SUPERINTELLIGENCE 연구실은 성균관대학교 전자전기컴퓨터공학과에 소속된 첨단 연구실로, 인공지능(AI)과 네트워크, 컴퓨터 비전, 의료 영상, 데이터 분석 등 다양한 분야에서 세계적 수준의 연구를 수행하고 있습니다. 본 연구실은 정부기관, 글로벌 대기업, 중소기업 등과의 산학협력을 통해 실제 산업 현장에 적용 가능한 혁신적인 기술을 개발하고 있으며, 국내외 연구자들과의 활발한 협업을 통해 연구의 폭과 깊이를 더하고 있습니다.
연구실의 핵심 연구 분야는 인공지능 기반 네트워크 소프트웨어화, 차세대 네트워크(5G/6G) 기술, 네트워크 슬라이싱, 자율 네트워크, 강화학습 기반 네트워크 제어, GAN 기반 트래픽 예측, 서버리스 NWDAF 아키텍처 등 네트워크 지능화와 자율화에 초점을 맞추고 있습니다. 또한, 의료 영상 처리 및 멀티모달 데이터 분석 분야에서는 딥러닝, GAN, 트랜스포머, 멀티모달 러닝 등 첨단 AI 기법을 활용하여 안저 이미지, 흉부 X-ray, CT, OCT 등 다양한 의료 영상의 질병 진단, 병변 분할, 바이오마커 예측 등 임상적 의사결정 지원 시스템을 개발하고 있습니다.
지능형 사물인터넷(IoT) 및 엣지 컴퓨팅 분야에서도 활발한 연구가 이루어지고 있습니다. 대규모 IoT 센서 네트워크, 무선 애드혹 네트워크, 자율형 센서 네트워크 등에서 발생하는 데이터의 실시간 수집, 분석, 이상 탐지, 자원 최적화 문제를 AI 및 딥러닝 기반으로 해결하고 있으며, MEC 기반의 서비스 오프로딩, 자원 할당, 이동성 관리 등 엣지 컴퓨팅 환경에서의 첨단 연구도 진행 중입니다.
이러한 연구 성과는 국내외 유수 학술지와 학회에서 다수의 논문 발표, 특허 출원 및 등록, 산학협력 프로젝트, 기술이전 등으로 이어지고 있습니다. 연구실은 인공지능대학원, ICT 명품인재양성사업, 6G 네트워크 통합 지능평면 기술 개발 등 대형 국가 프로젝트를 수행하며, 미래 사회를 선도할 융합형 인재 양성에도 힘쓰고 있습니다.
SUPERINTELLIGENCE 연구실은 앞으로도 인공지능과 네트워크, 의료 영상, IoT 등 다양한 분야에서 혁신적인 연구를 지속하며, 초연결·초지능 사회 실현을 위한 핵심 기술 개발과 인재 양성에 앞장설 것입니다.
SUPERINTELLIGENCE 연구실은 인공지능(AI)과 네트워크 소프트웨어화(Network Softwarization)를 융합하여 차세대 네트워크의 혁신을 이끌고 있습니다. 소프트웨어 정의 네트워크(SDN)와 네트워크 기능 가상화(NFV) 기술을 중심으로, 네트워크의 제어와 관리를 데이터 플레인과 분리하여 중앙 집중화된 소프트웨어 컨트롤러에서 수행함으로써 네트워크의 유연성과 확장성을 극대화합니다. 이를 통해 네트워크 트래픽의 효율적 분산, 장애 복구, 서비스 품질(QoS) 보장 등 다양한 네트워크 운영 문제를 해결하고 있습니다.
특히, 5G 및 6G와 같은 차세대 이동통신 환경에서의 네트워크 자율화와 지능화에 중점을 두고 있습니다. AI 기반의 네트워크 트래픽 예측, 사용자 이동성 예측, 네트워크 슬라이싱, 자원 할당 최적화 등 다양한 연구를 통해 네트워크의 자동화와 실시간 적응을 실현하고 있습니다. 예를 들어, 딥러닝 및 강화학습을 활용한 네트워크 상태 분석과 제어, GAN 기반의 트래픽 예측, 서버리스 NWDAF 아키텍처 등 최신 기술을 적극적으로 도입하고 있습니다.
