연구자 정보를 불러오는 중입니다...
연구자 정보를 불러오는 중입니다...
정성욱 교수는 분산 멀티미디어 시스템과 인공지능 기술을 융합하여 기상 예측 모델 최적화 및 스마트 시스템 개발에 주력하고 있습니다. 3D U-Net 기반의 경량화된 딥러닝 모델을 활용해 복잡한 수치 기상 예보 모델인 GloSea6의 실행 시간을 단축하고, YOLOv8 기술을 통한 보행자 위험 감지 및 자율주행 도로 환경 제어 연구를 수행합니다. 또한 스마트야드 전문 인력 양성과 RPA 기반 제조 기업 업무 자동화를 통해 산업 현장의 실무 역량 강화와 디지털 전환에 기여하고 있습니다. 향후 인공지능과 실시간 분산 네트워크 기술을 고도화하여 정밀 기상 예측 및 지능형 제조 환경 구축을 위한 연구를 지속할 계획입니다.
| 연구자 프로필 |  |
| 연구자 명 | 정성욱 |
| 직책 | 교수 |
| 이메일 | swchung@changwon.ac.kr |
| 재직 상태 | 재직 중 |
| 부서 학과 | 컴퓨터공학과 |
| 사무실 번호 | 055-213-3819 |
| 연구실 | 분산멀티미디어연구실 |
| 연구실 홈페이지 | http://dms.changwon.ac.kr |
| 홈페이지 | https://www.changwon.ac.kr/ce/stf/stfView/staffView.do?rolecd=TSAL&mi=6603 |
| 소속 | 국립창원대학교 |
| 회사명 | KT 중앙연구소 |
| 재직기간 | 2010.01.01 ~ 2012.08.31 |
| 담당업무 | KT 중앙연구소 선행연구팀의 연구원으로 재직하며 차세대 스마트 IPTV 네트워크 아키텍처 설계를 전담했습니다.<br>실시간 고화질 멀티미디어 스트리밍 품질을 극대화하기 위해 파이버 채널(Fiber Channel) 내장형 셋톱박스 구조를 세계 최초 수준으로 제안하고 구현하는 데 성공했습니다.<br>이 연구를 통해 IPTV 인프라 내에서 대규모 VOD 및 실시간 방송 데이터 전송 효율을 30% 이상 개선했으며, 확장 가능한 멀티미디어 공유 플랫폼의 상용화 기반을 구축했습니다. |
| 회사명 | 국립창원대학교 |
| 재직기간 | 2012.09.01 ~ 재직 중 |
| 담당업무 | 컴퓨터공학과 교수 및 분산멀티미디어연구실(DMS Lab)의 책임자로 재직하며 AI와 IoT 융합 기술 연구를 총괄하고 있습니다.<br>계절예측모델(GloSea6) 가속화를 위한 딥러닝 최적화 연구와 스마트야드 전문인력양성사업 등 수억 원 규모의 국책 과제를 수행하며 지역 산업의 디지털 전환을 주도했습니다.<br>특히 SW중심대학 사업의 핵심 참여 교수로서 실무 중심의 AI 교육 과정을 설계하고, 다수의 학생 팀을 지도하여 국내 주요 경진대회에서 대상 및 우수논문상을 수상하는 성과를 달성했습니다. |
| 연구 1 | 3D U-Net 및 딥러닝 기반 기상 수치 예보 모델(GloSea6) 연산 가속화 기술 |
| 내용 | 복잡한 물리 방정식을 수반하는 계절예측모델(GloSea6)의 막대한 연산 비용 문제를 해결하기 위해 3D U-Net 기반의 딥러닝 가속 모델을 고안했습니다.<br>기존 수치 모델의 BiCGStab 반복 연산 과정을 경량화된 Half-UNet 구조로 대체함으로써 데이터의 특징을 정밀하게 추출함과 동시에 모델 수행 시간을 획기적으로 단축하는 데 성공했습니다.<br>이 연구는 슈퍼컴퓨팅 자원의 의존도를 낮추고 로컬 환경에서도 정밀한 기상 예측이 가능하도록 Docker 기반의 컨테이너화 기법을 결합하여 실용성을 입증했습니다. |
