학술대회

주제

3PL 물류 자동화를 위한 학습 기반 AI 로봇 기술

일시

2026년 2월 6일(금) 14:50~15:10

장소

강연자

구성용(CJ대한통운/경영리더)

요약

고도의 비정형·다품종·소량 중심 3PL 물류 현장은 상품 규격, 포장 상태, 작업 순서가 지속적으로 변하며, 이는 전통적인 규칙 기반 고정 자동화 설비나 단순 반복 작업 로봇으로 대응이 어렵다. 학습 기반 AI 로봇 기술은 사전에 충분한 학습 데이터를 확보하기 어려운 물류 환경에서, 단일 혹은 소량의 샘플만으로도 새로운 상품에 즉각 대응할 수 있는 방식을 제시한다. 본 강연에서는 학습 기반 AI 로봇 기술이 어떻게 실질적인 해법이 될 수 있는지를 ‘온라인 원샷 학습 기반 랜덤 박스 디팔레타이징 로봇’, ‘강화학습 기반 랜덤 박스 팔레타이징 로봇’, ‘제로샷 학습 기반 랜덤 피스 피킹 로봇’, ‘VLA(Vision-Language-Action) 기반 물류 포장 작업 양팔 로봇’ 등 네 가지 실제 적용 사례 중심으로 소개한다.

약력

- 2023~현재 CJ대한통운 TES물류기술연구소 경영리더

- 2017~2023 벨기에 Pick-it N.V. 부사장

학력

- 2015~2017 독일 본대학교 박사후연구원

- 2014~2015 독일 뮌헨공과대학교 박사후연구원

- 2009~2014 KAIST 기계공학과 박사

- 2007~2009 KAIST 로봇공학학제전공 석사

- 2001~2007 한양대학교 기계공학과 학사

주제

Safe Human-Robot Collaboration

일시

2026년 2월 6일(금) 15:10~15:30

장소

2층 그랜드볼룸 포레스트홀

강연자

임성수(경희대학교/교수)

요약

 

인간–로봇 협동작업(Human–Robot Collaboration, HRC)은 산업을 넘어 서비스 및 휴머노이드 로봇 분야로 확산되며, 사람과 로봇이 동일한 물리적 공간을 공유하는 환경이 보편화되고 있다. 이러한 환경에서의 안전은 경험적 임계값 기반 규칙을 넘어, 인간 생체역학과 로봇 동역학을 실시간으로 해석하고 적응하는 지능적 접근을 요구한다.

 

경희대학교 연구진은 다양한 실험을 통해 충돌 안전성이 인간의 자세와 접촉 조건, 그리고 인간–로봇 간 관성 상호작용에 강하게 의존함을 규명하고, 이를 반영한 비선형 동역학 기반 KHU Collision Model을 개발하고 검증하였다. 나아가 SMPL 기반 인간 자세 모델을 분절 질량과 관성을 포함하는 동역학 모델로 확장하고, AI를 활용해 자세 변화와 접촉 조건을 실시간으로 추정함으로써, 방향 의존적 인간 유효 질량과 충돌 위험을 정밀하게 예측한다.

 

이러한 통합모델은 AI기반 안전 제어로 확장되며, 개인별·자세별 안전 동작 한계를 실시간으로 산출하고, 충돌 위험을 선제적으로 관리하는 Safety Intelligence 구현의 기반을 제공한다.

약력

- 2003~현재 경희대학교 정교수, 부교수, 조교수

- 전) 한국로봇학회 이사

- 전) 대한기계학회 부회장, 동역학및제어부문 회장

- 대한기계학회 동역학및제어부문 학술상

- ISO TC299(Robotics) WG3(산업용로봇 안전) 한국 대표 전문가

- 세이프틱스 공동창업

- 전) 경희대학교 공과대학 학장, 대학원 원장

- 대통령 표창(로봇산업 발전 유공), 산업통상자원부장관표창

학력

- 1995~2000 Georgia Institute of Technology, 기계공학과 박사

- 1990~1992 서울대학교 대학원 기계설계학과 석사

- 1986~1990 서울대학교 공과대학 기계설계학과 학사

주제

범용 Embodied AI를 위한 인지지능 및 제어

일시

2026년 2월 6일(금) 14:50~15:10

장소

2층 그랜드볼룸 레이크홀

강연자

유현우(성균관대학교/교수)

요약

본 강연에서는 범용 AI를 위한 인지지능과 이를 기반으로 한 범용 제어 연구흐름을 소개한다. 인간 수준의 논리흐름을 갖추게 된 최근 AI기술에 힘입어, 고차원의 복합작업계획을 로봇에게 지시함으로써 AI 기술을 물리적 공간에 투영하는 움직임과 관련 산업이 크게 발달하고 있다. 이에 맞추어 기존의 단순 환경 인지 및 3차원 재구성 기법은 고차원의 feature space 매핑 및 작업계획의 공간 align과 제어까지의 지시-인지-판단-제어 흐름을 위한 방향으로 흘러간다. 이에 따라 Embodied AI를 위한 실시간 수행이 가능한 고차원 공간 인지와, 이를 물리적 공간에 투영하기 위한 제어 및 현재 마주하고 있는 한계에 대해 논의한다.

