0:00:01.280,0:00:07.086
제 연구실은 여기 날아다니는 것처럼[br]자동 비행 로봇을 만듭니다.

0:00:08.720,0:00:12.416
오늘날 구매할 수 있는 [br]상업용 드론과는 달리

0:00:12.440,0:00:15.080
이 로봇은 GPS를 [br]탑재하고 있지 않습니다.

0:00:16.160,0:00:17.376
GPS없이는

0:00:17.400,0:00:20.680
이런 로봇이 자신의 위치를 [br]파악하기 힘듭니다.

0:00:22.240,0:00:26.930
이 로봇은 자체 센서와 카메라, [br]레이저 스캐너를 가지고

0:00:26.930,0:00:28.670
주변 환경을 탐색합니다.

0:00:28.670,0:00:31.760
환경의 특이사항들을 탐지하고

0:00:31.760,0:00:34.510
그 사항들이 관련있는 곳에서

0:00:34.510,0:00:36.696
삼각측량법을 이용해서 결정합니다.

0:00:36.700,0:00:40.160
그러고 나서 이 특징들을 [br]뒤에 보시는 것 같은

0:00:40.160,0:00:41.936
지도로 조합할 수 있습니다.

0:00:41.940,0:00:45.860
이 지도는 로봇이 [br]장애물의 위치를 알아서

0:00:45.860,0:00:48.640
충돌없이 날아다닐 수 있게 합니다.

0:00:49.160,0:00:51.220
다음에 보여 드리고 싶은 것은

0:00:51.220,0:00:54.470
연구실에서 진행했던 몇 가지 실험인데

0:00:54.470,0:00:58.000
이 로봇이 장거리 비행을 [br]할 수 있는 겁니다.

0:00:58.400,0:01:03.390
보시면 오른쪽 맨 위에 로봇이 [br]카메라로 보는 것입니다.

0:01:03.390,0:01:07.156
주 화면에는 이건 [br]4배속으로 돌린 겁니다.

0:01:07.160,0:01:09.811
주 화면에 지도를 [br]만드는 것이 보입니다.

0:01:09.811,0:01:14.090
이것은 저희 연구실 [br]복도의 고화질 지도입니다.

0:01:14.090,0:01:16.470
이것이 곧 연구실로 [br]들어오는게 보일 겁니다.

0:01:16.470,0:01:19.330
어지럽게 널린 물건들을 보고[br]알 수 있으시죠.

0:01:19.330,0:01:20.410
(웃음)

0:01:20.410,0:01:22.392
여러분께 알려드릴 중요한 점은

0:01:22.392,0:01:28.570
이 로봇들이 5cm 해상도의[br]고화질 지도를 만들어서

0:01:28.570,0:01:32.770
연구실이나 건물 밖에 있는 사람이

0:01:32.770,0:01:35.980
안에 들어가지도 않고 로봇을 보내고

0:01:35.980,0:01:39.800
건물 안에서 벌어지는 [br]일을 알아내게 해 줍니다.

0:01:40.400,0:01:42.640
이런 로봇에 한 가지 문제가 있습니다.

0:01:43.600,0:01:45.800
첫 번째 문제는 이것이 매우 큽니다.

0:01:46.120,0:01:47.800
크다보니 무겁습니다.

0:01:48.640,0:01:51.680
이 로봇들은 1파운드 당 [br]100와트를 소모합니다.

0:01:52.360,0:01:54.640
그래서 임무수행 시간이 매우 짧습니다.

0:01:56.000,0:01:57.450
두 번째 문제는

0:01:57.450,0:02:01.350
이 로봇들이 매우 비싼 데

0:02:01.350,0:02:04.840
내장 센서, 레이저 스캐너, [br]카메라와 처리장치가 있습니다.

0:02:05.280,0:02:08.320
그것 때문에 이 로봇가격이 치솟습니다.

0:02:09.440,0:02:12.070
그래서 이런 질문을 해 봤습니다.

0:02:12.070,0:02:15.880
전자제품 매장의 어떤 소비재가

0:02:15.880,0:02:22.200
저렴하고, 가벼우며 내장 [br]센서와 처리장치가 있을까요?

0:02:24.080,0:02:26.720
그래서 저희가 날아다니는 [br]전화를 발명했습니다.

