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인하대학교 산업경영공학과 강성우 부교수는 사회 다양한 분야의 난제를 해결하기 위한 혁신적인 특허 연구를 활발히 수행하고 있습니다. 특히, 보행 데이터를 활용한 파킨슨 증후군 중증 단계 판별 시스템을 개발하여 정확한 진단을 돕고 있습니다. 또한, 유전 알고리즘을 적용하여 시내버스 교통취약지역의 노선을 최적화하고 효율성을 개선하는 데 기여하고 있으며, 첨단 기술을 접목한 건물 출입 통제 시스템으로 스마트하고 안전한 환경을 조성하고 있습니다. 이처럼 강성우 부교수는 건강, 교통, 보안 등 다각적인 분야에서 실질적인 해결책을 제시하며 미래 사회 발전에 이바지하고 있습니다.
| 연구자 프로필 |  |
| 연구자 명 | 강성우 |
| 직책 | 부교수 |
| 이메일 | kangsungwoo@inha.ac.kr |
| 재직 상태 | 재직 중 |
| 부서 학과 | 산업경영공학과 |
| 사무실 번호 | 0328607367 |
| 연구실 | TACTICS 연구실 |
| 연구실 홈페이지 | - |
| 홈페이지 | https://ie.inha.ac.kr/ie/981/subview.do?enc=Zm5jdDF8QEB8JTJGZGVwYXJ0bWVudEludHJvJTJGaWUlMkYyNTIlMkYyNjUlMkZjb2xsZWdlUHJvZlZpZXcuZG8lM0ZzaXRlSWQlM0RpZSUyNmluaGFpZCUzRDRGNkU2MDQ5M0QwQzQwODc2RjI0ODg2MzQy |
| 소속 | 인하대학교 |
| 회사명 | 인하대학교 산업경영공학과 |
| 재직기간 | 재직 중 |
| 담당업무 | 교수 |
| 연구 1 | AI 기반 산업 공정 최적화 및 예측 유지보수 |
| 내용 | 본 연구실은 인공지능(AI)과 산업공학 지식을 융합하여 제조, 에너지, 운송 등 다양한 산업 시스템의 효율성과 신뢰성을 극대화하는 연구를 수행합니다. 하드웨어 및 소프트웨어 데이터 세트를 탐색하여 장비 건전성 상태를 파악하고 미래 상태를 예측하는 데 중점을 둡니다. 특히 사출 성형, CNC 가공, 반도체, 발전 설비, 엘리베이터와 같은 핵심 산업 공정 데이터를 활용하여 공정 변수 영향 분석, 결함 예측, 변수 최적화, 장비 신뢰성 평가 및 고장 예측/유지보수 주기 계산을 정밀하게 수행합니다.주요 연구 방법론으로는 시계열 분석, 최적화, 신뢰성 공학, 예지 및 건강 관리(PHM)와 같은 전통적인 산업공학 기법에 신경망(Neural Networks) 및 2D/3D 이미지 마이닝 등 최신 정보 기술을 접목합니다. 특히 설명 가능한 AI(XAI, SHAP, ICE) 기술을 통합하여 AI 모델의 예측 및 의사결정 과정을 투명하게 제시함으로써, 산업 현장에서의 AI 도입 신뢰도와 활용도를 높이고 있습니다.이러한 연구는 '설비수명 및 고장예측 AI 품질관리 TOOL 개선 용역', '탄약 신뢰성 빅데이터 알고리즘 개발 용역', '승강로 설치 작업 자동화 장비 개발' 등 다수의 산학협력 과제를 통해 실제 산업 문제 해결에 기여하고 있습니다. AI와 빅데이터를 활용한 혁신적인 솔루션 제공으로 스마트 제조 및 산업 혁신을 선도하며, 기업의 생산성 향상과 운영 비용 절감에 실질적인 가치를 창출합니다. |
| 연구 2 | 스마트 도시 모빌리티 및 인프라 최적화 |
