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서지훈 연구실
강남대학교 인공지능융합공학부 서지훈 교수
빅데이터 분석
DB 관리
자연어 처리
서지훈 교수 연구실
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서지훈 연구실

강남대학교 인공지능융합공학부 서지훈 교수

서지훈 연구실은 인공지능융합공학부에서 교육 데이터와 안전공학 데이터를 기반으로 분석 방법론을 연구합니다. 온라인 비정형 정보에서 AI 교육의 평판·인식 수준을 정량화하는 접근을 수행하며, 교육 데이터와 학습자 패턴을 연계해 메타버스 기반 학습효과 향상 모델을 설계합니다. 또한 실내 화재 상황에서 연기 확산에 따른 가시성 저하가 피난 행동에 미치는 영향을 반응기반 시뮬레이션으로 분석하여 성능기반 피난 전략 도출에 활용합니다.

빅데이터 분석DB 관리자연어 처리AI 교육 인식 분석학습효과 예측
대표 연구 분야
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비정형 데이터 기반 AI 교육 인식 분석과 메타버스 학습효과 향상 연구 thumbnail
비정형 데이터 기반 AI 교육 인식 분석과 메타버스 학습효과 향상 연구
AI Education Recognition Analytics and Metaverse Learning Effect Enhancement from Unstructured Data
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연구 성과 추이
표시된 성과는 수집된 데이터 기준으로 산출되며, 일부 차이가 있을 수 있습니다.