0:02:26.720,0:02:28.680
(웃음)

0:02:28.680,0:02:34.870
이 로봇은 매장에서 구입할 수 있는 [br]삼성 갤럭시 스마트폰을 썼고

0:02:34.870,0:02:38.910
앱스토어에서 앱을 다운로드 [br]하기만 하면 됩니다.

0:02:38.910,0:02:43.150
로봇이 글자도 인식합니다. [br]여기서는 "TED"를 읽죠.

0:02:43.150,0:02:46.100
T와 E의 가장자리를 보며

0:02:46.100,0:02:49.640
자동비행을 하며 삼각측량을 합니다.

0:02:50.720,0:02:53.950
조이스틱이 로봇이 마구 [br]움직이지 않게 조정합니다.

0:02:53.950,0:02:55.410
쥬세페가 로봇을 끌 수 있죠.

0:02:55.410,0:02:57.080
(웃음)

0:02:58.920,0:03:02.736
이러한 작은 로봇을 제작함과 더불어

0:03:02.740,0:03:07.560
여기서 보시는 이런 [br]역동적인 행동도 실험합니다.

0:03:07.920,0:03:13.200
이 로봇은 초당 2-3m로 움직이며

0:03:13.200,0:03:16.710
방향을 바꿀 때 공격적으로 [br]올라가거나 돕니다.

0:03:16.710,0:03:21.000
요점은 더 빨리 갈 수 있고 비구조화된 [br]환경에서 움직일 수 있는

0:03:21.000,0:03:24.000
더 작은 로봇을 가질 수 [br]있다는 겁니다.

0:03:25.120,0:03:27.176
다음 영상에서는

0:03:27.180,0:03:33.090
새나 독수리가 우아하게 날개와

0:03:33.090,0:03:37.400
눈, 다리를 조정해서 물 밖으로 [br]먹이를 잡아 채는 걸 보시듯이

0:03:37.400,0:03:39.300
우리 로봇도 낚시를 할 수 있습니다.

0:03:39.300,0:03:40.830
(웃음)

0:03:40.830,0:03:44.910
이 경우에는 갑자기 필리 [br]치즈스테이크를 낚아 챕니다.

0:03:44.910,0:03:47.360
(웃음)

0:03:47.680,0:03:50.960
이 로봇이 초당 3m로 [br]움직이는 걸 보시는데

0:03:50.960,0:03:56.110
걷는 속도보다 빠르며 [br]팔, 발톱과 비행을

0:03:56.110,0:04:00.280
눈 깜짝할 사이에 조정해서 [br]이렇게 하는 겁니다.

0:04:02.120,0:04:03.320
다른 실험에서는

0:04:03.320,0:04:07.000
로봇이 비행을 어떻게 조절하여

0:04:07.000,0:04:09.410
부유 하중을 통제하는 지 [br]보여드리겠습니다.

0:04:09.410,0:04:13.240
창 넓이보다 실제로 더 큰 길이입니다.

0:04:13.680,0:04:15.330
이렇게 하기 위해서

0:04:15.330,0:04:19.060
고도를 높이고 조절하여

0:04:19.060,0:04:21.440
적재 하중을 흔들어 통과합니다.

0:04:26.920,0:04:29.180
물론 이것을 더욱 작게 하고 싶어서

0:04:29.180,0:04:32.240
특히 꿀벌에서 영감을 받았습니다.

0:04:32.240,0:04:35.510
이것은 느린 영상인데, 꿀벌을 보시면

0:04:35.510,0:04:39.280
아주 작은데 관성이 매우 가벼워서

0:04:39.960,0:04:41.110
(웃음)

0:04:41.110,0:04:44.640
가령 제 손에 튕겨도 [br]신경도 안 씁니다.

0:04:44.640,0:04:47.880
이것은 꿀벌의 행동을 [br]흉내내는 소형 로봇입니다.

0:04:48.600,0:04:49.760
작을수록 더 좋은 것이

0:04:49.760,0:04:53.340
이렇게 소규모로 하면 [br]관성이 더 낮아집니다.

0:04:53.340,0:04:54.920
관성이 낮아지면 --

0:04:54.920,0:04:57.800
(윙윙거리는 로봇) (웃음)

0:04:57.800,0:05:00.650
관성이 낮아지면, [br]충돌에 저항력이 있습니다.

