Jang, Jaeyeon (장재연)
가톨릭대학교 본교(제2캠퍼스) 데이터사이언스학과
장재연 교수
AI-based Anomaly Detection
AI 기반 이상 탐지
Deep Learning for Defect Detection
결함 탐지를 위한 딥러닝
Intelligent Production Management
홈
Jang, Jaeyeon (장재연)
데이터사이언스학과
장재연
장재연 연구실은 데이터사이언스학과에 속해 있으며, 인공지능과 머신러닝을 활용한 다양한 연구를 수행하고 있습니다. 주요 연구 분야로는 반도체 부품 재고 관리 최적화를 위한 수명 예측 모델링, 공정 기판 이미지 위치 보정 및 결함 탐지 모델 개발, AI 기반 레이저 용접 이상 탐지 알고리즘 개발, 다양한 결함 탐지를 위한 딥러닝 기술 개발 등이 있습니다. 최근 3년간 연구실은 고객 맞춤형 정보 시스템 개발, 오픈 셋 인식 시스템 개발, 케어 제품 추천 시스템 개발, AI 기반 병원 케어 시스템 개발 등의 프로젝트를 진행하며 많은 성과를 거두었습니다. 또한, 여러 국제 학술지와 학회에서 다수의 논문을 발표하며 연구 역량을 입증해왔습니다.
AI-based Anomaly Detection
AI 기반 이상 탐지
Deep Learning for Defect Detection
결함 탐지를 위한 딥러닝
Intelligent Production Management
대표 연구 분야
연구 영역 전체보기
개방형 집합 인식을 위한 인공지능 기반 학습 시스템 개발
개방형 집합 인식(Open Set Recognition)은 실제 환경에서 모델이 학습하지 않은 클래스의 데이터를 제대로 인식하는 능력을 의미합니다. 장재연 교수의 연구실에서는 이러한 개방형 집합 인식을 효과적으로 수행하기 위한 인공지능 기반 학습 시스템을 개발하고 있습니다. 이를 위해 원-대-다 네트워크와 새로운 학습 기법을 도입하여 높은 정확도의 인식 성능을 달성하고 있습니다. 해당 연구는 특히 반도체 제조 공정이나 의료 분야 등에서 발생할 수 있는 예기치 않은 상황에 대비할 수 있는 기술 개발에 중점을 두고 있습니다.
반도체 제조 공정 최적화를 위한 잔여 수명 예측 모델
반도체 제조 공정에서는 제품의 수명 예측이 매우 중요합니다. 장재연 교수의 연구실에서는 딥러닝 기반의 조건부 시스템 건강 지수 방법을 통해 반도체 부품의 잔여 수명을 예측하는 기술을 개발하고 있습니다. 이 연구는 매우 불확실한 환경에서도 높은 정확도의 예측을 가능하게 하여 생산의 효율성을 극대화하고 비용을 절감할 수 있습니다. 특히, 다단계 공정에서 발생하는 잔여 수명 예측의 불확실성을 줄이는 방법에 대한 연구를 통해 더욱 정밀한 제조 공정 관리가 가능합니다.
AI based laser welding anomaly detection algorithm development
LG Electronics
주요 논문
25
발행물 전체보기
1
Synthetic unknown class learning for learning unknowns
Jaeyeon Jang
Pattern Recognition, 2024
2
Collective decision of one-vs-rest networks for open set recognition
Jaeyeon Jang, Chang Ouk Kim
IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 2024
3
A two-stage semi-supervised object detection method for SAR images with missing labels based on meta pseudo-labels
Seung Ryeong Baek, Jaeyeon Jang
Expert Systems with Applications, 2024
완료된 프로젝트
4
프로젝트 전체보기
1
Customer-customized information system development for patients, protectors, caregivers based on big data analysis
National Research Foundation of Korea (NRF) and Code Blossom (PI)
2001년 09월 ~ 2001년 01월
2
Development of a care product recommendation system for enhancing caregiving service quality
National Research Foundation of Korea (NRF) and Code Blossom (PI)
2001년 07월 ~ 2001년 12월
3
Open Set recognition system development for process intelligence
National Research Foundation of Korea (NRF) (PI)
2001년 06월 ~ 2001년 02월