일오갓생 - 初心찾기 10일차

>TMI TIME~!

대학생 시절, 한 수업의 중간고사 논술 문제로
「초고령화 지역에서의 노인 심리적 고립 문제와 대응 방안」이 출제된 적이 있었어요.

당시 저는 상호작용 강화형 휴머노이드를 한 마을에 보급함으로써, 휴머노이드가 손주·손녀의 역할을 수행하게 하는 상상을 글로 풀어냈었습니다.

로봇이 먼저 말을 걸어주고, 하루를 함께 나누고, 정서적으로 연결되는 존재로서 노인의 심리적 고립을 완화할 수 있을 것이라는 아이디어가 떠올랐거든요.

솔직히 그 때의 저는 대형 LLM에 대해서 알지도 못했고, 상호작용 가능한 소피아 로봇의 냉소적인 대화방식을 보면서 인간과 진짜로 상호작용을 할 수 있을까? 하는 생각을 했기 때문에 "그래 상상이니까 뭐 어때! 마음껏 써보자” 하는 마음으로 작성하여 제출했었습니다.

그런데 지금, 몇 년이 지난 현재를 돌아보면
그때 내가 ‘상상’이라고 여겼던 장면들이
하나씩 현실의 기술로 구현되고 있음을 느끼고 있습니다.

휴머노이드는 이제 단순한 기계가 아니라 사람의 표정과 말투, 감정에 반응하고,대화를 이어가는 걸 보고...

더이상 영화 "her"의 이야기는 웃긴 이야기로 다가오지 않아요. (전에는 말도 안돼... ㅋ 아니 이 세상에 사람이 이렇게나 많은데... 기계랑 사랑에 빠진다고? 하며 웃어 넘겼던 기억이 있습니다...허허)

AI 헬스케어 수업을 들으며 지식을 쌓아갈수록
딥러닝과 머신러닝은 오히려 내 지적 호기심을 더 강하게 자극하는 것 같습니다. (잘하고 싶은데, 잘 안풀리면 내 자신에게 화가 날 정도로 진심인 것 같어유! ㅠㅠㅠㅠㅠㅠ)

AI 헬스케어를 통해 성장한 제가,
언젠가는 그 중간고사에서 써 내려갔던 바로 그 휴머노이드를 직접 만들어볼 수 있지 않을까? 소망합니다...ㅎㅎㅎㅎㅎㅎ ㅠㅠ

그렇게 되면 얼마나 좋을꼬!

중국어 공부

완전 대박이죠?
로봇이 "집 가자~" 하고 나서 다른 로봇들도 줄줄이 따라가는 거... 귀여우면서도 무섭네요...

중국은 진짜 로봇을 너무 잘 만드는 나라인 것 같아요.
무려 2년 전에 들었던 전공 수업에서 교수님이 보여주셨던 영상들이 아직도 기억나요. 엄청난 택배 물류를 알아서 분류하는 로봇의 영상이나, 근처 가게의 음식을 사륜 기계가 배달해주는 영상이었는데요.

그 당시에 너무 충격이었는데.... 이 영상은 더... 큰 충격을 안겨주네요...

(🗣️ 최근에 어떤 릴스를 보게 되었는데, 중국가수 옆에서 휴머노이드가 백댄서를 하더라구여? ㅋㅋㅋㅋㅋㅋ)

아아 초점 흐리는 말은 됐고!!!

오늘은 중국의 휴머노이드 기업 중에서!
로봇/재활 분야에서 중요한 기업 중 하나인
Fourier Intelligence에 대해 소개해 보려고 합니다!

Fourier Intelligence (푸리에 인텔리전스)

Fourier Intelligence(푸리에 인텔리전스)는 초기에는 신경계 손상, 뇌졸중, 척수 손상 등으로 움직임이 제한된 환자를 위한 재활 로봇과 엑소스켈레톤 개발을 목표로 2015년에 설립되었습니다.

