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충남대학교 컴퓨터융합학부 김경섭 교수의 공식 프로필 페이지입니다. 본 페이지에서는 김경섭 교수의 소속 기관, 학과, 직위 등 기본적인 정보를 확인하실 수 있습니다. 컴퓨터융합학부의 핵심 교원으로서, 김경섭 교수의 교육 및 연구 활동에 대한 정보를 제공하여, 학생 및 연구자들에게 유용한 정보를 전달하고 있습니다. 앞으로 지속적으로 업데이트될 연구 과제, 논문, 특허, 보고서 정보 등을 통해 김경섭 교수의 전문성을 깊이 있게 탐색할 수 있도록 지원하고 있습니다.
| 연구자 프로필 |  |
| 연구자 명 | 김경섭 |
| 직책 | 교수 |
| 이메일 | sclkim@cnu.ac.kr |
| 재직 상태 | 재직 중 |
| 부서 학과 | 인공지능학과 |
| 사무실 번호 | 0428215440 |
| 연구실 | 딥러닝 및 과학계산 |
| 연구실 홈페이지 | https://cse.cnu.ac.kr/~kskim |
| 홈페이지 | https://sites.google.com/a/cs-cnu.org/deep-learning-and-scientific-computing-lab/professor |
| 소속 | 충남대학교 |
| 회사명 | 충남대학교 |
| 재직기간 | 재직 중 |
| 담당업무 | 2004~현재: 컴퓨터공학과 교수 |
| 연구 1 | 인공지능 및 딥러닝 기반 지능형 시스템 개발 |
| 내용 | 본 연구실은 인공지능(AI), 머신러닝, 딥러닝 기술을 활용하여 다양한 분야의 지능형 시스템을 개발하는 데 중점을 두고 있습니다. 특히 복잡한 데이터를 분석하고 예측하는 첨단 솔루션 제공을 목표로 합니다. 주요 연구 분야로는 자율운항 선박의 안전하고 효율적인 운항을 위한 해상교통상황 예측 통합 시스템 개발, 에너지 효율을 극대화하는 인공지능 기반 스마트 그리드 통합관리 시스템 개발 등이 있습니다. 또한, 자율주행 기술 발전에 기여하기 위해 센서 융합, 영상/라이다 처리, 판단 시스템 등 자율주행 핵심 기술에 대한 깊이 있는 연구를 수행하고 있습니다. 실제 적용 사례로는 Fast R-CNN 모델을 활용하여 차량 및 사물 인식을 통해 사고위험을 감지하는 시스템 특허와 LSTM 모듈을 적용하여 전파신호의 변조 방식을 정확하게 추정하는 시스템 특허를 보유하고 있습니다. 이러한 연구는 미래 모빌리티, 스마트 도시, 에너지 관리, 보안 및 안전 감지 등 다양한 산업 분야에서 혁신적인 가치를 창출하며, 실제 현장에 적용 가능한 기술 개발에 주력하고 있습니다. 연구실은 지속적으로 최신 인공지능 알고리즘을 도입하고 실제 데이터 기반의 검증을 통해 기술의 신뢰성과 효율성을 높이고 있습니다. |
| 연구 2 | 신호처리 및 제어 시스템 최적화 연구 |
| 내용 | 본 연구실은 다양한 시스템의 성능 향상과 최적화를 위해 신호프로세싱 및 제어 기술 연구에 주력하고 있습니다. 특히, 동적인 환경에서의 데이터 처리 및 시스템 제어에 강점을 가지고 있습니다. 핵심 연구 분야로는 VHF 기반 자동 통신시스템 개발을 통해 통신 효율성과 안정성을 높이는 기술, 그리고 딥 확장된 칼만(Kalman) 필터를 이용한 시계열 데이터 분석 알고리즘 개발을 통해 예측 정확도를 향상시키는 기술을 들 수 있습니다. 또한, 마코프 결정과정 이론을 적용하여 무선 네트워크의 분산 최적 채널 할당에 대한 연구를 수행하며 네트워크 자원의 효율적 사용을 도모합니다. 이러한 제어 및 신호처리 기술은 자율주행 차량의 종/횡 제어, ACC, AEB, TJA 등 차량 제어 시스템 개발에도 필수적으로 응용될 수 있습니다. 연구실은 이론적 깊이와 실용적 적용 가능성을 동시에 추구하며, 통신, 국방, 교통 등 다양한 분야에서 요구되는 고성능 시스템 구현에 기여하고 있습니다. 복잡한 시스템의 동적 특성을 분석하고, 최적의 제어 전략을 수립하여 실제 환경에서의 안정적이고 효율적인 운영을 가능하게 하는 것이 본 연구의 주요 목표입니다. |
| 연구 3 | 응용 과학계산 및 빅데이터 분석 |
| 내용 | 본 연구실은 복잡한 현상과 대규모 데이터를 이해하고 예측하기 위한 응용 과학계산 및 빅데이터 분석에 대한 심도 깊은 연구를 수행하고 있습니다. 방대한 양의 데이터를 효율적으로 처리하고 분석하여, 숨겨진 패턴과 유의미한 정보를 추출하는 것을 목표로 합니다. 연구의 핵심에는 시계열 데이터 분석 알고리즘 개발이 포함되며, 특히 딥 확장된 칼만(Kalman) 필터와 같은 고급 신호처리 기법을 활용하여 데이터의 동적 특성을 모델링하고 미래를 예측하는 데 주력합니다. 또한, 인공지능 기반 스마트 그리드 통합관리 시스템 개발과 같은 프로젝트에서 보듯이, 에너지, 환경ICT와 같은 실제 응용 분야에서 발생하는 빅데이터를 효과적으로 처리하고 활용하는 기술을 개발하고 있습니다. 과학계산 분야는 물리적 시스템 모델링, 시뮬레이션, 최적화 등 광범위한 문제 해결에 기여하며, 특히 환경ICT와 관련된 데이터 분석을 통해 지속 가능한 해결책을 모색합니다. 이러한 연구는 단순히 데이터에서 정보를 추출하는 것을 넘어, 과학적 원리와 계산적 방법을 결합하여 복잡한 시스템의 동작을 이해하고 개선하는 데 궁극적인 목표를 두고 있습니다. 다양한 학제 간 연구를 통해 실질적인 문제 해결 능력과 혁신적인 통찰력을 제공하고 있습니다. |
| 학력 사항 | 학사: 서울대학교 수학과, 1992 석사: 서울대학교 수학과, 1994 박사: KAIST 전기 및 전자공학과, 2000 |
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