0:05:00.650,0:05:02.400
그것이 더욱 튼튼하게 해 줍니다.

0:05:03.800,0:05:06.420
저희는 꿀벌같은 소형 로봇을 만듭니다.

0:05:06.420,0:05:09.840
특히 이것은 25g밖에 안 됩니다.

0:05:09.840,0:05:12.040
전력도 6와트만 소모하지요.

0:05:12.440,0:05:14.960
초당 6m까지 움직일 수 있습니다.

0:05:14.960,0:05:17.320
제가 이것을 이 크기에 표준화시키면

0:05:17.320,0:05:21.000
보잉787이 음속의 10배로 [br]나는 것과 같습니다.

0:05:24.000,0:05:26.070
(웃음)

0:05:26.070,0:05:28.040
제가 예시를 보여드리겠습니다.

0:05:28.840,0:05:34.080
이것이 최초의 계획된 공중 [br]충돌일텐데요, 1/20 표준속입니다.

0:05:34.080,0:05:36.942
초당 2m의 상대속으로 갑니다.

0:05:36.942,0:05:39.482
이것이 기본 원리를 잘 설명해 줍니다.

0:05:40.200,0:05:45.170
2g짜리 탄소섬유로 두르면 [br]프로펠러가 엉키는 걸 방지하지만

0:05:45.170,0:05:50.460
기본적으로 충돌이 흡수되고 [br]로봇이 충돌에 반응합니다.

0:05:50.460,0:05:53.080
매우 작다는 건 또한 [br]안전하다는 뜻입니다.

0:05:53.400,0:05:55.410
제 연구실에서 이 로봇을 개발했을 때

0:05:55.410,0:05:57.044
이런 대형 로봇도 시작했고

0:05:57.044,0:05:59.880
지금은 이런 소형 로봇에 매진합니다.

0:05:59.880,0:06:03.360
저희가 과거에 주문한 [br]반창고 수를 그래프로 그리면

0:06:03.360,0:06:05.950
지금은 그래프가 차차 감소했을 겁니다.

0:06:05.950,0:06:07.960
이 로봇이 매우 안전하기 때문입니다.

0:06:08.760,0:06:11.216
소형 크기는 단점이 있습니다.

0:06:11.220,0:06:15.320
자연은 이런 단점들을 여러가지 [br]방법으로 보상할 방법을 찾았죠.

0:06:15.960,0:06:19.960
기본적인 원리는 큰 집단, [br]또는 떼를 짓는 겁니다.

0:06:20.320,0:06:24.270
연구실에서 비슷하게 인공적인 [br]로봇 떼를 만들어 봤습니다.

0:06:24.270,0:06:25.665
이건 매우 힘들었는데

0:06:25.665,0:06:29.045
로봇의 연결망을 [br]생각해야 했기 때문입니다.

0:06:29.360,0:06:30.640
각각의 로봇 안에서

0:06:30.640,0:06:36.260
감지, 의사소통, 신호처리의 [br]상호작용을 생각해야 하는데

0:06:36.260,0:06:41.280
이 연결망은 통제 관리가 [br]매우 어렵게 됩니다.

0:06:42.160,0:06:48.460
그래서 자연에서 필수적으로 알고리즘을 [br]짜게 한 세 가지 조직 원리를 뽑았습니다.

0:06:49.640,0:06:54.160
첫 번째 원리는 로봇이 근접한 [br]로봇을 인지해야 하는 겁니다.

0:06:54.160,0:06:57.640
다른 로봇들을 인식하고 [br]소통할 수 있어야 합니다.

0:06:58.040,0:07:00.670
이 영상은 그 기본 원리를 보여줍니다.

0:07:00.670,0:07:01.990
로봇이 네 대가 있습니다.

0:07:01.990,0:07:06.280
한 로봇이 인간 조종사에게 [br]그야 말로 납치되었습니다.

0:07:07.217,0:07:09.456
그러나 로봇이 서로 상호작용하기 때문에

0:07:09.460,0:07:12.430
다른 로봇을 감지하고 [br]기본적으로 따라갑니다.

0:07:12.430,0:07:17.840
여기 한 명이 이 추종로봇의 [br]연결망을 주도합니다.

