경희대학교

신임교원

경희대학교는 대학의 핵심가치인 교육·연구 역량을 강화하기 위해 우수교원을 지속적으로 충원해왔다. 2009년 개교 60주년 이후 ‘제2의 도약’을 추진하면서 신임교원 초빙을 확대하고 있다. 앞으로도 학술과 실천 역량을 향상시키기 위해 신진학자는 물론 국내외 석학, 거장, 대가를 지속적으로 영입할 계획이다.

2021학년도 신임교원

권춘탁 교수(생명과학대학 원예생명공학과 스마트팜융합/표현체학 분야)

권춘탁 교수는 도시농업과 스마트팜 시설에서 재배 가능한 작물 형태와 육성에 관한 연구를 진행해 왔다. 미국 콜드스프링하버 연구소의 식물 분과에서 토마토와 골든베리를 이용해 크리스퍼 유전자 편집 기술(CRISPR/Cas9)을 기반으로 한 작물 개량 및 유전자 기능 규명, 식물 발달과 연관된 분자적 메커니즘을 연구했다. 토마토와 꽈리를 도시농업에 적합하게 소형화하고 실내형 수직농장에서 재배하는 데 성공한 바 있으며, 연구 결과는 2020년 제1저자로 <네이처 바이오테크놀로지(Nature Biotechnology)>에 표지 논문으로 발표됐다. 토마토와 여러 가지과 식물의 분열조직 증식에 연관된 연구와 크리스퍼 유전자 편집 기술을 이용해 단기간에 다량의 유전자원을 확보하는 연구도 진행하고 있다. 현재까지 130여 개의 유전자를 편집해 식물체와 종자를 확보했다.
김민수 교수(응용과학대학 응용물리학과 응집물질물리(실험) 분야)

김민수 교수는 2차원 물질에서의 양자 간섭과 1차원 전자 전도 현상, 초전도체와의 근접 효과에 관해 심도 있는 연구를 진행해왔다. 그래핀 발견 공로로 노벨물리학상을 수상한 영국 맨체스터대학교 안드레 가임(Andre Geim) 교수 연구실에서 박사 후 연구원으로 근무하며 전자 전도 현상 측정에 매진했다. 당시 그래핀과 다른 2차원 물질들의 위상학적 특성 및 다체계 상태를 연구했으며 이 연구 경험을 바탕으로 그래핀의 아주 높은 전자 모빌리티와 유체역학적 전자 전도 특성을 상온에서 확인하는 연구를 추진하고자 한다. 연구 목표는 위상학적 특성에 의해 발생하는 양자 전도 채널과 양자 컴퓨팅 기술 개발의 핵심으로 주목받은 입자인 마요라나 페르미온(Majorana Fermion)의 실험적 발견 및 구현에 두고 있다. 교육과 관련해선 학부 고학년생과 대학원생을 대상으로 ‘중시계에서의 양자 전자 전도’ 수업을 열 계획이다.
김민채 교수(외국어대학 프랑스어학과 프랑코포니 문화 분야)

김민채 교수의 주요 연구 분야는 IT융합언어학(데이터 사이언스) 기반의 프랑코포니(프랑스어권) 문화다. 2017년 프랑스 소르본대학교에서 프랑코포니 국가의 IT 용어 변이와 이동을 분석하는 데이터 사이언스 기반 사회문화학적 연구로 박사학위를 취득한 후, 관련 분야에서 활발한 학술 활동을 펼치고 있다. 2019년에는 한국연구재단과 캐나다 퀘벡의 AIEQ(AI Powered Equity ETF) 지원을 받아 프랑스어권 내 프랑스어의 지리적 분화에 관한 거시적 연구를, 2020년에는 한국연구재단의 지원으로 캐나다 아카디아 지방의 프랑스어에 관한 미시적 연구를 진행했다. 프랑스어권 언어 정책 전문가로 ‘국어 정책 관련 자료 구축’, ‘순화어 관련 다듬은 말 자료 정비 및 보완’ 등 국가 프로젝트에 공동연구원으로 참여하기도 했다. 앞으로 ‘지역어’와 ‘언어 정책’ 키워드를 중심으로 ‘프랑스어’라는 언어를 매개로 한 프랑코포니 내 언어 및 문화 다양성 문제에 천착하고자 한다.
김민호 교수(응용과학대학 응용화학과 물리화학 분야)

