Hanyang Univ 26-01
한양대 대학원 26년 1학기
[ AI & Robot ] 12 - 3 ROS2 및 로봇 소프트웨어 생태계 개요
ROS (Robot Operating System 2)정의: 로봇 애플리케이션 개발을 위한 오픈소스 메타 운영체제(Middleware)로봇 시스템에서의 역할:하드웨어 추상화(Hardware Abstraction): 서로 다른 제조사의 센서와 모터를 표준화된 인터페이스로 제어분산 컴퓨팅 구조: 여러 개의 프로그램을 독립된 프로세스(Node)로 실행하여 복잡성 해결강력한 생태계: SLAM, 내…
[ AI & Robot ] 12-2 Vision-Language-Action (VLA) 모델 학습 방법론 개론
VLA 모델은 시각 정보(Vision)와 언어 명령(Language)을 입력받아 로봇의 물리적 행동(Action)을 직접 도출하는 지능형 시스템입니다. 본 자료는 VLA 모델의 성능과 안전성을 결정짓는 핵심 학습 방법론 4가지를 기술적 관점에서 정리합니다.1. 모방학습 (Imitation Learning, IL)"전문가의 행동 궤적을 통한 직접 사사"개념: 전문가(인간 조종자)가 수행한 동…
[ AI & Robot ] 12-1 Vision-Language-Action (VLA) 모델의 이해
VLA 모델은 시각적 이해(Vision)와 언어적 추론(Language)을 결합하여 로봇의 물리적 행동(Action)을 직접적으로 도출하는 인공지능 체계를 의미합니다. 구현 방식에 따라 크게 두 가지 패러다임으로 나뉩니다.1. End-to-End VLA (통합형 모델)모델이 이미지와 명령어를 입력받아 중간 단계 없이 즉각적인 로봇 제어 값(예: 관절 각도, 그리퍼 좌표)을 출력하는 방식입니…
[ AI & Robot ] 11 -2 보는 것을 넘어 이해하는 뇌: VLM 기반 OCR의 진화
1. 서론: "반사 신경(Reflex)"에서 "인지적 사고(Cognition)"로전통적 비전: "이 픽셀 뭉치는 'A'라는 글자다." (기계적 형태 추출)VLM (Vision-Language Model): "이 문서는 '영수증'이며, 하단의 숫자는 내가 지불해야 할 '최종 합계'다." (맥락과 의도 이해)2. 핵심 이론: 파운데이션 모델(Foundation Model)과 VLM의 구조현대 …
[ AI & Robot ] 11 -1 비전 AI 프레임워크
1. 비전 AI의 근간: CNN (Convolutional Neural Networks)모든 현대적 컴퓨터 비전 기술의 이론적 출발점입니다.핵심 개념: 이미지 위를 슬라이딩하는 필터(Kernel)를 통해 유의미한 시각적 특징(Feature)을 추출합니다.계층적 구조:저수준 레이어: 선, 점, 색상 등 단순 기하학적 형태 인식.고수준 레이어: 사물의 형태, 복잡한 패턴 등 추상적 정보 학습.…
[AI & Robot] 10-2 Backend
Part 3. Supabase: 우리 서비스의 똑똑한 '기억 장치'1. Supabase의 4대 핵심 기능 Authentication (회원가입/로그인)누가 우리 앱의 사용자인지 확인합니다. 이메일 로그인뿐만 아니라 구글, 카카오 같은 소셜 로그인 열쇠도 여기서 관리합니다.Database (데이터 저장소)사용자가 쓴 글, 좋아요 개수, 프로필 정보 등을 표(Table) 형태로 저장합니다. 엑…
[AI & Robot] 10-1 Web Basic
Part 1. 웹의 뿌리와 근본 원리: "변하지 않는 3요소"1. 웹의 짧은 역사: 문서에서 애플리케이션으로Web 1.0 (1990년대): "읽기 전용 문서"당시 웹은 단순히 '글자와 그림이 있는 문서'였습니다. 링크를 누르면 새로운 종이(페이지)를 받아오는 수준이었죠.Web 2.0 (2000년대~현재): "읽고 쓰는 앱"사용자가 댓글을 달고, 좋아요를 누르고, 실시간으로 소통하기 시작했습…
[AI & Robot] 9. OpenClaw in Detail
1. OpenClaw의 다차원 마크다운(.md) 생태계OpenClaw는 에이전트의 정체성, 환경, 기술, 기억을 별도의 파일로 관리합니다. 이는 토큰 효율성을 높이고 모델이 복잡한 지시사항 사이에서 길을 잃지 않게 합니다.[정체성 및 환경 설정]SOUL.md (영혼/근본 원칙): 에이전트가 절대로 어겨서는 안 될 최상위 가이드라인입니다. (예: "데이터 삭제 전 반드시 승인 필요", "모호…
[ AI & Robot ] 7-2. Context Caching
