주요 이력

• 1996 ~ 2000 : 서울대학교 수의학과 졸업
• 1975 ~ 1979 : 고려대학교 전자공학과 졸업
• 1983 ~ 1984 : University of Missorui Electrical and Computer 석사
• 1985 ~ 1990 : University of Missorui Electrical and Computer 박사 
• 2005 ~ 2005 : 한국전자공학회 전북지부장
• 2005 ~ 2007 : 전북대학교 공과대학 전자정보공학부 학부장
• 2009 ~ 2013 : BK21전자정보고급인력양성사업단 사업단장
• 1997 ~ 2002 : 전북대학교 전자공학부 부교수
• 2002 ~ 2011 : 전북대학교 전자공학부 정교수
• 2012 ~ 현재 : 전북대학교 전자공학부 명예교수

주요 연구 분야

• 인공지능
• 네트워크, 컴퓨터통신
• 영상처리
• 영상 계열 딥러닝

주요 연구 이력 (국가R&D 사업 등) 

•  21.04.27.~24.12.31 : 수경재배 스마트 온실 무인 방제 기반 기술 개발 (농림식품기술기획평가원)
•  21.04.27.~24.12.31 : 축산 생력화 로봇 개발 (농림식품기술기획평가원)
• 21.04.27.~24.12.31 : 화훼류 수경재배에 적합한 지능형 양액제어 플랫폼 개발 (농림식품기술기획평가원)
• 19.06.01.~22.02.28 : 전북대학교 부설 지능형로봇연구소 (한국연구재단)
• 20.03.01.~23.02.28 : 동영상기반 축사 내 한우 행동 이해를 위한 딥러닝 구조 연구 (한국연구재단)
• 20.07.03.~21.07.02 : 딸기 병해진단 웹 UI 고도화 및 전문가 활용시스템 구축 (농림식품기술기획평가원)
• 18.01.01.~20.12.31 : 딥러닝 기반 작물 병해판독 영상정보처리 기술 (국립농업과학원)

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

주요 특허

• 딥러닝 기반 식물 병증세 글로컬 서술방법 (특허 10-2019-0133335)
• 비접촉 방식으로 물체의 길이를 측정하기 위한 장치 및 이를 위한 방법 (특허 10-2020-0188891)
• 다양한 병증이 표현된 영상을 대량으로 생성할 수 있는 딥러닝 기반의 병증 식물 영상 생성 장치 및 방법 (특허 10-2020-0182845)
• 딥러닝을 이용한 가축행동 자동인식 및 모니터링 시스템 및 그 방법 (특허 10-2021-0007173)

협력하고자 하는 기업들에게

• 저희 연구실은 딥러닝 기반 영상 분석 및 해석에 관한 많은 연구 실적을 보유하고 있습니다.
• 이를 기반으로 새로운 데이터셋을 사용하는 고급 영상 분석 및 해석이 가능할 것으로 생각합니다.
• 이를 위해서는 기업에서 원하는 목적(사업분야, 어플리케이션 등)을 명확히 하여 해당 분야의 데이터셋을 많이 수집해야 하며 이를 라벨링하는 Annotation 작업이 이루어져야 합니다. 이 부분이 기업에서 해 주셔야 할 부분입니다.