장민석 연구실은 드론과 자율주행차 등 지능형 모빌리티 시스템을 위한 소프트웨어 개발에 중점을 두고 있습니다. 연구실은 ROS(로봇 운영체제)와 인공지능 기술을 접목하여 자율주행차의 소프트웨어 플랫폼을 개발하고, 실제 환경에서의 적용 가능성을 높이기 위한 다양한 실험과 시뮬레이션을 수행하고 있습니다. 이를 통해 자율주행차의 인식, 판단, 제어 등 핵심 기능을 고도화하고, 안전하고 효율적인 자율주행 시스템 구현을 목표로 하고 있습니다. 드론 분야에서는 GCS(지상통제시스템) 기반의 드론 소프트웨어 개발과 응용에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있습니다. 드론의 자율 이륙, 비행 경로 최적화, 미세먼지 수집 등 다양한 응용 시나리오에 맞춘 알고리즘을 개발하고, 실제 드론 하드웨어와 연동하여 현장 적용성을 검증하고 있습니다. 특히, 딥러닝 기반 객체 검출 및 경로 인식, 엣지 컴퓨팅을 활용한 실시간 데이터 처리 등 첨단 기술을 접목하여 드론의 지능화와 자율성을 높이고 있습니다. 이러한 연구는 재난 현장 탐사, 환경 모니터링, 스마트 시티 등 다양한 사회적 요구에 부응하는 실용적 솔루션을 제공하는 데 기여하고 있습니다. 또한, 관련 특허와 산학협력 프로젝트를 통해 산업 현장과의 연계성을 강화하고, 차세대 모빌리티 기술의 상용화와 확산에 앞장서고 있습니다.

연구실은 다양한 센서 네트워크와 사물인터넷(IoT) 기술을 활용한 지능형 시스템 개발에 주력하고 있습니다. 분산형 센서 네트워크에서의 데이터 수집, 처리, 제어를 위한 이동 에이전트 기반 미들웨어와 능동 규칙 시스템을 설계하여, 에너지 절감, 실시간 모니터링, 환경 적응형 제어 등 다양한 응용 분야에 적용하고 있습니다. 특히, 상황 인식 기반 위치 서비스, 스마트 조명 및 절전 제어, 스마트 시티 인프라 등 실제 환경에서의 활용을 위한 연구가 활발히 이루어지고 있습니다. 이동 에이전트와 능동 규칙 시스템을 결합함으로써, 센서 데이터의 실시간 분석과 이벤트 기반 제어가 가능해졌으며, 사용자 감성까지 반영한 맞춤형 서비스 제공이 가능해졌습니다. 예를 들어, 스쿨존 안전 시스템, 스마트 화분, 절전 제어 시스템 등 다양한 IoT 응용 사례를 통해 연구 성과를 실증하고 있습니다. 또한, 라즈베리파이, 아두이노 등 저전력 임베디드 플랫폼을 활용한 실용적 솔루션 개발에도 힘쓰고 있습니다. 이러한 연구는 스마트 홈, 스마트 팩토리, 스마트 시티 등 미래 지능형 사회의 기반 기술로서 중요한 역할을 하고 있습니다. 연구실은 산학협력, 정부과제, 특허 출원 등 다양한 경로를 통해 기술의 실용화와 산업적 파급효과를 극대화하고 있습니다.

장민석 연구실은 인공지능, 특히 딥러닝을 활용한 영상 및 음성 인식 기술 개발에 많은 연구 역량을 집중하고 있습니다. 영상 인식 분야에서는 CNN(합성곱 신경망) 구조의 최적화, RGB 채널 분리 블록(RGB-csb) 도입, 다양한 커널 및 레이어 구조 실험 등을 통해 영상 데이터의 정확한 분석과 인식 성능 향상을 추구하고 있습니다. 이러한 기술은 드론의 자율 비행, 미세먼지 수집, 주차 관리 등 다양한 응용 분야에 적용되고 있습니다. 음성 인식 분야에서는 감정 변화에 강인한 음성 인식 시스템, VoiceXML 기반 음성 사용자 인터페이스(VUI), 스피커 독립 음성 인식 등 다양한 연구가 이루어지고 있습니다. 특히, 사용자 감성마진을 반영한 능동 규칙 시스템, 음성 데이터의 특징 추출 및 변환, 실시간 음성 명령 인식 등 첨단 기술을 개발하여 스마트 디바이스, 차량, IoT 환경 등에서의 활용 가능성을 높이고 있습니다. 이러한 인공지능 기반 기술은 인간-기계 상호작용의 혁신을 이끌고 있으며, 스마트 시티, 스마트 홈, 모빌리티, 헬스케어 등 다양한 산업 분야에서 새로운 가치를 창출하고 있습니다. 연구실은 관련 특허, 논문, 산학협력 프로젝트를 통해 연구 성과의 실용화와 확산에도 적극적으로 기여하고 있습니다.