공과대학

주요 연구 분야

• 진단 정확도 최대 95% 달성을 위한 산업 인공지능기반 건전성예측관리 핵심기술 개발
• 멀티모달 데이터(진동, 음향, 전류, 온도 등)로 구성된 산업데이터의 효율적인 딥러닝 학습을 위한 데이터 상관성 분석/균질화 등의 전처리 기술 개발
• 산업데이터의 큰 문제인 데이터 불균형 문제(다수의 정상 데이터/소수의 고장 데이터)를 해결하기 위해 물리모델에 기초한 고장 데이터 생성 및 딥러닝 기반 데이터 생성 알고리즘을 통해 데이터 생성 기술 개발
• 뉴로모픽 멀티모달 센서 개발 및 이를 통해 신뢰성 있고 표준화되어 있는 데이터베이스를 확보하고 센서 자체 인공지능 알고리즘에 대한 유효성 검사와 평가 기술 개발
• 산업인공지능 기술의 실질적인 적용을 위해, 전이 학습과 같은 기술을 통해 각 대상별 알고리즘을 자율적으로 최적화하여 적용 대상에 대한 일반화 기술 개발

조직 구성도

구성원 현황

연구팀별 추진 업무

사업 계획

• 건전성예측관리 기술을 필요로하거나 산업인공지능 기술개발이 가능한 관련 기업과 협업체계를 구축하여 융합형 연구과제 수주 및 산학협력 프로젝트 추진
• 산업인공지능 기술의 가치상승을 위한 관련 회사의 투자유치
• 글로벌 전문가 초청 세미나 및 국제공동과제 개발을 통한 글로벌 네트워크 구축
• 각 분야별 연구 기획 및 산학연 협력체 구성
• 국제저명논문 실적 제고를 위해 우수한 연구교수 확보, 융합연구 생태계조성 및 연구과제 수주 확대의 3가지 전략을 수립하여 이행
• 중·대형과제 실증사업 수주를 통한 지속적인 기술개발과 연구 수행 및 산학연 협력 리드
• 연구소의 자립화 전략 및 중장기 로드맵 수립
• 교내·외 핵심 연구진들의 위촉 및 초빙을 통한 교류 및 연구협력 관계 구축
• 국내의 관련 기업과 협력하여 사회공헌사업 공동 추진