서영덕
서영덕
소속
인하대학교 (컴퓨터공학과)
AI요약
서영덕 교수님은 인하대학교 컴퓨터공학과 소속으로, 지식기반데이터분석연구실을 운영하고 계십니다. 교수님의 주요 연구 분야는 추천 시스템, IoT 데이터 분석, 그리고 데이터 마이닝입니다. 고려대학교에서 컴퓨터학 학사 및 박사 학위를 취득하신 후, 세종대학교에서 조교수로 재직하시며 활발한 연구 활동을 이어오셨습니다. 교수님은 복잡한 빅데이터 환경에서 사용자 맞춤형 추천 시스템을 개발하고, IoT 데이터의 효율적인 분석을 통해 실제 문제 해결에 기여하고 있습니다. 다수의 국제 학술 논문 및 특허를 통해 학계에 크게 기여하였으며, 한국정보과학회 및 한국정보기술학회에서 우수 논문상과 우수상을 수차례 수상하는 등 연구 역량을 인정받고 계십니다. 교수님의 혁신적인 연구는 AI와 데이터 기반 사회의 발전에 중요한 역할을 하고 있습니다.
기본 정보
| 연구자 프로필 |  |
| 연구자 명 | 서영덕 |
| 직책 | 조교수 |
| 이메일 | mysid88@inha.ac.kr |
| 재직 상태 | 재직 중 |
| 부서 학과 | 컴퓨터공학과 |
| 사무실 번호 | 0328608425 |
| 연구실 | 지식기반데이터분석연구실 |
| 연구실 홈페이지 | https://sites.google.com/view/kdd-lab/ |
| 홈페이지 | https://cse.inha.ac.kr/cse/982/subview.do?enc=Zm5jdDF8QEB8JTJGZGVwYXJ0bWVudEludHJvJTJGY3NlJTJGMTQwMiUyRjE0MTElMkZjb2xsZWdlUHJvZlZpZXcuZG8lM0ZzaXRlSWQlM0Rjc2UlMjZpbmhhaWQlM0Q5ODkzQUFGMTc1QTlBMTczNjE2Rj |
| 소속 | 인하대학교 |
경력정보
| 회사명 | 고려대학교 |
| 재직기간 | 2018.03.01 ~ 2018.08.31 |
| 담당업무 | - |
| 회사명 | 성신여자대학교 |
| 재직기간 | 2018.03.01 ~ 2018.08.31 |
| 담당업무 | - |
| 회사명 | 세종대학교 |
| 재직기간 | 2018.09.01 ~ 2019.02.28 |
| 담당업무 | - |
| 회사명 | 세종대학교 |
| 재직기간 | 2019.03.01 ~ 2020.08.31 |
| 담당업무 | - |
| 회사명 | 세종대학교 소프트웨어융합대학 데이터사이언스학과 |
| 재직기간 | 2019.03.01 ~ 2020.08.31 |
| 담당업무 | - |
중요 키워드
#소셜빅데이터#기계학습#추천시스템#데이터마이닝#센서보정#딥러닝#스마트빌딩#인공지능#데이터사이언스#컴퓨터학#형태소분석#소프트웨어융합#지식그래프#IoT데이터분석#빅데이터
연구 분야
| 연구 1 | 추천시스템 및 지식 그래프 기반 지능형 서비스 |
| 내용 | 본 연구실은 사용자 행동 패턴 및 소셜 빅데이터를 활용한 개인화 추천 시스템 개발에 주력하고 있습니다. 특히, 사용자 취향의 변화를 실시간으로 반영하며, 신규 아이템이나 사용자에게도 효과적인 추천을 제공하는 지속 학습 기법과 지식 그래프를 활용한 추천 시스템의 상호 운용성 향상 방안을 연구합니다. 대규모 언어 모델(LLM) 기반의 주제 인식 기술을 지식 그래프에 접목하여 추천의 정확도와 설명력을 높이며, 이종 데이터 통합을 통해 복잡한 사용자 선호를 심층적으로 분석합니다. 학위논문 "A Personalized Recommender System based on Friendship Strength using Social Big Data (2018)"에서 친구 관계 강도를 활용한 개인화 추천 모델을 제시하였고, "Topic-Aware Knowledge Graph with Large Language Models for Interoperability in Recommender Systems (2025)" 등 다수의 논문과 특허를 통해 이 분야의 선도적인 연구를 수행하고 있습니다. 이러한 연구는 사용자 만족도를 극대화하고 다양한 서비스 분야에서 새로운 가치를 창출하는 것을 목표로 합니다. |
