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.

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.

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.