김민호 교수는 화학 반응을 이해하기 위해 실험적 한계를 넘어 원자 수준의 이해를 도모할 수 있는 계산 시뮬레이션에 관심을 두고 연구해왔다. 박사 과정에서 밀도 범함수 이론(Density Functional Theory, DFT) 계산 시뮬레이션을 활용해 소재 특성을 파악하고 예측했다. 이를 기반으로 실제 소재 시스템에서 적용할 수 있는 높은 정확도의 방법론을 개발했다. 이후 프랑스 국립과학연구원(CNRS)에서 박사 후 연구원으로 근무했다. 이곳에서 DFT 기반 방법론을 생유기분자 시스템을 비롯한 다양한 시스템에서 검증 및 보완하고, 용매로 둘러싸인 실제 소재 구동 환경에서 소재의 전자적 특성을 예측하는 시뮬레이션 연구를 진행했다. 관련 연구 결과는 화학 분야 최고 저널 <미국화학회지(Journal of the American Chemical Society)>에 주저자로 발표됐다.
김성태 교수(소프트웨어융학대학 컴퓨터공학과 컴퓨터공학 전 분야)

김성태 교수는 인공지능 기술 기반 컴퓨터 비전과 의료영상 데이터 분석에 대한 전문가다. 박사 과정 동안 인공지능 기반 영상 분석 및 딥 네트워크 해석 연구를 수행하면서 의료영상 분석에서부터 컴퓨터 비전에 걸쳐 기계학습 관련 다수의 정부·산업체 인공지능 과제를 주도했다. 이후 독일 뮌헨 공과대학에서 박사 후 연구원을 지내며 해석 가능한 딥러닝 연구를 진행해 인공지능 기반 컴퓨터 비전 분야 학술대회인 유럽컴퓨터비전학회(ECCV), 국제전기전자학회(IEEE) 학술지 등에 논문을 발표했다. 박사 과정과 박사 후 연구원 기간 동안 SCI(E)급 국제 저널 논문 10편, 국제 학술대회 논문 27편을 발표했고, 국제광전자공학회 의료영상(SPIE Medical Imaging) 등 인공지능 관련 학회에서 우수 논문상을 수상했다.
김영훈 교수(공과대학 산업경영공학과 인공지능 분야)

김영훈 교수는 SK이노베이션에서 데이터 사이언티스트로 실무 경험을 쌓은 후, 대학에서 연구와 교육 활동을 이어왔다. 최근에는 인공지능(AI) 및 최적화 관련 연구를 진행하면서 스마트 제조 및 품질 문제로 확장 적용하는 연구를 하고 있다. 다양한 데이터 변형이 생기는 현실 상황에 대응할 수 있는 딥러닝을 연구하고 있으며, 이를 산업 현장의 자동화 제품 검수 시스템에 적용하기 위한 국가 과제를 수주해 진행 중이다. 딥러닝 모형을 대형 전기 장비 스마트 재제조에 활용하는 연구와 전기 화재 예방 스마트 센서 분석에 적용하는 연구도 국가 과제를 통해 수행하고 있다. 교육과 관련해선 인공지능데이터분석, 다변량데이터분석, 데이터과학개론, 실험설계 등을 강의했다. 삼성전자 사내 공과대학의 초빙교수를 겸직하면서 기초통계와 실험설계 과목을 맡았고, 현대엠엔소프트와 협업을 통한 AI 아카데미에서 딥러닝 강의도 진행했다.
김종우 교수(공과대학 기계공학과 제어동역학(로봇/AI) 분야)

