내 연구에서 머신러닝의 활약상?

 소프트로봇에서 머신러닝이 어떻게 쓰이는지 간략히 살펴본 것(관련 글)과 별개로, 내가 어떻게 머신러닝을 써야할지는 아직 감이 잡히지 않는다. 다시금 계획을 세우고 차근차근 공부해보아야 하는 시기가 온 것이다.

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 마지막 강화학습 관련 글이 2월 8일이었으니, 어느덧 두 달의 시간이 흘렀다. 강화학습이 원체 인간의  학습 방법과 유사한 측면이 많아서 혼자서 공부할 때는 굉장히 재밌었지만, 막상 지금의 연구실에 들어오고 보니 적용할 만한 구석이 많지 않은 탓이다. 

 

 강화학습의 제1목표는 Policy라고 하는 행동전략 수립에 있다고 생각된다(아닐 수도 있다). 그렇기에 다양한 제어가 필요한 연구라면 강화학습을 적용할 욕심이 생기겠지만, 현재로서는 내 주변에 제어를 써먹을 기계요소는 하나도 없다. 현재 하고 있는 어깨 재활 연구에서는 어깨 모델의 분석과 센서값 수집이 더 중요한 이슈이기 때문이다.

 

 최근 들어 "이 분야라면 머신러닝을 써볼 수도 있겠다!" 싶은 것은 재활기기에서 받아온 2차원 데이터를 3차원으로 합성하는 일이다. 현재 재활기기는 직선상에서만 움직이므로, 위 아래의 데이터밖에 얻을 수가 없다. 하지만, 충분한 양이 쌓인다면, 위 아래 데이터를 바탕으로 좌우 데이터를 예측할 수도 있을지도 모른다. 어디까지나 모르는 사람으로서의 생각이지만...

 

 새로운 데이터를 만들어내는 것은 Generative Adversarial Network가 제격이라고들 하기에, 한 번 공부해보는 것도 괜찮겠지만 오히려 배보다 배꼽이 더 커지는 것은 아닌지 모르겠다. 관련 논문이라도 나왔는지 찾아봐야겠다.

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추가 관련글

1) 소프트로봇과 머신러닝

소프트 로봇에서 머신러닝의 활약상

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