권장우 교수

원자력 발전소와 같은 대형 산업 시설에서 발생할 수 있는 안전 사고를 사전에 방지하기 위해서는 데이터 기반의 상시 모니터링 체계와 예지보전(Predictive Maintenance) 기술이 필수적으로 요구됩니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 열화상 카메라로 수집한 대용량 영상 데이터에 딥러닝 분석 기법을 적용하는 연구를 수행하였으며, 정상 데이터만으로 이상 패턴을 학습하는 비지도 학습 기반 이상 징후 식별 기술과, 설비의 시계열 센서 데이터를 활용해 잔여 수명을 예측(RUL, Remaining Useful Life)하는 기술을 구축하였습니다. 개발된 기술은 원전 설비 건전성 진단, 회전설비 진동 감시, 일반 산업 시설의 예지보전 등 다수의 현장에 적용되고 있으며, 기술성숙도는 TRL 6~9 수준으로 연구개발 단계를 넘어 상용화 단계까지 진입한 상태입니다. 한국수력원자력 중앙연구원과 공동으로 원전 설비 진단 시스템을 개발하는 협력 관계를 유지하고 있으며, 이 과정에서 세계 최초로 열화상 기반 이상예측진단 AI 시스템을 구축하는 성과를 거두었습니다. 관련 소프트웨어인 열화상 모니터링 시스템 소프트웨어는 2021년 12월 (주)에이티지에 4,500만 원 규모로 기술이전되었습니다.

스마트 모빌리티 시대의 핵심 과제인 환경 인식 및 실시간 객체 추적의 정밀도를 향상시키는 것을 목표로 자율주행 및 첨단 운전자 보조 시스템(ADAS) 연구를 수행하고 있습니다. 도로 위 다양한 객체를 탐지하고 향후 움직임을 예측하는 객체 탐지 및 행동 예측 알고리즘을 개발하였으며, 차량과 인프라, 보행자 간 정보를 교환하는 V2X(Vehicle-to-Everything) 통신 기반 C-ITS 기술과, 라이다 등에서 수집한 포인트 클라우드를 활용해 3D 객체를 2D 영상 좌표계로 변환하여 거리를 추정하는 기술을 구축하였습니다. 개발된 기술은 자율주행차의 환경 인식, 스마트 모빌리티, 지능형 교통 시스템(ITS) 등에 적용되고 있으며, 기술성숙도는 TRL 6~8 수준입니다. LG전자 타깃랩(Target Lab)에 선정되어 WebOS 기반 AI 엔진 및 임베디드 시스템을 공동으로 연구하였으며, 한국ITS학회 활동을 통한 산학 네트워크를 기반으로 협업을 지속하고 있습니다. 이러한 활동을 바탕으로 2025년 한국ITS학회 회장으로 예정되어 있습니다.

인간과 시스템 간의 직관적이고 효율적인 상호작용을 가능하게 하는 지능형 인터페이스 설계를 목표로 Human-Computer Interaction(HCI) 및 지능형 시스템 연구를 수행하고 있습니다. 사용자 친화적인 UI/UX 이론을 기반으로 머신러닝을 통합한 대화형 시스템을 개발하였으며, 로봇과 인간의 상호작용(HRI, Human-Robot Interaction)과 강화학습(RL) 기반 제어 기술을 구축하였습니다. 개발된 기술은 스마트 디바이스 AI 엔진, 지능형 코칭 시스템, 산업체 맞춤형 인재 육성 등에 적용되고 있으며, 기술성숙도는 TRL 7~9 수준으로 상용화에 근접한 단계입니다. LG전자와의 긴밀한 파트너십을 통해 스마트 디바이스용 AI 엔진을 개발하는 협업을 진행하고 있으며, 운동 지수를 기반으로 사용자의 상태를 분석해 맞춤형 코칭을 제공하는 시스템을 개발하여 주식회사 네오드림스에 1,000만 원 규모로 기술이전하였습니다.