김종우 교수는 2019년부터 캐나다 토론토대학교의 아동병원 CIGITI(Center for Image-Guided Innovation & Therapeutic Intervention)에서 박사 후 과정을 수행하며 의료로봇을 연구했다. 신경외과·흉부외과 의료진, 토론토대학교 연구팀과 다학제 공동 연구를 통해 관련 원천기술을 연구·개발했다. 이듬해부터 토론토대학교 컴퓨터공학과의 박사 후 연구자를 겸하면서 연속체 로봇에 대해 보다 심화한 연구를 진행, 의료로봇 연구 영역을 이미지 인식 및 머신러닝 기반 제어까지 확장하고 있다. 특히 부드러운 구조체를 머신러닝 기법을 활용해 제어하는 방법을 연구하고 있다. 그간의 연구 경험을 토대로 미세수술 분야의 원천기술을 확보하고, 복강경, 신경외과, 비뇨기과 등 수술에 적용할 계획이다. 이를 통해 세계시장을 선도하는 의료로봇 연구에 도전하고자 한다.
박경문 교수(소프트웨어융학대학 컴퓨터공학과 컴퓨터공학 전 분야)

박경문 교수의 주요 연구 분야는 인공지능 기술을 접목한 로봇 제어다. 박사과정에서의 자율지능 에이전트 개발 경험을 바탕으로 한국전자통신연구원에서 자율성장 복합 인공지능과 관련된 원천기술 연구·개발에 주력했다. 구체적으로 메모리 네트워크를 자연어 처리 분야에 적용해 대화 기반 추천 시스템을 연구·개발했다. 이 기술은 메모리를 통해 외부 지식과 대화 히스토리를 인코딩하고, 발화 시 특정 메모리 위치에 접근해 이미 학습한 지식을 활용하는 자연어 처리 모델이다. 최근 3년간 인공지능 분야 최상위 저널에 주저자로 논문 4편을 발표하는 등 인공지능 분야에서 탁월한 연구 성과를 거뒀다. 앞으로 공동 연구에 주력하면서 학생들에게 인공지능 알고리즘 및 시스템 설계 역량과 실무 경험을 공유할 계획이다.
박준표 교수(응용과학대학 응용수학과 응용수학 전 분야)

박준표 교수는 복잡계와 진화 동역학을 주로 연구해 왔다. 관련 분야는 현대사회의 복잡성을 표현하고 이해할 중요한 연구 분야로 최근 전 세계적으로 주목받고 있으며, 생명수학, 뇌공학, 사회과학 분야와의 융합연구에서도 핵심 연구 분야로 인정받고 있다. 최근 4년간 SCI(E) 저널에 논문 12편(JCR 응용수학 분야 상위 10% 이내 9편 포함)을 발표했고, 한국연구재단의 신진연구 지원사업에 이어 창의·도전연구 기반지원사업에 선정돼 과제를 수행 중이다. 앞으로 진화 동역학 연구를 지속하면서 복잡 네트워크 활용, 진화 동역학에 기계학습 적용, 응용 연구 등으로 연구를 확대하고자 한다. 교육과 관련해서는 탄탄한 수학지식과 코딩 능력 함양을 기반으로 산업·응용 문제 해결 역량을 키워주는 데 주력할 계획이다.
박호진 교수(공과대학 원자력공학과 노심이론실험 분야)

박호진 교수는 한국원자력연구원에서 차세대 원자력발전소 모델이라고 할 수 있는 소형모듈형원자로, 고속로, 수소생산초고온가스 원자로 설계 프로젝트를 수행했다. 대표적으로 한국이 독자적으로 설계해 세계 최초로 인허가를 획득한 일체형 원자로(SMART), 요르단에 수출한 연구용 원자로(JRTR), 최근 건설을 추진 중인 부산 기장 연구용 원자로(KJRR) 노심 설계에 참여했다. 경제협력개발기구 산하 원자력기구(OECD/NEA)와 국제원자력기구(IAEA)에서 추진하는 벤치마크 문제에 참여하고, 몬테카를로 방법론을 활용한 원자로 노심 해석 코드체계 구축 및 정밀성 향상과 관련해 세계적인 그룹에서 연구를 수행하는 등 국제협력도 활발히 해왔다. 원자력 연구·개발에 기여한 공로로 2019년에는 과학기술정보통신부 장관 표창을 받았다. 연구 전문성을 인정받아 한국원자력연구원 신입 직원 교육, 중앙대학교와 경희대학교에서 원자로물리 분야 강의를 맡기도 했다.
배효철 교수(대학원 생명공학원 천연물(신소재/한방) 생명과학 분야)

