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지능형 시스템 연구실
숙명여자대학교 본교(제1캠퍼스) 인공지능공학부 임유진 교수
연합학습
강화학습
엣지 컴퓨팅
연구 영역
기본 정보
논문·특허
과제
구성원

지능형 시스템 연구실

숙명여자대학교 본교(제1캠퍼스) 인공지능공학부 임유진 교수

지능형 시스템 연구실(Intelligent Systems Lab)은 인공지능(AI)과 지능형 시스템 기술의 혁신을 목표로, 학문적 깊이와 실용적 가치가 결합된 연구를 수행하고 있습니다. 연구실은 자율주행, 트래픽 최적화, 모바일 엣지 컴퓨팅(MEC), 사물인터넷(IoT), 스마트그리드, 차량 네트워크 등 첨단 기술 트렌드를 융합하여 시스템 최적화, 에너지 효율화, 자율 시스템 설계 등 다양한 응용 분야에서 탁월한 연구 성과를 창출하고 있습니다. 특히, 강화 학습과 딥러닝을 활용한 교통 제어 및 태스크 오프로딩 연구는 연구실의 주요 핵심 분야 중 하나입니다. 임유진 교수는 숙명여자대학교 인공지능공학부 교수로 재직 중이며, 다양한 국제 저널과 학술대회를 통해 연구 성과를 꾸준히 발표하고 있습니다. 주요 연구 주제로는 자율주행, 분산 교통 제어 시스템, 차량 엣지 컴퓨팅, 지능형 네트워크 관리 기술 등이 있으며, 이를 통해 차세대 AI 기술의 실질적 응용 방안을 탐구하고 있습니다. 연구실의 성과는 국내외 다수의 연구 프로젝트, 특허, 학술 논문으로 학문적 기여를 인정받고 있습니다. 학생들에게는 탄탄한 학문적 기초와 실질적인 문제 해결 능력을 함께 배양할 수 있는 환경을 제공하는 것이 연구실의 중요한 가치 중 하나입니다. 다양한 산학 협력을 통해 산업 현장에서 요구되는 기술과 연구를 진행하며, 이를 기반으로 기술 상용화에도 기여하고 있습니다. 또한, 연구실은 국제적인 연구 네트워크를 구축하여 글로벌 환경에서 연구 활동을 경험할 기회를 제공합니다. 이를 통해 학생들이 연구자로서 역량을 발전시키고 학문적, 실용적 목표를 모두 실현할 수 있도록 돕고 있습니다. 지능형 시스템 연구실은 이러한 연구 활동과 교육을 바탕으로, 실질적이고 지속 가능한 미래를 위한 최첨단 기술 개발에 기여하고자 합니다.

