프로젝트
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연구 분야
기술 도입 효과 및 상용화 단계
경제적/시장 적용 및 기대 효과
- 온디바이스 AI 기반 실시간 고장 진단 시스템: 딥러닝과 엣지 컴퓨팅을 결합하여 제조 라인의 예지 보전(Predictive Maintenance) 기술을 개발하고 있습니다. 현재 다년도 정부 과제로 시제품 개발 및 현장 적용 단계를 진행 중입니다.
- 개방형 모션 제어 프레임워크: EtherCAT, PLCopen 등 국제 표준을 준수하는 오픈소스 기반 제어 시스템을 구축하여, 특정 공급업체에 종속되지 않는 유연하고 확장 가능한 자동화 솔루션을 제공합니다.
제조 공정의 다운타임을 최소화하고 생산 효율을 극대화할 수 있습니다. 특히, RTES Lab은 한국의 선도적인 EtherCAT 기반 산업 자동화 연구 그룹으로, 기술 도입 시 높은 신뢰성과 전문성을 보장합니다. 이를 통해 국내 제조업의 경쟁력 강화 및 수입 대체 효과를 기대할 수 있습니다.
- 스마트 농업 및 환경 모니터링: IoT 센서 네트워크와 AI 영상 분석 기술을 활용하여 농작물 생육 환경 및 도시 소음 등을 실시간으로 모니터링하고 제어하는 시스템을 개발했습니다.
- 지능형 IoT 아키텍처: FiWare와 같은 오픈소스 플랫폼을 활용하여 다양한 분산 장치를 효율적으로 통합하고 관리하는 IoT 아키텍처를 연구, 산업 현장의 모니터링 시스템을 간소화합니다.
농업 생산성 향상, 도시 환경 문제 해결 등 다양한 사회문제 해결에 기여할 수 있습니다. 개발된 기술은 스마트 시티, 스마트 팜 등 신성장 동력 분야에 즉시 적용 가능하며, 데이터 기반의 정밀 제어를 통해 운영 비용 절감 및 효율성 증대를 가져올 것으로 기대됩니다.
- GPU 및 엣지 컴퓨팅 최적화: CUDA, EdgeTPU 등 가속기를 활용한 병렬 컴퓨팅 기술로 임베디드 시스템의 딥러닝 연산 성능을 극대화합니다.
- 산업 수요 맞춤형 인재 양성: 산업통상자원부 지원 하에 창의융합형 공학 교육 프로그램을 운영하며, 현대오토에버, LG전자, SK하이닉스 등 주요 기업에 졸업생을 배출하고 있습니다.
고성능 AI 모델을 실제 제품에 탑재하여 시장 경쟁력을 확보할 수 있습니다. 또한, 산학협력을 통해 즉시 현장에 투입 가능한 우수 R&D 인력을 확보하고, 공동 연구를 통해 기업의 기술적 난제를 해결하는 파트너십 구축이 가능합니다.
완료된 프로젝트
1
[1-3][통합Ez]개방형 IoT·엣지 컴퓨팅 환경 기반 딥러닝 융합 오픈 소스 지능형 고장 진단 시스템 개발
과학기술정보통신부
2024년 03월 - 2025년 02월
2
[1-3][통합RCMS]저탄소/에너지도시 특성화기반의 창의융합형 글로벌 공학교육혁신
산업통상자원부
2024년 03월 - 2025년 02월
3
[1-2][통합Ez]개방형 IoT·엣지 컴퓨팅 환경 기반 딥러닝 융합 오픈 소스 지능형 고장 진단 시스템 개발
과학기술정보통신부
2023년 03월 - 2024년 02월
4
[2-1][통합RCMS]저탄소/에너지도시 특성화기반의 창의융합형 글로벌 공학교육혁신
산업통상자원부
2023년 03월 - 2024년 02월
5
[1-1][통합Ez]개방형 IoT·엣지 컴퓨팅 환경 기반 딥러닝 융합 오픈 소스 지능형 고장 진단 시스템 개발
과학기술정보통신부
2022년 06월 - 2023년 02월
6
농업 영상 AI 데이터
한국정보화진흥원
2020년 09월 - 2021년 02월
7
[통합RCMS]IoT 기술을 이용한 최첨단 제어시설 확립을 위한 계획 수립안 제시
농촌진흥청
2020년 07월 - 2020년 12월
8
[RCMS]로봇전용 All-in-One 중공형 액츄에이터 시리즈 개발
한국산업기술평가관리원
2017년 12월 - 2018년 11월
9
[Ezbaro]실시간 동기 모션 제어 시스템을 위한 공개 소프트웨어 기반의 개방형 통합 개발/검증 프레임워크
한국연구재단
2017년 11월 - 2018년 10월
10
실시간 동기 모션 제어 시스템을 위한 공개 소프트웨어 기반의 개방형 통합 개발/검증 프레임워크
한국연구재단
2015년 11월 - 2016년 10월