연구실

지도교수	김두현
연락처	E-mail : doohyun@konkuk.ac.kr 전 화 : 02-2049-6044
연구실 소개	최근들어 휴대폰을 비롯하여 자동차, 항공기, 선박 등에 임베디드 S/W가 들어가 모든 사물들을 스마트하게 변모시키고, 아울러, 우리 생활공간 속에도 소형센서들이 들어가서 결국 컴퓨터와 사물 그리고 생활공간이 하나의 컴퓨팅 공간으로 통합되어 가고 있습니다. 본 사물지능연구실에서는 이러한 흐름 가운데 핵심으로 자리잡고 있는 온디바이스 인텔리전스에 포커싱하여 스마트폰, 무인비행체, 자율자동차 같은 다양한 이동형 장치에 적용하여 지능을 내장시키고 이들을 네트워킹 하여 하나의 커다란 지능 공간 서비스를 만듦으로써 우리의 삶을 보다 편리하고 효율성 있게 만드는 기술에 대하여 연구하고 있습니다.
주요 연구 분야	온디바이스(On-Device) 인텔리전스 분산 딥 러닝(Federated Learning 등) 인공지능 클라우드 플랫폼 인공지능 클라우드 기반의 다중 챗봇 서비스 임베디드 리눅스 및 소형 실시간 운영체제(RTOS) 연구 센서 기반의 사용자 문맥형 Device Linked Contents/Pervasive Contents 연구
연구실 위치	신공학관 1004호
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지도교수	김원준
연락처	E-mail : wonjkim@konkuk.ac.kr 전 화 : 02-450-3396
연구실 소개
주요 연구 분야	컴퓨터 비전 및 패턴 인식 (Computer Vision and Pattern Recognition) 영상 처리 및 이해 (Image Processing and Understanding) 기계학습 (Machine Learning)
연구실 위치	공학관 C424-2
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지도교수	김은이
연락처	E-mail : eykim@konkuk.ac.kr 전 화 : 02-450-4135
연구실 소개	지능화된 컴퓨터의 개발은 오랜 기간 동안 많은 연구자들에 의해 관심을 받고 있는 분야입니다. 지능화된 컴퓨터란 사람처럼 인식하고, 생각한 후 행동할 수 있는 컴퓨터를 말합니다. 본 시각정보처리연구실은 human vision과 같이 사물을 보고 인식할 수 있는 컴퓨터를 만드는 것을 연구목표로 하고 있습니다. 즉, 카메라 및 비디오카메라로 입력된 (동)영상을 처리하여 영상에 포함된 물체를 인식하고, 그 결과를 바탕으로 컴퓨터 및 로봇의 동작을 지시하는 시스템을 개발하고자 합니다. 이를 위해, 영상 처리 및 분석, 객체 추출 및 인식과 같은 패턴인식 및 컴퓨터 비전 기술을 연구 및 개발하고, 개발된 기술을 사람과 컴퓨터간의 인터페이스 및 로봇 내비게이션, 그리고 영상 검색 및 영화 복원에 적용하고 있습니다.
주요 연구 분야	컴퓨터 비전 및 패턴 인식 기술 연구 로봇 비전 시스템 연구 영상 검색 엔진 연구 오래된 영화 필름 및 TV 데이터 복원 연구
연구실 위치	신공학관 1005호
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지도교수	김학수
연락처	E-mail : nlpdrkim@konkuk.ac.kr 전 화 : 02-450-3499
연구실 소개	자연어처리는 인공지능의 한 분야로써 사람의 말을 어떻게 하면 기계가 알아듣게 할 수 있을까라는 고민에서 시작된 학문입니다. 본 연구실에서는 딥러닝(deep learning)을 비롯한 최신 기계학습(machine learning) 이론에 입각하여 자연어처리 모델들(형태소 분석, 개체명 인식, 구문 분석, 의미 분석, 담화 분석 등)을 개발하고, 이를 바탕으로 다양한 지능형 언어 처리 시스템들(챗봇, 기계 독해, 관계 추출, 문서 요약, 감성 인식, 이슈 분류 등)에 대한 연구를 진행하고 있습니다.
주요 연구 분야	자연어처리(natural language processing) 텍스트 마이닝(text mining) 정보 검색 및 추출(information retrieval and extraction) 대화 시스템 (dialogue system) 문서 요약(document summarization)
연구실 위치	신공학관 1007호
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지도교수	하영국
연락처	E-mail : ygha@konkuk.ac.kr 전 화 : 02-450-3273
연구실 소개	스마트컴퓨팅 연구실은 클라우드 기반의 빅데이터 분석, 기계학습(딥러닝) 및 지식(온톨로지) 처리 기술을 바탕으로 다양한 지능형 컴퓨팅 시스템을 연구 개발하는 것을 목표로 합니다. 특히, 본 연구실에서는 최근 주목받고 있는 자율주행 자동차, 무인비행체(Drone), 지능형 로봇 시스템 등에 스마트컴퓨팅 기술을 접목하여 보다 지능적이고 고도화된 서비스 제공이 가능하도록 하는 연구를 수행하고 있으며, 향후에는 스마트 사물인터넷(IoT) 분야로 연구개발 범위를 확대해 나갈 예정입니다.
