KIMe Lab은 로봇공학과 기계학습의 융합을 통해 차세대 지능형 로봇 시스템 개발에 주력하고 있습니다. 본 연구실은 로봇의 자율성과 적응성을 높이기 위해 강화학습, 딥러닝, 시뮬레이션 기반 학습 등 다양한 인공지능 기법을 로봇 제어 및 인지에 적용하고 있습니다. 특히, Isaac Sim과 같은 GPU 기반 시뮬레이터를 활용하여 실제 환경과 유사한 가상 환경에서 로봇의 행동을 학습시키고, 이를 실제 하드웨어에 적용하는 연구를 활발히 수행하고 있습니다. 이러한 연구는 로봇의 복잡한 작업 수행 능력을 향상시키고, 다양한 환경 변화에 유연하게 대응할 수 있는 로봇 시스템을 구현하는 데 중점을 두고 있습니다. 예를 들어, 매니퓰레이터의 도달 작업, 자율 주행, 물류 자동화 등 실제 산업 현장에서 요구되는 고난이도 작업을 효율적으로 수행할 수 있도록 심층강화학습 기반의 제어 알고리즘을 개발하고 있습니다. 또한, 로봇 시뮬레이션과 실제 로봇 간의 데이터 병목현상 및 속도 저하 문제를 해결하기 위한 하드웨어-소프트웨어 통합 연구도 병행하고 있습니다. 이러한 융합 연구는 로봇공학의 전통적인 한계를 극복하고, 인공지능 기술을 통해 로봇의 지능화와 실용화를 앞당기는 데 기여하고 있습니다. KIMe Lab의 연구 성과는 학술 논문, 특허, 학회 발표 등 다양한 형태로 축적되고 있으며, 국내외 로봇 및 인공지능 분야에서 높은 평가를 받고 있습니다.

KIMe Lab은 생체신호처리와 헬스케어 분야에서 인공지능 기술을 접목한 혁신적인 연구를 수행하고 있습니다. 본 연구실은 웨어러블 디바이스를 활용한 심탄도(BCG), 근전도(EMG), 광용적맥파(PPG) 등 다양한 생체신호를 실시간으로 수집하고, 이를 기반으로 건강 상태를 모니터링하거나 질병을 조기 진단하는 인공지능 모델을 개발하고 있습니다. 특히, 파킨슨병 환자의 보행 분석, 혈압의 비침습적 연속 측정, 암세포 이미지 분류 등 실제 임상 및 건강관리 현장에서 활용 가능한 기술 개발에 집중하고 있습니다. 이러한 연구는 시계열 데이터 이미지화, 컨볼루션 신경망(CNN), 신호 품질 평가 등 첨단 데이터 처리 및 분석 기법을 적극적으로 도입하여, 기존의 의료기기나 진단 방법보다 더 정확하고 편리한 솔루션을 제시하고 있습니다. 또한, 다중 센서 융합, 데이터 마이닝, 신호-이미지 변환 등 다양한 방법론을 통해 생체신호의 노이즈와 변동성을 극복하고, 신뢰성 높은 건강지표를 산출하는 데 주력하고 있습니다. KIMe Lab의 헬스케어 인공지능 연구는 국내외 학술지 논문, 특허, 산학협력 프로젝트 등으로 이어지고 있으며, 미래의 스마트 헬스케어 및 개인 맞춤형 의료 서비스 실현에 중요한 역할을 하고 있습니다. 이러한 연구는 고령화 사회, 만성질환 관리, 웨어러블 헬스케어 기기 개발 등 다양한 사회적 요구에 부응하는 혁신적 기술로 주목받고 있습니다.