진교홍
진교홍
소속
국립창원대학교 (전자공학과)
AI요약
진교홍 교수님은 국립창원대학교 전자공학과에 재직 중이시며, AI 기반 제조 지능화, 산업용 센서 네트워크 및 무선 통신 분야의 선도적인 연구를 수행하고 계십니다. 특히, 딥러닝을 활용한 제조 시계열 데이터 이상 탐지 및 공구 수명 예측, 작업자 행동 식별 시스템 개발을 통해 스마트 팩토리 구현에 크게 기여하고 있습니다. 또한, 에너지 효율적인 무선 센서 네트워크 라우팅 프로토콜, IoT 기반 설비 유지보수 시스템, WDM 및 TCP/IP 통신망 최적화 등 차세대 통신 기술 연구에도 활발히 참여하고 계십니다. 교수님의 연구는 실제 산업 현장의 문제 해결과 효율성 증대를 목표로 하며, 미래 지능형 시스템 구축에 필요한 핵심 기술 개발에 중점을 두고 있습니다.
기본 정보
| 연구자 프로필 |  |
| 연구자 명 | 진교홍 |
| 직책 | 교수 |
| 이메일 | khjin@changwon.ac.kr |
| 재직 상태 | 재직 중 |
| 부서 학과 | 전자공학과 |
| 사무실 번호 | 0552133655 |
| 연구실 | Ubiquitous Computing Lab (UCL) |
| 연구실 홈페이지 | https://sites.google.com/view/cwnu-ucl/professor |
| 홈페이지 | - |
| 소속 | 국립창원대학교 |
중요 키워드
#영상 처리#머신러닝#센서 네트워크#딥러닝#자동화#시계열 데이터 분석#설비 이상탐지#스마트 팩토리#인공지능#예측 유지보수#무선 통신#제조 데이터#컴퓨터 네트워크#의료 데이터#ICT 융합
연구 분야
| 연구 1 | AI 기반 스마트 제조 및 설비 지능화 |
| 내용 | 본 연구실은 인공지능(AI) 및 딥러닝 기술을 활용하여 제조 산업의 혁신과 설비 지능화에 중점을 둡니다. 시계열 데이터 분석, 머신러닝, 딥러닝 기법을 통해 제조 현장의 데이터를 심층적으로 분석하고, 설비 이상탐지 및 예측 유지보수 솔루션을 개발합니다. 특히, 비대칭 제조데이터 환경에서의 딥러닝 기반 이상탐지 알고리즘 개발, 공구 수명 예측 모델, 그리고 작업자 행동 식별 시스템 개발 등을 통해 스마트 팩토리 구현에 기여하고 있습니다. 주요 연구 성과로는 제조 시계열 데이터 이상 레이블 생성 및 준지도학습 기반 이상탐지, 공구 교체 시점 기반 공구 수명 예측, 산업용 기계의 부하 전력 데이터 변동 예측 등이 있습니다. 이러한 연구는 '스마트제조융합 ICC 센터장' 활동 및 '제조데이터 분석 경진대회' 수상 실적을 통해 실질적인 성과로 이어지고 있습니다. '창원산단 제조업혁신 인프라조성' 및 '기계·방산 제조 디지털전환 지원센터 구축'과 같은 다양한 국가 연구과제에 참여하며 AI 기반 제조 지능화 기술의 현장 적용 및 확산에 주력하고 있으며, 이를 통해 산업 생산성 향상과 효율적인 설비 운영을 지원하고 있습니다. |
| 연구 2 | 고효율 무선 통신 및 센서 네트워크 |
| 내용 | 본 연구실은 ICT 융합 기술을 기반으로 고효율 무선 통신 및 센서 네트워크 분야의 핵심 연구를 수행하고 있습니다. 에너지 효율적인 라우팅 프로토콜, 멀티홉 네트워크, QoS(서비스 품질) 보장 기법 등 무선 센서 네트워크(WSN)의 성능 향상과 안정적인 운영을 위한 다양한 기술을 개발합니다. 특히 WiMedia 기반 멀티홉 라우팅 프로토콜 연구, 6LoWPAN의 계층적 라우팅 기법을 활용한 Short-cut 알고리즘, 그리고 무선 센서 네트워크의 수명 연장을 위한 클러스터 크기 조정 알고리즘 개발 등을 통해 네트워크 효율성을 극대화하고 있습니다. 주요 연구로는 '전력선통신방식에서 센서데이터 전달을 위한 MAC 프로토콜 설계', '블루투스 센서노드를 이용한 온실가스 배출 저감 측정 및 관리시스템' 등이 있으며, 이를 통해 산업 현장 및 환경 모니터링 시스템 구축에 필요한 기반 기술을 제공합니다. 또한, WDM(파장분할다중) 방송망에서의 멀티캐스트 스케줄링 및 TCP/IP 프로토콜 성능 향상 기법 연구를 통해 차세대 네트워크 기술 발전에도 기여하고 있습니다. '센서 네트워크를 이용한 단체인원 위치파악과 사고감지시스템' 특허는 실생활 문제 해결을 위한 센서 네트워크 응용 능력을 보여줍니다. |
| 연구 3 | 바이오메디컬 및 헬스케어 데이터 분석 |
| 내용 | 본 연구실은 헬스케어 및 바이오메디컬 분야에서 인공지능 기반 데이터 분석 연구를 활발히 진행하고 있습니다. 방대한 의료 데이터를 활용하여 질병 진단, 예후 예측 및 맞춤형 치료 전략 수립에 기여하는 솔루션 개발에 집중합니다. 특히, 뇌파 데이터 스트리밍 환경 개발 및 데이터 분석, 수면 이벤트 검출을 통한 자동 수면 단계 판독 소프트웨어 개발과 같은 프로젝트를 통해 의료 현장의 당면 과제를 해결하는 데 초점을 맞추고 있습니다. 주요 연구 성과로는 '산소포화도와 심전도를 활용한 수면무호흡증 분류 모델' 논문이 있으며, 이는 딥러닝 및 머신러닝 기술을 의료 데이터에 적용하여 질병의 진단 정확도를 높이는 연구 역량을 잘 보여줍니다. 연구실의 목표는 ICT 융합 기술을 활용하여 의료 데이터 분석의 효율성을 극대화하고, 개인 맞춤형 헬스케어 시스템 구축을 위한 기술적 기반을 마련하는 것입니다. 이러한 연구는 미래 정밀 의료 시대를 위한 핵심 기술을 제공하며, 인류의 건강 증진에 기여할 잠재력을 가지고 있습니다. |
대외활동
| 활동 내용 | [스마트제조/산학협력 관련 재직자 교육 강의 (LINC+)] -2025.01.21: 스마트제조융합 재직자 전문역량 향상 교육 (2건) -2025.01.16: 스마트제조융합 분야 도면&중급 모델링 설계 교육 -2023.12.14 / 2023.11.23 / 2023.10.05 / 2023.01.25: 제조데이터 및 설계 관련 LINC+ 강의 -2022.11.23 / 2022.10.06 / 2022.05.12: 디지털전환, 이상탐지, 기업역량 강화 재직자 교육 [토론회·심포지엄 참여 및 발표] -2024.07.26: 창원시 디지털 마산자유무역지역 조성 토론회 (토론자) -2022.11.11: 경남데이터포럼 발표 (발표자) [언론 매체 출연] -2024.01.30: 창원대-도립대 통합 추진 관련 KBS 방송 출연 -2024.01.18: 글로컬 대학 관련 MBC 경남 뉴스데스크 방송 출연 |
학력
| 학력 사항 | 부산대학교 공학박사(컴퓨터학) |
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