CoCEL
IT융합공학과 한수희
CoCEL(Computing and Control Engineering Laboratory)은 전자전기공학을 기반으로 인공지능, 제어공학, 로봇공학, 에너지 시스템 등 다양한 융합 연구를 선도하는 연구실입니다. 본 연구실은 강화학습, 딥러닝, 센서 융합, SLAM, 자율비행 드론, 배터리 인포매틱스 등 첨단 기술을 활용하여 미래 산업과 사회에 기여할 수 있는 혁신적인 솔루션을 개발하고 있습니다.
특히, 강화학습 기반의 자율비행 드론 및 UAV/UGV 제어 기술은 연구실의 대표적인 연구 분야로, 시뮬레이션-현실 전이(sim2real), 다중 드론 군집 비행, 실내외 복합 환경에서의 정밀 제어 등 다양한 응용 분야에서 탁월한 성과를 내고 있습니다. 이러한 연구는 재난 현장 조사로봇, 산업용 드론, 자율주행 로봇 등 실제 산업 현장에 적용되고 있으며, 관련 특허 및 프로젝트를 통해 실질적인 사회적 가치를 창출하고 있습니다.
또한, 배터리 인포매틱스 및 지능형 에너지 시스템 분야에서도 리튬이온 배터리의 성능 예측, 진단, 수명 예측, 최적 운용 등 다양한 연구를 수행하고 있습니다. 머신러닝과 수치해석 기반의 모델링, 데이터 기반 진단 및 예측, 최적 제어 알고리즘 개발을 통해 전기차, 에너지 저장장치, 스마트 그리드 등 차세대 에너지 시스템의 안전성과 효율성 향상에 기여하고 있습니다.
SLAM 및 3D 공간정보 융합 기술 역시 연구실의 주요 연구 분야입니다. 다양한 센서 데이터를 융합하여 실내외 환경에서의 정밀한 위치 추정과 3D 맵핑을 실현하고, 이를 바탕으로 자율주행, 실내 내비게이션, 문화재 디지털화, 스마트 시티 등 다양한 응용 분야에 적용하고 있습니다. 하드웨어 개발, 실시간 데이터 처리, 딥러닝 기반 특징 추출 등 최신 기술을 접목하여 공간정보 융합 분야에서 높은 경쟁력을 확보하고 있습니다.
이외에도, 연구실은 산업용 AI, 로봇 제어, 센서 융합, 최적화 알고리즘 등 다양한 첨단 융합 연구를 활발히 수행하고 있습니다. 국내외 학술대회 및 저널에 다수의 논문을 발표하고, 정부 및 산업체와의 협력 프로젝트, 특허 출원 등 다양한 연구 성과를 창출하고 있습니다. CoCEL은 미래 지능형 시스템과 스마트 사회 구현을 위한 핵심 연구 거점으로 자리매김하고 있습니다.
CACSD Tools
Receding Horizon Control
Bio-inspired Computing
강화학습 기반 자율비행 드론 및 UAV/UGV 제어
본 연구실은 강화학습(Deep Reinforcement Learning, DRL) 기반의 자율비행 드론 및 무인 이동체(UAV/UGV) 제어 기술 개발에 중점을 두고 있습니다. 최근 드론 및 로봇 시스템의 복잡한 환경에서의 자율비행, 장애물 회피, 경로 계획 등 다양한 문제를 해결하기 위해 강화학습 알고리즘을 적극적으로 도입하고 있습니다. 시뮬레이션 환경에서 학습된 정책을 실제 하드웨어에 성공적으로 이식하기 위한 sim2real(시뮬레이션-현실 전이) 기술도 연구의 핵심 주제 중 하나입니다.
특히, 다중 드론의 군집 비행, 실내외 복합 환경에서의 정밀 위치 추정 및 제어, 그리고 산업 현장에 적용 가능한 실시간 제어 알고리즘 개발에 주력하고 있습니다. 이를 위해 다양한 센서(LiDAR, 카메라, IMU 등) 융합 기술과 최신 강화학습 기법을 결합하여, 실제 환경에서의 신뢰성 높은 자율비행을 구현하고 있습니다. 또한, 드론의 비행 안정성, 에너지 효율성, 임무 수행 능력 향상을 위한 제어 이론과 실험적 검증도 병행하고 있습니다.
이러한 연구는 재난 현장 조사로봇, 산업용 드론, 자율주행 로봇 등 다양한 응용 분야에 적용되고 있습니다. 실제 프로젝트 및 특허를 통해 군집 비행, 실내외 자율주행, 다중센서 기반 SLAM, 실시간 3D 맵핑 등에서 우수한 성과를 거두고 있으며, 국내외 학술대회 및 저널에 다수의 논문을 발표하고 있습니다.
