이중윤 연구실

시스템공학과 이중윤

시스템공학과 연구실은 다양한 첨단 기술을 활용한 연구를 통해 혁신적인 솔루션을 개발하는 데 주력하고 있습니다. 주요 연구 분야는 UAS 비행 기록 시스템, IoT 기반 도시철도 재난 예지 및 경보 시스템, 모바일 기반 스마트 일제방송 서비스, AI 시스템 아키텍처 설계, 그리고 강판 압연 스마트 팩토리 예측입니다. 연구실은 최근 몇 년간 항공사고 및 준사고 조사를 위한 UAS 비행 기록 시스템 파라미터 도출 방안, 도시철도 이용자의 위치정보를 활용한 모바일 기반 스마트 일제방송 서비스, 그리고 AI 시스템 아키텍처 설계 방법론 등 다양한 프로젝트를 성공적으로 수행해왔습니다. 이러한 연구 성과는 관련 기업들과의 협업을 통해 실제 산업 현장에서 활용될 수 있는 기술로 발전하고 있습니다.

AI System Architecture Design

Mobile Smart Broadcasting Service

IoT-based Urban Rail Disaster Prediction

대표 연구 분야

연구 영역 전체보기

AI 시스템 아키텍처 설계 방법론

AI 시스템 아키텍처 설계 방법론은 조직 내 AI 도입을 성공적으로 이끌기 위해 필요한 구조적 접근 방식을 제공합니다. 이 방법론은 입력-인공지능 모델-출력(IMO) 구조를 기반으로 하여, 데이터 수집부터 모델 학습 및 배포, 결과 분석까지의 전 과정을 체계적으로 설계합니다. 이를 통해 기업은 AI 기술을 효과적으로 통합하고, 실행 가능한 비즈니스 인사이트를 도출할 수 있습니다. 또한, 이 방법론은 다양한 산업 분야에 적용할 수 있도록 유연하게 설계되어 있어, 제조업, 서비스업 등 여러 분야에서의 AI 활용도를 높일 수 있습니다.

주요 논문

발행물 전체보기

AI system architecture design methodology based on IMO (Input-AI Model-Output) structure for successful AI adoption in organizations

박승규, 이중윤, 이주연

DATA & KNOWLEDGE ENGINEERING, 2024

Prediction for Manufacturing Factors in a Steel Plate Rolling Smart Factory using Data Clustering based Machine Learning

박철영, 이중윤, 김보성, 김진욱

IEEE ACCESS, 2020

항공사고 및 준사고 조사를 위한 UAS 비행 기록 시스템 파라미터 도출 방안

이건희, 이중윤

한국항행학회논문지, 2024