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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.

• "비정형 극한환경에서의 지도 비의존적 공간인식", Korea Institute of Machinery and Materials (KIMM), Nov. 10, 2025

• "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

로봇 인식 연구는 앞으로 어떤 질문에 대한 답을 찾아야 할까?

Spatial AI for Robots

• What can a robot reliably perceive from multimodal sensor observations, and what remains uncertain?

• When is a perceptual claim certifiable enough for localization, mapping, recognition, or action?

• How can robots recognize scenes and places across modality, viewpoint, condition, and time?

Situated Knowability

• How can localization and mapping move from estimating poses and maps to certifying physical-world claims?

• Where are the knowability frontiers of a robot's world model, and how can the robot actively acquire evidence to move them?

• How should spatial knowledge be updated, re-certified, and shared during long-term or multi-robot operation?