๋ถ€๋กโ€บ๐Ÿ“– ์šฉ์–ด์‚ฌ์ „
๋ถ€๋ก

๐Ÿ“– ์šฉ์–ด์‚ฌ์ „

์‚ฌ์šฉ๋ฒ•

4๊ณผ๋ชฉ ์ „์ฒด์—์„œ ์‹œํ—˜์— ์ž์ฃผ ๋‚˜์˜ค๋Š” ํ•ต์‹ฌ ์šฉ์–ด 138๊ฐœ๋ฅผ ๊ณผ๋ชฉ๋ณ„๋กœ ์ •๋ฆฌํ–ˆ๋‹ค (๊ณผ๋ชฉ ๋ฒˆํ˜ธ์ˆœ 1โ†’4, ๊ฐ ํ‘œ๋Š” ์ˆซ์žยท์˜๋ฌธ โ†’ ํ•œ๊ธ€ ๊ฐ€๋‚˜๋‹ค์ˆœ). ์ •์˜๊ฐ€ ๋‚ฏ์„ค๋ฉด "๊ด€๋ จ ๋…ธํŠธ"๋กœ ์ด๋™ํ•ด ๋งฅ๋ฝ์„ ๋‹ค์‹œ ์ฝ์ž. ์—ฌ๋Ÿฌ ๊ณผ๋ชฉ์— ๊ฑธ์น˜๋Š” ์šฉ์–ด(์—”์ฝ”๋”, FSM, ํŽ˜์ผ์„ธ์ดํ”„ ๋“ฑ)๋Š” ๊ณผ๋ชฉ๋ณ„ ๊ด€์ ์œผ๋กœ ๊ฐ๊ฐ ์‹ค์—ˆ๋‹ค.

1๊ณผ๋ชฉ ๋กœ๋ด‡์šด์˜ ์†Œํ”„ํŠธ์›จ์–ด

์šฉ์–ด ์˜๋ฌธ ์ •์˜ ๊ด€๋ จ ๋…ธํŠธ
5G 3๋Œ€ ํŠน์„ฑ eMBB ยท URLLC ยท mMTC ์ดˆ๊ณ ์† ๋Œ€์šฉ๋Ÿ‰ ยท ์ดˆ์ €์ง€์—ฐ ๊ณ ์‹ ๋ขฐ(์›๊ฒฉ์ œ์–ด์˜ ํ•ต์‹ฌ) ยท ์ดˆ์—ฐ๊ฒฐ ๋กœ๋ด‡๊ณผ ICT ์œตํ•ฉ
LPWAN Low-Power Wide-Area Network ์ €์ „๋ ฅ ๊ด‘์—ญ๋ง โ€” LoRa(๋น„๋ฉดํ—ˆ ์ž๊ฐ€๋ง)ยทNB-IoT(ํ†ต์‹ ์‚ฌ๋ง) ๋กœ๋ด‡๊ณผ IoT๋””๋ฐ”์ด์Šค ์—ฐ๋™
MQTT Message Queuing Telemetry Transport ๋ธŒ๋กœ์ปค ๊ฒฝ์œ  ๋ฐœํ–‰-๊ตฌ๋… ๊ฒฝ๋Ÿ‰ IoT ํ”„๋กœํ† ์ฝœ โ€” QoS 0ยท1ยท2 ์„œ๋ฒ„ ํ”„๋กœ๊ทธ๋žจ
NTP Network Time Protocol ๋ฐ€๋ฆฌ์ดˆ๊ธ‰ ์‹œ๊ฐ ๋™๊ธฐํ™” โ€” 4๊ฐœ ํƒ€์ž„์Šคํƒฌํ”„๋กœ ์˜คํ”„์…‹ ๊ณ„์‚ฐ ๋™๊ธฐํ™” ํ”„๋กœ๊ทธ๋žจ
OTA Over-The-Air ๋„คํŠธ์›Œํฌ๋กœ ์›๊ฒฉ ์†Œํ”„ํŠธ์›จ์–ดยทํŽŒ์›จ์–ด ๋ฐฐํฌ โ€” ์ „์ž์„œ๋ช…์œผ๋กœ ์œ„๋ณ€์กฐ ๊ฒ€์ฆ ์„œ๋ฒ„ ํ”„๋กœ๊ทธ๋žจ
PTP Precision Time Protocol (IEEE 1588) ํ•˜๋“œ์›จ์–ด ํƒ€์ž„์Šคํƒฌํ”„๋กœ ๋งˆ์ดํฌ๋กœ์ดˆ๊ธ‰ ์ •๋ฐ€ ์‹œ๊ฐ ๋™๊ธฐํ™” ๋™๊ธฐํ™” ํ”„๋กœ๊ทธ๋žจ
RaaS Robot as a Service ๋กœ๋ด‡์„ ๊ตฌ๋…์œผ๋กœ ์ด์šฉ โ€” ์ œ๊ณต์ž๊ฐ€ ์›๊ฒฉ ๋ชจ๋‹ˆํ„ฐ๋งยท์œ ์ง€๋ณด์ˆ˜ ๋กœ๋ด‡๊ณผ ICT ์œตํ•ฉ
๊ฐ€๋ช…์ฒ˜๋ฆฌ Pseudonymization ์‹๋ณ„์ž๋ฅผ ๊ฐ€๋ช…์œผ๋กœ ๋Œ€์ฒด โ€” ์ถ”๊ฐ€ ์ •๋ณด์™€ ๊ฒฐํ•ฉ ์‹œ ์žฌ์‹๋ณ„ ๊ฐ€๋Šฅํ•ด ๋ถ„๋ฆฌ ๋ณด๊ด€ ํ•„์š” ๋กœ๋ด‡ ๋ฐ์ดํ„ฐ ๊ด€๋ฆฌ
๊ฐ๋… ์ œ์–ด Supervisory Control ์‚ฌ๋žŒ์€ ๋ชฉํ‘œ๋งŒ ์ง€์‹œํ•˜๊ณ  ๋กœ๋ด‡์ด ์ž์œจ ์ˆ˜ํ–‰ โ€” ์ง€์—ฐ ํฐ ์›๊ฒฉ ํ™˜๊ฒฝ์— ํ•„์ˆ˜ ๋กœ๋ด‡ ์›๊ฒฉ์ œ์–ด๊ธฐ ์ธํ„ฐํŽ˜์ด์Šค
๊ฐ•ํ™”ํ•™์Šต Reinforcement Learning ์ •๋‹ต ์—†์ด ์‹œํ–‰์ฐฉ์˜ค์™€ ๋ณด์ƒ์œผ๋กœ ๋ˆ„์  ๋ณด์ƒ ์ตœ๋Œ€ํ™” ์ •์ฑ…์„ ํ•™์Šต ๋กœ๋ด‡ ํ›ˆ๋ จ ํ”„๋กœ๊ทธ๋žจ
๊ฒŒ์ดํŠธ์›จ์ด Gateway ์ €์ „๋ ฅ IoT ๊ธฐ๊ธฐ ๋ฐ์ดํ„ฐ๋ฅผ ๋ชจ์•„ ํ”„๋กœํ† ์ฝœ ๋ณ€ํ™˜ํ•ด ํ”Œ๋žซํผ์œผ๋กœ ์ค‘๊ณ„ ๋กœ๋ด‡๊ณผ IoT๋””๋ฐ”์ด์Šค ์—ฐ๋™
๊ณต๊ฐœํ‚ค ์•”ํ˜ธ Public-key Cryptography ๊ณต๊ฐœํ‚คยท๊ฐœ์ธํ‚ค ์Œ ์‚ฌ์šฉ โ€” ํ‚ค ๋ฐฐ์†ก ๋ฌธ์ œ๊ฐ€ ์—†์ง€๋งŒ ๋А๋ฆผ (RSAยทECC) ๋กœ๋ด‡ ๋ณด์•ˆ
๋Œ€์นญํ‚ค ์•”ํ˜ธ Symmetric-key Cryptography ์•”ยท๋ณตํ˜ธํ™”์— ๊ฐ™์€ ํ‚ค โ€” ๋น ๋ฅด์ง€๋งŒ ํ‚ค ๋ฐฐ์†ก ๋ฌธ์ œ (AES) ๋กœ๋ด‡ ๋ณด์•ˆ
๋ฐ๋“œ๋งจ ์Šค์œ„์น˜ Deadman Switch ์ฅ๊ณ  ์žˆ๋Š” ๋™์•ˆ๋งŒ ๋กœ๋ด‡์ด ๋™์ž‘ํ•˜๋Š” ์ˆ˜๋™ ์กฐ์ž‘ ์•ˆ์ „์žฅ์น˜ ๋กœ๋ด‡ ์ œ์–ด๊ธฐ ํŠน์„ฑ
๋„๋ฉ”์ธ ๋žœ๋คํ™” Domain Randomization ์‹œ๋ฎฌ๋ ˆ์ดํ„ฐ ์กฐ๊ฑด์„ ๋ฌด์ž‘์œ„๋กœ ํ”๋“ค์–ด ๊ฐ•์ธํ•œ ์ •์ฑ…์„ ๋งŒ๋“œ๋Š” Sim-to-Real ๊ธฐ๋ฒ• ๋กœ๋ด‡ ํ›ˆ๋ จ ํ”„๋กœ๊ทธ๋žจ
๋””์ง€ํ„ธ ํŠธ์œˆ Digital Twin ์‹ค๋ฌผ ๋กœ๋ด‡๊ณผ ์‹ค์‹œ๊ฐ„ ๋™๊ธฐํ™”๋˜๋Š” ๊ฐ€์ƒ ๋ชจ๋ธ โ€” ๊ฐ์‹œยท์˜ˆ์ธกยท๊ฒ€์ฆ ๋™๊ธฐํ™” ํ”„๋กœ๊ทธ๋žจ
