'젊은 피망 슬롯 머니 상 공학자' (87) 한국공학대학교 이진휘 교수

‘젊은 로봇 공학자(Young Robot Engineer)’ 코너는 한국로봇학회와 로봇신문이 공동으로 기획한 시리즈물로 미래 한국 로봇산업을 이끌어 갈 젊은 로봇 공학자를 발굴해 소개하는 데 있다.

87번째 인터뷰는 한국공학대학교 메카트로닉스공학부 이진휘(사진) 교수다. 이 교수는 1989년생으로 2016년 2월 한양대 기계공학부를 졸업하 고 2017년 2월까지 LG전자 연구원 세탁기사업부 연구원, 2017년 3월부터 2023년 6월까지 한국과학기술연구원(KIST) 지능피망 슬롯 머니 상연구단 학생연구원으로 있으면서 2023년 8월 한양대학교 대학원에서 기계공학으로 박사학위를 받았다. 2023년 7월부터 2024년 8월까지 KIST 지능피망 슬롯 머니 상연구단에서 박사후 연구원으로 근무했다. 2024년 9월부터 현재까지 한국공학대 메카트로닉스공학부 조교수로 재직하고 있다.

2008 HCC-FIRA Korea Cup 피망 슬롯 머니 상 축구부문 AndroSot 3vs3 2위, 2008 HCC-FIRA Korea Cup 피망 슬롯 머니 상축구부문 MiroSot 5vs5 2위, 2022 KIST AI피망 슬롯 머니 상 연구소 AIR 우수연구상, 2025 ICROS 2025 4족 보행 피망 슬롯 머니 상 경진대회 최우수상을 수상했다.
주요 연구 분야는 △로보틱스 △알고리즘 △강화학습 △최적화 등이다.

“복잡한 실제 환경에서의 불확실성과 변동성을 다루는 것이 로봇을 연구하면서 가장 어려우면서도 가장 큰 매력이라고 생각한다”는 이 교수는 “사람에게 실질적인 도움을 줄 수 있는 ‘퍼스널 로봇’ 시대를 여는 것과 본인이 가르친 학생들이 의미있는 역할을 해 내는 모습을 보는것이 연구자로서 앞으로의 꿈과 목표”라고 했다.

이 교수는 후배들에게 피망 슬롯 머니 상은 사람처럼 움직이고, 주변 환경을 인식하며, 스스로 판단해 행동하는 시스템을 만드는 과정이라 매우 도전적이지만 그만큼 큰 매력을 지니고 있다며 기초 역량을 잘 갖춰야 한다는 조언도 잊지 않았다. 이 교수는 국내 피망 슬롯 머니 상 산업이 한 단계 더 발전하기 위해서는 실증 기반 R&D를 적극 확대하고, 실제 현장에서 적용 가능한 피망 슬롯 머니 상 기술을 조기에 검증할 수 있는 실증 사업이 더욱 활성화되어야 하고 최근 AI 기술이 피망 슬롯 머니 상 시스템에 본격 도입되면서, 피망 슬롯 머니 상 운영에 대한 고품질 데이터셋 확보의 중요 성이 더욱 커졌다며 데이터 기반 피망 슬롯 머니 상 플랫폼 생태계 구축과 소프트웨어 역량 강화가 필요하다고 조언했다. 그동안 받은 가르침을 학생들에게 전하고, 함께 고민하고 베풀 수 있는 연구자 겸 지도자가 되기 위해 노력하고 있다는 이 교수를 만나 본다.

Q. 2024년 9월부터 한국공학대 메카트로닉스공학부 조교수로 근무하고 계신데 학부에 대한 간단한 소개 부탁드립니다.

저희 학부는 기계, 전기·전자, 컴퓨터 분야를 융합한 메카트로닉스 전문 인력 양성을 목표로 교육과 연구를 수행하고 있습니다. 2022년부터는 스마트팩토리, 인공지능, 로봇 등 신산업 분야의 인력 수요 증가에 대응하기 위해 기존의 '메카트로닉스 전공' 외에 ‘AI 로봇 전공’을 신설하여 함께 운영하고 있습니다. 이를 통해 메카트로닉스의 기초 이론과 실습은 물론, 로봇 시스템 설계, 제어기 구현 실습, 인공지능 기반 로봇 응용 등 융합 기술 중심의 교육과 연구를 적극적으로 추진하고 있으며, 이를 바탕으로 지능형 로봇 및 스마트 제조 산업에 적합한 실무형 인재를 양성하고자 노력하고 있습니다. 또한 저희 학부는 지능형로봇 혁신융합대학 사업(한양대 ERICA 주관)에 한국공학대학교 주관 학부로 참여하고 있고 제가 융합교육지원센터의 센터장을 겸임하고 있는데, 많은 학생들이 로봇 분야에 높은 관심과 열정을 가지고 있다는 점을 현장에서 직접 체감하고 있습니다.

