Research Projects

Below is a list of government-funded research projects that have been developed by the members of the CAU AI Lab.

다원주의적 음악감성 기반 문화호환적인 한국형 음악 발굴 연구
Inter-cultural Korean Music Discovery based on Pluralistic Music Emotion

음악에 내재된 감성은 서로 다른 인류문명 사이의 차이를 극복하고 다원주의적 공감대를 형성하기 위한 소통 방법으로 사용되었으므로 이를 활용하면 문화적 공감대 형성을 통한 한국 음악의 세계화는 물론 다문화사회에서 핵심 문제가 되고 있는 문화 간 갈등 해소에 이바지할 수 있음. 본 연구에서는 인류문명 사이의 차이로 인해 발생하는 문화적 간극의 극복과 소통을 위한 IT 기술로써, 다원주의적 음악감성 기반 문화호환적인 한국형 음악 발굴 기술을 제안하고자 함. 연구의 핵심 목표는 1) 음원의 신호-물리적 특성 추출, 음악구조적 특성 추론을 통한 다중 음악감성 추론 기술, 2) 타 문화권에서 크게 호응을 받은 음악 콘텐츠에 대한 감성 추론을 통한 문화호환적 음악감성 추론 기술, 최종적으로 3) 문화호환적인 한국형 음악 발굴 기술의 개발임. (교육과학기술부-한국연구재단, 신진연구지원사업, 2016.06-2019.5)


뮤직 맵: 메타 정보 상관성 도출 및 시각화 기술을 이용한 음악 추천 서비스 개발
Investigating Relation of Meta Information for Music Recommendation

본 연구의 핵심 목표는 1) 음악의 메타 정보 추출 기술, 2) 음악적 메타 정보간의 상관성 분석과 3) 음악적 메타 정보의 정제된 가시화 기술을 개발함. 본 연구의 결과는 기존 음악 추천 시스템의 큰 변화 없이 그대로 적용될 수 있는 기술이므로 적용 장벽이 낮다고 할 수 있으며, 특히, 공간이 좁은 디스플레이 장치를 가진 스마트폰 환경에 적용되어야 하는 음악 추천 시스템의 사용성을 극대화할 수 있음. (교육과학기술부-한국연구재단, 일반연구자지원사업, 2014.11-2016.4)


다중 감각형 콘텐츠 제작을 위한 영상 및 음악의 심미적 동기화 기술 개발
Techniques for multi-perceptual contents based on aesthetic synchronization

본 연구에서는 기존 단일 콘텐츠 응용 기술의 한계를 극복하기 위해 영상과 음악을 결합하는 동기화 기술을 바탕으로 다중 감각형 콘텐츠 저작 기술을 개발함. 영상과 음악 등 각 콘텐츠의 동기화를 위해, 영상과 음악의 물리적, 정서/예술적, 심미적 특성들의 추출하고 사용자의 심미적 동기화 반응을 예측할 수 있는 계산 모델을 통해 각 콘텐츠의 크로스 매칭 메커니즘을 개발함. (문화부-한국콘텐츠진흥원, 문화기술 연구개발사업, 2014.6-2017.3)


차세대 빅데이터 전문인력 양성사업(팀)
Next Generation Big Data Research Team

본 사업에서는 빅데이터에 대한 실시간처리 기술, 효율적인 데이터마이닝 기술, 안전한 데이터 보호 및 사용자 프라이버시 보장 기술, 빅데이터 전송과 관리를 위한 네트워크 기술에 대한 연구를 진행함. 이를 통해 빠르게 변화하는 빅데이터 시대에 능동적으로 학습하고 경쟁하는 자기주도적 학습능력,창조적으로 빅데이터 문제를 해결하고 공유 및 소통할 수 있는 능력, 글로벌화된 빅데이터 커뮤니티에서 당당하게 이야기하고 주도할 수 있는 협동능력을 겸비한 다빈치형 빅데이터 리더양성을 목표로함. (교육부-한국연구재단, BK21 플러스 사업, 2013.3-2020.2)


개인화 음악서비스를 위한 심미적 인지-정서 추론 기술 [DEMO]
Aesthetic Cognition-Emotion Inference for Personalized Music Service