๋ฆฌ์–ผ๋ฆฌํ‹ฐ ๊ฐญ Reality Gap ์‹œ๋ฎฌ๋ ˆ์ดํ„ฐ์™€ ์‹ค์„ธ๊ณ„์˜ ๋ฌผ๋ฆฌ ์ฐจ์ด๋กœ ํ•™์Šต ์ •์ฑ…์ด ์‹ค๊ธฐ์—์„œ ๋ฌด๋„ˆ์ง€๋Š” ๋ฌธ์ œ ๋กœ๋ด‡ ํ›ˆ๋ จ ํ”„๋กœ๊ทธ๋žจ
๋ชจ๋ฐฉํ•™์Šต Imitation Learning ์‚ฌ๋žŒ์˜ ์‹œ์—ฐ ๋ฐ์ดํ„ฐ๋กœ ์‹œ์—ฐ๊ณผ ๋น„์Šทํ•˜๊ฒŒ ํ–‰๋™ํ•˜๋„๋ก ํ•™์Šต (LfD) ๋กœ๋ด‡ ํ›ˆ๋ จ ํ”„๋กœ๊ทธ๋žจ
์‚ฌ์ด๋ฒ„๋ฌผ๋ฆฌ์‹œ์Šคํ…œ CPS (Cyber-Physical System) ๋ฌผ๋ฆฌ์™€ ์‚ฌ์ด๋ฒ„๊ฐ€ ๊ฒฐํ•ฉ๋˜์–ด ๊ณ„์‚ฐ ๊ฒฐ๊ณผ๊ฐ€ ๋ฌผ๋ฆฌ ์„ธ๊ณ„๋ฅผ ์‹ค์‹œ๊ฐ„ ์ œ์–ด ๋กœ๋ด‡๊ณผ ICT ์œตํ•ฉ
์ƒํƒœ ๊ธฐ๊ณ„ FSM (Finite State Machine) ๊ฐ™์€ ์ด๋ฒคํŠธ๋ผ๋„ ํ˜„์žฌ ์ƒํƒœ์— ๋”ฐ๋ผ ๋‹ค๋ฅธ ๋ฐ˜์‘ยท์ „์ด โ€” ์ƒํ˜ธ์ž‘์šฉ ์‹œ๋‚˜๋ฆฌ์˜ค์˜ ํ‘œ์ค€ ๊ตฌ์กฐ ๋กœ๋ด‡ ์ปจํ…์ธ  ๊ฐœ๋ฐœ
์†Œ์ผ“ Socket ๋„คํŠธ์›Œํฌ ํ†ต์‹ ์˜ ํ”„๋กœ๊ทธ๋ž˜๋ฐ ์ ‘์  โ€” ์„œ๋ฒ„๋Š” socketโ†’bindโ†’listenโ†’accept ์ˆœ ์„œ๋ฒ„ ํ”„๋กœ๊ทธ๋žจ
์‹œ๊ณ„์—ด ๋ฐ์ดํ„ฐ๋ฒ ์ด์Šค Time-series DB ํƒ€์ž„์Šคํƒฌํ”„ ๊ธฐ๋ฐ˜ ์ฃผ๊ธฐ ๋ฐ์ดํ„ฐ์˜ ์••์ถ•ยท์‹œ๊ฐ„ ์งˆ์˜์— ์ตœ์ ํ™”๋œ DB ๋กœ๋ด‡ ๋ฐ์ดํ„ฐ ๊ด€๋ฆฌ
์—ฃ์ง€ ์ปดํ“จํŒ… Edge Computing ๋ฐ์ดํ„ฐ ๋ฐœ์ƒ ํ˜„์žฅ ๊ฐ€๊นŒ์ด์„œ ์ฒ˜๋ฆฌ โ€” ์•ˆ์ „ยท์‹ค์‹œ๊ฐ„์€ ์—ฃ์ง€, ํ•™์Šตยท์ถ•์ ์€ ํด๋ผ์šฐ๋“œ ๋กœ๋ด‡๊ณผ ICT ์œตํ•ฉ
์˜ˆ์ง€๋ณด์ „ Predictive Maintenance ๋ฐ์ดํ„ฐ ์ถ”์„ธ๋กœ ๊ณ ์žฅ ์‹œ์ ์„ ์˜ˆ์ธกํ•ด ๊ณ ์žฅ ์ „์— ์ •๋น„ (์‚ฌํ›„โ†’์˜ˆ๋ฐฉโ†’์˜ˆ์ง€) ๋กœ๋ด‡ ๋ชจ๋‹ˆํ„ฐ๋ง ํ”„๋กœ๊ทธ๋žจ
์˜คํ”„๋ผ์ธ ํ”„๋กœ๊ทธ๋ž˜๋ฐ OLP (Off-Line Programming) ์‹œ๋ฎฌ๋ ˆ์ดํ„ฐ์—์„œ ์ž‘์„ฑยท๊ฒ€์ฆ ํ›„ ์‹ค๋กœ๋ด‡์— ์ ์šฉ โ€” ์ƒ์‚ฐ ์ค‘๋‹จ ์—†์Œ ๋กœ๋ด‡ ํ›ˆ๋ จ ํ”„๋กœ๊ทธ๋žจ
์›Œ์น˜๋… ํƒ€์ž„์•„์›ƒ Watchdog Timeout ์ผ์ • ์‹œ๊ฐ„ ๋ช…๋ นยทํ•˜ํŠธ๋น„ํŠธ๊ฐ€ ์—†์œผ๋ฉด ์•ˆ์ „ ์ •์ง€ํ•˜๋Š” ํ†ต์‹  ๋‘์ ˆ ํŽ˜์ผ์„ธ์ดํ”„ ๋กœ๋ด‡ ์›๊ฒฉ์ œ์–ด๊ธฐ ์ธํ„ฐํŽ˜์ด์Šค
์ธ๊ฐ€ Authorization ์ธ์ฆ๋œ ์ฃผ์ฒด์—๊ฒŒ ํ—ˆ์šฉํ•  ๊ถŒํ•œ์„ ๊ฒฐ์ • โ€” RBACยท์ตœ์†Œ ๊ถŒํ•œ ์›์น™ ๋กœ๋ด‡ ๋ณด์•ˆ
์ธ์ฆ Authentication ์ƒ๋Œ€๊ฐ€ ์ฃผ์žฅํ•˜๋Š” ์ฃผ์ฒด๊ฐ€ ๋งž๋Š”์ง€ ์‹ ์› ํ™•์ธ ๋กœ๋ด‡ ๋ณด์•ˆ
์žฌ์ „์†ก ๊ณต๊ฒฉ Replay Attack ๊ฐ€๋กœ์ฑˆ ์ •์ƒ ํŒจํ‚ท์„ ๋‹ค์‹œ ๋ณด๋‚ด ๊ณผ๊ฑฐ ๋ช…๋ น์„ ์žฌ์‹คํ–‰์‹œํ‚ค๋Š” ๊ณต๊ฒฉ ๋กœ๋ด‡ ๋ณด์•ˆ
์ „์ž์„œ๋ช… Digital Signature ๊ฐœ์ธํ‚ค๋กœ ์„œ๋ช…ยท๊ณต๊ฐœํ‚ค๋กœ ๊ฒ€์ฆ โ€” ๋ฌด๊ฒฐ์„ฑยท์ธ์ฆยท๋ถ€์ธ๋ฐฉ์ง€ ์ œ๊ณต ๋กœ๋ด‡ ๋ณด์•ˆ
์ •๋ณด๋ณด์•ˆ 3์š”์†Œ CIA ๊ธฐ๋ฐ€์„ฑยท๋ฌด๊ฒฐ์„ฑยท๊ฐ€์šฉ์„ฑ โ€” ์•”ํ˜ธํ™”ยทํ•ด์‹œยท์ด์ค‘ํ™”๋กœ ๊ฐ๊ฐ ๋‹ฌ์„ฑ ๋กœ๋ด‡ ๋ณด์•ˆ
์ฆ๋ถ„ ๋ฐฑ์—… Incremental Backup ์ง์ „ ๋ฐฑ์—… ์ดํ›„ ๋ณ€๊ฒฝ๋ถ„๋งŒ โ€” ๋ณต์› ์‹œ ์ „์ฒด + ๋ชจ๋“  ์ฆ๋ถ„ ํ•„์š” ๋กœ๋ด‡ ๋ฐ์ดํ„ฐ ๊ด€๋ฆฌ
์ง€์ˆ˜ ๋ฐฑ์˜คํ”„ Exponential Backoff ์žฌ์‹œ๋„ ๊ฐ„๊ฒฉ์„ 1โ†’2โ†’4์ดˆ์ฒ˜๋Ÿผ ๋Š˜๋ ค ๋ถ€ํ•˜๋ฅผ ์ค„์ด๋Š” ์žฌ์ ‘์† ์ „๋žต ํด๋ผ์ด์–ธํŠธ ํ”„๋กœ๊ทธ๋žจ
์ง๋ ฌํ™” Serialization ๋ฐ์ดํ„ฐ ๊ตฌ์กฐ๋ฅผ ์ „์†กยท์ €์žฅ ๊ฐ€๋Šฅํ•œ ๋ฐ”์ดํŠธ ์—ด๋กœ ๋ณ€ํ™˜ (JSONยทprotobuf) ํด๋ผ์ด์–ธํŠธ ํ”„๋กœ๊ทธ๋žจ
์ฐจ๋“ฑ ๋ฐฑ์—… Differential Backup ๋งˆ์ง€๋ง‰ ์ „์ฒด ๋ฐฑ์—… ์ดํ›„ ๋ณ€๊ฒฝ๋ถ„ โ€” ๋ณต์›์€ ์ „์ฒด + ๋งˆ์ง€๋ง‰ 1๊ฐœ ๋กœ๋ด‡ ๋ฐ์ดํ„ฐ ๊ด€๋ฆฌ
ํ‹ฐ์น˜ ํŽœ๋˜ํŠธ Teach Pendant ๋กœ๋ด‡์„ ์กฐ๊ทธยท๊ต์‹œยท์„ค์ •ํ•˜๋Š” ํœด๋Œ€ํ˜• ์กฐ์ž‘ ๋‹จ๋ง ๋กœ๋ด‡ ์ œ์–ด๊ธฐ ํŠน์„ฑ
