초록 ▼

□ 연구개발 목표 및 내용
◼ 최종 목표
◉ 최종목표 : 클라우드 기반 세부2 · 3 로봇지능의 지속적 학습을 통하여 증강된 최적의 지능 제공·공유 및 이를 위한 클라우드 로봇 프레임워크 개발과 서비스·제조 분야 로봇 대상 실증
◉ SW 및 데이터 공개의 목표
- 클라우드 로봇 복합인공지능 PaaS 기반 로봇 응용 제작 및 증강지능 공유 지원 체계 구축
- 대용량 멀티모달 학습 데이터셋 공개를 통한 클라우드 로봇 학습 데이터 공유 체계 구축

◼ 1단계
❏ 목표
다수 로봇의 지능을

□ 연구개발 목표 및 내용
◼ 최종 목표
◉ 최종목표 : 클라우드 기반 세부2 · 3 로봇지능의 지속적 학습을 통하여 증강된 최적의 지능 제공·공유 및 이를 위한 클라우드 로봇 프레임워크 개발과 서비스·제조 분야 로봇 대상 실증
◉ SW 및 데이터 공개의 목표
- 클라우드 로봇 복합인공지능 PaaS 기반 로봇 응용 제작 및 증강지능 공유 지원 체계 구축
- 대용량 멀티모달 학습 데이터셋 공개를 통한 클라우드 로봇 학습 데이터 공유 체계 구축

◼ 1단계
❏ 목표
다수 로봇의 지능을 통합 고도화하는 클라우드 로봇 지능 증강·공유 및 프레임워크 기술 개발과 세부 2·3 연계 테스트베드 적용
❏ 내용
-(클라우드 로봇 운영 시스템 기술 및 복합 인공지능 통합 시스템 실증) 클라우드 로봇 관제 시스템 및 복합인공지능 통합 환경 구축 (LG전자)
-(클라우드-로봇 지능 분산 및 공통위험 관리기술) 컴포넌트화된 로봇 지능을 지원하는 데이터 프레임워크와 지능 배포 환경 개발 및 테스트베드 적용 (커먼컴퓨터)
-(개방형 클라우드 로봇 프레임워크 기술) 불확실성이 높은 다양한 비정형 운영 환경의 이종 로봇·서비스를 지원하는 개방형 클라우드 로봇 프레임워크 기술 개발 및 테스트베드 적용(한국전자통신연구원)
-(클라우드 로봇 대용량 멀티모달 학습 데이터 관리 기술) 대용량 멀티모달 로봇 학습 데이터 관리를 위한 레이블 자동화 및 약한 지도(weak supervision)을 활용한 데이터 정제 기술 개발 (서울대학교)
-(메타 강화학습 기반 로봇 지능 증강 기술) 로봇의 지속적 학습 및 지능 증강을 위한 메타학습 기법 개발 (서울대학교)
-(상황인지 모델 최적화 기반 다중 업무 지능 증강 기술) 로봇의 다중 업무 지능 증강을 위한 상황인지 모델 최적화 기법 개발 (서울대학교)
-(지능 전달 및 모델 구조 최적화를 통한 공유형 로봇 지능 증강 기술) 개별 로봇 운용환경에서의 지능 증강 필요대상 인식기술 및 지능 증강을 위한 모델간 지능 전달 기법 개발(광주과학기술원)
-(이종 그리퍼 피킹 지능의 융합을 통한 조작지능 증강 기술) 개별 피킹 지능의 융합을 통해 다양한 물체의 파지점을 추정하는 이종 그리퍼 피킹 지능 기술 개발 (성균관대학교)
-(클라우드 로봇 인공지능 표준 기술) 클라우드 로봇 인공지능 서비스를 위한 기능 요구사항 국제 표준 NP 승인 및 로봇 지능 모듈 정보 모델 국내 표준 제정 (한국전자통신연구원)
o 주요 성능치
- 모델 최적화를 통한 평균 에러 감소율 5%
- 클라우드 로봇 프레임워크 기반 테스트베드 검증
- 에지 서버의 로봇 관제 기능 5개
- 동시지원 가능한 컨테이너 기반 지능 컴포넌트 수 50개
- 클라우드 기반 지능 공개 API 수 5개
- 클라우드 로봇 미들웨어 로봇 지원 종수 2종
- 레이블 자동화 및 멀티모달 데이터 정제를 통해 생성된 데이터를 사용한 모델의 mAP 정확도 0.37 이상
- 이종 그리퍼 피킹 지능의 작업 성공률 70% 이상
- 클라우드 로봇 인공지능 표준: 국제 NP 1건, 국내 표준 1건