5개년 연도별 논문 게재 수

4총합

5개년 연도별 피인용 수

1총합
주요 논문
2
논문 전체보기
1
article
|
인용수 0
·
2025
Quantitative Simulation of Human Evacuation Dynamics under Visibility Impairment in Indoor Fire Scenarios
Kil-Hong Joo, Jihoon Seo
Architecture Image Studies
본 연구는 연기 확산으로 인한 가시성 저하가 실내 화재에서의 인원 대피 행동에 미치는 영향을 정량적으로 분석한다. 따라서 뉴질랜드 화재안전 검증 방법(New Zealand Fire Safety Verification Method, C/VM2)에 제시된 반응 기반 대피 모델을 기반으로 시뮬레이션을 수행하여, 연기 농도의 증가로 인해 가시성이 점진적으로 감소하는 조건에서 대피자들이 어떻게 반응하는지를 관찰하였다. Response Time(반응 시간), Route Selection(경로 선택), Avoidance Behavior(회피 행동), Situational Awareness(상황 인지) 등 구체적인 행동 변화를 분석하였다. 본 연구를 위해 실내 환경을 모델링하고 연기 확산을 가시화하여, 가시성 제약을 반영하는 대피 모델을 설계하였다. 분석 결과, 연기 농도가 일정 임계치를 초과하면 대피자들은 중대한 시각 장애에 직면하여 대피가 지연되고 충돌 위험이 증가하는 것으로 나타났다. 또한 연기 제어 시스템의 유무, 문 개방 상태, 대피 경로의 구성은 화재 상황에서의 가시성과 밀접하게 관련된 것으로 확인되었다. 이는 성능기반 화재안전 설계에서 물리적 건축 요소와 더불어 가시성 기반 전략을 대피 계획에 반영하는 것이 중요함을 강조한다. 아울러 향후 연구에서 심리적 반응 요인과 AI 기반 예측 시스템을 통합할 가능성을 시사한다.
https://doi.org/10.62754/ais.v6i4.409
Visibility
Smoke
Situational ethics
Fire safety
Situation awareness
2
article
|
인용수 1
·
2023
Data Analysis Method for Recognition of AI Education Based on Education Data
Jihoon Seo
International Journal of Membrane Science and Technology
제4차 산업혁명에 기반하여 소프트웨어 교육과 밀접하게 연관된 AI 교육은 미래의 핵심 역량을 위한 중요한 분야로 성장하기 시작하였다. 그럼에도 불구하고 AI 교육의 중요성은 다양한 학술 분야에서 차지하는 비중이 크지 않으며, 일반 대중, 교사, 학습자조차도 그 무게를 인식하지 못하고 있다. 따라서 본 연구는 온라인에 언급된 AI 교육과 관련된 비구조화 데이터(Unstructured Data)를 바탕으로 평판과 인식 수준을 분석하고, 중장기적으로 AI 교육 분야의 발전 방향을 모색하기 위한 방법론을 제시하고자 한다. 제4차 산업혁명에 대비하는 과정에서 AI 교육에 대한 일반적 인식을 바탕으로, 향후 교육 및 인재 양성을 위한 효과적인 정책 수립에 기여할 것으로 기대된다.
https://doi.org/10.15379/ijmst.v10i4.1886
Reputation
Industrial Revolution
Computer science
Core (optical fiber)
Higher education
Artificial intelligence
Mathematics education
Data science
Engineering ethics
Public relations
최신 정부 과제
12
과제 전체보기
1
2025년 5월-2028년 5월
|17,181,000
온라인 가상환경에서 학습자의 패턴을 이용한 학습효과 향상 모델 연구
본 연구는 1차년도에 학습자의 패턴데이터를 수집할 수 있는 메타버스 학습 플랫폼 환경을 구축하고, 2차년도에는 자체 개발한 메타버스 플랫폼을 기반으로 학습자를 모집하여 학습자의 패턴데이터를 무작위로 확보하여 분석한다. 또한 확보한 데이터를 기반으로 패턴데이터의 표준화 모델을 연구한다. 3차년도에는 표준화 모델을 기반으로 머신러닝에 적용하여 학습자에 대한 학...
학습자 패턴 분석
메타버스
기계학습
학습모델 표준화
생성형 AI
2
주관|
2020년 5월-2022년 5월
|11,666,000
학습자를 위한 한국형 인공지능교육 통합 플랫폼 개발
본 과제는 초·중·고 학습자가 겪는 난이도와 애로사항을 진단해 개인에게 맞춘 인공지능교육을 제공하기 위한 학습모델 및 콘텐츠 플랫폼을 개발하는 연구임. 연구 목표는 오피니언 마이닝 기반 빅데이터 수집, 한국형 인공지능교육 학습 모형 설계, HTML5 기반 WEB&APP 인공지능교육 학습 케어 시스템 구축, 머신러닝·딥러닝 연계 지능형 의사결정지원 학습 케어 플랫폼 개발을 통해 자가진단·설문·상담·학습진도·효과성 분석과 추론·추천을 수행하고 학습자의 문제해결 능력 및 컴퓨팅사고력 증진에 기여하는 인공지능교육콘텐츠 제공에 있음. 기대 효과는 4차산업혁명 대응 AI 인재 양성 및 전 국민 AI교육 전략 확장에 활용 가능한 교육 인프라 제공임.
인공지능
인공지능교육
빅데이터
교육데이터마이닝
디지털교과서
의사결정지원시스템
학습콘텐츠
머신러닝
딥러닝
3
주관|
2017년 9월-2018년 9월
|93,750,000
공공 데이터를 활용한 빅데이터 기반의 관광정보 시각화 통합 분석 플랫폼 개발
본 과제는 공공데이터를 활용해 스마트폰과 웹에서 외국인 관광객이 여행 정보를 쉽게 찾고 비교할 수 있는 “공공 데이터를 활용한 빅데이터 기반의 관광정보 시각화 통합 분석 플랫폼” 개발임. 연구 목표는 MAP 기반 근거리 관광지 탐색, 최단경로 위치서비스, 한류 콘텐츠 정보 제공, 오피니언마이닝 기반 참여형 관광지 평판 분석을 결합한 통합 플랫폼 구축임. 핵심 연구 내용은 100M~1KM 단위 관광지역 검색과 사용자 위치-데이터 포인트(긍정/부정)를 시각화하는 기능, 영어 기반 감성사전으로 100글자 댓글의 긍정률/부정률을 추출하는 오피니언마이닝, HTML5 웹 공간정보 관광 시각화 콘텐츠 및 인프라 광고·세부정보 등록임. 기대 효과는 공공데이터 활용 위치기반 서비스 확산, 웹 접근성 향상, 양방향 참여로 비정형 데이터 확보 및 관광명소 평판의 정량화·맞춤형 제공으로 민간 활용도 증가임.
빅데이터
평판분석
관광정보
애플리케이션
데이터시각화
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상태출원연도과제명출원번호상세정보
등록2018사용자 맞춤형 콘텐츠 추천 지도 서비스를 제공하는 시스템 및 이의 동작 방법1020180088392-
등록2017사용자 맞춤형 마케팅 서비스 장치 및 그 동작 방법1020170114376
등록2017데이터 분석 기반의 강수량 예측 장치 및 방법1020170091317
전체 특허

사용자 맞춤형 콘텐츠 추천 지도 서비스를 제공하는 시스템 및 이의 동작 방법

상태
등록
출원연도
2018
출원번호
1020180088392

사용자 맞춤형 마케팅 서비스 장치 및 그 동작 방법

상태
등록
출원연도
2017
출원번호
1020170114376

데이터 분석 기반의 강수량 예측 장치 및 방법

상태
등록
출원연도
2017
출원번호
1020170091317

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