연합학습강화학습엣지 컴퓨팅차량 엣지 네트워크태스크 오프로딩
대표 연구 분야
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모빌리티 환경의 연합학습 기반 차량 엣지 자원관리 연구 thumbnail
모빌리티 환경의 연합학습 기반 차량 엣지 자원관리 연구
Federated Learning for Mobility-Aware Vehicular Edge Resource Management
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연구 성과 추이
표시된 성과는 수집된 데이터 기준으로 산출되며, 일부 차이가 있을 수 있습니다.
주요 논문
3
논문 전체보기
1
Review
|
인용수 3
·
2022
AB0979 Recommendations for weight management in osteoarthritis: a systematic review of clinical practice guidelines
Yujin Lim, J. Wong, S. M. Hussain, M. Estee, L. Zolio, M. Page, C. Harrison, Anita E. Wluka, Y. Wang, F. Cicuttini
IF 27.4 (2022)
Annals of the Rheumatic Diseases
https://doi.org/10.1136/annrheumdis-2022-eular.2284
Medicine
Osteoarthritis
Overweight
Guideline
Weight management
Weight loss
Physical therapy
Obesity
Systematic review
Psychological intervention
2
Article
|
·
인용수 0
·
2022
AB0978 Effect of atorvastatin on skeletal muscles of patients with knee osteoarthritis: post-hoc analysis of a randomised controlled trial
Yujin Lim, F. Cicuttini, Anita E. Wluka, Graeme Jones, C. Hill, A. Forbes, A. Tonkin, S. Berezovskaya, L. Tan, C. Ding, Yuanyuan Wang
IF 27.4 (2022)
Annals of the Rheumatic Diseases
https://doi.org/10.1136/annrheumdis-2022-eular.2213
Medicine
Atorvastatin
Internal medicine
Placebo
myalgia
Osteoarthritis
Post-hoc analysis
Creatine kinase
Rheumatology
Statin
3
Review
|
인용수 1
·
2022
POS1118 METFORMIN AS A POTENTIAL DISEASE-MODIFYING DRUG IN OSTEOARTHRITIS: A SYSTEMATIC REVIEW OF PRE-CLINICAL AND HUMAN STUDIES
Yujin Lim, Yuanyuan Wang, M. Estee, J. Abidi, M. Udaya Kumar, S. M. Hussain, Anita E. Wluka, Christopher B. Little, Flavia Cicuttini
IF 27.4 (2022)
Annals of the Rheumatic Diseases
https://doi.org/10.1136/annrheumdis-2022-eular.2205
Medicine
Metformin
Osteoarthritis
Internal medicine
Disease
Bioinformatics
Alternative medicine
Pathology
최신 정부 과제
7
과제 전체보기
1
주관|
2018년 2월-2021년 2월
|98,000,000
5G 무선 네트워크에서 에너지 효율 최적화를 위한 지능형 기법 연구
본 연구에서 진행하고자 하는 지능형 기지국 스위칭 최적화 기법 개발의 내용은 다음과 같다. 1) 에너지 효율과 QoS 제약사항을 정의한다. 2) 인지엔진을 개발한다. 인지엔진은 크게 세 부분으로 구성된다. 먼저, 전이학습을 기반으로 source 도메인에서 학습된 knowledge를 target 도메인에 적용하기 위한 knowledge database를 구축한다. 다음으로 구축된 knowledge를 강화학습 기법을 이용해 target domain에 적용한다. 마지막으로 최적화 알고리즘을 사용하여 QoS 요구사항을 만족시키면서도 에너지 효율을 극대화 할 수 있는 기지국 스위칭을 결정한다. 3) 최적화된 기지국 스위칭 전략을 적용한 결과를 인지엔진에 피드백함으로써 향후 연속성있는 성능의 극대화를 진행한다. 