IBS LAB

기계시스템학부 심주용

IBS LAB은 기계시스템학부 소속으로, 첨단 센서와 액추에이터, 인공지능, 그리고 기계공학의 융합을 통해 인간과 로봇의 상호작용을 정밀하게 포착하고 제어할 수 있는 스마트 기계 시스템을 개발하는 것을 목표로 하고 있습니다. 본 연구실은 기계 설계, 지능형 소재, 머신러닝 등 다양한 분야의 전문성을 바탕으로 혁신적인 연구를 수행하고 있습니다. 특히, AI 기반 센서 및 액추에이터 개발에 집중하여, 환경 변화에 능동적으로 반응하고 스스로 학습하는 지능형 시스템을 구현하고 있습니다. 이러한 기술은 웨어러블 디바이스, 헬스케어, 로봇 등 다양한 산업 분야에 적용되어, 기존 시스템의 한계를 극복하고 새로운 가능성을 제시하고 있습니다. 또한, 대규모 언어모델(LLM)을 활용한 자동화 기술 연구를 통해, 자연어 이해와 복잡한 의사결정 지원이 가능한 지능형 자동화 시스템을 개발하고 있습니다. 이는 생산성 향상과 산업 현장의 효율성 증대에 크게 기여할 것으로 기대됩니다. 공간지각 및 물리 시뮬레이션 분야에서도 첨단 컴퓨터 비전 기법을 적용하여, 실제 환경을 정밀하게 인식하고 시뮬레이션할 수 있는 기술을 개발하고 있습니다. 이를 통해 자율주행, 스마트 팩토리, 헬스케어 로봇 등 다양한 응용 분야에서 혁신을 이끌고 있습니다. IBS LAB은 앞으로도 기계공학과 인공지능의 융합을 바탕으로, 미래형 지능형 기계 시스템의 핵심 기술을 선도하고, 다양한 산업 분야에 실질적인 기여를 할 수 있도록 연구 역량을 강화해 나갈 것입니다.

Bioacoustic Authentication

AI Enabled Sensors

Wearable Electronics

대표 연구 분야

연구 영역 전체보기

AI 기반 센서 및 액추에이터 개발

본 연구실은 인공지능(AI) 기술과 첨단 센서 및 액추에이터를 융합하여 지능적이고 적응적인 시스템을 개발하는 데 주력하고 있습니다. 기존의 센서 및 액추에이터는 단순한 신호 감지와 동작에 그쳤으나, 본 연구실에서는 AI를 접목함으로써 환경 변화에 능동적으로 반응하고, 복잡한 상황에서도 스스로 학습하여 최적의 동작을 수행할 수 있는 스마트 시스템을 구현하고 있습니다. 특히, 다양한 물리적 신호(압력, 진동, 위치 등)를 정밀하게 감지할 수 있는 센서와, 이를 바탕으로 정교하게 제어되는 액추에이터를 설계합니다. 이러한 시스템은 로봇과 인간의 상호작용, 웨어러블 디바이스, 헬스케어 등 다양한 분야에 적용될 수 있으며, 실제로 인간의 촉각 시스템을 모방한 압력 센서와 머신러닝 기반 신호처리 기술을 결합한 연구를 통해 높은 인식 정확도와 신뢰성을 입증하였습니다. 이러한 연구는 기존 기계 시스템의 한계를 극복하고, 미래형 지능형 기계 시스템의 핵심 기반 기술로 자리매김할 것으로 기대됩니다. 앞으로도 AI와 센서, 액추에이터의 융합을 통해 더욱 혁신적인 스마트 시스템을 개발하고, 다양한 산업 분야에 실질적인 기여를 할 수 있도록 연구를 지속할 예정입니다.