0:07:20.000,0:07:25.050
다시 말하면 모든 로봇이 [br]어디로 갈지 알기 때문이 아니라

0:07:25.050,0:07:29.400
근접 로봇들의 위치에 [br]그저 반응하기 때문인 겁니다.

0:07:31.720,0:07:35.840
(웃음)

0:07:36.280,0:07:41.520
다음 실험은 두 번째 [br]조직 원리를 보여줍니다.

0:07:42.920,0:07:46.720
이 원리는 익명의 [br]원리와 관계가 있습니다.

0:07:47.400,0:07:51.660
중심 생각은

0:07:51.660,0:07:55.960
로봇들이 다른 로봇의 [br]정체를 모른다는 것이죠.

0:07:56.440,0:07:59.030
이들이 원형을 만들도록 명령 받으면

0:07:59.030,0:08:02.350
이 과정에 몇 개의 로봇을 투입하거나

0:08:02.350,0:08:04.950
몇 개를 빼든지

0:08:04.950,0:08:08.110
각 로봇은 단지 다른 로봇에 반응합니다.

0:08:08.110,0:08:13.130
원형을 만들어야 하는 사실을 인지하지만

0:08:13.130,0:08:14.930
다른 로봇과 협력하여

0:08:14.930,0:08:18.680
중앙 통제가 없이 모양을 형성합니다.

0:08:19.520,0:08:21.890
이 생각들을 한데 모으면

0:08:21.890,0:08:25.830
세 번째 생각이 기본적으로 [br]저희는 이 로봇들에게

0:08:25.830,0:08:30.140
실행해야 할 모양의 [br]수학적 설명을 주는 겁니다.

0:08:30.140,0:08:33.670
이런 모양은 시간의 [br]함수에 따라 다를 수 있는데

0:08:33.670,0:08:38.190
이 로봇들이 원형으로 움직이기 시작하고

0:08:38.190,0:08:41.470
직사각형 모양으로 [br]바뀌고 직선으로 쭉 뻗어

0:08:41.470,0:08:42.879
타원형으로 다시 [br]돌아가는 게 보이실 겁니다.

0:08:42.879,0:08:46.530
로봇들이 순간적인 조정으로 하는 것인데

0:08:46.530,0:08:49.840
자연에서 보는 벌떼와 같은 것이죠.

0:08:51.080,0:08:53.190
왜 떼로 작업하느냐고요?

0:08:53.190,0:08:57.360
저희가 매우 흥미를 갖고 있는 두 가지 [br]응용방법을 말씀드리겠습니다.

0:08:58.160,0:09:00.530
첫 번째는 농업과 관련되어 있는데

0:09:00.530,0:09:03.920
전 세계적으로 우리가 [br]당면한 최대의 문제일 겁니다.

0:09:04.760,0:09:06.000
여러분이 잘 아시듯이

0:09:06.000,0:09:09.560
지구상에 7명 중 [br]한 명이 영양실조입니다.

0:09:09.920,0:09:13.400
경작할 수 있는 땅은 [br]다 농사짓고 있습니다.

0:09:13.960,0:09:17.140
세계의 대부분 시스템의 [br]효율성이 향상되고 있지만

0:09:17.140,0:09:20.720
생산 시스템의 효율성은 [br]실제로 감소하고 있습니다.

0:09:21.080,0:09:25.270
대부분 물 부족, 작물 병, 기후 변화와

0:09:25.270,0:09:26.840
다른 몇 가지들 때문입니다.

0:09:27.360,0:09:28.840
로봇이 무엇을 할 수 있을까요?

0:09:29.200,0:09:33.790
농업계에는 정밀 농법이라고 [br]하는 방법을 채택합니다.

0:09:33.790,0:09:39.180
기본 원리는 과수원에 로봇을 비행시켜서

0:09:39.180,0:09:42.360
각 작물의 정밀한 [br]모형을 구축하는 겁니다.

0:09:42.829,0:09:44.460
마치 개인별 맞춤 의학처럼

0:09:44.460,0:09:49.320
개별 환자들을 모두 다르게 [br]치료하는 것을 상상하시는 것 처럼

0:09:49.320,0:09:53.040
저희가 하고 싶은 것이 [br]개별 작물의 모형을 만들어서

0:09:53.040,0:09:57.190
농부에게 각 작물이 필요한 [br]사항을 알려주는 겁니다.

