PRML(Pattern Recognition & Machine Learning) 연구실은 세종대학교 인공지능데이터사이언스학과 소속으로, 패턴 인식과 머신러닝을 기반으로 한 혁신적인 인공지능 알고리즘 및 응용 기술 개발에 주력하고 있습니다. 본 연구실은 이론적 연구와 실용적 응용을 동시에 추구하며, 신호처리, 산업 시스템, 에너지, 바이오, 콘텐츠 등 다양한 분야에 인공지능을 접목하고 있습니다.
특히, 설명 가능한 인공지능(XAI)과 경량 딥러닝 모델 설계에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있습니다. XAI 기반의 특징 선택, 해석 가능한 모델 개발을 통해 인공지능의 투명성과 신뢰성을 높이고 있으며, 경량화된 딥러닝 네트워크를 통해 IoT, 임베디드 시스템 등 자원이 제한된 환경에서도 실시간 인공지능 서비스를 구현하고 있습니다. 이러한 기술은 베어링 결함 진단, 화자 인식, 제조 품질 예측 등 실제 산업 현장에 적용되어 우수한 성과를 거두고 있습니다.
산업 및 에너지 분야에서는 예지보전, 이상탐지, 에너지 소비 예측 등 다양한 문제를 인공지능으로 해결하고 있습니다. 대규모 센서 데이터와 빅데이터를 활용하여, 산업 설비의 상태 모니터링, 에너지 관리, 자원 최적화 등 실질적인 문제 해결에 기여하고 있습니다. 또한, IoT 네트워크에서의 데이터 압축, 전송 전력 최적화, 무선 통신 기반 자원 할당 등도 주요 연구 주제입니다.
코어 AI 분야에서는 컴퓨터 비전, 자연어처리, 메타러닝, 생성형 AI 등 첨단 인공지능 기술을 연구하고 있습니다. 인간 동작 예측, 음성 향상, 웹툰 생성 등 다양한 응용 사례를 통해, 최신 딥러닝 아키텍처와 알고리즘의 실용적 가치를 입증하고 있습니다. 또한, 바이오 AI, 콘텐츠 AI 등 새로운 융합 분야로도 연구를 확장하고 있습니다.
PRML 연구실은 산학협력, 정부과제, 국제공동연구 등 다양한 외부 프로젝트를 수행하며, 특허 출원과 논문 발표 등 활발한 연구성과를 내고 있습니다. 앞으로도 신뢰성, 효율성, 실용성을 갖춘 인공지능 기술 개발을 통해, 학계와 산업계의 발전에 기여할 것입니다.
PRML 연구실은 설명 가능한 인공지능(XAI)과 경량 딥러닝 모델 설계에 중점을 두고 있습니다. 기존의 딥러닝 모델은 높은 성능을 보이지만, 그 내부 동작이 불투명하여 실제 산업 현장이나 중요한 의사결정에 적용하기에는 한계가 있었습니다. 이에 따라 연구실에서는 XAI 기반의 특징 선택(feature selection) 방법론을 개발하여, 모델이 예측에 활용하는 주요 변수와 그 영향도를 명확히 설명할 수 있도록 하고 있습니다. 이러한 연구는 에너지 소비 예측, 제조 품질 진단 등 다양한 분야에서 신뢰성 있는 인공지능 시스템 구축에 기여하고 있습니다.
또한, PRML 연구실은 경량화된 딥러닝 모델 개발에도 많은 노력을 기울이고 있습니다. 경량 딥러닝 모델은 연산 자원이 제한된 IoT 디바이스, 임베디드 시스템 등에서 실시간으로 동작할 수 있도록 설계됩니다. 이를 위해 네트워크 구조 최적화, 파라미터 감소, 효율적인 학습 알고리즘 등이 연구되고 있으며, 실제로 베어링 결함 진단, 화자 인식 등 다양한 응용 분야에서 우수한 성능을 입증하고 있습니다.
