전광길
전광길
소속
인천대학교 (임베디드시스템공학과)
AI요약
전광길 교수님은 인천대학교 임베디드시스템공학과에 재직 중인 교수님입니다. 영상 처리 및 임베디드 시스템 분야에 대한 깊이 있는 연구를 수행하고 계십니다. 본 프로필은 전광길 교수님의 학술적 배경과 연구 활동에 대한 정보를 제공하여, 관련 분야 연구자 및 산업계 관계자분들께 유용한 참고 자료가 되도록 구성되었습니다. 교수님의 전문성을 이해하고 협력 기회를 모색하는 데 도움이 되기를 바랍니다.
기본 정보
| 연구자 프로필 |  |
| 연구자 명 | 전광길 |
| 직책 | 교수 |
| 이메일 | gjeon@inu.ac.kr |
| 재직 상태 | 재직 중 |
| 부서 학과 | 임베디드시스템공학과 |
| 사무실 번호 | 0328358946 |
| 연구실 | - |
| 연구실 홈페이지 | http://eisp.inu.ac.kr/ |
| 홈페이지 | - |
| 소속 | 인천대학교 |
중요 키워드
#네트워크#AI#인공지능#병렬처리#영상신호처리#빅데이터
연구 분야
| 연구 1 | 인공지능 기반 영상처리 및 초해상도 기술 |
| 내용 | 본 연구실은 인공지능, 특히 딥러닝 기술을 활용하여 영상 및 신호처리 분야의 혁신적인 발전을 주도하고 있습니다. 저해상도 이미지의 초고해상도 복원, 카메라 컬러 복원, 다중 스펙트럼 디모자이킹, 그리고 노이즈 제거 기술 개발에 중점을 둡니다. 이러한 연구는 영상의 선명도와 화질을 획기적으로 개선하며, 실시간 고화질 영상 생성을 가능하게 합니다. 특히, 기존 방식의 한계를 넘어선 Iterative Dual Regression Network나 기울기 정보를 활용한 딥러닝 기법 등을 통해 초해상도 복원의 정확도와 속도를 동시에 향상시키는 독자적인 기술을 개발하고 있습니다. 우리는 단순한 화질 개선을 넘어, AI 기반의 디모자이킹과 디노이징을 통합하여 영상 데이터의 본질적인 품질을 최적화하는 데 주력하며, 멀티 스펙트럴 CFA 영상 복원을 위한 딥러닝 모델 기반 고속 디노자이킹 기술을 개발하여 차별화된 성능을 제공합니다.연구실은 AI 기반 초해상도 기술을 8K 초고선명 텔레비전 디스플레이, 영화 및 디지털 콘텐츠 복원, 의료 영상 진단 정확도 향상, 그리고 다양한 비전 시스템에 적용하고 있습니다. 예를 들어, CT-MRI 딥러닝 융합을 통한 의료 진단 기술 고도화나 다중 생성형 AI를 활용한 지능형 영상 콘텐츠 생성 시스템 개발 프로젝트들을 수행하며 기술의 실용성을 입증했습니다. 또한, 에지 컴퓨팅 환경에서도 고품질 영상 복원이 가능하도록 최적화된 임베디드 이미지 복원 기술을 개발하여, 제한된 자원 환경에서도 뛰어난 성능을 발휘합니다. 이러한 기술은 저화질 영상을 선명하게 복원하고 초고화질 이미지를 실시간으로 생성하는 등, 다양한 산업 현장의 요구를 충족시킬 수 있습니다.이러한 기술들은 기존 영상 솔루션의 한계를 극복하고, 다양한 산업 분야에서 고품질 영상 데이터의 활용 가치를 극대화하는 데 기여합니다. 미디어, 엔터테인먼트, 의료, 보안 등 폭넓은 분야에 걸쳐 새로운 가치를 창출할 수 있는 잠재력을 가지고 있으며, 특히 초해상도 및 컬러 복원 기술은 미래 디스플레이 및 콘텐츠 산업의 핵심 동력이 될 것입니다. 지속적인 연구를 통해 영상처리 기술의 미래를 선도하며, 사회적·산업적 파급효과를 만들어내고 있습니다. |
| 연구 2 | IoT 환경을 위한 지능형 임베디드 비전 시스템 |
