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.

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.