 Robotics Institute의  정책을 말씀드릴께요.

이곳은 매년 30명에서 40명의 석사, 박사 과정 학생을 매년 뽑습니다. 지원하는 학생 수 는 평균 1500명

정도 되구요. 즉, 40/1500의 경쟁율을 뚫고 들어와야 합니다. 그래서 거의 뽑힌 학생들의

스펙들이 아주 쿨 하지요. 저도 석사 어드미션을 받고 상당히 놀랐습니다.  헌데 이곳은 지도교수

배정을 전혀 하지 않습니다. 대신 박사는 8월 9월, 석사는 9월 10월 2달 동안 marrigage process 라는

것을 진행합니다. 즉, 지도교수 찾는 시간을 주는 겁니다. 이곳에는 로봇 교수 70명 정도가

있는데요, 그중에 가장 자기가 연구하고 싶은 분야의 교수들을 주욱 만나보고 서로 결혼(?)을 하는

것이지요. 아주 훌륭한 시스템이라고 생각합니다. 70여명의 교수들이 로봇틱스의 거의 모든

분야를 연구하고 있기 때문에 입맛대로 교수를 고를 수 가 있는 것이지요. 주된 분야로는,

- Mobile robotics (Field robotics)

- Humanoid

- Computer vision

- Manipulation

- Bio-inspirecd robotics

- Medical robotics

등이 있습니다. 참고로, 이곳 RI는 SCS (School of Computer Science) 의 단과대학의 한 학과입니다.

SCS안에 총 7개의 학과가 존재합니다. 아시다시피, CMU는 CS가 가장 유명하기 때문에 덩치가

이렇게 괴물처럼 되어 버린것이지요. 공과대학은 CIT (Carnigie Institute Tech.) 라고 따로 있습니다.

저는 지금 CIT의 ECE 학과에서 박사과정을 수행하고 있는 중이구요, 공식적으로는 RI와는 관련이

없지요. 다만 프로젝 펀딩이 RI 프로젝에서 나오고 지도교수 한 분이 RI 교수님으로 있지요.

다시 본론으로 돌아와서, 이곳에는 15명 정도의 박사에게는 무조건 펀딩이 지원됩니다. 구체적

규모는 학비 1년에 $35,000 과 매 달 생활비 $2,000 을 지원합니다. 100퍼센트 맞지는 않지만, 크게

돈이 구애없이 지도교수를 선정하고 연구를 할 수 있는 환경이 되는 것이지요. 하지만 석사들은

사정이 다릅니다. 석사들은 거의 셀프 지원으로 들어오게 되고, 스스로 이곳 교수들을 만나서

펀딩을 따 내야 합니다. 아 잘되면 첫 학기부터 지원을 받으며 (박사와 같은 수준) 지내며, 잘 안

되도 이곳은 두번 째나, 세 번재 학기부터는 지원을 받고 공부를 할 수 있습니다. 참고로 RI가

펀딩 사정이 좋은 것입니다. 다른 학과는 이렇게 녹녹하지가 않지요. 그래서 저는 열심히 뛰어

다녀야 했습니다. 당시 저는 아내와 아기를 한국에 두고 혼자 미국에 온 사정이라, 펀딩을 받는

것이 급선무 였습니다. 로봇에 대해 크게 아는 것도 깊은 기호가 있는 것도 아니라서 저는 펀딩을

최우선으로 하고 가의 관심은 두번 째 였었지요. 저는 거의 10명의 교수님들을 찾아다니면서

저를 피알 했습니다. 자랑 할 것은 단 3가지... 첫째는 저는 한국사람이요. 즉, 열심히 일한다.

밤 낮없이 일한다라고 농담처럼 이야기 했습니다ㅋ. 둘째는 이미 전자공학 석사가 있다.

셌째는 리눅스 잘 한다. 였습니다. 리눅스를 잘한다는 사실은 저의 어드미션에도 영향을 미쳤고

지도교수 선정과 펀딩을 따내는 데도 한 몫을 톡톡히 했습니다. 여러 디스커션 끝에 저는

Paul E. Rybski라는 지도교수와 General Motor에서 나오는 펀딩을 따 내었습니다. 폴은

2007년 어반 챌린지에서 퍼셉션 분야의 리더를 맞았던 사람이구요, 이곳 풀타임 교수는 아니고

시스템 사이언티스트 라는 직책에 있습니다. 그래도 학생을 받을 수 있고 교수의 펑션을 할 수

있는 것이지요. 그렇게 저의 무인자동차의 인식 시스템에 대한 연구는 석사 과정 시작부터 시작된

것이지요. 박사과정에서도 그 연구를 같은 프로젝에서 고스란히 연결해서 하고 있구여.  

석사과정이 2년 동안 연구한 내용을 잠간 말씀드리면, 2007년 어반 챌린지에서 GM은 메인

펀딩 소스로서 많은 돈을 지원했습니다. 물론 차도 주고요... 하지만 경기 후에 GM은 거의

얻은 것이 없습니다. 차에 붙힌 스티커로 인해 광고 효과가 조금 있었을 까요 ? 그래서 GM은

5년 짜리 프로젝을 다시 주고, 실제 경기를 통해 얻은 노하우나 기술들을 실제 자동차에 상용화를

시키기를 원했었지요. 그래서 거의 이전 팀들을 모아서 계속 그 일을 시킨것이구요. 저는 퍼셉션

분야에 있기 때문에 보행자 자전거 디텍션과 트랙킹을 석사 2년동안 연구를 했습니다.  실제 2007년

대회때에는 보행자나 자전거 오토바이등의 인터렉션이 전혀 없었습니다. 그냥 다른 자동차와

무인 자동차 사이의 인터렉션이 있었지요. 어찌보면 제한적인 환경이었지요. 그래서 이런 프로젝을

하게 된 것이지요. 보행자와 자전거의 출현!

카메라 하나만을 사용해서 했기 때문에 기술적으로 보면, computer vision 이라고 볼 수 있습니다.

그 중에서도 보행자, 자전거를 디텍션해야 하기때문에, object detection 문제라고 불 수 있는거지요.

그거를 2년 내내 하고 있습니다. 문제는 아주 어려웠습니다. 아직까지 계속 풀고 있습니다.

앞으로는 3D laser sensor 인 벨로다인 센서와 퓨전닝을 하려고 계획하고 있습니다. 그래서

구글 카에 맞먹을 수 있는 시스템을 Boss (어번 챌린지 로봇 이름)에다 구현 할려고 생각 중에

있습니다. 도심 속에서 스스로 로컬라이징과 맵핑을 하며 (SLAM) , 무빙 오브젝트들을 디텍션

트랙킹하는 Boss의 조수 석에서 Linux 박스를 디버깅하고 있는 저의 2년 후의 모습을 상상하면

참 쿨 하네요.

현재 제가 하고 있는 비젼 기반의 자전거 트랙킹 결과 비디오를 한번 이곳에 올려봅니다.

심심하시면 한번 플레이 해보시고, 소감을 좀 주십시요. 저의 2년 간의 일을 결과입니다.

좀 시시하지요 ?