RnDCircle Logo
arrow left icon

로봇나노제어실

서울과학기술대학교 기계시스템디자인공학과-기계설계자동화

김동환 교수

Digital Twin

Rehabilitation Devices

Autonomous Drones

로봇나노제어실

기계시스템디자인공학과-기계설계자동화 김동환

로봇나노제어실은 서울과학기술대학교 기계시스템디자인공학부에 소속된 연구실로, 나노장비 개발, 로봇 및 메카트로닉스 시스템 설계와 제어, 인공지능 기반 제어기술 등 다양한 첨단 융합기술을 연구하고 있습니다. 본 연구실은 주사전자현미경(SEM), 전자빔 리소그래피, 나노가공장치 등 나노스케일의 정밀장비를 직접 설계·제작하며, 해석 및 최적화 기법을 적용하여 고성능, 고정밀의 나노장비를 개발하는 데 주력하고 있습니다. 또한, 산업용 로봇, 자율주행 로봇, 덕트 청소로봇, 태양광 패널 청소로봇, 드론, 점핑로봇, 생체모방 로봇 등 다양한 형태의 로봇 시스템을 개발하고, 각 로봇의 특성에 맞는 메커니즘 설계와 제어 알고리즘을 연구합니다. 센서 및 액추에이터의 통합 설계, 마이크로프로세서 및 컨트롤러 응용, 실시간 제어 및 모니터링 시스템 개발 등 메카트로닉스의 핵심 기술을 폭넓게 다루고 있습니다. 최근에는 딥러닝, 강화학습, 머신러닝, 컴퓨터 비전 등 인공지능 기술을 로봇 및 나노장비 제어에 접목하여, 자율주행, 환경 인식, 고장 진단, 최적화 등 다양한 문제를 혁신적으로 해결하고 있습니다. DBSCAN, Yolov5, 신경망, 유전 알고리즘 등 첨단 AI 기법을 활용한 연구성과를 다수 보유하고 있으며, 실제 산업 현장과 사회적 요구에 부합하는 실용적이고 혁신적인 솔루션을 제공하고 있습니다. 이러한 연구는 반도체, 디스플레이, 바이오, 재료공학, 스마트 팩토리, 재난 구조, 환경 모니터링, 의료 및 재활, 에너지 관리 등 다양한 산업 및 사회 분야에 적용되고 있습니다. 로봇나노제어실은 차세대 나노장비와 지능형 로봇 시스템의 개발을 선도하며, 관련 산업의 경쟁력 강화와 기술 자립에 핵심적인 역할을 하고 있습니다. 앞으로도 로봇나노제어실은 융합신기술 기반의 혁신적 연구를 지속적으로 추진하여, 4차 산업혁명 시대를 이끄는 창의적이고 실용적인 연구성과를 창출하고, 미래 사회에 새로운 가치를 제공할 것입니다.

