2025 제40회 제어로봇시스템 학술대회는 우수신진연구자 초청발표세션을 마련하였습니다. 본 세션에서는 해당 분야에서 두각을 나타내고 있는 신진연구자들이 최신 기술을 안내하고, 참가자 여러분과 깊이 있는 논의를 나누는 뜻깊은 시간이 될 것입니다.
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김수용 연구원 (한국전자통신연구원 인공지능창의연구소)현실감 높은 햅틱 렌더링을 위한 제어기 설계 |
| 햅틱 시스템에서는 이산화된 신호로 인해 의도하지 않은 에너지가 생성되어 불안정성이 발생할 수 있다. 본 발표에서는 햅틱 시스템의 안정성과 투명성을 향상시키기 위해 입력-상태 안정성 조건을 이용한 제어기 설계에 대해 설명한다. 이를 적용한 가상환경 기반 햅틱 시스템 및 시간 지연이 존재하는 메타버스 환경 내 햅틱 시스템의 응용 사례를 소개한다.
2015.02 KAIST 기계공학과 학사 |
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김준수 교수 (서울과학기술대학교)암호제어: 연산가능한 암호체계를 활용한 제어시스템 보안 강화 |
| 네트워크에 연결된 제어시스템의 사이버 보안 문제에 대응하는 연구의 한 갈래로서, 또는 프라이버시가 유지된 데이터 기반 계산의 실현을 위한 연구의 한 갈래로서, 연산가능한 암호체계를 동적 시스템 연산에 접목하는 연구를 소개한다. 암호학으로부터 기인한 문제들을 제어와 시스템 이론으로 접근하여 다루고 해결하여 암호체계의 연산 적용 효율을 높일 수 있다는 것이 연구 주제로서 흥미로운 점이다. 관련한 세부 연구 주제들 i) 덧셈과 곱셈만을 제한적으로 활용한 동적 시스템 구현 문제, ii) 암호문 상 이상행동 검출과 계산가능 검증기반 동적시스템 구현 문제와, 최근 결과들을 간단히 살펴본다.
서울과학기술대학교 전기정보공학과 조교수 (2022. 09 – ) |
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김진수 교수 (서울대학교)인간의 이동성을 향상시키고 회복시키기 위한 소프트 웨어러블 로봇
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| 수십 년간 학계와 산업계는 다양한 사람들의 이동성을 향상시키기 위해 엑소스켈레톤(외골격 로봇)의 가능성을 탐구해왔다. 그러나 지난 10년간 가볍고 움직임을 방해하지 않는 엑소슈트로 연구의 초점이 전환되었으며, 단일 관절의 움직임을 보조하여 이동성을 효과적으로 향상시킨 연구 사례들이 보고되고 있다. 본 발표에서는 건강한 젊은 성인의 이동성을 향상시키고 파킨슨병 환자의 보행 장애를 완화한 소프트 엑소슈트 연구 사례를 소개한다.
– 2007.3 – 2010.8: 서울대학교 전기공학부 학사 |
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김진원 교수 (홍익대학교)쌍대성(duality)을 활용한 비선형 추론 알고리즘의 안정성 탐구 |
| 비선형 필터링문제의 초기조건에 대한 안정성에 대한 탐구에 대하여 논하려 한다. 특히 칼만필터와 최적제어 문제의 쌍대성을 비선형 필터로 확장한 결과를 활용하여, 비선형 필터의 관측가능성(observability) 을 설명할 수 있음을 증명한다.
