주요이력

• 1982년 : KAIST 전기 및 전자공학과 공학석사
• 1990년 : 미국 미주리대 전기 및 컴퓨터공학 공학박사
• 1984년 ~ 현재 : 전북대학교 전임강사, 조교수, 부교수, 교수
• 2013년 ~ 2014년 : 캐나다 사이먼프래이져 대학교 초빙연구원
• 2016년 ~ 2020년 : 전북대학교 인공지능응용기술연구센터장 

주요 연구 분야

• 인공지능 및 영상, 오디오를 포함하는 신호처리, 컴퓨터 비전, 음악 정보 검색

주요 연구이력 (국가R&D 사업 등)

• 2015.8 ~ 2021.6 : 식물 병충해 자동검지 인공지능연구 (IPET, 농진청)
• 2018.3 ~ 2021.2 : 해양 유가스전 스마트 운영 솔루션 개발 (에너지기술 평가원)
• 2015.9 ~ 2018.8 : 영상과 오디오의 감성인식 연구(한국연구재단)
• 2021.2 ~ 2024.1 : 인공지능을 이용한 한국 판소리의  분석(한국연구재단)

추천하는 기술

[딥 러닝을 이용한 작물 병충해 검출 및 진단 방법 및 장치]

• 딥 러닝을 이용한 작물 질환 검출 및 진단 방법으로 작물 이미지로부터 병충해 의심영역에 대해 경계영역 박스를 생성하고 1차 병충해 클래스를 검출하는 기술 
• 병충해 클래스별 컨볼루션 뉴런 네트워크(CNN)를 사용하여 의심 영역에서 병충해 이름 및 정확도 값을 진단하여 병증 및 정확도 값을 나타내는 기술
• 키워드: 딥러닝, CNN, 작물질환, 병충해, 컨볼루션 뉴런 네트워크, 이미지 

협력하고자 하는 기업들에게

• 저희는 인공지능을 이용하여 범용 또는 특수한 장소에서 활용될 수 있는 세계 최고 수준의 CCTV 기반의 동영상 화재 감지 기술을 개발하였습니다.
• 본 기술은 적용하고자 하는 목적에 따라 변화를 주어 적용할 수 있는 기술로 매우 높은 정확성으로 화재를 검출할 수도 있고 빠른 속도로 높은 정확성으로 검출하게도 할 수 있습니다.
• 습도 센서들을 함께 한다거나 도메인 지식을 활용하면 더 우수한 성능을 기대할 수도 있습니다.
• 화재 감지 분야에 세계 최고의 기술을 지향하는 기업은 저희 기술에 많은 관심 가져 주시기 바랍니다.