연구 영역
대표 연구 분야
본 연구실의 핵심 연구 역량과 전문 분야
강건한 디지털 트윈을 위한 센서 배치 최적화 및 소프트센서 복원
노이즈가 포함된 센서 데이터를 Denoising Autoencoder로 복원하고 예산 제약 하 센서 배치를 이산 최적화로 선정하여 디지털 트윈의 예측 정확도와 안정성을 확보하는 연구
논문1
특허0
프로젝트1
리마뉴팩처링 의사결정과 잔존수명 기반 부품 교체 최적화
GIS 센서 데이터로 잔존수명을 예측하고 부품 교체 비용과 연계된 의사결정 절차를 구성하여 온라인 리마뉴팩처링에서 교체 시점과 범위를 정하는 연구
논문2
특허0
프로젝트0
멀티모달 인식 및 결함 분류를 위한 강건 딥러닝 학습
노이즈와 라벨 부족 환경에서 멀티모달 신호를 통합하고 시간·공간 정보를 모델링하여 재활 행동 인식과 웨이퍼 결함 분류 성능을 향상하는 연구
논문4
특허0
프로젝트0