주요 연구 분야
Cyber-Physical
Systems
Integration Lab
사이버-물리 융합 연구실(Cyber-Physical Systems Integration Lab)은 로봇 × 컴퓨팅을 핵심으로 하는 사이버-물리 시스템(Cyber-Physical Systems, CPS)을 심층적으로 연구합니다. CPS는 로봇·센서 같은 물리적 장치와 이를 분석·제어하는 소프트웨어 알고리즘이 하나로 결합해, 주변 상황을 스스로 인식하고 즉각적으로 행동을 조정하는 지능형 시스템을 의미합니다. CPS는 컴퓨터 공학·전자 공학·인공지능이 유기적으로 융합된 분야로, 학제 간 시너지를 통해 새로운 기술 혁신을 이끌어냅니다.
CPS의 대표적 적용 사례로는 자율주행 로봇이 있습니다. 로봇은 실시간 환경 정보를 수집한 뒤 AI 알고리즘으로 최적의 경로와 속도를 계산해 안전하게 주행합니다. 또한 지능형 제조 제어 시스템에서는 산업용 로봇팔이 공정 데이터를 분석해 작업 순서를 스스로 최적화하고 불량률을 낮춥니다. 나아가 CPS 기술은 국방 분야에서도 드론·무인 차량처럼 지능화된 무기 체계에 폭넓게 활용되어, 실전 운용 효율과 안전성을 향상시키고 있습니다.
CPS의 대표적 적용 사례로는 자율주행 로봇이 있습니다. 로봇은 실시간 환경 정보를 수집한 뒤 AI 알고리즘으로 최적의 경로와 속도를 계산해 안전하게 주행합니다. 또한 지능형 제조 제어 시스템에서는 산업용 로봇팔이 공정 데이터를 분석해 작업 순서를 스스로 최적화하고 불량률을 낮춥니다. 나아가 CPS 기술은 국방 분야에서도 드론·무인 차량처럼 지능화된 무기 체계에 폭넓게 활용되어, 실전 운용 효율과 안전성을 향상시키고 있습니다.
사이버-물리 시스템의 구조
사이버-물리 시스템(CPS)의 핵심은 로봇이 독립적으로 개발된 센서·제어·AI 모듈과 계층적 통신 구조를 하나의 플랫폼에서 완벽하게 통합·최적화하는 데 있습니다. 최근 Physical AI 기술이 빠르게 적용되면서 통합 과정은 더욱 복잡해졌고, 단 하나의 모듈 오류나 오설계가 시스템 전체로 전파되어 지연, 안전성 저하, 예기치 못한 장애를 일으킬 위험이 커졌습니다. 따라서 AI 기술은 기존 설계를 압도하는 성능을 제공하되, 안전하고 실무 현장에 즉시 적용 가능한 형태로 구현되어야 합니다.
본 연구실은 이론 기반의 통합 최적화 분석과 실제 로봇 플랫폼에서의 Physical AI 적용을 병행하며, 신뢰성 높은 CPS 설계를 제시하고 있습니다. 이를 바탕으로 다양한 분야에서 실시간 요구를 충족하는 지능형 로봇 시스템을 구현하고자 합니다. 자세한 연구 분야는 다음과 같습니다.
본 연구실은 이론 기반의 통합 최적화 분석과 실제 로봇 플랫폼에서의 Physical AI 적용을 병행하며, 신뢰성 높은 CPS 설계를 제시하고 있습니다. 이를 바탕으로 다양한 분야에서 실시간 요구를 충족하는 지능형 로봇 시스템을 구현하고자 합니다. 자세한 연구 분야는 다음과 같습니다.
사이버-물리 인공지능 (Cyber-Physical AI)
우리는 사이버-물리 AI(CPAI)라는 개념을 처음으로 제안했습니다. 전통적으로 AI는 “좋은 결과를 극대화”하는 데 집중하지만, CPS는 “나쁜 일이 일어나지 않도록” 절대적 안전을 보장해야 합니다. 이처럼 목표가 다른 두 영역을 통합하려면 AI가 초래할 수 있는 불확실성을 면밀히 관리해야 합니다. 또한 센서나 로봇처럼 전력·메모리·연산 능력이 제한된 CPS 장치에서는 AI가 필요로 하는 데이터와 계산 자원을 그대로 제공하기 어렵습니다. CPAI는 에너지 사용 최적화부터 치명적 오류 예방까지, AI가 물리 세계와 상호작용할 때 발생하는 위험과 제약을 체계적으로 다루어 Physical AI를 CPS에 안전하고 효율적으로 통합할 수 있는 방법론을 제시합니다.
우리 연구실은 CPAI 개념을 바탕으로 Physical AI를 현실 세계에 안정적으로 구현하는 연구를 수행합니다. 학습 단계에서는 데이터 불균형·부족·라벨 결핍 문제를, 추론 단계에서는 데이터 분포 변화·예측 불확실성·데이터 손실 문제를 고려한 AI 시스템을 설계합니다. 또한 연산·통신 자원의 제약과 보안 취약성처럼 Physical AI 도입을 가로막는 핵심 장벽을 분석하고, 이를 완화할 효율적 AI 모델과 안전 메커니즘을 개발합니다. 이러한 노력을 통해 Physical AI를 일상적으로 활용 가능한 기술로 발전시키는 것이 우리의 목표입니다.