| 연구 2 | YOLOv8 기반 시각장애인 안전 보행 및 스마트 시티 이상 행동 감지 시스템 |
| 내용 | 도시 인프라의 지능화를 목표로 YOLOv8 알고리즘을 최적화하여 도로 위 위험 요소를 실시간으로 식별하는 엣지 컴퓨팅 시스템을 개발했습니다.<br>시각장애인의 안전한 보행을 지원하기 위해 무단횡단이나 장애물 등 돌발 상황을 즉각적으로 감지하고 경보를 생성하는 기술을 구현했습니다.<br>또한, 실시간 자전거 수요 예측 모델인 HDPRA 기법을 제안하여 공공 자전거의 효율적인 재배치 문제를 해결했으며, 이를 통해 데이터 기반의 스마트 시티 운영 효율성을 극대화하는 성과를 도출했습니다. |
| 연구 3 | 저자원 언어 및 다국어 텍스트 분석을 위한 분할 어텐션 기반 mBERT 고도화 연구 |
| 내용 | 언어적 데이터가 부족한 저자원 언어의 감성 분석 정확도를 높이기 위해 다국어 BERT(mBERT)에 분할 어텐션 메커니즘을 결합한 하이브리드 모델을 설계했습니다.<br>단순한 긍정/부정 분류를 넘어 텍스트 내 특정 속성에 대한 감성 상태를 정밀하게 추출하는 속성 기반 감성 분류(Aspect-Based Sentiment Analysis) 기법을 고도화했습니다.<br>이 기술은 언어 간 경계를 허물고 전 세계 소셜 데이터 및 리뷰 분석 시 일관된 성능을 제공하며, 자연어 처리(NLP) 기술의 글로벌 범용성을 확보하는 데 기여했습니다. |
| 담당 업무 | 1. 사물인터넷(IoT): 센서 데이터의 실시간 수집부터 클라우드 연동까지의 전 과정을 실습 중심의 커리큘럼으로 운영합니다. 2. 클라우드 컴퓨팅 및 컨테이너 기술: Docker 기반의 컨테이너화 기법과 쿠버네티스를 활용한 오케스트레이션 원리를 심도 있게 다룹니다. 3. 컴퓨터 네트워크: 분산 시스템 아키텍처와 차세대 멀티미디어 전송 프로토콜의 핵심 알고리즘을 이론과 실습을 병행하여 교육합니다. 4. 지능형 시스템 설계: YOLOv8 및 BERT와 같은 최신 AI 프레임워크를 활용하여 실제 산업 현장의 문제를 해결하는 캡스톤 디자인 과제를 지도합니다. |
| 활동 내용 | [수상] 2024년 한국정보전자통신기술학회(KIIECT) 추계학술대회 우수논문상 수상(YOLOv8 기반 도로 위험 감지 연구) 2024년 세종 자율주행 시범운행지구 데이터 활용 AI 경진대회 장려상 수상 2016년 동남권 LINC 페어 DNA 스타트업 경진대회 대상(경상남도지사상) 수상 팀 지도 [프로젝트] 스마트야드 전문인력양성사업 책임자로서 제조 혁신을 위한 AI 인프라 구축 및 전문 교육 프로그램 운영(2021~현재) [학술 활동] IEEE Access 및 MDPI 등 국제 저명 학술지의 교신저자 및 심사위원으로 활동하며 글로벌 연구 협력 네트워크를 강화하고 있습니다. |
| 학력 사항 | 서강대학교 컴퓨터공학과 학사(2002) 미국 플로리다대학교 컴퓨터정보공학 석사(2005) 미국 플로리다대학교 컴퓨터정보공학 박사(2010) |
보유 기술 로딩 중...
