Data Intelligence Laboratory

인하대학교 본교(제1캠퍼스)
최원익 교수 인공지능공학과

Computer Science and Engineering

컴퓨터

연구실 소개

데이터 인텔리전스 연구실은 인공지능공학과에 속해 있으며, 딥러닝, 시계열 예측, 자연어 처리, 실내 측위, 빅데이터 분석 등의 연구를 활발히 진행하고 있습니다. 대표적인 프로젝트로는 국토교통과학기술진흥원과 협력하여 초정밀 디지털 국토정보 획득을 위한 기술 개발, 다차원/다시점 공간데이터 기반 국토정보 변화인식 및 자동갱신 기술개발, 데이터 처리 기술 및 데이터 기반 위험산정 알고리즘 기술 개발 등이 있습니다. 또한, 시계열 예측을 위한 3D 컨볼루션 트랜스포머, 딥러닝을 이용한 정상동율동 심전도 상태에서의 발작성 심방세동 예측방법 등 다수의 논문을 발표하였으며, 번역 기반 문장 데이터 변형과 딥러닝 보정을 이용한 문장 분류 데이터 증강 방법 및 장치 등 다양한 특허를 보유하고 있습니다.

딥 러닝

딥러닝

시계열 예측

자연어 처리

실내 위치 측정

실내 측위

빅데이터 분석

연구 분야

시계열 예측을 위한 딥러닝 기반 모델 개발

시계열 데이터는 다양한 산업 분야에서 중요한 역할을 합니다. 본 연구실은 딥러닝 및 트랜스포머 모델을 활용하여 시간의 흐름에 따라 변하는 데이터를 예측하는 기술을 개발하고 있습니다. 특히, 고속 처리와 정확한 예측을 목표로 하고 있으며, 이를 통해 에너지, 금융, 의료 등 다양한 분야에서 활용 가능한 솔루션을 제공합니다. 최근 연구에서는 시계열 데이터를 효율적으로 처리하기 위한 새로운 알고리즘을 제안하고, 다양한 실제 데이터셋을 통해 그 성능을 검증하였습니다.

심전도 데이터를 활용한 헬스케어 인공지능 기술

심전도(ECG) 데이터는 심장 건강 상태를 모니터링하고 예측하는 데 중요한 역할을 합니다. 본 연구실은 심전도 데이터를 분석하여 심혈관 질환의 위험성을 예측하는 인공지능 기술을 개발하고 있습니다. 딥러닝 기반의 알고리즘을 사용하여 심전도 데이터를 정밀하게 분석하고, 이를 통해 발작성 심방세동과 같은 심장 질환의 조기 발견 및 예측을 목표로 하고 있습니다. 이러한 기술은 의료 현장에서의 활용 가능성을 높이며, 개인 맞춤형 의료 서비스 제공에 기여할 수 있습니다.