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이영문 연구실
한양대학교 로봇공학과 이영문 교수
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이영문 연구실

한양대학교 로봇공학과 이영문 교수

이영문 연구실은 로봇공학과 소속으로 지능로봇 및 실시간 인공지능을 서비스 로봇 운영에 적용하는 연구를 수행합니다. 관람행동 학습을 통해 관람객 맞춤형 안내 전략을 만들고 서비스 로봇의 동작과 안내 흐름을 최적화하는 기술을 개발합니다. 또한 전기차 배터리 시스템에 인공지능을 활용하여 배터리 관리 시스템에서 전력관리와 임베디드 제어를 통합하는 연구를 수행합니다. 분수차 동역학을 포함한 복잡계 모델에서는 프레이-포식자 시스템의 안정성과 분기 특성을 해석하고 이산화 대응을 통해 진동 양상을 검증하는 수학적 연구도 병행합니다.

지능형 서비스로봇실시간 인공지능배터리 관리 시스템전력관리임베디드 제어
대표 연구 분야
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관람객 행동 데이터 기반 개인화 서비스 로봇과 실시간 안내 최적화 thumbnail
관람객 행동 데이터 기반 개인화 서비스 로봇과 실시간 안내 최적화
Personalized Service Robotics and Real-Time Guidance Optimization via Visitor Behavior Learning
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전기차 배터리 시스템의 효율성과 안정성 관리를 위한 인공지능 기반 전력관리 및 임베디드 제어 thumbnail
전기차 배터리 시스템의 효율성과 안정성 관리를 위한 인공지능 기반 전력관리 및 임베디드 제어
AI-Based Power Management and Embedded Control for EV Battery Efficiency and Stability
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분수차 프레이-포식자 동역학의 분기 및 안정성 해석과 이산화 기반 복잡진동 모델링 thumbnail
분수차 프레이-포식자 동역학의 분기 및 안정성 해석과 이산화 기반 복잡진동 모델링
Bifurcation and Stability Analysis of Fractional-Order Predator–Prey Dynamics with Discretization
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연구 성과 추이
표시된 성과는 수집된 데이터 기준으로 산출되며, 일부 차이가 있을 수 있습니다.
주요 논문
2
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1
Article
|
인용수 2
·
2026
Stability and bifurcation analysis of a fractional-order prey–predator model with ratio-dependent functional response
Ibrahim Alraddadi, Ramesh Perumal, Rizwan Ahmed, Jawad Khan, Youngmoon Lee
IF 1.8 (2026)
AIMS Mathematics
이 논문은 포식자–피식자 상호작용에서 기억 및 유전 효과를 갖는 비율 의존 기능 반응(ratio-dependent functional response)을 포함한 분수(소수) 피식자–포식자 시스템의 역학을 탐구한다. 이 모델은 Caputo 분수미분(Caputo fractional derivative)에 의해 정식화되며, 해의 존재성, 유일성, 양성(positivity), 그리고 유계성(boundedness)이 생물학적 현실을 만족함을 입증한다. 선형화(linearization)와 Lyapunov 함수 기법을 통해 포식자 소멸 평형과 공존 평형의 국소 및 전역 안정성에 대한 조건을 증명한다. 분수 차수(fractional order)는 분기 매개변수로 사용되며, 기억이 진동(oscillations)에 미치는 영향이 어떻게 나타나는지를 보여 주는 증명을 통해 Hopf 분기(Hopf bifurcations)의 출현을 해석적으로 설명한다. 이산 시간 동역학을 고찰하기 위해 구간별 상수 인자(piecewise constant argument)를 사용하여 분수 모델의 이산 대응(discrete counterpart)을 도출한다. 