Intelligent Load and Spatial Recognition Control Systems
연구 내용
다중 센서와 인공지능 기반 객체·하중 인식으로 물류 상태와 실내 방역 대상을 판별하고, 측정 결과에 따라 주행 안전 및 자동 방역을 제어하는 연구
차량 적재함의 하중 분포와 실내 공간의 방역 대상을 센서 데이터로 인식하고, 인식 결과를 제어 동작으로 연결하는 지능형 시스템을 연구합니다. 화물하중분포 측정시스템에서는 2차원으로 배열된 무게측정패널의 정보를 통합하여 화물의 위치와 중량을 산출하고, 이를 주행 속도 안내 또는 제한에 활용합니다. 인공지능 방역 시스템에서는 카메라와 감지수단으로 방역 대상물의 위치를 파악한 뒤 이동가이드와 방역수단을 연계합니다. 개별 센서의 단순 측정을 넘어 공간 정보, 상태 판단, 장치 구동을 하나의 제어 구조로 통합하는 점이 주요 특성입니다.
관련 연구 성과
관련 논문
0편
관련 특허
2건
관련 프로젝트
0건
연구 흐름
초기에는 통신용 반도체설계와 정보통신이론을 기반으로 신호 처리 및 통신 디바이스 개발 역량을 축적했습니다. 이후 센서와 제어부를 결합하여 화물의 위치·중량을 실시간으로 판단하고 차량 운행과 연계하는 응용 시스템으로 연구 범위를 확장했습니다. 최근에는 영상 및 센싱 데이터를 활용해 실내 방역 대상과 위치를 자동 인식하고 이동형 처리 장치를 제어하는 방향으로 심화되었습니다. 2024년에는 Transfer Learning과 Deep Neural Network를 적용한 터보팬 엔진 잔여수명 예측 주제를 발표하며 데이터 기반 상태 진단으로 방법론을 넓히고 있습니다.
활용 가능성
활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.
관련 특허
구분
제목
화물하중분포 측정시스템
인공지능 방역 시스템