연구 영역 아카이브
Shivo Digital은 기술적 투명성을 바탕으로 인공지능과 물리적 하드웨어의 접점을 연구합니다. 이론적 검증을 넘어 실제 산업 현장에 적용 가능한 정밀 로봇 공학의 표준을 제시합니다.
지능형 로보틱스
도메인 목록
국제 표준 로봇 공학 분류 체계에 따라 인지, 제어, 협업, 그리고 고지능화라는 네 가지 핵심 도메인을 중심으로 연구를 수행하고 있습니다.
자율 주행 및 경로 최적화
동적 장애물 회피를 위한 실시간 Neural Pathfinding 기술 연구.
SHIVO 2026고해상도 환경 인지 센서 융합
LiDAR와 시각 데이터를 통합하여 물리적 공간을 디지털로 정밀 재구성.
SHIVO 2026연구 상세 로드맵
각 연구 노드는 기술 성숙도(TRL) 기준 4단계(실험실 환경 검증) 이상의 데이터 무결성을 목표로 합니다.
지능형 자율 주행 알고리즘
복잡하고 예측 불가능한 도심 및 공장 환경 내에서 실시간으로 경로를 탐색하고 장애물을 회피하는 기술입니다. 단순히 정해진 경로를 따르는 것이 아니라, 로봇이 스스로 최적의 대안을 판단하도록 학습됩니다.
Technical Goal
지연 시간 50ms 미만의 실시간 의사 결정 체계 구축
Simulation Env
Unreal Engine 5 기반 고정밀 물리 시뮬레이션
Metric
장애물 탐지 정확도 99.8% 달성 (연구소 검증 기준)
다목적 정밀 제어 햅틱 시스템
의료 및 초정밀 조립 분야에 적용 가능한 기술로, 미세한 압력과 질감을 원격으로 전달하거나 자동화 공정에서 재료의 손상을 최소화하는 정밀 피드백 알고리즘 개발에 집중합니다.
세부 연구 내역: 초당 1,000회 이상의 데이터 샘플링을 통한 실시간 압력 피드백 보정 기술.
데이터 셋 구축
로봇 학습을 위한 고품질 멀티 센서 통합 데이터셋을 자체 구축하고 레이블링합니다.
시뮬레이션 검증
물리 엔진 기반 시나리오 테스트를 통해 알고리즘의 초기 결함을 90% 이상 제거합니다.
필드 테스트
실제 환경(대전 테크노밸리 테스트베드)에서 하드웨어 통합 안정성을 최종 검증합니다.
데이터 무결성 원칙
"모든 실험 데이터는 다중 센서 융합 분석을 통해 오차 범위를 최소화하며, 실험 결과의 객관성을 보장하기 위해 연구실 전 수칙을 준수합니다."
"로봇은 더 이상 지시된 명령을 수행하는 기계가 아닙니다. 환경과 상호작용하며 최적의 판단을 내리는 유기적인 파트너로 진화하고 있습니다."