조영근
조영근
소속
인하대학교 (전기전자공학전공)
AI요약
자율주행 로봇의 정확한 위치 인식과 동적 환경에서의 안정적인 맵 구축, 그리고 열악한 환경에서의 영상 품질 확보는 중요한 기술적 과제입니다. 인하대학교 전기전자공학부 조영근 교수는 이러한 문제 해결을 위해 독창적인 센서 융합 기술을 연구하고 특허를 개발하고 있습니다. 특히, 라이다 센서 기반의 동적 환경 정적 지도 생성 방법과 라이다-카메라 약결합을 통한 실내 물류 로봇의 맵핑 및 위치인식 기술을 통해 자율주행 로봇의 성능을 혁신적으로 향상시키고 있습니다. 또한, 센서 융합 기반 영상 디헤이징 시스템 특허로 열악한 시야 환경에서도 선명한 영상 정보를 제공하는 데 기여하고 있습니다. 조영근 교수의 연구는 미래 모빌리티와 스마트 물류 시스템 발전에 핵심적인 역할을 합니다.
기본 정보
| 연구자 프로필 |  |
| 연구자 명 | 조영근 |
| 직책 | 조교수 |
| 이메일 | yg.cho@inha.ac.kr |
| 재직 상태 | 재직 중 |
| 부서 학과 | 전기전자공학전공 |
| 사무실 번호 | 0328607398 |
| 연구실 | Spatial AI and Robotics Lab. |
| 연구실 홈페이지 | https://sparo.inha.ac.kr |
| 홈페이지 | http://sparo.inha.ac.kr/ |
| 소속 | 인하대학교 |
경력정보
| 회사명 | 인하대학교 |
| 재직기간 | 2021.09.01 ~ 재직 중 |
| 담당업무 | 전기공학과 조교수 |
| 회사명 | 영남대학교 |
| 재직기간 | 2020.09.01 ~ 2021.08.31 |
| 담당업무 | 로봇공학과 조교수 |
| 회사명 | KAIST Intelligent Robotic Autonomy and Perception |
| 재직기간 | - |
| 담당업무 | 박사후 연구원 |
중요 키워드
#SLAM#연구#로봇공학#LiDAR#스마트로봇#AI#공간지능#맵핑#센싱#위치인식#인지#특허#자율주행#로봇
연구 분야
| 연구 1 | 자율주행 로봇의 강건한 위치 인식 및 맵 구축 |
| 내용 | 본 연구실은 자율주행 로봇의 정확한 위치 인식과 동적 환경에서의 안정적인 맵 구축이라는 핵심 기술 과제 해결에 집중하고 있습니다. 특히, 라이다 센서를 기반으로 동적 객체가 존재하는 환경에서도 정적인 지도를 효과적으로 생성하는 방법을 연구하며, 이를 통해 로봇의 주행 안정성을 크게 향상시키고 있습니다. 또한, 실내 물류 환경과 같이 복잡하고 변화가 잦은 공간에서 로봇이 스스로 위치를 파악하고 지도를 만들 수 있도록 라이다-카메라 약결합 기반의 맵핑 및 위치인식 기술을 개발하고 있습니다. 이러한 기술은 로봇이 장기간 자율주행 임무를 수행하는 데 필수적인 강건한 SLAM(동시적 위치 추정 및 지도 작성) 기술을 포함하며, 다양한 필드 환경에 적용 가능한 강인한 센싱 및 인식 기술을 확보하는 것을 목표로 합니다. 본 연구는 도시 환경에서의 복합 센서 데이터 활용, 자율주행 로봇의 지면 표식 기반 위치인식 방법 등 실질적인 산업 적용을 위한 핵심 역량으로, 미래 모빌리티 및 스마트 물류 시스템 발전에 기여하고 있습니다. |
| 연구 2 | 극한 환경 센서 융합 및 영상 강화 기술 |