ํ•˜ํŠธ๋น„ํŠธ Heartbeat ์ฃผ๊ธฐ์  ์ƒ์กด ์‹ ํ˜ธ๋กœ ์ƒ๋Œ€์™€ ์—ฐ๊ฒฐ ์ƒํƒœ๋ฅผ ํ™•์ธ โ€” ์—†์œผ๋ฉด ๋Š๊น€ ํŒ์ • ํด๋ผ์ด์–ธํŠธ ํ”„๋กœ๊ทธ๋žจ
ํ–…ํ‹ฑ ์žฅ์น˜ Haptic Device ๋กœ๋ด‡์ด ๋ฐ›๋Š” ํž˜์„ ์กฐ์ž‘์ž์—๊ฒŒ ๋ฐ˜๋ ฅ์œผ๋กœ ๋˜๋Œ๋ฆฌ๋Š” ์›๊ฒฉ ์กฐ์ž‘ ์žฅ์น˜ ๋กœ๋ด‡ ์›๊ฒฉ์ œ์–ด๊ธฐ ์ธํ„ฐํŽ˜์ด์Šค

2๊ณผ๋ชฉ ๋กœ๋ด‡ ์†Œํ”„ํŠธ์›จ์–ด ๊ตฌ์กฐ์„ค๊ณ„

์šฉ์–ด ์˜๋ฌธ ์ •์˜ ๊ด€๋ จ ๋…ธํŠธ
4+1 ๋ทฐ ๋ชจ๋ธ 4+1 View Model ๋…ผ๋ฆฌยทํ”„๋กœ์„ธ์Šคยท๊ฐœ๋ฐœยท๋ฌผ๋ฆฌ ๋ทฐ์— ์œ ์Šค์ผ€์ด์Šค ๋ทฐ๋ฅผ ๋”ํ•ด ์•„ํ‚คํ…์ฒ˜๋ฅผ ๊ด€์ ๋ณ„๋กœ ํ‘œํ˜„ํ•˜๋Š” ๋ชจ๋ธ ๋กœ๋ด‡ ์†Œํ”„ํŠธ์›จ์–ด ์•„ํ‚คํ…์ฒ˜ ๋ชจ๋ธ๋ง
ATAM Architecture Tradeoff Analysis Method ํ’ˆ์งˆ ์†์„ฑ ์‹œ๋‚˜๋ฆฌ์˜ค๋กœ ์•„ํ‚คํ…์ฒ˜์˜ ์œ„ํ—˜ยท๋ฏผ๊ฐ์ ยท์ ˆ์ถฉ์ ์„ ์‹๋ณ„ํ•˜๋Š” ํ‰๊ฐ€ ๋ฐฉ๋ฒ• ๋กœ๋ด‡ ์†Œํ”„ํŠธ์›จ์–ด ์•„ํ‚คํ…์ฒ˜ ๊ฒ€์ฆ
CAN Controller Area Network ์ฐจ๋™ 2์„ ยท๋ฉ€ํ‹ฐ๋งˆ์Šคํ„ฐ ํ•„๋“œ๋ฒ„์Šค โ€” ID๊ฐ€ ์ž‘์„์ˆ˜๋ก ์šฐ์„ ํ•˜๋Š” ๋น„ํŒŒ๊ดด ๋น„ํŠธ ์ค‘์žฌ ๋กœ๋ด‡ ๊ตฌ์„ฑ ์š”์†Œ ๊ฐ„ ํ†ต์‹  ํ”„๋กœํ† ์ฝœ
CASE ๋„๊ตฌ Computer-Aided Software Engineering SW ๊ฐœ๋ฐœ ํ™œ๋™(๋ถ„์„ยท์„ค๊ณ„ยท๊ตฌํ˜„ยท์‹œํ—˜)์„ ์ปดํ“จํ„ฐ๋กœ ์ง€์›ยท์ž๋™ํ™”ํ•˜๋Š” ๋„๊ตฌ์˜ ์ด์นญ ๋กœ๋ด‡ ์†Œํ”„ํŠธ์›จ์–ด ์„ค๊ณ„ ๋„๊ตฌ
DDS Data Distribution Service OMG ํ‘œ์ค€์˜ ๋ฐ์ดํ„ฐ ์ค‘์‹ฌ ๋ฐœํ–‰-๊ตฌ๋… ๋ฏธ๋“ค์›จ์–ด โ€” ROS 2์˜ ํ†ต์‹  ๊ธฐ๋ฐ˜, QoS ์ œ๊ณต ๋กœ๋ด‡ ๋ฏธ๋“ค์›จ์–ด ๊ตฌ์กฐ ์„ค๊ณ„
ROS Robot Operating System OS ์œ„์—์„œ ๋…ธ๋“œ ํ†ต์‹ ยท๋„๊ตฌยทํŒจํ‚ค์ง€๋ฅผ ์ œ๊ณตํ•˜๋Š” ์‚ฌ์‹ค์ƒ ํ‘œ์ค€ ๋กœ๋ด‡ ๋ฏธ๋“ค์›จ์–ด (OS ์•„๋‹˜) ๋กœ๋ด‡ ๋ฏธ๋“ค์›จ์–ด ๊ตฌ์กฐ ์„ค๊ณ„
SCARA Selective Compliance Assembly Robot Arm ์ˆ˜ํ‰์€ ์œ ์—ฐยท์ˆ˜์ง์€ ๊ฐ•์„ฑ์ธ ์ˆ˜ํ‰ ๋‹ค๊ด€์ ˆ ๋กœ๋ด‡ โ€” ์œ„์—์„œ ๊ฝ‚๋Š” ์กฐ๋ฆฝ์— ์ตœ์  ๋กœ๋ด‡ ๊ตฌ์กฐ์— ๋”ฐ๋ฅธ ๋ถ„๋ฅ˜
SOLID SOLID Principles ๋‹จ์ผ ์ฑ…์ž„ยท๊ฐœ๋ฐฉ-ํ์‡„ยท๋ฆฌ์Šค์ฝ”ํ”„ ์น˜ํ™˜ยท์ธํ„ฐํŽ˜์ด์Šค ๋ถ„๋ฆฌยท์˜์กด์„ฑ ์—ญ์ „์˜ ๊ฐ์ฒด์ง€ํ–ฅ 5์›์น™ ๊ฐ์ฒด์ง€ํ–ฅ ์†Œํ”„ํŠธ์›จ์–ด ์„ค๊ณ„
UML Unified Modeling Language ํด๋ž˜์Šคยท์ˆœ์„œยท์ƒํƒœ ๋‹ค์ด์–ด๊ทธ๋žจ ๋“ฑ์œผ๋กœ SW ๊ตฌ์กฐยทํ–‰์œ„๋ฅผ ๊ทธ๋ฆฌ๋Š” ํ‘œ์ค€ ๋ชจ๋ธ๋ง ํ‘œ๊ธฐ๋ฒ• ๋กœ๋ด‡ ์†Œํ”„ํŠธ์›จ์–ด ์•„ํ‚คํ…์ฒ˜ ๋ชจ๋ธ๋ง
V-๋ชจ๋ธ V-Model ์„ค๊ณ„ ๋‹จ๊ณ„(์ขŒ)์™€ ์‹œํ—˜ ๋ ˆ๋ฒจ(์šฐ)์ด ๊ฐ™์€ ๋†’์ด๋ผ๋ฆฌ ๊ฒ€์ฆ ์ง์„ ์ด๋ฃจ๋Š” ๊ฐœ๋ฐœ ํ”„๋กœ์„ธ์Šค ๋ชจ๋ธ ๋กœ๋ด‡ ์‹œ์Šคํ…œ ํ†ตํ•ฉ ์„ค๊ณ„
๊ฒ€์ฆ๊ณผ ํ™•์ธ Verification & Validation (V&V) ๊ฒ€์ฆ์€ "์˜ฌ๋ฐ”๋ฅด๊ฒŒ ๋งŒ๋“ค์—ˆ๋‚˜"(์‚ฌ์–‘ ์ค€์ˆ˜), ํ™•์ธ์€ "์˜ฌ๋ฐ”๋ฅธ ์ œํ’ˆ์ธ๊ฐ€"(์š”๊ตฌ ๋งŒ์กฑ) ๋กœ๋ด‡ ์‹œ์Šคํ…œ ํ‰๊ฐ€์ ˆ์ฐจ
๊ฒฐํ•จ์ˆ˜ ๋ถ„์„ FTA (Fault Tree Analysis) ์ตœ์ƒ์œ„ ์‚ฌ๊ณ ์—์„œ ์›์ธ์œผ๋กœ AND/OR ๊ฒŒ์ดํŠธ ํŠธ๋ฆฌ๋ฅผ ๋‚ด๋ ค๊ฐ€๋Š” ํ•˜ํ–ฅ์‹ยท์—ฐ์—ญ์  ์•ˆ์ „ ๋ถ„์„ ๋กœ๋ด‡ ์†Œํ”„ํŠธ์›จ์–ด ์•„ํ‚คํ…์ฒ˜ ์˜ค๋ฅ˜๋ถ„์„
๊ฒฐํ•ฉ๋„ Coupling ๋ชจ๋“ˆ ์‚ฌ์ด์˜ ์˜์กด ์ •๋„ โ€” ๋‚ฎ์„์ˆ˜๋ก ์ข‹๋‹ค (์ž๋ฃŒ < ์Šคํƒฌํ”„ < ์ œ์–ด < ์™ธ๋ถ€ < ๊ณตํ†ต < ๋‚ด์šฉ) ๋ชจ๋“ˆํ™” ํ”„๋กœ๊ทธ๋ž˜๋ฐ
๊ณ ์žฅ๋ชจ๋“œ ์˜ํ–ฅ ๋ถ„์„ FMEA (Failure Mode and Effects Analysis) ๋ถ€ํ’ˆ์˜ ๊ณ ์žฅ๋ชจ๋“œ์—์„œ ์‹œ์Šคํ…œ ์˜ํ–ฅ์œผ๋กœ ์˜ฌ๋ผ๊ฐ€๋ฉฐ RPN์œผ๋กœ ์šฐ์„ ์ˆœ์œ„๋ฅผ ๋งค๊ธฐ๋Š” ์ƒํ–ฅ์‹ ๋ถ„์„ ๋กœ๋ด‡ ์†Œํ”„ํŠธ์›จ์–ด ์•„ํ‚คํ…์ฒ˜ ์˜ค๋ฅ˜๋ถ„์„
