2015년 3월 31일 화요일

Terry Taewoong Um (C.V.)



Terry Taewoong Um

Ph. D. Student,  University of Waterloo
Dept. of Electrical and Computer Engineering
Adaptive Systems Laboratory

Email: terry.t.um [at] gmail.com
[Google Scholar] [LinkedIn]


RESEARCH INTERESTS 
Machine Learning for Human/Robot Models, Machine Learning for Athletic Activity, Deep Learning for Motion Analysis/Generation, Learning Control

EDUCATION
University of Waterloo, Ph. D. Student                     2014 - present
 • Major: Electrical and Computer Engineering
 • Supervisor: Dana Kulić, Ph.D. [Link]

Seoul National University, M.S.                               2010
 • Major: Mechanical & Aerospace Engineering
 • Dissertation: Tangent space RRT with lazy projection for constrained motion planning [Link]
 • Supervisor: Frank Chongwoo Park, Ph.D. [Link]

Seoul National University, B.S.                                2008
 • Major: Mechanical & Aerospace Engineering
 • Minor: Computer Science & Engineering

RESEARCH / TEACHING EXPERIENCE 
Research Scientist                                                 2012 - 2014
Robot Learning Laboratory,  Medical Robotics Laboratory
Korea Institute Science and Technology (KIST), Seoul, Korea
• Conduct a research on transfer learning method for robot models
• Develop a upper limb power assistant robot

Research Engineer                                                 2010 - 2012
Mechanical R&D Center,  LIG Nex1 Co., Ltd., Gyeonggi, Korea
• Design a lower extremity exoskeleton for soldiers power augmentation
• Design a upper extremity exoskeleton for industrial laborer assistance

Research Assistant                                                 2008 - 2010
Robotics Laboratory, Seoul National University
• Design planning and control frame work for a mobile manipulator, CIROS
• Conduct a research on novel planning algorithm for constrained motions

Teaching Assistant                                                 2008
Seoul National University
• Assisted “Introduction to Robotics” course

PUBLICATIONS 
International Journals 
B. Kim, T. T. Um, C. Suh, and F. C. Park, Tangent bundle-RRT: A randomized algorithm for constrained motion planning, Robotica, May 2014. [Link]

International Conferences 
T. T. Um, M. Park, and J. Park, “Independent Joint Learning: A novel task-to-task transfer learning scheme for robot models”, 2014 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA2014), June 2014. [Link]

C. Suh, T. T. Um, B. Kim, H. Noh, M. Kim, and F. C. Park, Tangent space RRT: A randomized planning algorithm on constraint manifolds, 2011 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA2011), Shanghai China, May 2011. [Link]

T. T. Um, C. Suh, B. Kim, and F. C. Park, Tangent space RRT with lazy projection: An efficient planning algorithm for constrained motions, 12th International Symposium on Advances in Robot Kinematics (ARK2010), Portorož Slovenia, June 2010. [Link]

Domestic Conferences
T. T. Um, J. Ryu, and J. Baek, Development of a lower extremity exoskeleton for soldiers power augmentation, 2012 Autumn Conference of the Korean Society of Precision Engineering, Gwangju Korea, Oct 2012.

T. T. Um, J. Ryu, and J. Baek, Kinematic compatibility evaluation of end-effector constrained exoskeleton by using manipulability ellipsoid, 2012 Korean Robotics Society Annual Conference, Gangreung Korea, June 2012.

TECHNICAL SKILLS
Programming Languages: C/C++ (MFC), Java, Python, Matlab, LabView
Design Tools:  Solidworks, CATIA, AutoCAD, ANSYS, RecurDyn, ADAMS
Electronics: DAQ card, Real-Time Controller, Motors, Sensors (F/T Sensor, Encoder, IMU, and etc.), EMG sensors, Oscilloscope, Stereo Vision, etc.

PARTICIPATION IN GRANT-FUNDED RESEARCH 
Human-centered Interaction for Coexistence, 2013 – 2014
• Developed learning scheme for human motion recognition
• Funded by Ministry of Education, Science and Technology, Korea

Activities of Daily Living (ADL) Support System for the Elderly and Disabled, 2012 – 2013
• Designed mechanical system of the upper-extremity exoskeleton
• Funded by Ministry of Education, Science and Technology, Korea

Development of Control Framework for Fast-Responding Locomotion of Exoskeletons, 2011 – 2012
• Designed mechanical and electrical system of the lower-extremity exoskeleton
• Funded by Agency for Defence Development, Korea

Development of Wearable Robot for Industrial Laborer Assistance, 2010 – 2012  
• Designed control framework of upper-extremity exoskeleton for industrial laborers by using various HRI sensors
• Designed mechanical system of the upper-extremity exoskeleton
• Funded by Ministry of Knowledge Economy, Korea

Motion Planning and Control for Mobile Manipulator and Humanoid, 2008 – 2010
• Designing planning and control framework of a mobile manipulator, CIROS, which has a 3D vision and compliant grasping system
• Funded by Ministry of Knowledge Economy, Korea


2015년 3월 24일 화요일

LSTM(딥러닝)의 창시자 Schmidhuber의 인터뷰 (상)


딥러닝의 큰 축 중 하나는 바로 Time series data (또는 Sequence data)에 적합한 Deep Nerual Network인 Recurrent Neural Network (RNN)과 이것의 부흥을 일으킨 Long-term Short-term Memory (LSTM) 입니다. 세상에는 정적인 데이터도 많지만 사실 시간에 따라 변하는 동적인 데이터도 많습니다. 예를 들어 음성인식의 경우 "안녕하(  )요"라는 말을 들으면 우린 ( ) 안의 말이 "세"일 것이란 예측을 할 수 있는데, 이는 앞뒤 "문맥"을 통해 추론에 가능하기 때문이지요. 이렇듯 동적 데이터는 단지 그 순간만 볼 것이 아니라 연속된 데이터 속의 관계를 보아야 하는데요, 이를 추론하는 구조의 네트워크가 바로 RNN 입니다.

매 순간의 데이터를 길게 늘어놓은 RNN은 vanishing gradient 문제 등으로 그동안 외면받아왔지만 10여년 전부터 LSTM이라는 관문 유닛(gate unit)을 도입하면서 부터 큰 부흥이 일기 시작했는데요, 이 LSTM의 창시자가 바로 오늘 소개해드릴 Schmidhuber 교수님입니다. 딥러닝에 대해 학자 다섯 명을 꼽으면 꼭 들어갈 분이지요.

스위스 인공지능 연구소의 Schmidhuber 교수. 외국 교수들은 심지어 잘생기기까지 했다..


2015년 3월 19일 목요일

[로봇 강좌 2-3] Rotation matrix 회전행렬 (2)

회전행렬 그 두번째 시간! 회전행렬은 forward kinematics에 왜 필요한 걸까요? 차근차근 알아가보도록 하죠


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[로봇 강좌 2-2] Rotation matrix 회전행렬 (1)

로봇 기구학의 가장 기본을 이루는 rotation matrix에 대해 알아봅시다. 근데 determinant 얘기하다가 시간이 다 가버렸네요 ㅎㅎ


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[로봇 강좌 2-1] 조인트의 종류 & 간단한 Kinematics

오늘은 드디어 챕터 2 "Kinematics (운동학)" 강좌의 시작입니다. 가장 간단한 로봇의 Kinematics로 한번 스타트를 끊어보죠


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