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저는 기계공학과 로보틱스 기술을 기반으로, 로봇 인식 및 자율주행 기술이 사회를 변화시키는 방법에 대해서 고민하여 왔습니다. 필요한 기술과 개선되어야 하는 산업을 연결짓는 것이 문제 해결의 시작입니다.
현대자동차, 네이버랩스, 삼성전자, 베어로보틱스, 트위니, 두산로보틱스, 두산중공업, 마음AI, Riibotics, LFin 등의 여러 조직을 만나 보았고, 아래와 같은 주제로 세미나를 진행하기도 했습니다.
"실환경에서의 서비스 로봇 운용과 멀티모달 공간인공지능", Invited Talk, Inha University, Nov. 11, 2024
"Foundation Models in Robotic Missions", Invited Talk, Korea Electronics Technology Institute (KETI). Oct. 26, 2023
3차원 공간에서 이동하고 임무를 수행하는 로봇을 위한 공간 지능.
로봇 운용 및 자동화를 위한 데이터 획득 및 분석 시스템.
로봇 인식 연구는 앞으로 어떤 질문에 대한 답을 찾아야 할까?
SLAM
How to enhance a pose estimation at global optimum with pose graph?
How would SLAM improve with the aid of deep learning?
Spatial AI
How do we fuse information from multimodal sensors? What would be the benefits?
What is required for a robot to understand a place? How are the places “recognized”?
대규모 환경에서의 자율 로봇 운용을 위한 위치인식 기법 연구 (숙명여자대학교, 2025)
데이터 정합 및 Calibration에 관한 기술이전 (베어로보틱스코리아, 2022)
Robust (visual) place recognition for location authentication (중소벤처기업부, 2022)
Last-mile delivery robot in a crowded urban area (산업통상지원부, 2021-2022)
전장상황에서의 자율비행 기술경진대회 (국방부, 2021)
Long-term mapping of unstructured outdoor environment (국토교통부, 2019-2020)
Indoor SLAM in crowded indoor environments (과학기술정보통신부, 2019)
Indoor SLAM under complex disaster (산업통상지원부, 2018)
지능형 농업로봇
자연어 기반 로봇 임무 (Action Models)