우리 연구실은 CPAI 개념을 바탕으로 Physical AI를 현실 세계에 안정적으로 구현하는 연구를 수행합니다. 학습 단계에서는 데이터 불균형·부족·라벨 결핍 문제를, 추론 단계에서는 데이터 분포 변화·예측 불확실성·데이터 손실 문제를 고려한 AI 시스템을 설계합니다. 또한 연산·통신 자원의 제약과 보안 취약성처럼 Physical AI 도입을 가로막는 핵심 장벽을 분석하고, 이를 완화할 효율적 AI 모델과 안전 메커니즘을 개발합니다. 이러한 노력을 통해 Physical AI를 일상적으로 활용 가능한 기술로 발전시키는 것이 우리의 목표입니다.
사이버-물리 인공지능의 개념
로봇 운영 체제 2 (Robot Operating System 2)
ROS 2는 로봇 및 산업계에서 사실상 표준 플랫폼으로 자리 잡은 로봇 전용 미들웨어입니다. 센서·제어·AI 모듈을 하나로 통합하여, 자율주행 로봇·드론·협동 로봇팔 등 다양한 로봇이 실시간으로 데이터를 주고받고 상황을 공유할 수 있도록 설계되었습니다. 이 공통 언어 덕분에 서로 다른 형태의 로봇들도 공통된 환경에서 자연스럽게 협업할 수 있습니다.
우리 연구실은 ROS 2를 단순히 활용하는 수준을 넘어, 동작 원리를 수학적으로 분석하고 모델링해 다중 로봇 환경에서도 안정적으로 작동하도록 최적화합니다. 복잡한 계층 구조를 체계적으로 분석해 실무에서 자주 발생하는 성능 저하 문제를 개선하고, Physical AI에 특화된 로봇 네트워크 인프라를 구축할 수 있는 실무적 가이드라인을 마련하고 있습니다. 이를 통해 산업 현장에서도 일관된 성능과 높은 신뢰성을 보장하는 차세대 ROS 2 기반 로봇 시스템을 제시합니다.
우리 연구실은 ROS 2를 단순히 활용하는 수준을 넘어, 동작 원리를 수학적으로 분석하고 모델링해 다중 로봇 환경에서도 안정적으로 작동하도록 최적화합니다. 복잡한 계층 구조를 체계적으로 분석해 실무에서 자주 발생하는 성능 저하 문제를 개선하고, Physical AI에 특화된 로봇 네트워크 인프라를 구축할 수 있는 실무적 가이드라인을 마련하고 있습니다. 이를 통해 산업 현장에서도 일관된 성능과 높은 신뢰성을 보장하는 차세대 ROS 2 기반 로봇 시스템을 제시합니다.
로봇 운영체제의 구조도
자율 주행 로봇 (Autonomous Mobile Robot)
자율 주행 로봇은 고성능 센서와 AI를 기반으로 주변을 실시간으로 인식하고 즉시 경로를 계획해, 인간의 개입 없이 임무를 수행하는 차세대 로봇입니다. 복잡한 장애물을 스스로 회피하며 안전하게 목적지에 도달할 수 있어 스마트 제조 현장에서는 물류 자동화와 공정 최적화에, 국방 분야에서는 병참 지원·정찰·위험 지역 탐사 등에 빠르게 도입되고 있습니다.
우리 연구실은 ROS 2 기반 자율 주행 로봇의 성능과 안정성 향상을 목표로, 태스크 할당 → 매핑 → 로컬라이제이션 → 내비게이션 → 제어의 로봇 기능에 대한 Physical AI 기술을 연구합니다. 구체적으로는 (1) 다중 로봇 간 작업 분담을 최적화하는 강화학습 스케줄러, (2) 환경 변화를 반영해 지도 정확도를 유지하는 평생 학습 기반 매핑, (3) 극한 환경에서도 위치 오차를 최소화하는 적응형 로컬라이제이션, (4) 동적 장애물을 고려한 실시간 경로 계획, (5) 저지연·고신뢰 원격 제어 기술을 개발 중입니다. 이러한 연구를 통해 산업 현장과 국방 작전에서 즉시 활용할 수 있는 차세대 자율 주행 로봇 기술을 선도하고 있습니다.
우리 연구실은 ROS 2 기반 자율 주행 로봇의 성능과 안정성 향상을 목표로, 태스크 할당 → 매핑 → 로컬라이제이션 → 내비게이션 → 제어의 로봇 기능에 대한 Physical AI 기술을 연구합니다. 구체적으로는 (1) 다중 로봇 간 작업 분담을 최적화하는 강화학습 스케줄러, (2) 환경 변화를 반영해 지도 정확도를 유지하는 평생 학습 기반 매핑, (3) 극한 환경에서도 위치 오차를 최소화하는 적응형 로컬라이제이션, (4) 동적 장애물을 고려한 실시간 경로 계획, (5) 저지연·고신뢰 원격 제어 기술을 개발 중입니다. 이러한 연구를 통해 산업 현장과 국방 작전에서 즉시 활용할 수 있는 차세대 자율 주행 로봇 기술을 선도하고 있습니다.