Q. 최근 교수님이 하고 계신 연구가 있다면 소개 부탁드립니다.

저는 모바일 매니퓰레이터 기반 연구를 주로 진행하고 있는데, 최근에는 인공지능 기반의 피망 슬롯 머니 상 자율화 시스템을 개발하는 연구를 진행하고 있습니다. 박사 과정 시절부터 피망 슬롯 머니 상이 실제 환경에서 효과적으로 활용될 수 있는 방법에 대해 고민해왔습니다. 과거에는 특정 서비스를 수행하기 위해 내로우(Narrow) AI 기술을 기반으로 한 알고리즘을 설계하고 이를 피망 슬롯 머니 상에 적용해왔습니다. 하지만 최근에는 생성형 AI를 활용한 에이전틱(Agentic) AI 기술이 등장하면서, 이러한 기술을 피망 슬롯 머니 상에 접목하는 연구를 활발히 진행하고 있습니다. Agentic AI 기술의 가장 큰 장점은 피망 슬롯 머니 상이 작업에 대한 추론과 이해를 수행할 수 있다는 점입니다. 이러한 특성 덕분에 기존 방법에 비해 높은 확장성을 기대할 수 있습니다. 물론, 아직까지 Agentic AI 기술이 기존 방식보다 항상 우수하다고 말하기는 어렵습니다. 명확한 목표가 주어진 작업에서는 기존의 알고리즘 기반 접근 방식이 오히려 더 뛰어난 성능을 보이기도 합니다. 이에 따라 현재는 기존 방법과 LLM(대형언어모델), VLM(비전-언어 모델)을 함께 접목하여, 보다 복잡하고 고차원적인 작업을 수행할 수 있는 고도화된 피망 슬롯 머니 상 시스템 개발에 집중하고 있습니다. 특히, 장기적인 작업 계획 수립이 필요한 롱 호라이즌 태스크(Long-horizon task)를 효과적으로 해결할 수 있는 연구를 수행 중입니다.

또한 이러한 연구를 피지컬(Physical) AI 기반의 차세대 제조 기술에도 확장 적용해보고자 하고 있습니다. Physical AI는 인공지능이 물리적 환경과 직접 상호작용하며 학습하고 판단하는 기술로, 이를 활용하면 피망 슬롯 머니 상이 실제 환경을 더 빠르게 이해하고, 상황에 맞는 작업을 스스로 생성할 수 있습니다. 특히, 사람이나 물체가 함께 움직이거나 작업 조건이 실시간으로 변화하는 동적 제조 환경에서는, 단순한 자동화 기술만으로는 대응에 한계가 있습니다. 이에 저는 센서를 활용한 환경 인지, 물리 기반 모델을 통한 의사결정, 그리고 자율적인 작업 수행까지 연결되는 요소 기술과 프레임워크를 연구하고 있습니다. 그래서 피망 슬롯 머니 상이 실제 제조 현장에서 실시간으로 변화하는 상황에 스스로 목표를 설정하고 달성할 수 있는 자율성을 확보하여, 기존 자동화 시스템을 넘어서는 지능형 제조 피망 슬롯 머니 상의 실현을 기대하고 있습니다.

그 외에도 협동 피망 슬롯 머니 상을 이용한 자동 조리 시스템이나 공정 자동화를 위한 특이점 추출 비전 시스템 등 실제 산업 현장에 적용될 수 있는 기술들을 연구하고 있습니다.

Q. 2023년 8월 한양대에서 기계공학과에서 “Task and Motion Planning for Grasping with Object Rearrangement in Clutter”로 박사학위를 받으셨는데 어떤 내용인지 소개 부탁드립니다.

Task and Motion Planning(TAMP)은 피망 슬롯 머니 상이 주어진 목표를 달성하기 위해 필요한 작업 순서(Task Planning)와 움직임(Motion Planning)을 통합적으로 계획하는 기술입니다. 저는 특히 비정형적이고 복잡한 환경에서 물체를 조작하기 위한 TAMP 알고리즘을 제안하고 연구했습니다. 여기서 복잡 환경이란 물체의 위치나 주변 환경의 일부가 보이지 않거나 실시간으로 변화하는 상황을 의미합니다. 이러한 환경을 고려하여, 모바일 매니퓰레이터를 활용한 물체 조작 알고리즘을 개발했습니다.