본 연구에서 3년 간 진행하고자 하는 연차별 연구계획은 다음과 같다. 1차 년도에는 5G HetNet 환경에서 기지국 스위칭 최적화 문제를 정의하고, HetNet 네트워크 도메인을 모델링한 후, 지능형 인지엔진의 세 가지 구성요소 중에서 첫 번째 구성요소인 QoS 요구사항을 만족시킬 수 있는 최적화된 전이학습 기법을 개발한다. 2차 년도에는 5G HetNet 환경에서 지능형 인지엔진의 두 번째 구성요소인 강화학습기반 의사결정 기법과 세 번째 구성요소인 Meta-heuristics기반 최적화 기법을 개발함으로써 지능형 인지엔진 개발을 완료한다. 3차 년도에는 5G CRAN과 H-CRAN 환경 각각에 맞는 최적화된 지능형 인지엔진을 customizing한다. 이러한 3년간의 연구를 통하여 5G 무선 네트워크에서 에너지 효율 최적화를 위한 전이학습기반 지능형 기지국 스위칭 기법을 개발하고자 한다.
5G 무선 네트워크
에너지 효율
기지국 스위칭
기계 학습
전이 학습
강화 학습
2
주관|
2015년 10월-2018년 10월
|40,692,000
클라우드 컴퓨팅기반 스마트그리드 AMI 통합 솔루션 개발
본 과제는 전기·수도·가스 사용량과 상태를 원격으로 확인하고 제어하는 AMI 통합 솔루션을, 서로 다른 AMI 시스템과 업체까지 함께 다루는 방향으로 확장하는 연구임. 연구목표는 AMI 맞춤형 클라우드 컴퓨팅 인프라 제공 및 자동 제어 시스템 개발이며, 핵심 연구내용은 AMI 시스템 모델링과 AMI 데이터 구성요소 모델링 기반 AMI 시스템에 최적화된 클라우드 컴퓨팅 설계·개발, 이종 스마트 미터 타입을 지역화해 관리하는 스마트 미터 관리 기법 설계·개발, 지역화된 관리 기법 간 통합관리 인프라 설계와 성능 분석 수행임. 기대효과는 확장성·개방성이 있는 산업 적용 기술로 서비스 품질 경쟁력 확보 및 스마트그리드 시장에서 국내 업체의 기술적 차별화 파급효과 극대화 정임.
스마트그리드
AMI
클라우드 컴퓨팅
자동 제어
3
주관|
2014년 11월-2017년 9월
|413,200,000
HILS 환경에서 멀티 마이크로그리드 Flexible 연계 및 다이나믹 최적 운용 기술 개발
본 과제는 여러 마이크로그리드를 서로 연결해 쓰되, 상황 변화에도 안정적으로 동작하는 제어 기술과 정산 규칙을 만드는 연구임. 연구 목표는 ㅇHILS 기반의 독립형 멀티 마이크로그리드 Flexible 연계 제어 기법, ㅇ연계 모드 다이나믹 최적 운용 기법, ㅇ전력 거래 정산 알고리즘 개발임. 핵심 연구 내용은 독립형 Flexible 연계 제어 알고리즘 설계, DSP 제어기 구현 및 HILS 성능 테스트, 연계 모드 멀티 다이나믹 최적 운용 기법 구현·테스트, 전력 거래 정산 알고리즘 개발임. 기대 효과는 스마트그리드 실현을 위한 마이크로그리드 기능 고도화와 미래 기술 이행 기여, 글로벌 시장 주도 기반 및 산업·일자리·수출 확대, 스마트한 에너지 인프라 기반 사회 전환 촉진임.
마이크로그리드
다중 마이크로그리드
마이크로그리드 연계
다이나믹 최적 운용
전력 거래
최신 특허
특허 전체보기
상태출원연도과제명출원번호상세정보
거절2024강화 학습을 이용한 스마트 전력 시스템 제어 최적화를 위한 전자 장치 및 그 동작 방법1020240006505
등록2023전시회 추천을 위한 서버 및 그 동작 방법1020230070014-
거절2023모바일 엣지 컴퓨팅 시스템에 포함되는 무인 항공 서버 및 그 동작 방법1020230032907
전체 특허

강화 학습을 이용한 스마트 전력 시스템 제어 최적화를 위한 전자 장치 및 그 동작 방법

상태
거절
출원연도
2024
출원번호
1020240006505

전시회 추천을 위한 서버 및 그 동작 방법

상태
등록
출원연도
2023
출원번호
1020230070014

모바일 엣지 컴퓨팅 시스템에 포함되는 무인 항공 서버 및 그 동작 방법

상태
거절
출원연도
2023
출원번호
1020230032907
연구실 하이라이트
연구실의 정보를 AI가 요약해서 키워드 중심으로 정리해두었어요
스마트시티
강화학습 기반 지능형 교통신호 최적화
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자율주행핵심
차량 네트워크를 위한 MEC 기반 자원 최적화
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지속가능기술
5G/IoT 네트워크 에너지 효율 최적화 기술
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사회문제해결
AI 기반 산업안전 및 멘탈헬스케어 솔루션
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에너지효율화
클라우드 연동 스마트그리드 AMI 최적화
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E커머스AI
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