KRoC 2026 참관기

올해 KRoC는 2025년에 비해 프로그램의 양과 밀도 모두 증가한 것을 확인할 수 있었습니다. 작년에는 정말 아무것도 모르고 경험만 하러 갔지만 이번에는 최소한의 의도를 가지고 포스터도 보고 강연들도 들으러 다녔기 때문에 좀 더 의미있게 보낼 수 있지 않았나 싶습니다. 여러 포스터, 강연등 서로 다른 세션들이 하나의 큰 문제의식으로 연결되는 구조였다는 점에서 전체적으로 로봇 연구가 어디까지 왔고, 무엇이 한계로 작용하고 있는지가 명확해진 것 같습니다.

그런 와중에 하나 새롭게 느낀 점은 red show 뿐만 아니라 많은 포스터들에서 휴머노이드의 보행 관련 연구들을 진행하고 있다는 점과 SLAM 연구를 진행하는 것을 알 수 있었습니다. 그저 VLA, 데이터 연구들만 봐서 그런지 로봇이 실제로 인간 사회에서 같이 살아가려면 어떤 문제들이 풀려야 하는지 추가적으로 명확해졌습니다.

올해는 특히 작년과 비교했을때 강연들이 많았는데, 포스터와 일정이 겹치지 않는 선에서 관심분야 위주로 들어봤습니다. 강연들을 종합해 보면, 현재 로봇 회사들이나 연구집단이 단기적으로 어떤 목표를 가지고 있는지는 나름 분명한 것 같았습니다. 제한된 작업 환경에서라도 안정적인 성공률을 확보하려 하고, 결국 최대한 빠르게 현장 적용을 시도해보려는 것 같습니다. 이 때 동시에 여러 발표나 포스터에서 공통적으로 느껴진 것은, 현재의 VLA 구조가 장기적으로는 상당히 위험하다는 점이었습니다. 위치 중심의 action 표현은 접촉 기반 조작의 본질을 충분히 담지 못하고, 지금은 작동하는것 같아 보이지만 장기적인 스케일업이 어렵다는 판단이 학계와 산업 전반에 퍼지고 있는 느낌이었습니다. 

CoRL에서도 workshop에서 비슷한 이야기를 들었었는데, 박종우 교수님이 로봇 조작의 본질로 되돌아가야 한다는 느낌의 좀 강한(?) 말씀을 전해주셨습니다. 힘에 대한 정보를 함께 다루는 제어 구조, inductive bias를 로봇에 맞추어야 한다는 말씀을 해주셨습니다. 계속 모델을 키우며 이것저것 붙이면서 해결하려는 접근보다는, 구조 자체를 다시 설계해야 한다는 메시지가 반복적이었습니다. 최혁렬 교수님도 에이딘 로보틱스에서 내린 결론이 force가 필요하다. VLFA로 가야한다는 말이었습니다.

여기서 느낀 점은 최근의 굵직한 흐름인 world model이나 scale up된 VLA에 대한 이야기는 없었다는 점입니다. 아직 시도해본 쪽이 없는 것인지 ‘안된다, 문제있다’ 만큼 ‘최신 기법이나 접근법들이 이런 효과가 있었다’의 내용도 듣고 싶었는데, 그런 부분은 없었어서 아쉬웠습니다. ETRI에서 진행중이던 VLA 연구에 대해 소개한 세션이 있었는데, 거기서 그나마 최소한의 VLA 흐름과 직접 진행했을 때의 한계 등을 볼 수 있었습니다. 운이 좋게 만찬 때 발표자 분과 멘토링 자리를 할 수 있었는데, 그때 연구원들과 논문 한 편을 내는데 9개월이 걸렸고, review process가 너무 빡세서 로봇 러닝 쪽의 국제 학회를 내는것은 정말 어려운 일이 맞다는 것을 느끼셨다고 합니다. 막상 실험을 시작하면 정말 빡셀거 같긴 했지만 진짜 현실적으로 문제가 생길 수도 있으려나..? 하는 걱정도 들었습니다. 저명한 논문들은 왜 저자들이 기본 10명씩 되는지를 느끼셨다고 합니다. 데이터 하나를 취득하더라도 신중하게 하고 관리를 잘 해둬야 할 것 같습니다.

마지막으로는 제 포스터 발표에 대한 이야기인데요, 생각보다 많은 분들이 관심을 가져주셔서 당황스러웠습니다,, ㅋㅋ. 명찰에 회사 이름이 적힌 분들은 대부분 시뮬레이션 환경 구성에 대한 질문을 해주셨습니다. 어떻게 만드는 것인지, 원하는 퀄리티대로 만들 수 있을지, 해당 환경에서 로봇 데이터를 직접 수집할 수 있는 것인지에 대한 질문을 주셨습니다. 논문에는 담겨있지 않았지만 관심을 갖고있던 분야라 충분한 소통을 할 수 있었습니다. 다른 분들은 co-training이나 데이터 증강에 대한 질문을 많이 주셨는데, 실험이 너무 부실해서 아쉬웠지만 논문 제출 이후 진행한 내용들을 토대로, 현재의 트렌드 까지 다양한 분들과 이야기를 나누어볼 수 있었습니다. 이야기 나누면서 실험을 더 진행을 했더라면 어땠을까 하는 생각과 더불어 정말 경험해본 분들이 많이 없고 실제로 로봇에까지 적용을 해보면서 경험을 더 빠르게, 많이 쌓아야 겠다는 생각이 들었습니다. 휴머노이드 로봇 구조의 양팔 calibration을 어떻게 할지도 우연히 로봇 데모를 준비하는 뉴로메카 엔지니어 분의 노트북에서 지나가다가 툴을 발견했는데, 한 번 찾아보고 다시 로봇으로 이런저런 실험 준비하며 경험을 쌓고 논문도 빠르게 제출해보고 싶습니다.. 하하

전체적으로 지금 어떤 사람들이 인정 받을 수 있는 유형인지, 회사는 어떤 관심을 갖는지 등 연구실 생활하면서 시간 활용을 어떻게 할지에 대한 방향이 기존보다 조금은 더 생긴 것 같습니다. 이번에 LLM과제 실증을 준비하면서도 느꼈지만 이론으로 아는 것과 실제로 적용을 하며 그 과정에서 문제를 해결하는 것은 특히나 하드웨어를 다루는 분야인 만큼 다른 것 같습니다. 앞으로는 접하는 연구들을 실제로 로봇에 까지 빠르게 적용해보며 논문을 읽고 끝내는게 아니라 구현하는 과정에서 인사이트를 추가로 얻어볼 생각입니다.