특히 다수의 물체가 산재된 공간에서 로봇이 대상 물체를 식별하고, 이를 지정된 위치로 재배치하거나 타겟 물체를 파지하는 등의 조작 계획 문제를 해결했습니다. 로봇의 물체 조작 문제는 일반적으로 NP-hard 문제로, 작업 환경에서의 효율적인 작업을 위해 최적값을 찾는 것이 중요합니다. 여기서 효율은 로봇이 수행하는 작업 수, 총 작업 시간, 계획 수립 시간, 그리고 작업 성공률 등을 포함합니다. 이를 위해 다양한 탐색 기반 알고리즘 및 머신러닝 기법을 적용하고 비교 실험을 수행했습니다. 이러한 TAMP 알고리즘을 실환경에서 검증하기 위해 모바일, 매니퓰레이터, 비전 시스템, 제어 모듈 등을 통합 구축하고 실제 환경에서 실험을 통해 성능을 검증했습니다.

Q. 교수님의 주요 연구 분야가 로보틱스, 알고리즘, 강화학습, 최적화 등으로 알고 있습니다. 최근 모바일 매니퓰레이터의 물체 조작 알고리즘 관련한 최신 동향이나 기술적인 트렌드가 있다면 무엇인지 궁금합니다.

최근 모바일 매니퓰레이터 분야에서는 시각-언어-행동(Vision-Language-Action:VLA) 모델을 활용한 접근이 주요 트렌드로 떠오르고 있습니다. 이 방식은 시각 정보와 언어 명령으로부터 피망 슬롯 머니 상의 행동을 직접 유도하는 것으로, 추가적인 학습이나 미세 조정 없이도 다양한 작업에 피망 슬롯 머니 상을 적용할 수 있다는 점에서 주목받고 있습니다. 특히, 비전과 언어 정보를 기반으로 피망 슬롯 머니 상의 목표 행동을 예측하고, 이를 모바일 베이스와 매니퓰레이터의 움직임을 동시에 고려하는 바이 레벨((Bi-level) 최적화 구조로 구현하여, 실제 환경에서의 일반화 성능을 극대화하려는 연구가 활발히 진행되고 있습니다. 이러한 VLA 기반 연구는 제로샷(Zero-shot) 전이, 언어 명령 이해, 복잡한 작업의 일반화 수행 능력에 중점을 두며, 피망 슬롯 머니 상의 실환경 적용 가능성을 빠르게 확장하고 있습니다.

또 다른 중요한 기술 흐름으로는 모방 학습(Imitation Learning) 기반 접근이 있습니다. 이는 인간의 시연이나 기존 데이터를 기반으로 피망 슬롯 머니 상이 행동 정책(Policy)을 학습하는 방식입니다. 최근에는 원격 조작(Teleoperation) 기술을 활용해 시연 데이터를 효과적으로 수집하고, 이를 통해 요리, 옷 개기, 정리 정돈 등 기존에는 피망 슬롯 머니 상이 수행하기 어려웠던 작업들을 높은 성공률로 수행하는 사례들이 보고되고 있습니다. 모방 학습은 특히 복잡한 인간의 행동을 직관적이고 효율적으로 피망 슬롯 머니 상에 전달할 수 있다는 점에서, 실용성과 산업적 활용 가능성이 높다는 평가를 받고 있습니다.

