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정완균 연구실
포항공과대학교 기계공학과 정완균 교수
임피던스 제어
어드미턴스 제어
패시비티 기반 상호작용 제어
연구 영역
기본 정보
논문·특허
과제
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정완균 연구실

포항공과대학교 기계공학과 정완균 교수

정완균 연구실은 기계공학과 기반의 로봇 제어 연구를 수행합니다. 로봇이 환경과 상호작용하는 과정에서의 안정성과 추종 성능을 확보하기 위해 패시비티 기반 임피던스·어드미턴스 제어, SE(3) 기반 임피던스 설계, 텔레오퍼레이션 제약 처리, 제어 배리어 함수를 이용한 안전 필터링을 다룹니다. 또한 전기유압 액추에이터에서 미지 동역학과 불확실성에 대응하기 위한 신경망·슬라이딩모드·관측기 기반 제어와 결함 허용 제어를 연구합니다. 추가로 조직공학 공정의 자동화 및 바이오프린팅, 미세유체 세포 분류 등 생체 공정과 로봇 기술의 연계를 확장하고 있습니다.

임피던스 제어어드미턴스 제어패시비티 기반 상호작용 제어Lie Group SE(3) 제어제어 배리어 함수
대표 연구 분야
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자율 방역 로봇의 작업·경로 계획 및 임피던스 기반 제어 연구 thumbnail
자율 방역 로봇의 작업·경로 계획 및 임피던스 기반 제어 연구
Task and motion planning with impedance-based control for autonomous disinfection robots
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연구 성과 추이
표시된 성과는 수집된 데이터 기준으로 산출되며, 일부 차이가 있을 수 있습니다.
주요 논문
5
논문 전체보기
1
Article
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인용수 0
·
2025
An automated raw tissue precision slicing system for methodological advances in biomedical applications: streamlining decellularization in porcine cornea-derived tissue-specific bioink fabrication and beyond
Won Bin Choi, Yunjun Lee, Juyoung Park, Jinah Jang, Wan Kyun Chung
IF 7.6 (2025)
Bio-Design and Manufacturing
탈세포화된 세포외 기질(dECM)은 자연 세포외 기질(ECM)을 탈세포화하여 제조되는 핵심 생체재료이다. 이 물질은 복잡한 세포 상호작용을 위한 지지 매질로서 기능하며, 세포의 성장, 분화 및 조직화를 촉진한다. 그러나 탈세포화 과정에는 여전히 과제가 남아 있으며, ECM의 구조적 완전성을 보존하면서 동시에 효과적으로 세포 성분을 제거하기 위한 균형이 필요하다. 탈세포화를 향상시키기 위한 한 접근법으로는 불필요한 조직을 사전 제거하고, 전처리된 조직에서 최종 DNA 수준을 ECM 1 mg당 50 ng 미만으로 효과적으로 낮추는 방법이 제시된다. 이러한 전략적 단계는 탈세포화 효율을 증대시키지만, 현재의 수작업 실행 방식은 작업자의 숙련도에 의존한다. 이 한계를 해결하기 위해, 본 연구는 절단을 위한 조직 전처리가 필요하지 않은 자동화 원조직 절단 시스템을 제안하였다. 정밀하게 제어된 조직 접촉압과 최적화된 매개변수를 이용한 진동성 절개(incision)를 통해, 이 시스템은 조직 조직학(tissue histology)으로 관찰되는 바와 같이 조직 구조에서 현저한 미세학적 합병증을 피하면서, 돼지 각막으로부터 밀리미터 미만(submillimeter-scale) 크기의 조직 절편을 획득하는 데 있어 ±10 µm 이내의 정밀도를 달성하였다. 이러한 결과는 해당 시스템이 예비 조직 절단 작업을 간소화하고 자동화할 수 있는 잠재력을 시사하였다. 제안된 시스템을 이용해 돼지 각막을 처리한 후 후속적으로 탈세포화를 수행함으로써, 탈세포화에 대한 이 접근법의 효능을 검증하였다. DNA 수준 분석 결과, 이 시스템이 생성한 절편화 및 세분화된 조직은 탈세포화 초기 단계에서도 DNA 감소를 신속하게 촉진할 수 있으며, 결과적으로 전체 탈세포화 절차를 향상시킨다는 것이 확인되었다.
