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GIST AILAB

광주과학기술원 융합기술학제학부

이규빈 교수

Domain Adaptation

Artificial Intelligence

AI in Healthcare

GIST AILAB

융합기술학제학부 이규빈

GIST AILAB은 로봇공학과 인공지능의 융합을 통해 미래형 자율 시스템의 핵심 기술을 연구하는 선도적 연구실입니다. 본 연구실은 산업용 및 서비스 로봇, 자율주행 드론, 자율운항선박 등 다양한 로봇 플랫폼에서 인공지능 기반의 인지, 판단, 제어 기술을 개발하고 있습니다. 특히, 비정형 환경에서의 물체 인식, 경로 예측, 작업 계획 생성 등 복잡한 문제를 해결하기 위해 심층학습, 강화학습, 시뮬레이션 기반 학습 등 첨단 AI 기법을 적극적으로 도입하고 있습니다. 연구실은 딥러닝을 활용한 비전 인식 및 센서 데이터 처리 기술 개발에도 중점을 두고 있습니다. 고해상도 및 저해상도 이미지 분류, 포인트 클라우드 분할, 분포 외 탐지, 음성 및 신호 인식 등 다양한 데이터 유형에 대해 최적화된 신경망 모델을 연구하며, 의료 영상, 게임 사운드, 초광대역 레이더 신호, EEG/뇌파 신호 등 특수한 도메인에서의 데이터 분석 및 자동화된 진단 시스템 개발에 많은 성과를 내고 있습니다. 또한, 실제 환경과 가상 환경 간의 차이를 극복하기 위한 sim-to-real 기술, 다양한 형태의 물체를 다루는 로봇 조작, 사람-로봇 협업을 위한 데이터셋 구축 및 분석 등 폭넓은 연구가 이루어지고 있습니다. 조립설명서 기반의 작업계획 생성, 비정형 다종 물체 조작, 자율 계산대 및 스마트 리테일 시스템, 고령자 돌봄을 위한 디지털 트윈 로봇 플랫폼 등 실생활에 밀접한 응용 연구도 활발히 진행되고 있습니다. 연구실은 데이터 노이즈, 라벨 오류, 도메인 적응, 실시간 적응 등 실제 환경에서 발생하는 다양한 문제를 해결하기 위한 알고리즘을 개발하고 있습니다. 라벨 노이즈가 포함된 데이터의 신뢰도 향상, 지식 증류 및 커리큘럼 학습을 통한 모델 성능 개선, 블록 선택 및 적응형 네트워크 구조 설계 등 최신 AI 트렌드를 반영한 연구가 활발히 이루어지고 있습니다. 또한, 분포 외 탐지와 같이 안전하고 신뢰성 높은 인공지능 시스템 구현을 위한 연구도 병행하고 있습니다. 이러한 연구들은 로봇의 지능화와 자율성을 극대화하여 산업 현장, 일상생활, 의료 및 돌봄 등 다양한 분야에 혁신적인 변화를 가져오고 있습니다. 앞으로도 GIST AILAB은 로봇공학과 인공지능의 융합을 통해 미래 사회의 다양한 요구에 부응하는 혁신적인 기술을 개발해 나갈 것입니다.

