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인하대학교 전기전자공학부 최원익 교수는 인공지능 및 딥러닝 기술 분야의 권위자입니다. 최신 특허 연구를 통해 시계열 데이터 예측의 정확도를 높이고, 부족한 데이터를 효과적으로 증강하며, 이미지 및 텍스트 데이터를 분석하여 의미 있는 정보를 추출하는 혁신적인 방법을 제시합니다. 시계열 분해, Word2Vec 보정, 딥러닝 기반 분류 등 고도화된 기술을 통해 산업 전반의 데이터 활용 능력을 극대화하고, 미래 예측 역량을 강화하는 데 기여하고 있습니다. 최원익 교수의 연구는 데이터 기반 의사결정의 새로운 기준을 제시하고 있습니다.
| 연구자 프로필 |  |
| 연구자 명 | 최원익 |
| 직책 | 교수 |
| 이메일 | wichoi@inha.ac.kr |
| 재직 상태 | 재직 중 |
| 부서 학과 | 정보통신공학과 |
| 사무실 번호 | 0328608375 |
| 연구실 | 데이터인텔리전스 연구실 |
| 연구실 홈페이지 | http://dilab.inha.ac.kr/ |
| 홈페이지 | https://www.inha.ac.kr/kr/968/subview.do?&enc=Zm5jdDF8QEB8JTJGZmFjdWx0eVNlYXJjaCUyRmtyJTJGbmFtZVZpZXcuZG8lM0ZzaXRlSWQlM0RrciUyNmluaGFpZCUzREY2M0VGRDNBNTIzN0FGMkE3QzQ1QkYzRUJBQzg5RjM1RDZGOTQ2RTAwMTUyMT |
| 소속 | 인하대학교 |
| 연구 1 | 딥러닝 기반 시계열 예측 및 데이터 증강 기술 |
| 내용 | 본 연구실은 딥러닝 기술을 활용하여 시계열 데이터의 정확한 예측과 부족한 데이터를 효과적으로 증강하는 연구에 집중하고 있습니다. 특히, 복잡하고 변동성이 큰 시계열 데이터를 심층적으로 분석하여 미래의 패턴을 예측하고, 데이터 희소성 문제를 해결하기 위한 혁신적인 데이터 증강 기법을 개발하고 있습니다. 시계열 분해 기법을 딥러닝 모델에 적용하여 예측 정확도를 높이며, 클러스터링 번호 시퀀스와 딥러닝을 결합한 예측 방법론을 통해 다양한 시계열 데이터에 대한 범용적인 예측 시스템을 구현합니다. 또한, 번역 기반 문장 데이터 변형과 Word2Vec 및 딥러닝 보정을 이용한 데이터 증강 방법을 개발하여 자연어 처리 분야의 데이터 부족 문제를 해결하고, 모델의 견고성과 성능을 향상시키고 있습니다. 이러한 기술은 대규모 데이터를 효과적으로 처리하고 학습하는 딥러닝의 강점을 극대화합니다. 이러한 연구는 태양광 발전량 예측, 전력 수요 예측, 기상 예측 등 다양한 산업 분야에서 정밀한 미래 예측을 가능하게 합니다. 특히, 데이터 증강 기술은 의료 영상 분석이나 특정 이벤트 예측과 같이 데이터 확보가 어려운 분야에서 인공지능 모델의 학습 효율과 신뢰도를 획기적으로 개선하며, 기업의 데이터 기반 의사결정 역량을 강화하는 데 크게 기여합니다. |
| 연구 2 | 시공간 빅데이터 처리 및 공간 정보 예측 |
