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인하대학교 전기전자공학부 이보원 교수님의 혁신적인 연구 성과가 집약된 특허 정보를 소개합니다. 이보원 교수님은 AI, 사물인터넷(IoT), 신호 처리, 스마트 시스템 분야에서 15건 이상의 등록 특허를 보유하고 계십니다. 차량 안전 시스템부터 스마트 에너지 관리, 개인화된 서비스, 그리고 산업 설비의 상태 진단에 이르기까지, 교수님의 특허는 실생활과 산업 현장에 적용 가능한 다양한 첨단 기술을 포함하고 있습니다. 이러한 기술들은 사용자 편의 증진, 효율성 향상, 그리고 미래 사회의 문제 해결에 기여하고 있습니다. 이보원 교수님의 폭넓은 연구 스펙트럼과 기술적 깊이를 본 요약에서 확인하시기 바랍니다.
| 연구자 프로필 |  |
| 연구자 명 | 이보원 |
| 직책 | 교수 |
| 이메일 | bowon.lee@inha.ac.kr |
| 재직 상태 | 재직 중 |
| 부서 학과 | 전기전자공학부 |
| 사무실 번호 | 0328607423 |
| 연구실 | 디지털 신호처리 연구실 |
| 연구실 홈페이지 | http://dsp.inha.ac.kr/ |
| 홈페이지 | https://ee.inha.ac.kr/eee/16834/subview.do?enc=Zm5jdDF8QEB8JTJGZGVwYXJ0bWVudEludHJvJTJGZWVlJTJGMzAxMiUyRjMxNTYlMkZjb2xsZWdlUHJvZlZpZXcuZG8lM0ZzaXRlSWQlM0RlZWUlMjZpbmhhaWQlM0REODU5NERERTdBOEU3OTYyMjA1Q |
| 소속 | 인하대학교 |
| 연구 1 | 오디오 및 음성 신호처리 기반 인공지능 |
| 내용 | 본 연구실은 오디오 및 음성 신호처리 분야를 중심으로 머신러닝, 딥러닝, 자연어 처리 및 인공지능 기술을 융합하여 혁신적인 솔루션을 개발하고 있습니다. 특히, 인간의 감성을 이해하고 반응하는 감성 인식 음성처리, 발화 장애인의 의사소통을 지원하는 장애 친화형 음성 인터페이스, 그리고 회의 내용을 실시간으로 기록하고 요약하는 음성 기반 회의 기록 시스템 개발에 주력합니다. 다중 모달 데이터를 활용한 감정 인식 및 웨어러블, IoT 기반 음성 응용 시스템은 사용자의 경험을 풍부하게 만들고 일상생활 속에서 인공지능의 활용 범위를 넓히는 데 기여하고 있습니다. 한국어 음성을 이용한 감정 인식 딥러닝 알고리즘 개발에서는 LSTM 기반 모델과 dropout 기법을 통해 7가지 감정 분류에서 약 98%의 높은 정확도를 달성하며 뛰어난 기술력을 입증했습니다. 이러한 연구는 자폐 스펙트럼 장애 성인을 위한 ChatGPT 기반 소셜 멘토 챗봇 설계 및 파킨슨병 환자의 음성 인식 정확도 향상 등 사회적 약자를 위한 기술 개발로 이어져 포용적인 디지털 사회 구현에 이바지하고 있습니다. |
| 연구 2 | 스마트 시스템 및 IoT 융합 기술 |
| 내용 | 본 연구실은 인공지능과 IoT 기술을 결합하여 다양한 스마트 시스템 및 응용 기술을 연구하고 있습니다. 차량 안전 및 교통 정보 시스템 분야에서는 차량 개문에 따른 위험 상황 자동 알림 장치 및 거리 레이저 파형과 차량 번호 인식 결과를 이용한 교통정보 수집장치 개발을 통해 도로 안전과 효율성을 높이고 있습니다. 스마트 에너지 관리 분야에서는 P2P 에너지 자동 거래 개발, 전력 데이터 분석 및 파형 기반 전원/전지 상태 예측 기술을 통해 에너지 효율을 극대화하고 지속 가능한 에너지 관리를 실현합니다. 개인화된 정보 제공을 위한 개인화된 리뷰 시스템, 온라인 인터랙션을 위한 실시간 동영상 공유 시스템 개발로 사용자 맞춤형 서비스를 제공합니다. 또한, 음향 장치에서 맞춤 오디오 잡음을 이용한 사생활 보호 기술과 이미지 데이터의 개인 정보 보호를 위한 방법 및 시스템을 통해 개인 정보 보호의 중요성을 강조하고 있습니다. 자율주행을 위한 고성능 Lidar 시스템 및 실내 자율주행 기반 방범용 모바일 로봇 등 미래 모빌리티 기술 개발에도 적극적으로 참여하며, 실생활과 산업 현장에 적용 가능한 다양한 첨단 기술을 선보이고 있습니다. |
| 연구 3 | 머신러닝 기반 데이터 분석 및 예측 기술 |
| 내용 | 본 연구실은 복잡한 데이터를 효과적으로 분석하고 예측하는 머신러닝 및 딥러닝 기반 기술 개발에 집중하고 있습니다. 특히, 산업 설비 진단 및 유지보수를 위한 기술 연구가 활발합니다. 머신러닝 기반 전자기적 특성분석 및 분류 기술은 국방 분야 과제로 수행되어 중요성을 인정받고 있으며, 반도체 설비의 Big Data 처리 및 Edge Computing을 위한 Deep Learning 기술 개발은 첨단 산업의 생산성 향상에 기여합니다. AI-Based In-situ APC (Advanced Process Control) 요소기술 개발은 제조 공정의 효율성과 안정성을 높이는 데 핵심적인 역할을 합니다. 이미지 데이터 분석 분야에서는 물체의 실루엣을 통한 광원 인식 알고리즘과 차량에서 수집된 영상 기반 안개 검출을 위한 관심 영역 추출 기법을 개발하여 환경 인식 및 안전 시스템의 정확도를 향상시키고 있습니다. 또한, 실시간 전류 분석을 통한 전동기 열화 감지 방법 및 노크 기반 객체 식별 방법 등 다양한 센서 데이터 기반 분석 기술을 통해 이상 탐지 및 객체 인식을 정교화하고 있습니다. 이러한 연구들은 데이터를 기반으로 현장의 문제를 해결하고 미래를 예측하는 데 필요한 핵심 역량을 제공합니다. |
| 학력 사항 | University of Illinois at Urbana-Champaign 공학박사 |
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