Q. 박사학위 취득 후 KIST 지능피망 슬롯 머니 상연구단에서 2023. 7 ~ 2024. 8월까지 박사후연구원으로 계셨는데 어떤 연구를 하셨는지 궁금합니다.

저는 식당 환경에서 식사 후 빈 그릇을 수거하는 모바일 매니퓰레이터 시스템을 개발하였습니다. 현재 서빙 피망 슬롯 머니 상은 상용화되어 많은 식당에서 활용되고 있지만, 이동 기능만을 갖춘 서빙 피망 슬롯 머니 상은 사람이 직접 개입해야 하는 한계가 있습니다. 이에 저는 매니퓰레이터를 결합한 자율 피망 슬롯 머니 상 시스템을 통해 식기 정리 및 이송 작업까지 수행할 수 있도록 고도화된 피망 슬롯 머니 상을 개발했습니다. 식사 후의 식탁 위는 식기, 수저, 잔여 음식 등 다양한 물체가 혼재된 복잡한 환경입니다. 이러한 상황에서 피망 슬롯 머니 상이 효율적으로 작업할 수 있도록, 식기의 파지 및 적재 작업을 계획하는 알고리즘을 개발하였고, 실제 환경에서 이를 구현 및 검증했습니다. 또한, 사람이 함께 있는 공간에서 매니퓰레이터가 안전하게 동작할 수 있도록 대인 안전 고려 및 작업 공간 제약을 반영한 이동-조작 통합 시스템을 설계했습니다. 이 시스템은 협업 환경에서의 실용성을 고려한 피망 슬롯 머니 상 자율화의 좋은 사례라고 할 수 있습니다.

Q. 피망 슬롯 머니 상을 연구하면서 가장 어려운 점은 무엇입니까?

여러 가지가 생각나지만, 하나를 꼽자면 복잡한 실제 환경에서의 불확실성과 변동성을 다루는 것입니다. 시뮬레이션 상에서는 안정적으로 작동하던 알고리즘도, 실제 피망 슬롯 머니 상에 적용하면 센서 노이즈, 제어 지연, 예기치 못한 장애물 등 다양한 요소로 인해 기대와는 전혀 다른 성능을 보이는 경우가 많습니다. 특히 저는 피망 슬롯 머니 상의 지능적인 의사결정이나 장기 작업 계획을 연구하고 있는데, 이를 위해서는 지각, 계획, 제어 등 다양한 피망 슬롯 머니 상 요소 기술이 유기적으로 통합되고, 각 모듈이 안정적으로 작동해야 합니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 실제 피망 슬롯 머니 상 실험을 반복적으로 수행하며, 학습 기반 방법과 전통적인 알고리즘 기법을 병행하는 등 다양한 시도를 이어가고 있습니다. 물론 이러한 과정은 도전적이지만, 동시에 피망 슬롯 머니 상 연구의 가장 큰 매력이기도 합니다.

Q. 피망 슬롯 머니 상을 연구하게 된 동기가 있다면?

어릴 적부터 피망 슬롯 머니 상에 관심이 많아 관련된 활동을 다양하게 해왔지만, 학부 졸업 후에는 자연스럽게 기업에 취업하게 되었습니다. 당시 맡은 업무는 피망 슬롯 머니 상과는 전혀 관련 없는 분야였지만, 회사에 다니던 중 이세돌과 알파고의 바둑 대결을 보며 인공지능과 피망 슬롯 머니 상 기술에 대한 큰 충격과 영감을 받았습니다. 마침 회사에서도 4차 산업혁명에 대응한 피망 슬롯 머니 상 기술 도입을 준비하고 있었고, 저 역시 다시 한 번 피망 슬롯 머니 상 분야에 도전하고 싶은 열망이 생겼습니다. 그 계기로 저는 대학원 진학을 결심했고 피망 슬롯 머니 상 연구에 본격적으로 뛰어들게 되었습니다.

Q. 연구자로서 앞으로의 꿈과 목표가 있다면?

저의 목표이자 꿈은 사람에게 실질적인 도움을 줄 수 있는 ‘퍼스널 로봇(Personal Robot)’ 시대를 여는 것입니다. 과거 컴퓨터가 한때는 전문가의 전유물이었지만 지금은 누구나 사용하는 개인용 PC가 되었듯, 로봇도 점차 일상 속으로 들어오고 있다고 생각합니다. 물론 아직 해결해야 할 기술적 과제가 많지만 제 연구가 실생활에서 사람들에게 실제로 도움이 되는 모습을 보게 된다면 그것만큼 보람된 일은 없을 것입니다.

또한 저는 연구와 함께 인재 양성에도 큰 의미를 두고 있습니다. 제가 가르친 학생들이 학교를 떠나 의미 있는 역할을 해내는 모습을 지켜보는 것은 연구 못지않게 큰 기쁨이 될 것 같습니다. 이를 위해 학생들과 함께 새로운 문제를 발굴하고, 함께 고민하고 해결해 나가는 과정을 꾸준히 이어가며, 서로 성장할 수 있는 연구 환경을 만들어가고자 합니다.

