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김무림 본부장 (한국로봇융합연구원)재난 안전 로봇 기술 소개 및 개발 방향 |
| 재난 안전 로봇은 특수 전문 서비스 로봇의 한 분야입니다. 재난 안전 로봇 기술 개발은 우리나라의 경우 2000년대 초반부터 시작되어 약 20여년 동안 정책의 변화에 따라 부침이 있었습니다. 최근 우리나라는 인력이 감소하는 상황에서도 안전 대응력을 유지하기 위해 첨단 기술(로봇, 드론, AI 등)을 활용한 대응 체계 구축을 위한 연구 개발을 적극적으로 추진하고 있습니다.
본 강연에서는 지난 20여년 동안 재난 안전 로봇 기술 개발의 주요 과정을 돌아보고 강연자가 개발한 몇 가지 재난 안전 로봇 기술을 소개 합니다. 협소 공간에서 구조대상자 탐색과 구호를 위한 문제를 해결하기 위한 뱀형 로봇, 협소공간에서 무선으로 운용 가능한 모듈형 안전 로봇, 복합 재난 환경에서 실내 진입과 구조를 위한 장갑형 로봇 시스템, 비가시 환경에서 환경 인식과 인명 탐지가 가능한 센서 기술 등 테러, 화재, 지진과 같은 재난 상황에서 인명 탐색과 구조 그리고 화재 진압을 지원할 수 있는 로봇 기술을 소개합니다. 또한 강연자가 재난 안전 로봇 기술을 개발하는 과정에서 느꼈던 문제점들과 앞으로 제품화를 위해 나아가야 할 연구 개발 방향에 관하여 이야기고자 합니다. (2019-현재) 한국로봇융합연구원 인간중심로봇연구본부 본부장 |
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오세훈 교수 (DGIST)지능형 로봇의 빠르고 정확한 동작 구현을 위한 새로운 로봇 제어 이론
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| 최근 인공지능(AI)의 눈부신 발전과 함께 지능형 로봇에 대한 관심이 그 어느 때보다 높아지고 있습니다. 하지만 여전히 로봇의 실제 동작은 사람의 움직임에 비해 느리고 부자연스러운 경우가 많습니다. 이는 마치 AI가 로봇의 뇌 역할을 한다면, 로봇의 신경과 근육에 해당하는 ‘구동기 제어 기술’ 또한 함께 발전해야 하기 때문입니다. 본 강연에서는 로봇의 신경과 근육 역할을 하는 구동기의 제어 성능을 획기적으로 높일 수 있는 새로운 방법론들을 소개합니다. 먼저 주파수 응답특성을 기반으로 로봇 시스템의 정확한 물리적 파라미터를 추정하는 최신 방법론을 설명하고, 이를 이용하여 힘과 동작이 복합적으로 결합된 계층적 작업 제어(Hierarchical Task Control)의 강인성을 향상시키는 기법을 제시합니다. 또한 측정 데이터를 기반으로 PID 제어기와 강인 제어기의 최적 파라미터를 도출하는 방법을 통해 제어 성능을 극대화하는 방법을 소개합니다. 이를 통해 지능형 로봇이 실제 환경에서 빠르고 정확하게 동작할 수 있도록 돕는 최신 제어 이론과 알고리즘에 대해 알아봅니다 (2015~) 대구경북과학기술원 교수(현재) (2022~2023) 독일항공우주센터 (DLR) 방문연구원 (2013~2015) 서강대학교 연구교수 (2012~2013) 삼성중공업 책임연구원 (2010~2011) 텍사스 주립대 오스틴캠퍼스 방문연구원 (2005~2012) 동경대학교 연구원, 특임조교 (2005) 동경대학교 전기계전공 박사 (2000) 동경대학교 전기계전공 석사 (1998) 동경대학교 전기공학과 학사 |
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주광혁 교수 (연세대학교)세계 우주탐사의 현황과 우주분야 AI응용 |
| 1959년 구 소련이 루나(Luna) 1호를 발사하여 달 착륙을 시도한 이래 달을 비롯한 지구 밖의 천체에 대한 우주탐사를 시작한 지 65년이 된 지금 인류는 아직 외계의 생명체는 발견하지 못하였으나 태양계의 거의 모든 행성을 근접거리에서 탐사하고 빠른 속도로 이동하는 혜성의 표면에 우주선을 착륙시키는 등 괄목할 만한 성과를 이룩하였다. 하지만 현재까지 사람이 외계에 착륙한 곳은 달 뿐이며, 미국의 아르테미스 계획을 비롯하여 여러 나라들이 자국민을 달 또는 화성에 보내 기지를 건설하고 생존할 수 있도록 하는 것을 목표로 우주탐사 경쟁에 각축전을 벌이고 있는 상황이다. 한편, 여러 차례의 부침을 거듭한 인공지능 기술은 최근 들어 전례 없는 전성기를 누리고 있는 가운데, 관련 기반기술인 IT 및 반도체 기술의 급속한 진보에 따라, 생명공학, 기계 및 항공우주 등의 첨단기술 분야는 물론, 가전, 교육, 의료 등 인류의 일상생활에 밀접한 분야에 이르기까지 지대한 영향력을 미치고 있다. 인공지능기술의 출현에 비해서는 다소 늦은 1990년대부터 NASA와 ESA를 중심으로 인공지능기술을 우주분야에 적용하는 연구와 소수의 우주임무에 적용하는 노력을 해오고 있으며 최근 들어 세계 유수의 우주전문기관과 항공우주학계 및 산업계에서도 관련 연구활동이 매우 활발해지고 있다. 