Industrial Intelligence Laboratory

산업지능 연구실

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산업지능 연구실

Our research focuses on developing artificial intelligence (AI) models for effective knowledge discovery from the real industry. The theoretical components of our research have direct relevance to various areas,​ including smart manufacturing (e.g., smart factory, predictive maintenance, anomaly detection, additive manufacturing), safety management, customer feedback analysis, and healthcare.

관심분야

Smart Manufacturing, Smart Factory, Industrial Artificial Intelligence, Machine Learning, Deep Learning

희망분야

Smart Manufacturing, Smart Factory, Industrial Artificial Intelligence, Machine Learning, Deep Learning

Research Keywords and Topics

연구주제
- 산업인공지능 (AI+X)
- 기계학습 / 심층학습

응용분야
- 스마트제조 (예: 스마트공장, 예지보전, 이상치 탐지, 3D프린팅)
- 안전관리
- 고객 피드백 분석
- 헬스케어

Research Publications
MORE

Computer Science Review, Ensemble learning for intrusion detection systems: A systematic mapping study and cross-benchmark evaluation, Bayu Adhi Tama, and Sunghoon Lim, (2021.02.)

Artificial Intelligence Review, Recent advances in the application of deep learning for fault diagnosis of rotating machinery using vibration signals, Bayu Adhi Tama, Malinda Vania, Seungchul Lee, and Sunghoon Lim, (2022.10.)

IEEE Access, A Multimodal Deep Learning-Based Fault Detection Model for a Plastic Injection Molding Process, Gyeongho Kim, Jae Gyeong Choi, Minjoo Ku, Hyewon Cho, and Sunghoon Lim, (2021.09.)

Patents

반복 회전동작으로 인한 부상 방지 재활 방법 및 부상 방지 재활 장치, 권상진, 권용웅, 임성훈, (2022)

근로자의 반복적인 근무 활동 동안 근육 부상을 예측하는 방법 및 장치, 권상진, 권용웅, 임성훈, (2022)

국가과학기술표준분류

  • EE. 정보/통신
  • EE01. 정보이론
  • EE0108. 인공지능

국가기술지도분류

  • 정보-지식-지능화 사회 구현
  • 012300. 인공지능/지능로봇 기술

녹색기술분류

  • 녹색기술관련 과제 아님
  • 녹색기술관련 과제 아님
  • 999. 녹색기술 관련과제 아님

6T분류

  • IT 분야
  • 기타 정보기술
  • 010411. 기타 정보기술