Q. 피망 슬롯 머니 상을 전공하려는 후배들에게 어떤 준비와 노력이 필요한지 조언해 주신다면?

피망 슬롯 머니 상은 기계공학, 전자공학, 컴퓨터공학 등이 융합된 대표적인 복합 학문입니다. 사람처럼 움직이고, 주변 환경을 인식하며, 스스로 판단해 행동하는 시스템을 만드는 과정은 매우 도전적이지만 그만큼 큰 매력을 지니고 있습니다.

이러한 피망 슬롯 머니 상 시스템을 제대로 이해하고 개발하기 위해서는 기초 역량이 매우 중요합니다. 피망 슬롯 머니 상 기술은 결국 수학, 물리, 그리고 프로그래밍이라는 탄탄한 기초 위에 구축됩니다. 이러한 기본기가 잘 갖춰져 있어야 이후의 연구나 개발 과정에서도 안정적인 성과를 낼 수 있습니다.

또 하나 강조하고 싶은 점은 협업과 융합의 중요성입니다. 피망 슬롯 머니 상은 결코 한 사람의 노력만으로 완성되지 않습니다. 기계, 전자, 인공지능 등 다양한 분야의 전문가들과 활발하게 소통하고, 함께 문제를 해결해 나가기 위한 경험이 필요합니다. 따라서 자신만의 전문성을 깊이 있게 쌓되, 다양한 분야를 열린 자세로 이해하려는 태도 또한 매우 중요하다고 생각합니다. 그런 노력이 결국 더 강하고 유연한 연구자, 개발자로 성장하는 기반이 될 것으로 생각합니다.

Q. 국내 피망 슬롯 머니 상 산업이 한 단계 더 발전하기 위한 방안이 있다면.

현재 국내 피망 슬롯 머니 상 기술은 연구 개발 이후 실증 및 현장 적용 단계로의 연계가 원활하지 않은 경우가 많습니다. 이를 해결하기 위해서는 실증 기반 R&D를 적극 확대하고, 실제 현장에서 적용 가능한 피망 슬롯 머니 상 기술을 조기에 검증할 수 있는 실증 사업이 더욱 활성화되어야 한다고 생각합니다. 특히, 초기 시제품 단계에서부터 테스트베드 운영을 활발히 진행해 시장 진입을 앞당기고, 사용자 피드백을 기반으로 빠른 기술 개선이 이뤄질 수 있는 구조가 필요합니다.

또한 최근에는 AI 기술이 피망 슬롯 머니 상 시스템에 본격 도입되면서, 피망 슬롯 머니 상 운영에 대한 고품질 데이터셋 확보의 중요성이 더욱 커졌습니다. 그러나 국내의 경우, 미국이나 유럽 등 주요 피망 슬롯 머니 상 선도국에 비해 공개 데이터셋과 소프트웨어 플랫폼이 부족한 실정입니다. 이에 대응하기 위해서는 데이터 기반 피망 슬롯 머니 상 플랫폼 생태계의 구축과 소프트웨어 역량 강화가 필요합니다.

이러한 정책적·산업적 전략이 잘 뒷받침된다면, 국내 로봇 산업은 글로벌 경쟁력을 갖춘 전략 산업으로 도약할 수 있다고 생각합니다.

Q. 연구에 주로 영향을 받은 교수님이나 연구자가 계시다면.

석박사 과정 동안 KIST에서 학연을 시작으로 박사후연구원 과정을 거치는 동안 지도 박사님이셨던 김창환 박사님께 가장 큰 영향을 받았습니다. 김 박사님은 연구와 과제 수행 전반에 걸쳐 항상 물심양면으로 지원해 주셨고, 제가 연구에 온전히 집중할 수 있도록 아낌없는 도움을 주셨습니다. 특히 제 연구 주제에 대해 함께 깊이 고민해 주시고, 다양한 방향성을 제시해 주셨으며, 논문도 세심하게 검토해 주셔서 연구자로서의 기반을 다질 수 있도록 도와주셨습니다.

또한 당시 KIST에 계셨고 현재는 서강대학교에 재직 중이신 남창주 교수님께도 많은 도움을 받았습니다. 지도교수님은 아니셨지만 연구의 기초 개념부터 실험 과정까지 체계적으로 가르쳐 주셨고 특히 제가 많이 부족했던 논문 작성 및 글쓰기 부분에서도 꼼꼼히 지도해 주셔서 다방면에서 많은 것을 배울 수 있었습니다.

이제는 저 또한 그동안 받은 가르침을 학생들에게 전하고자 하며, 함께 고민하고 베풀 수 있는 연구자 겸 지도자가 되기 위해 노력하고 있습니다.