2012.02 서울대학교 기계항공공학부 학사 |
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송석호 교수 (DGIST)Design and Manufacturing of Multiscale Soft Machines with Seamless Functionalities |
| The emerging concept of soft machines is transforming diverse fields, from robotics and automation to wearable and implantable devices. However, significant challenges persist in miniaturizing soft machines while achieving multifunctionality, with many failing to fulfill their potential. This talk explores how bioinspired design, combined with advanced micromachining, can introduce new functionalities that integrate seamlessly across multiscale soft machines. We focus on controllable adhesion inspired by geckos—the biological secrets behind their robust, strong, yet reversible adhesion—and how these natural principles can be applied to enhance multiscale soft robotic manipulation. We also discuss about the development of deployable microelectrode arrays for brain activity monitoring, enabled by miniaturized soft robotic sensors and actuators, designed for minimally invasive surgical implantation. These examples aim to inspire colleagues to pursue innovative directions in developing the next generation of multiscale soft machines essential for future advancements.
2005.03 일본 Tohoku University 기계항공공학 학사 |
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이성민 교수 (제주대학교)다자유도 스프리컬 모션 플랫폼의 메커니즘, 제어 및 인적 요소 분석 연구 |
| 최근 가상현실과 미래형 모빌리티에 대한 관심이 급증함에 따라, 실재감 향상을 위한 모션 제공 기술로서 모션 플랫폼에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히 기존의 모션 플랫폼과 달리, 구체형 모션 플랫폼은 회전 운동에 제약이 없어 탑승자에게 보다 생동감 있는 모션을 전달할 수 있는 장점이 있다. 본 발표에서는 구체형 모션 플랫폼의 구동 메커니즘 원리와 이를 효과적으로 제어하기 위한 제어 알고리즘 및 관련 응용 연구를 소개한다. 아울러, 모션 플랫폼의 주요 문제 중 하나인 멀미 현상을 완화하기 위한 제어 전략과 실제 탑승 실험을 통한 인적 요소 분석 결과를 바탕으로, 제안한 제어기의 우수성을 설명하고자 한다.
2015.02. 울산과학기술원 기계및신소재공학부 학사 |
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이성원 교수 (국민대학교)대규모 환경에서의 공간 인지를 위한 Spatial AI 기술 |
| 로봇의 활용이 제한된 환경에서부터 대규모 환경으로 확장됨에 따라, 대규모 환경에서의 공간 인지를 위한 Spatial AI 기술의 중요성은 커져가고 있습니다. 본 발표에서는 시각 데이터베이스, 포인트클라우드 맵, Neural Radiance Field (NeRF), 그리고 Gaussian Splatting 등 다양한 Map Representation에서의 로봇의 공간 인지를 위한 검색, 매칭 및 위치 인식 기술들을 소개합니다.
2016.08 연세대학교 전기전자공학 학사 |
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이진규 교수 (서울대학교)신경형 제어 시스템 이론 |
| 무어의 법칙은 더 이상 성립하지 않으며 디지털 기술의 발전은 더 이상 지속 가능하지 않습니다. Neuromorphic engineering의 현 발전은 이러한 문제에 대한 적절한 대응입니다. 그러나 이러한 event 기반 기술의 발전에도 불구하고 이를 위한 견실한 설계 이론은 아직 개발되지 않았습니다. 특히, 저전압 대에서 transistor를 사용하기 위하여 개별 소자의 큰 변동성에도 불구하고 안정적으로 analog computing이 수행할 수 있게 하여야 합니다. 한편, 이러한 문제는 초창기부터 제어이론 분야에서 활발하게 다루어왔습니다. 이에 따라 저는 서로 다른 neuron들이 약한 결합하에도 빠르고 강인하게 동기화하는 현상에 대한 제어 이론적 분석으로부터 동기 부여받아 디지털 컴퓨터의 clock과 bit가 아날로그 회로의 spike와 rhythm으로 대체 가능해지기 위한 근간이 되는 제어이론을 개발하고자 합니다.
– 2013.02 서울대학교 전기정보공학부 학사 |
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이해민 교수 (공주대학교)항공기 탑재 영상레이다 신호처리 기술 및 응용 |
| 합성개구면레이다(Synthetic Aperture Radar, SAR)는 전파를 이용해 지상 영상을 획득하는 센서 기술로, 광학 센서와 달리 주·야간 및 전천후 운용이 가능하여 민간 분야뿐만 아니라 군사적 목적으로도 활발히 활용되고 있다. 본 발표에서는 항공기 탑재 SAR의 영상 획득 원리를 비롯해 영상 품질 개선, 원시 데이터 모의 생성, SAR 재밍 기법 등 다양한 신호처리 기술과 응용 사례를 소개한다.