https://doi.org/10.1631/bdm.2400212
Decellularization
Slicing
Cornea
Biomedical engineering
Computer science
Tissue engineering
Engineering
Medicine
Computer graphics (images)
Ophthalmology
2
Article
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·
인용수 0
·
2025
Multi-material nozzle geometry design optimization for bioprinting
Jun Sim, Wan Kyun Chung
IF 11.1 (2025)
Additive manufacturing
https://doi.org/10.1016/j.addma.2025.104959
Backflow
Nozzle
Multiphysics
Optimal design
Computational fluid dynamics
Shear (geology)
Shear stress
Bayesian optimization
Conical surface
Flow (mathematics)
3
Article
|
·
인용수 2
·
2025
Impedance Control Design Framework Using Commutative Map Between $SE(3)$ and $\mathfrak {se}(3)$
Jonghyeok Kim, Minchang Sung, Youngjin Choi, Jonghoon Park, Wan Kyun Chung
IF 10.5 (2025)
IEEE Transactions on Robotics
임피던스 제어는 로봇 매니퓰레이터가 특정하게 설계된 동역학에 따라 환경과 상호작용할 때 순응(compliant) 거동을 보장하는 널리 채택된 접근법이다. 6자유도(DoF) 작업에서는 동역학적 거동을 제어함으로써 말단 가공기(end-effector)의 위치 및 방향을 적절히 관리하는 것이 중요하다. 그러나 자세(orientational) 변위의 기술과 이에 상응하는 회전 임피던스의 설계는, 특히 최소 표현을 사용하는 경우에 어렵다. 방향을 위한 잘 알려진 최소 표현인 오일러 각(Euler angle)은 표현 특이성(representation singularity)을 겪는다. 이를 해결하기 위한 방안으로 쿼터니언(quaternion) 또는 듀얼 쿼터니언(dual quaternion)이 대안이 될 수 있지만, 이들은 비최소 표현(non-minimal representations)에 해당한다. 표현 특이성을 겪지 않으면서 최소 표현이 부족한 이러한 제약은, 종종 임피던스 설계를 매트릭스 리 군(matrix Lie group)에서 퍼텐셜 에너지 함수(potential energy function)를 직접 정의함으로써 처리하게 만든다. 본 논문은 지수 좌표(exponential coordinate)로 알려진 최소 표현을 활용하는 리 군 이론(Lie group theory)을 바탕으로 6-DoF 임피던스 제어 설계를 위한 프레임워크를 제안한다. 지수 좌표는 주사성(injectivity) 반경 내에서 유클리드 변수(Euclidean variable)처럼 취급될 수 있으므로, 임피던스 제어를 보다 체계적이고 친숙한 방식으로 정식화할 수 있다. 우리의 프레임워크에서는 우회(detour) 전략을 사용한다. 즉, 임피던스는 리 군 에서 설계하고, 제어는 리 대수(Lie algebra) 1 rak {se}(3)에서 설계하며, 이는 벡터 공간 1b {R}^{6}에 동형(isomorphic)이다. 