로고

황민태

황민태

소속

국립창원대학교 (정보통신공학과)

AI요약

국립창원대학교 정보통신공학과 황민태 교수는 인공지능(AI), 사물인터넷(IoT), 컴퓨터 비전 기술을 융합한 혁신적인 연구를 활발히 수행하고 계십니다. 특히 YOLO 기반 객체 탐지, 딥러닝 예측 모델, 디지털 게임 기반 학습 애플리케이션 개발 등 실생활 문제 해결을 위한 지능형 시스템 구축에 집중하고 계십니다. 제조 현장의 효율성 증대, 스마트 재활용 시스템 구현, 언어 교육 능력 향상 등 다양한 분야에 기여하고 있으며, 다수의 국내외 학술 논문 및 특허를 통해 그 전문성을 입증하고 계십니다. 본 페이지에서 황민태 교수의 심도 깊은 연구 활동과 주요 성과들을 자세히 확인하실 수 있습니다.

기본 정보

연구자 프로필
황민태 프로필 사진
연구자 명황민태
직책교수
이메일mthwang@cwnu.ac.kr
재직 상태재직 중
부서 학과정보통신공학과
사무실 번호0552133832
연구실Prof. Hwang's Home
연구실 홈페이지https://sites.google.com/view/prof-hwang/home?authuser=0
홈페이지https://sites.google.com/view/prof-hwang/home/about-me?authuser=0
소속국립창원대학교

중요 키워드

#머신러닝#재활용시스템#교육기술#딥러닝#데이터분석#무선네트워크#인공지능#IoT#객체탐지#YOLO#디지털게임#사물인터넷#임베디드시스템#컴퓨터비전#스마트애플리케이션

연구 분야

연구 1인공지능 기반 컴퓨터 비전 및 객체 탐지
내용본 연구실은 인공지능(AI)과 컴퓨터 비전 기술을 활용하여 다양한 실제 환경에서 객체를 정확하게 탐지하고 인식하는 연구를 중점적으로 수행하고 있습니다. 특히, YOLOv8 및 Mask R-CNN과 같은 최신 딥러닝 기반 객체 탐지 모델을 적용하여 이미지 및 비디오 데이터에서 특정 사물이나 패턴을 식별하는 데 주력하고 있습니다. 주요 기술로는 이미지 전처리, 딥러닝 모델 설계 및 최적화, 실시간 객체 추적 등이 있으며, 사람-객체 상호작용(Human-Object Interaction) 인식 기술을 통해 제조 현장 작업자의 이상 행동을 탐지하는 등 고도화된 분석 역량을 보유하고 있습니다. 이러한 기술은 복잡한 시각 정보를 효율적으로 처리하여 시스템의 지능적 판단을 지원합니다. 본 연구는 의료(임플란트 후 구강 염증 부위 탐지), 금융(외국 동전 및 지폐 식별), 환경(재활용품 분리수거 및 쓰레기통 용량 모니터링), 산업(제조 현장 작업자 행동 식별 및 안전 관리), 교통(주유소 차량 대기 시간 예측) 등 광범위한 분야에 적용되어 실질적인 문제를 해결하고 있으며, 컴퓨터 비전 기반의 모바일 앱을 통한 언어 번역 및 교육 기술에도 활용되어 혁신적인 가치를 창출하고 있습니다.
연구 2사물 인터넷(IoT) 기반 스마트 시스템 구축
내용본 연구실은 사물 인터넷(IoT) 기술을 기반으로 실생활 및 산업 현장의 다양한 문제를 해결하는 스마트 시스템 및 애플리케이션 개발에 집중하고 있습니다. 센서 네트워크, 무선 통신, 임베디드 시스템 기술을 통합하여 물리적 환경의 데이터를 수집하고 이를 지능적으로 활용하는 솔루션을 연구합니다. 주요 연구 분야는 원격 모니터링 및 제어, 에너지 관리, 자원 효율화 시스템 등입니다. 특히, 스마트 디바이스 및 무선 네트워크 기술을 활용하여 열 모니터링, 부하 전력 분석, 환경 데이터 측정 등 다양한 상황에서 실시간 데이터 수집 및 분석 기능을 구현하고 있습니다. 지오펜싱(Geofencing) 기술을 이용한 가상 울타리 시스템 개발도 포함됩니다. 이러한 IoT 기반 스마트 시스템은 산업용 생산 장비의 효율적인 관리, 비상용 배터리팩 과열 방지, 재활용품 수거 및 전자상거래 연계 시스템, 공공 자전거 공유 시스템, 농작물 보호를 위한 야생 동물 침입 방지 등 다방면에서 활용되고 있습니다. 실시간 데이터 분석과 자동화된 제어 기능을 통해 사용자 편의성을 높이고, 자원 절약 및 안전성 강화에 기여하며 사회적 가치를 창출하고 있습니다.
연구 3인공지능 기반 데이터 분석 및 예측
내용본 연구실은 머신러닝 및 딥러닝 기법을 활용하여 복잡한 데이터를 분석하고 미래를 예측하는 인공지능 모델 개발에 주력하고 있습니다. 대규모 데이터를 기반으로 패턴을 학습하고, 이를 통해 다양한 분야의 의사결정을 지원하는 지능형 시스템을 구축하는 연구를 수행합니다. 주요 기술로는 LSTM, SVM, VAR 모델, K-Nearest Neighbor 등 다양한 기계학습 및 딥러닝 알고리즘을 활용한 시계열 데이터 분석 및 분류, 회귀 예측 등이 있습니다. 이를 통해 산업용 생산 장비의 부하 전력 변화 예측, 패키지 투어의 최적 체류 시간 예측, 야생 동물의 농장 침입 예측, 수소차 충전소 대기 시간 예측 등 다양한 예측 모델을 개발합니다. 또한 외국인 한국어 말하기 자동 채점 시스템과 같은 교육 분야의 지능형 애플리케이션 개발도 포함됩니다. 이러한 인공지능 기반 데이터 분석 및 예측 기술은 제조업의 생산성 향상, 관광 분야의 서비스 최적화, 환경 및 안전 관리 강화, 교육 기술 혁신 등 다양한 산업 및 사회 문제 해결에 기여하고 있습니다. 복잡하고 비정형적인 데이터 속에서 유의미한 정보를 추출하고 미래를 예측함으로써, 효율적인 자원 배분과 위험 관리, 맞춤형 서비스 제공을 가능하게 합니다.

대외활동

활동 내용[강의 활동] - 웹프로그래밍기초 - 유닉스 - 데이터베이스프로그래밍 - 데이터통신 - 데이터베이스설계특론

학력

학력 사항부산대학교 공학박사(정보통신)

보유 기술 로딩 중...