배효철 교수는 2019년 박사학위 취득 후, 천연물로부터 생명과학 분야의 연구와 융합연구를 수행하면서 활발한 학술 활동을 펼치고 있다. 최근 4년간 SCI급 저널에 발표한 논문 수는 30편(공동 제1저자 23편 포함)에 달한다. 2020년에는 국내외 연구팀과의 공동 연구를 통해 멜라토닌이 임신 초기 배아의 착상 능력을 향상할 수 있음을 규명했다. 관련 연구 결과는 내분비대사학 및 신경과학 분야 저명 학술지 <Journal of Pineal Research>(IF 15.221, JCR 상위 2.06%)에 공동 제1저자로 참여해 발표했다. 2019년에는 ‘케모카인 면역조절을 통한 모돈의 착상 촉진 기술 및 번식능력’ 과제로 과학기술정보통신부·한국연구재단 이공 분야 기초연구 사업의 중견 연구자 지원사업에 선정되면서 대형과제 기획과 국책과제 수행 경험도 쌓았다.
백장운 교수(공과대학 건축공학과 AI 기반 건축구조 및 안전관리 융복합 기술 분야)

백장운 교수는 딥러닝 및 클라우드 기반의 건설 중장비 운용 기술 개발, 실시간 비대면 지능형 시공품질 감리 및 안전관리 기술 개발 등 인공지능(AI) 기반 건축구조 및 안전관리 융복합 기술 분야에서 연구 경험을 쌓았다. 롯데월드타워에 적용된 강재 벨트트러스-콘크리트 메가기둥 전단 연결재의 구조적 성능을 검증하고, 원전 구조물 시공의 경제성과 안전성 향상을 위한 고강도 철근 원전 벽체의 실험적·해석적 연구를 통해 설계기준에 반영하는 성과를 거뒀다. 그간의 경험을 바탕으로 AI와 첨단장비를 활용한 건축물 정보 계측 자동화 기술, 건축정보모델링(Building Information Modelling, BIM)과 연동한 건축구조물 상태 정보 빅데이터화 기술, 건축구조물 상태 정보를 활용한 안전관리 기술 등을 연구할 계획이다. 아울러 AI 기술을 활용한 분야 간 융합적 사고를 통해 당면과제들을 해결하고, 향후 건설산업을 선도할 연구 분야를 개척하고자 한다.
서근영 교수(아트퓨전디자인대학원 실용음악학과 케이팝 보컬 분야)

서근영 교수는 케이팝(K-POP) 보컬 전문가로, 다수의 댄싱보컬 공연과 기획사 신인개발팀 연습생 및 아이돌의 댄싱보컬 트레이닝, 보컬 이론들을 체계화하는 연구 활동을 펼쳐왔다. 타 대학에서 국내 최초의 케이팝 보컬 전공을 기획하고, 케이팝 보컬 전공생들의 역량 개발을 위한 실기교수법을 개발해 케이팝 보컬을 학문적으로 체계화했다. 현재는 케이팝 노랫말의 운율구조, 댄싱보컬 역량 개발을 위한 호흡법 및 가창법, 언택트 시대에 대응하는 케이팝 음악 실기교수법에 대해 연구하고 있다. 케이팝 보컬 교육과 관련해 영상 콘텐츠, 언택트 방식의 퍼포먼스(확장현실(XR) 기술을 활용한 퍼포먼스), 영상 퍼포먼스 대비 교과목과 보컬 역량 개발을 위한 댄싱보컬 퍼포먼스, 보컬·댄스 테크닉 교과목, 1인 케이팝 아티스트와 1인 크리에이터 역량 개발을 위한 미디어·오디오 프로덕션, 보컬 편곡·작곡법, 댄싱보컬 코칭법 교과목을 개설할 예정이다.
서종민 교수(공과대학 기계공학과 유체공학 분야)