๊ต์ฐฉ์ƒํƒœ Deadlock ํ”„๋กœ์„ธ์Šค๋“ค์ด ์„œ๋กœ์˜ ์ž์›์„ ๊ธฐ๋‹ค๋ฆฌ๋ฉฐ ์˜์›ํžˆ ๋ฉˆ์ถค โ€” ์ƒํ˜ธ๋ฐฐ์ œยท์ ์œ ๋Œ€๊ธฐยท๋น„์„ ์ ยท์ˆœํ™˜๋Œ€๊ธฐ ๋ฏธ๋“ค์›จ์–ด ํ”„๋กœ์„ธ์Šค ๊ด€๋ฆฌ
๋‚ด๊ณ„ ์„ผ์„œ Proprioceptive Sensor ์—”์ฝ”๋”ยทIMU์ฒ˜๋Ÿผ ๋กœ๋ด‡ ์ž์‹ ์˜ ์ƒํƒœ๋ฅผ ์ธก์ •ํ•˜๋Š” ์„ผ์„œ โ€” ์™ธ๋ถ€ ํ™˜๊ฒฝ ์ธก์ •์€ ์™ธ๊ณ„ ์„ผ์„œ ๋กœ๋ด‡ ๊ตฌ์„ฑ์š”์†Œ
๋ชจ๋“ˆํ™” Modularization ํ”„๋กœ๊ทธ๋žจ์„ ๋…๋ฆฝ ๊ธฐ๋Šฅ ๋‹จ์œ„๋กœ ๋ถ„ํ• ํ•ด ๋ณ‘๋ ฌ ๊ฐœ๋ฐœยท์‹œํ—˜ยท์žฌ์‚ฌ์šฉ์„ ์‰ฝ๊ฒŒ ํ•˜๋Š” ๊ฒƒ ๋ชจ๋“ˆํ™” ํ”„๋กœ๊ทธ๋ž˜๋ฐ
๋ฏธ๋“ค์›จ์–ด Middleware OS์™€ ์‘์šฉ ์‚ฌ์ด์—์„œ ๋ถ„์‚ฐ ํ†ต์‹  ๋“ฑ ๊ณตํ†ต ์„œ๋น„์Šค๋ฅผ ์ œ๊ณตํ•˜๋Š” ์†Œํ”„ํŠธ์›จ์–ด ๊ณ„์ธต ๋กœ๋ด‡ ๋ฏธ๋“ค์›จ์–ด ๊ตฌ์กฐ ์„ค๊ณ„
๋ฐ˜๋ณต ์ •๋ฐ€๋„ Pose Repeatability ๊ฐ™์€ ์ง€๋ น์„ ๋ฐ˜๋ณตํ•  ๋•Œ ๋„๋‹ฌ ํฌ์ฆˆ๋“ค์ด ํฉ์–ด์ง„ ์ •๋„(ํƒ„์ฐฉ๊ตฐ) โ€” ISO 9283 ์„ฑ๋Šฅ ์ง€ํ‘œ ๋กœ๋ด‡ ์‹œ์Šคํ…œ ์‹œํ—˜ํ‰๊ฐ€
๋ฐœํ–‰-๊ตฌ๋… Publish-Subscribe ๋ฐœํ–‰์ž์™€ ๊ตฌ๋…์ž๊ฐ€ ์„œ๋กœ ๋ชฐ๋ผ๋„ ํ† ํ”ฝ์œผ๋กœ ํ†ต์‹ ํ•˜๋Š” ๋‚ฎ์€ ๊ฒฐํ•ฉ์˜ ๋‹ค๋Œ€๋‹ค ๋ฉ”์‹œ์ง€ ํŒจํ„ด ๋กœ๋ด‡ ๋ฏธ๋“ค์›จ์–ด ๊ตฌ์กฐ ์„ค๊ณ„
์Šคํ… Stub ํ•˜ํ–ฅ์‹ ํ†ตํ•ฉ์—์„œ ๋ฏธ์™„์„ฑ ํ•˜์œ„ ๋ชจ๋“ˆ์„ ๋Œ€์‹ ํ•˜๋Š” ๊ฐ€์งœ ๋ชจ๋“ˆ โ€” ์ƒํ–ฅ์‹์€ ๋“œ๋ผ์ด๋ฒ„ ์‚ฌ์šฉ ๋กœ๋ด‡ ์‹œ์Šคํ…œ ํ†ตํ•ฉ ์„ค๊ณ„
์‹ค์‹œ๊ฐ„ ์šด์˜์ฒด์ œ RTOS (Real-Time Operating System) ์šฐ์„ ์ˆœ์œ„ ๊ธฐ๋ฐ˜ ์„ ์ ํ˜• ์Šค์ผ€์ค„๋ง์œผ๋กœ ๋ฐ๋“œ๋ผ์ธ ๋‚ด ์‘๋‹ต์„ ๋ณด์žฅํ•˜๋Š” ๊ฒฐ์ •๋ก ์  OS ๋กœ๋ด‡ ์†Œํ”„ํŠธ์›จ์–ด ์šด์˜์ฒด์ œ
์•„ํ‚คํ…์ฒ˜ ์Šคํƒ€์ผ Architecture Style ๊ณ„์ธตํ˜•ยท๋ฐœํ–‰-๊ตฌ๋…ยท๋ธ”๋ž™๋ณด๋“œ ๋“ฑ ๋ชจ๋“ˆ ๋ถ„ํ• ยท์—ฐ๊ฒฐ์˜ ์žฌ์‚ฌ์šฉ ๊ฐ€๋Šฅํ•œ ๊ตฌ์กฐ ํ‹€ ๋กœ๋ด‡ ์†Œํ”„ํŠธ์›จ์–ด ์•„ํ‚คํ…์ฒ˜ ๋ถ„๋ฅ˜
์•”๋‹ฌ์˜ ๋ฒ•์น™ Amdahl's Law ์ „์ฒด ์†๋„ ํ–ฅ์ƒ์€ ๊ฐœ์„  ๋ถ€๋ถ„์˜ ๋น„์ค‘ p๊ฐ€ ์ƒํ•œ์„ ์ •ํ•œ๋‹ค โ€” ์ตœ๋Œ€ 1/(1โˆ’p)๋ฐฐ ๋กœ๋ด‡ ์‹œ์Šคํ…œ ์ตœ์ ํ™”
์šฐ์„ ์ˆœ์œ„ ์—ญ์ „ Priority Inversion ๋‚ฎ์€ ํƒœ์Šคํฌ๊ฐ€ ์ฅ” ์ž์›์„ ๋†’์€ ํƒœ์Šคํฌ๊ฐ€ ๊ธฐ๋‹ค๋ฆฌ๋Š” ์‚ฌ์ด ์ค‘๊ฐ„ ํƒœ์Šคํฌ๊ฐ€ ๋ผ์–ด๋“œ๋Š” ํ˜„์ƒ ๋กœ๋ด‡ ์†Œํ”„ํŠธ์›จ์–ด ์šด์˜์ฒด์ œ
์œ ํ•œ ์ƒํƒœ ๊ธฐ๊ณ„ FSM (Finite State Machine) ์‹œ์Šคํ…œ์„ ์ƒํƒœ๋“ค๊ณผ ์‚ฌ๊ฑด์— ์˜ํ•œ ์ „์ด๋กœ ๋ชจ๋ธ๋งํ•˜๋Š” ์ž‘์—… ์‹คํ–‰ ๊ตฌ์กฐ ์ž‘์—… ์‹œ๋‚˜๋ฆฌ์˜ค๋ณ„ ์†Œํ”„ํŠธ์›จ์–ด ๊ตฌํ˜„๊ธฐ์ˆ 
์‘์ง‘๋„ Cohesion ๋ชจ๋“ˆ ๋‚ด๋ถ€ ์š”์†Œ๋“ค์ด ํ•œ ๋ชฉ์ ์œผ๋กœ ๋ญ‰์นœ ์ •๋„ โ€” ๋†’์„์ˆ˜๋ก ์ข‹๋‹ค (๊ธฐ๋Šฅ์  ์‘์ง‘์ด ์ตœ์ƒ) ๋ชจ๋“ˆํ™” ํ”„๋กœ๊ทธ๋ž˜๋ฐ
์ธํ„ฐํŽ˜์ด์Šค ์ •์˜์„œ ICD (Interface Control Document) ๊ตฌ์„ฑ์š”์†Œ ๊ฐ„ ๊ธฐ๊ณ„ยท์ „๊ธฐยทSW ์ธํ„ฐํŽ˜์ด์Šค ๊ทœ๊ฒฉ์„ ํ•ฉ์˜ํ•ด ๋ฌธ์„œํ™”ํ•œ ํŒ€ ๊ฐ„ ๊ณ„์•ฝ์„œ ๋กœ๋ด‡ ์‹œ์Šคํ…œ ํ†ตํ•ฉ ์„ค๊ณ„
์บก์Аํ™” Encapsulation ๋ฐ์ดํ„ฐ์™€ ๋™์ž‘์„ ๋ฌถ๊ณ  ๋‚ด๋ถ€๋ฅผ ๊ฐ์ถฐ(์ •๋ณด ์€๋‹‰) ๊ณต๊ฐœ ์ธํ„ฐํŽ˜์ด์Šค๋กœ๋งŒ ์ ‘๊ทผํ•˜๊ฒŒ ํ•˜๋Š” ๊ฒƒ ๊ฐ์ฒด์ง€ํ–ฅ ์†Œํ”„ํŠธ์›จ์–ด ์„ค๊ณ„
ํฌ๋กœ์Šค ์ปดํŒŒ์ผ Cross Compile ํ˜ธ์ŠคํŠธ PC์—์„œ ๋‹ค๋ฅธ CPU ์•„ํ‚คํ…์ฒ˜(ํƒ€๊นƒ)์šฉ ์‹คํ–‰ ํŒŒ์ผ์„ ๋งŒ๋“œ๋Š” ๊ฒƒ ๋กœ๋ด‡ ์†Œํ”„ํŠธ์›จ์–ด ๊ฐœ๋ฐœํ™˜๊ฒฝ