| 내용 | 본 연구실은 열악한 시야 환경과 극한 조건에서도 로봇이 정확하게 주변을 인지하고 임무를 수행할 수 있도록 센서 융합 기반의 영상 강화 및 강건화 기술을 연구하고 있습니다. 특히, 안개, 연기, 수중과 같이 가시성이 낮은 환경에서 촬영된 영상의 품질을 선명하게 개선하는 영상 디헤이징 시스템과 수중 영상 강건화 기술을 개발하여 로봇의 시각적 인지 능력을 극대화하고 있습니다. 이는 단순한 영상 개선을 넘어, 센서 데이터를 융합하여 환경 깊이 정보를 추정하고, 이를 통해 로봇이 안전하게 경로를 계획하고 장애물을 회피하는 데 필수적인 정보를 제공합니다. 이러한 기술은 재난 환경에서의 수색 구조 로봇, 해양 탐사 로봇, 자율 운반 시스템 등 다양한 극한 환경 로봇의 자율성과 임무 성공률을 높이는 데 기여하며, 센서 데이터를 효율적으로 활용하여 로봇의 인식 성능을 혁신적으로 발전시키는 것을 목표로 합니다. |
| 연구 3 | AI 기반 로봇 시스템 및 대규모 데이터셋 구축 |
| 내용 | 본 연구실은 인공지능(AI) 기술을 활용하여 로봇의 행동 지능과 자율성을 혁신적으로 향상시키는 연구를 수행하고 있으며, 이를 위한 고품질의 대규모 데이터셋 구축에도 힘쓰고 있습니다. 다양한 센서로부터 수집된 데이터를 바탕으로 로봇이 스스로 학습하고, 복잡한 상황에서도 최적의 판단을 내릴 수 있도록 딥러닝 기반의 인지 및 제어 알고리즘을 개발합니다. 특히, 자율주행 로봇을 위한 복합 도시 환경 데이터셋, 다중 로봇 SLAM을 위한 다중 모달 데이터셋, 해상 객체 탐지 및 추적 데이터셋 등 실제 필드 환경에서 로봇의 성능을 검증하고 AI 모델을 학습시키는 데 필수적인 데이터셋을 공개하고 공유함으로써 관련 연구 활성화에 기여하고 있습니다. 이러한 연구는 4족 보행 로봇의 자율주행, 무인 이동 로봇 지게차의 자율작업, 조선소 창고 내 물류 트래킹 등 다양한 산업 분야에서 AI 로봇 시스템의 상용화를 앞당기고, 로봇 기술 발전의 기반을 마련하는 데 중요한 역할을 합니다. |
대외활동
| 활동 내용 | [학회/위원회 활동] - IEEE ICRA(International Conference on Robotics and Automation) 2025에서 4편의 정규 논문과 2편의 워크숍 논문 발표, 이 중 2편의 정규 논문은 IEEE RAL(IEEE Robotics and Automation Letters) 게재 - 한국로봇학회와 로봇신문 공동 기획 '젊은 로봇 공학자(Young Robot Engineer)' 코너 52번째 인터뷰 참여 - IEEE 국제 로봇·자동화 학술대회(ICRA) 2024 정규 논문 발표 및 워크숍 논문 발표 - 국내 로봇 커뮤니티 (로열모, SLAM KR, AI Robotic KR 등) 활동 [수상 내역] - 제어로봇시스템학회(ICROS) '창립 30주년 제어로봇시스템 학술대회' 최우수논문상 수상 - 2023 인하 공과대학 신진 교수상 수상 - 2019년 ICRA 최우수 포스터상 수상 - 2015년 한국로봇학회 최우수논문상 수상 [기타 활동] - 네이버 랩스 지원으로 차량형 맵핑 시스템 개발 및 데이터셋 페이퍼 공개 - Awesome SLAM Dataset 공개 (https://github.com/youngguncho/awesome-slam-datasets) - 정부 과제 및 기업과의 협업 논의 진행 |
학력
| 학력 사항 | KAIST 도시환경공학 박사 (2020) KAIST 전기공학 석사 (2015) |
보유 기술 로딩 중...