서종민 교수의 주요 연구 분야는 난류 및 심혈관 유동, 전산 유체역학이다. 관련 분야의 기초연구에서 난류 다상유동의 물리현상 규명 및 산업적 응용연구, 심혈관계 질환 진단을 위한 바이오공학 응용연구에 이르기까지 유체공학을 바탕으로 학제 간 융합연구를 펼쳐왔다. 미국 스탠퍼드대학교 의과대학 소아과 심혈관 생체역학 연구실에서 박사 후 과정을 지내면서 심혈관 시뮬레이션에 적용되는 입력 데이터의 불확실성과 시뮬레이션 결괏값의 불확실성 사이의 관계를 정량적으로 규명했다. 이후 스탠퍼드대학교 기계공학과 연구원으로 유체역학 시뮬레이션을 심장동맥 두름길 수술, 가와사키병, 소아 심장 기형 등 다양한 심혈관 질환 수술 계획 및 위험성 평가에 적용하는 연구를 진행했다. 앞으로 유체역학과 난류 현상에 대한 이해를 돕고, 이를 기계공학 및 의공학의 다양한 시스템에 적용하는 연구를 진행하고자 한다.
신혜리 교수(동서의학대학원 노인학과 노년학전공 노년학방법론 분야)

신혜리 교수는 노년학·고령 친화 기술-서비스(AgeTech-Service) 분야에서 융합연구, 정책, 연구·개발(R&D), 비즈니스 등 전 주기적 경험을 쌓으면서 관련 분야의 연구, 교육, 산학협력 전문성을 갖췄다. 노년학·고령 친화 기술-서비스 분야의 실증과 모델 구축, 돌봄 로봇을 활용한 돌봄 기술 개발, 고령자 자립생활 기술 개발, 국제표준 및 인증 등 융합연구에 참여했으며, 힐링 분야에서 대형연구 과제를 수주해 지속적 자립화가 가능한 건강노화 힐링케어 실증거점센터 구축 기반을 마련하고 있다. 앞으로 기존 연구과제를 고도화해 고령 친화 산업체와 유기적 연계·협력 구축에 나선다. 140여 개 기업이 참여하는 고령 친화 산학협력 기업네트워킹인 ‘뉴 에이징 플랫폼(New Aging Platform)’을 통해 한국형 산학연계 프로그램(Industrial Liaison Program)을 구축하고, 장기적인 고령 친화 산업 전문가과정(비학위) 운영, 국내외 고령 친화 기업 자문·컨설팅·매칭 등 고도화된 산학협력을 추진할 계획이다.
왕준식 교수(체육대학 스포츠의학과 임상역학 분야)

왕준식 교수는 생체역학 기반 부상, 질병 예방 및 임상적 적용에 관한 연구를 수행해왔다. 미국 아칸소대학교 의과대학(UAMS) 조교수를 지내면서 여러 의사와 공동연구를 수행하고, 정형외과적 질병과 관련한 연구 결과를 발표했다. 무릎 관절 수술적 요법이 어떻게 기능적으로 환자에게 변화를 가져오는지 살펴봤으며, 수술 후 재수술이 필요한 환자를 선별하는 과정에서 생체역학적 분석을 통해 진단과 처방에 향상을 가져올 수 있는 연구를 진행했다. 최근에는 다양한 인공 고관절 기법이 환자의 근육 사용과 움직임에 어떤 영향을 주는지, 요추 척추관 협착증에 수술적 요법이 생체역학적으로 어떤 효과를 주는지 연구하고 있다. 연구와 함께 의과대학 학생 및 정형외과 전공의의 연구과제를 지도하고, 임상생체역학(Clinical Biomechanics) 연구방법론과 통계기법 관련 과목을 강의했다.
이응규 교수(전자정보대학 전자공학과 포토닉스 분야)