ํŽ˜๋ฅด์†Œ๋‚˜ Persona ๋Œ€ํ‘œ ์‚ฌ์šฉ์ž๋ฅผ ๊ตฌ์ฒด์  ๊ฐ€์ƒ ์ธ๋ฌผ๋กœ ์ •์˜ํ•ด ์„ค๊ณ„ ํŒ๋‹จ์˜ ๊ธฐ์ค€์œผ๋กœ ์‚ผ๋Š” ๊ธฐ๋ฒ• ์‚ฌ์šฉ์ž ํŠน์„ฑ์˜ ๋ถ„์„
ํŽ˜์ผ์„ธ์ดํ”„ Fail-safe ๊ณ ์žฅ ์‹œ ์•ˆ์ „ํ•œ ์ƒํƒœ๋กœ ์ˆ˜๋ ดํ•˜๋Š” ์„ค๊ณ„ โ€” ํ†ต์‹  ๋‘์ ˆ ์‹œ ์ •์ง€, ์ „์› ์ƒ์‹ค ์‹œ ๋ธŒ๋ ˆ์ดํฌ ๋กœ๋ด‡ ์†Œํ”„ํŠธ์›จ์–ด ์•„ํ‚คํ…์ฒ˜ ์˜ค๋ฅ˜๋ถ„์„
ํฌ์„ญ ๊ตฌ์กฐ Subsumption Architecture ํ–‰๋™์„ ๊ณ„์ธต์œผ๋กœ ์Œ“๊ณ  ์ƒ์œ„ ํ–‰๋™์ด ํ•˜์œ„ ์ถœ๋ ฅ์„ ์–ต์ œยท๋Œ€์ฒดํ•˜๋Š” ๋ฐ˜์‘ํ˜• ์ œ์–ด ๊ตฌ์กฐ ๋กœ๋ด‡ ์†Œํ”„ํŠธ์›จ์–ด ๊ตฌ์กฐ ์„ค๊ณ„
ํ”„๋ ˆ์ž„์›Œํฌ Framework ์ „์ฒด ๊ตฌ์กฐยท์‹คํ–‰ ํ๋ฆ„์„ ์ฅ๊ณ  ๊ฐœ๋ฐœ์ž ์ฝ”๋“œ๋ฅผ ํ˜ธ์ถœํ•˜๋Š” ๋ผˆ๋Œ€ โ€” ์ œ์–ด์˜ ์—ญ์ „(IoC) ๋กœ๋ด‡ ์†Œํ”„ํŠธ์›จ์–ด ํ”„๋ ˆ์ž„์›Œํฌ
ํ–‰๋™ ํŠธ๋ฆฌ Behavior Tree ์‹œํ€€์Šคยท์…€๋ ‰ํ„ฐ ๋…ธ๋“œ๋กœ ํ–‰๋™์„ ํŠธ๋ฆฌ๋กœ ์กฐํ•ฉํ•˜๋Š” ์ž‘์—… ์‹คํ–‰ ๊ตฌ์กฐ โ€” ํด๋ฐฑยท์žฌ์‚ฌ์šฉ์— ์œ ๋ฆฌ ์ž‘์—… ์‹œ๋‚˜๋ฆฌ์˜ค๋ณ„ ์†Œํ”„ํŠธ์›จ์–ด ๊ตฌํ˜„๊ธฐ์ˆ 

3๊ณผ๋ชฉ ๋ชจ์…˜ ์†Œํ”„ํŠธ์›จ์–ด

์šฉ์–ด ์˜๋ฌธ ์ •์˜ ๊ด€๋ จ ๋…ธํŠธ
A* ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜ A* Algorithm ์‹ค์ œ ๋น„์šฉ g์™€ ์ถ”์ • ๋น„์šฉ h์˜ ํ•ฉ f=g+h๊ฐ€ ์ตœ์†Œ์ธ ๋…ธ๋“œ๋ถ€ํ„ฐ ํ™•์žฅํ•˜๋Š” ์ตœ๋‹จ ๊ฒฝ๋กœ ํƒ์ƒ‰๋ฒ• ์ด๋™๋กœ๋ด‡ ์ „์—ญ ๊ฒฝ๋กœ๊ณ„ํš
DH ํ‘œ๊ธฐ๋ฒ• Denavit-Hartenberg Convention ์ด์›ƒ ๋งํฌ ์ขŒํ‘œ๊ณ„์˜ ๊ด€๊ณ„๋ฅผ 4๊ฐœ ํŒŒ๋ผ๋ฏธํ„ฐ(ฮธยทdยทaยทฮฑ)๋กœ ํ‘œ์ค€ํ™”ํ•œ ๊ธฐ๊ตฌํ•™ ํ‘œ๊ธฐ๋ฒ• ๋กœ๋ด‡ ๊ธฐ๊ตฌํ•™ ํ•ด์„
HIL ์‹œํ—˜ Hardware-in-the-Loop ์‹ค์ œ ์ œ์–ด๊ธฐ๋ฅผ ์‹ค์‹œ๊ฐ„ ์‹œ๋ฎฌ๋ ˆ์ดํ„ฐ์˜ ๊ฐ€์ƒ ๋ชจํ„ฐยท๋ถ€ํ•˜์— ์—ฐ๊ฒฐํ•ด ๊ฒ€์ฆํ•˜๋Š” ์‹œํ—˜ ์ œ์–ด๊ธฐ ์†Œํ”„ํŠธ์›จ์–ด ์„ฑ๋Šฅ์‹œํ—˜
PID ์ œ์–ด PID Control ์˜ค์ฐจ์˜ ํ˜„์žฌ(P)ยท๋ˆ„์ (I)ยท๋ณ€ํ™”์œจ(D)๋กœ ์กฐ์ž‘๋Ÿ‰์„ ๋งŒ๋“œ๋Š” ํ‘œ์ค€ ํ”ผ๋“œ๋ฐฑ ์ œ์–ด ์•ก์ถ”์—์ดํ„ฐ ์ œ์–ด๊ตฌ์กฐ ์„ค๊ณ„
RRT Rapidly-exploring Random Tree ๋ฌด์ž‘์œ„ ์ƒ˜ํ”Œ๋กœ ํŠธ๋ฆฌ๋ฅผ ๋ป—์–ด ๊ณ ์ฐจ์› ๊ณต๊ฐ„์˜ ๊ฒฝ๋กœ๋ฅผ ์ฐพ๋Š” ์ƒ˜ํ”Œ๋ง ๊ธฐ๋ฐ˜ ๊ณ„ํš๋ฒ• ์ด๋™๋กœ๋ด‡ ์ „์—ญ ๊ฒฝ๋กœ๊ณ„ํš
SLAM Simultaneous Localization and Mapping ๋ฏธ์ง€ ํ™˜๊ฒฝ์—์„œ ์œ„์น˜์ธ์‹๊ณผ ์ง€๋„ ์ž‘์„ฑ์„ ๋™์‹œ์— ์ˆ˜ํ–‰ํ•˜๋Š” ๊ธฐ์ˆ  ์ด๋™๋กœ๋ด‡ SLAM
๊ฐ์†๊ธฐ Reducer ๋ชจํ„ฐ ์†๋„๋ฅผ 1/N๋กœ ์ค„์ด๋Š” ๋Œ€์‹  ํ† ํฌ๋ฅผ N๋ฐฐ๋กœ ํ‚ค์šฐ๋Š” ์žฅ์น˜ (๊ด€์„ฑ์€ 1/Nยฒ) ์•ก์ถ”์—์ดํ„ฐ ์‚ฌ์–‘ ๋ถ„์„
๊ฒฉ์ž์ง€๋„ Occupancy Grid Map ๊ณต๊ฐ„์„ ์…€๋กœ ๋‚˜๋ˆ  ์…€๋งˆ๋‹ค ์žฅ์• ๋ฌผ ์ ์œ  ํ™•๋ฅ ์„ ์ €์žฅํ•˜๋Š” ์ง€๋„ (๋ฏธ์ง€ ์˜์—ญ 0.5) ์ด๋™๋กœ๋ด‡ ์ง€๋„ ์ž‘์„ฑ
๊ถค์  Trajectory ๊ธฐํ•˜ํ•™์  ๊ฒฝ๋กœ์— ์‹œ๊ฐ„์— ๋”ฐ๋ฅธ ์†๋„ยท๊ฐ€์†๋„ ๋ฒ•์น™๊นŒ์ง€ ๋”ํ•œ ๊ฒƒ ๋จธ๋‹ˆํ“ฐ๋ ˆ์ดํ„ฐ ๊ฒฝ๋กœ๊ณ„ํš
๋™์  ์ฐฝ ์ ‘๊ทผ๋ฒ• DWA (Dynamic Window Approach) ๊ฐ€๊ฐ์† ํ•œ๊ณ„ ๋‚ด ๋„๋‹ฌ ๊ฐ€๋Šฅํ•œ ์†๋„์Œ์„ ํ‰๊ฐ€ํ•ด ์ตœ์„ ์˜ ์†๋„ ๋ช…๋ น์„ ๊ณ ๋ฅด๋Š” ์ง€์—ญ ๊ณ„ํš๋ฒ• ์ด๋™๋กœ๋ด‡ ์ง€์—ญ ๊ฒฝ๋กœ๊ณ„ํš
๋™์ฐจ๋ณ€ํ™˜ํ–‰๋ ฌ Homogeneous Transformation Matrix ํšŒ์ „๊ณผ ํ‰ํ–‰์ด๋™์„ ํ•˜๋‚˜๋กœ ๋ฌถ์€ 4ร—4 ์ขŒํ‘œ ๋ณ€ํ™˜ ํ–‰๋ ฌ (๋งˆ์ง€๋ง‰ ํ–‰ [0 0 0 1]) ๋ณ€ํ™˜ํ–‰๋ ฌ