본 발표에서는 주요 선진국의 우주탐사 정책 및 우주탐사의 동향을 소개하고, 인공지능기술을 우주탐사에 적용한 최근 사례와 주요 기술적 특징과 확장성 을 소개한다. 우주탐사 연구개발을 통한 우리나라의 바람직한 방향성에 대한 제언을 덧붙인다. Dr. Gwanghyeok Ju is currently an adjunct professor of Satellite Systems Department at Yonsei University in Seoul, South Korea. Since he started his career at KARI(Korea Aerospace Research Institute) in 2001, he had worked on the COMS (Communication, Ocean and Meteorological Satellite) program and served as a lead for lunar exploration research as well as the strategic planning study for Korean lunar program. In 2019, he was assigned as the executive director of Future Technology Research Directorate with oversight for pre-phase A study of lunar landing technologies, small-sat based mission development, AI-based aerospace application research. He served KARI’s lead delegate to the International Space Exploration Coordination Group (ISECG) and participates actively several working groups including the Emerging State Agencies Working Group as co-chair. He is also a member of Space Exploration Technical Committee for the IAF. Prof. Ju received his B.S. and M.S. in Aerospace Engineering from the Seoul National University, South Korea and Ph.D. in Aerospace Engineering from the Texas A&M University at College Station, USA. |
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황보제민 교수 (KAIST) |
| 2024 카이스트 기계공학과 부교수 2020 카이스트 기계공학과 조교수 2019 ETH ZURICH 기계공학 박사 2013 ETH ZURICH 기계공학 석사 2011 Univ. Of Toronto 기계공학 학사 |
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홍영기 연구관 (국립농업과학원)농업로봇 연구개발 현황 및 전략 |
| 인류가 문명사회로 발전하는 기틀을 마련한 것은 농사의 시작일 것입니다. 농업은 우리들의 식량을 책임지는 1차산업으로 우리가 꾸준히 발전시켜야 하는 매우 중요한 산업입니다. 그러나, 우리나는 농업·농촌 인구가 지속적으로 감소하고 고령화가 심화되면서 농업 경영 위기와 함께 농촌 지방 소멸 우려가 커지고 있습니다. 이처럼 국내외 전방위적으로 농업여건이 악화해 가는 상황에서 농업인구가 줄어들지만, 농업 생산성을 확보하는 것은 매우 중요하며 시급한 사안입니다. 이를 해결하기 위해 국립농업과학원에서 추진하고 있는 농업기계와 첨단기술을 접목하여 자동화 및 농업 로봇화 연구 개발을 지속적으로 수행하고 있습니다. 이번 강연을 통해 국립농업과학원에서 연구 개발한 농업로봇과 현황 및 전략을 공유하여, 다른 분야의 로봇기술과 융합할 수 있는 기회를 나고고자 합니다.
(2024-현재) 농식품 연구개발사업 공동기획위원 |
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최재식 교수 (KAIST)설명가능 예측 인공지능의 원리 및 산업 응용 사례 |
| 인공지능은 다양한 제조 산업분야에 적용되어 생산을 고도화하고 있습니다. 디지털전환이 산업에 활발하게 적용되고 있고, 여러 산업분야에서 인공지능 적용을 통해 에너지를 절감하고, 품질을 균일, 고도화하고, 생산량을 늘리는 사례가 늘어나고 있습니다. 본 발표표에서는 산업에 적용되는 설명가능 예측 인공지능이 산업 현장에 성공적으로 적용된 사례를 중심으로 설명드리려고 합니다.
KAIST 김재철AI대학원 정교수 2024년 9월 – 현재 |
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