오성권 연구실은 퍼지 신경망, 하이브리드 인공지능 시스템, 그리고 고차원 데이터의 패턴 인식 및 분류 분야에서 국내외적으로 선도적인 연구를 수행하고 있습니다. 본 연구실은 퍼지 이론과 신경망, 진화연산 기반 최적화 기법을 융합하여 복잡한 비선형 시스템, 불확실성, 고차원 데이터 등 다양한 현실 문제를 효과적으로 해결할 수 있는 지능형 알고리즘을 개발하고 있습니다. 특히, 퍼지 C-평균 클러스터링, 조건부 퍼지 클러스터링, 정보 입자화 등 퍼지 기반 데이터 전처리 및 구조 최적화 기법을 바탕으로, 퍼지 신경망의 구조적·파라미터 최적화, 다층 퍼지 신경망, 하이브리드 퍼지-다항식 신경망, 타입-2 퍼지 신경망 등 고도화된 네트워크 구조의 설계와 해석에 집중하고 있습니다. 이러한 연구는 패턴 인식, 예측, 분류, 제어 등 다양한 응용 분야에서 탁월한 성능을 보이고 있습니다. 본 연구실은 신호 및 이미지 데이터의 패턴 분류, 인식, 예측을 위한 지능형 알고리즘 개발에도 주력하고 있습니다. 부분방전 데이터, 폐플라스틱 분류, 얼굴 인식, 기상 레이더 데이터 분석 등 다양한 실제 데이터를 대상으로 첨단 인공지능 기법을 적용하며, 데이터의 고차원성, 노이즈, 불확실성 등 현실적 한계를 극복하기 위해 데이터 전처리, 특징 추출, 차원 축소, 클러스터링 등 다양한 데이터 처리 기법을 통합적으로 활용합니다. 산업 현장에서 요구되는 실시간, 고정확도, 고신뢰성의 지능형 분류 시스템을 개발해왔으며, 레이저 분광법과 신경망 기반 분류기를 결합하여 기존 분류가 어려웠던 검정색 플라스틱의 재질별 자동 분류, 전력설비의 부분방전 신호 분석을 통한 고장 예측 및 예방 진단 시스템 등 다양한 실용적 성과를 창출하였습니다. 또한, 얼굴 인식, 객체 추적, 영상 감시 등 영상 및 신호 처리 분야에서도 혁신적인 연구를 진행하고 있습니다. 이러한 연구 성과는 다수의 SCI 논문, 특허, 산학협력 프로젝트, 정부과제 등으로 이어지고 있으며, 실제 산업 현장 및 공정 제어, 환경 데이터 분석, 영상 및 신호 처리 등 다양한 영역에서 실질적인 문제 해결에 기여하고 있습니다. 앞으로도 본 연구실은 퍼지 신경망 및 하이브리드 인공지능 시스템의 이론적 발전과 실용적 응용을 동시에 추구하며, 차세대 지능형 시스템의 핵심 기술을 선도해 나갈 것입니다.