0:09:57.190,0:10:01.680
이 경우에는 물, 비료,[br]농약을 주는 것이죠.

0:10:02.640,0:10:06.210
여기 보시면 사과 농장을 [br]비행하는 로봇이 보이는데

0:10:06.210,0:10:08.480
잠시 후에 두 대의 동료 로봇이

0:10:08.480,0:10:10.370
왼쪽에서 같은 일을 하고 [br]있는게 보일 겁니다.

0:10:10.800,0:10:14.420
이 로봇이 하는 일은 기본적으로 [br]과수원의 지도를 제작하는 겁니다.

0:10:14.420,0:10:17.270
지도 안에는 과수원의 [br]모든 작불이 들어 갑니다.

0:10:17.270,0:10:18.940
(윙윙거리는 로봇)

0:10:18.940,0:10:20.890
그 지도가 어떻게 생겼는지 보겠습니다.

0:10:20.890,0:10:25.200
다음 영상에서 이 로봇에 [br]쓰이는 카메라가 보입니다.

0:10:25.200,0:10:28.480
맨 위 왼쪽에 뛰어난 [br]컬러 카메라가 있습니다.

0:10:29.640,0:10:32.900
왼쪽 중앙에는 적외선 [br]카메라가 있습니다.

0:10:32.900,0:10:36.700
아래 왼쪽에는 온도감지 카메라가 있죠.

0:10:36.700,0:10:40.060
주 패널에는 3차원으로 과수원의 모든 [br]나무가 재구성된 것을 보고 계십니다.

0:10:40.060,0:10:46.240
센서가 나무 사이를 [br]비행하면서 생긴 것이죠.

0:10:47.640,0:10:51.680
이런 정보를 갖추고 있으면 [br]몇 가지를 할 수 있습니다.

0:10:52.200,0:10:56.430
가장 중요한 첫 번째는 [br]매우 단순합니다.

0:10:56.430,0:10:58.920
모든 나무의 열매를 세는 겁니다.

0:10:59.520,0:11:04.010
이렇게 하면 농부에게 [br]모든 나무의 열매 수를 알려주고

0:11:04.010,0:11:08.290
과수원의 수확량을 추정하게 해 줘서

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생산과정을 최적화 하게 해 줍니다.

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두 번째로 할 수 있는 일은

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작물의 모형을 따서 [br]3차원으로 재구성하고

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덮개 크기 추정치로

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모든 작물의 잎 개수와 덮개 크기의 [br]상관관계를 알아 보는 겁니다.

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이것은 잎사귀 지표라고 합니다.

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이런 잎사귀 지표를 아신다면

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모든 작물의 가능한 광합성 [br]수치를 측정하는 것이고

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그럼 각 나무의 건강정도를 [br]알 수 있는 겁니다.

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시각 정보와 적외선 정보를 결합하면

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NDVI같은 지표를 [br]계산해 낼 수 있습니다.

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특히 이 경우에는 실제로

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다른 작물만큼 좋지 않은 [br]작물이 있음을 알 수 있죠.

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이미지를 통해 쉽게 [br]구별할 수 있습니다.

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그저 시각 이미지가 아니라

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시각과 적외선 이미지를 [br]결합하는 것이죠.

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마지막으로

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저희가 흥미를 갖고 있는 것이 [br]백화 초기상태를 탐지하는 겁니다.

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이것은 오렌지 나무인데

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잎이 황색으로 보이시죠.

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하지만 로봇이 위에서 [br]비행하면 쉽게 발견하고

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농부에게

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과수원의 어느 부분에 [br]문제가 있는지 보고합니다.

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이런 시스템은 정말 도움이 되는데

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약 10% 정도 수확량을 향상시킬 [br]것으로 전망하고 있습니다.

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더욱 중요한 것은 물을 주는 것을

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로봇 떼를 이용하면 [br]25%정도 절감할 수 있습니다.

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마지막으로 실제로 미래를 만들고 있는 [br]분들에게 박수를 보내셨으면 좋겠습니다.

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야쉬 물가온카, 시캉 리유와 [br]쥬세페 로이아노가

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보셨던 세 가지 시범을 [br]담당해 주셨습니다.

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감사합니다.

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(박수)