최원익
최원익
소속
인하대학교 (정보통신공학과)
AI요약
인하대학교 전기전자공학부 최원익 교수는 인공지능 및 딥러닝 기술 분야의 권위자입니다. 최신 특허 연구를 통해 시계열 데이터 예측의 정확도를 높이고, 부족한 데이터를 효과적으로 증강하며, 이미지 및 텍스트 데이터를 분석하여 의미 있는 정보를 추출하는 혁신적인 방법을 제시합니다. 시계열 분해, Word2Vec 보정, 딥러닝 기반 분류 등 고도화된 기술을 통해 산업 전반의 데이터 활용 능력을 극대화하고, 미래 예측 역량을 강화하는 데 기여하고 있습니다. 최원익 교수의 연구는 데이터 기반 의사결정의 새로운 기준을 제시하고 있습니다.
기본 정보
| 연구자 프로필 |  |
| 연구자 명 | 최원익 |
| 직책 | 교수 |
| 이메일 | wichoi@inha.ac.kr |
| 재직 상태 | 재직 중 |
| 소속 | 인하대학교 |
| 부서 학과 | 정보통신공학과 |
| 사무실 번호 | 0328608375 |
| 연구실 | 데이터인텔리전스 연구실 |
| 연구실 홈페이지 | http://dilab.inha.ac.kr/ |
| 홈페이지 | https://www.inha.ac.kr/kr/968/subview.do?&enc=Zm5jdDF8QEB8JTJGZmFjdWx0eVNlYXJjaCUyRmtyJTJGbmFtZVZpZXcuZG8lM0ZzaXRlSWQlM0RrciUyNmluaGFpZCUzREY2M0VGRDNBNTIzN0FGMkE3QzQ1QkYzRUJBQzg5RjM1RDZGOTQ2RTAwMTUyMT |
중요 키워드
#기계학습#시공간데이터베이스#키워드추출#자연어처리#딥러닝#데이터증강#인공지능#AI융합연구#시계열분석#클러스터링#패턴인식#이미지처리#웹데이터추출#예측시스템#빅데이터
대외활동
| 활동 내용 | [산학협력 및 대외활동] - 인천광역시, 한국산업단지공단 등 6개 기관 및 53개 기업을 포함한 59개 협력기관과의 산학관 협력에 참여 - 심포지엄 및 워크숍 참여 및 주관 - AI 창업캠프 운영 참여 - AI Help Desk 및 AI Tech Clinic 운영 참여 - AI 챌린지 정기 개최 참여 |
주요 연구 내용
| 연구 내용 | [연구 분야] 핵심 분야: 빅데이터, 데이터인텔리전스, 기계학습, 시공간데이타베이스, 인공지능 융합연구 (제조, 물류, 포털, 의료) 세부 분야: 딥러닝 기반 예측 시스템, 모바일 환경 웹 데이터 추출, 이미지 기반 정보 예측, 문장 데이터 증강, 시계열 예측, 키워드 추출 [대표 연구 내용] 인공지능 및 딥러닝 기술을 활용하여 다양한 산업 분야의 복잡한 문제를 해결하는 데 집중하고 있습니다. 특히, 데이터 분석 및 예측 분야에서 독보적인 기술력을 보유하고 있습니다. 시계열 분해를 적용한 딥러닝 기반 예측 시스템 - 문제 정의: 방대한 시계열 데이터에서 의미 있는 패턴을 추출하고 미래를 정확하게 예측하는 것은 많은 산업 분야에서 핵심적인 과제입니다. 기존 예측 모델은 데이터의 복잡성으로 인해 정확도와 효율성 측면에서 한계가 있었습니다. - 기술 우위: 본 시스템은 시계열 데이터에 특화된 전처리 과정을 거쳐 딥러닝 모델의 예측 정확도를 극대화합니다. 이는 기존 시계열 분석 방식의 단점을 보완하며, 더욱 정교하고 신뢰할 수 있는 예측 결과를 제공합니다. - 사업 가치: 금융, 재고 관리, 수요 예측 등 시계열 데이터 기반의 의사 결정이 중요한 산업에서 예측 정확도를 획기적으로 향상시켜, 기업의 비용 절감 및 효율 증대에 크게 기여할 수 있습니다. 이미지 기반 정보 예측 시스템 및 그 방법 - 문제 정의: 통계 데이터를 시각적으로 분석하는 것은 직관적이지만, 대량의 이미지 데이터에서 유의미한 정보를 자동으로 추출하고 예측하는 것은 여전히 도전적인 과제입니다. - 기술 우위: 통계 정보를 이미지로 변환하고, 여기에 이미지 분석 알고리즘과 딥러닝을 적용하여 통계적 패턴을 자동으로 인식하고 미래 정보를 예측하는 혁신적인 방법을 제시합니다. 이는 정형화되지 않은 시각적 데이터로부터 가치를 창출합니다. - 사업 가치: 시장 동향 분석, 의료 영상 진단, 품질 검사 등 이미지 기반의 의사 결정이 필요한 분야에서 예측의 정확도와 자동화를 통해 새로운 사업 기회를 창출하고 효율성을 높일 수 있습니다. |
학력
| 학력 사항 | 서울대학교 컴퓨터공학 박사 서울대학교 컴퓨터공학 석사 서울대학교 컴퓨터공학 학사 |
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