2009.01 한국과학기술원 기계공학 학사 |
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정소현 교수 (DGIST)소프트 다공성 물질의 변형 역학과 기계적 응용 |
| 자연 및 생체 환경에는 풍부한 유체가 존재하며, 이는 기계 시스템의 동력원으로 활용될 수 있다. 소프트 다공성 물질은 유체-고체 간의 상호작용을 통해 외부 동력 없이도 변형이 가능하며, 이러한 특성은 다양한 기계 시스템으로의 응용 가능성을 제시한다. 본 발표에서는 소프트 다공성 물질의 변형 역학을 규명하고, 이를 기반으로 한 기계적 설계 원리를 탐구한다.
2015.08. 고려대학교 기계공학 학사 |
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한수진 교수 (KAIST)Learning Patterns for Autonomous Control: Towards Data-Efficient AI and Adaptive Decisions |
| As seen in the recent rapid development of generative AI, the number of model parameters for machine autonomy and intelligence is increasing exponentially. Consequently, these operations require enormous amounts of data and high-performance computing (e.g., NVIDIA’s Blackwell platform), which will be unsustainable in the long-run due to constraints on power. Our research showed, through paper publications and ongoing work on various concrete applications, that autonomy could be developed more efficiently by classifying patterns in their training data.
This talk will provide a general overview of the work that we have done and are doing towards the ultimate goal of achieving data-efficient AI and control. It includes three main parts: 1) memory-efficient architectures for reinforcement learning, 2) predictive and anti-redundant multisensor fusion , and 3) robust and adaptive planning/control under uncertainties. We demonstrate our work on a diversity of real-world problems including vehicle congestion control, multi-target tracking, and power grid network fault-tolerant control. By optimizing these algorithms by learning patterns, we can establish a more well-rounded approach to autonomy and intelligence as a whole. Bio: SooJean Han is an Assistant Professor of Electrical Engineering at KAIST and the director of the Autonomous Control for Stochastic Systems (ACSS) research lab. Her research interests lie broadly at the intersection of control theory and AI, particularly in stochastic control, estimation, and decision-making based on efficient learning of a system’s spatiotemporal patterns and physical symmetries. Her research spans a broad range of applications including traffic management of unmanned (aerial) vehicles, path-planning, robotic systems and reinforcement learning, and distributed sensor networks. Prior to KAIST, she completed her Ph.D. in Control and Dynamical Systems at Caltech in Jan. 2023 under the guidance of Professor Soon-Jo Chung and Professor John C. Doyle. She was supported by the Caltech Special EAS Fellowship and the NSF GRFP. She received her B.S. in Electrical Engineering and Computer Science, and Applied Mathematics at UC Berkeley in 2016. She was also a research assistant in the Hybrid Systems Lab at UC Berkeley, and a research affiliate of Team CoSTAR for the DARPA subT Challenge at NASA JPL. |
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한승용 교수 (전북대학교)안전한 사이버 물리 시스템을 위한 제어기 설계 기술 |
| 사이버 물리 시스템은 물리적 세계에 존재하는 제어 대상이 네트워크 통신을 통해 사이버 세계와 정보를 주고받으며 작동하는 제어시스템이다. 네트워크 통신의 특성상 제어 입력을 업데이트하는 샘플링 시간이 변동될 수 있으며, 이는 시스템의 안정성과 제어 성능을 크게 저하시킬 수 있다. 이러한 문제를 고려하여 안전한 사이버 물리 제어 시스템을 설계하기 위한 제어 방법들을 소개한다.
2016.08 영남대학교 물리학 학사 |
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