드론 + 이족 보행 로봇 - 레오나르도 (LEONARDO)

(Credit: California Institute of Technology)

두 발로 걷는 이족 보행 로봇은 사실 만들기가 쉽지 않습니다. 사람처럼 정교하게 균형을 잡고 두 발로 자유 자재로 움직이는 일은 사실은 놀라운 일이기 때문입니다. 로봇 공학자들은 최근에서야 사람에 근접한 이족 보행 로봇을 개발했지만, 아직도 사람처럼 유연하게 움직이기는 쉽지 않습니다.

칼텍의 연구팀은 소형 이족 보행 로봇에 네 개의 로터를 탑재한 독특한 개념의 로봇인 레오나르도 (LEONARDO (short for LEgs ONboARD drOne), 약칭 레오 (LEO))을 공개했습니다. 두 다리로 움직이다가 균형을 잡기 어렵거나 혹은 걸어서는 통과하기 힘든 장애물이나 지형을 만났을 때 로터를 이용해서 균형을 잡거나 점프해서 뛰어넘는 것입니다.

(동영상)

실용성은 아직 미지수이지만, 아이디어는 나름 기발한 것 같습니다. 다만 팔이 있을 위치에 로터가 있어 사람처럼 두 발로 자유롭게 움직일 뿐 아니라 사물을 다루는 능력은 제한이 있을 수밖에 없습니다. 주로는 복잡한 지형을 탐사하는 임무에 적합할 것 같은데, 과연 실용화 가능성이 있을지 궁금합니다. (그런데 이름을 보니 1저자가 한국분이신 듯...)

참고

https://techxplore.com/news/2021-10-leonardo-bipedal-robot-skateboard-slackline.html

Kyunam Kim et al, A bipedal walking robot that can fly, slackline, and skateboard. Science Robotics (2021). DOI: 10.1126/scirobotics.abf8136

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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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