배터리 인포매틱스 및 지능형 에너지 시스템
연구실은 리튬이온 배터리의 성능 예측, 진단, 수명 예측 등 배터리 인포매틱스 분야에서도 선도적인 연구를 수행하고 있습니다. 배터리 내부 상태를 실시간으로 모니터링하고, 다양한 환경 및 사용 조건에서의 성능 저하와 노화 현상을 정밀하게 진단하기 위해 머신러닝, 강화학습, 수치해석 기반의 모델링 기법을 개발하고 있습니다. 이러한 연구는 전기차, 에너지 저장장치(ESS), 스마트 그리드 등 차세대 에너지 시스템의 안전성과 효율성 향상에 크게 기여하고 있습니다.
특히, 배터리의 전기화학적 거동을 미시적, 연속체 수준에서 분석할 수 있는 수학적 모델을 개발하고, 실제 배터리 데이터를 활용한 데이터 기반 진단 및 예측 알고리즘을 연구합니다. 배터리의 열화, 용량 저하, 안전성 문제를 조기에 감지하고, 최적의 충방전 스케줄을 설계하는 등 실질적인 산업적 요구에 부합하는 솔루션을 제공합니다. 또한, 배터리 시스템의 상태 추정, 파라미터 식별, 최적 제어 등 다양한 측면에서의 연구를 통해 배터리의 수명 연장과 안전한 운용을 지원합니다.
이와 같은 연구는 국내외 배터리 기업 및 에너지 관련 기관과의 협력을 통해 실증 연구로 이어지고 있으며, 관련 특허 및 논문 발표, 정부 과제 수행 등 다양한 성과를 창출하고 있습니다. 배터리 인포매틱스와 지능형 에너지 시스템 분야에서의 연구는 미래 친환경 모빌리티 및 스마트 에너지 사회 구현에 핵심적인 역할을 하고 있습니다.
SLAM 및 3D 공간정보 융합 기술
SLAM(Simultaneous Localization and Mapping) 기술은 로봇이나 드론이 미지의 환경에서 스스로 위치를 추정하고 지도를 작성하는 핵심 기술로, 본 연구실은 센서 융합 기반의 고정밀 SLAM 알고리즘 개발에 집중하고 있습니다. LiDAR, 카메라, IMU 등 다양한 센서 데이터를 통합하여 실내외 환경에서의 정밀한 위치 추정과 3D 맵핑을 실현하고 있으며, 이를 바탕으로 자율주행, 실내 내비게이션, 재난 현장 로봇 등 다양한 응용 분야에 적용하고 있습니다.
특히, 센서 모듈 하드웨어 개발과 데이터 로깅, 실시간 처리 기술을 결합하여 실제 환경에서의 신뢰성 높은 SLAM 시스템을 구축하고 있습니다. 3D 재구성(3D Reconstruction) 기술을 통해 복잡한 구조물이나 공간의 디지털 트윈을 자동으로 생성하며, 문화재 디지털화, 스마트 시티, 산업 현장 모니터링 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 또한, 최신 딥러닝 기반의 특징 추출 및 매칭 기법을 SLAM에 접목하여, 더욱 견고하고 효율적인 공간정보 융합 기술을 개발하고 있습니다.
이러한 연구는 정부 및 산업체와의 협력 프로젝트, 특허 출원, 국내외 학술지 논문 발표 등으로 이어지고 있습니다. SLAM 및 3D 공간정보 융합 기술은 자율주행, 로봇공학, 스마트 인프라 구축 등 미래 산업의 핵심 기반 기술로 자리매김하고 있으며, 연구실은 이 분야에서 국내외적으로 높은 경쟁력을 보유하고 있습니다.
1
Toward Stable Position Control for High-Rate Spinning Small-Sized Quadrotors via a Practical Loop Shaping Scheme
Changhyeon Lee, Seongwon Yoon, Byeongho Song, Donghyung Kim, Soohee Han
IEEE/ASME Transactions on Mechatronics (TMECH), 2025.06
2
A highly maneuverable flying squirrel drone with agility-improving foldable wings
Dohyeon Lee, Jun-Gill Kang, Soohee Han
IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L), 2025.05
3
A physics-driven generative model to accelerate artificial intelligence development for lithium-ion battery diagnostics
Joonhee Kim, Hyosik Moon, Kwanwoong Yoon, Huiyong Chun, Myeongjae Lee, Jeongsik Ko, Soohee Han
Applied Energy, 2025.05
1
조사로봇 재난현장 운용성 평가 및 성능 고도화
3
트랙기반 화재 진압용 모바일 로봇 개발 및 소방환경 실증 기술 개발