자율적으로 도시를 청소하는 로봇 청소 차량

(Credit: Weride)

최근 자율 주행 기술이 발전하면서 자율 주행 기능과 AI를 바탕으로 한 자율 작업 차량과 로봇이 선보이고 있습니다. 2017년 바이두의 자율 주행 프로젝트 수석 과학자가 설립한 위라이드 (Weride)는 자율적으로 도로를 청소하는 로봇인 로보스윕퍼 S1 (Robosweeper S1) 을 개발했습니다.

로보스윕퍼는 일반적인 자동차보다 짧은 2.57m의 길이의 자율주행 전기차로 천천히 움직이면서 일반 도로는 물론 자전거 도로, 인도 등을 청소하는 로봇입니다. 한 번 충전으로 12만 제곱미터에 달하는 도로와 광장 등을 청소할 수 있으며 내부에는 400리터의 물탱크와 240리터의 쓰레기 통이 있습니다.

자율 작업을 위한 라이다와 카메라 등 센서가 있으며 엔비디아의 AI 플랫폼을 이용해 L4 자율 주행이 가능합니다. 제조사 측은 로보스윕퍼가 다양한 기상 조건 및 도로 환경에서 보행자나 자동차, 자전거와 충돌하지 않고 안전하게 작업할 수 있다고 설명했습니다.

(동영상)

로보스윕퍼는 도시를 청소하는 대형 로봇 청소기라고 할 수 있는데, 최근의 기술 발전을 생각하면 그렇게 어려운 일은 아닐 것으로 생각합니다. 가정용 로봇 청소기가 청소에 들어가는 시간과 노력을 줄인 만큼 로봇 청소차도 도시 유지에 들어가는 노동력을 크게 줄일 수 있지 않을까 생각합니다.

참고

https://newatlas.com/urban-transport/weride-robosweeper-s1-autonomous-electric-road-sweeper/

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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...

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9000년 전 소녀의 모습을 복원하다.

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