설립 이후 병원·재활 현장을 중심으로 기술을 고도화해 왔으며, 2019년경에는 이미 수십 개국의 병원과 재활 센터에 장비를 공급하며 재활 로봇 분야에서 글로벌 플레이어로 자리 잡았습니다.

Fourier는 2019년 이후, 재활 로봇 개발 과정에서 축적한 고정밀 센서 기술, 안정적인 구동·제어 기술,
그리고 인간 보행 및 관절 움직임에 대한 방대한 데이터를 바탕으로 단순 보조 장비를 넘어, 인간의 움직임을 재현할 수 있는 휴머노이드 로봇 개발에 본격적으로 착수하게 되었습니다.

현재 푸리에 기업은 기술과 시장의 성격에 따라 사업을 이원화하여 운영하고 있습니다.

• Fourier
  → 휴머노이드·범용 로봇 (GR 시리즈)

• Fourier Rehab
  → 재활 로봇·의료 솔루션 (MetaMotus™, Galileo 등)

로 나누어 의료·재활이라는 전문 시장에서의 안정성과 범용·휴머노이드 로봇이라는 확장 시장에서의 성장성을 동시에 확보하려는 전략을 추진하고 있습니다.

👆🏻 이건 Fourier Rehab의 로봇

오오 신기해...

👆🏻 Fourier의 로봇

얼마죠? fourier-gr3을 내 남친으로 만드는 게 빠를 듯;;

저도 이 기업의 로봇 모델을 찾아보다가 fourier-gr3를 알게 되었는데요!

fourier-gr3에 대한 자세한 내용이 담긴 링크도 남겨둘께요!
관심있으시면 한 번 보시는 걸 추천!! 👇🏻

https://interestingengineering.com/innovation/fourier-gr3-carebot-robot-emotion

복근 운동

드디어 복근 운동...마지막 날이네여!!!!

지긋지긋한... 복근운동... 어쨋든 끝냈습니다!!!

후... 드디어 끝남....

15분 풀영상...찍었는데요.... 너무 에바세요.... 아무도 끝까지 안봐줄 것 같아서 2.8배로 돌렸습니다ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ

자자!! 보이시져!!
(끝나갈 무렵, 안전재난문자로 동영상 끊겨서... 나눠서 찍어짐요ㅠㅠㅠ)

또 노래도 sono를 통해서 만들었으니, 즐감해주세요^^
규호조교님 제 15분 이제 인정해 주시죠ㅠ
👆🏻 여기에 링크 걸어두었습니다!
(영상은 대략 4-5분)

데이콘 공부(다층 퍼셉트론)

오늘 공부할 딥러닝의 부분은 바로~

[다층 퍼셉트론(MLP)] 입니다!

본격적으로 다층 퍼셉트론을 배우기 앞서 다층 퍼셉트론이 뭔지 알려드리겠습니다!

단순 → 복합 선형회귀는 ‘입력 개수’의 차이였다면!!

선형회귀 → MLP는 ‘비선형’이 있느냐의 차이입니다!

공부 시간 많아도 너무 피곤하면 점수가 떨어지는 현상과 같이,현실적인 판단이 가능하게 만든 모델이라고 생각하시면 됩니다.

1️⃣ import 라이브러리 **

단순, 복합선형회귀때와 크게 다르지 않지만, 더 추가된 것이 있다면?

from torch.untils.data import DataLoader, TensorDataset

import matplotlib.pyplot as plt 인데요.

오늘도 <커플 매력도 평가 이벤트 행사>를 예시로 두겠습니다!

먼저

from torch.untils.data import DataLoader, TensorDataset

• TensorDataset : 입력(x)과 정답(y)을 한 쌍으로 묶는 역할

-> 떨어져 있는 짝꿍을 찾아주기~ 라고 생각하면 됩니다~!

• DataLoader : 그 묶인 데이터를 배치 단위로 꺼내주는 역할

-> 대회에서 한 번에 몇 커플을 무대에 올릴지 정하는 역할을 의미합니다!!

import matplotlib.pyplot as plt

요친구는 많이 했으니까 알죠?
그림 그리는 거~

2️⃣ 입력 데이터와 타켓 데이터 설정

input_tensor의 구조를 보시죠!

