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전경구

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소속

인천대학교 (임베디드시스템공학과)

AI요약

인천대학교 임베디드시스템공학과 전경구 교수는 인공지능(AI) 기반 이미지 처리 및 시스템 연구 분야의 전문가입니다. 특히, 차량 번호판 인식률 향상을 위한 기계학습 기반 꼭짓점 추출 기술과 포인트 클라우드 객체 분류, 대역폭 최적화, 사운드 분석 등 다방면에서 혁신적인 특허 6건을 등록 및 공개하며 연구 역량을 입증하셨습니다. 전경구 교수의 심도 깊은 연구는 실제 산업 적용 가능한 기술 개발에 기여하고 있습니다. 본 프로필에서 전경구 교수의 주요 연구 성과와 특허 정보를 상세히 확인하실 수 있습니다.

기본 정보

연구자 프로필
전경구 프로필 사진
연구자 명전경구
직책교수
이메일kjun@inu.ac.kr
재직 상태재직 중
부서 학과임베디드시스템공학과
사무실 번호0328358421
연구실RecogAI, MALaboratory
연구실 홈페이지http://www.recogai.co.kr/user/index.php
홈페이지https://sites.google.com/view/malaboratory/people
소속인천대학교

경력정보

회사명인천대학교
재직기간2004.03.01 ~ 재직 중
담당업무임베디드시스템공학과 교수 - 중소기업청 산학연사업 과제 수행을 통한 중소기업 기술 향상 기여 및 우수 성과 도출 - 세계 3대 인명사전 등재

중요 키워드

#컴퓨터네트워크#분산시스템#기계학습#기술사업화#사운드분석#도메인적응#인공지능#산학협력#호모그래피#임베디드시스템#대역폭관리#컴퓨터비전#객체지향시스템#객체분류#차량번호판인식

연구 분야

연구 1AI 기반 컴퓨터 비전 및 지능형 객체 인식
내용본 연구실은 인공지능 및 딥러닝 기술을 활용하여 다양한 영상 데이터로부터 객체를 정확하게 인식하고 분석하는 컴퓨터 비전 분야의 선도적인 연구를 수행하고 있습니다. 특히, 복잡한 환경에서의 차량 번호판 인식률을 높이기 위한 기계학습 기반 꼭짓점 추출 모델과 호모그래피 연산 기법을 개발하여, 기울어지거나 변형된 이미지에서도 높은 정확도를 달성하고 있습니다. 또한, 포인트 클라우드 데이터를 활용한 3D 객체 분류 기술과 영상 기반 차량 추적 기술은 자율주행 및 스마트 주차 시스템 개발에 핵심적인 역할을 합니다. RecogAI 연구실에서는 번호 인식 엔진, 차량 추적, 행동 인식 엔진 등 실용적인 응용 기술을 개발하여 스마트시티, 교통, 보안 등 다양한 산업 분야에 기여하고 있습니다. 이러한 기술은 지능형 CCTV, 자율주행 차량의 환경 인식, 산업 현장의 자동화 및 효율적인 모니터링 시스템 구축에 직접적으로 활용될 수 있으며, 실제 문제 해결을 통해 사회적, 경제적 가치를 창출하고 있습니다.
연구 2기계학습 기반 데이터 분석 및 도메인 적응 프레임워크
내용본 연구실은 기계학습 기법을 활용하여 대규모 데이터를 분석하고, 특히 학습 데이터와 실제 적용 환경의 차이(도메인 불일치)를 극복하기 위한 도메인 적응(Domain Adaptation) 프레임워크 개발에 집중하고 있습니다. '멀티 이종 소스 도메인을 위한 전이 학습 프레임워크' 관련 과제들을 통해, 여러 종류의 데이터 소스에서 얻은 지식을 효율적으로 전이하여 새로운 도메인에 빠르게 적응하는 강건한 인공지능 모델을 구축합니다. 이는 적은 양의 레이블링된 데이터만으로도 고성능을 발휘할 수 있도록 하며, 데이터 수집 및 레이블링 비용이 높은 분야에서 혁신적인 솔루션을 제공합니다. 이종 도메인에 적응 가능한 번호판 꼭짓점 추출 모델과 같은 특허는 이러한 연구의 실제적인 성과를 보여줍니다. 이러한 연구는 바이오메디컬, 산업용 센서 데이터, 이미지 데이터 등 다양한 분야에서 이종 데이터를 통합 분석하고, 실시간으로 변화하는 환경에 유연하게 대응해야 하는 지능형 시스템 구축에 필수적인 기반 기술을 제공하며, 기술사업화 가능성이 높습니다.
연구 3임베디드 시스템 및 실시간 데이터 처리 응용
내용본 연구실은 인공지능 및 데이터 처리 기술을 임베디드 시스템 환경에 최적화하여 실시간으로 데이터를 분석하고 다양한 응용 시스템을 개발하는 데 주력하고 있습니다. C언어 프로그래밍, 임베디드 시스템 개론, 데이터 구조, 객체 기반 소프트웨어 설계 등 심도 있는 지식을 바탕으로 하드웨어와 소프트웨어의 효율적인 통합을 추구합니다. 특히, 사운드 분석 장치 및 방법 특허에서 보여주듯이, 노이즈 제거 및 효과음 신호 분석을 통해 환경 모니터링 및 보안 시스템에 활용되는 기술을 개발하고 있습니다. 또한, 특정 스테이션에 의한 대역폭 독점을 감소시키는 네트워크 기술은 분산 시스템 및 컴퓨터네트워크 환경에서 데이터 전송 효율을 극대화합니다. 영유아 생체신호 및 액티비티 분석 시스템, 스마트기기 연동 유독가스 모니터링 시스템 등의 개발 경험은 임베디드 환경에서 AI 기반의 실시간 모니터링 및 제어 솔루션을 성공적으로 구현할 수 있는 역량을 보여줍니다. 이러한 연구는 IoT 기기, 웨어러블 장치, 스마트 팩토리 등 저전력, 고효율 실시간 처리가 요구되는 다양한 분야에 적용되어 혁신적인 가치를 제공합니다.

대외활동

활동 내용[수상 내역] - 2015년 제16회 중소기업기술혁신대전 산업통상자원부장관 표창 수상 (중소기업 기술 향상 및 우수 성과 도출, 산학협력 및 기술인재 육성 공로 인정) [학회/위원회 활동] - 글로벌 블록체인 인천 컨퍼런스(GBIC) 2023 해커톤 대회 심사위원 및 주최 측 참여

학력

학력 사항2001.05.31 Purdue Univ. (공학박사) 1998.05.29 Purdue Univ. (공학석사) 1996.02.23 서강대학교 (공학사)

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