Welcome to Motion Control Lab.
of the Department of Robotics and Mechatronics Engineering at DGIST

We are dedicated to helping people find better abilities in motion through various robotics and control engineering technologies.
The four keywords in our research are Control, Actuator, Mobility, and Robot.

Knowledge and technologies on human, machine, and control are converged to achieve our goals.

Motion Control Lab.

Research Topics

인간과 상호 작용 시 안전하면서도 정확한 제어가 가능한 새로운 구동기를 개발하고, 이를 활용한 다양한 로봇 및 메카트로닉 응용 분야를 연구하고 있습니다.

특히, Series Elastic Actuator (SEA)는 compliant element의 deformation 측정 값을 바탕으로 정확한 힘 추정 및 제어가 가능한 human-friendly actuator로,
로봇 및 메카트로닉스 분야에서 그 활용도가 각광을 받고 있습니다.
하지만 SEA의 개발 및 응용의 측면에서, 정확한 힘 추정 및 제어를 위해
gear transmission의 backlash, spring nonlinearity, force capacity 등 여전히 해결해야 할 challenging problems들이 있습니다.

이를 해결하고자 우리 연구실에선 DOB, GMM, GP 등을 활용한 알고리즘을 연구하고 있으며,
이를 양팔 로봇, 사족 로봇, gantry stage, 차량 등 다양한 시스템에 적용하여 안전하면서 정확한 제어가 가능하도록 하는 연구를 진행하고 있습니다.

연구 접근법 (Our Approach)

MCL은 상호작용의 물리를 이해하는 것이 견고한 모션 제어의 출발점이라고 믿습니다. 본 연구실의 연구 방법론은 세 가지 축으로 구성됩니다.

1. 모델 기반 설계 (Model-Based Foundation) 일차 원리에 기반한 동역학 모델링과 주파수 영역 설계에서 출발합니다. 로봇과 같은 복잡한 시스템의 철저한 수식적 이해, 이를 기반으로 한 외란 관측기(Disturbance Observer), 힘 제어 (특히 주파수 영역에서 설계된) 설계가 본 연구실의 분석적 기반을 이룹니다.

2. 데이터 기반 확장 (Data-Driven Enhancement) 해석적 모델이 한계에 도달하는 영역에서는 기계학습을 통해 이를 보완합니다. 데이터를 이용한 정밀제어기 설계, 복잡 동역학 학습을 위한 Gaussian Mixture Model, 보행 제어를 위한 강화학습, 다양한 복잡 시스템의 시스템 식별(Identification) 및 이를 위한 분석 가능한 신경망 기법 등을 활용합니다.

3. 실물 검증 (Physical Validation) 모든 알고리즘은 실제 하드웨어에서 검증됩니다. 연구는 실물 플랫폼에서 출발하며, 직접 제작하거나 제어 설계 이전에 철저한 분석을 수행합니다. 먼저 구동기 레벨에서 Series Elastic Actuator, Parallel Elastic Actuator, backdrivable gear와 같은 하드웨어 제작과 분석을 수행합니다. 이를 기반으로 매니퓰레이터 테스트베드, 사족보행 로봇, 휴머노이드 허리 기구, 정밀동작을 위한 스테이지, 차량 쿼터카 모듈등 개발하고 제어하고 있습니다.

Join the Motion ontrol Lab

MCL은 로보틱스와 제어에 열정을 가진 석·박사과정 학생을 적극 모집하고 있습니다. MCL에서는 다음과 같은 경험을 할 수 있습니다.

입학 첫 날부터 실제 로봇 시스템(매니퓰레이터, 사족보행 로봇, 휴머노이드, 차량)을 다루는 연구
IEEE ICRA, IROS, AIM, T-Mech, TIE, TII, RAL 등 최상위 학술지 및 학회 논문 게재
공통의 제어이론 기반 위에서 다섯 개 전문 연구팀 간 협업
전액 재정 지원 및 국제 학회 참가 지원

지원 우대 분야: 제어공학, 기계공학, 전기·전자공학, 응용수학, 또는 물리 시스템에 관심 있는 컴퓨터과학 전공자

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About the PI

Prof. Sehoon Oh leads the Motion Control Lab at DGIST (Daegu Gyeongbuk Institute of Science and Technology). His research centers on robust motion control theory and its physical realization in robotic systems from industrial manipulators to legged robots and autonomous vehicles. A core theme across all MCL projects is the Disturbance Observer (DOB) framework, which enables robust performance under real-world uncertainties without heavy sensor dependency.

Prof. Oh serves as General Chair of AMC 2026 (IEEE International Workshop on Advanced Motion Control), reflecting MCL's standing in the motion control community. The lab currently comprises five research teams with active publications in IEEE T-Mech, TIE, RAL, ICRA, and IROS.

Our Approach

At MCL, we believe robust motion control begins with understanding the physics of interaction. Our research methodology combines three pillars:

Model-Based Foundation We start from first-principles dynamics and frequency-domain design. Rigorous mathematical understanding of complex systems such as robots — and the disturbance observer and force control frameworks built upon it, particularly designed in the frequency domain — form our analytical backbone.
Data-Driven Enhancement Where analytical models reach their limits, we augment them with machine learning: data-driven precision controller design, Gaussian Mixture Models for complex dynamics learning, reinforcement learning for locomotion, and analyzable neural approaches for system identification across diverse complex systems.
Physical Validation Every algorithm is validated on real hardware. Our work starts from the actual platform — built in-house or analyzed thoroughly before control design begins. At the actuator level, we design and analyze hardware including Series Elastic Actuators, Parallel Elastic Actuators, and backdrivable gear mechanisms. Building on this foundation, we develop and control manipulator testbeds, quadruped robots, humanoid waist mechanisms, precision motion stages, and vehicle quarter-car modules.

Join the Motion Control Lab

We are actively recruiting motivated M.S. and Ph.D. students who are passionate about robotics and control. At MCL, you will:

Work on real robotic systems from day one: manipulators, quadrupeds, humanoids, and vehicles
- Publish at top venues: IEEE ICRA, IROS, AIM, T-Mech, TIE, RAL
- Collaborate across five specialized teams with shared control-theoretic foundations
- Receive full financial support and international conference travel funding

Preferred backgrounds: Control systems, Mechanical/Electrical engineering, Applied mathematics, or Computer science with interest in physical systems.

Contact Prof. Sehoon Oh to discuss opportunities.