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인하대학교 산업경영공학과 강성우 부교수의 공식 연구자 프로필입니다. 강성우 교수는 산업경영공학 분야에서 활발한 연구 활동을 수행하고 계십니다. 본 프로필은 강성우 교수의 소속 기관, 직책 등 기본적인 정보를 비롯하여, 현재까지의 주요 연구 분야, 학술 논문, 특허, 참여 보고서 등 포괄적인 학술 활동 정보를 제공하여, 강성우 교수의 연구 성과와 기여를 한눈에 파악하실 수 있도록 돕습니다. 깊이 있는 연구 내용과 최신 학술 동향에 대한 이해를 돕기 위해 지속적으로 정보를 업데이트하고 있습니다.
| 연구자 프로필 |  |
| 연구자 명 | 강성우 |
| 직책 | 부교수 |
| 이메일 | kangsungwoo@inha.ac.kr |
| 재직 상태 | 재직 중 |
| 부서 학과 | 의학과 |
| 사무실 번호 | 0328607367 |
| 연구실 | TACTICS Lab |
| 연구실 홈페이지 | - |
| 홈페이지 | - |
| 소속 | 인하대학교 |
| 연구 1 | 산업 AI 기반 스마트 제조 및 공정 최적화 |
| 내용 | 본 연구실은 산업 데이터를 활용하여 스마트 제조 환경에서의 생산성 향상과 공정 최적화를 위한 인공지능 솔루션 개발에 중점을 두고 있습니다. 구체적으로, 제조 빅데이터 분석, 예지보전 기술을 통해 설비의 고장 시점을 예측하고 수명을 관리하며, 사출 성형 및 CNC 가공과 같은 다양한 제조 공정에서 불량을 예측하고 변수의 영향력을 분석하여 품질을 향상시킵니다. 또한, OLED 소자 구조 예측 등 복잡한 공정에 AI를 적용하여 공정 자동화와 효율 극대화를 실현합니다. 전통적인 산업공학의 최적화 이론과 최신 AI 알고리즘을 융합하여 현장 적용 가능한 실용적인 방법론을 제시하는 것이 특징입니다. 이러한 연구는 제조 현장의 생산 비용 절감, 품질 안정성 확보, 작업 효율성 증대에 기여하며, 기업의 디지털 전환을 가속화하는 핵심 기술로 활용될 수 있습니다. LG전자 타깃랩 선정과 같은 산학협력 활동을 통해 실제 산업 문제 해결에 기여하고 있으며, 미래 제조 산업의 경쟁력 강화에 실질적인 가치를 창출합니다. |
| 연구 2 | 설명 가능한 AI(XAI) 기반 품질 및 진단 시스템 |
| 내용 | 본 연구실은 인공지능 모델의 의사결정 과정을 투명하게 이해하고 신뢰성을 높이는 설명 가능한 인공지능(XAI) 기술을 기반으로, 고도화된 품질 관리 및 진단 알고리즘 개발에 집중하고 있습니다. 특히, 제조 공정 데이터, 발전설비 고장 기록 텍스트 데이터 등 다양한 유형의 데이터를 활용하여, AI 모델이 도출한 불량 원인 및 고장 진단 결과를 사용자가 직관적으로 이해할 수 있도록 XAI 기법을 적용합니다. 이를 통해 단순히 예측 정확도를 넘어, AI의 판단 근거를 제시함으로써 엔지니어들이 문제의 본질을 파악하고 신속하게 대응할 수 있도록 돕습니다. SHAP(SHapley Additive explanations)과 같은 최신 XAI 기법을 활용하여 변수 영향력 분석을 수행하며, 데이터 품질 향상 시스템 개발로 진단 결과의 신뢰도를 극대화합니다. 이러한 연구는 발전 설비의 안정적인 운영, 제조 공정의 효율적인 품질 개선, 그리고 다양한 산업 현장에서의 예지보전 시스템 구축에 필수적인 역할을 합니다. 고장 원인 분석 및 정비 전략 수립 가속화에 기여하며, AI의 블랙박스 문제를 해결하여 산업계의 AI 도입 확산에 기여하고 있습니다. 품질우수논문상 수상 등 학술적 성과를 통해 그 가치를 인정받고 있습니다. |
| 연구 3 | 공공 및 산업 안전을 위한 AI 융합 응용 솔루션 |
| 내용 | 본 연구실은 공공 데이터 및 다양한 산업 현장의 데이터를 기반으로 사회 안전과 생활 편의 증진을 위한 인공지능 융합 응용 솔루션을 개발하는 데 주력하고 있습니다. 파킨슨병 보행 데이터 분석을 통한 중증 단계 판별 시스템 개발, 군수 탄약 수명 예측을 통한 국방 품질 관리, 승강기 결함 감지 및 주요 설비 부품별 교체 주기 산정 시스템 개발 등을 수행합니다. 또한 시내버스 노선 최적화 연구를 통해 교통 취약 지역의 대중교통 효율성을 개선하고, 건물 출입 통제 시스템과 같은 실시간 진단 및 최적화 시스템을 통해 안전하고 효율적인 인프라 구축에 기여합니다. 신경망 및 2D/3D 이미지 마이닝 기술을 활용하여 다양한 응용 문제를 해결합니다. 이러한 연구는 의료, 국방, 교통, 시설 안전 등 광범위한 분야에서 실질적인 문제 해결에 기여하며, 시민들의 삶의 질 향상과 안전한 사회 구현에 중요한 역할을 합니다. 특히, 공공 데이터 기반의 예측 및 최적화 기술은 도시 운영 효율성을 높이고, 다양한 사회 문제에 대한 혁신적인 해결책을 제시할 수 있습니다. 관련 특허 등록을 통해 기술의 독창성과 실용성을 인정받고 있으며, 지속적인 연구를 통해 사회적 가치 창출에 힘쓰고 있습니다. |
| 활동 내용 | [연구 분야] 핵심 분야: 산업 AI, 스마트 제조, 품질공학, 안전경영 세부 분야: XAI, 예지보전, 제조 빅데이터 분석, 탄약 및 국방 품질관리, 진단 알고리즘, 공정 최적화 [대표 연구 내용] 강성우 교수는 설비 및 공정 데이터를 활용한 스마트 제조 최적화와 XAI(설명 가능한 인공지능) 기반 품질 진단 알고리즘 개발에 주력하고 있습니다. 사출 성형, CNC 가공, OLED 구조 예측 등 다양한 제조 공정에서의 불량 예측 및 변수 영향 분석 기술을 통해 품질 향상 및 공정 자동화를 실현합니다. 또한 파킨슨병 보행 데이터 분석, 군수 탄약 수명 예측, 승강기 결함 감지 등 산업 안전과 공공 데이터 기반 응용 연구를 수행하며, 실시간 진단 시스템, 노선 최적화 등 AI 융합 응용 솔루션 개발에 기여하고 있습니다. |
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