1. 환급챌린지에 참여한 이유는 무엇이었는지?

일단 저는 기계공학을 전공하고 있는 대학생입니다. 학교에서 로봇 관련 학술동아리에 들어가 주기적으로 모바일 로봇에 대한 스터디를 진행하고 있었습니다. 덕분에 기초적으로 모바일 로봇은 어떻게 제어하는지 듣게 되었고, ‘ROS라는 것을 많이 사용한다’, ‘SLAM이라는 것도 중요하고 자주 이용된다.’ 정도는 접하게 되었습니다.

그 과정에서 자연스럽게 ROS2에 대해 제대로 공부하고 싶다는 생각이 들었습니다. 혹시 여러분도 검색해보신다면 알 수 있으시겠지만 ROS2에 대해서는 제대로 공부할 수 있는 정리된 자료도 거의 없고, 강의도 찾기 어렵습니다.

그러던 중 해당 강의에 대한 광고를 보게 되었습니다. 솔직히 말씀드리자면 ‘100% 환급’이라는 자극적인 문구가 상당히 솔깃했습니다. 사실 공부를 하게 되면 가장 어려운 것이 ‘꾸준한 학습’이라고 생각합니다. 매일 조금씩 공부하면 된다는 것을 알지만 사람이라는게 자꾸 미루게 되고 결국 나중에 촉박하게 몰아서 공부하고 그렇게 되는 것 같습니다. 하지만 환급챌린지는 무려 ‘돈’이 걸려있습니다. 그것도 2~30만원은 대학생에게는 꽤나 큰 돈이라고 생각합니다. 저에게는 이 부분이 확실한 동기부여가 될 수 있을 것 같다는 생각이 들었습니다. 심지어 블로그에 학습을 기록하는 것도 저에게 도움이 될 것 같았고, 무엇보다도 하루에 최소 한 강의만 들으면 되니까 다른 일들을 병행하면서도 가능할 것 같다는 생각이 들어 환급 챌린지에 참여하게 되었습니다.

2. 왜 이 강의를 선택하게 되었는지? (무엇을 얻고 싶었는지, 실제로 얻은 것은 무엇인지)

이 부분은 1번에서 언급한 내용과 많이 겹치는 것 같아 짧게 말하자면 ‘ROS2에 대해 배우고 싶었고 체계적으로 구성된 ROS2 강의가 귀해서’ 였습니다. 그리고 저는 이 강의를 통해 ‘ROS2를 이용한 자율주행 로봇 제어 능력’을 얻고 싶었습니다.. 아직 완강을 한 것은 아니라 목표한 것을 완전히 얻지는 못한 상황입니다. 그래도 덕분에 ROS2란 무엇인지, 어떤 것이 있는지, ROS2를 이용해서 로봇 제어를 어떻게 하는지, 노드가 무엇인지, 토픽이 무엇인지, 액션이 무엇인지, 어떤 센서들을 이용하는지, SLAM이 무엇인지, 경로 계획은 어떻게 하는지, 맵핑은 어떻게 하는지 등 주요 내용들을 많이 배우게 되었습니다.

3. 이 강의만의 장점 (ex. 강사님의 강의력, 커리큘럼 등)

이 강의의 가장 큰 장점은 풍부한 강의자료라고 생각합니다. 이 강의를 신청하면 이론 강의는 pdf자료, 실습강의는 노션으로 정리된 자료를 제공받을 수 있습니다. 저는 특히 이 실습자료가 아주 유용하다고 생각합니다. 앞에서도 언급했듯이 ROS2는 관련 자료를 찾는 것이 너무 어려웠습니다. 그나마 있는 유튜브 몇몇 강의들도 강의자료가 제공되지는 않고, 또한 모바일 로봇을 공부하는 과정에서는 gazebo, Rbiz 등 각종 프로그램들을 통합해서 사용하다 보니 하나로 정리된건 찾기가 더 어려웠던 것 같습니다. 그런데 이 강의에서는 강사님께서 정해두신 커리큘럼에 맞추어 어떤 프로그램을 어떨 때 어떻게 사용하는지 체계적으로 배울 수 있어 좋았습니다. 또한 실습

자료에 코드가 잘 정리된 것도 가장 큰 장점이었습니다. 제가 앞에서 언급했던 유튜브 강의들도 조금씩 들어보았는데 코드를 하나하나 입력하는 것이 꽤 번거로웠습니다. 중간에 오타라도 생기면 오류가 나기 때문에 수정하는 데에도 많은 시간이 소요되고, 강의의 흐름도 끊기는 느낌이었습니다. 강사님께서도 타이핑하는 데에 너무 많은 시간을 쏟는 것보다 강사님께서 코드에서 중요한 부분이나 흐름을 짚어주시면 그것을 이해하고, 자세한 코드는 복습하면서 공부하는 것을 추천하셨습니다. 실제로 제가 공부하면서도 오히려 강의를 보며 타이핑을 하면 타이핑에만 집중하게 되었는데, 코드가 제공되어 강의에 더욱 집중하게 되니 큰 흐름이 잡히는 느낌이라 더 도움이 많이 되었습니다. 그리고 노션이 코드를 그대로 이용하기도 좋고 그 자체에서도 예약어가 색깔로 잘 구분되는 등 공부하기에도 편해서 좋았습니다. 덕분에 시간을 두고 나중에 복습을 할 때도 다시 강의를 다 듣기보다 강의자료를 보며 필요한 부분만 찾아들을 수 있을 것 같습니다.

4. 강의를 추천하고 싶은 사람은 누구인지?

