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 |
| 소속 | 인하대학교 |
| 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/ |
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
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 |
주요 연구 내용
| 연구 내용 | [연구 분야] 핵심 분야: SLAM (Simultaneous Localization and Mapping), 로봇 센싱 및 인지, 공간지능 (Spatial AI), 자율주행 및 지능 로봇 세부 분야: 필드로봇, 비전 기반 인지, 물리적 기반 학습, 로버스트 센싱, 장기적 자율주행, 의미론적 인식 및 표현, 센서 데이터 강화, 의미론적 위치인식 및 맵핑 (Semantic SLAM), 인공지능 기술 융합, 수중/재난 및 도심 환경 로봇 인지, 강인 센싱 및 학습 기반 위치인식, 차세대 SLAM (Semantic SLAM, HD map), 의미론적 지도 작성 기술 (Semantic Mapping), 이종 로봇 공간 정보 공유 및 위치 인식 (Co-localization) [대표 연구 내용] 복잡하고 동적인 환경에서 자율주행 로봇의 정확한 위치 추정 및 지도 생성은 핵심 난제입니다. 본 연구는 라이다 센서 데이터를 활용하여 동적 객체를 제거하고, 오직 정적 객체만을 이용하여 정밀한 정적 지도를 생성하는 기술을 개발했습니다. 기존 기술의 한계인 동적 환경에서의 지도 부정확성 문제를 해결하며, 이를 통해 자율주행 로봇의 위치 추정 정확도를 획기적으로 향상시킬 수 있습니다. 개발된 기술은 물류 로봇, 서비스 로봇, 특수 환경 로봇 등 다양한 자율주행 시스템에 적용되어 안정적이고 효율적인 운영을 가능하게 하며, 정밀 지도 구축 및 유지보수 비용 절감에 기여할 수 있는 사업적 가치를 지닙니다. |
학력
| 학력 사항 | KAIST 도시환경공학 박사 (2020) KAIST 전기공학 석사 (2015) |
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