의 군 구조는, 지수 사상(exponential map)의 미분(differential of the exponential map) 및 그 시간 도함수(time derivative)로 불리며 폐형(closed-form) 표현을 갖는 리 군과 리 대수 사이의 제안된 변환 공식을 사용하여 유지할 수 있다. 6-DoF 로봇 매니퓰레이터에 대한 실험에서, 제안된 임피던스 제어 프레임워크가 의 군 구조를 효과적으로 반영하며, 최소 매개변수(minimal parameters)를 활용한 임피던스 제어의 기능으로서 원하는 동역학적 거동을 달성함을 검증하였다.
https://doi.org/10.1109/tro.2025.3619066
Lie group
Quaternion
Impedance control
Lie algebra
Euler angles
Control theory (sociology)
Adjoint representation
Exponential map (Riemannian geometry)
Algebra over a field
최신 정부 과제
56
과제 전체보기
1
주관|
2020년 10월-2024년 4월
|320,000,000
지능형 자율 방역로봇을 위한 작업설계 및 제어 알고리즘 개발
본 과제는 일상 방역 환경에서 완전 자동화된 방역을 실현하기 위해, 일상 환경에 적용 가능한 대상물 식별 알고리즘, 작업 계획 알고리즘 및 작업교시 프레임워크를 개발하고자 한다. [매니퓰레이터의 상호작용 전략 수립을 위한 대상 물체 식별 알고리즘] - RGBD 센서와 심층신경망을 활용해 일상 사물을 구분 인지할 뿐 아니라 조작에 필요한 정보를 추론 - 실제 상호작용의 결과를 조작 정보에 반영하여 인지 단계의 오류를 실시간 보상하고 정확한 동작을 수행 [능동적 사각지대 제거가 가능한 로봇 작업 계획 알고리즘] - 장애물이 산재한 일상 환경에서 사각지대를 제거하고 방역 대상에 효과적으로 접근하기 위한 작업-동작 동시 탐색 기술 개발 - 방역 작업의 특수성을 고려한 최적 경로 생성 알고리즘 개발 [접촉식 로봇 방역을 위한 사람 작업자의 작업 교시(모방) 프레임워크] - 알코올 스윕 및 서랍 여닫기와 같은 접촉식 작업 수행 시 환경과 안정적으로 상호작용하기 위한 동적 임피던스 기반의 제어 프레임워크 구현 - 직관적으로 환경과 안정적 상호작용이 가능한 사람 작업자의 동작 전략을 추출할 수 있는 동작 추출 알고리즘 구현 - 사람 작업자의 동작 전략을 로봇이 모사할 수 있는 동작 재현 프레임워크 개발 [방역로봇의 방역 기준 확립] * 효과적 방역을 위한 멸균 기준 수립 - 살균제 분무, 화학적 멸균, UVC 조사 등 방역 방식에 따른 멸균 실험을 통해 정량적 멸균 기준 확립 본 과제에서는 방역 분야 의료 전문가가 포함되어 방역 로봇의 방역 기준을 확립함. 최종적으로, 개발된 물체 인지 및 작업 계획 알고리즘과 작업 교시 프레임워크를 통합하고 총괄 과제의 자율 방역 모바일 로봇에 적용한 뒤, 리빙랩과 병원 등 다중이용시설에서의 실증 테스트를 통해 완전 자동화된 로봇 방역의 효과를 검증할 것이다.
방역
자동화
작업 계획
경로 계획
이동 조작
임피던스 제어
서비스 로봇
물체 인식
2
주관|
2020년 10월-2024년 4월
|350,000,000
지능형 자율 방역로봇을 위한 작업설계 및 제어 알고리즘 개발
본 과제는 일상 방역 환경에서 완전 자동화된 방역을 실현하기 위해, 일상 환경에 적용 가능한 대상물 식별 알고리즘, 작업 계획 알고리즘 및 작업교시 프레임워크를 개발하고자 한다. [매니퓰레이터의 상호작용 전략 수립을 위한 대상 물체 식별 알고리즘] - RGBD 센서와 심층신경망을 활용해 일상 사물을 구분 인지할 뿐 아니라 조작에 필요한 정보를 추론 - 실제 상호작용의 결과를 조작 정보에 반영하여 인지 단계의 오류를 실시간 보상하고 정확한 동작을 수행 [능동적 사각지대 제거가 가능한 로봇 작업 계획 알고리즘] - 장애물이 산재한 일상 환경에서 사각지대를 제거하고 방역 대상에 효과적으로 접근하기 위한 작업-동작 