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김정길 연구실
남서울대학교 컴퓨터소프트웨어학과
김정길 교수
기본 정보
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김정길 연구실

남서울대학교 컴퓨터소프트웨어학과 김정길 교수

본 연구실은 프로세서 구조와 임베디드 시스템을 기반으로 고성능 연산 아키텍처, 고해상도 영상 압축 및 메모리 최적화, 디지털 미디어 시스템을 연구하며, 최근에는 자연어처리와 설명 가능한 인공지능을 활용한 디지털 헬스케어 챗봇 등 지능형 응용 서비스까지 확장하는 컴퓨터공학 중심의 융합 연구를 수행하고 있다.

대표 연구 분야
연구 영역 전체보기
프로세서 구조 및 임베디드 시스템 thumbnail
프로세서 구조 및 임베디드 시스템
연구 성과 추이
표시된 성과는 수집된 데이터 기준으로 산출되며, 일부 차이가 있을 수 있습니다.

5개년 연도별 논문 게재 수

15총합

5개년 연도별 피인용 수

125총합
주요 논문
3
논문 전체보기
1
article
|
gold
·
인용수 1
·
2025
IoT-Based System for Real-Time Monitoring and AI-Driven Energy Consumption Prediction in Fresh Fruit and Vegetable Transportation
Chayapol Kamyod, Sujitra Arwatchananukul, Nattapol Aunsri, Rattapon Saengrayap, Khemapat Tontiwattanakul, Chureerat Prahsarn, Tatiya Trongsatitkul, Ladawan Lerslerwong, Pramod V. Mahajan, Cheong Ghil Kim, Di Wu, Saowapa Chaiwong
Sensors
Temperature and humidity excursions during transport accelerate quality loss in fresh produce. This study develops and validates a self-contained Internet of Things (IoT) platform for in-transit monitoring and energy-aware operation. The battery-powered device operates independently of vehicle power and continuously logs temperature, relative humidity, GPS position, and onboard power draw. Power budgeting combines firmware-level deep-sleep scheduling with a LiFePO<sub>4</sub> battery pack, enabling uninterrupted operation for up to four days. Using ∼10,000 time-stamped observations collected over four consecutive days in a standard dry truck (non-commercial validation), we trained and compared Gradient Boosting Machine (GBM), Random Forest (RF), and Linear Regression (LR) models to predict energy consumption under varying environmental and routing conditions. GBM and LR achieved high explanatory power (R2≈0.88) with a mean absolute error of 0.77 A·h, while RF provided interpretable feature importance data, identifying temperature as the dominant driver, followed by trip duration and humidity. The end-to-end system integrates an EMQX MQTT broker, a Laravel web application, MongoDB storage, and Node-RED flows for real-time dashboards and multi-day historical analytics. The proposed platform supports proactive decision-making in perishable logistics, with the AI analysis validating that the collected time-aligned on-route data can configure sampling/transmit cadence to preserve autonomy under stressful conditions.
https://doi.org/10.3390/s25247475
Random forest
Energy consumption
Gradient boosting
Global Positioning System
Retransmission
Power consumption
Linear regression
Feature selection
Relative humidity
2
article
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gold
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인용수 1
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2023
A Zero-Shot Interpretable Framework for Sentiment Polarity Extraction
Thanakorn Chaisen, Phasit Charoenkwan, Cheong Ghil Kim, Pree Thiengburanathum
IF 3.4 (2023)
IEEE Access
Sentiment analysis is a task in natural language processing that focuses on identifying and categorizing emotions expressed in text. Despite the remarkable predictive performance achieved by deep learning models in this domain, their limited interpretability posed a significant challenge. Furthermore, the development of interpretable sentiment analysis models for the Thai language had received inadequate attention. To address this gap, this study proposed a Zero-shot Interpretable Sentiment Analysis Framework, integrating sentiment polarity extraction and leveraging the zero-shot learning with the powerful WangchanBERTa model. Our framework utilized the word selection method from the feeling wheel to represent six primary feelings as sentiment polarities, effectively capturing the subtle emotions expressed in the text. These sentiment polarities played a crucial role as features in training our model, enhancing its interpretability for sentiment analysis tasks. Through the evaluation of three Thai sentiment analysis datasets, we compared the sentiment polarity extraction with two traditional feature extraction methods and ten classification algorithms. The results showed the superiority of the sentiment polarity extraction