| 연구 2 | IoT 데이터 분석 및 저비용 센서 보정 기술 |
| 내용 | 본 연구실은 사물인터넷(IoT) 환경에서 발생하는 대규모 시계열 데이터를 분석하고, 특히 저비용 센서의 정확도와 신뢰성을 향상시키기 위한 보정 기술 개발에 집중합니다. 미세먼지 센서와 같은 저가형 센서들이 지닌 고유의 한계를 극복하기 위해, 딥러닝 기반의 실시간 온디바이스 보정 방법론과 자체 적응형 프레임워크를 개발하여 정밀한 환경 모니터링을 가능하게 합니다. "Real-time Calibration Model for Low-cost Sensor in Fine-grained Time series (2025)"와 "SenDaL: An Effective and Efficient Calibration Framework of Low-Cost Sensors for Daily Life (2024)" 등의 연구는 이 분야의 핵심 성과입니다. 또한, 양봉(precision beekeeping)과 같은 특정 환경에서의 IoT 및 AI 시스템 활용 연구를 통해 실제 산업 문제 해결에 기여하고 있습니다. 이러한 기술은 스마트 빌딩, 스마트 팩토리, 정밀 농업 등 다양한 IoT 응용 분야에서 데이터 기반 의사결정의 정확도를 높이고 효율적인 자원 관리를 지원합니다. |
| 연구 3 | 데이터 마이닝 및 융합 인공지능 응용 |
| 내용 | 본 연구실은 다양한 도메인의 비정형 및 정형 데이터에서 유의미한 패턴과 지식을 발굴하는 데이터 마이닝 기법과 이를 인공지능 기술과 융합하여 혁신적인 응용 서비스를 개발하는 연구를 수행합니다. 특히, 한국어 형태소 분석기를 개발하여 자연어 처리 분야에서 언어의 결속성과 응집성을 분석하는 연구를 진행하고 있으며, 텍스트-이미지 Diffusion 모델에서의 조건부 모델링을 통한 개인화된 이미지 생성 기술을 탐구합니다. 또한, 바이오메디컬 분야에서는 감염률 계산 소프트웨어("SEPO-IR, 2025") 및 근육 세포 융합 지수 계산 소프트웨어("SEPO-FI, 2025")와 같은 딥러닝 기반 솔루션을 개발하여 의료 데이터 분석에 기여합니다. 스마트 AIoT 안전모 기반 사고 통계 모니터링 시스템 개발("2024 특허")과 같은 사회 안전 분야 응용 연구도 활발히 진행 중입니다. 이러한 다학제적 접근은 데이터 기반 혁신을 통해 사회적 가치를 창출하고 다양한 산업 분야의 문제 해결에 기여하고 있습니다. |
대외활동
| 활동 내용 | [수상 내역] - KCC2024 학부생/주니어논문경진대회 학부생 부문 우수상 (한국정보과학회, 2024.07.19) - 2022년 한국정보기술학회 대학생논문경진대회 우수논문상 (한국정보기술학회, 2022.06.03) - 2021년 한국정보기술학회 우수논문상 (한국정보기술학회, 2021.06.04) - 2020년 한국정보기술학회 우수논문 (한국정보기술학회, 2020.10.23) [학회/위원회 활동 및 기술 자문/이전] - 인공지능융합센터 소속으로 다양한 국가 및 산업체 지원 연구과제 참여 - '인공지능융합프로젝트' 과목을 통해 연구센터 협력업체로부터 수요 기술 발굴 및 AI 융합기술 개발 협력 - 한국연구재단 BK21 플러스 사업 연계 활동 - 산업 현장의 실제 요구에 기반한 AI 융합기술 개발 및 문제 해결에 기여 - AI+제조, AI+물류, AI+포털, AI+의료 등 산업별 특화 기술 개발 지향 - 프로젝트 지도를 통한 기술 지도 및 전문 지식 공유 |
학력
| 학력 사항 | 고려대학교 컴퓨터학 박사 (2018) 고려대학교 컴퓨터·통신공학부 학사 (2012) |
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