| 내용 | 본 연구실은 스마트 도시 환경 조성을 목표로 대중교통 시스템, 건물 관리 및 제어와 같은 핵심 인프라의 효율성을 극대화하는 인공지능 및 최적화 연구를 수행합니다. 특히 도시 내 교통취약지역의 이동성 문제를 해결하고, 안전하고 효율적인 건물 환경을 구축하는 데 집중하고 있습니다.주요 연구 내용으로는 유전 알고리즘을 활용한 시내버스 노선 최적화 방법을 개발하여 교통취약지역 주민들의 대중교통 접근성을 향상시키고, 수요응답형 교통서비스 알고리즘을 통해 도시 교통 시스템의 유연성을 증대합니다. 또한, 얼굴인식, 지문인식, 키패드 등의 첨단 기술을 통합한 건물 출입 통제 시스템을 개발하여 보안을 강화하고 출입자의 동선을 효율적으로 관리합니다. 이러한 시스템은 AI 기반의 실시간 데이터 분석을 통해 잠재적 위험을 감지하고, 비상 상황에 대한 신속한 대응을 가능하게 합니다.이러한 연구 성과는 '시내버스 교통취약지역 노선 효율 개선을 위한 유전 알고리즘을 활용한 노선 최적화 방법 및 시스템' 및 '건물 출입 통제 시스템' 관련 다수의 특허 등록으로 이어져 기술의 독창성과 시장 적용 가능성을 인정받았습니다. '통합모빌리티서비스 기반의 지능형 대중교통 서비스 개선 알고리즘' 등 실제 과제를 통해 도시 인프라의 스마트화를 선도하며, 시민의 삶의 질 향상과 도시 운영의 지속 가능성에 기여하고 있습니다. |
| 연구 3 | 바이오메디컬 데이터 기반 정밀 진단 AI 및 건강 관리 |
| 내용 | 본 연구실은 보행 데이터 및 기타 생체 신호 등 바이오메디컬 데이터를 활용하여 질병의 조기 진단, 중증도 판별 및 개인 맞춤형 건강 관리를 위한 인공지능 시스템 개발에 주력하고 있습니다. 특히 파킨슨증후군과 같은 신경 퇴행성 질환 진단 보조 및 진행도 예측에 혁신적인 솔루션을 제공하며, 의료 분야의 난제를 해결하는 데 기여하고 있습니다.연구 방법론으로는 촬영된 보행 데이터에서 파킨슨증후군 환자의 특징적인 무릎 벌림 패턴 등 미세한 움직임 변화를 감지하고, 스켈레톤 데이터 분석 기술을 통해 질병의 중증 단계를 정량적으로 판별하는 고급 인공지능 알고리즘을 개발합니다. 이 외에도 대규모 의료 데이터를 마이닝하여 질병의 예후를 예측하고, 개인별 특성을 반영한 정밀 의료 모델을 구축하는 연구도 활발히 진행하고 있습니다. 이러한 기술은 비침습적이고 객관적인 진단 지표를 제공하여 기존의 주관적인 진단 방식의 한계를 보완하고 있습니다. '보행데이터 기반 파킨슨 증후군 중증 단계 판별 시스템 및 방법' 및 '스켈레톤 데이터 기반 파킨슨 증후군 중증 단계 판별 시스템 및 방법' 등 다수의 특허 등록을 통해 본 연구실의 기술적 우수성과 독창성을 입증하였습니다. 이 연구는 의료 현장에서 질병 진단의 정확도를 높이고 개인 맞춤형 건강 관리 및 치료 계획 수립에 기여함으로써, 환자 중심의 미래 의료 환경을 구현하고 국민 건강 증진에 이바지할 것으로 기대됩니다. |
| 활동 내용 | [학회/위원회 활동] - '2022 한국품질경영학회 대학(원)생 아이디어 경진대회' 지도교수상 수상 - 한국품질경영학회 '품질우수논문상' 수상 ('XAI 기반 발전설비 고장 기록 데이터 품질 향상 시스템 개발' 논문) |
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