이러한 연구는 실제 통신사 및 글로벌 IT 기업과의 협력을 통해 상용 네트워크 환경에 적용되고 있으며, 관련 특허와 논문, 산학협력 프로젝트를 통해 그 성과가 입증되고 있습니다. SUPERINTELLIGENCE 연구실은 앞으로도 네트워크의 지능화와 자율화를 선도하며, 미래형 통신 인프라 구축에 핵심적인 역할을 할 것입니다.
의료 영상 및 멀티모달 데이터 기반 인공지능 분석
SUPERINTELLIGENCE 연구실은 의료 영상 처리와 멀티모달 데이터 분석 분야에서 인공지능 기술을 선도적으로 적용하고 있습니다. 안저 이미지, 흉부 X-ray, CT, OCT 등 다양한 의료 영상을 대상으로 딥러닝, GAN, 트랜스포머, 멀티모달 러닝 등 첨단 AI 기법을 활용하여 질병 진단, 병변 분할, 바이오마커 예측, 뇌졸중 및 안질환 예측 등 임상적 의사결정 지원 시스템을 개발하고 있습니다. 특히, 초광각 안저 이미지 변환, 뼈 나이 예측, 폐렴 검출, 알츠하이머 진단 등 다양한 응용 분야에서 세계적 수준의 연구 성과를 내고 있습니다.
연구실은 의료 데이터의 전처리, 증강, 멀티모달 융합, 도메인 일반화 등 실제 임상 환경에서 발생하는 다양한 문제를 해결하기 위한 기술 개발에 집중하고 있습니다. 예를 들어, GAN 기반의 데이터 증강 및 변환, 세미슈퍼바이즈드 러닝을 통한 데이터 부족 문제 해결, 멀티스케일 및 멀티라벨 분류, 설명 가능한 AI(XAI) 등 최신 연구 트렌드를 반영한 다양한 접근법을 시도하고 있습니다. 또한, 의료진과의 협업을 통해 실제 임상 적용 가능성을 높이고, 특허 및 상용화 연구도 활발히 진행 중입니다.
이러한 연구는 국내외 유수 학술지와 학회에서 다수의 논문이 발표되고 있으며, 관련 특허 출원 및 기술이전, 산학협력 프로젝트 등으로 이어지고 있습니다. SUPERINTELLIGENCE 연구실은 앞으로도 의료 영상 및 멀티모달 데이터 기반의 인공지능 분석 기술을 통해 보건의료 분야의 혁신을 주도할 것입니다.
지능형 사물인터넷(IoT) 및 엣지 컴퓨팅
SUPERINTELLIGENCE 연구실은 지능형 사물인터넷(IoT)과 엣지 컴퓨팅 분야에서도 활발한 연구를 수행하고 있습니다. IoT 환경에서는 대규모 센서 네트워크, 무선 애드혹 네트워크, 자율형 센서 네트워크 등 다양한 네트워크 구조에서 발생하는 데이터의 실시간 수집, 전송, 분석, 이상 탐지, 자원 최적화 문제를 해결하기 위해 AI 및 딥러닝 기반의 솔루션을 개발하고 있습니다. 예를 들어, IoT 센서 네트워크의 데이터 집계 지연 최소화, 에너지 효율적 라우팅, 이상 데이터 탐지, 실시간 서비스 마이그레이션 등 다양한 연구가 진행되고 있습니다.
특히, 6G 시대를 대비한 초대규모 IoT와 초저지연·고신뢰 네트워크 환경에서의 AI 융합 기술에 중점을 두고 있습니다. 엣지 컴퓨팅 환경에서는 MEC(멀티 액세스 엣지 컴퓨팅) 기반의 서비스 오프로딩, 자원 할당, 이동성 관리, 강화학습 기반의 엣지 서비스 최적화 등 첨단 연구를 수행하고 있습니다. 또한, IoT 데이터의 이상 탐지, 실시간 예측, 보안 강화 등 다양한 응용 분야에서 실질적인 성과를 내고 있습니다.
이러한 연구는 실제 산업 현장 및 공공 인프라에 적용되어 스마트 시티, 스마트 헬스케어, 스마트 팩토리 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. SUPERINTELLIGENCE 연구실은 앞으로도 지능형 IoT 및 엣지 컴퓨팅 기술을 통해 미래 사회의 초연결·초지능 인프라 구축에 기여할 것입니다.