이응규 교수의 주요 연구 분야는 나노미터 크기의 구조에서 발생하는 광자와 물질의 상호작용을 다루는 ‘나노포토닉스’이다. 광력을 이용한 나노입자제어, 플라즈몬 공명을 이용한 빛-열·빛-전기 에너지 변환, 메타 구조를 통한 광 흡수·투과·반사율 조절 등 다양한 주제를 연구하며, 최근 4년간 25편의 SCI(E) 논문(JCR 상위 10% 이내 5편 포함)을 출판했다. 최근에는 파동광학 이론을 기반으로 나노입자가 받는 광축력 연구, 나노포토닉스 연구를 바탕으로 응용 분야 연구를 하고 있다. 특히 초고속으로 움직이는 금속나노입자, 금속나노입자에서 발생하는 광-열전환 효과를 이용한 마이크로 버블의 생성과 위치 제어, 표적 금속나노입자 패터닝을 이용한 바이오 마커의 검출 등 나노포토닉스 연구를 다양한 분야에 적용하기 위해 노력하고 있다.
이제욱 교수(공과대학 정보전자신소재공학과 고분자재료 분야)

이제욱 교수의 주요 연구 분야는 고분자 기반 차세대 복합소재다. 전기화학 공정을 이용한 그래핀 대량 생산, 고분자 3D 프린팅을 통한 스마트 복합재료 개발, 웨어러블 스마트 복합센서 개발 연구를 중점적으로 수행하고 있다. 한국기계연구원 부설 재료연구소와 한국화학연구원의 선임 및 책임연구원으로 지내면서 국가연구개발 프로젝트 수행, 기업체 기술이전 등을 통해 연구 실용화를 위해 노력했다. 최근 4년간 SCI(E) 논문 20편을 발표했으며, 연구비 수주액은 23억 원에 이른다. 미국 특허를 포함해 32건의 특허(최근 4년간 6건)도 출원·등록했다. 한국화학연구원의 학연 프로그램으로 석·박사생을 지도했고, 과학기술연합대학원대학교(UST)에서 신소재 관련 강좌를 강의하며 교육 역량을 쌓았다.
이진석 교수(전자정보대학 생체의공학과 생체의공학 전 분야)

이진석 교수는 생체신호 및 의료영상 기반 신호처리 연구를 진행하고 있다. 웨어러블 디바이스 의료기기 활용의 한계점을 분석하고자 전기심박센서(ECG), 뇌파측정센서(EEG), 근전도측정센서(EMG), 광학심박센서(PPG) 등 웨어러블 디바이스를 개발하며 하드웨어와 소프트웨어 연구를 동시에 진행했다. 최근에는 인공지능(AI) 연구를 통해 웨어러블 디바이스 의료기기 실현을 위해 노력하고 있다. AI 기반 코로나 진단 CT 영상분석 프로그램과 초기 코로나 환자의 혈액검사를 통해 사망 여부를 예측하는 AI 모델을 개발한 데 이어 외상 중증도 국제 표준 지수인 AIS 체계를 바꾸기 위한 딥러닝 기반의 외상환자 사망률 예측 모델을 개발하고 있다. 로봇을 이용한 비대면 진료를 효율적으로 실현하기 위해 로봇 기반 비접촉 생체신호 측정 시스템도 구축 중이다.
이철희 교수(예술·디자인대학 PostModern음악학과 영상음악 및 음향제작 분야)

