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안동혁

안동혁

소속

국립창원대학교 (컴퓨터공학과)

AI요약

국립창원대학교 컴퓨터공학과 안동혁 부교수님은 딥러닝, 네트워크 통신, 컴퓨터 비전, 스마트 시스템 분야의 선도적인 연구를 수행하고 계십니다. Adaptive Bitrate (ABR) 알고리즘, 실시간 트래픽 예측, 객체 인식 및 추적, 딥러닝 기반 시스템 최적화 등 폭넓은 주제를 다루시며, 관련 산업 및 학계 발전에 크게 기여하고 있습니다. 특히, 모바일 네트워크 대역폭 예측, 스마트 팩토리 제어, 해양 분야 디지털 전환 등 다양한 실생활 및 산업 응용에 적용 가능한 혁신적인 기술 개발에 주력하고 계십니다.

기본 정보

연구자 프로필
안동혁 프로필 사진
연구자 명안동혁
직책부교수
이메일donghyeokan@changwon.ac.kr
재직 상태재직 중
부서 학과컴퓨터공학과
사무실 번호0552133814
연구실컴퓨터네트워크연구실
연구실 홈페이지https://www.changwon.ac.kr/comnet/main.do
홈페이지https://www.changwon.ac.kr/comnet/cm/cntnts/cntntsView.do?mi=15291&cntntsId=5495
소속국립창원대학교

중요 키워드

#데이터 분석#객체 인식#비디오 스트리밍#딥러닝#어플리케이션 개발#스마트 팩토리#산업 자동화#IoT#시스템 최적화#스마트 단말#QUIC#의료 영상#네트워크 트래픽 예측#소프트웨어 최적화#컴퓨터 비전

연구 분야

연구 1네트워크 통신 및 비디오 스트리밍 최적화
내용본 연구실은 5G+ 코어 네트워크 환경에서 고신뢰·저지연 통신 기술을 개발하고, QUIC 프로토콜의 흐름 제어 및 접근 지연 시간 단축을 통해 네트워크 성능을 최적화하는 데 주력하고 있습니다. 특히, 모바일 네트워크 대역폭 예측을 위한 딥러닝 모델(Bi-LSTM, GRU)을 활용하여 비디오 스트리밍의 Adaptive Bitrate(ABR) 알고리즘 성능을 향상시키고, 사용자 경험(QoE)을 극대화하는 연구를 수행합니다. 또한, 실시간 서비스 및 멀티미디어 중심 네트워크를 위한 다중 경로 전송 제어 프로토콜과 5G-TSN 스위치 기술 개발을 통해 산업 자동화 등 다양한 응용 분야에서 요구되는 초정밀 네트워크 기술을 선도하고 있습니다. 이러한 연구는 급변하는 네트워크 환경에서 안정적이고 효율적인 통신 인프라 구축에 기여하며, 대규모 무선 네트워크에서의 스마트 단말 성능 최적화에도 활용됩니다.
연구 2컴퓨터 비전 및 딥러닝 기반 객체 인식
내용본 연구실은 딥러닝 기반의 컴퓨터 비전 및 객체 인식 기술을 통해 다양한 실생활 및 산업 문제 해결에 기여하고 있습니다. 특히, 동영상 내 객체 인식 및 추적 기술을 해양 분야 디지털 전환(자율운항 선박)에 적용하여 해양 환경에서의 안전성과 효율성을 높이는 연구를 수행하고 있습니다. 또한, YOLO v4와 같은 객체 탐지 모델을 활용하여 플레어 스택 객체 탐지 및 전기 아크 위험성 예측 시스템을 개발하여 산업 현장의 안전을 강화하고 있습니다. 의료 영상 분야에서는 뇌 MRI 이미지의 향상된 분류 기법과 종양 탐지 및 분류 기술에 대한 비판적 분석 연구를 통해 의료 진단 정확도 향상에 기여하고 있습니다. 이 외에도 카메라 모듈을 이용한 AGV 주행 유도 기술 개발과 같은 산업 자동화 분야에서도 컴퓨터 비전 기술을 적극적으로 활용하여 혁신적인 솔루션을 제공하고 있습니다.
연구 3스마트 시스템 및 산업 자동화 솔루션
내용본 연구실은 스마트 팩토리, 산업 자동화, IoT 시스템 최적화 등 다양한 스마트 시스템 구축을 위한 연구를 진행하고 있습니다. 특히, CNC 장비의 공구(Tool) 마모 예측을 통한 교체 주기 결정 솔루션 개발 및 딥러닝 기반의 공구 교환 주기 예측 및 제어 솔루션 실증을 통해 스마트 팩토리의 생산 효율성과 정밀도를 향상시키고 있습니다. 점진적 스마트 팩토리 환경 구축을 위한 CNC 절단 장비 기반 원격 제어 시스템 개발과 IoT 기능형 정밀 절단용 CNC Cutting M/C 개발은 실제 산업 현장에 적용 가능한 혁신적인 자동화 솔루션을 제공합니다. 또한, Cartographer SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)에서 센서 적응성 및 기능성 향상 연구, 경량 체크포인트 메커니즘 개발, 그리고 ZNS SSD를 위한 에너지 및 성능 최적화 매핑 메커니즘 개발 등을 통해 시스템의 전반적인 효율성과 안정성을 극대화하고 있습니다. 이러한 연구는 스마트 단말 어플리케이션 개발 및 다중 HMD 콘텐츠를 위한 원격 제어 및 모니터링 프로그램 개발 등 다양한 분야로 확장되며 실질적인 산업적 가치를 창출합니다.

대외활동

활동 내용한국자산관리공사 기술자문위원, 한국도로공사·조달청 평가위원 등 LINC+ 사업 관련 다양한 딥러닝 및 네트워크 기술 교육 다수 진행 창원시 소프트웨어과업심의위원회 위원

학력

학력 사항Ph.D.: 한국과학기술원(KAIST), 전산학 B.S.: 한동대학교, 컴퓨터 및 전기전자공학부

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