◼ 2단계
❏ 목표
클라우드 로봇 복합인공지능 통합 시스템 구성 및 서비스(2종10대)·제조(2종10대) 분야 상용 로봇과 가상 로봇(180대) 대상 실증
❏ 내용
-(클라우드 로봇 운영 시스템 기술 및 복합 인공지능 통합 시스템 실증) 복합인공지능 시스템 통합 구성 및 실증을 통한 클라우드 로보틱스 환경 최적화 (LG전자)
-(클라우드-로봇 지능 분산 및 공통위험 관리기술) 200대 이상의 로봇에 신규개발 및 기공개된 로봇 지능을 동시 지원하는 지능 분산 관리 시스템 개발 (커먼컴퓨터)
-(개방형 클라우드 로봇 프레임워크 기술) 상용로봇 대상 실증과 확장성 입증을 위한 클라우드 로봇 프레임워크 안정화 및 성능 최적화 개발 (한국전자통신연구원)
-(클라우드 로봇 대용량 멀티모달 학습 데이터 관리 기술) 작업 도메인에 특화된 대용량 멀티모달 데이터 분할 및 변환 기술 개발 (서울대학교)
-(메타 강화학습 기반 로봇 지능 증강 기술) 실제 데이터를 이용한 메타 학습 알고리즘의 지속적인 개선 및 최적화 (서울대학교)
-(상황인지 모델 최적화 기반 지속업무 지능 증강 기술) 로봇의 지속 업무 지능 증강을 위한 상황인지 모델 최적화 기법 개발 및 최적화 (서울대학교)
-(지능 전달 및 모델 구조 최적화를 통한 공유형 로봇 지능 증강 기술) 다중 로봇 실증환경에서 적용가능한 클라우드 기반의 공유형 지능 증강 시스템 개발 (광주과학기술원)
-(이종 그리퍼 피킹 지능의 융합을 통한 조작지능 기술) 실증 환경에서의 이종 그리퍼 피킹 지능 기술 적용 및 최적화 (성균관대학교)
-(클라우드 로봇 인공지능 표준 기술) 클라우드 로봇 인공지능 서비스를 위한 기능 요구사항 국제 표준 제정 및 로봇 지능 모듈 정보 모델 국가 표준 제정 (한국전자통신연구원)
o 주요 성능치
- 모델 최적화를 통한 평균 에러 감소율 10%
- 클라우드 로봇 프레임워크 기반 인공지능 실증 사례 4건
- 에지 서버의 로봇 관제 기능 10개
- 동시지원 가능한 컨테이너 기반 지능 컴포넌트 수 800개
- 클라우드 기반 지능 공개 API 수 20개
- 클라우드 로봇 미들웨어 로봇 지원 종수 5종
- 확장된 데이터를 사용한 모델의 정확도 향상률 최대 17%
- 이종 그리퍼 피킹 지능의 작업 성공률 93% 이상 (성균관대)
- 클라우드 로봇 인공지능 표준 : 국제 1건, 국내 표준 3건(누적)

