이번 뉴스레터에서는 자율주행 AI, 모션 플래닝, 강화학습 및 Physical AI를 중심으로 연구하는 김동찬 교수님 연구실을 소개합니다.

김동찬 교수님은 한양대학교 미래자동차공학과에서 학사 및 박사 학위를 취득하고, 현재 한양대학교 ERICA 인공지능학과 조교수로 재직하며 AiMIND Lab을 이끌고 있습니다. 

대학원 재학 중에는 현대자동차, 롯데정보통신 등과의 산학협력 및 국가연구개발과제에 참여하며 학술 연구와 실제 시스템 개발 경험을 쌓았습니다. 

이후 2022년부터 2025년까지 자율주행 기술기업 42dot에서 모션 플래닝 엔지니어로 근무하며 맵 매칭, 목표 차선 판단, 회피 주행 등 다양한 모션 플래닝 알고리즘과 End-to-End 자율주행 기술을 개발하였습니다. 

현재는 자율주행 AI, 모션 플래닝, 강화학습 및 Physical AI를 중심으로 연구하는 한편, 인공지능과 불확실성 추정 기술을 화학 센싱과 배터리 관리 등 다양한 분야에 적용하고 있습니다. 

최근 관련 연구를 국제학술지 Advanced Science에 게재하고 Inside Front Cover에 선정되는 성과를 거두었습니다. 

앞으로도 실제 산업 현장의 문제를 해결할 수 있는 인공지능 기술을 개발하는 한편, 학문과 산업을 연결하는 연구 역량을 갖춘 연구실로 성장해 나가고자 합니다.

> Q1. 현재 진행 중인 산학과제 또는 연구과제에 대해 소개 부탁드립니다.

저희 AiMIND Lab은 자율주행을 중심으로 인공지능이 실제 도로와 산업 현장에서 효과적으로 활용될 수 있도록, 상황 이해와 의사결정, 주행 계획, 모델 평가 및 개선 기술을 연구하고 있습니다. 

이와 함께 자율주행 분야에서 축적한 인공지능 기술을 화학 센싱, 배터리 관리 등 다양한 산업 분야로 확장하고 있습니다.

현재 NIPA 첨단 GPU 활용 지원사업을 통해 ‘대규모 피드백 모델을 활용한 자율주행 사후 피드백 생성 프레임워크’를 개발하고 있습니다. 

자율주행 과정에서 발생한 문제 상황을 대규모 인공지능 모델이 분석하고, 그 원인과 개선 방향을 구체적인 피드백으로 생성하여 자율주행 모델의 성능 향상에 활용하는 것이 목표입니다.

또한 산업통상자원부와 한국산업기술기획평가원이 지원하는 ‘교통약자를 위한 AI 기반 능동형 운전자 어시스턴스 시스템 및 서비스 개발’ 과제에 참여하고 있습니다. 

운전자의 특성과 주행 상황을 인공지능으로 분석하여 고령자와 운전 취약계층에게 필요한 지원을 능동적으로 제공하는 인간 중심의 운전자 보조 기술을 연구하고 있습니다.

아울러 2026년 7월부터는 서울-ERICA 공동연구 지원사업으로 ‘Simulation-to-Real 강화학습 기반 배터리 SOH 추정 및 자율 최적 충전 기술 개발’ 과제를 수행할 예정입니다. 

시뮬레이션을 통해 학습한 강화학습 기반 충전 정책을 실제 배터리 환경에 적용하고, 배터리의 건강상태와 예측 불확실성을 고려하여 충전 속도와 수명, 안전성을 함께 향상시키는 자율 최적 충전 기술을 개발하고자 합니다.

> Q2. 연구실 멤버를 소개해 주신다면?

AiMIND Lab은 현재 박사과정 3명과 학부연구생 5명이 함께 연구하고 있습니다. 

구성원들은 자율주행 인공지능을 중심으로 End-to-End 자율주행, 궤적 예측, 비전-언어 모델, 멀티모달 인공지능 및 인공지능 개인화 등 다양한 주제를 연구하고 있습니다.

서지원 학생은 주변 환경의 점유 상태 예측과 Vision-Language 모델을 연구하고 있으며, 김병건·권나현 학생은 산업체에서 쌓은 경험을 바탕으로 멀티모달 인공지능, 개인화 인공지능 및 AI 융합 연구를 수행하고 있습니다.

