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김기훈 연구실
부산대학교 산업공학과 김기훈 교수
제조데이터 애널리틱스
물류 최적화
자연어처리
|김기훈 교수 연구실
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김기훈 연구실

부산대학교 산업공학과 김기훈 교수

김기훈 연구실은 산업공학 기반의 데이터 기반 의사결정 연구를 수행합니다. 산업 현장에서 발생하는 데이터 문제를 해결하기 위해 제조 데이터 애널리틱스 구현 관점에서 기술·조직·환경 요인을 구조화하고, 공정 및 물류 최적화 문제에 연결합니다. 또한 고객의 소리와 부정 온라인 리뷰처럼 비정형 텍스트에 대한 자연어처리 분석과 서비스 실패 모니터링을 통해 개선 기회를 도출합니다. 결측이 포함된 패널 라이프로깅에서는 통계적 결측 처리 전략을 비교하고, 웨어러블 지표를 활용한 건강 상태 예측으로 확장하는 통합 데이터 분석 역량을 보유합니다.

제조데이터 애널리틱스물류 최적화자연어처리비정형 텍스트 분석결측치 처리·임putation
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제조 데이터 애널리틱스 구현 프레임워크 및 공정 최적화 연구 thumbnail
제조 데이터 애널리틱스 구현 프레임워크 및 공정 최적화 연구
Manufacturing Data Analytics Implementation Frameworks and Process Optimization Research
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연구 성과 추이
표시된 성과는 수집된 데이터 기준으로 산출되며, 일부 차이가 있을 수 있습니다.