데이터 1개 = [특성1, 특성2, 특성3, 특성4]로 구성으로 총 3개가 있다고 보면 됩니다!

target의 구조도 보시죠!

정답 = [[데이터 1번 답],[데이터 2번 답], [데이터 3번 답]
] 으로 이해해 주시면 됩니다!

3️⃣ 데이터셋과 데이터 로더 생성

dataset = TensorDataset(input_tensor, target) 은

([3, 0.31, 22.6, 11.7], 307) - 데이터 1 [커플 특성 4개 + 매력도]
([1, 2.48, 13.5, 7.52], 110) - 데이터 2
([3, 1.52, 18.9, 17.1], 369) - 데이터 3

data_loader = DataLoader(dataset, batch_size=1, shuffle=True)

이 dataset을 배치사이즈 1로, 랜덤으로 섞어주세요!를 의미한다.

(커플 한쌍을 랜덤으로 불러주세요!를 의미)

만약 배치 사이즈가 2라면 커플 2쌍씩 한팀으로 묶어주는 것!

만약 배치 사이즈가 2일 때, "shuffle=True"라면?
한 게임할 때마다, 커플1, 2를 한팀, 커플 3은 혼자로 진행하고

그 다음 게임에서는 커플1, 3을 한팀, 커플 2는 혼자로 진행~

뭔말알? ㅎ

4️⃣ MPL 모델정의

class SimpleMLP(nn.Module):

“이제부터 최강 매력 커플을 뽑기 위한 심사 시스템을 하나 만들겠다” 는 것을 선언하는 것입니다

심사 시스템에 "대회 설계도"가 있어야겠죠?

input_size = 커플을 평가할 때 참고하는 매력 포인트 개수(입력 특성 개수)

그냥 커플의 정보를 저장하는 시스템을 키는 거라고 생각하면 됩니다!
(이거 안써주면 커플의 정보가 기록 안 됨)

그냥 이것도 외워

self.hidden = nn.Linear(input_size, 5)

= 중간 평가자 5명 (커플을 보고 판단하는 중간 평가자 5명)
(얘네 최강커플이 될 수 있을 것 같다, 아니다~ 를 평가하는 사람)

self.relu = nn.ReLU()

중간 평가자 5명이 낸 의견 중에서
말도 안되는 이야기는 회의 안건에서 바로 제외

self.output = nn.Linear(5, 1)

= 최종 커플 판정관

중간 평가 5개를 모아서
이 커플의 매력 점수는 몇 점인지 1개로 결정하는 것!
그래서 (5,1)이 되는 것!

지금까지는 MPL모델 정의 (시스템 만들기) 입니다! 이해되실까용?

5️⃣ forward 함수 (대회 시작)

-> 최강커플 대회가 시작되는 버튼을 누르는 것!

6️⃣ 학습설정

learning_rate = 이벤트가 끝나고 나서 피드백을 얼마나 반영할 것인지?

ephochs = 이 소개팅 행사를 몇 번 개최할 예정인지?

즉. 1000번 계획된 이 소개팅을 한 번 열 때마다 0.001정도 피드백을 반영하여 조금씩 고칠 것을 의미합니다!

7️⃣ 모델생성

shape[1] → 특성(feature) 개수 = 4
input_tensor.shape[1] == 4

매력 4가지를 평가할 수 있는 심사위원단 구성완료

8️⃣ 평가기준 & 기준 수정 담당자

criterion = 매력점수채점표
optimizer = 그 성적표 보고 다음 이벤트의 기준을 고치는 담당자

9️⃣ 학습루프(대회 반복)

loss_history = [ ]

"대회에서 받은 점수를 기록하는 메모장" 이라고 생각하시면 좋을 것 같아요!!

for epoch in range(epochs):

매력 커플 대회 개최를 시작!!!(1회부터 1000번까지 하겠습니다~)

for inputs, targets in data_loader:

커플들 무대 입장~!

outputs = model(inputs)

행사 설계도와 선정된 심사위원들로 커플 평가를 시작합니다~!

loss = criterion(outputs, targets)

실제 점수랑 평가된 점수랑 비교~!

optimizer.zero_grad()

가중치에 대한 “기울기”를 0으로 초기화 해줍니다!
이걸 안해주면?