약력

- 2024~현재 성균관대학교 지능형로봇학과 조교수

- 2022~2024 UNIST 전기전자공학과 및 인공지능대학원 조교수

- 2020~2022 Carnegie Mellon University, Robotics Institute 박사후연구원

학력

- 2014~2020 서울대학교 전기정보공학부 박사

- 2010~2014 서울대학교 전기정보공학부 학사

주제

Physical Commonsense Reasoning

일시

2026년 2월 6일(금) 15:40~16:00

장소

1층 오디토리움

강연자

유영재(서울대학교/교수)

요약

Physical commonsense reasoning aims to equip AI agents with the ability to understand, predict, and interact with the physical world in humanlike ways. While multimodal foundation models excel at language and perception in digital world, they still lack grounded experience and intuitive physical understanding. In this talk, I introduce recent progress toward bridging this gap through video driven learning, world models, and multimodal reasoning frameworks. I illustrate how these advances support embodied agents that can disambiguate human commands, navigate real environments, assess safety, and generalize from simulated or desktop data to the real world. This direction outlines a path toward Physical AI that can learn, adapt, and collaborate with humans in everyday environments.

약력

- Youngjae Yu is an Assistant Professor of Artificial Intelligence at Seoul National University, working across natural language processing, multimodal learning and Physical AI. His recent research focuses on video-language understanding, multimodal foundation models, and large scale video dataset curation. His work has been recognized through several distinctions, including the Best Paper Award at NAACL 2022, multiple Outstanding Paper Awards at EMNLP 2023 and ACL 2024, and the Google Research Scholar Award in 2025.

- 2021~2023 Allen Institute for AI, Mosaic, Young Investigator

- 2023~2025 Yonsei University, Dept of AI

- 2025~ Seoul National University, School of TI, Dept of Computer Science and Engineering

학력

- 서울대학교 컴퓨터공학부 학사 (2015)

- 서울대학교 컴퓨터공학부 박사 (석박통합과정, 2021)

주제

인간 중심 협업로봇: 안전하고 적응적인 상호작용을 향하여

일시

장소

강연자

김완수(한양대학교/교수)

요약

Industry 5.0 환경에서는 인간 작업자의 능력과 안전을 향상시키는 방향으로 로봇 시스템의 역할이 재정의되고 있으며, 본 강연은 이러한 요구에 대응하기 위한 인간 중심 협업로봇의 공학적 접근을 정리한다. 본 연구는 착용형 로봇과 모바일 기반 협동로봇 플랫폼을 기반으로 인간의 생체역학적 상태와 작업 부하를 정량적으로 평가하고, 이를 로봇 제어 및 상호작용 전략에 직접 통합함으로써 안전성과 적응성을 확보하는 기술을 개발해 왔다. 더 나아가, 인간의 의도 및 동작의 변화를 모델 기반·학습 기반 방식으로 추정하여 로봇이 선제적 보조 동작을 생성하는 기법, 다중 협업 상황에서의 안정성 보장을 포함한 shared autonomy 제어 구조, 그리고 사용자의 인지적 부담을 줄이는 인터페이스 설계 원리가 연구의 중요한 축을 이루었다. 특히 최근에는 인간 상태 추정과 제어 의사결정을 결합하는 Physical AI 기반 접근을 적용하여 협업 과정에서의 실시간 적응 능력을 강화하고자 하였다. 본 강연에서는 이러한 일련의 연구를 통해 인간과 로봇이 동적 작업환경에서 기능적으로 조화를 이루는 인간-로봇 협업 프레임워크를 구축하기 위해 필요한 핵심 기술 요소와 향후 산업·서비스 분야에서의 적용 가능성을 논의한다.

약력

- 2024~현재 한양대학교 ERICA 부교수

- 2021~2024 한양대학교 ERICA 조교수

- 2016~2021 Istituto Italiano di Tecnologia (IIT, Italy) Post-Doc.

- 2015~2016 한양대학교 ERICA 공학기술연구소 Post-Doc.

학력

- 2008~2015 한양대학교 기계공학과 석·박사

- 2004~2008 한양대학교 ERICA 기계공학과 학사