학부연구생들도 각자의 관심 분야를 중심으로 연구 역량을 쌓아가고 있습니다. 한필호 학생은 AiMIND Lab에 가장 먼저 합류한 학생으로, 연구실이 시작된 초기부터 약 1년간 함께하며 자율주행 모션 플래닝과 강화학습을 연구하고 있습니다. 

임성빈 학생과 임정민 학생은 차량 경로 예측, 서형찬 학생은 자율주행을 위한 HD Map 생성, 구민관 학생은 보행자 경로 예측을 주제로 연구를 수행하고 있습니다.

연구실이 시작된 지 오래되지는 않았지만, 구성원들은 각자의 연구 주제를 발전시키고 학술대회 발표와 교내외 경진대회 등에 적극적으로 참여하며 연구 경험을 쌓아가고 있습니다. 

서로의 연구 과정과 결과를 자유롭게 공유하고 함께 문제를 해결하면서, 구성원 모두가 함께 성장하는 연구실 문화를 만들어가는 것을 중요하게 생각합니다.

> Q3. 효과적인 연구성과를 위한 연구실 분위기나 연구과제 수행 노하우가 있다면 소개 부탁드립니다.

저희 연구실은 자유롭게 의견을 제시할 수 있는 분위기와 구성원 간의 적극적인 협력을 중요하게 생각합니다. 

연구 과정에서 좋은 결과만 공유하기보다는 잘되지 않은 실험과 실패 원인도 함께 논의하도록 하고 있습니다. 

실패한 결과를 숨기지 않고 공유할 때 같은 시행착오를 줄이고, 새로운 해결 방법을 더 빠르게 찾을 수 있기 때문입니다.

연구를 시작할 때는 새로운 모델을 바로 개발하기보다 먼저 해결하고자 하는 문제가 무엇인지 명확하게 정의하고, 기존 방법이 어떤 상황에서 한계를 보이는지 충분히 분석합니다. 

이후 간단하고 재현 가능한 기준 모델을 먼저 구현하고, 작은 규모의 실험을 통해 아이디어의 가능성을 확인한 뒤 점차 실험을 확장합니다.

또한 논문을 위한 일시적인 성능 향상에만 집중하기보다, 제안한 기술이 실제 자율주행 환경에서도 의미 있게 활용될 수 있는지를 중요하게 생각합니다.

이를 위해 이론적 타당성, 정량적 성능, 실제 적용 가능성을 함께 검토하고 있으며, 정기적인 연구 미팅과 구성원 간 피드백을 통해 연구의 완성도를 높이고 있습니다.

> Q4. 2026년 연구실 발전을 위해 꼭 하고 싶은 말씀이 있으시다면?

2026년은 AiMIND Lab이 연구실의 정체성을 보다 명확하게 확립하고, 연구 역량을 본격적으로 성장시키는 중요한 시기라고 생각합니다. 

저희 연구실은 자율주행 인공지능을 중심으로 하되, 장기적으로는 인공지능이 실제 세계를 이해하고 판단하며 행동하는 Physical AI 전반으로 연구 영역을 확장하고자 합니다.

빠르게 변화하는 최신 기술과 연구 동향을 적극적으로 받아들이면서도, 실제 현장에서 해결이 필요한 문제를 연구의 출발점으로 삼고자 합니다. 

학술적인 성과에만 머무르지 않고, 실제 적용 환경을 고려한 문제 설정과 평가를 통해 개발한 기술의 활용 가능성을 높이는 연구를 수행하는 것이 목표입니다.

앞으로 대학원생과 학부연구생이 각자의 연구 주제를 주도적으로 발전시키며 함께 성장할 수 있는 환경을 만들고, 기업 및 다른 연구기관과의 협력도 적극적으로 확대하고자 합니다. 

연구실 구성원들이 서로를 존중하고 배려하는 태도와 겸손함을 갖추면서도, 자신의 연구 분야에 대해서는 충분한 전문성과 자신감을 지닌 연구자로 성장하기를 바랍니다. 

궁극적으로는 뛰어난 연구 경쟁력뿐만 아니라 책임감과 바른 인성을 함께 갖춘 연구자를 배출할 수 있는 연구실을 만들어 나가고자 합니다.