Research

Maritime autonomous ships and marine robotics

자율운항선박(MASS, IMO Level 4)과 해양로봇(USV·AUV·ROV)이 복잡한 해상 환경에서 스스로 판단하고 운항할 수 있도록 경로계획, 충돌회피, 좌초회피 등 자율운항 알고리즘을 연구합니다. 전자해도(ENC) 기반 좌초회피 기술을 포함한 Port-to-Port 지능항해시스템과 해양 무인시스템 실증 시험·평가 기술을 개발하고 있으며, 다년간의 무인수상선 플랫폼 개발·운용 경험을 바탕으로 실해역 검증까지 수행합니다.

We develop autonomy algorithms for maritime autonomous surface ships (MASS) and marine robots, including path planning, collision avoidance, and ENC-based grounding avoidance, and validate them through real-sea field tests.

Keywords: MASS, USV, AUV, ROV, ENC-based grounding avoidance, path planning, collision avoidance

Physical AI for autonomous mobile robots

강화학습과 학습 기반 제어를 실제 로봇에 적용하는 피지컬 AI를 연구합니다. 움직이는 플랫폼 위에서 보행하는 4족보행 로봇의 PPO 기반 제어기를 학습하여 실제 하드웨어에 이식하였고, 협소 공간에서의 모바일 로봇 주행 제어, Husky A300과 협동로봇 팔을 결합한 모바일 매니퓰레이터의 이동 조작, 중요시설 안전 모니터링을 위한 로봇 협업 시스템을 연구하고 있습니다.

We bring learning-based control to real robots: PPO-based locomotion of quadrupeds on moving platforms (sim-to-real), RL-based navigation in narrow spaces, and mobile manipulation with a Husky A300 and a collaborative robot arm.

Keywords: physical AI, reinforcement learning, sim-to-real, legged locomotion, mobile manipulation

Intelligent perception for maritime autonomous systems

카메라·라이다·레이더·소나 등 다양한 센서를 융합하여 해양 환경과 주변 객체를 인식하는 AI 기반 상황인식 기술을 연구합니다. 카메라–레이더 융합 기반 무인선 상황인식, 카메라·라이다 멀티모달 인식을 이용한 교량 하부 경로점 자동 생성(한강 실증), 자율수상선을 이용한 해양 부유체 멀티모달 맵핑 등을 수행하고 있습니다.

We develop AI-based situational awareness for maritime autonomous systems by fusing camera, LiDAR, radar, and sonar data, from camera–radar fusion for USVs to camera–LiDAR under-bridge waypoint generation validated on the Han River.

Keywords: sensor fusion, object detection and tracking, multi-modal mapping, deep learning

Cooperative multi-robot operations

여러 대의 무인이동체가 협력하여 단일 로봇으로는 어려운 임무를 수행하는 기술을 연구합니다. 소형 군집 무인수상선 플랫폼을 직접 제작하고, 강화학습 기반 리더–팔로워 편대 제어를 시뮬레이션에서 학습한 뒤 야외 수조와 새만금 시험장에서 실증하였습니다. 자율수상선 간 협력 예인과 다개체 협력 항법도 연구하고 있습니다.

We study cooperative operations of multiple unmanned vehicles, including reinforcement learning-based multi-USV formation control validated in an outdoor basin and at the Saemangeum test site, and cooperative towing with autonomous surface vessels.

Keywords: multi-USV, formation control, reinforcement learning, cooperative towing, cooperative navigation

Localization, mapping, and SLAM

지상과 수중 환경에서 이동로봇의 위치 추정과 지도 작성(SLAM)을 연구합니다. Husky A300 UGV에 고해상도 라이다(Ouster OS-128)와 전방위 카메라(Ladybug)를 탑재하여 충남대 캠퍼스 3차원 맵핑을 수행하였으며(FAST-LIO2), 멀티빔 소나를 이용한 해저 지형 기반 SLAM(Bathymetric SLAM)을 연구해 왔습니다.

We research localization and mapping for ground and underwater robots, including LiDAR-inertial 3D campus mapping with a Husky A300 and bathymetric SLAM using multibeam sonar.

Keywords: SLAM, LiDAR-inertial odometry, 3D mapping, bathymetric SLAM, multibeam sonar

Ongoing research projects

• AI기반 Port2Port 전구간 대응 지능항해시스템 개발 — 한국산업기술기획평가원, 2026–2030

• AI 기반 중요시설 안전 모니터링 로봇 협업 시스템 상용화 — 한국산업기술기획평가원, 2026–2027

• 자율수상선을 이용한 해양 부유체 멀티 모달 맵핑 및 협력 예인 기술 개발 — 한국연구재단, 2023–2028

• 해양 무인시스템 실증 시험·평가기술 개발 — 해양수산과학기술진흥원, 2023–2027