웨비나
메릭 웨비나는 국내외의 기계공학과 로봇분야의 연구와 연구동향 등을 온라인으로 만나실 수 있는 무료 세미나입니다.
기계와 로봇분야에 관련된 주제로 여러분야의 연구자들을 초청해서 월 2-3건을 개최해 오고 있습니다.
온라인으로 개최되기 때문에 사전등록을 하시면 시간과 공간의 제약없이 누구나 실시간 참여가 가능하며,
발표된 내용은 메릭의 유튜브에서도 추후 공개하고 있습니다.
기계와 로봇과 관련된 주제로 온라인 세미 나를 하시고자 하시는 분은(강의비 지급) 언제든 연락을 부탁드립니다.
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    이창훈 교수(KAIST 항공우주공학과)
    2022-06-27(월) 오전 10시(발표 45분 / 토론, 질의응답 15분 )

    항공우주시스템의 유도 문제는 최적 제어 이론에 기반한 최적화 문제로 정식화 될 수 있다. 특히 유도탄의 유도 문제는 선형화 된 유도 기하를 바탕으로 선형 2차 최적 제어 문제로 정식화 될 수 있으며, 특정 구속 조건을 고려하는 방식으로 다양한 유도탄의 유도 기법 개발에 활용될 수 있다. 최근 새로운 형태의 항공우주시스템의 출현과 함께 점차 복잡해지는 유도 문제를 해결하고자 실시간 궤적최적화를 기반으로 한 방법들이 고려되고 있다. 본 발표에서는 전통적인 최적 제어 이론에 기반한 유도탄의 유도 알고리즘 설계 방법론부터 최신 전산 유도 철학을 바탕으로 한 컨벡스 최적화 기반 재진입 비행체, 유도탄, 및 재사용 발사체의 유도 알고리즘에 대해 소개한다. 

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    김종욱 교수(동아대학교 전자공학과)
    2022-06-29(수) 오후 2시(발표 45분 / 토론, 질의응답 15분 )

    최근 OpenPose를 필두로 TRT pose, MediaPipe Pose 등 마커리스(markerless) 타입의 2차원 인체골격 관절좌표 인식 딥러닝 패키지가 공개되면서 이를 이용한 3차원 인체 포즈 인식에 대한 연구가 활발하게 이뤄지고 있다. 실시간 3차원 인체 포즈 인식 기술은 스포츠, 재활치료, 홈트레이닝, 작업 모니터링, 감시 등 여러 분야에서 그 수요가 늘어가고 있다. 본 발표에서는 동아대학교 인공지능·로보틱스 연구실에서 개발 중인 최적화 알고리즘인 uDEAS를 이용하여 휴머노이드 로봇 모델의 주요 관절각을 추정함으로써 보행과 임의의 포즈 및 모션에 대해 3차원으로 추정하는 연구를 수행 중인 내용을 소개한다.  

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    이승제 교수(서울과학기술대학교 기계시스템디자인공학과)
    2022-07-14(목) 오후 2시(발표 45분 / 토론, 질의응답 15분 )

    멀티로터 무인항공기는 타 로봇 플랫폼과 달리 정지비행을 포함한 3차원 공간주행능력을 가지고 있어 기존의 공중 영상촬영 이외에 공중 매니퓰레이션, 도심지 택배운송 및 UAM 플랫폼으로 활용될 가능성이 기대된다. 그러나 야외 비행 시 돌풍 등에 의한 외란에 취약하고, 비행시간 제약이 심하며, 불특정 물리량을 가지는 화물 탑재 시의 비행성능 유지에 불리함이 있다. 또한 부족구동이라 불리우는 기체 고유 특성으로 인해 유체 등의 화물을 운송 시 화물운송 안정성이 취약하다는 하드웨어적 단점이 있어 상업적 활용성 증진에 어려움이 있다. 본 세미나에서는 상기 언급한 멀티로터 무인항공기의 고유 문제들을 해결하기 위한 강건 제어기법 소개와, 기존 멀티로터 무인항공기의 하드웨어적 제약조건을 해결하기 위한 새로운 형상의 멀티로터 무인항공기 디자인을 소개한다. 

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    오봉성 박사(한국에너지기술연구원)
    2022-07-20(수) 오후 2시(발표 45분 / 토론, 질의응답 15분 )

    소형모듈원자로 현황 및 개요, 초임계 이산화탄소 사이클 특징 및 개요, 초임계 이산화탄소 주요기기 설계 코드 및 해석 코드 소개 및 사례 1로는 초임계 이산화탄소 발전사이클 연계 KAIST Micro Modular Reactor 연구 내용 소개, 사례 2: 초월임계 이산화탄소 발전사이클 연계 SMART (원자력연구원 최초 소형모듈원자로) 연구 내용 소개합니다. 

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    정태희 박사(AMD)
    2022-08-03(수) 오전 10시(발표 45분 / 토론, 질의응답 15분 )

    인공지능, 특히 딥러닝 모델에서의 양자화(quantization)는 딥러닝 모델을 더 빠르고 더 낮은 메모리 요구 사항으로 실행할 수 있는 저렴하고 쉬운 방법입니다. 딥러닝의 양자화는 정보 압축에 기초를 두고 있습니다. 딥러닝에서는 가중치(모델 파라미터) 및/또는 활성화(activation)의 수치적 정밀도를 줄이는 것을 의미합니다. 모델을 양자화하면 메모리가 작아지고, 소비전력이 줄어듭니다.본 웨비나에서는 딥 러닝에서 양자화의 기초원리에 대해 설명하고, 최신 기술동향 및 여기서 언급된 기술들이 실제로 어떻게 실행되는 지 실제 코딩 데모 실현을 보여줄 계획입니다. 

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    유홍기 교수(KAIST 기계공학과)
    2022-08-09(화) 오후 2시(발표 45분 / 토론, 질의응답 15분 )

    광학 이미징 및 측정 기술은 대상물의 구조 및 화학적 정보를 얻어낼 수 있도록 해주어 이전에는 관찰하지 못했던 것들을 고해상도로 정밀하게 관찰할 수 있도록 해준다. 특히, 최근 레이저, 광섬유 및 광학기술의 발전과 함께 새로운 광학 이미징 및 측정 기술이 개발되어 의료 및 산업 분야에서 널리 활용되고 있다. 본 강연에서는 의광학 및 광측정 분야의 새로운 영상기법과 응용을 소개하고자 한다. 구체적으로 내시현미경 및 다기능 영상기법의 개발 및 이를 이용한 심혈관 질환 진단기기 응용, 고속 3차원 현미경 기술 소개, 머신러닝을 이용한 영상 품질 향상 및 이미징 시스템 제어 등에 대해 논의하고자 한다.