전정환 연구실
전기전자공학과 전정환
전정환 연구실은 전기전자공학과를 기반으로 자율주행, 모빌리티, 인공지능, 제어 분야의 융합 연구를 선도하고 있습니다. 본 연구실은 자율주행 차량 및 로봇의 안전성과 효율성을 극대화하기 위한 통합 계획 및 제어 기술 개발에 중점을 두고 있습니다. 이를 위해 경로 계획, 행동 결정, 실시간 제어 등 다양한 요소를 통합적으로 고려하는 혁신적인 알고리즘을 연구하고 있습니다.
특히, 강화학습과 딥러닝 등 최신 인공지능 기술을 접목하여, 복잡하고 동적인 환경에서의 자율주행 및 다중 모빌리티 운용 문제를 해결하고 있습니다. 다중 에이전트 시스템, 예측 기반 제어, 적응형 경로 계획 등 다양한 첨단 기술을 실제 차량, 로봇, 시뮬레이션 환경에서 실증함으로써, 연구 결과의 실용성과 신뢰성을 높이고 있습니다.
연구실은 정부 및 산업체와의 협력 프로젝트를 통해 온디맨드 모빌리티, 실시간 교통 경로 생성, 미래형 모빌리티 플랫폼 등 다양한 응용 분야에서 연구 성과를 창출하고 있습니다. 또한, 실제 환경과 가상 환경을 연계한 시뮬레이션 플랫폼, 외부 환경 정보를 활용한 정책 결정 시스템, 4족 보행 로봇 기반 공유 플랫폼 등 혁신적인 기술 개발에도 앞장서고 있습니다.
다수의 국내외 특허 출원과 우수 논문 발표, 각종 학술대회 수상 등 연구실의 성과는 학계와 산업계에서 높은 평가를 받고 있습니다. 학생들은 다양한 산학협력 및 창업 경진대회에서 우수한 성적을 거두고 있으며, 연구실은 미래 모빌리티 사회의 핵심 인재 양성에도 힘쓰고 있습니다.
전정환 연구실은 앞으로도 자율주행, 인공지능, 모빌리티 분야의 융합 연구를 지속적으로 확장해 나가며, 혁신적인 기술 개발과 실질적인 사회적 기여를 목표로 연구를 이어갈 것입니다.
Urban Mobility
Agile Robotics
Autonomous Vehicles
자율주행 차량을 위한 통합 계획 및 제어 기술
자율주행 차량의 안전성과 효율성을 극대화하기 위해서는 경로 계획과 제어 기술의 통합이 필수적입니다. 본 연구실에서는 기존의 분리된 계획 및 제어 방식에서 벗어나, 두 기능을 동시에 고려하는 통합 프레임워크를 개발하고 있습니다. 이를 통해 자율주행 차량이 복잡하고 동적인 환경에서도 실시간으로 최적의 경로를 생성하고, 장애물을 회피하며, 안전하게 주행할 수 있도록 지원합니다.
특히, 본 연구실은 예측 기반의 모델 예측 제어(MPC)와 강화학습 기반의 의사결정 알고리즘을 결합하여, 다양한 환경 변화와 불확실성에 강인한 제어 시스템을 구현하고 있습니다. 이러한 접근법은 실제 도심 환경, 고속도로, 그리고 다양한 기상 조건에서의 자율주행 성능을 크게 향상시키는 데 기여하고 있습니다. 또한, 제한된 센서 정보와 외부 환경 변화에 대응하기 위한 적응형 경로 계획 알고리즘도 활발히 연구되고 있습니다.
이러한 연구는 시뮬레이션뿐만 아니라 실제 차량 및 로봇 플랫폼을 활용한 실험을 통해 검증되고 있습니다. 이를 통해 연구실은 자율주행 기술의 상용화와 실질적인 도로 적용 가능성을 높이고 있으며, 관련 특허와 논문을 다수 발표하여 국내외 학계 및 산업계에서 주목받고 있습니다.
강화학습 및 인공지능 기반 모빌리티 운용 기술
본 연구실은 다중 모빌리티 운용과 온디맨드 모빌리티(MOD) 시스템을 위한 인공지능 및 강화학습 기반의 운용 기술 개발에 주력하고 있습니다. 다양한 이동 수단이 혼재하는 환경에서 각 모빌리티의 경로, 속도, 행동을 최적화하기 위해, 다중 에이전트 강화학습(MARL)과 딥러닝 기반의 의사결정 시스템을 적용하고 있습니다. 이를 통해 여러 대의 차량이나 로봇이 협력적으로 임무를 수행하고, 실시간 교통 상황에 유연하게 대응할 수 있도록 합니다.
특히, 본 연구실은 실제 환경과 가상 환경 간의 간극을 줄이기 위한 시뮬레이션 플랫폼 개발, 외부 환경 정보를 활용한 정책 결정 시스템, 그리고 4족 보행 로봇을 활용한 공유 플랫폼 등 다양한 응용 분야에서 인공지능 기술을 접목하고 있습니다. 이러한 연구는 교통 흐름 예측, 실시간 경로 생성, 위험 상황 인지 및 대응 등 다양한 스마트 모빌리티 서비스의 핵심 기술로 활용되고 있습니다.
이와 같은 연구 성과는 정부 및 산업체와의 협력 프로젝트, 국내외 특허 출원, 그리고 각종 학술대회 발표를 통해 실질적인 사회적·산업적 파급력을 창출하고 있습니다. 연구실은 미래 모빌리티 사회의 핵심 인프라 구축에 기여하고자, 지속적으로 인공지능 기반의 혁신적인 모빌리티 운용 기술을 개발하고 있습니다.
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Efficient Motion Planning With Minimax Objectives: Synergizing Interval Prediction and Tree-Based Planning
Vo, Cong Phat, Jung, P., Kim, T., Jeon, J
IEEE ACCESS, 2024
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Finite-Time Robust Path-Following Control of Perturbed Autonomous Ground Vehicles Using a Novel Self-Tuning Nonsingular Fast Terminal Sliding Manifold
Vo, CP, Hoang, QH, Kim, TH, Jeon, J
MATHEMATICS, 2024
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Technological Leadership in Industry 4.0: A Comparison Between Manufacturing and ICT Sectors Among Korean Firms
Jun, B, Kim, SH, Choi, H, Jeon, J, Yu, D
IEEE ACCESS, 2023
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공유형 온디맨드 모빌리티를 위한 지능형 Route Planning 클라우드 플랫폼의 SaaS 사업화
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탄소배출과 이동수요의 예측 및 동시 최적화에 기반한 실시간 교통경로 생성 기술
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다중 모빌리티 운용을 위한 AI 기반 응용기술 개발