- 다음글인터넷컴퓨팅 22.09.01
연구
연구실
소프트컴퓨팅연구실 지능형 데이터 컴퓨팅
Soft Computing Lab
담당교수 조성배
제4공학관 D807호
연구실 소개
하이브리드 딥러닝을 기반으로 실용 AI 솔루션을 연구합니다. 최신의 뉴럴AI와 전통적 심볼릭 AI 각각에 대한 연구 뿐만 아니라 둘을 융합하여 데이터기반 지식과 전문가 지식을 모두 활용하는 복합지능 인공지능 모델 탐구, 모델의 신뢰성 검증을 위한 설명 가능한 AI, 공정한 AI 알고리즘을 개발하는 trustworthy AI분야 연구, 실제 산업 데이터기반 엔진 센서 이상탐지, 무인 굴삭기 개발, 스마트폰 표면 결함 탐지 등 실용적 문제 해결을 수행합니다. 1,300여편의 논문을 게재하였으며 인용수 15,000 이상을 달성하고 최근 5년간 SCI급 논문의 영향력지수를 186.43으로 세계 최고 수준의 연구를 수행합니다. 학생 1인당 SCI급 논문을 평균 2편을 게재하고, 최근 K-인공지능 제조데이터 분석 경진대회 최우수상, 네이버 Ph.D. 펠로우십, 글로벌박사 펠로우십, CVPR 챌린지 6위 등 우수한 대외성과를 달성하고있습니다.
연구분야
하이브리드 딥러닝 뉴로-심볼릭 결합 인공지능 Trustworthy A 딥러닝 응용대표 논문
- Ronao, C. A., & Cho, S. B. (2016). Human activity recognition with smartphone sensors using deep learning neural networks. Expert systems with applications, 59, 235-244.
- Kim, T. Y., & Cho, S. B. (2019). Predicting residential energy consumption using CNN-LSTM neural networks. Energy, 182, 72-81.
- Bu, S. J., Park, N., Nam, G. H., Seo, J. Y., & Cho, S. B. (2020, May). A Monte Carlo search-based triplet sampling method for learning disentangled representation of impulsive noise on steering gear. In ICASSP 2020-2020 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP) (pp. 3057-3061). IEEE.