쓰레기를 자동으로 분류하는 인공지능 로봇 ZenRobotics 4.0

(The Heavy Picker 4.0, which can sort items weighing up to 40 kg (88 lb) each at a rate of 2,300 picks per hour. Credit: ZenRobotics)

(The Fast Picker 4.0, which could also be used to pick out flawed products in production lines. Credit: ZenRobotics)

온갖 형태의 이질적인 폐기물이 섞인 쓰레기를 종류에 따라 분류하는 작업은 많은 노동력을 필요로 하는 3D 업종입니다. 하지만 이 분야에 AI 기반 로봇이 도입되기 시작하면서 변화의 조짐이 보이고 있습니다. 2011년 최초로 자동 쓰레기 분류 로봇을 선보인 젠로보틱스 (ZenRobotics)는 4세대 제품인 젠로보틱스 4.0을 출시하면서 AI 로봇에 의한 3D 작업 대체 속도를 더 높이고 있습니다.

젠로보틱스 4.0 제품은 빠르게 1kg 이하의 물건을 빠르게 분류하는 패스트 픽커 (Fast Picker) 4.0과 최대 40kg의 물건을 분류하는 헤비 픽커 (Heavy Picker) 4.0으로 나눌 수 있습니다. 전자는 페트병이나 비닐, 음료수 캔 같은 가벼운 물질을 시간 당 4800개 골라낼 수 있고 후자는 벽돌이나 건축 폐기물 같은 무거운 쓰레기를 시간 당 2300개 분류할 수 있습니다.

(동영상)

이렇게 인공지능 이미지 분류 기술을 이용한 인공지능 로봇은 사실 먼 미래의 이야기가 아니라 이미 현실로 다가온 이야기입니다. 일본 등 극심한 인력난을 겪는 국가에서도 이미 이런 시스템이 하나 둘 도입되고 있습니다.

(관련 뉴스)

3D 업종을 기피하는 분위기인데다, 저출산 노령화 여파로 실제로 일할 사람도 점점 구하기 힘들어지는 점을 생각하면 인공지능 기반의 쓰레기 분류 시스템은 미래에는 선택이 아닌 필수로 자리잡게 될 것입니다. 그리고 힘든 일을 로봇에 맡기면서 오히려 남은 인력이 더 쾌적하게 근무할 수 있다면 일자리 감소로 인한 우려보다 혜택이 더 크지 않을까 생각합니다. AI 혁명은 조용하지만 확실하게 우리 주변에서 일어나고 있는 것 같습니다.

참고

https://newatlas.com/robotics/zenrobotics-4-0-trash-sorting-robots/

https://www.terex.com/zenrobotics/about-us/news/zenrobotics-launch-fourth-generation-of-waste-sorting-robots

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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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