Domain Adaptation
Artificial Intelligence
AI in Healthcare
로봇공학 기반의 인공지능 및 자율 시스템
GIST AILAB은 로봇공학을 중심으로 인공지능 기술을 융합하여 다양한 자율 시스템을 개발하고 있습니다. 본 연구실은 산업용 로봇, 서비스 로봇, 자율주행 드론, 자율운항선박 등 다양한 로봇 플랫폼에서 인공지능 기반의 인지, 판단, 제어 기술을 적용하고 있습니다. 특히, 비정형 환경에서의 물체 인식, 경로 예측, 작업 계획 생성 등 복잡한 문제를 해결하기 위해 심층학습, 강화학습, 시뮬레이션 기반 학습 등 첨단 AI 기법을 적극적으로 도입하고 있습니다. 이 연구 분야에서는 실제 환경과 가상 환경 간의 차이를 극복하기 위한 sim-to-real 기술, 다양한 형태의 물체를 다루는 로봇 조작, 그리고 사람-로봇 협업을 위한 데이터셋 구축 및 분석 등 폭넓은 연구가 이루어지고 있습니다. 예를 들어, 조립설명서 기반의 작업계획 생성, 비정형 다종 물체 조작, 자율 계산대 및 스마트 리테일 시스템, 고령자 돌봄을 위한 디지털 트윈 로봇 플랫폼 등 실생활에 밀접한 응용 연구도 활발히 진행되고 있습니다. 이러한 연구는 로봇의 지능화와 자율성을 극대화하여 산업 현장, 일상생활, 의료 및 돌봄 등 다양한 분야에 혁신적인 변화를 가져올 것으로 기대됩니다. 앞으로도 GIST AILAB은 로봇공학과 인공지능의 융합을 통해 미래형 자율 시스템의 핵심 기술을 선도적으로 개발해 나갈 계획입니다.
딥러닝 기반 비전 및 센서 데이터 처리
본 연구실은 딥러닝을 활용한 비전 인식 및 센서 데이터 처리 기술 개발에 중점을 두고 있습니다. 고해상도 및 저해상도 이미지 분류, 포인트 클라우드 분할, 분포 외 탐지(OOD detection), 음성 및 신호 인식 등 다양한 데이터 유형에 대해 최적화된 신경망 모델을 연구합니다. 특히, 의료 영상(치과 파노라마 영상, 피부 질환 이미지 등), 게임 사운드, 초광대역 레이더 신호, EEG/뇌파 신호 등 특수한 도메인에서의 데이터 분석 및 자동화된 진단 시스템 개발에 많은 성과를 내고 있습니다. 연구실에서는 데이터 노이즈, 라벨 오류, 도메인 적응, 실시간 적응 등 실제 환경에서 발생하는 다양한 문제를 해결하기 위한 알고리즘을 개발합니다. 예를 들어, 라벨 노이즈가 포함된 데이터의 신뢰도 향상, 지식 증류 및 커리큘럼 학습을 통한 모델 성능 개선, 블록 선택 및 적응형 네트워크 구조 설계 등 최신 AI 트렌드를 반영한 연구가 활발히 이루어지고 있습니다. 또한, 분포 외 탐지와 같이 안전하고 신뢰성 높은 인공지능 시스템 구현을 위한 연구도 병행하고 있습니다. 이러한 기술들은 로봇의 시각 및 감각 인지 능력을 극대화하여, 자율주행, 스마트 리테일, 의료 진단, 산업 자동화 등 다양한 분야에서 실질적인 가치를 창출하고 있습니다. 앞으로도 GIST AILAB은 딥러닝 기반의 비전 및 센서 데이터 처리 기술을 지속적으로 고도화하여, 차세대 지능형 시스템의 핵심 기반을 마련할 것입니다.
1
SleePyCo: Automatic sleep scoring with feature pyramid and contrastive learning[Formula presented]
Lee, K.[Lee, Kyoobin], Lee, S.[Lee, Seongju], Yu, Y.[Yu, Yeonguk], Back, S.[Back, Seunghyeok], Seo, H.[Seo, Hogeon]
Expert Systems with Applications, 202404
2
Exploring using jigsaw puzzles for out-of-distribution detection
Lee, K.[Lee, Kyoobin], Yu, Y.[Yu, Yeonguk], Shin, S.[Shin, Sungho], Ko, M.[Ko, Minhwan]
Computer Vision and Image Understanding, 202404
3
Learning to Place Unseen Objects Stably using a Large-scale Simulation
Lee, K.[Lee, Kyoobin], Noh, S.[Noh, Sangjun], Kang, R.[Kang, Raeyoung], Kim, T.[Kim, Taewon], Back, S.[Back, Seunghyeok], Bak, S.[Bak, Seongho]
IEEE Robotics and Automation Letters, 202403
1
고령자의 연속적인 통합 돌봄을 위한 AI 로봇 기반 디지털 트윈 돌봄 플랫폼(1/2,1단계/총(1/5))
한국보건산업진흥원
2024년 11월 ~ 2025년 04월
2
비정형 다종 물체 조작 작업을 위한 촉각 데이터 학습 기반 로봇핸드 촉각 지능 기술 개발(1/4)
한국산업기술기획평가원
2024년 07월 ~ 2025년 03월
3
22. 사람-로봇 공유 작업 데이터(2024-지능데이터-위12)
한국지능정보사회진흥원
2024년 06월 ~ 2024년 12월