대규모 언어모델(LLM) 기반 자동화 기술

본 연구실은 대규모 언어모델(LLM, Large Language Model)을 활용하여 다양한 산업 분야의 자동화 프로세스를 혁신하는 연구를 수행하고 있습니다. LLM은 자연어 처리와 이해, 그리고 복잡한 의사결정 지원에 탁월한 성능을 보이며, 이를 기계 시스템과 결합함으로써 기존의 자동화 기술을 한 단계 끌어올릴 수 있습니다. 연구실에서는 LLM을 기반으로 한 자동화 시스템을 설계하여, 생산 라인, 로봇 제어, 데이터 분석 등 다양한 응용 분야에서 효율성과 정확성을 극대화하고 있습니다. 예를 들어, LLM을 활용한 지능형 제어 시스템은 작업자의 명령을 자연어로 이해하고, 상황에 맞는 최적의 작업을 자동으로 수행할 수 있습니다. 또한, 대규모 데이터의 실시간 분석과 의사결정 지원을 통해 산업 현장의 생산성을 크게 향상시킬 수 있습니다. 이러한 연구는 인공지능과 기계공학의 융합을 통해 새로운 자동화 패러다임을 제시하며, 미래 산업의 핵심 경쟁력을 확보하는 데 중요한 역할을 할 것입니다. 앞으로도 LLM 기반 자동화 기술의 고도화와 다양한 산업 분야로의 확장을 목표로 연구를 이어갈 계획입니다.

공간지각 및 물리 시뮬레이션을 위한 컴퓨터 비전

공간지각과 물리 시뮬레이션은 로봇 및 지능형 기계 시스템의 핵심 기술 중 하나입니다. 본 연구실은 첨단 컴퓨터 비전 기법을 활용하여 물리적 환경을 정밀하게 인식하고, 실제와 유사한 물리 시뮬레이션을 구현하는 연구를 진행하고 있습니다. 특히, 3차원 공간 내에서의 물체 인식, 위치 추정, 동작 예측 등 다양한 공간지각 문제를 해결하기 위해 딥러닝 기반의 비전 알고리즘을 개발하고 있습니다. 이를 통해 로봇이 복잡한 환경에서도 정확하게 주변을 인식하고, 안전하게 동작할 수 있도록 지원합니다. 또한, 실제 환경에서 발생할 수 있는 다양한 물리적 상호작용을 시뮬레이션하여, 시스템의 신뢰성과 성능을 사전에 검증할 수 있습니다. 이러한 연구는 자율주행, 스마트 팩토리, 헬스케어 로봇 등 다양한 분야에 적용될 수 있으며, 미래 지능형 기계 시스템의 핵심 기술로서 그 중요성이 점점 커지고 있습니다. 앞으로도 컴퓨터 비전과 물리 시뮬레이션의 융합을 통해 더욱 정밀하고 지능적인 시스템을 개발하는 데 주력할 예정입니다.

주요 논문

발행물 전체보기

Parallel Signal Processing of a Wireless Pressure-Sensing Platform Combined with Machine-Learning-Based Cognition, Inspired by the Human Somatosensory System

Lee, GH (Lee, Gun-Hee), Park, JK (Park, Jin-Kwan), Byun, J (Byun, Junyoung), Yang, JC (Yang, Jun Chang), Kwon, SY (Kwon, Se Young), Kim, C (Kim, Chobi), Jang, C (Jang, Chorom), 심주용, Yook, JG (Yook, Jong-Gwan), Park, S (Park, Steve)

ADVANCED MATERIALS, 202002

Identity Recognition Based on Bioacoustics of Human Body

심주용, 노형욱, 채승훈, 구운회, 김남근, 안창근

IEEE Transactions on Cybernetics, 201910

A Semantic Map for Sapatial Intelligence Enhancement based on Visual-Inertial SLAM

김경은, 이은재, 심주용

ICROS, 2023

완료된 프로젝트

프로젝트 전체보기

AI Enabled Sensors and Actuators

Spatial Perception and Physics Simulation

LLM(Large Language Model)-based Automation