□ 연구개발성과
◉ 성능지표
◉ 정량 성과

□ 연구개발성과 활용계획 및 기대 효과
◉ 수요처 및 적용시스템
◉ 활용방안
- 기존 로봇에 대한 큰 변동 없이 클라우드를 통해 더 많은 물체를 인식하거나 더 정확한 파지 위치를 결정하는 방식의 증강 지능 서비스를 제공하여 로봇 도입 및 업그레이드 비용에 따른 부담을 낮추는 등의 차별화된 로봇 비즈니스에 활용
- 다중 로봇이 운영되는 환경(스마트 공장, 스마트 시티, 스마트 빌딩 등)에서 다양한 경험의 장기 학습을 통하여 증강된 지능을 공유함으로써 지능적 로봇 서비스의 지속적 성능 개선에 활용
◉ 경제적 파급효과 및 공개 SW 기대효과
- 5G 네트워크와 클라우드 기반 인공지능 활용이 용이해짐에 따라 신규 AI로봇 서비스 모델 발굴 및 시장 창출 용이
- 서비스 및 제조 현장에서 클라우드 로봇 프레임워크를 통한 손쉬운 로봇 개발과 증강된 지능의 공유로 생산성 향상 및 서비스 차별화 가능
- 서비스∙제조/물류 등 다양한 환경의 대규모 멀티모달 로봇 학습 데이터셋 공개로 국내ㆍ외 관련 연구 수준의 빠른 성장 기대
- 개발 SW와 과제 결과물의 공개로 학계, 산업계 등에서 관련 기술/서비스/제품의 연구 및 프로토타입 개발 기간 단축과 비용 절감을 도모하고 국가 R&D 과제의 사회적 공익성 제고
◉ 공개 SW R&D 전략 및 활성화 방안
- 과제 수행을 통해 개발된 결과물은 github를 통해 공개하여 누구나 활용할 수 있도록 함
- 공개 SW는 비영리적 목적에 활용하는 경우 MIT 라이선스 적용
- 공개 초창기부터 참여연구원들을 핵심 기여자로 활동하며 외부 개발자의 적극적 참여를 유도하고, 과제 진행에 따라 기술 문서, 데이터셋 등 과제 결과물을 주기적으로 공개

(출처 : 요약문 9p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 최종보고서 ... 2
• 요 약 문 ... 9
• 목차 ... 14
• 1. 연구개발과제의 개요 ... 15
• 1-1. 과제 개념 ... 15
• 1-2. 총괄/세부1 목표 ... 16
• 2. 연구개발과제의 수행 과정 및 수행 내용 ... 20
• 2.1 1단계 연구 수행 과정 및 수행 내용 ... 20
• 2.2 2단계 연구 수행 과정 및 수행 내용 ... 89
• 3. 연구개발과제의 수행 결과 및 목표 달성 정도 ... 201
• 1) 연구수행 결과 ... 201
• 2) 목표 달성 수준 ... 248
• 4. 목표 미 또는 미흡한 사항에 대한 원인분석 ... 253
• 1) 목표 미달 또는 미흡한 연구결과에 대한 원인(사유) 자체분석 내용 ... 253
• 2) 미달 또는 미흡한 결과물에 대한 보완 활동 ... 253
• 3) 연구개발 과정의 성실성 ... 253
• 5. 연구개발성과의 관련 분야에 대한 기여 정도 ... 254
• 6. 연구개발성과의 관리 및 활용 계획 ... 256
• 1) 향후 5년간 성과활용·확산 활용방안 및 계획(활동계획) ... 257
• 2) 주요 성과활용 (기대)성과목표 ... 258
• 3) 성과활용·관리 추진체계 ... 259
• 4) 기타 ... 259
• 7. 연구개발성과에 대한 후속연구 및 추가 개발 계획 ... 259
• 8. 연구개발비 사용실적 ... 260
• 가. 총괄(전체) ... 260
• 나. 주관기관(LG전자) ... 262
• 다. 공동연구기관(커먼컴퓨터) ... 264
• 라. 공동연구기관(한국전자통신연구원) ... 266
• 마. 공동연구기관(서울대학교산학협력단) ... 268
• 마. 공동연구기관(광주과학기술원) ... 270
• 바. 공동연구기관(성균관대학교 산학협력단) ... 272
• 끝페이지 ... 274