이번 커플 평가 결과가 이전 커플 평가까지 섞여서 엉뚱하게 기준을 고치게 되기 때문이죠!

loss.backward()

어디가 문제였는지 역추적 시작하고~!

optimizer.step()

loss.backward()로 계산한 값(기울기)을 사용해서 가중치를 실제로 수정합니다!

loss_history.append(loss.item())

이번 대회 결과를 기록장에 적어두는 것

if (epoch+1) % 100 == 0:
print(f'Epoch [{epoch+1}/{epochs}], Loss: {loss.item():.4f}')

100번 행사마다 중간 성과 보고!

plt.plot(loss_history)
plt.xlabel('Batch Number')
plt.ylabel('Loss')
plt.show()

이 그래프를 그려서!
매력 커플 대회가 반복될수록 심사 기준이 얼마나 안정되고 있는지!!시각화하는 것이라고 생각하시면 됩니다!

드디어 일오갓생이 끝났네요 ㅠㅠㅠㅠㅠㅠ

일오갓생을 하면서 정말 이 벨로그에만 매달렸는데요....ㅋㅋㅋㅋㅋㅋ

이제 오늘을 마지막으로 조금 본 공부에 집중해야겟다는 생각이 듭니다!! ㅠㅠ

크리스마스와 새해 라는 빅 이벤트와... 너무 최선을 다해 쓰느라...지쳐서 실패할 뻔 한 적도 있었지만!!!!

많은 분들이 응원해주시고, 좋아해주신 덕분에 이 챌린지 잘 해낼 수 있었습니다!!!!

끝 마치면서..

일오갓생 챌린지를 통해 저는 제 안에 있던 자만함을 마주했고,
삶을 조금 더 녹진하게 살아간다는 것이 무엇인지 생각해볼 수 있었습니다.

먼저 중국어 공부와 복근운동에 대해 이야기 하자면...
대학생 때에 배웠던 중국어에 대해 스스로 어느 정도 자신이 있었고,
크로스핏을 해왔다는 이유로 제 체력 또한 아직은 충분할 것이라 믿었습니다.

하지만 막상 챌린지를 이어가며 저는 제가 생각했던 것보다 훨씬 나약했고, 부족한 부분이 많다는 것을 느끼게 되었습니다.

저는 이 과정에서 저는 제 능력의 부족함보다도,
그동안 스스로를 과대평가하며 자만하고 있었음을 깨닫게 되었습니다.

또한 AI헬스케어 부트캠프 공부를 하면서
늦은 시간까지 공부하며 노력하고 있다고 생각했지만,
돌이켜보면 그 노력은 공부한 시간에만 머물러 있었을 뿐
배운 내용을 깊이 이해하고 내 것으로 만들기에는 충분하지 않았다는 것 또한 깨달았습니다.

이번 챌린지를 통해 저는 ‘노력하고 있다’는 감각과
‘실제로 성장하고 있다’는 감각이 다를 수 있다는 것 또한 배웠습니다.

일오갓생 챌린지는 제게 진짜 성장을 향해 나아갈 수 있도록 방향을 잡아준 의미 있는 챌린지가 되어줬다고 생각합니다.

많이 부족한 제 글을...
그리고 오류 투성이인 제 글을 재미있게 읽어주시고...
지칠 때마다 재미있다고... 잘하고 있다고 이야기 해주신 모든 분들에게
감사하다는 말씀 꼭 전해 드리고 싶습니다.

그리고 포기하지 않고, 조금 더 많은 지식을 나누려 애써준 제 자신에게도 정말 수고했다고 말해주고 싶습니다 ㅠㅠㅠ

(ㄹㅇ 눈물 날 것 같아요....)

이 글을 끝까지 읽어주신 모든 분들께 다시 한번 감사드립니다.