Projects경기대학교 교내과제, 2021.06~2022.05 (Kyonggi University Research Grant 2021) 인공지능 기반 발전설비 고장 예지·진단 및 분석 기술 개발 (Fault Detection, Analysis and Diagnosis Technology based on Artificial Intelligence for Power Plant) 인공지능 기반 화력 발전소 무손실 운영을 위한 발전설비 고장 예지·진단 및 분석 기술을 개발함. 이를 위해 인공지능 적용을 위한 발전설비 운전상태 분석 및 고장 예측·진단 모델 개발, 발전소 특화 빅데이터 인프라 구축 및 시각화, 실제 발전소에서의 기술 검증을 통한 개발 대상 기술 (인공지능 기반 운전상태 분석, 발전소용 빅데이터 플랫폼)의 상용화 수준 도달을 연구 목표로 함. 발전소의 기존 고장이력을 분석하고, 발전 주설비인 보일러, 터빈, 발전기 등 주요 계통의 센서 데이터(로직데이터 포함)뿐만 아니라 보조설비 (BOP: Balance of Plant) 계통의 센서 데이터를 활용하여, 발전설비별 인공지능 고장 예지·진단 모델을 개발하고, 이를 발전소 특화 고성능 빅데이터 플랫폼에 탑재한 실시간 진단 시스템을 개발하고자 함. 한국에너지기술평가원, 청정에너지기술개발사업, 2018.05~2021.12 (KETEP-20181110100420) 포스트휴먼 시대, 인문학 가치 고양을 위한 인공지능인문학 구축 (Post-Human Era, Build HAI (Humanities with Artificial-Intelligence) for Enhancing the Humanity Value) 본 연구는 인공지능과 관련된 다양한 사회·문화적 변화를 인문학적 관점에서 연구하여 인문학의 외연을 근본적으로 확장하는 것을 목표로 함. 최종 목표는 ‘인공지능인문학’ 학문 체계를 수립하고자 함. 그 과정에서 연구 5영역(인공지능 관계ㆍ소통학, 인공지능 인문데이터해석학, 인공지능 윤리·규범학, 인공지능 기술비평학, 인공지능 사회·문화학)은 상호 독자성을 유지하면서도 유기적인 협력을 통해, 관련 자료를 함께 축적하며, 다양한 연구방법론을 함께 개발해 나갈 것임. 본 연구를 통해 인문콘텐츠연구소를 세계 최초의 인공지능인문학 센터로 도약, 나아가 세계 인공지능인문학의 허브가 될 수 있도록 플랫폼을 구축할 것임. 교육부(한국연구재단), 인문한국플러스 지원사업, 2017.11-2019.03 (NRF-2017S1A6A3A01078538) 다중 감각형 콘텐츠 제작을 위한 영상 및 음악의 심미적 동기화 기술 개발 (Techniques for Multi-Perceptual Contents based on Aesthetic Synchronization) 본 연구에서는 기존 단일 콘텐츠 응용 기술의 한계를 극복하기 위해 영상과 음악을 결합하는 동기화 기술을 바탕으로 다중 감각형 콘텐츠 저작 기술을 개발함. 영상과 음악 등 각 콘텐츠의 동기화를 위해, 영상과 음악의 물리적, 정서/예술적, 심미적 특성들의 추출하고 사용자의 심미적 동기화 반응을 예측할 수 있는 계산 모델을 통해 각 콘텐츠의 크로스 매칭 메커니즘을 개발함. 문화체육관광부(한국콘텐츠진흥원), 문화기술연구개발사업, 2014.06-2017.03 (MCST-KOCCA-CT2015) 차세대 빅데이터 전문인력 양성사업(팀) (Next Generation Big Data Research Team) 본 사업에서는 빅데이터에 대한 실시간처리 기술, 효율적인 데이터마이닝 기술, 안전한 데이터 보호 및 사용자 프라이버시 보장 기술, 빅데이터 전송과 관리를 위한 네트워크 기술에 대한 연구를 진행함. 이를 통해 빠르게 변화하는 빅데이터 시대에 능동적으로 학습하고 경쟁하는 자기주도적 학습능력,창조적으로 빅데이터 문제를 해결하고 공유 및 소통할 수 있는 능력, 글로벌화된 빅데이터 커뮤니티에서 당당하게 이야기하고 주도할 수 있는 협동능력을 겸비한 다빈치형 빅데이터 리더양성을 목표로함. 교육부(한국연구재단), BK21PLUS사업, 2013.03-2015.02 개인화 음악서비스를 위한 심미적 인지-정서 추론 기술 (Aesthetic Cognition-Emotion Inference for Personalized Music Service) 본 연구는 2010년도 5월부터 3년간 진행된 “상황맥락 정서 기반 한국형 음악 추천 시스템 개발”의 후속 연구임. 우리는 음악-정서-상황맥락 상관성 연구의 결과를 계승하고 심화 발전시키며, 또한 기존 연구과정에서 도출된 다양한 미해결 문제들을 해결하고자함. 나아가 기존의 연구 성과의 현장 응용을 강화하기 위해 음악 감상자 개인의 경험을 기반으로 한 시범 서비스 체계화하고자 함. 교육부(한국연구재단), 일반연구자지원사업, 2013.06-2016.05 (NRF-2013R1A1A2A10005255) 상황맥락 정서 기반 한국형 음악 추천 시스템 개발 (Korean Situation-Context-Emotion based Music Recommendation System) 본 연구는 최근 IP TV나 모바일 등 뉴미디어 콘텐츠 시장의 지속적인 확대에 따라 폭발적으로 증가하는 기술 수요에 신속히 대응하기 위하여, 세계 최고 수준의 기술 트렌드에 필적하고 나아가 이와 차별화된 콘텐츠 기술 개발을 제안하고자 함. 우리 연구의 핵심 목표는 1) 간문화적(inter-cultural) 정서 차이를 반영하여 한국형 정서 기반 음악 추천 기술 개발, 2) 개별 사용자가 처한 현실 상황 맥락을 반영한 상황 맥락적 정서 모형 기반 추천 기술 개발, 3) 최신 데이터마이닝 기법을 통해 최고의 음악 추천 정확도를 확보할 수 있는 기술 개발임. 교육과학기술부(한국연구재단), 일반연구자지원사업, 2010.05-2013.04 (NRF-2010-0012885) 시계열 임상데이터를 활용한 뇌졸중 예후 예측 기술 (Stroke Prognosis Prediction Techniques using Temporal Clinical Data) 본 연구에서는 시계열 임상 코호트 데이터를 활용하여 뇌졸중 예후 예측 시스템 개발을 목표로 함. 뇌졸중 분석을 위하여 장기간 추적한 임상 데이터를 활용하여, 각 연차별 데이터를 의사결정트리 기법을 응용하여 학습함. 이를 위해 시계열 데이터 학습을 위한 의사결정트리의 모델을 정립하며, 부스팅 기법을 통해 적합한 예후 예측 모델을 구축함. 또한 위험요소 간 인과관계 네트워크의 구축과 분석을 통해 각 연차별 뇌졸중 유발의 주요 위험 요인을 추출하는 기법을 연구개발함. 교육과학기술부(한국연구재단), 일반연구자지원사업, 2009.05-2011.04 (NRF-2009-0068718) |