다양한 물체를 다룰 수 있는 촉각 로봇 손의 조작 방법과 절차를 학습하는 기술을 개발하고 있습니다. 이는 로봇이 미지의 환경에서도 효율적으로 작업을 수행할 수 있도록 하는 데 중점을 둡니다. 촉각 센서를 활용하여 물체의 특성과 상태를 인식하고, 이를 바탕으로 최적의 조작 방식을 결정합니다. 또한, 촉각 피드백을 이용한 정밀한 조작 능력을 확보하여 로봇의 작업 성능을 극대화하는 것을 목표로 하고 있습니다.

지능형 자율 디지털 동반자를 개발하기 위해 적응형 기계 학습 기술을 연구하고 있습니다. 이 기술은 사용자와의 상호작용을 통해 다양한 상황에 적응할 수 있는 능력을 가지며, 지속적인 학습을 통해 성능을 향상시킵니다. 이를 위해 신경망 기반의 학습 모델을 사용하며, 사용자 경험을 분석하여 개인 맞춤형 서비스를 제공하는 것을 목표로 합니다. 또한, 장기적인 메모리 모듈을 활용하여 과거의 경험을 바탕으로 미래의 상황에 대비할 수 있도록 합니다.