디지털트윈 피지컬AI 연구실에서는

• 디지털트윈 + Sim2Real Transfer Learning,

• 디지털트윈 + Physical AI & Robotic Intelligence,

• 디지털트윈 + Deep Surrogate Modeling,

• 디지털트윈 + Domain Optimization 등 다양한 디지털트윈 + 피지컬AI 응용 융합 기술에 대한 연구를 수행하고 있습니다.

핵심 연구주제

• 디지털트윈 + Sim2Real 전이학습: 좋은 데이터가 좋은 AI 모델을 만듭니다. 하지만 실제 산업 현장이나 로봇 제어 분야에서는 각 특수 목적용 모델 구축에 적합한 대규모 데이터셋을 구축하기 어렵고 실제 테스트가 매우 고비용이므로, 시뮬레이션 환경에서 모델 학습 후 실제 환경으로 전이하는 접근이 일반적입니다. 연구실에서는 다양한 엔진(Isaac Sim, Unity, Unreal)으로 구축된 디지털트윈 시뮬레이션 환경에서 학습된 딥러닝 모델 및 강화학습 에이전트가 실제 환경에서도 잘 동작할 수 있도록 Domain Randomization and Adaptation 등 다양한 Sim2Real 응용 기술을 연구합니다.

• 디지털트윈 + Physical AI & 로봇 지능: 디지털트윈 시뮬레이터로 embodied model을 학습하기 위해서는 단순한 3D 센싱 데이터만으로는 부족하며, 현실 환경의 물리적 요소를 반영한 환경 구축이 요구됩니다. 본 연구실에서는 디지털트윈에 월드모델(환경·객체의 상태를 잠재공간으로 표현하는 모델)과 물리적 AI(Physical AI) 기법을 결합하여, 보다 현실적인 모델 학습 시뮬레이터의 토대를 마련합니다.

• 디지털트윈 + 심층대체모델: 디지털트윈 AI 시뮬레이션은 환경 파라미터 설정부터 모델 일반화 평가에 이르기까지 복잡하고 계산량이 많은 일련의 과정을 수행하게 되며, 실시간 최적화나 반복 평가 비용이 매우 높은 경우가 많습니다. 본 연구실에서는 디지털트윈 시뮬레이션에 구축된 열/동역학 물리 모델의 고비용 연산을 신뢰성 있게 근사하는 딥러닝 기반 대체모델 구축 기술을 연구합니다. 또한, 시계열 시뮬레이터의 ultra-long-horizon trajectory 안정화를 위한 dreaming 및 uncertainty 활용 연구를 수행합니다.

• 디지털트윈 + 도메인 최적화: 로봇 기반 산업 현장 자동화·무인화를 위해서는 정밀한 제어 정책을 학습할 수 있는 시뮬레이터가 요구됩니다. 우리는 고차원 베이지안 최적화 및 강화학습을 통해 디지털트윈 시뮬레이터의 환경 및 물리요소 충실도 강화 기술을 연구합니다. 또한, 물리모델 기반 디지털트윈 시뮬레이터와 정교한 DSM을 활용하여 태스크별 로봇 제어 정책 및 설비 운영 효율에 대한 비선형 모델, 메타휴리스틱, 강화학습 기반 최적화 기법을 연구합니다.

News

• 2025.11  🏅김정호, 부산대학교 AI대학원 학생주도연구프로젝트 장려상 수상

• 2025.10  🚀RoRo 선박 화물 선적 계획을 위한 화물 배치 최적화 알고리즘 개발(2차) 연구과제 수주 (TSB, 13개월)

• 2025.09  🚀디지털트윈 모델 기반 강화학습을 활용한 특수목적용 로봇 제어 기술 연구 연구과제 수주 (교육부, 53개월)

• 2025.09  최현석(중소조선연구원(RIMS)) 박사과정 진학     |     김민재, 이창주 석사과정 진학

• 2025.07  🎇김원석,  "AI 기반 연료전지 시스템 설계 최적화 기법 연구,"  SCIE(Top-Tier, JCR 5%) 논문 출판

• 2025.06  🚀디지털트윈 기반 실시간 스마트야드 모니터링·원격제어 시스템 구축(3차) 연구과제 수주 (삼성중공업, 7개월)

