Project 01 2025.10–2026.06 도메인 지식을 반영한 합성 커널 가우시안 프로세스 분류기를 이용한 분자 독성 예측과 원리 기반 불확실성 정량화 분자 구조 정보와 도메인 지식을 반영한 합성 커널로 독성 분류와 불확실성 추정을 수행한 연구. Gaussian Process Kernel Methods Molecular Toxicity Uncertainty Quantification 상세 보기
Project 02 2024.06-2026.04 베이지안 최적화를 이용한 One-Class Classification 불균형 데이터에서 정상/이상 패턴을 구분하기 위해 OC-SVM과 Deep SVDD의 하이퍼파라미터를 Grid Search, Random Search, Bayesian Optimization으로 비교한 이상 탐지 연구. One-Class Classification Bayesian Optimization Anomaly Detection OC-SVM 상세 보기
Project 03 2025.04–진행 중 화생방 개인 오염 감지 모듈: 환경인지형 감지 최적화 인공지능 모델 화생방 환경에서 수집되는 시계열 신호를 기반으로 개인 오염 여부를 이상 탐지 및 분류하는 프로젝트. CBRN Anomaly Detection Time Series Classification Sensor Data 상세 보기
Project 04 2025.07 서울시 미세먼지 예측 Kaggle의 서울시 대기오염 데이터를 바탕으로 2019년 PM10과 PM2.5 농도를 1, 2, 3일 후까지 예측하고 SARIMAX, SARIMA, LightGBM, DLinear를 비교한 프로젝트. Time Series Forecasting Air Quality SARIMAX Spatial Analysis 상세 보기
Project 05 2024.09–2025.08 베이지안 딥커널 머신을 이용한 양식 넙치 성장 예측 수온, 용존산소, 사료량을 바탕으로 넙치 성장량을 예측하고 BDKMR로 기존 커널 모델보다 더 낮은 오차를 달성한 연구. Bayesian Machine Learning Deep Kernel Learning Gaussian Process Aquaculture 상세 보기
Project 06 2025.04-2025.07 LG Aimers 6기: 난임 환자 임신 성공 확률 예측 난임 환자 시술 데이터를 기반으로 임신 성공 확률을 예측하고, 확률 calibration과 분류 성능을 함께 요구하는 복합 지표에 맞춰 CatBoost와 LightGBM 기반 파이프라인을 설계한 의료 AI 프로젝트. Medical AI Tabular Data Machine Learning Feature Engineering 상세 보기
Project 07 2025.07 언어정보 기반 흑백 이미지 색채화 자연어 지시문을 조건으로 흑백 이미지를 색채화하고, L-CAD 기반 생성 결과를 CATANet 초해상화와 후보정으로 개선한 2025 인하 인공지능 챌린지 최우수상 프로젝트. Image Colorization Diffusion Model Vision-Language Super Resolution 상세 보기
Project 08 2023.09–2024.12 AI 기반 산악사고 요구조자 이동경로 예측 시스템 공간정보 전처리와 DQN 기반 강화학습을 결합해 산악사고 요구조자의 이동 경로를 예측하고 수색 지역을 좁히는 특허 기반 프로젝트. Reinforcement Learning DQN Path Prediction Geographic Information System 상세 보기
Project 09 2022.09–2023.06 대조학습 방법을 이용한 주행 패턴 분석 기법 연구 스마트폰 센서 기반 주행 시계열에 시간 일관성 대조학습을 적용해 변화점을 탐지하고, 소량의 레이블만으로도 패턴 분류를 수행한 연구. Contrastive Learning Self-Supervised Learning Driving Pattern Analysis STFT 상세 보기
Project 10 2023.06-2023.12 Edge AI 기반 산업용 회전 장비 이상 진동 탐지 Machine Fault Simulator에서 수집한 진동 데이터를 Edge Impulse로 학습하고, Arduino Nano 33 BLE Sense에 배포해 실시간 이상 감지와 알림 구조를 구현한 프로젝트. Edge AI TinyML Edge Impulse Arduino 상세 보기
