사과를 수확하는 로봇 - Robot Apple Harvester 3

(An apple-harvesting robot created by Monash University researchers is put through its paces in the field. Credit: Monash University)

사과나 딸기는 기계로 수확하기 어려운 과일에 속합니다. 통째로 수확해서 과일만 분리하거나 혹은 흔들어서 수확할 경우 과일이 충격에 의해 손상되어 상품 가치가 크게 떨어지기 때문입니다. 따라서 만약 로봇으로 수확한다면 손상 없이 과일을 따는 정교한 로봇팔이 개발되어야 합니다. 많은 로봇 연구자들이 이 목표에 도전하고 있지만, 상용화까지는 아직 갈 길이 먼 상태입니다.

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호주 모나쉬 대학의 기계 및 항공우주 공학부 (Monash University Department of Mechanical and Aerospace Engineering)의 카오 첸 박사 (Dr Chao Chen)가 이끄는 연구팀은 손상 없이 부드럽게 사과를 딸 수 있는 사과 수확용 로봇을 개발하고 있습니다. 가장 최신 버전인 로봇 애플 하베스터 3 (Robot Apple Harvester 3)을 공개했습니다.

(동영상)

로봇의 목표는 85% 이상의 사과를 과일이나 나무에 주는 손상을 최소화하면서 경제적으로 수확하는 것입니다. 로봇에 탑재된 카메라와 알고리즘은 1.2m 거리에서 사과의 90%를 200ms의 시간 안에 확인할 수 있습니다. 확인한 사과는 부드러운 로봇팔로 조심스럽게 잡고 흡착기로 빨아들인 후 사과 나무에서 떼어냅니다. 사과 하나를 인지하고 수확하기까지 시간은 12.6초에 불과하며 최대 7초까지 단축도 가능합니다. 수확한 사과 가운데 손상된 낙과는 6% 수준에 불과합니다.

모나쉬 대학의 사과 수확 로봇은 과거 공개한 과일 따는 로봇팔에 비해서 상당히 정확하고 속도가 빨라 상용화 가능성이 좀 더 높아보입니다. 현재 호주는 코로나 19 대유행으로 인해 저렴한 외국인 노동력 공급에 어려움을 겪고 있습니다. 당장 이 로봇이 그 대안이 되기는 어렵겠지만, 결국 로봇 기술이 발전하면 실제로 사람을 대신해서 과일을 수확하는 로봇이 현실이 되지 않을까 생각합니다.

참고

https://newatlas.com/robotics/apple-harvesting-robot-fresh-seven-seconds/

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통계 공부는 어떻게 하는 것이 좋을까?

사실 저도 통계 전문가가 아니기 때문에 이런 주제로 글을 쓰기가 다소 애매하지만, 그래도 누군가에게 도움이 될 수 있다고 생각해서 글을 올려봅니다. 통계학, 특히 수학적인 의미에서의 통계학을 공부하게 되는 계기는 사람마다 다르긴 하겠지만, 아마도 비교적 흔하고 난감한 경우는 논문을 써야 하는 경우일 것입니다. 오늘날의 학문적 연구는 집단간 혹은 방법간의 차이가 있다는 것을 객관적으로 보여줘야 하는데, 그려면 불가피하게 통계적인 방법을 쓸 수 밖에 없게 됩니다. 이런 이유로 분야와 주제에 따라서는 아닌 경우도 있겠지만, 상당수 논문에서는 통계학이 들어가게 됩니다. 문제는 데이터를 처리하고 분석하는 방법을 익히는 데도 상당한 시간과 노력이 필요하다는 점입니다. 물론 대부분의 학과에서 통계 수업이 들어가기는 하지만, 그것만으로는 충분하지 않은 경우가 많습니다. 대학 학부 과정에서는 대부분 논문 제출이 필요없거나 필요하다고 해도 그렇게 높은 수준을 요구하지 않지만, 대학원 이상 과정에서는 SCI/SCIE 급 논문이 필요하게 되어 처음 논문을 작성하는 입장에서는 상당히 부담되는 상황에 놓이게 됩니다. 그리고 이후 논문을 계속해서 쓰게 될 경우 통계 문제는 항상 나를 따라다니면서 괴롭히게 될 것입니다. 사정이 이렇다보니 간혹 통계 공부를 어떻게 하는 것이 좋겠냐는 질문이 들어옵니다. 사실 저는 통계 전문가라고 하기에는 실력은 모자라지만, 대신 앞서서 삽질을 한 경험이 있기 때문에 몇 가지 조언을 해줄 수 있을 것 같습니다. 1. 입문자를 위한 책을 추천해달라 사실 예습을 위해서 미리 공부하는 것은 추천하지 않습니다. 기본적인 통계는 학과별로 다르지 않더라도 주로 쓰는 분석방법은 분야별로 상당한 차이가 있을 수 있어 결국은 자신이 주로 하는 부분을 잘 해야 하기 때문입니다. 그러기 위해서는 학과 커리큘럼에 들어있는 통계 수업을 듣는 것이 더 유리합니다. 잘 쓰지도 않을 방법을 열심히 공부하는 것은 아무래도 효율

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150년 만에 다시 울린 희귀 곤충의 울음 소리

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9000년 전 소녀의 모습을 복원하다.

( The final reconstruction. Credit: Oscar Nilsson ) 그리스 아테나 대학과 스웨덴 연구자들이 1993년 발견된 선사 시대 소녀의 모습을 마치 살아있는 것처럼 복원하는데 성공했습니다. 이 유골은 그리스의 테살리아 지역의 테오페트라 동굴 ( Theopetra Cave )에서 발견된 것으로 연대는 9000년 전으로 추정됩니다. 유골의 주인공은 15-18세 사이의 소녀로 정확한 사인은 알 수 없으나 괴혈병, 빈혈, 관절 질환을 앓고 있었던 것으로 확인되었습니다. 이 소녀가 살았던 시기는 유럽 지역에서 수렵 채집인이 초기 농경으로 이전하는 시기였습니다. 다른 시기와 마찬가지로 이 시기의 사람들도 젊은 시절에 다양한 질환에 시달렸을 것이며 평균 수명 역시 매우 짧았을 것입니다. 비록 젊은 나이에 죽기는 했지만, 당시에는 이런 경우가 드물지 않았을 것이라는 이야기죠. 아무튼 문명의 새벽에 해당하는 시점에 살았기 때문에 이 소녀는 Dawn (그리스어로는 Avgi)라고 이름지어졌다고 합니다. 연구팀은 유골에 대한 상세한 스캔과 3D 프린팅 기술을 적용해서 살아있을 당시의 모습을 매우 현실적으로 복원했습니다. 그리고 그 결과 나타난 모습은.... 당시의 거친 환경을 보여주는 듯 합니다. 긴 턱은 당시를 살았던 사람이 대부분 그랬듯이 질긴 먹이를 오래 씹기 위한 것으로 보입니다. 강하고 억센 10대 소녀(?)의 모습은 당시 살아남기 위해서는 강해야 했다는 점을 말해주는 듯 합니다. 이렇게 억세보이는 주인공이라도 당시에는 전염병이나 혹은 기아에서 자유롭지는 못했기 때문에 결국 평균 수명은 길지 못했겠죠. 외모 만으로 평가해서는 안되겠지만, 당시의 거친 시대상을 보여주는 듯 해 흥미롭습니다. 참고 https://phys.org/news/2018-01-teenage-girl-years-reconstructed.html

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