연구 내용 | [연구 분야]
핵심 분야: 딥러닝 기반 음향/영상 신호 처리 및 지능형 시스템 개발
세부 분야: 수중 음향 신호 분석, 스마트 제조 분야 고장 진단 및 품질 검사, 영상 기반 객체 탐지 및 인식, 음성/오디오 신호 처리, 데이터셋 구축 및 관리
[대표 연구 내용]
소나 시스템의 탐지 정확도 향상을 위한 핵심 기술을 개발했습니다. 특히, 수중 환경의 복잡한 잡음 속에서도 고속 이동하는 표적을 효율적으로 탐지하고 식별하기 위해 딥러닝 기반의 신호 처리 및 분류 알고리즘을 연구했습니다. 특허 '소노부이의 빔 안정화 방법'과 '수중 표적 탐지 방법'을 통해 증명된 바와 같이, 소노부이의 센서 정보를 안정화하고 잡음을 효과적으로 제거하여 표적 탐지 성능을 획기적으로 개선했습니다. 이 기술은 해양 방위 산업 및 수중 자원 탐사 분야에 필수적인 기술로, 정확도와 신뢰성을 높여 국가 안보 및 경제적 가치 창출에 기여할 수 있습니다.
또한, 스마트 제조 분야에서 생산 라인의 효율성을 극대화하고 불량률을 감소시키기 위한 딥러닝 기반 고장 진단 및 품질 검사 시스템을 연구했습니다. 특히, '예지 정비를 위한 기계류 설비 고장의 전조증상 데이터셋' 구축과 'Steel Surface Defect Recognition' 연구를 통해 설비의 이상 징후를 조기에 감지하고 제품의 결함을 자동으로 식별하는 기술을 개발했습니다. 이는 제조 기업의 생산성 향상, 비용 절감, 품질 경쟁력 강화에 직접적으로 기여할 수 있습니다. |