이러한 XAI와 경량 딥러닝 모델 연구는 단순히 이론적 성과에 그치지 않고, 실제 산업 현장에 적용되어 예지보전, 결함 탐지, 에너지 관리 등 실질적인 문제 해결에 기여하고 있습니다. 앞으로도 PRML 연구실은 설명 가능성과 효율성을 동시에 갖춘 인공지능 기술 개발을 통해, 신뢰할 수 있는 AI 시스템의 확산에 앞장설 것입니다.
산업 및 에너지 분야 인공지능 응용: 예지보전, 이상탐지, 에너지 관리
PRML 연구실은 산업 및 에너지 분야에서 인공지능을 활용한 다양한 응용 연구를 활발히 수행하고 있습니다. 대표적으로, 선박 메인엔진, 스핀들모터, 베어링 등 산업 설비의 상태 모니터링 및 예지보전(Predictive Maintenance, PdM) 기술 개발에 집중하고 있습니다. 이를 위해 센서 데이터 기반의 결함 진단, 이상탐지, 잔여 수명 예측 등 다양한 딥러닝 및 머신러닝 기법이 적용되고 있으며, 실제 산업 현장과 협력하여 실증 연구도 진행 중입니다.
에너지 분야에서는 빅데이터와 인공지능을 결합하여 에너지 소비 예측, 이상 탐지, 최적 자원 할당 등 다양한 문제를 해결하고 있습니다. 예를 들어, 건물이나 열 공급망의 에너지 수요 데이터를 분석하여, 비정상적인 소비 패턴을 조기에 탐지하거나, 효율적인 에너지 관리 방안을 제시하는 연구가 이루어지고 있습니다. 특히, XAI 기반의 변수 선택 및 해석 가능한 모델을 통해, 에너지 관리 담당자가 실제로 활용할 수 있는 실질적인 인사이트를 제공하고 있습니다.
이와 더불어, IoT 네트워크에서의 데이터 압축 및 전송 전력 최적화, 무선 통신 기반의 자원 할당 등도 주요 연구 주제입니다. 이러한 연구들은 IEEE Internet of Things Journal, Electronics 등 국제 저명 학술지에 다수 게재되었으며, 실제 산업체와의 공동 프로젝트 및 특허 출원 등으로 이어지고 있습니다. PRML 연구실은 앞으로도 산업 및 에너지 현장의 실질적 문제 해결을 위한 인공지능 기술 개발에 매진할 계획입니다.
코어 AI 및 생성형 AI: 컴퓨터 비전, 자연어처리, 메타러닝
PRML 연구실은 컴퓨터 비전, 자연어처리, 메타러닝 등 코어 AI 분야의 첨단 연구도 활발히 수행하고 있습니다. 컴퓨터 비전 분야에서는 인간 동작 예측, 결함 탐지, 웹툰 생성 등 다양한 이미지 및 영상 데이터 분석 기술을 개발하고 있습니다. 특히, 생성형 AI(Generative AI)와 트랜스포머(Transformer), 맘바(Mamba) 등 최신 딥러닝 아키텍처를 활용하여, 복잡한 시각적 문제를 효과적으로 해결하고 있습니다.
자연어처리 분야에서는 음성 향상(Speech Enhancement), 화자 인식, 텍스트 분석 등 다양한 응용 연구가 진행되고 있습니다. 최근에는 경량 하이브리드 모델을 활용한 화자 인식, 음성 데이터의 품질 개선 등 실제 서비스에 적용 가능한 기술 개발에 주력하고 있습니다. 또한, 메타러닝(Meta/Few-Shot Learning) 기법을 도입하여, 데이터가 부족한 환경에서도 높은 성능을 발휘할 수 있는 AI 모델을 연구하고 있습니다.
이러한 코어 AI 연구는 단순히 알고리즘 개발에 그치지 않고, 산업, 바이오, 콘텐츠 등 다양한 도메인에 적용되어 실질적인 가치를 창출하고 있습니다. PRML 연구실은 앞으로도 생성형 AI, XAI, 메타러닝 등 차세대 인공지능 기술을 선도적으로 연구하여, 학계와 산업계 모두에 기여할 것입니다.