저는 이 강의를 저와 같은 자율주행에 관심이 있는 대학생에게 추천하고 싶습니다. 패스트캠퍼스는 취업 직전의 사람들이 많이 이용하는 것으로 알고 있습니다. 그래서 저도 이 강의를 신청할 때 학부생 수준에서 너무 어렵지 않을지, 혹은 너무 취업에만 집중된 내용을 다루지는 않을지 걱정이 되었습니다. 하지만 제가 직접 들어본 결과, 결론부터 말씀드리자면 걱정하지 않으셔도 될 것 같습니다! 제가 들었던 강의가 특이한 것일 수도 있는데, ROS2나 모바일 로봇 관련 내용 같은 경우에는 학부생이 들으면 오히려 도움이 많이 되는 것 같습니다.

사실 대회를 나가거나 기계공학과에서 대외활동을 하게 되면 많이 필요한 내용인데, 보통 전공과목으로 개설되지도 않고 체계적인 학술동아리나 인맥이 아니라면 공부하기 어려운 부분입니다. 그렇기 떄문에 더욱 더 해당 역량을 갖추어 두면 본인의 큰 장점이자 경쟁력이 될 것이라고 생각합니다. 그리고 배운 내용을 실전에 옮겨 대회를 나간다면 더욱 큰 경험으로 이어 나갈 수도 있습니다. 아무래도 대회는 직장인보다는 학생들을 대상으로 하는 경우가 많기 때문에 대학생 분들이 많이 들으면 좋을 것 같습니다. 특히 저처럼 방학을 잘 이용하시면 많은 도움이 될 것이라고 생각합니다.

5. 다음으로 듣고 싶은 강의는 무엇인지?

아 이 부분에 대해서는 정말 하나를 고르기가 어려운 것 같습니다. 현재 개설된 강의 중에서는 이미 개설된 강의 중에서는 ‘로봇 행동 제어를 위한 제어 공학과 MATLAB 활용’이라는 강의가 가장 들어보고 싶습니다. 강의 설명을 들어보면 모바일 로봇을 모델링하는 방법을 학습하고, 제가 관심있게 공부했었던 PID제어에 대해서도 학습할 수 있는 강의라고 합니다. 그리고 해당 강의에서는 MATLAB과 Simulink를 활용하여 로봇 행동 제어를 하는 것도 배운다고 합니다. 매틀랩은 이번 학기 전공에서 배우게 될 것 같은데 이것이 로봇 행동제어에 어떻게 활용되는지 궁금하고, 또 이 강의는 실제 산업현장에서 이용할 수 있는 로봇 제어에 대해 배울 수 있을 것 같아 이번 강의와 연계하여 배워보고 싶습니다.

개인적으로는 설계 쪽도 제대로 배워보고 싶어서 강의가 있다면 들어보고 싶습니다. 단순히 CAD를 이용한 설계는 학교에서도 배울 수 있지만, 현대자동차 등 여러 기업에서는 전공에서는 알려주지 않는 KATIA라는 설계 툴을 사용하는 것으로 알고 있습니다. 그래서 이 부분도 학습하고, 설계 과정에서 여러 역학적인 요소들을 고려하여 설계하는 방법도 배워보고 싶습니다. 또한 설계 후에는 프로그램을 통해 시뮬레이션 및 해석하는 강의가 있다면 들어보고 싶습니다.

6. 앞으로의 계획 (ex. 커리어 목표, 이직 목표, 자기계발 목표 등)

일단 이 강의를 마저 다 수강하는 것이 목표입니다. 현재는 학기중이라 바빠서 조금 어렵지만 알바가 정리되거나 종강을 하면 차근차근 복습하며 100%까지 완강하도록 하겠습니다. 그리고 현재 방학때부터 이어져오던 모바일 매니퓰레이터 로봇 제작 프로젝트를 이어 진행하고 있습니다. 비록 주행은 단순 아두이노를 이용하지만 매니퓰레이터 제어 단계에 들어갔을 때 ROS2를 더 자세히 공부하고 활용하고 싶습니다.

그리고 저는 내년에 국방로봇경진대회에 출전하여 수상하는 것이 현재 가장 큰 목표입니다. 국방로봇경진대회는 대한민국육군이 주최하고 한국로봇융합연구원이 주관하는, 그리고 한화에어로스페이스가 후원하는 큰 대회입니다. 실제 상황처럼 극한 환경에서도 임무를 수행할 수 있는 로봇을 제작해야 하는데, 이 과정해서 많은 경험을 얻을 수 있을 것이라고 기대됩니다.

그리고 내년에 교내 캡스톤에도 참가하여 배운 내용을 활용하여 로봇을 제작해보고 싶습니다. 특히 일상에서 사람에게 도움이 될 만한 로봇을 제작해보고 싶어 일상에서도 열심히 아이디어를 얻고자 노력할 것입니다.

마지막으로 무엇보다도 저는 대학생이기 때문에 성적을 잘 받고 무사히 졸업하고 싶은 마음이 큽니다. 솔직히 취업은 아직 좀 멀게 느껴져서 실감이 잘 나지 않습니다. 아직 구체적인 취업 계획도 정하지 못했지만, 이런 자율주행 등을 활용한 로봇 분야나 자동차 자율주행 쪽으로 방향을 잡으면 재미있을 것 같다 정도로는 생각해 보았습니다. 앞으로 더 다양한 경험을 쌓으며 저의 구체적인 진로를 찾고 취업까지 이어나가도록 열심히 노력하겠습니다.