over Bag of words and its competitive performance compared to TF-IDF in terms of accuracy. To gain insights into the model’s decision-making process, SHAP (SHapley Additive exPlanations) was employed to analyze feature importance. Our findings highlighted the alignment of influential features with the sentiment polarities of the text, providing a crucial understanding of the model’s functionality. Notably, we uncovered a clear relationship between specific feeling features and their corresponding sentiment classes, deepening our comprehension of the model’s performance in sentiment analysis. This study not only contributed to the advancement of sentiment analysis in the Thai language but also bridged the gap between predictive performance and model transparency, yielding a novel and interpretable approach for sentiment analysis.
https://doi.org/10.1109/access.2023.3322103
Polarity (international relations)
Shot (pellet)
Computer science
Artificial intelligence
Zero (linguistics)
Extraction (chemistry)
Pattern recognition (psychology)
Chemistry
Chromatography
3
article
|
gold
·
인용수 3
·
2023
Multi-Threaded Sound Propagation Algorithm to Improve Performance on Mobile Devices
Eunjae Kim, Suk‐Won Choi, Cheong Ghil Kim, Woo-Chan Park
IF 3.4 (2023)
Sensors
We propose a multi-threaded algorithm that can improve the performance of geometric acoustic (GA)-based sound propagation algorithms in mobile devices. In general, sound propagation algorithms require high computational cost because they perform based on ray tracing algorithms. For this reason, it is difficult to operate sound propagation algorithms in mobile environments. To solve this problem, we processed the early reflection and late reverberation steps in parallel and verified the performance in four scenes based on eight sound sources. The experimental results showed that the performance of the proposed method was on average 1.77 times better than that of the single-threaded method, demonstrating that our algorithm can improve the performance of mobile devices.
https://doi.org/10.3390/s23020973
Computer science
Sound propagation
Reverberation
Algorithm
Mobile device
Ray tracing (physics)
Sound (geography)
Reflection (computer programming)
Acoustics
최신 정부 과제
10
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1
2021년 5월-2024년 5월
|57,541,000
독거 중고령자의 디지털 헬스케어를 위한 인공지능기반 치료적 의사소통 챗봇 연구
? 독거 중고령자의 디지털 헬스케어를 위한 인공지능기반 치료적 의사소통 챗봇 개발- 이를 위하여 연구는 3개 분야: ① 독거 중고령자의 부정적 정서 진단을 위한 커뮤니케이션 특성 연구, ② 빅데이터 AI 융합 기반 치료적 의사소통 챗봇 연구, ③ 독거 중고령자 대상 치료적 의사소통 챗봇 서비스와 관련된 정책 및 제도 연구로 구성- 빅데이터 AI 융합 기반 ...
디지털 헬스케어
독거 중고령
방문간호
빅데이터
챗봇
치료적 의사소통
서비스플랫폼
정신건강
지역사회보호
2
주관|
2021년 5월-2024년 5월
|299,107,000
독거 중고령자의 디지털 헬스케어를 위한 인공지능기반 치료적 의사소통 챗봇 연구
본 과제는 독거 중고령자를 대상으로 인공지능기반 치료적 의사소통 챗봇을 개발해 디지털 헬스케어 정서지원을 제공하는 연구임. 연구 목표는 부정적 정서 진단, 치료적 의사소통 챗봇 구축, 지역사회 보호를 위한 정책·제도 제시를 달성하는 데 있음. 핵심 연구 내용은 의사소통 사례 분석으로 커뮤니케이션 특성 패턴을 추출하고, GDS, UCLA loneliness scale, DASS, K-MMSE 등 척도와 비교해 정신건강 평가 척도와 학습 시나리오를 개발하며, 단문·다문장처리 및 관리학습 가능한 챗봇과 Open API 시스템 기반 표준 인터페이스를 개발하고 서비스 효과를 검증함. 기대 효과는 위험군 조기 선별, 복지 사각지대 최소화, 비대면 정서지원 활성화 및 돌봄 비용 완화, 디지털 헬스 산업·디지털 간호 교육 발전에 기여함.
디지털 헬스케어
독거 중고령
방문간호
빅데이터
챗봇
치료적 의사소통
서비스플랫폼
정신건강
지역사회보호
3
주관|
2021년 5월-2024년 5월
|299,107,000
독거 중고령자의 디지털 헬스케어를 위한 인공지능기반 치료적 의사소통 챗봇 연구
본 과제는 혼자 사는 중고령자를 위해 인공지능 기반 치료적 의사소통 챗봇을 개발하는 연구임. 연구 목표는 ① 부정적 정서를 진단하기 위한 커뮤니케이션 특성 연구, ② 빅데이터 AI 융합 기반 치료적 의사소통 챗봇(학습데이터·도구, 다문장처리 및 관리학습, Open API 연계)을 구현, ③ 챗봇 서비스의 정책·제도 방안을 제시함. 연구 내용은 독거 중고령자의 의사소통 사례 분석, 정신건강 평가 척도(GDS, UCLA loneliness scale, DASS, K-MMSE 등) 비교, 중재 커뮤니케이션 알고리즘 개발 및 효과 검증 포함됨. 기대 효과는 위험군 조기선별로 고독사·우울·자살충동 예방, 지역사회 연계망 활성화, 돌봄 비용 및 인력 효율 부담 완화, 포스트 코로나 비대면 정서지원 확산에 기여함.
디지털 헬스케어
독거 중고령
방문간호
빅데이터
챗봇
치료적 의사소통
서비스플랫폼
정신건강
지역사회보호
최신 특허
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상태출원연도과제명출원번호상세정보
등록2022선택적 모델 적용 기능을 구비한 멀티모델 헬스케어 챗봇 시스템1020220130207
등록2022이기종 디바이스를 이용한 듀얼 스크린 디지털 사이니지 시스템1020220067648
거절2022선택적 적시 챗봇 프로비저닝 기능을 구비한 계층적 다중 챗봇 디지털 헬스케어 시스템1020220035339
전체 특허

선택적 모델 적용 기능을 구비한 멀티모델 헬스케어 챗봇 시스템

상태
등록
출원연도
2022
출원번호
1020220130207

이기종 디바이스를 이용한 듀얼 스크린 디지털 사이니지 시스템

상태
등록
출원연도
2022
출원번호
1020220067648

선택적 적시 챗봇 프로비저닝 기능을 구비한 계층적 다중 챗봇 디지털 헬스케어 시스템

상태
거절
출원연도
2022
출원번호
1020220035339

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