๋ฃจํ”„ ํ์‡„ Loop Closure ์ด์ „ ๋ฐฉ๋ฌธ ์žฅ์†Œ์˜ ์žฌ๋ฐฉ๋ฌธ์„ ์ธ์‹ํ•ด SLAM์˜ ๋ˆ„์  ์˜ค์ฐจ๋ฅผ ํ•œ ๋ฒˆ์— ๋ณด์ •ํ•˜๋Š” ๊ฒƒ ์ด๋™๋กœ๋ด‡ SLAM
์‚ฌ๋‹ค๋ฆฌ๊ผด ์†๋„ ํ”„๋กœํŒŒ์ผ Trapezoidal Velocity Profile ๊ฐ€์†โ€“๋“ฑ์†โ€“๊ฐ์† ์„ธ ๊ตฌ๊ฐ„์œผ๋กœ ์†๋„๋ฅผ ๊ณ„ํšํ•˜๋Š” ํ‘œ์ค€ ๊ถค์  ์ƒ์„ฑ๋ฒ• ๋จธ๋‹ˆํ“ฐ๋ ˆ์ดํ„ฐ ๊ฒฝ๋กœ๊ณ„ํš
์ˆœ๊ธฐ๊ตฌํ•™ Forward Kinematics ์กฐ์ธํŠธ ๋ณ€์ˆ˜๋กœ๋ถ€ํ„ฐ ๋ง๋‹จ์žฅ์น˜์˜ ์œ„์น˜ยท์ž์„ธ๋ฅผ ๊ตฌํ•˜๋Š” ๊ณ„์‚ฐ (ํ•ด๊ฐ€ ํ•ญ์ƒ ์œ ์ผ) ๋กœ๋ด‡ ๊ธฐ๊ตฌํ•™ ํ•ด์„
์‹œ์ •์ˆ˜ Time Constant 1์ฐจ ์‹œ์Šคํ…œ์ด ์Šคํ… ์ž…๋ ฅ ์ตœ์ข…๊ฐ’์˜ 63.2%์— ๋„๋‹ฌํ•˜๋Š” ์‹œ๊ฐ„ โ€” ์‘๋‹ต ๋น ๋ฅด๊ธฐ์˜ ์ง€ํ‘œ ์•ก์ถ”์—์ดํ„ฐ ๋™์—ญํ•™ ๋ชจ๋ธ๋ง
์‹ค์‹œ๊ฐ„์„ฑ Real-time ํ‰๊ท  ์†๋„๊ฐ€ ์•„๋‹ˆ๋ผ ๋งˆ๊ฐ์‹œ๊ฐ„(๋ฐ๋“œ๋ผ์ธ) ๋‚ด ์‘๋‹ต์„ ๋ณด์žฅํ•˜๋Š” ๊ฒฐ์ •๋ก ์  ์„ฑ์งˆ ์ž„๋ฒ ๋””๋“œ ํ”„๋กœ๊ทธ๋ž˜๋ฐ ํŠน์„ฑ
์—”์ฝ”๋” Encoder ํšŒ์ „๊ฐยท์†๋„๋ฅผ ํŽ„์Šค(์ธํฌ๋ฆฌ๋ฉ˜ํ„ธ)๋‚˜ ์ฝ”๋“œ(์•ฑ์†”๋ฃจํŠธ)๋กœ ์ฝ๋Š” ์œ„์น˜ ํ”ผ๋“œ๋ฐฑ ์„ผ์„œ ์•ก์ถ”์—์ดํ„ฐ ๊ตฌ๋™์›๋ฆฌ
์—ญ๊ธฐ๊ตฌํ•™ Inverse Kinematics ๋ง๋‹จ ๋ชฉํ‘œ ํฌ์ฆˆ๋กœ๋ถ€ํ„ฐ ์กฐ์ธํŠธ ๋ณ€์ˆ˜๋ฅผ ์—ญ์‚ฐํ•˜๋Š” ๊ณ„์‚ฐ (ํ•ด๊ฐ€ ์—†๊ฑฐ๋‚˜ ์—ฌ๋Ÿฌ ๊ฐœ) ๋กœ๋ด‡ ์—ญ๊ธฐ๊ตฌํ•™ ํ•ด์„
์—ญ๊ธฐ์ „๋ ฅ Back-EMF ๋ชจํ„ฐ๊ฐ€ ํšŒ์ „ํ•  ๋•Œ ์†๋„์— ๋น„๋ก€ํ•ด ๋ฐœ์ƒํ•˜๋Š” ์—ญ๋ฐฉํ–ฅ ์ „์•• (e = keยทฯ‰) ์•ก์ถ”์—์ดํ„ฐ ํŠน์„ฑ ๋ชจ๋ธ๋ง
์˜ค๋„๋ฉ”ํŠธ๋ฆฌ Odometry ๋ฐ”ํ€ด ์—”์ฝ”๋” ํšŒ์ „๋Ÿ‰์„ ์ ๋ถ„ํ•ด ์ด๋™๋Ÿ‰์„ ์ถ”์ •ํ•˜๋Š” ๋ฐฉ๋ฒ• (์˜ค์ฐจ๊ฐ€ ๋ˆ„์ ๋จ) ์ด๋™๋กœ๋ด‡ ์œ„์น˜์ธ์‹
์˜ค๋ฒ„์ŠˆํŠธ Overshoot ์Šคํ… ์‘๋‹ต์—์„œ ์ตœ์ข…๊ฐ’์„ ์ดˆ๊ณผํ•œ ์ตœ๋Œ€๋Ÿ‰์˜ ๋ฐฑ๋ถ„์œจ โ€” ๊ฐ์‡  ๋ถ€์กฑ์˜ ์‹ ํ˜ธ ์ œ์–ด๊ธฐ ์‹œํ—˜ํ‰๊ฐ€ ๊ฒฐ๊ณผ ์„ฑ๋Šฅ ๋ถ„์„
์ž์ฝ”๋น„์•ˆ Jacobian ์กฐ์ธํŠธ ์†๋„๋ฅผ ๋ง๋‹จ์žฅ์น˜ ์†๋„๋กœ ์‚ฌ์ƒํ•˜๋Š” ํ–‰๋ ฌ (แบ‹ = Jยทqฬ‡) ๋กœ๋ด‡ ๊ธฐ๊ตฌํ•™ ํ•ด์„
์ ๋ถ„ ์™€์ธ๋“œ์—… Integral Windup ์กฐ์ž‘๋Ÿ‰ ํฌํ™” ์ค‘ ์ ๋ถ„๊ฐ’์ด ๊ณผ๋„ํ•˜๊ฒŒ ์Œ“์—ฌ ํฐ ์˜ค๋ฒ„์ŠˆํŠธ๋ฅผ ์ผ์œผํ‚ค๋Š” ํ˜„์ƒ ์ œ์–ด๊ธฐ ๊ฒŒ์ธ ์„ค์ •
์ง€๊ธ€๋Ÿฌ-๋‹ˆ์ฝœ์Šค ํŠœ๋‹๋ฒ• Ziegler-Nichols Method ํ•œ๊ณ„ ๊ฒŒ์ธ Ku์™€ ์ง„๋™ ์ฃผ๊ธฐ Pu๋กœ PID ๊ฒŒ์ธ์„ ์ •ํ•˜๋Š” ๊ณ ์ „์  ํŠœ๋‹๋ฒ• ์ œ์–ด๊ธฐ ๊ฒŒ์ธ ์„ค์ •
์บ์Šค์ผ€์ด๋“œ ์ œ์–ด Cascade Control ์œ„์น˜โ†’์†๋„โ†’์ „๋ฅ˜ ๋ฃจํ”„๋ฅผ ๊ฒน์ณ ์•ˆ์ชฝ์ผ์ˆ˜๋ก ๋น ๋ฅด๊ฒŒ ๋„๋Š” ์„œ๋ณด ํ‘œ์ค€ ๊ตฌ์กฐ ์•ก์ถ”์—์ดํ„ฐ ์ œ์–ด๊ตฌ์กฐ ์„ค๊ณ„
์ฟผํ„ฐ๋‹ˆ์–ธ Quaternion 4๊ฐœ์˜ ์ˆ˜๋กœ ์ž์„ธ๋ฅผ ํ‘œํ˜„ โ€” ์ง๋ฒŒ๋ฝ์ด ์—†์–ด ROS์˜ ํ‘œ์ค€ ์ž์„ธ ํ‘œํ˜„ ๋ณ€ํ™˜ํ–‰๋ ฌ
ํŠน์ด์  Singularity ์ž์ฝ”๋น„์•ˆ ํ–‰๋ ฌ์‹์ด 0์ด ๋˜์–ด ๋ง๋‹จ ์šด๋™ ์ž์œ ๋„๋ฅผ ์žƒ๋Š” ๋กœ๋ด‡ ์ž์„ธ ๋กœ๋ด‡ ์—ญ๊ธฐ๊ตฌํ•™ ํ•ด์„
ํŒŒํ‹ฐํด ํ•„ํ„ฐ Particle Filter ์œ„์น˜ ๊ฐ€์„ค ์ž…์ž๋“ค์„ ๊ฐ€์ค‘์น˜ยท๋ฆฌ์ƒ˜ํ”Œ๋ง์œผ๋กœ ์ˆ˜๋ ด์‹œํ‚ค๋Š” ์ถ”์ • ๊ธฐ๋ฒ• (MCL์˜ ๊ธฐ๋ฐ˜) ์ด๋™๋กœ๋ด‡ ์œ„์น˜์ธ์‹
ํŽ„์Šค ํญ ๋ณ€์กฐ PWM (Pulse Width Modulation) ๋น ๋ฅธ ์Šค์œ„์นญ์˜ ON ์‹œ๊ฐ„ ๋น„์œจ(๋“€ํ‹ฐ๋น„)๋กœ ํ‰๊ท  ์ „์••์„ ์กฐ์ ˆํ•˜๋Š” ๋ฐฉ์‹ ์•ก์ถ”์—์ดํ„ฐ ๊ตฌ๋™์›๋ฆฌ
ํŽ˜์ผ์„ธ์ดํ”„ Fail-safe ๊ณ ์žฅ ์‹œ ๊ฐ์† ์ •์ง€ ๋“ฑ ๋ฏธ๋ฆฌ ์ •์˜๋œ ์•ˆ์ „ ์ƒํƒœ๋กœ ๋„˜์–ด๊ฐ€๊ฒŒ ํ•˜๋Š” ํŽŒ์›จ์–ด ์„ค๊ณ„ ์›์น™ ๋กœ๋ด‡ ์•ก์ถ”์—์ดํ„ฐ ํŽŒ์›จ์–ด ์„ค๊ณ„