이철희 교수는 지난 13년간 영상음악과 음향 제작 분야에서 다양한 실무 경험을 쌓아왔다. KBS, SBS, EBS, JTBC의 애니메이션, 드라마, 예능, 다큐멘터리 방송음악 800곡 이상과 삼성전자, LG전자, KT, 현대캐피탈, 나이키 등 국내외 기업의 광고음악을 제작했다. 국정교과서 특수학교 음악교사용 CD 제작 사업과 국정교과서 특수학교 음악교과 전자저작물 음원 제작 사업, 정부의 스마트 미디어 중독 예방 공익광고, 여러 대중가수의 디지털싱글 등에 음향 엔지니어로 참여하기도 했다. 앞으로 PostModern음악학과 스튜디오를 활용해 학생들의 음원 제작과 발매를 돕는 한편, 디자인과 영상 제작 스터디를 개설해 학생들이 직접 앨범 재킷을 디자인하고 영상을 제작하는 역량을 키울 수 있도록 할 계획이다. 컴퓨터음악, 엔지니어링, 사운드디자인 분야의 전문 인력 양성으로 학생들의 사회진출 분야 확대를 위해서도 노력하고자 한다.
임희숙 교수(동서의학대학원 노인학과 고령서비스-테크융합전공(노년학) 노년기술학 분야)

임희숙 교수는 노인 보건학, 노인 헬스케어 서비스, 노인 임상 연구, 노인 영양(건강노화 영양)과 고령 친화 식품 분야를 아우르며 고령 친화 서비스와 인문·사회 분야를 융합해왔다. 15년 이상 의료서비스 현장에서 정부 기관, 기업체, 학회의 다양한 연구를 수행했다. 특히 식품의약품안전처, 보건복지부, 농림축산식품부 등 정부 연구과제를 통해 국가 정책과 현장 실무지침을 개발하는 데 특화된 연구를 해왔다. 생애주기 관점에서 다양한 연구를 수행한 경험을 토대로 ‘노인’을 대상으로 한 ‘산업화’ 연구에 더욱 주력하고자 한다. 우선 노인 맞춤형 돌봄서비스를 기획·관리하는 플랫폼 구축으로 최고의 복지와 요양시설 모델을 마련할 계획이다. 노인 돌봄 관련 인력을 전문적으로 교육하는 기관, 노인 융복합 전문 임상시험수탁기관(CRO) 설립·운영 목표도 세웠다.
전현우 교수(공과대학 산업경영공학과 스마트팩토리 분야)

전현우 교수는 시뮬레이션 방법론으로 생산 시스템 에너지 분야의 연구를 진행해왔다. 미국 루이지애나주립대학교(LSU) 기계·산업공학과 조교수를 지내면서 생산시설이나 물류센터의 에너지 효율화 및 오염물질 저감에 관한 미국 정부와 일본 도요타의 연구과제를 진행했다. 활발한 산학협력으로 5년간 20억 원 이상의 과제를 수주했고, 최근 2년 동안 SCI급 저널에 논문 10편을 발표했다. 생산 시스템 디자인, 도요타의 린 생산방식, 시뮬레이션, 대기 행렬이론, IT 관련 과목을 강의한 데 이어 스마트 생산 과목 개발에 참여하는 등 교육 경험도 쌓아왔다. 앞으로 ‘스마트 에너지 기반 스마트 팩토리 구현’을 주제로 연구 프로그램을 개발·발전시키고, 다양한 전기 에너지 사용 효율화 정부 과제와 에너지 관리 솔루션 관련 산업체 과제 수주를 위해 노력할 계획이다.
정해준 교수(전자정보대학 전자공학과 통신 및 신호처리 전 분야)

정해준 교수의 주요 연구 분야는 통신의 물리계층이다. 미국 애플에서 무선 시스템 엔지니어로 재직하며 다양한 무선 통신 및 네트워크 기술을 연구·개발한 후, 국내 대학으로 자리를 옮겨 활발한 학술 활동을 이어왔다. 최근 4년간 물리계층 보안, 자기장 기반 무선 통신 및 전력 전송, 비직교 다중화(NOMA), 무인항공기(UAV) 통신 등을 주제로 SCI급 논문 28편을 출판하고, 산업용 사물인터넷 서비스를 위한 머신러닝 기반 비면허 대역 5세대 통신 연구 등을 주제로 한국연구재단 과제를 수행했다. 통신 및 네트워크, 신호 및 시스템, 확률 이론 등 전공과목과 기초정보공학실험, 캡스톤 디자인과 같은 실험·실습과목을 강의했으며, 교육 역량을 인정받아 최우수 강의상을 수상한 바 있다. 현재는 미국, 스웨덴, 독일, 파키스탄, 스리랑카 등의 연구자들과 함께 연구하고 있다.
최민석 교수(전자정보대학 전자공학과 4차 산업혁명 관련 분야)

