교수소개

신규식 교수

로봇공학과

연락처 : 031-400-5245

■ 자기소개 
현재 한양대학교 에리카 캠퍼스 공학대학 기계공학과에 부교수로 재직하고 있는 신규식교수는 한양대학교 기계공학과를 졸업하고 University of Texas at Austin에서 기계공학박사를 취득하였다. 

한양대학교 부임 이전에는 포항지능로봇연구소에서 모바일로봇, 휴머노이드등의 지능형로봇 이외에도 산업용 로봇의 개발을 총괄하였으며, 산업체를 위한 로봇기획, 로봇 지능부품 국가 프로젝트의 총괄책임을 담당하기도 했다.

또한 제품개발 및 제품개발 프로세스 분야에서 기업 대상 다수의 컨설팅, IT관련 프로젝트등을 수행한 경험이 있다. 이러한 로봇분야와 제품개발 분야의 지식을 기반으로 로봇 특히 머니퓰레이터 설계에 대한 연구에 집중하고 있다. 

■ 학력
1983 한양대학교, 기계공학학사
1990 University of Texas 기계공학석사
1995 University of Texas 기계공학박사

■ 경력
2009-현재 한양대학교 ERICA 캠퍼스,로봇공학과 부교수
2008-2009 포항지능로봇연구소 연구부장
1995-2008 삼성SDS 수석연구원

■ 연구관심분야
7자유도 머니퓰레이터 설계, 고효율 에너지 로봇설계, 머니퓰레이션관련 의료로봇, 로봇머니퓰레이터 설계방법론, 제품개발 방법론
■ 학력
로봇 사양에 대한 요구사항과 설계 파라미터를 논리적으로 연결하여 로봇 설계 방법론 및 최적설계 분야에 대한 연구를 수행한다. 또한 로봇 시스템의 에너지 효율을 향상시키기 위해 여자유도를 활용한 운동계획 도출과 함께 중력 보상 장치의 개발 및 이를 적용한 로봇 시스템에 관한 연구를 한다. 최근 활발하게 진행하고 있는 연구 분야는 Underactuated Mechanical System(UMS) 과 인공지능을 이용한 로봇 제어이다.
UMS는 로봇의 동역학을 상쇄시키는 피드백 제어와는 달리 시스템 특유의 동역학을 활용할 수 있으므로 에너지 효율을 향상시켜야 하거나 자연스러운 움직임이 필요한 로봇에 적합한 시스템이다. 현재 로봇의 Kipping pull ups 동작을 위한 해석 및 제어를 연구하고 있는 중이다.
Machine Learning 의 큰 부류 중 Supervised Learning 과 Reinforcement Learning 을 이용하여 머니퓰레이터와 Gripper 의 움직임을 학습시켜 업무를 수행하도록 한다. 현재 Supervised Learning 으로 CNN(Convolution Neural Network) 을 이용한 Object classifier 과 Reinforcement Learning 을 이용한 Peg in hole 을 수행하는 학습을 연구하고 있다.

■ 주요연구

연구분야 주요 연구 내용
로봇 머니퓰레이터
최적설계
· 기구/동적 성능지표 분석 및 개발
· 설계 파라미터 최적화
로봇 설계방법론 · 작업영역 해석 알고리즘 개발
· 설계 파라미터 최적화 방법 개발
· Actuator 선정방법
· 링크에 대한 구조최적설계
· 성능평가법 개발
로봇 시스템
에너지 효율
· Energy saving 방법
- 로봇 머니퓰레이터의 토크 최소화
- 토크 최소화를 위한 운동계획법
UMS 의 해석과
제어 이론을 이용한
인간의 모션 구현
· 시스템의 안정성과 특이점 해석
· 특정 동작의 분석 및 반복 동작
수행을 위한 제어 전략 개발
Reinforcement
Learning in
Robotics
· CNN 을 이용한 Object classifier
· Reinforcement learning 을 이용한
Peg in hole 을 수행하는 학습 연구