이현빈 부교수

농업 현장의 인력 부족 문제를 해결하기 위해 영상 및 계측 데이터를 분석하는 딥러닝 모델 개발을 목표로 연구를 수행하고 있습니다. CCTV 영상을 기반으로 객체를 탐지하고 자세 변화를 추출한 뒤 시계열 정보와 결합하여 예측하는 기술을 구축했으며, 실화상 카메라와 열화상 카메라를 결합한 발정 확인 시스템을 개발했습니다. 이를 통해 돈사 모돈의 발정 및 인공수정 적기를 예측하는 시스템을 구현했으며, 카메라 기반 돈사 돼지 수 카운팅 기술과 스마트팜 딸기 재배를 위한 AI 모델 개발로 연구 범위를 확장했습니다. 모돈 발정 및 인공수정 적기 예측 시스템은 예측 정확도 86%를 달성했으며, 실화상·열화상 카메라 기반 자동 모돈 발정 확인 시스템과 웅돈 동영상 재생 및 웅취 분사 장치에 대해 각각 특허를 등록했습니다. 이상기후 적응형 딸기 AI 재배 모델은 2025 스마트농업 인공지능 경진대회에서 최우수상인 농촌진흥청장상을 수상했습니다.

고성능·저전력 시스템을 구현하기 위해 하드웨어 기반의 문제 해결 방법을 연구하고 있습니다. FPGA 설계와 SoC 구현을 중심으로 엣지 컴퓨팅 환경에 최적화된 회로를 설계하며, PUF(물리적 복제 불가 함수) 기반 하드웨어 보안 기술과 반도체 테스트 기술을 결합하여 신뢰성 있는 시스템을 구축했습니다. 이러한 기술은 FPGA 기반 제어프로토콜 패킷의 안전성을 검사하는 시스템, 케이블 선번을 변환하고 관리하는 장치, 반도체 테스트 장비의 인터페이스 설계에 적용되고 있습니다. FPGA 자가 테스트 회로를 설계하여 면적 오버헤드를 절감하고 실시간 모니터링이 가능함을 입증했으며, FPGA를 활용한 케이블 탐색 장치에 대한 특허를 보유하고 있습니다. 에이징을 감시하는 반도체 집적회로 및 그 방법에 관한 특허는 국립한밭대학교에서 등록되어 2021년 11월 포스필 주식회사에 기술이전되었습니다.

다중 CCTV와 센서 퓨전 기술을 활용해 제조 및 교통 제어 시스템을 최적화하고 재난을 조기에 감지할 수 있는 솔루션의 필요성에서 출발한 연구입니다. 실시간 모니터링과 AI 기반 데이터 분석, IoT 통신 기술을 결합했으며, Cat.M1 기반 화재·유해가스 센서 모듈을 개발하여 인프라가 미비한 환경에서도 안정적인 감지가 가능하도록 설계했습니다. 이 기술은 건설 현장 등 인프라가 미비한 지역을 위한 IoT 화재 안전 모듈, 교차로 교통 빅데이터를 활용한 지능형 연동신호 제어, 다중 CCTV 센서 퓨전을 통한 현장 작업자 이상 상태 감지에 적용되고 있습니다. 화재 위치와 위험도를 조기에 파악할 수 있는 기술적 가능성을 제시했으며, 현재 TRL 3-5 단계로 실증 및 고도화를 진행하고 있습니다.