ํฌ์ฆˆ Pose ์œ„์น˜ 3์ž์œ ๋„์™€ ์ž์„ธ 3์ž์œ ๋„๋ฅผ ํ•ฉ์นœ ๋ฌผ์ฒด ์ƒํƒœ ํ‘œํ˜„ (์ด 6์ž์œ ๋„) ์ขŒํ‘œ๊ณ„
ํฌํ…์…œ ํ•„๋“œ Potential Field ๋ชฉํ‘œ์˜ ์ธ๋ ฅ๊ณผ ์žฅ์• ๋ฌผ์˜ ์ฒ™๋ ฅ์˜ ํ•ฉ๋ ฅ ๋ฐฉํ–ฅ์œผ๋กœ ์ด๋™ํ•˜๋Š” ์ง€์—ญ ๊ณ„ํš๋ฒ• (์ง€์—ญ ์ตœ์†Ÿ๊ฐ’ ๋ฌธ์ œ) ์ด๋™๋กœ๋ด‡ ์ง€์—ญ ๊ฒฝ๋กœ๊ณ„ํš
ํ”ผ๋“œํฌ์›Œ๋“œ Feedforward ์•Œ๋ ค์ง„ ์ง€๋ น์œผ๋กœ ํ•„์š”ํ•œ ์กฐ์ž‘๋Ÿ‰์„ ๋ฏธ๋ฆฌ ๊ณ„์‚ฐํ•ด ๋”ํ•˜๋Š” ์‚ฌ์ „ ๋ณด์ƒ ์ œ์–ด ์•ก์ถ”์—์ดํ„ฐ ์ œ์–ด๊ตฌ์กฐ ์„ค๊ณ„
ํ™•์žฅ ์นผ๋งŒ ํ•„ํ„ฐ EKF (Extended Kalman Filter) ๋น„์„ ํ˜• ๋ชจ๋ธ์„ ์„ ํ˜•ํ™”ํ•ด ๊ฐ€์šฐ์‹œ์•ˆ ๋ถ„ํฌ๋กœ ์ƒํƒœ๋ฅผ ์ถ”์ •ํ•˜๋Š” ํ•„ํ„ฐ ์ด๋™๋กœ๋ด‡ ์œ„์น˜์ธ์‹
ํšŒ์ „ํ–‰๋ ฌ Rotation Matrix ์ž์„ธ๋ฅผ ๋‚˜ํƒ€๋‚ด๋Š” ์ง๊ตํ–‰๋ ฌ โ€” ์—ญํ–‰๋ ฌ์€ ์ „์น˜์™€ ๊ฐ™๊ณ  ํ–‰๋ ฌ์‹์€ +1 ๋ณ€ํ™˜ํ–‰๋ ฌ

4๊ณผ๋ชฉ ์ง€๋Šฅ ์†Œํ”„ํŠธ์›จ์–ด

์šฉ์–ด ์˜๋ฌธ ์ •์˜ ๊ด€๋ จ ๋…ธํŠธ
ADC ๋ถ„ํ•ด๋Šฅ ADC Resolution n๋น„ํŠธ ADC๊ฐ€ ์ž…๋ ฅ ๋ฒ”์œ„๋ฅผ 2โฟ ๋‹จ๊ณ„๋กœ ๋‚˜๋ˆ„๋Š” ์ตœ์†Œ ๊ตฌ๋ถ„ ํญ (1 LSB) ๋กœ๋ด‡์„ผ์„œ ์ธํ„ฐํŽ˜์ด์Šค
DMA Direct Memory Access ์ „์šฉ ํ•˜๋“œ์›จ์–ด๊ฐ€ CPU ๊ฐœ์ž… ์—†์ด ๋Œ€๋Ÿ‰ ๋ฐ์ดํ„ฐ๋ฅผ ๋ฉ”๋ชจ๋ฆฌ๋กœ ์ง์ ‘ ์˜ฎ๊ธฐ๋Š” ์ „์†ก ๋ฐฉ์‹ ๋กœ๋ด‡์„ผ์„œ ๋“œ๋ผ์ด๋ฒ„ ๊ตฌํ˜„
HRI Human-Robot Interaction ์‚ฌ๋žŒ๊ณผ ๋กœ๋ด‡์ด ๋ช…๋ นยท์ƒํƒœยท์˜๋„๋ฅผ ์ฃผ๊ณ ๋ฐ›๋Š” ์ƒํ˜ธ์ž‘์šฉ์˜ ์„ค๊ณ„ HRI ์†Œํ”„ํŠธ์›จ์–ด ์„ค๊ณ„
๊ฐ€๋ฐ˜ํ•˜์ค‘ Payload ๋กœ๋ด‡์ด ๋“ค ์ˆ˜ ์žˆ๋Š” ์ตœ๋Œ€ ๋ฌด๊ฒŒ โ€” ๊ทธ๋ฆฌํผ ๋“ฑ ์—”๋“œ์ดํŽ™ํ„ฐ ๋ฌด๊ฒŒ ํฌํ•จ ๋กœ๋ด‡ ์„ฑ๋Šฅ ๋ถ„์„
๊ณผ์ ํ•ฉ Overfitting ํ•™์Šต ๋ฐ์ดํ„ฐ์—๋งŒ ์ตœ์ ํ™”๋˜์–ด ์ƒˆ ๋ฐ์ดํ„ฐ์—์„œ ์„ฑ๋Šฅ์ด ๋–จ์–ด์ง€๋Š” ํ˜„์ƒ ์ธ์ง€์ง€๋Šฅ ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜ ์„ค๊ณ„
๊ทธ๋ ˆ์ด ์ฝ”๋“œ Gray Code ์ธ์ ‘ ๊ฐ’ ์‚ฌ์ด 1๋น„ํŠธ๋งŒ ๋ณ€ํ•˜๋Š” ์ฝ”๋“œ โ€” ์ ˆ๋Œ€ํ˜• ์—”์ฝ”๋”์˜ ๊ฒฝ๊ณ„ ์˜ค๋… ๋ฐฉ์ง€ ๋กœ๋ด‡์„ผ์„œ ์ž‘๋™ ์›๋ฆฌ
๊ทผ์ ‘ํ•™ Proxemics ์‚ฌ๋žŒ์ด ๊ฑฐ๋ฆฌ(๋ฐ€์ ‘ยท๊ฐœ์ธยท์‚ฌํšŒ)์— ๋ถ€์—ฌํ•˜๋Š” ์‚ฌํšŒ์  ์˜๋ฏธ โ€” ๋กœ๋ด‡ ์ ‘๊ทผ ์„ค๊ณ„์˜ ๊ทผ๊ฑฐ HRI ์†Œํ”„ํŠธ์›จ์–ด ์„ค๊ณ„
๋‚˜์ดํ€ด์ŠคํŠธ ์ƒ˜ํ”Œ๋ง ์ •๋ฆฌ Nyquist Sampling Theorem ์‹ ํ˜ธ ๋ณต์›์—๋Š” ์ตœ๊ณ  ์ฃผํŒŒ์ˆ˜์˜ 2๋ฐฐ ์ด์ƒ์œผ๋กœ ์ƒ˜ํ”Œ๋งํ•ด์•ผ ํ•œ๋‹ค๋Š” ์ •๋ฆฌ ๋กœ๋ด‡์„ผ์„œ ์ธํ„ฐํŽ˜์ด์Šค
๋Šฅ๋™ ์„ผ์„œ Active Sensor ์—๋„ˆ์ง€๋ฅผ ์˜๊ณ  ๋ฐ˜์‚ฌ๋ฅผ ๋ฐ›๋Š” ์„ผ์„œ(์ดˆ์ŒํŒŒยทLiDAR) โ€” ์ˆ˜๋™์€ ํ™˜๊ฒฝ ์—๋„ˆ์ง€๋งŒ ์ˆ˜์‹  ์„ผ์„œ ์ข…๋ฅ˜
๋ง ๋ฒ„ํผ Circular Buffer ์ˆ˜์‹ ๋ถ€์™€ ์ฒ˜๋ฆฌ๋ถ€์˜ ์†๋„ ์ฐจ๋ฅผ ๋™์  ํ• ๋‹น ์—†์ด ํก์ˆ˜ํ•˜๋Š” ๊ณ ์ • ํฌ๊ธฐ ์ˆœํ™˜ ํ ๋กœ๋ด‡์„ผ์„œ ๋“œ๋ผ์ด๋ฒ„ ๊ตฌํ˜„
๋ฐ˜๋ณต ์ •๋ฐ€๋„ Repeatability ๊ฐ™์€ ์ง€๋ น์„ ๋ฐ˜๋ณตํ•  ๋•Œ ๋„๋‹ฌ ์œ„์น˜์˜ ์‚ฐํฌ โ€” ์กฐ๋ฆฝ ๊ณต์ฐจ์™€ ์ง๊ฒฐ ๋กœ๋ด‡ ์„ฑ๋Šฅ ๋ถ„์„
์ƒ๋ณด ํ•„ํ„ฐ Complementary Filter ์ž์ด๋กœ(๋‹จ๊ธฐ)์™€ ๊ฐ€์†๋„๊ณ„(์žฅ๊ธฐ)์˜ ์žฅ์ ์„ ๊ฐ€์ค‘ ํ•ฉ์„ฑํ•˜๋Š” ์ž์„ธ ์ถ”์ • ํ•„ํ„ฐ ๋กœ๋ด‡์„ผ์‹ฑ ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜ ์„ค๊ณ„
์„ธ๊ทธ๋ฉ˜ํ…Œ์ด์…˜ Segmentation ์˜์ƒ์„ ํ”ฝ์…€ ๋‹จ์œ„๋กœ ์˜์—ญ ๊ตฌ๋ถ„ํ•˜๋Š” ์ธ์‹ ๊ณผ์ œ โ€” ์ฃผํ–‰ ๊ฐ€๋Šฅ ์˜์—ญ ํŒ๋‹จ ๋“ฑ ์ธ์ง€์ง€๋Šฅ ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜ ์„ค๊ณ„