• 2025.06  🚀강화학습 기반 선박 조립 블록 배치 최적화 기술 개발 연구과제 수주 (한화오션, 9개월)

• 2025.03  최호진 박사과정 진학, 이창민, 고은성 석사과정 진학, 김민재 학부연구생 합류

• 2025.03  🎇최호진,  "멀티유저 클라우드 VR을 위한 컨테이너 오케스트레이션 연구,"  SCIE 논문 출판

• 2025.01  🚀조선소 용접로봇 자동화를 위한 디지털트윈 비전 합성데이터 생성·활용 고도화 기술 연구과제 수주 (삼성중공업, 8개월)

• 2024.10  🎇김정호, 안현기,  "실내 위치추적 보정을 위한 오차편차맵 기반 그래프 탐색 연구,"  SCIE 논문 출판

• 2024.09  김준원(국방과학연구소(ADD)) 박사과정 진학

• 2024.08  🚀디지털트윈 기반 실시간 스마트야드 모니터링·원격제어 시스템 구축(2차) 연구과제 수주 (삼성중공업, 7개월)

• 2024.08  🎇최호진,  "멀티유저 클라우드 VR을 위한 MSA 프로비저닝 연구,"  SCIE 논문 출판

• 2024.06  🎇김희준, 김정호,  "아크센싱 정확도 향상을 위한 전류 중앙값 기반 데이터 클러스터링 연구,"  SCIE 논문 출판

• 2024.06  🏅최호진, 한국정보과학회 한국컴퓨터종합학술대회(KCC 2024) Best Paper Awarded

• 2024.05  🚀디지털트윈 공간 기반 3D 교육훈련 VR/AR 콘텐츠 저작기술 개발 연구과제 수주 (부산테크노파크, 8개월)

• 2024.04  🚀디지털트윈 및 강화학습 기반 스마트팩토리 소모전력 최적화 기법 연구과제 수주 (과기부/LG디스플레이, 21개월)

• 2024.03  🚀조선소 용접로봇 자동화를 위한 디지털트윈 비전 합성데이터 생성·활용 기술 연구과제 수주 (삼성중공업, 8개월)

• 2024.03  🚀RoRo 선박 화물 선적 계획을 위한 화물 배치 최적화 알고리즘 개발 연구과제 수주 (TSB, 7개월)

• 2024.03  김정호, 이지혜 석사과정 진학

• 2024.01  🏅안현기, 김정호, KJCCS 2024 Best Paper Awarded

• 2023.08  이지혜, 이창민 학부연구생 합류

• 2023.06  🚀드론 영상 기반 산불 정보 인식을 위한 디지털트윈 시뮬레이터 및 합성데이터 생성·활용 기술 연구 연구과제 수주 (산자부, 55개월)

• 2023.04  🚀강화학습 기반 전기차 통합열관리 PI/MRAC 제어시스템 효율 최적화 기법 연구과제 수주 (산자부, 21개월)

• 2023.03  🚀디지털트윈 비전 시뮬레이터 기반 선박 조립블록 하부도장 경로생성 기술 연구과제 수주 (삼성중공업, 9개월)

• 2023.03  🚀디지털트윈 기반 실시간 스마트야드 모니터링·원격제어 시스템 구축(1차) 연구과제 수주 (삼성중공업, 9개월)

• 2023.03  안현기, 최호진 석사과정 진학, 김정호 학부연구생 합류

• 2022.11  🚀건설기계 초저지연 원격제어 기술 개발 연구과제 수주 (건설기계부품연구원, 9개월)

• 2022.09  김희준(삼성중공업) 석사과정 진학

• 2022.07  🏅안현기, MITA 2022 Best Paper Awarded

• 2022.07  🚀UWB RTLS 기반 디지털트윈 반려동물 모니터링 기술 개발 연구과제 수주 (중기부, 12개월)

• 2022.05  안현기, 최호진 학부연구생 합류

• 2022.03  홈페이지 개설