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 |
| 소속 | 인하대학교 |
| 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 |
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
주요 연구 내용
| 연구 내용 | [연구 분야] 핵심 분야: 데이터 저장 및 관리 기술, 신호 및 영상 처리, 인공지능 및 딥러닝 세부 분야: 저전력 스토리지 시스템, 분산 스토리지 및 RAID 최적화, 의료 영상 및 바이오 신호 분석, 패턴 인식 및 특징 추출, 딥러닝 기반 시스템 개발 [대표 연구 내용] 문제 정의: 대량의 데이터를 효율적으로 저장하고 관리하며, 복잡한 신호 및 영상 데이터에서 의미 있는 정보를 추출하는 것은 현대 기술의 핵심 과제입니다. 특히, 제한된 전력 환경에서 고성능을 유지하거나, 난해한 의료/바이오 신호를 정확하게 진단하는 기술은 사회적, 산업적 가치가 매우 높습니다. 기술 우위: 김덕환 교수는 이러한 문제 해결을 위해 독자적인 저전력 스트리밍 데이터 재생 장치 및 분산 스토리지 RAID 스케쥴링 기법을 개발하여 전력 소모를 획기적으로 감소시키고 저장 효율성을 극대화했습니다. 또한, 뇌전도 신호 기반 간질 발작파 자동 검출, 멀티모달 특징 그룹 기반 감정 인식, 흉부 방사선 이미지 심비대 자동 탐지 등 첨단 신호 및 영상 처리 기술에 딥러닝 알고리즘을 성공적으로 적용하여 기존 방법 대비 높은 정확도와 강건성을 확보하였습니다. 이는 고속 데이터 처리, 효율적인 자원 활용, 그리고 복잡한 패턴 인식을 가능하게 하는 차별화된 기술력으로 이어집니다. 사업 가치: 개발된 기술들은 IPTV 셋톱박스의 전력 소모 감소, 클라우드 스토리지 시스템의 효율 증대, 의료 진단 보조 시스템의 정확도 향상, 그리고 다양한 산업 분야에서의 지능형 데이터 처리 솔루션 제공 등 광범위한 분야에 적용될 수 있습니다. 특히, 저전력 고효율 스토리지 기술은 데이터센터 및 에지 컴퓨팅 환경의 운영 비용 절감에 기여하며, AI 기반 신호/영상 분석 기술은 헬스케어, 보안, 자율주행 등 고부가가치 산업에서 혁신적인 서비스 창출의 기반이 될 것입니다. |
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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