| 내용 | 본 연구실은 대규모 시공간 빅데이터를 효율적으로 처리하고, 이를 기반으로 정밀한 공간 정보를 예측하는 첨단 기술 연구를 수행합니다. 특히, 끊임없이 생성되는 위치, 이동 경로, 환경 센서 데이터 등 방대한 시공간 데이터를 효과적으로 관리하고 분석하여, 현실 세계의 복잡한 현상을 이해하고 미래를 예측하는 데 필요한 통찰력을 제공하는 것을 목표로 합니다. 시공간데이터베이스 기술을 기반으로 대용량 공간 데이터의 저장 및 질의 처리 효율성을 극대화하며, GPU를 활용한 시공간 데이터베이스 가속화 기법을 통해 실시간에 가까운 분석 성능을 달성합니다. 이미지 처리 및 패턴 인식 기술을 적용하여 다차원/다시점 공간 데이터에서 의미 있는 변화를 감지하고, 이를 딥러닝 기반 예측 시스템과 결합하여 국토 정보 변화 예측 및 정밀 위치 결정 기술 개발에 활용합니다. 또한, 디지털 국토정보 구축 효율화를 위한 자동갱신 기술 개발에도 기여하고 있습니다. 이러한 연구는 스마트시티 구축을 위한 교통 흐름 예측, 자율주행을 위한 정밀지도 생성, 재난 예측 및 대응 시스템, 국방 및 치안 분야의 지리 정보 분석 등 다양한 분야에서 핵심적인 역할을 수행합니다. 초정밀 디지털 국토정보 획득과 공간 데이터 기반 변화 인식 기술은 국가 인프라 관리의 효율성을 높이고, 기업에게는 새로운 공간 정보 기반 서비스 개발 기회를 제공하여 혁신적인 가치를 창출합니다. |
| 연구 3 | 인공지능 융합 및 의료 AI 응용 |
| 내용 | 본 연구실은 다양한 도메인 지식과 인공지능 기술을 융합하여 실제 문제 해결에 적용하고, 특히 의료 분야에서 인공지능을 활용한 혁신적인 진단 및 예측 시스템을 개발하는 데 주력하고 있습니다. 복잡한 현실 데이터를 인공지능 모델로 분석하여 새로운 가치를 창출하고, 의사결정 과정을 지원하는 것을 목표로 합니다. 기계학습, 딥러닝, 패턴 인식, 이미지 처리 기술을 기반으로 인공지능 모델을 개발하며, 이를 심전도, 의료 영상 등 바이오메디컬 데이터에 적용하여 질병의 조기 진단 및 예측 정확도를 높입니다. 특히, 인공지능 기반 심장 진단 웹서비스 개발 프로젝트를 수행하였으며, AI 의료 기술 벤처기업 '딥카디오'를 공동 창업하여 정상동율동 심전도에서 발작성 심방세동을 진단하는 세계 최초 기술을 상용화하였습니다. 이 과정에서 기술보증기금 Tech밸리 기업 선정 및 식약처 승인, 혁신의료기기 지정을 획득하며 기술의 우수성과 혁신성을 입증했습니다. 이러한 인공지능 융합 연구는 의료 분야에서 오진율을 줄이고 진단 시간을 단축하여 환자의 생명을 구하고 삶의 질을 향상시키는 데 직접적으로 기여합니다. 또한, 헬스케어 산업의 디지털 전환을 가속화하고, AI 기반 의료 서비스 시장에서 선도적인 역할을 수행함으로써 막대한 경제적, 사회적 가치를 창출하고 있습니다. 기업 및 투자자에게는 차세대 성장 동력이 될 수 있는 유망한 기술 사업화 기회를 제공합니다. |
| 활동 내용 | [산학협력 및 대외활동] - 인천광역시, 한국산업단지공단 등 6개 기관 및 53개 기업을 포함한 59개 협력기관과의 산학관 협력에 참여 - 심포지엄 및 워크숍 참여 및 주관 - AI 창업캠프 운영 참여 - AI Help Desk 및 AI Tech Clinic 운영 참여 - AI 챌린지 정기 개최 참여 |
| 학력 사항 | 서울대학교 컴퓨터공학 박사 서울대학교 컴퓨터공학 석사 서울대학교 컴퓨터공학 학사 |
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