김도현 교수

다양한 사물인터넷 기기 간 데이터 교환을 위한 표준 프레임워크 부재 문제를 해결하기 위해 연구를 수행하고 있습니다. oneM2M 표준과 OCF(Open Connectivity Foundation)의 IoTivity 프레임워크를 기반으로 CoAP 기반 경량 IoT 시스템을 설계했으며, 서로 다른 IoT 표준 플랫폼 간 데이터 연동을 위한 프록시 기반 상호연동 아키텍처를 구축했습니다. 이를 통해 이기종 IoT 기기와 서비스 간 원활한 데이터 교환 및 상호운용성을 확보했습니다. 해당 기술은 스마트 팜의 온실 환경 제어 시스템, 스마트 팩토리의 설비 모니터링, 스마트 시티의 인프라 관리 등 다양한 산업 현장에 적용되고 있습니다. 지역 스마트팜 및 스마트시티 사업과 연계한 산학협력이 가능하며, 지자체 및 관련 기업과의 실증 협력을 통해 기술 확산을 추진하고 있습니다. 액추에이터 컴포지션 시스템 특허(10-2016-0106810)를 포함해 총 21건의 등록 특허를 보유하고 있으며, 무인 자율 트랙터 및 스마트 온실 시스템을 실제 현장에서 시연한 성과가 있습니다. 현재 TRL 6-8 수준으로 실증 및 상용화 직전 단계에 도달해 있습니다.

데이터 프라이버시 보호와 에지 단말에서의 지능형 처리 요구가 증가함에 따라, 분산 연합학습(Decentralized/Swarm Federated Learning)과 디지털트윈을 결합한 연구를 수행하고 있습니다. YOLO 기반 객체 탐지 모델을 에지 환경에 최적화해 실시간 인식 성능을 확보했으며, CDH(Computational Diffie-Hellman) 기반 보안 프로토콜을 적용해 분산 학습 과정에서의 데이터 보안을 강화했습니다. 이 기술은 제로 에너지 빌딩의 디지털트윈 구축, 건설현장 안전관제, 산불 및 재난 대응을 위한 에지 인식 시스템 등에 활용되고 있습니다. 에너지 및 건설 분야 기업과의 실증 협력이 가능하며, 실제 산업 현장 데이터를 활용한 공동 연구를 추진하고 있습니다. CDH 보안 프로토콜 적용을 통해 계산 오버헤드를 35~81% 감소시켰고 통신 오버헤드를 최대 30% 개선했습니다. AIoT 기반 에너지 디지털트윈 플랫폼 프로토타입을 구현해 TRL 4-7 수준의 연구개발 단계를 진행하고 있습니다.

제주 지역의 재생에너지 출력제어 문제 해소와 그린수소 생태계 구축 필요성에 따라 스마트에너지 최적화 연구를 수행하고 있습니다. 유전 알고리즘(GA)과 군집 최적화(PSO)를 결합한 하이브리드 에너지관리(PMC) 기법을 개발했으며, 수소 생산·저장·수요관리를 통합적으로 최적화하는 모델과 스마트홈·빌딩의 에너지-쾌적성 예측 최적화 기술을 구축했습니다. 이 기술은 그린수소 생산 및 모빌리티 연계, 스마트빌딩·스마트홈 에너지 최적화, 분산에너지 마이크로그리드 등에 적용되고 있습니다. 중국 칭화대학교, 호주 퀸즐랜드대학교, 포르투갈 하이랩 등과 국제 공동연구를 수행하고 있으며, 지역 에너지신산업 인력양성단과도 연계하고 있습니다. 그린수소 글로컬 선도연구센터 연구개발위원장을 수행했으며, 스마트홈 거주자의 쾌적지수(OCI) 개선과 에너지 소비 감소 성과를 확인했습니다. 전력 예측 기반의 통합 쾌적지수 및 에너지 효율을 동시에 고려한 지능형 빌딩 에너지 최적화 관리 시스템은 (주)코리아솔라텍에 기술이전되었으며(제주대학교, 2016), 실증 사업을 통해 TRL 5-7 수준까지 검증했습니다.