인공지능융합연구실

소프트웨어학과 김광수

인공지능융합연구실은 소프트웨어학과 소속으로, 인공지능과 관련된 다양한 연구를 수행하고 있습니다. 주요 연구 분야로는 인공지능, 연합학습, 자율주행, 헬스케어 AI, 사물인터넷 등이 있습니다. 최근 3년간 연구실은 5G-IoT 환경에서의 데이터 처리 플랫폼 개발, 자율주행 환경에서의 프라이버시 보존 기술 개발, 용광로 수율 최적화 인공지능 알고리즘 개발, VR·AR 콘텐츠 복원 기술 개발, 당뇨발 예방을 위한 디지털치료제 연구, 지능형 악성코드 탐지 기법 연구 등 다양한 프로젝트를 성공적으로 수행하였습니다. 또한, 인공지능을 활용한 외래객 예측모델 개발과 헬스케어 AI 융합 연구개발 등에서도 두각을 나타내고 있습니다. 연구실은 다수의 논문과 특허를 보유하고 있으며, 특히 인공지능과 연합학습 분야에서 높은 연구 성과를 자랑합니다.

Artificial Intelligence

Internet of Things

Healthcare AI

대표 연구 분야

연구 영역 전체보기

자율주행 환경에서의 AI 학습 가능한 개인영상정보 프라이버시 보존 기술 연구

자율주행 차량의 발전과 함께, 차량 내외부에서 수집되는 개인영상정보의 처리와 프라이버시 보호는 매우 중요한 연구 주제입니다. 본 연구는 자율주행 환경에서 수집된 개인영상정보를 AI 학습에 활용하면서도 개인의 프라이버시를 철저히 보장하는 기술을 개발하는 것을 목표로 합니다. 이를 위해 다양한 비식별화 기술과 프라이버시 보존 기법을 적용하여, 데이터의 유효성을 유지하면서도 개인의 민감한 정보가 유출되지 않도록 합니다. 또한, 이러한 기술을 실제 자율주행 시스템에 적용하여 실효성을 검증하고, 필요한 경우 추가적인 보완 작업을 진행합니다. 이 연구는 자율주행 기술의 안전성과 신뢰성을 높이는 데 기여할 것입니다.

용광로 수율 최적화를 위한 인공지능 알고리즘 개발

제철 산업에서 용광로의 효율적인 운영과 수율 최적화는 생산 비용 절감과 품질 향상에 중요한 요소입니다. 본 연구는 용광로 운영 데이터를 바탕으로 인공지능 알고리즘을 개발하여, 실시간으로 최적의 운영 조건을 예측하고 제안하는 시스템을 구축하고자 합니다. 이를 위해 다양한 머신러닝과 딥러닝 기법을 활용하여, 용광로의 온도, 압력, 재료 투입 비율 등 다양한 변수들 간의 상관관계를 분석하고, 수율을 극대화할 수 있는 최적의 운영 조건을 도출합니다. 또한, 개발된 알고리즘을 실제 용광로 운영에 적용하여 그 성능을 검증하고, 지속적인 개선을 통해 운영 효율성을 극대화하는 것을 목표로 합니다.

주요 논문

발행물 전체보기

Predicting biomass composition and operating conditions in fluidized bed biomass gasifiers: An automated machine learning approach combined with cooperative game theory

ENERGY, 2023

Analysis of load-bearing capacity factors of textile-reinforced mortar using multilayer perceptron and explainable artificial intelligence

CONSTRUCTION AND BUILDING MATERIALS, 2023

Clustering and prediction of long-term functional recovery patterns in first-time stroke patients

FRONTIERS IN NEUROLOGY, 2023

완료된 프로젝트

프로젝트 전체보기

[KISA] 자율주행 환경에서 AI 학습 가능한 개인영상정보 프라이버시 보존 기술개발

No.2인공지능융합연구실

2023년 05월 ~

[NIPA] 인공지능중심 산업융합 집적단지 조성사업 연구개발 - 헬스케어 AI 융합 연구개발

No.1인공지능융합연구실

2020년 04월 ~

[IITP] 5G-IoT 환경에서 이기종∙비정형∙대용량 데이터의 고신뢰∙저지연 처리를 위한 플랫폼 개발 및 실증

No.7인공지능융합연구실

2023년 12월 ~