산업인공지능 ICC
서울시립대학교
Multimodal Industrial AI
Trustworthy and Causal AI
Edge and Lightweight AI
Data-Centric Machine Learning
Industry-Oriented AI Collaboration
산업인공지능 ICC
서울시립대학교
산업인공지능 ICC는 통계학, 인공지능, 컴퓨터과학, 수학 기반 이론 연구를 토대로 산업 현장에서 실제로 활용 가능한 인공지능 기술을 개발하는 기업협업센터입니다. 데이터의 수집부터 분석, 모델링, 의사결정까지 전 과정을 포괄하는 데이터 중심 인공지능(Data-centric AI)을 핵심 철학으로 삼아, 학문적 엄밀성과 산업적 실용성을 동시에 갖춘 연구를 수행하고 있습니다. 본 ICC는 멀티모달 인공지능, 신뢰성과 인과성을 고려한 AI, 경량화·엣지 인공지능, 자연어 처리 및 대규모 언어 모델, 통계 기반 예측 모델링 등 다양한 연구 영역을 유기적으로 연결하고 있습니다. 이를 통해 제조, 환경, 헬스케어, 스포츠, 법률, 서비스 산업 등 여러 도메인에서 발생하는 복잡한 실제 문제를 인공지능 기술로 해결하는 데 주력하고 있습니다. 또한 산업 맞춤형 산학 공동 연구, 기술 자문, 재직자 교육 프로그램을 통해 기업이 인공지능 기술을 실질적으로 도입하고 활용할 수 있는 환경을 조성하고 있습니다. 산업인공지능 ICC는 기술 개발에 그치지 않고 현장 적용과 인재 양성을 함께 추진함으로써, 지속 가능한 산업 인공지능 생태계 구축에 기여하고자 합니다.
멀티모달·경량화·신뢰성 AI를 아우르는 실증형 산업 AI 기술 포트폴리오
산업인공지능 ICC는 텍스트, 이미지, 영상, 센서 데이터를 통합하는 멀티모달 AI 기술을 중심으로, 경량화 모델 설계와 신뢰성·인과성 추론 기술을 함께 보유한 드문 연구 집단입니다. 실제로 컴퓨터 비전 기반 실시간 객체 인식 및 추적, 경량화 모델(TensorRT, ONNX, Quantization) 기반 엣지 환경 적용, 인과 추론과 설명 가능한 AI(XAI)를 결합한 모델 검증 실험을 교육과 실증 과제로 동시에 운영해왔습니다.
확률·통계 기반 랭킹 모델과 산업 문제를 직접 연결한 기술이전 실적 보유
산업인공지능 ICC는 확률·통계 이론을 기반으로 한 랭킹 모델 및 의사결정 알고리즘을 실제 산업 문제에 적용하여 기술이전 성과를 창출한 경험을 보유하고 있습니다. 센터장은 확률 모델 기반 랭킹 이론을 바탕으로, 최적 투자 비율 결정 장치 및 방법, 저수지 물관리 및 예측 모형, 해양 위험지수 산출을 위한 항적 추적 기술 등 총 3건의 기술이전을 수행하였으며, 이는 이론 중심 연구가 실제 산업 의사결정 시스템으로 구현된 사례입니다.
반도체·제조·철도 시스템 대상 예지보전 및 고장진단 AI 실증 연구 경험
산업인공지능 ICC는 「반도체 생산 공정 물류운송시스템(OHT) 예지보전 알고리즘 개발」 과제와 「AI 기반 철도차량 제동작용장치 예측 및 고장진단 모델 설계 및 평가」, 「기계·제조 도메인 지식 인가 인공지능 연구」 등을 통해 실제 산업 시스템을 대상으로 한 예지보전 및 고장진단 인공지능 연구를 수행해온 경험을 보유하고 있습니다. 반도체 제조 공정과 철도 시스템 등 안전성과 신뢰성이 요구되는 환경에서 운용 데이터를 기반으로 이상 징후 예측, 고장 진단 모델 설계 및 성능 평가를 직접 수행해왔으며, 물리·도메인 지식을 인공지능 모델에 반영하는 연구를 통해 실운영 환경에 적용 가능한 AI 기술 검증 경험을 축적해왔습니다.
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