이산 모델은 주기 배가(period-doubling)와 Neimark–Sacker 분기(Neimark–Sacker bifurcations)를 포함하여, 주기적·준주기적·혼돈적 진동에 이르는 다양한 범위의 풍부한 복합 진동 현상을 나타낸다. 분기도(bifurcation diagrams), 위상도(phase portraits), Lyapunov 지수(Lyapunov exponents)를 포함한 수치 계산은 해석적 결과를 검증하고 혼돈으로의 전이 경로를 설명한다. 정수 차수와 분수 차수의 경우를 비교하는 분석은 기억 효과가 동역학적 풍부함과 매개변수 민감도를 증대시킨다는 점을 시사한다. 본 연구는 연속 분수 동역학과 그 이산적 구현을 연결하는 통합적 틀을 제공하며, 생태학적 모델에서 기억과 이산화가 안정성과 분기에 어떻게 상호작용하여 변화를 유발하는지에 대한 추가 통찰을 제공한다.
https://doi.org/10.3934/math.2026060
Bifurcation
Stability (learning theory)
Discretization
Linearization
Biological applications of bifurcation theory
Control theory (sociology)
Hopf bifurcation
Bifurcation diagram
Piecewise
2
Article
|
인용수 0
·
2026
Impact of double Allee effect on the dynamics and stability of a predator-prey model
Asifa Tassaddiq, Rizwan Ahmed, Jawad Khan, Youngmoon Lee
IF 1.8 (2026)
AIMS Mathematics
본 논문에서는 먹이 개체군에 이중 Allee 효과를 포함하는 이산 시간 포식자-피식자 모형의 복잡한 동역학을 조사하였다. 우리는 멸종, 피식자 단독, 공존 평형을 포함하여 생물학적으로 의미 있는 고정점의 존재성과 안정성을 규명하였다. 해석적 및 수치적 분기 분석을 통해, 주요 매개변수의 변화에 따라 모형이 Neimark-Sacker 분기를 겪으며, 그 결과 현실적인 개체군 순환을 특징으로 하는 준주기 진동이 나타남을 입증하였다. 결과는 Allee 효과가 클수록 모형을 불안정하게 만들어 멸종 위험을 증가시키고 진동성 동역학을 촉진하는 경향이 있는 반면, 포식자 사망률이 높고 포식 반응의 포화(saturation)가 존재할수록 안정성이 강화됨을 보여주었다. Allee 효과가 없는 모형들과의 비교 분석은 Allee 효과가 평형으로의 수렴을 지연시키고 낮은 개체군 밀도에서 불안정을 유발하는 데 핵심적인 역할을 함을 강조한다. 이러한 발견은 특히 개체군 감소에 취약한 종을 위한 생태 보전 분야에 중요한 통찰을 제공하며, 밀도 의존적 성장 제약을 갖는 포식자-피식자 모형에 대한 이론적 이해에 기여한다.
https://doi.org/10.3934/math.2026048
Allee effect
Population
Extinction (optical mineralogy)
Stability (learning theory)
Bifurcation
Predation
Population model
Dynamics (music)
Instability
최신 정부 과제
2
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1
주관|
2023년 4월-2023년 12월
|500,000,000원
관람행동의 인공지능 학습을 통한 관람객 맞춤형 안내로봇 개발
o 관람객 과학관 전시관람 행동분석 및 조사연구를 통한 관람유형 정의 o 데이터 취득을 위한 시스템 구축 및 테스트 o 관람객 유형화를 위한 데이터 학습 알고리즘 개발 o 관람객 맞춤형 안내 서비스 로봇 프로토타이핑 및 테스트
고객경험
데이터확보
인공지능
서비스 로봇
서비스 최적화
2
2022년 3월-2025년 2월
|87,864,000원
인공지능 기반 전기차 배터리 시스템 효율성 및 안정성 관리기술 개발
연구목표: 외부에 적응하여 배터리의 효율 vs. 노화를 관리하는 전기차 배터리 관리 시스템 개발? 정량적 목표 : 기존 배터리 관리 시스템 대비 성능(효율) 10%, 수명(안정성) 30% 이상 향상1차년도. 인공지능 기반 배터리 셀 수준의 성능, 노화 모델 및 노화 진단 및 예후 알고리즘 개발? 온도에 따른 배터리 효율 vs. 노화 상관관계 규명높은 온도는...
배터리 관리 시스템
전력관리
임베디드 시스템