연구 내용 | [연구 분야]
핵심 분야: 인공지능 및 빅데이터 기반 산업 현장 문제 해결
세부 분야: 생산성 및 품질 향상, 대중교통 최적화, 예지보전, 고장 진단 및 분류, XAI(설명 가능한 인공지능)
[대표 연구 내용]
TACTICS 연구실에서는 인공지능과 빅데이터 연구를 기반으로 다양한 산업 현장의 문제를 해결하고 있습니다. 특히, 산업공학의 전통적 접근법과 최신 연구 분야를 융합하여 실증 연구를 진행하며 기업의 생산성과 품질 향상에 기여합니다.
1. 예지보전 기반 승강기 운영관리 기술개발
엘리베이터 진동 데이터를 딥러닝 모델로 분류하여 고장 원인이 된 부품 및 결함을 도출하는 알고리즘을 개발했습니다. 이는 현대엘리베이터, 한국승강기안전공단, 한국기계연구원과의 협력을 통해 진행되었으며, 승강기의 안정적인 운영과 유지보수 효율 증대에 기여합니다.
2. 발전설비 고장 기록 데이터 품질 향상 시스템 개발
한국중부발전의 석탄 하역기에서 수집된 고장 기록을 바탕으로 머신러닝과 설명 가능한 인공지능(XAI) 기법을 활용하여 고장 원인을 자동으로 분류하는 시스템을 개발했습니다. 이 연구는 'XAI 기반 발전설비 고장 기록 데이터 품질 향상 시스템 개발' 논문으로 품질경영학술지 2024년 9월호에 게재되며 기술의 우수성을 인정받았습니다. 이 시스템은 발전설비의 효율적인 유지보수를 가능하게 하여 운영 안정성 확보에 중요한 역할을 합니다.
3. 보행데이터 기반 파킨슨 증후군 중증 단계 판별 시스템 및 방법
파킨슨 증후군 환자들의 보행 데이터를 분석하여 중증 단계를 정확하게 판별하는 시스템 및 방법을 개발했습니다. 환자의 무릎 벌림 등 특정 보행 특징을 활용하여 5가지 검출 요소를 연산, 질병의 진행 정도를 정밀하게 파악하여 맞춤형 치료 및 관리에 기여할 수 있습니다.
4. 시내버스 교통취약지역 노선 효율 개선을 위한 노선 최적화 방법 및 시스템
유전 알고리즘을 활용하여 시내버스 교통취약지역의 노선을 최적화하는 시스템을 개발했습니다. 이는 대중교통 이용 편의성을 높이고 운영 효율성을 개선하여 지역 주민들의 이동권 보장에 기여하며, 스마트 도시 교통 시스템 구축에 활용될 수 있습니다.
5. 건물 출입 통제 시스템
외부카메라, 얼굴인식카메라, 키패드, 지문인식 모듈 등을 포함하는 통합 출입 통제 시스템을 개발했습니다. 이는 출입자의 인증 및 계수를 통해 건물의 보안을 강화하고, 비정상적인 상황 발생 시 경고 방송을 통해 신속하게 대응할 수 있도록 하여 안전한 건물 환경 조성에 기여합니다. |