Spatial AI and Robotics Lab (SPARO Lab)
인하대학교 본교(제1캠퍼스)조영근 교수 전기공학과
Artificial Intelligence
인공지능
연구실 소개
SPARO Lab(Spatial AI and Robotics Lab)은 전기공학과에 소속된 연구실로, 공간 인공지능, 장기 자율성, 견고한 센싱, 건설 인공지능 및 수중 로봇 분야에서 활발한 연구를 진행하고 있습니다. 최근 3년간 SPARO Lab은 다양한 프로젝트를 통해 자율 로봇의 지속적 자율 탐사, 인간 행동 기반 디지털 인간복제, 인도 환경에서의 자율주행 기술, 로봇의 견고한 센싱 및 위치 인식, 스마트 해양 검사 및 정보 공학 등에서 혁신적인 성과를 이루어냈습니다. 특히, 'Planet-Ex' 프로젝트를 통해 행성 탐사 로봇의 자가성장형 이종 군집로봇 융합연구를 수행하였으며, 'Deep Total Recall' 프로젝트에서는 인공지능의 인간과 유사한 기억 능력을 지속적으로 학습하는 연구를 진행하였습니다. 또한, 'Semantic-guided Robust Sensing and Localization of Robots' 프로젝트에서는 로봇의 견고한 센싱 및 위치 인식 기술을 개발하였습니다. 이러한 연구 성과는 다양한 논문과 특허로 이어졌으며, SPARO Lab은 지속적으로 혁신적인 연구를 통해 관련 산업에 기여하고 있습니다.
공간 인공지능
장기 자율성
견고한 센싱
건설 인공지능
수중 로봇
연구 분야
복잡한 도시 환경에서의 로봇 자율주행 기술
로봇의 자율주행 기술은 급변하는 도시 환경에서도 안정적으로 작동해야 합니다. 연구실은 센서 융합과 머신 러닝을 활용하여 로봇이 복잡한 도시 환경에서도 정확한 위치를 인식하고, 장애물을 회피하며, 안전하게 이동할 수 있도록 하는 기술을 개발하고 있습니다. 특히, 라이다와 카메라를 조합하여 정적 및 동적인 환경에서도 높은 정확도로 맵핑 및 위치 인식이 가능하도록 하고 있습니다. 이를 통해 라스트 마일 딜리버리 로봇이나 도심 내 자율주행 차량 등 다양한 응용 분야에서 활용할 수 있는 솔루션을 제공합니다.
해양 환경에서의 로봇 탐사 및 정보 수집
해양 환경은 로봇 탐사에 있어 극한의 조건을 제공합니다. 연구실은 다양한 센서와 AI 기술을 결합하여 복잡한 해양 환경에서도 로봇이 안정적으로 작동할 수 있는 기술을 개발하고 있습니다. 이를 통해 로봇이 해저 지형을 정확히 인식하고, 물의 흐름이나 조류 등의 환경 변화를 감지하며, 고해상도의 이미지를 획득할 수 있도록 합니다. 이러한 기술은 해양 자원 조사, 구조 활동, 환경 모니터링 등 다양한 분야에서 활용될 수 있습니다.
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주요 논문
1
Salience-guided Ground Factor for Robust Localization of Delivery Robots in Complex Urban Environments
Jooyong Park, Jungwoo Lee, Euncheol Choi, Younggun Cho
IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)
2024
2
DiTer: Diverse Terrain and Multi-Modal Dataset for Field Robot Navigation in Outdoor Environments
Seokhwan Jeong*, Hogyun Kim*, Younggun Cho (*: Equal Contribution)
IEEE Sensors Letters
2024
3
Joint-ID: Transformer-based Joint Image Enhancement and Depth Estimation for Underwater Environments
Geonmo Yang, Gilhwan Kang, Juhui Lee, Younggun Cho
IEEE Sensors Journal
2023
4
Robust Imaging Sonar-based Place Recognition and Localization in Underwater Environments
Hogyun Kim, Gilhwan Kang, Seokhwan Jeong, Seungjun Ma, Younggun Cho
IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)
2023
5
Edge-guided multi-domain rgb-to-tir image translation for training vision tasks with challenging labels
Dongguw LEE, Myunghwan Jeon, Younggun Cho, Ayoung Kim
IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)
2023
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Spatial AI and Robotics Lab (SPARO Lab)
인하대학교 본교(제1캠퍼스) 전기공학과
조영근 교수
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