한눈에
로봇공학 엔지니어 · tagline물리적 세계를 감지하고 판단하고 행동하는 기계를 설계하는 사람으로, 진짜 난제는 지능이 아니라 언제나 세계 그 자체였다. 로봇공학…
로봇공학 엔지니어 · ‘로봇’이라는 단어 자체는 겨우 한 세기 전에 생겼다‘로봇’이라는 단어 자체는 겨우 한 세기 전에 생겼다. 카렐 차페크의 형 요세프 차페크가 1920년, 반란을 일으키는 제조된 노동자들을…
로봇공학 엔지니어 · 로봇공학이 대부분의 컴퓨팅 분야와 구별되는 지점은, 그 결과물이 협조적이지 않은 물리적 세계와 부딪히며 살아남아야 로봇공학이 대부분의 컴퓨팅 분야와 구별되는 지점은, 그 결과물이 협조적이지 않은 물리적 세계와 부딪히며 살아남아야 한다는 것이다. 먼지,…
로봇공학 엔지니어 · 로봇공학 엔지니어는 실제로 하루하루 무엇을 하나요?대부분의 로봇공학 엔지니어는 기계 설계, 임베디드 제어, 인지, 소프트웨어 아키텍처 중 한 층위를 전문으로 삼아, CAD나 코드 작업을…
‘로봇’이라는 단어 자체는 겨우 한 세기 전에 생겼다. 카렐 차페크의 형 요세프 차페크가 1920년, 반란을 일으키는 제조된 노동자들을 그린 체코 희곡을 위해 만든 말이다. 하지만 이 직업 자체는 더 젊어서, 조지 데볼이 1954년 프로그래밍 가능한 기계 팔에 대해 특허를 낸 것과 조지프 엥겔버거가 그것을 판매하기로 결심한 데서 비롯된다. 이후 일본이 세계 어느 곳보다 빠르게 이 아이디어를 산업화했고, 1980년대에는 일본 공장 바닥에서 돌아가는 로봇 수가 나머지 전 세계를 합친 것보다 많아졌다.
로봇공학 엔지니어 · tagline
물리적 세계를 감지하고 판단하고 행동하는 기계를 설계하는 사람으로, 진짜 난제는 지능이 아니라 언제나 세계 그 자체였다. 로봇공학 엔지니어는 환경을 감지하고, 무엇을 할지 판단하며, 물리적으로 세계에 개입하는 기계를 설계·제작·통합하는 사람이다. 자동차 차체를 용접하는 산업용 팔, 메스를 이끄는 수술 로봇, 물류창고 선반을 옮기는 로봇, 잔해를 건너는 다리 달린 기계까지 대상은 다양하다. 이 직업은 기계 설계, 전자공학, 제어이론에 더해 갈수록 머신러닝까지 아우르며, 하나의 로봇을 실제로 움직이게 하려면 대개 이 여러 분야 전문가들이 함께 협업해야 한다. 운동학, 임베디드 펌웨어, 인지 기능을 동등하게 마스터한 사람은 거의 없기 때문이다.
로봇공학 엔지니어 · ‘로봇’이라는 단어 자체는 겨우 한 세기 전에 생겼다
‘로봇’이라는 단어 자체는 겨우 한 세기 전에 생겼다. 카렐 차페크의 형 요세프 차페크가 1920년, 반란을 일으키는 제조된 노동자들을 그린 체코 희곡을 위해 만든 말이다. 하지만 이 직업 자체는 더 젊어서, 조지 데볼이 1954년 프로그래밍 가능한 기계 팔에 대해 특허를 낸 것과 조지프 엥겔버거가 그것을 판매하기로 결심한 데서 비롯된다. 이후 일본이 세계 어느 곳보다 빠르게 이 아이디어를 산업화했고, 1980년대에는 일본 공장 바닥에서 돌아가는 로봇 수가 나머지 전 세계를 합친 것보다 많아졌다.
로봇공학 엔지니어 · 로봇공학이 대부분의 컴퓨팅 분야와 구별되는 지점은, 그 결과물이 협조적이지 않은 물리적 세계와 부딪히며 살아남아야
로봇공학이 대부분의 컴퓨팅 분야와 구별되는 지점은, 그 결과물이 협조적이지 않은 물리적 세계와 부딪히며 살아남아야 한다는 것이다. 먼지, 진동, 마모된 기어, 센서가 예상한 위치에 정확히 있지 않은 상자 등이 그렇다. 지난 10년간 AI는 판단이라는 절반의 문제를 훨씬 쉽게 만들었지만, 실제로 움직이는 기계적·전기적 절반은 여전히 늘 그래왔던 그 고집스럽고 물리적인 방식으로 고장 난다. 그래서 이 일은 여전히 화면이 아니라 작업대에서 시작한다.
로봇공학 엔지니어 · 로봇공학 엔지니어는 실제로 하루하루 무엇을 하나요?
대부분의 로봇공학 엔지니어는 기계 설계, 임베디드 제어, 인지, 소프트웨어 아키텍처 중 한 층위를 전문으로 삼아, CAD나 코드 작업을 하며 로봇을 반복 테스트하고 관절이 왜 어긋나는지 카메라가 왜 선반을 잘못 인식하는지 디버깅하며 시간을 보낸다. 극적인 일은 거의 없고, 실물 하드웨어에서 이루어지는 인내심 있는 반복 테스트가 대부분이다.
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- 로봇공학이 대부분의 컴퓨팅 분야와 구별되는 지점은, 그 결과물이 협조적이지 않은 물리적 세계와 부딪히며 살아남아야 한다는 것이다. 먼지, 진동, 마모된 기어, 센서가 예상한 위치에 정확히 있지 않은 상자 등이 그렇다. 지난 10년간 AI는 판단이라는 절반의 문제를 훨씬 쉽게 만들었지만, 실제로 움직이는 기계적·전기적 절반은 여전히 늘 그래왔던 그 고집스럽고 물리적인 방식으로 고장 난다. 그래서 이 일은 여전히 화면이 아니라 작업대에서 시작한다.
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