ㅁ 엣지/휴머노이드

ㅇ 정의:
– 엣지/휴머노이드는 사람과 유사한 외형과 동작을 수행하는 로봇을 엣지 컴퓨팅 환경에서 제어·운영하는 기술 분야를 의미함.

ㅇ 특징:
– 네트워크 지연 최소화를 위해 로컬(엣지)에서 데이터 처리
– AI 기반 인식, 판단, 제어 기능을 실시간으로 수행
– 인간-로봇 상호작용(HRI) 최적화

ㅇ 적합한 경우:
– 원격 제어가 어려운 환경에서의 실시간 반응 필요 시
– 제조, 의료, 서비스 분야에서 사람과 협업하는 로봇 개발

ㅇ 시험 함정:
– 로봇 제어를 반드시 클라우드에서만 수행한다고 오답 유도
– 엣지 컴퓨팅과 단순 로컬 PC 제어를 혼동

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
– (O) 엣지/휴머노이드는 네트워크 지연을 줄이기 위해 로컬에서 AI 연산을 수행한다.
– (X) 엣지/휴머노이드는 모든 연산을 클라우드에서 처리한다.

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1. Robot Operating System AI

ㅇ 정의:
– Robot Operating System(ROS)는 로봇 소프트웨어 개발을 위한 오픈소스 프레임워크이며, AI와 결합하여 자율 주행, 객체 인식, 경로 계획 등 지능형 기능을 구현하는 환경을 의미함.

ㅇ 특징:
– 모듈화된 패키지 구조로 센서, 액추에이터, 제어 로직을 분리·관리 가능
– AI 모델(TensorFlow, PyTorch 등)과 연동하여 실시간 인식·판단 가능
– 시뮬레이션(Gazebo 등)과 실제 하드웨어 간 코드 재사용 용이

ㅇ 적합한 경우:
– 다양한 센서·모터 제어가 필요한 로봇 프로젝트
– AI 기반 환경 인식 및 의사결정 기능이 필요한 로봇 개발

ㅇ 시험 함정:
– ROS를 단순 운영체제로 오해하게 하는 문장 출제
– ROS 자체가 AI 기능을 내장한다고 혼동하게 함 (실제는 AI 라이브러리 연동 필요)

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
– (O) ROS는 로봇 개발을 위한 미들웨어로, AI 기능은 별도의 라이브러리와 연동하여 구현한다.
– (X) ROS는 로봇용 전용 하드웨어 운영체제이다.

ㅁ 추가 학습 내용

ROS 핵심 구성요소는 다음과 같다.
노드(Node): ROS에서 실행되는 최소 단위의 프로세스로, 각 노드는 특정 기능을 수행한다.
토픽(Topic): 노드 간 비동기식 메시지 전달 채널로, 발행(Publish)과 구독(Subscribe) 방식으로 동작한다.
서비스(Service): 요청(Request)과 응답(Response) 형태의 동기식 통신 방식으로, 즉시 응답이 필요한 작업에 사용된다.
액션(Action): 목표 전송 후 진행 상황을 주기적으로 피드백받고, 필요 시 취소할 수 있는 비동기식 통신 방식이다.

데이터 흐름 구조는 노드들이 토픽, 서비스, 액션을 통해 메시지를 주고받으며, 토픽은 지속적인 데이터 스트림, 서비스는 단발성 요청·응답, 액션은 장시간 수행 작업에 적합하다.

ROS 1과 ROS 2의 주요 차이점은 다음과 같다.
통신 방식: ROS 1은 ROS Master 기반 TCPROS/UDPROS를 사용하고, ROS 2는 DDS(Data Distribution Service) 기반으로 분산 구조를 지원한다.
실시간성: ROS 2는 실시간성 향상을 위해 DDS QoS 설정이 가능하다.
보안: ROS 2는 DDS-Security를 통한 인증, 암호화, 접근 제어를 지원한다.

AI 적용 시 활용 사례로는 센서 퓨전(다양한 센서 데이터를 결합하여 정확도 향상), SLAM(동시적 위치추정 및 지도작성), 강화학습 기반 제어(로봇이 환경과 상호작용하며 최적 정책 학습)가 있다.

시험에서는 ROS를 운영체제(OS)로 오해하거나, ROS 자체가 AI 기능을 내장한다고 혼동하는 문장이 자주 출제되므로 주의해야 한다.

Gazebo는 로봇 시뮬레이션 환경을 제공하여 물리 엔진 기반 동작 테스트가 가능하며, RViz는 로봇 상태와 센서 데이터를 시각화하는 도구이다.

ROS 패키지 관리 방식은 ROS 1에서 catkin 빌드 시스템을, ROS 2에서 colcon 빌드 시스템을 사용한다.