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대표 연구 분야
연구실이 가장 잘하는 대표 연구 분야
1

AI based laser welding anomaly detection algorithm development

LG Electronics

2

Agile manufacturing systems

Intel

3

Lifetime prediction based optimization modeling for semiconductor sub-component inventory management

SK Hynix

4

An intelligent production management system based on artificial intelligence scheduler

National Research Foundation of Korea (NRF)

5

Process substrate image location correction and unknown defect detection model development

SK Hynix

6

Machine learning based quality control system in wafer testing

SK Hynix

7

Smart thinking factory: Intelligent production management using manufacturing data science

National Research Foundation of Korea (NRF)

8

Deep learning technique development to maximize the performance of detecting various spot defects

Samsung Display

9

A study on the real-time reassigning technique of guided missile

South Korea Agency for Defense Development

10

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.