| 내용 | 본 연구실은 사물인터넷(IoT) 환경에서 효율적이고 지능적인 비전 시스템 구축을 목표로 딥러닝 및 인공지능 기반의 임베디드 시스템 연구를 수행합니다. 특히 객체 인식, 검출 및 정밀한 객체 수 계산 기술에 특화되어 있으며, 제한된 컴퓨팅 자원을 가진 엣지 디바이스에서도 고성능을 발휘하는 온디바이스 AI 기술 개발에 주력합니다. Dense Attention Fusion Network와 Scale-Context Perceptive Network와 같은 독창적인 딥러닝 모델을 개발하여, 복잡한 IoT 환경 속에서 군중 밀도 추정, 사물 탐지, 그리고 프라이버시 보호 기능까지 통합적으로 제공합니다.연구의 차별성은 데이터 분석의 정확성과 효율성에 있습니다. 딥러닝 기술과 주의집중 메커니즘을 활용하여 지능형 교통 시스템, 스마트 시티, 자율주행 차량 등 다양한 분야에서 객체 수를 정확하게 계산하고 위치를 인식하는 알고리즘 및 네트워크 모델을 개발했습니다. 또한, 멀티 스펙트럴 데이터와 비전 기술을 융합하여 폐플라스틱 고속 자동화 선별 시스템을 개발하거나, 소나 센서의 한계를 극복하기 위한 AI 이미지 센서 기반 지능형 어군 탐지 기술을 연구하는 등 실질적인 산업 문제 해결에 기여하고 있습니다.이러한 지능형 임베디드 비전 시스템은 스마트 시티의 안전 관리, 산업 현장의 자동화 및 효율 증대, 환경 모니터링 및 자원 관리 등 다양한 사회적 및 경제적 가치를 창출합니다. 특히, 실시간 데이터 분석과 빠른 의사결정이 요구되는 IoT 환경에서 필수적인 기술로, 기업들이 데이터 기반의 혁신적인 서비스를 구축하고 운영하는 데 핵심적인 솔루션을 제공할 것입니다. 본 연구는 IoT와 AI 기술의 융합을 통해 미래 사회의 디지털 전환을 가속화하는 데 중요한 역할을 수행합니다. |
| 연구 3 | 융합형 AI 및 빅데이터 기반 미래 지능 시스템 개발 |
| 내용 | 본 연구실은 인공지능과 빅데이터 기술을 융합하여 다양한 산업 및 사회 문제 해결을 위한 지능형 시스템 개발에 집중하고 있습니다. 네트워크, 병렬처리 기술을 기반으로 대규모 데이터를 효율적으로 분석하고, 이를 통해 맞춤형 솔루션을 제공하는 것이 핵심 연구 방향입니다. 특히, 최신 AI 기술인 생성형 AI(Generative AI)와 sLLM(small Large Language Model)을 활용하여 새로운 형태의 지능형 서비스를 창출하는 데 주력하고 있습니다. 이는 단순 데이터 분석을 넘어, 예측, 추천, 자동화 등 고도화된 기능을 구현합니다.연구의 강점은 광범위한 실제 적용 가능성입니다. 산업 안전 분야에서는 딥러닝 기반의 위험 검출, 사고 예측 및 보고서 자동화 시스템인 "안전네컷"을 개발하여 작업 환경의 안전성을 획기적으로 높이고 있습니다. 또한, AI 기반 맞춤형 조향 및 환경 변화 대응 알고리즘을 통해 향기 마케팅 솔루션을 제공하며, Openpose와 Yolo v8를 활용한 이상 체형 분석 및 헬스 트레이너 추천 솔루션, 동작 분석 AI 시스템용 로봇 개발 등 생활 밀착형 AI 서비스 구현에도 앞장서고 있습니다. 더 나아가, 정밀농업을 위한 AI 기반 스마트 통합 플랫폼 개발을 통해 농업 생산성 향상에도 기여합니다.이러한 융합형 AI 시스템은 기존에 불가능했던 수준의 자동화와 지능화를 가능하게 하여, 기업의 생산성 향상과 새로운 비즈니스 모델 창출에 결정적인 역할을 합니다. 빅데이터 기반의 예측 및 분석 역량은 불확실성을 줄이고 의사결정의 질을 높이며, 맞춤형 서비스 제공을 통해 사용자 만족도를 극대화합니다. 본 연구실은 AI 기술을 통한 사회적 가치 창출과 산업 혁신을 목표로, 다양한 분야의 파트너들과 협력하여 미래 지능 시스템을 구현해 나갈 것입니다. |
학력
| 학력 사항 | 2008.08.22 한양대학교 (공학박사) 2005.02.25 한양대학교 (공학석사) 2003.02.21 한양대학교 (공학사) |
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