5개년 연도별 논문 게재 수

8총합

5개년 연도별 피인용 수

209총합
주요 논문
5
논문 전체보기
1
Article
|
인용수 1
·
2025
Comprehensive issue identification for manufacturing data analytics implementation: Systematic literature review and case studies
S. M. Park, Sang-Jae Lee, Hyerim Bae, Ki-Hun Kim, Eung-Jun Kang, Jae-Sung Kim, Yong-Min Park, Minji Park
IF 14.2 (2025)
Journal of Manufacturing Systems
제조업체들은 스마트 제조의 핵심 요인으로 제조 데이터 분석(manufacturing data analytics, MDA)을 점점 더 도입하고 있다. 그러나 다양한 문제들로 인해 MDA의 성공적인 구현은 여전히 제한적이다. 기존 연구들은 기술적, 조직적, 환경적(TOE) 맥락의 일부 또는 MDA의 부분 단계에 한정된 문제들에만 초점을 두어 포괄적인 문제 집합을 거의 제시하지 못했다. 본 연구는 35편의 논문에 대한 체계적 문헌고찰을 통해 MDA 구현을 위한 포괄적 문제 집합(Comprehensive Issue Set for MDA Implementation, CISM)을 식별함으로써 이러한 공백을 해소한다. TOE 맥락과 MDA의 5가지 주요 단계 모두를 포괄하기 위해 9개 범주에 속하는 29개의 구별되는 문제가 도출되었다. CISM의 포괄성은 3개의 실제 세계 MDA 구현 사례 연구를 통해 검증되었다. CISM은 제조업체들이 MDA 구현에서 선제적으로 대응해야 할 문제들을 제시하고, MDA 구현에 관한 향후 연구를 촉진하기 위한 기반으로 활용될 것으로 기대된다. • 제조업체들은 제조 데이터 분석(manufacturing data analytics, MDA)을 구현하려는 시도를 점점 더 하고 있다. • 기존 연구들은 MDA 구현을 위한 포괄적인 문제 집합을 거의 제시하지 않는다. • 본 연구는 TOE 맥락과 5가지 주요 MDA 단계 전반에 걸친 MDA 구현을 위한 포괄적 29개 문제 집합을 구축한다. • CISM의 유용성은 3개의 실제 세계 MDA 사례 연구로 검증되었다. • CISM은 데이터 기반 사이버 제조를 구현하는 데 있어 제조업체들이 핵심 문제를 식별하고 해결하는 데 도움을 줄 것이다.
https://doi.org/10.1016/j.jmsy.2025.05.006
Identification (biology)
Systematic review
Analytics
Data science
Computer science
Data analysis
Management science
Engineering
Data mining
MEDLINE
2
Article
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·
2023
Identification of the Critical Quality Factors for Continuance Intention of Mobile Disease Management Service: Case Study on a Thyroid Disease Management Service
Yeonji Ha, Jonghyuk Lee, Kyubo Shin, Jae Hoon Moon, Ki-Hun Kim
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
mHealth 서비스 이용자의 45%는 품질이 좋지 않다는 이유로 서비스를 중단하였다. 이에 따라 최근 연구에서는 Onecare라는 mHealth 서비스의 지속의도(continuance intention, CI)에 대한 핵심 품질 요인을 규명하였다. Onecare는 mHealth 서비스 유형 중 하나인 모바일 라이프스타일 관리 서비스에 해당함에도 불구하고, 문헌에서는 해당 연구 결과의 다른 mHealth 서비스로의 일반화 가능성을 거의 조사하지 않았다. 본 연구는 모바일 질병 관리 서비스인 Glandy의 CI에 대한 핵심 품질 요인을 규명함으로써 일반화 가능성을 검토하고자 한다. 본 연구는 150명의 Glandy 사용자 설문 응답에 PLS-SEM을 적용하여 다섯 가지 품질 요인(즉, 콘텐츠 품질, 참여, 신뢰성, 사용성, 개인정보 보호)이 CI에 미치는 영향을 추정하였다. 콘텐츠 품질이 CI에 가장 중요한 요인이었고, 그다음이 참여와 신뢰성이었다. 반면 나머지 요인들은 유의하지 않았다. 이러한 결과는 Onecare에 대한 결과와 차이를 보이며, 이는 mHealth 서비스 유형에 따라 품질 요인의 CI에 대한 상대적 영향이 달라질 수 있음을 시사한다.
http://dx.doi.org/10.7232/jkiie.2023.49.2.187
Continuance
mHealth
Generalizability theory
Service quality
Service (business)
Usability
Reliability (semiconductor)
Information quality
Medicine
Computer science
3
Article
|
인용수 11
·
2021
Association between Thyroid Function and Heart Rate Monitored by Wearable Devices in Patients with Hypothyroidism
Ki-Hun Kim, Juhui Lee, Chang Ho Ahn, Hyeong Won Yu, June Young Choi, Ho‐Young Lee, Won Woo Lee, Jae Hoon Moon
IF 3.607 (2021)
Endocrinology and Metabolism
배경: 웨어러블 기기(WD)로 모니터링한 심박수(HR)는 갑상샘중독증 대상자에서 임상적 타당성을 입증하였다. 그러나 웨어러블로 모니터링한 HR과 갑상샘저하증의 관련성은 아직 검토되지 않았다. 본 연구는 갑상샘저하증 대상자에서 혈청 갑상샘 호르몬 농도와 세 가지 WD-HR 지표 간의 연관성을 평가하였다. 방법: 갑상샘암 수술 후 방사성 요오드 치료(RAI Tx)를 예정한 44명을 포함하였다. 이 중 30명은 갑상샘 호르몬 중단(갑상샘저하증 집단)으로, 14명은 재조합 인간 갑상샘자극호르몬으로 준비하였으며(대조 집단), 휴식 중, 수면 중, 그리고 오전 2시부터 6시까지 수집된 HR 자료로부터 각각 세 가지 WD-HR 지표를 계산하였다. 통상적으로 측정한 휴식기 HR(On-site rHR) 및 WD-HR 지표의 변화가 갑상샘 호르몬 수준과 어떻게 연관되는지 분석하였다. 결과: RAI Tx 시점에서 혈청 유리 티록신(T4) 농도, On-site rHR, 그리고 WD-HR 지표는 갑상샘저하증 집단이 대조 집단보다 낮았다. 또한 WD-HR 지표는 유리 T4 농도의 분 단위 변화도 반영하였다. On-site rHR과 WD-HR 지표를 각각 1 표준편차만큼 감소시켰을 때(On-site rHR: 약 12 bpm; WD-HR 지표: 약 8 bpm), 유리 T4 농도는 0.2 ng/dL 감소하였고(P<0.01), 갑상샘저하증의 오즈비는 2배 증가하였다(P<0.01). WD-HR 지표는 갑상샘저하증을 예측함에 있어 On-site rHR보다 더 나은 적합도 지표(낮은 quasi-information criterion 값)를 보였다. 결론: 본 연구는 갑상샘저하증을 예측하기 위한 정보성이 높고 측정이 용이한 바이오마커로서 WD-HR 지표를 확인하였다.
https://doi.org/10.3803/enm.2021.1216
Medicine
Internal medicine
Thyroid
Hormone
Endocrinology
Heart rate
Thyroid function
Thyroid cancer
Thyroid-stimulating hormone
Thyroid function tests
최신 정부 과제
4
과제 전체보기
1
2024년 5월-2026년 5월
|24,130,000원
한국주택금융공사 '고객의 소리 (VoC)' 빅데이터 기반 인공지능을 활용한 공공주택금융서비스 개선기회 발굴
공공주택금융서비스는 주택의 개발, 매입, 임대차, 투자 등을 위한 자금을 공급한다. 본 서비스는 수요자에게 필요한 자금을 제공하고, 공급자에게 투자의 기회를 제공하며, 국민 경제적 관점에서는 주택의 생산과 활용에 중요한 역할을 수행한다. 공공주택금융서비스를 제공하는 한국주택금융공사 (이하 주금공)은 고객의 수요 파악 기초자료로서 수요자 또는 고객으로부터 고...
한국주택금융공사
공공주택금융서비스
개선기회
고객의 소리
인공지능
자연어처리
2
2023년 2월-2025년 2월
|129,213,000원
인공지능 기반 석유화학제품 제조 공정관리를 위한 다원료 다단계 공정 자기지도 표현학습 체계 개발
본 과제는“인공지능 기반 석유화학제품 제조 공정 관리를 위한 다원료 다단계 공정 특화 표현학습 체계 개발”을 목표한다. 석유화학제품은 각종 생활용품에서부터 IT, 자동차, 건설, 섬유 등 현대인이 사용하는 대부분의 제품에 포함된다. 석유화학제품은 석유산업, 석유화학산업, 가공산업을 거쳐 제조된다. 석유화학제품 제조업은 국가 핵심 산업이자 인공지능 활용 기대...
다원료 다단계 제조 공정
인공지능 기반 제조 공정 관리
자기지도 표현학습
석유화학제품 제조
3
2022년 3월-2026년 12월
|1,853,367,000원
빅데이터·인공지능 기반 물류연계 최적화 기술 개발
최종목표: 빅데이터 인공지능 기반 해상-항만-육상 물류 연계 최적화 기술 개발- 선박 ETA/RTA, ETD/RTD 예측 및 기항 최적화 기술 개발- 인공지능 기반 항만 운영 예측 및 최적화 기술 개발- 인공지능 기반 항만 내륙운송 예측 및 최적화 기술 개발- 해상-항만-육상 연계형 스마트 안전 기술 개발- 빅데이터 기반 해운-항만-운송기업 물류연계 플랫폼...
스마트항만
항만최적화
연계최적화
인공지능
빅데이터