1. 컨텍스트 캐싱 (Context Caching) 요약"AI에게 교과서를 미리 읽혀두고, 시험 때는 질문만 던지는 기술"✅ 작동의 핵심 조건: "앞부분이 똑같아야 한다" (Prefix Matching)대원칙: 프롬프트의 **앞부분(접두어)**이 이전 호출과 완전히 일치할 때만 캐시가 작동합니다.실무적 배치: 1. [고정] 시스템 프롬프트 (Role 부여)2. [고정] 대용량 MD 파일 (…
[ AI & Robot ] 7-1. RAG & Long Context
1. RAG의 기본: "도서관 사서" 방식 (Traditional RAG)기존의 RAG는 LLM의 부족한 기억력을 보완하기 위해 외부 저장소(Vector DB)에서 필요한 조각만을 찾아 전달하는 방식입니다.동작 원리: 문서를 조각(Chunk) 내어 벡터 DB에 저장 → 질문과 가장 유사한 조각만 검색 → LLM에게 전달.장점: 수억 개의 문서 중 필요한 것만 골라내므로 비용 효율적임.단점:…
[ AI & Robot ] 6 AI 시대 코딩의 변화
🟢 Part 1. 실전 사례: 기술 민주화가 만든 '초효율'의 시대1. 1인 기업 1조 매출 시대의 개막: "매튜 갤러거와 Medvi"사례: 2024년 9월, 단돈 2만 달러로 시작한 헬스케어 스타트업 Medvi.충격적 지표: 첫해 매출 약 5,300억 원($401M), 2026년 예상 매출 약 2.4조 원($1.8B) 달성 중.성공 비결: 2,400명의 직원을 둔 경쟁사(Hims &…
[AI & Robot ] 5. 딥러닝 & LLM
1. 딥러닝의 기초와 고전적 혁신 (1986 ~ 2012)현대 AI의 '근육'과 '신경계'가 만들어진 시기입니다.1.1 역전파 알고리즘 (Backpropagation, 1986): 제프리 힌튼 등이 발표. 신경망이 스스로 학습할 수 있는 수학적 토대를 마련했습니다.1.2 알렉스넷과 CNN의 부흥 (2012): 이미지넷 대회 우승. GPU 병렬 연산과 **CNN(Convolutional Ne…
[AI & Robot] 4 회귀 & 머신러닝: 정형 데이터 분석의 기본
1. 회귀(Regression) 기반 알고리즘데이터 간의 상관관계를 파악하고 연속적인 수치나 이진 결과를 예측합니다.알고리즘주요 특징최신 기업 사례 (2024-2026)참고 링크선형 회귀변수 간 선형 관계 분석, 수치 예측부동산 가치 평가(2025): 적응형 손실 함수를 적용해 지역별 주택 가격 예측 정확도 개선Scikit-learn Docs로지스틱 회귀이진 분류 (Yes/No, 0/1) …
[AI & Robot] 2-2 OpenClaw와 Agentic AI
1. OpenClaw1-1. 역사적 배경 (2025-2026)태동: 2025년 말 'ClaudeBot'에서 시작하여, 2026년 1월 'Moltbot'을 거쳐 현재의 OpenClaw로 완성되었습니다.변곡점: 기존 AI가 샌드박스 내부에서 텍스트만 뱉어내던 것과 달리, 오픈클로는 컴퓨터의 운영체제(OS) 권한을 직접 부여받아 '행동'하는 주체가 되었습니다.산업적 파급력: 젠슨 황(NVIDIA…
[AI & Robot] 2-1. LLM의 산업적 진화: 디지털 뇌의 탄생과 전략적 선택
1-1. LLM의 3단계 진화 과정 (Evolution Path)단순한 '말동무'였던 AI가 어떻게 산업 현장의 '실행자'가 되었는지 분석합니다.1단계: Interactive Chatbot (2023~2024): 텍스트를 생성하고 요약하는 수준. 범용적인 지식에는 강하나 기업 내부 데이터(플랜트 도면, 공정 매뉴얼 등)에 대한 이해도가 낮음.2단계: Reasoning & RAG (2…
[AI and Robot] 1-1. AI와 로봇의 패러다임 변화
1. "The ChatGPT Moment for Physical AI"2026년 현재, 로보틱스는 단순히 명령을 수행하는 단계를 넘어, 물리 법칙을 이해하고 자율적으로 행동하는 'Physical AI' 시대로 진입했습니다. 과거의 로봇이 사전에 정의된 '스크립트'에 의존했다면, 이제는 거대 모델이 시각과 언어를 직접 물리적 행동으로 변환하는 VLA 모델을 통해 비정형 환경에서도 임무를 완수…
[ AI and Robot ] 1-2. Robot as a Service
1. 글로벌 휴머노이드 로봇 시장의 폭발적 성장2026년은 휴머노이드 로봇이 연구실을 넘어 '산업 실전'에 대량 배치되는 원년으로 기록되고 있습니다. 글로벌 휴머노이드 시장 규모는 2025년 약 48.9억 달러에서 2026년 62.4억 달러로 급성장 중이며, 아시아 태평양 지역(특히 중국, 한국)이 전체 시장의 약 42.6%를 점유하며 성장을 주도하고 있습니다.1.1 2026 글로벌 기술 …
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