동시 탐색 기술 개발 - 방역 작업의 특수성을 고려한 최적 경로 생성 알고리즘 개발 [접촉식 로봇 방역을 위한 사람 작업자의 작업 교시(모방) 프레임워크] - 알코올 스윕 및 서랍 여닫기와 같은 접촉식 작업 수행 시 환경과 안정적으로 상호작용하기 위한 동적 임피던스 기반의 제어 프레임워크 구현 - 직관적으로 환경과 안정적 상호작용이 가능한 사람 작업자의 동작 전략을 추출할 수 있는 동작 추출 알고리즘 구현 - 사람 작업자의 동작 전략을 로봇이 모사할 수 있는 동작 재현 프레임워크 개발 [방역로봇의 방역 기준 확립] * 효과적 방역을 위한 멸균 기준 수립 - 살균제 분무, 화학적 멸균, UVC 조사 등 방역 방식에 따른 멸균 실험을 통해 정량적 멸균 기준 확립 본 과제에서는 방역 분야 의료 전문가가 포함되어 방역 로봇의 방역 기준을 확립함. 최종적으로, 개발된 물체 인지 및 작업 계획 알고리즘과 작업 교시 프레임워크를 통합하고 총괄 과제의 자율 방역 모바일 로봇에 적용한 뒤, 리빙랩과 병원 등 다중이용시설에서의 실증 테스트를 통해 완전 자동화된 로봇 방역의 효과를 검증할 것이다.
방역
자동화
작업 계획
경로 계획
이동 조작
임피던스 제어
서비스 로봇
물체 인식
3
주관|
2020년 10월-2024년 4월
|250,000,000
지능형 자율 방역로봇을 위한 작업설계 및 제어 알고리즘 개발
본 과제는 일상 방역 환경에서 완전 자동화된 방역을 실현하기 위해, 일상 환경에 적용 가능한 대상물 식별 알고리즘, 작업 계획 알고리즘 및 작업교시 프레임워크를 개발하고자 한다. [매니퓰레이터의 상호작용 전략 수립을 위한 대상 물체 식별 알고리즘] - RGBD 센서와 심층신경망을 활용해 일상 사물을 구분 인지할 뿐 아니라 조작에 필요한 정보를 추론 - 실제 상호작용의 결과를 조작 정보에 반영하여 인지 단계의 오류를 실시간 보상하고 정확한 동작을 수행 [능동적 사각지대 제거가 가능한 로봇 작업 계획 알고리즘] - 장애물이 산재한 일상 환경에서 사각지대를 제거하고 방역 대상에 효과적으로 접근하기 위한 작업-동작 동시 탐색 기술 개발 - 방역 작업의 특수성을 고려한 최적 경로 생성 알고리즘 개발 [접촉식 로봇 방역을 위한 사람 작업자의 작업 교시(모방) 프레임워크] - 알코올 스윕 및 서랍 여닫기와 같은 접촉식 작업 수행 시 환경과 안정적으로 상호작용하기 위한 동적 임피던스 기반의 제어 프레임워크 구현 - 직관적으로 환경과 안정적 상호작용이 가능한 사람 작업자의 동작 전략을 추출할 수 있는 동작 추출 알고리즘 구현 - 사람 작업자의 동작 전략을 로봇이 모사할 수 있는 동작 재현 프레임워크 개발 [방역로봇의 방역 기준 확립] * 효과적 방역을 위한 멸균 기준 수립 - 살균제 분무, 화학적 멸균, UVC 조사 등 방역 방식에 따른 멸균 실험을 통해 정량적 멸균 기준 확립 본 과제에서는 방역 분야 의료 전문가가 포함되어 방역 로봇의 방역 기준을 확립함. 최종적으로, 개발된 물체 인지 및 작업 계획 알고리즘과 작업 교시 프레임워크를 통합하고 총괄 과제의 자율 방역 모바일 로봇에 적용한 뒤, 리빙랩과 병원 등 다중이용시설에서의 실증 테스트를 통해 완전 자동화된 로봇 방역의 효과를 검증할 것이다.
방역
자동화
작업 계획
경로 계획
이동 조작
임피던스 제어
서비스 로봇
물체 인식
최신 특허
특허 전체보기
상태출원연도과제명출원번호상세정보
등록2022딥 러닝 알고리즘을 이용한 이미지 기반의 미세유체 세포 분류기 및 미세유체 세포 분류 방법1020220034156
등록2021다층 소프트 공압 액추에이터 및 이를 구비한 로봇 기구1020210169037
등록2021서보 밸브1020210149086
전체 특허

딥 러닝 알고리즘을 이용한 이미지 기반의 미세유체 세포 분류기 및 미세유체 세포 분류 방법

상태
등록
출원연도
2022
출원번호
1020220034156

다층 소프트 공압 액추에이터 및 이를 구비한 로봇 기구

상태
등록
출원연도
2021
출원번호
1020210169037

서보 밸브

상태
등록
출원연도
2021
출원번호
1020210149086