조근식
조근식
소속
인하대학교 (컴퓨터공학과)
AI요약
조근식 인하대학교 컴퓨터공학과 명예교수님의 연구 프로필입니다. 조근식 교수님은 인공지능(AI) 기반의 비디오 처리 및 분석 기술, 확장현실(XR) 및 메타버스 플랫폼 분야에서 독보적인 연구 성과를 축적해 오셨습니다. 특히, 효율적인 비디오 요약, 스마트 디바이스를 활용한 동영상 광고, 메타버스 기반의 산업용 훈련 시스템, 증강현실과 대용량 데이터 통합 등 다양한 핵심 기술 특허를 다수 보유하고 계십니다. 교수님의 연구는 AI와 XR 기술을 융합하여 실제 산업 및 교육 현장의 문제 해결에 기여하며, 미래 디지털 환경을 선도하는 혁신적인 솔루션을 제시하고 있습니다.
기본 정보
| 연구자 프로필 |  |
| 연구자 명 | 조근식 |
| 직책 | 명예교수 |
| 이메일 | gsjo@inha.ac.kr |
| 재직 상태 | 재직 중 |
| 소속 | 인하대학교 |
| 부서 학과 | 컴퓨터공학과 |
| 사무실 번호 | - |
| 연구실 | 인공지능 연구실 |
| 연구실 홈페이지 | - |
| 홈페이지 | - |
경력정보
| 회사명 | 인하대학교 |
| 재직기간 | 재직 중 |
| 담당업무 | 컴퓨터공학과 명예교수 |
| 회사명 | ㈜증강지능 |
| 재직기간 | 재직 중 |
| 담당업무 | 대표. 인공지능(AI)·확장현실(XR)·클라우드 기술을 융합한 차세대 항공 정비 교육 솔루션 개발 및 제공을 선도하며, 가상현실 속 몰입형 훈련 환경 구축 및 인공지능 기반 음성 인식 기능 개발, 디지털 트윈 기술을 통한 항공기 부품 분해 및 조립 시뮬레이션 구현, 종이 매뉴얼의 디지털 전환 및 클라우드 기반 AI 자동 안내 기술 개발에 기여. |
중요 키워드
#콘텐츠플랫폼#디지털트윈#물류최적화#AI#차량경로탐색#음성인식#산업용XR#항공정비#이미지변환#메타버스#XR#비디오요약#증강현실#가상훈련
대외활동
| 활동 내용 | [협력 및 성과] - 캐나다 GS5, ARGO Consulting과 글로벌 항공정비 인력난 해소를 위한 업무협약 체결 (항공 메타버스를 활용한 원거리 교육) - 과학기술정보통신부 규제 샌드박스 사업에서 '실증을 위한 규제 특례 지정서' 획득 및 확장현실 콘텐츠 기반 교육 사업 진행 - 'MRO APAC 2024'에서 국내 기업 최초로 'MRO Technology Achievement of the Year 2024' 부문 수상 - 국토교통부 항공 정비 교육 제도 개편에 따른 증강현실 교육 장비의 공식 실습 수단 인정 기여 [사업 참여] - 2006년 BK21 사업 "지능형 유비쿼터스 물류 기술 연구 사업단" 참여 (산학협력, 특허 실적, 대학원생 취업 등 평가) |
주요 연구 내용
| 연구 내용 | [연구 분야] 인공지능(AI), 확장현실(XR), 클라우드 기술 융합, 항공 정비 교육 시스템, 디지털 트윈, 음성 인식, 비디오 요약, 증강현실, 메타버스, 물류 시스템 최적화, 차량 경로 탐색, 이미지 처리. [대표 연구 내용] 차세대 항공 정비 교육 솔루션 개발: 인공지능(AI)·확장현실(XR)·클라우드 기술을 융합하여 실제 항공기 없이 가상 환경에서 항공기 분해·조립 훈련을 제공하는 몰입형 시스템을 개발했습니다. 이 시스템은 디지털 트윈 기술로 항공기 구조와 작동 원리를 3D로 구현하며, AI 기반 음성 인식으로 정비 절차를 단계별로 학습 가능하게 합니다. 이는 항공 정비 인력난 해소와 교육 효율 증대에 기여하며, 'MRO APAC 2024'에서 기술 성과를 인정받았습니다. 효율적인 비디오 요약 및 증강현실 기반 인터랙션 기술: 비지도 학습 기반의 효율적인 키프레임 선택 보상 함수를 갖춘 비디오 요약 방법을 연구하여 대용량 비디오 데이터의 핵심 정보를 효과적으로 추출합니다. 또한 증강현실 환경에서 사용자와 가상 객체 간의 상호작용을 위한 통합 방법 및 산업용 확장현실 콘텐츠 플랫폼에서 다중 사용자를 위한 업무 할당 및 콘텐츠 저작 기술을 개발하여 몰입형 콘텐츠 활용도를 높였습니다. 물류 시스템 최적화 및 차량 경로 탐색: 한정 용량 차량 경로 탐색 문제(CVRP)에서 차량의 이동 거리를 최소화하고 최적해에 근접한 해를 빠른 시간 안에 찾는 연구를 수행했습니다. 이분 시드 검출 방법(Bisection Seed Detection)을 이용한 휴리스틱 알고리즘을 제안하여, 기존 기법 대비 뛰어난 수행 시간 효율성을 보여 물류 시스템의 비용 절감 및 효율 증대에 기여합니다. |
보유 기술 로딩 중...
