[이상하의 IT칼럼 2] 스키로봇 챌린지- Ski Robot Challenge

딥러닝 분야의 확장

2018 2 9대한민국에서 평창 동계올림픽이 개막하였다대한민국의 첫 금메달이 나온 쇼트트랙남북 단일팀으로 화제를 모은 아이스하키 등등 여러 종목들이 올림픽 기간 동안 이루어졌다그중 알파인스키는 스키를 타고 가파른 슬로프를 빠르게 내려오는 스포츠이다그러던 2 12알파인스키를 꼭 빼닮은 흔하지 않은 대회가 이루어졌다.


On February 9, the Pyeongchang Winter Olympics started in South Korea. Various events, such as short track skating with the first gold medal being won by South Korea, and ice hockey, with a united South and North Korean team, took place during the Olympics. Another event, alpine skiing, is an event in which participants ski down steep slopes. On February 12, an unusual competition similar to Alpine skiing was held. 

 



세계 최초 로봇스키대회

맞다로봇이 스키를 탄다. 2 12일 웰리힐리 파크에서는 8팀이 참가해 세계 최초의 스키 로봇 대회가 열렸다스키 로봇 대회는 동계올림픽 기간에 맞춰 한국의 로봇 혁신기술을 널리 알리기 위해 열리게 됐다그냥 사람이 조종을 해서 로봇이 스키를 탄 종목도 있었지만, 눈에 띈 것은 자율 주행 부문이었다스키 로봇의 자율 주행이란 말 그대로 로봇이 깃발을 인식하여 스스로 스키를 타는 것이다그전에도 스키를 타는 로봇은 일본과 캐나다에서 개발됐지만 이렇게 인공지능을 이용해 로봇이 스스로 스키를 타는 대회가 열린 것은 처음이다스키를 타는데 인공지능이 왜 필요할까?

 

Worlds First Robot Skiing Competition

Right. Robots ski. On February 12, eight teams took part in the world's first skiing robot challenge at Welli Hilley Park. The competition was held during the Winter Olympics to promote Korea`s robotic innovations. There were other events in which robots were controlled by humans, but stand out event was the automatic driving event. The automatic driving event was, quite literally, robots recognizing the flags and course while controlling itself. The skiing robots were previously developed in Japan and Canada, but this was the first time that artificial intelligence has been used to help the robots ski. Why do robots need artificial intelligence to ski? 

 

 

 

 

 

 

스키 로봇과 인공지능

이번 대회에서 중요했던 포인트는 바로 기문 인식이었다각 팀들마다 다른 방식으로 기문 인식이라는 문제를 접근했지만 그중 ‘다이애나’라는 로봇은 딥 러닝 방식을 사용하였다여기서 쓰인 딥 러닝(deep-learning)이란 머신 러닝의 한 분야로서 인간의 신경망을 모방하여 로봇 스스로 어떠한 물체가 기문인지 아닌지 학습하는 기법이다재작년에 화제가 되었던 알파고도 딥 러닝과 빅데이터를 활용하여 끊임없이 학습 하였다이렇게 주어진 데이터를 기반으로 점점 발전한 다이애나는 결국 기문 인식률을 99.8%로 만드는 데 성공하였다고 한다.


Ski Robots and Artificial Intelligence

The key point in this event was flag recognition. Each team approached the problem of flag recognition in a different way. One of the robots, Diana, used the deep learning method.  Deep learning is a type of machine learning that imitates the human neural network where the robot learns what objects are flags and what objects are not flags. For example, Alphago, which was in the news two years ago, also used a deep learning method and big data to study the method of wining the game Go constantly. Diana, which grew more and more based on the data it was given, eventually succeeded in creating a flag recognition rate of 99.8 percent. 

 

딥 러닝의 잠재성
비록 8개 팀 중 2개 팀만이 결승선을 통과하고 나머지는 기문에 부딪히거나 고꾸라졌지만 필자는 이번 대회가 챌린지라는 이름처럼 인공지능과 로봇공학의 새로운 도전이 되었다는 점에서 이번 사례는 굉장히 중요하다아직은 걸음마 단계인 기술이지만 이러한 조그만 기술들이 모여 우리 일상생활에 분명 큰 영향을 줄 것이라고 생각한다현재 구글과 네이버 같은 회사들에서는 이미 음성인식과 번역 분야에서 딥 러닝을 효과적으로 사용하며 정확성을 끌어올리고 있다이렇게 딥 러닝의 잠재성이 보이는 만큼앞으로도 많은 사람들이 우리 생활에 직접적인 영향을 주는 딥 러닝이라는 분야에 더욱 관심을 가졌으면 하는 바람이다


Potential of Deep Learning

Even though only two out of eight teams crossed the finish line with the rest crashing into or knocking over flags, I think this event is a very important example of the new challenges of artificial intelligence and robotics, like the name of this contest, Challenge. Although the skills are still in their infancy, I think they will definitely have an immense impact on our daily lives. Companies like Google and Naver are already increasing accuracy by effectively using deep learning in voice recognition and translation. Given the potential for deep learning, I hope many people will be more interested in a field which directly affects our lives.

 

 

 

칼럼 소개: 어렵게 생각할 수 밖에 없는 IT라는 주제. 청소년들이 최대한 친근하고 즐겁게 읽을 수 있는 칼럼을 유익하게 만들어 가도록 하겠습니다.

 

 

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