์„ผ์„œ ์œตํ•ฉ Sensor Fusion ์›๋ฆฌ๊ฐ€ ๋‹ค๋ฅธ ์„ผ์„œ๋ฅผ ๊ฒฐํ•ฉํ•ด ์•ฝ์  ์ƒ์‡„ โ€” ์ขŒํ‘œยท์‹œ๊ฐ„ยท๋ถˆํ™•์‹ค์„ฑ ์ •ํ•ฉ์ด ์ „์ œ ๋กœ๋ด‡์„ผ์‹ฑ ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜ ์„ค๊ณ„
์ˆœํ™˜ ์ค‘๋ณต ๊ฒ€์‚ฌ CRC (Cyclic Redundancy Check) ๋‹คํ•ญ์‹ ๋‚˜๋ˆ—์…ˆ ๊ธฐ๋ฐ˜์˜ ์˜ค๋ฅ˜ ๊ฒ€์ถœ โ€” ํŒจ๋ฆฌํ‹ฐยท์ฒดํฌ์„ฌ๋ณด๋‹ค ๊ฐ•๋ ฅํ•œ ์‚ฐ์—… ํ‘œ์ค€ ํ†ต์‹  ํ”„๋กœํ† ์ฝœ ์„ค๊ณ„
์ŠคํŠธ๋ ˆ์ธ ๊ฒŒ์ด์ง€ Strain Gauge ๋ณ€ํ˜• ์‹œ ์ €ํ•ญ์ด ๋ณ€ํ•˜๋Š” ์†Œ์ž โ€” ํœ˜ํŠธ์Šคํ†ค ๋ธŒ๋ฆฌ์ง€๋กœ ํž˜ยทํ† ํฌ ์ธก์ • ๋กœ๋ด‡์„ผ์„œ ์ž‘๋™ ์›๋ฆฌ
์•จ๋ฆฌ์–ด์‹ฑ Aliasing ์ƒ˜ํ”Œ๋ง ๋ถ€์กฑ์œผ๋กœ ๊ณ ์ฃผํŒŒ๊ฐ€ ๊ฐ€์งœ ์ €์ฃผํŒŒ๋กœ ๋‘”๊ฐ‘ํ•˜๋Š” ํ˜„์ƒ โ€” ์‚ฌํ›„ ๋ณต๊ตฌ ๋ถˆ๊ฐ€ ๋กœ๋ด‡์„ผ์„œ ์ธํ„ฐํŽ˜์ด์Šค
์—”์ฝ”๋” Encoder ํšŒ์ „๋Ÿ‰์„ ํŽ„์Šคยท์ฝ”๋“œ๋กœ ์žฌ๋Š” ์„ผ์„œ โ€” ์ฆ๋ถ„ํ˜•(์ƒ๋Œ€)๊ณผ ์ ˆ๋Œ€ํ˜•์œผ๋กœ ๊ตฌ๋ถ„ ๋กœ๋ด‡์„ผ์„œ ์ž‘๋™ ์›๋ฆฌ
์š”๊ตฌ๊ณตํ•™ Requirements Engineering ์š”๊ตฌ๋ฅผ ๋„์ถœโ†’๋ถ„์„โ†’๋ช…์„ธโ†’๊ฒ€์ฆ์˜ ์ ˆ์ฐจ๋กœ ๋‹ค๋ฃจ๋Š” ๋ฐฉ๋ฒ•๋ก  ์ž‘์—… ์š”๊ตฌ์‚ฌํ•ญ ๋ถ„์„
์Œ์„ฑ ์ธ์‹ ASR (Automatic Speech Recognition) ์Œ์„ฑ์„ ํ…์ŠคํŠธ๋กœ ๋ณ€ํ™˜ํ•˜๋Š” ๊ธฐ์ˆ  โ€” ์Œ์„ฑ ๋Œ€ํ™” ํŒŒ์ดํ”„๋ผ์ธ์˜ ์ฒซ ๋‹จ๊ณ„ HRI ์†Œํ”„ํŠธ์›จ์–ด ์„ค๊ณ„
์ธํ„ฐ๋ก Interlock ์กฐ๊ฑด์ด ์ถฉ์กฑ๋˜์ง€ ์•Š์œผ๋ฉด ๋™์ž‘์„ ๊ธˆ์ง€ํ•˜๋Š” ์•ˆ์ „ ์žฅ์น˜ยทํšŒ๋กœ ์ฃผ๋ณ€์žฅ์น˜ ์ธํ„ฐํŽ˜์ด์Šค ๋ถ„์„
์ž์—ฐ์–ด ์ดํ•ด NLU (Natural Language Understanding) ํ…์ŠคํŠธ์—์„œ ์˜๋„(intent)์™€ ๊ฐœ์ฒด(entity)๋ฅผ ์ถ”์ถœํ•˜๋Š” ๊ธฐ์ˆ  HRI ์†Œํ”„ํŠธ์›จ์–ด ์„ค๊ณ„
์ž์ด๋กœ์Šค์ฝ”ํ”„ Gyroscope ์ฝ”๋ฆฌ์˜ฌ๋ฆฌ ํž˜์œผ๋กœ ๊ฐ์†๋„๋ฅผ ์žฌ๋Š” ์„ผ์„œ โ€” ์ ๋ถ„ ์‹œ ๋“œ๋ฆฌํ”„ํŠธ ๋ˆ„์  ๋กœ๋ด‡์„ผ์„œ ์ž‘๋™ ์›๋ฆฌ
์ž‘์—… ๊ณ„ํš Task Planning ๋ชฉํ‘œ ๋‹ฌ์„ฑ์„ ์œ„ํ•œ ํ–‰๋™ ์ˆœ์„œ์˜ ์ƒ์„ฑ โ€” ํ–‰๋™์€ ์ „์ œ์กฐ๊ฑด๊ณผ ํšจ๊ณผ๋ฅผ ๊ฐ€์ง ์ž‘์—…์ง€๋Šฅ ์†Œํ”„ํŠธ์›จ์–ด ์„ค๊ณ„
์žฌํ˜„์œจ Recall TP/(TP+FN) โ€” ์‹ค์ œ ์žˆ๋Š” ๊ฒƒ ์ค‘ ์žก์•„๋‚ธ ๋น„์œจ, ๋ฏธ๊ฒ€์ถœ์ด ๋งŽ์œผ๋ฉด ํ•˜๋ฝ ์ธ์ง€์ง€๋Šฅ ์†Œํ”„ํŠธ์›จ์–ด ๋ชฉํ‘œ์‚ฌ์–‘
์ •๋ฐ€๋„ Precision TP/(TP+FP) โ€” ๊ฒ€์ถœํ•œ ๊ฒƒ ์ค‘ ์ง„์งœ์˜ ๋น„์œจ, ์˜ค๊ฒ€์ถœ์ด ๋งŽ์œผ๋ฉด ํ•˜๋ฝ ์ธ์ง€์ง€๋Šฅ ์†Œํ”„ํŠธ์›จ์–ด ๋ชฉํ‘œ์‚ฌ์–‘
์ง์ ‘๊ต์‹œ Direct Teaching ํ˜‘๋™๋กœ๋ด‡ ํŒ”์„ ์†์œผ๋กœ ์žก๊ณ  ์›€์ง์—ฌ ์œ„์น˜ยท๊ฒฝ๋กœ๋ฅผ ๊ฐ€๋ฅด์น˜๋Š” ๊ต์‹œ ๋ฐฉ์‹ HRI ์ธํ„ฐํŽ˜์ด์Šค
์นผ๋งŒ ํ•„ํ„ฐ Kalman Filter ์˜ˆ์ธก(๋ชจ๋ธ)๊ณผ ๋ณด์ •(์ธก์ •)์„ ๋ฐ˜๋ณตํ•˜๋ฉฐ ๋ถˆํ™•์‹ค์„ฑ ์ž‘์€ ์ชฝ์— ๊ฐ€์ค‘ํ•˜๋Š” ์ถ”์ •๊ธฐ ๋กœ๋ด‡์„ผ์‹ฑ ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜ ์„ค๊ณ„
ํ•ธ๋“œ์…ฐ์ดํฌ Handshake ์š”์ฒญ ํ›„ ์ƒ๋Œ€์˜ ์‘๋‹ต์„ ํ™•์ธํ•œ ๋’ค์—๋งŒ ๋‹ค์Œ ๋‹จ๊ณ„๋กœ ์ง„ํ–‰ํ•˜๋Š” ์ ˆ์ฐจ ์ฃผ๋ณ€์žฅ์น˜ ์ธํ„ฐํŽ˜์ด์Šค ๋ถ„์„
ํ˜ผ๋™ ํ–‰๋ ฌ Confusion Matrix ์‹ค์ œ์™€ ํŒ์ •์˜ ์กฐํ•ฉ(TPยทFPยทFNยทTN)์œผ๋กœ ์ธ์‹ ์„ฑ๋Šฅ์„ ํ‰๊ฐ€ํ•˜๋Š” ํ‘œ ์ธ์ง€์ง€๋Šฅ ์†Œํ”„ํŠธ์›จ์–ด ๋ชฉํ‘œ์‚ฌ์–‘

๐Ÿ”— ๊ด€๋ จ

๋กœ๋ด‡์†Œํ”„ํŠธ์›จ์–ด๊ฐœ๋ฐœ๊ธฐ์‚ฌ ํ•„๊ธฐ ยท ํ•™์Šต ๊ต์žฌ์ถœ์ œ๊ธฐ์ค€ 2025.1.1 โ€“ 2027.12.31