김덕환
김덕환
소속
인하대학교 (전자공학과)
AI요약
인하대학교 김덕환 교수는 급증하는 데이터와 복잡한 영상/신호 분석의 문제 해결을 위해 심도 깊은 연구를 진행하고 있습니다. 특히 저전력 및 분산 스토리지 기술, RAID 및 이레이져 코드를 활용한 효율적인 데이터 관리 방법론을 제시하고 있습니다. 또한, AI 및 딥러닝 알고리즘을 적용하여 흉부 방사선 및 CT 이미지 기반 심비대 자동탐지, 음성 신호 기반 성별 인식, 뇌전도 신호 기반 간질 발작파 검출, 멀티모달 감정 인식 등 다양한 의료 영상 및 생체 신호 처리 분야에서 혁신적인 기술을 개발하셨습니다. 이러한 연구 성과는 데이터 처리 효율성과 분석 정확도를 극대화하며, 미래 지능형 시스템 구축에 기여하고 있습니다.
기본 정보
| 연구자 프로필 |  |
| 연구자 명 | 김덕환 |
| 직책 | 교수 |
| 이메일 | deokhwan@inha.ac.kr |
| 재직 상태 | 재직 중 |
| 부서 학과 | 전자공학과 |
| 사무실 번호 | 0328607424 |
| 연구실 | IESL Inha Lab |
| 연구실 홈페이지 | https://sites.google.com/view/iesl-inha-lab/home |
| 홈페이지 | https://sites.google.com/view/iesl-inha-lab/professor?authuser=0 |
| 소속 | 인하대학교 |
경력정보
| 회사명 | INHA University |
| 재직기간 | - |
| 담당업무 | 2006-Present Professor, Department of Electronics Engineering, INHA University, South Korea |
| 회사명 | IEEE, KIISE, IEEK, SIGFAST, KINGPC |
| 재직기간 | - |
| 담당업무 | 2006-Present IEEE, KIISE, IEEK, SIGFAST, KINGPC members |
| 회사명 | University Of Arizona, Tucson, USA |
| 재직기간 | - |
| 담당업무 | 2003-12-28~2004-12-27 Post-Doctorate Researcher |
중요 키워드
#저전력 스토리지#신호 처리#SSD 최적화#RAID 기술#이미지 분석#딥러닝#의료 영상 분석#인공지능#분산 스토리지#뇌전도#감정 인식#특징 추출#스트리밍#컴퓨터 비전#빅데이터
연구 분야
| 연구 1 | 인공지능 기반 데이터 스토리지 및 엣지 컴퓨팅 |
| 내용 | 본 연구실은 급증하는 데이터를 효율적으로 관리하고 처리하기 위한 인공지능 기반 데이터 스토리지 및 엣지 컴퓨팅 기술을 연구합니다. 특히 저전력 및 분산 스토리지 기술, RAID 및 이레이져 코드를 활용한 고성능, 고신뢰성 데이터 관리 방법론을 제시하고 있습니다. SSD 최적화, NVRAMOS, 클라우드 스토리지 가상화 등 차세대 저장 장치 기술을 개발하며, 블록체인 기술을 엣지 컴퓨팅 환경에 접목하여 데이터 보안과 무결성을 강화합니다. 커넥티드 카를 위한 모바일 엣지 클라우드 솔루션, IoT 데이터를 위한 연합 심층학습 기반 분산 엣지 컴퓨팅 등 다양한 응용 분야에서 데이터 처리 효율성을 극대화합니다. 이러한 연구는 미래 지능형 시스템 구축에 필수적인 데이터 인프라 혁신에 기여하고 있습니다. |
| 연구 2 | 인공지능 기반 의료 영상 및 생체 신호 분석 |
| 내용 | 본 연구실은 인공지능 및 딥러닝 알고리즘을 활용하여 복잡한 의료 영상 및 생체 신호를 분석하는 데 중점을 둡니다. 흉부 방사선 및 CT 이미지를 기반으로 심비대 자동 탐지, 폐 혈관 추출 등 의료 영상 진단 보조 기술을 개발합니다. 또한 음성 신호 기반 성별 인식, 뇌전도 신호 기반 간질 발작파 검출, 멀티모달 감정 인식 등 생체 신호 처리 분야에서 혁신적인 기술을 선보입니다. 특징 추출, 신호 처리 기술을 고도화하여 데이터 분석 정확도를 극대화하며, 보행 인식을 위한 표면 근전도(sEMG) 신호 분석 및 사용자 인식 기술도 연구합니다. 이러한 연구 성과는 질병의 조기 진단, 환자 모니터링, 재활 보조 등 정밀 의료 및 헬스케어 분야에 직접적으로 기여하며 사회적 가치를 창출합니다. |
| 연구 3 | 임베디드 시스템 및 지능형 로봇 제어 |
| 내용 | 본 연구실은 임베디드 시스템 및 실시간 시스템 기술을 기반으로 지능형 로봇 제어 및 다양한 응용 분야 연구를 수행합니다. 특히 OS 및 알고리즘 연구를 통해 임베디드 시스템의 성능과 효율성을 최적화하며, 로봇 구동 및 센서 제어를 위한 시스템 개발에 집중합니다. 자율협력형 스마트 임베디드 기기에서의 실시간 추론을 위한 딥러닝 모델 병합 및 분할 플랫폼, 커넥티드 카를 위한 모바일 엣지 컴퓨팅 솔루션 등을 개발하여 미래 자동차 산업 발전에 기여합니다. 또한 교통 약자를 위한 퍼스널 이모빌리티 안전 기술, 손가락 재활을 위한 조이스틱, 동력 의족 제어를 위한 생체 신호 기반 모션 감지 연구 등 사회적 약자를 위한 기술 개발에도 힘쓰고 있습니다. 이러한 연구는 산업 현장뿐만 아니라 일상생활의 편의성과 안전성을 향상시키는 데 중요한 역할을 합니다. |
학력
| 학력 사항 | 1983-03-01 ~ 1987-02-26 Computer Science & Statistics, Seoul National University (SNU) , South Korea 1993-03-01 ~ 1995-08-31 Computer Science, KAIST , South Korea 1996-09-01 ~ 2003-02-21 Computer Science, KAIST , South Korea |
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