최민석 교수는 무선 네트워크 최적화를 구현하는 시스템을 연구하면서 차세대 통신 네트워크에서의 이슈를 인공지능 기술을 활용해 풀어내기 위해 노력하고 있다. 주로 강화학습 기반 무선 캐싱 및 콘텐츠 전송 기술·네트워크 최적화, 통신 효율적인 연합학습 및 캐싱을 활용한 연합학습을 연구했다. 최근에는 차량 네트워크 내 무선 캐싱과 동적 비디오 스트리밍 기술을 강화학습으로 구현하는 연구를 하고 있다. 관련 연구는 미국 서던캘리포니아대학교, 독일 베를린공과대학교, 고려대학교 연구진과 공동으로 진행 중이다. 연합학습 관련 연구로 무선 셀룰러 네트워크에서의 향상된 수렴 속도의 연합학습 알고리즘을 제안했고, 소량의 학습 데이터의 캐싱을 활용해 공격자로부터 학습 과정을 효과적으로 보호하는 알고리즘을 개발했다. 현재는 무선 캐싱 네트워크와 에지 컴퓨팅, 연합학습을 한데 묶어 통합 분산 시스템을 구축하는 연구를 계획해 한국연구재단 과제를 수행하고 있다.
최진우 교수(소프트웨어융학대학 컴퓨터공학과 컴퓨터공학 전 분야)

최진우 교수는 인공지능을 사용한 영상 분석을 주제로 질적으로 우수한 연구 실적을 보유하고 있다. 머신러닝과 컴퓨터 비전, 특히 비디오 콘텐츠를 이해할 수 있는 머신 연구에 관심을 갖고 있다. 그동안 드론에서 촬영된 영상과 일반적인 영상에서의 사람 행동 인식, 비디오 코덱(H.264/AVC Scalable Extension), 사람 추적 및 사람 검출, 음란 영상 탐지 및 차단 기술 등을 연구했다. 이중 드론 촬영 영상에서 사람 행동을 인식하는 알고리즘 관련 기술은 미국 특허로 출원됐다. 이외에도 미국과 한국에서 특허 5건을 출원했고, 인공지능 분야 최고 권위 학회인 인공신경망학회(NeurIPS)에서 제1저자로 논문을 발표한 바 있다. 앞으로 시각 장애인에게 도움을 줄 수 있는 사람의 눈 수준에 근접하는 컴퓨터 비전 기술을 개발할 계획이다.
황효석 교수(소프트웨어융합대학 소프트웨어융합학과 소프트웨어 전 분야)

황효석 교수는 로봇 비전과 3D 비전 연구에 주력하며 미국 등록 특허 26건을 확보하고, 최근 4년간 SCI(E)급 저널에 논문 8편을 게재했다. 그동안 기업과 대학에서 연구와 교육 경험을 두루 쌓았다. 삼성전자 종합기술원에서 휴머노이드 로봇의 물체 인식 및 자세 추정 모듈을 연구한 이후 대학에서 로봇 비전의 핵심기술인 물체 인식 및 자세 추정에 관한 연구, 구체적으로 적은 양의 데이터셋으로 학습해 현장에 바로 적용할 수 있는 딥러닝 모델을 연구하고 있다. 뇌파 신호 분류 연구도 진행 중이며, 서로 다른 데이터 간에 학습이 전이될 수 있는 전이학습으로 연구 주제를 확장하고 있다. 타 대학에서 전국 최초로 학부 단위에 인공지능학과를 개설하는 데 주도적인 역할을 한 바 있다.