주요 연구 분야	빅데이터 처리 및 분석 클라우드 기반 서비스 시스템 기계학습(딥러닝) 기반 지능형 시스템 지식(온톨로지) 기반 지능형 시스템
연구실 위치	신공학관 1216호
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지도교수	한선영
연락처	E-mail : syhan@konkuk.ac.kr 전 화 : 02-450-3537
연구실 소개	컴퓨터통신연구실에서는 현재와 미래에 인터넷에서 사용하는 컴퓨터통신의 구조, 프로토콜, 및 서비스에 관해 연구합니다. 미래인터넷 관련 분야에서 의 핵심 기술인 소프트웨어 정의 인프라(Software Defined Infrastructure)를 비롯하여 사물인터넷(Internet of Things), 클라우드 서비스, 4G/5G 통신망 등에 관해 연구하고 이들이 실제 연구망인 KOREN/KREONET/TEIN 에서 제대로 작동하는 것을 실증하는 실험을 합니다.
주요 연구 분야	Software Defined Networks Cloud Internet of Things Mobility Management Multicasting QoS Open Source
연구실 위치	신공학관 1217호
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지도교수	민덕기
연락처	E-mail : dkmin@konkuk.ac.kr 전 화 : 02-450-3490
연구실 소개	IoT기기에서부터 클라우드 서비스까지의 전 구간에 있어서 지능형 분산 시스템 및 서비스 기술을 연구 개발하고 있다. 구체적으로 지능형 IoT 게이트웨이, 딥러닝 기반 AI 어시스턴트, 지능형 멀티 에이전트 시스템, 컨테이너 기반의 마이크로서비스 데브옵스, 빅데이터 처리플랫폼, GPU 기반 분산 병렬 시뮬레이션, 분산 클라우드 스토리지, 클라우드 인프라 및 플랫폼 운영/관리 시스템, 등에 관한 관련기술을 연구개발 하고있다.
주요 연구 분야	분산/병렬(GPU) 처리 시스템 및 플랫폼 클라우드 서비스(IaaS, PaaS, SaaS) 시스템 자동 구축 및 운영관리 분산 클라우드 스토리지 가상 네트워크 및 네트워크 기능 가상화 플랫폼 딥러닝 기반 AI 지능형 분산 에이전트 시스템 고성능 분산 병렬 시뮬레이션 빅데이터 수집 및 분석 최적 소프트웨어 아키텍처 설계 빛 개발 방법론
연구실 위치	신공학관 1207호
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지도교수	임창훈
연락처	E-mail : cyim@konkuk.ac.kr 전 화 : 02-450-4016
연구실 소개	영상처리는 입출력이 영상인 모든 형태의 정보를 컴퓨터에서 처리하는 기술로서, 많은 응용 분야에서 사용되고 있는 중요한 연구 분야이다. 영상 장치를 통하여 생성된 영상을 입력으로 하여 영상을 변화시킬 수 있어서 응용 범위가 넓다. 영상 개선 기술은 낡고 훼손된 영상들을 원본 영상에 가깝게 복원하고, 노이즈를 제거하거나 색상과 영상의 질을 개선하는 방식 등이 있다. 영상 정보를 최대한 잘 표현하기 위해 특징을 강조하기도 하고, 다른 영상과 합성하여 새로운 영상을 생성하기도 한다. 저장 공간의 절약과 전송 속도 향상을 위해 영상의 크기를 압축하는 방법과, 색상 조절, 문자 물체 인식 등의 분야를 포함한다. 주위 환경의 영향으로 영상이 흐리거나 너무 어두울 경우, 원하는 영상을 얻기 위해 영상처리를 이용하여야 한다. 또한, 영상처리로 보정된 영상에서 특징을 찾아내어 글자나 물체를 식별하거나, 질병을 진단하거나, 부품공정의 오류를 파악하는 등의 분석을 할 수 있어 영상처리와 분석은 중요한 연구 분야이다. 관련 연구 분야는 영상 조작을 이용한 컴퓨터 그래픽스와 기계의 시각을 담당하는 컴퓨터 비전 등이 있다. 최근에는 딥러닝 네트워크와 빅데이터를 이용한 지능형 영상처리 솔루션을 연구하고 있으며, 보정된 영상에서 얻을 수 있는 영상 분석, 패턴 인식 등을 연구하고 있다.
주요 연구 분야	딥러닝을 이용한 지능형 영상 처리 딥러닝을 이용한 영상 개선, 영상 보간 컨볼루션 신경망을 이용한 안개적 영상 화질 개선 컨볼루션 신경망을 이용한 초해상도 영상 3차원 복원 기술 영상/비디오 인페인팅 영상/비디오 화질 평가 방법
연구실 위치	신공학관 1016호
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