Digital Twin
Rehabilitation Devices
Autonomous Drones
나노장비 및 나노기계 설계와 제작
로봇나노제어실은 나노장비 및 나노기계의 설계와 제작 분야에서 국내외적으로 선도적인 연구를 수행하고 있습니다. 본 연구실은 주사전자현미경(SEM), 전자빔 리소그래피, 나노가공장치 등 다양한 나노장비의 핵심 부품과 시스템을 직접 설계하고, 해석 및 최적화 기법을 적용하여 고성능, 고정밀의 나노장비를 개발합니다. 이를 위해 유한요소해석, 광선추적, 전자광학계 설계 등 첨단 해석 및 시뮬레이션 기법을 적극적으로 활용하고 있습니다. 특히, 나노스케일에서의 정밀 측정과 가공을 위한 장비의 성능 향상에 집중하고 있으며, SEM 해상도 증대, 노이즈 저감, 자동 시료교환장치, 디더신호를 이용한 이미지 개선 등 다양한 특허와 논문을 통해 그 우수성을 입증하고 있습니다. 또한, 나노기계의 설계 및 제작 과정에서 발생하는 다양한 문제를 해결하기 위해 인공지능, 신경망, 유전 알고리즘 등 최신 데이터 기반 모델링 기법도 적용하고 있습니다. 이러한 연구는 반도체, 디스플레이, 바이오, 재료공학 등 다양한 산업 분야에서 요구되는 초정밀 나노장비의 국산화와 기술 자립에 크게 기여하고 있습니다. 앞으로도 로봇나노제어실은 차세대 나노장비의 혁신적 개발과 실용화에 앞장서며, 관련 산업의 경쟁력 강화에 핵심적인 역할을 할 것입니다.
로봇 및 메카트로닉스 시스템 설계와 제어
로봇나노제어실은 다양한 로봇 시스템과 메카트로닉스 시스템의 설계, 제어, 응용에 관한 폭넓은 연구를 수행하고 있습니다. 산업용 로봇, 자율주행 로봇, 덕트 청소로봇, 태양광 패널 청소로봇, 드론, 점핑로봇, 생체모방 로봇 등 다양한 형태의 로봇을 개발하며, 각 로봇의 특성에 맞는 메커니즘 설계와 제어 알고리즘을 연구합니다. 특히, 센서 및 액추에이터의 통합 설계, 마이크로프로세서 및 컨트롤러의 응용, 실시간 제어 및 모니터링 시스템 개발에 강점을 가지고 있습니다. 로봇 시스템의 견실제어, 적응제어, 비선형제어, 강화학습 기반 제어 등 다양한 제어기법을 적용하여 복잡한 환경에서도 안정적이고 정밀한 동작이 가능하도록 연구하고 있습니다. 최근에는 딥러닝, 머신러닝, 컴퓨터 비전 등 인공지능 기술을 접목하여 로봇의 자율성, 인식능력, 환경 적응성을 높이고 있습니다. 또한, ROS 기반의 실내 자율주행, 드론의 강화학습 비행, 영상처리 기반 위치 인식 등 첨단 융합기술을 적극적으로 도입하고 있습니다. 이러한 연구는 스마트 팩토리, 재난 구조, 환경 모니터링, 의료 및 재활, 에너지 관리 등 다양한 분야에 적용되고 있으며, 실제 산업 현장과 사회적 요구에 부합하는 실용적이고 혁신적인 로봇 솔루션을 제공하고 있습니다. 앞으로도 로봇나노제어실은 차세대 지능형 로봇 및 메카트로닉스 시스템의 개발을 선도할 것입니다.
인공지능 및 신경망 기반 제어와 응용
로봇나노제어실은 인공지능(AI) 및 신경망(Neural Network) 기반의 제어기술 개발과 다양한 응용에 주력하고 있습니다. 본 연구실은 로봇의 역기구학 해법, 위치 추정, 물체 인식, 장애물 회피 등 복잡한 문제를 해결하기 위해 딥러닝, 강화학습, 유전 알고리즘 등 첨단 AI 기법을 적극적으로 도입하고 있습니다. 이를 통해 기존의 전통적인 제어기법으로는 한계가 있었던 비선형 시스템, 불확실성이 큰 환경, 대규모 데이터 기반의 문제에 대해 혁신적인 해법을 제시하고 있습니다. 특히, 로봇의 자율주행, 드론의 비행 제어, 산업용 장비의 고장 진단, 나노장비의 성능 최적화 등 다양한 분야에서 AI 기반의 예측, 진단, 제어 시스템을 개발하고 있습니다. 예를 들어, DBSCAN과 Yolov5를 활용한 3D 객체 인식, 강화학습 기반 드론 비행, 신경망을 이용한 플라즈마 공정 데이터 모델링, 유전 알고리즘을 통한 최적화 등 다양한 연구성과를 보유하고 있습니다. 이러한 연구는 4차 산업혁명 시대에 요구되는 지능형 시스템의 구현과 스마트 제조, 자동화, 미래형 로봇 개발에 필수적인 기반 기술로 자리매김하고 있습니다. 앞으로도 로봇나노제어실은 AI와 로봇공학의 융합을 통해 혁신적인 연구성과를 창출하고, 산업 및 사회 전반에 걸쳐 새로운 가치를 제공할 것입니다.
1
Robust Control Design for Flexible Joint Manipulators
Dong Hwan Kim
Georgia Institute of Technology, Ph.D. Thesis, 1995.06
2
Design of Nonlinear Robust Observer for Robots with Joint Elasticity
D.H. Kim, K.I. Lee
Journal of Control, Automation and Systems Engineering, 1996.12
3
Robust Estimator Design for Forward Kinematics Solution in a 6 DOF Motion Bed
Ji-Yoon Kang, Dong Hwan Kim, Kyo-Il Lee
Journal of Robotic Systems, 1998
1
Near-Field Imaging을 위한 실시간 간극(Gap) 제어 메커니즘 및 알고리즘 개발
LG 전자생산기술원
2000년 11월 ~ 2001년 04월
2
자동차 주행 게임기용 저가형 Simulator 개발
IS game world
2000년 04월 ~ 2000년 10월
3
고신뢰성 고정밀 가공 상태 측정용 센서 시스템 개발 (1차년도)
산업자원부
2000년 10월 ~ 2001년 09월