본 연구는 2010년도 5월부터 3년간 진행된 “상황맥락 정서 기반 한국형 음악 추천 시스템 개발”의 후속 연구임. 우리는 음악-정서-상황맥락 상관성 연구의 결과를 계승하고 심화 발전시키며, 또한 기존 연구과정에서 도출된 다양한 미해결 문제들을 해결하고자함. 나아가 기존의 연구 성과의 현장 응용을 강화하기 위해 음악 감상자 개인의 경험을 기반으로 한 시범 서비스 체계화하고자 함. (교육과학기술부-한국연구재단, 일반연구자지원사업, 2013.6-2016.5)


인간과 로봇의 미적 상호작용: 로봇공학, 컴퓨터공학, 미학의 초학문적 연구 주제 도출

본 연구 제안은 인간과 지능적 기계간의 미적인 상호작용을 설명하고 이를 인간-로봇 상호작용 연구(HRI)에 도입하려는 목표를 가지고 있음. 특히, 로봇의 지속적인 사회성 학습 및 표현과 관련하여 미적 경험 개념을 도입하고, 이에 대한 이론적 모형을 구축하며, 나아가 이를 실제 로봇 플랫폼에 적용하고자함. (교육과학기술부-한국연구재단, 기초연구사업 연구회사업, 2013.8-2013.11)


지능형 추적-감시시스템 연구단
Intelligent Trace-Surveillance System Center

본 과제에서 개발하고자 하는 지능형 감시 시스템은 무선 네트워크 카메라를 탑재한 모바일 로봇과 고정 네트워크 감시 카메라로 구성된 프레임워크를 기반으로 임의의 공간에서 획득한 영상정보 상황정보를 실시간으로 인지하여 그에 대응되는 행동을 추론 및 결정 할 수 있음. (중앙대학교, CAU선도연구단사업, 2010.7-2011.6)


센서기반 행동공학 연구를 통한 안전 사회 구현 연구
A study of Sensor-Based Behavioral Engineering System for Safe Society

본 연구는 개인, 가족 그리고 국가 경제에 막대한 피해를 주는 안전사고 즉, 교통사고, 산업재해 등의 원인을 체계적으로 분석, 예방하는 것임. 이러한 목적 달성을 위해 첨단 센서들을 활용하여, 사고의 원인을 객관적으로 측정하고, 측정된 자료를 기준으로 행동 변화 처치 기법들이 자동적으로 제공되는 센서융합 기술을 구현함. 이를 통해 안전사고들을 효과적으로 예방하고 궁극적으로는 사고율 감소를 통한 국민 복지 향상에 기여할 수 있을 것임. (교육과학기술부-한국연구재단, 학제간융합연구지원사업, 2010.9-2011.8)


로봇의 인간 친화적 표정에 관한 연구
A Study on Human-Friendly Robot Expression

최근의 로봇 연구들이 주로 ‘로봇 제어기술’ 및 ‘로봇 지능’에 관한 주제에 집중해 있었다면, 본 연구는 이러한 연구들이 미처 다루지 못한 채 간과했던 로봇의 인간 친화성에 관해 주제화함. 로봇의 인간 친화성은 크게 ‘로봇의 외양 및 동작’과 관련되며, 이것은 로봇이 외부와 상호작용할 때의 ‘로봇 표현(Robot Expression)’이라 부를 수 있음. 본 연구 관심은 이 가운데서 특히 “로봇의 인간 친화적 표정”에 관한 것임. (교육과학기술부-한국연구재단, 소규모연구회지원사업, 2010.7-2011.6)


상황맥락 정서 기반 한국형 음악 추천 시스템 개발
Korean Situation-Context-Emotion based Music Recommendation System

본 연구는 최근 IP TV나 모바일 등 뉴미디어 콘텐츠 시장의 지속적인 확대에 따라 폭발적으로 증가하는 기술 수요에 신속히 대응하기 위하여, 세계 최고 수준의 기술 트렌드에 필적하고 나아가 이와 차별화된 콘텐츠 기술 개발을 제안하고자 함. 우리 연구의 핵심 목표는 1) 간문화적(inter-cultural) 정서 차이를 반영하여 한국형 정서 기반 음악 추천 기술 개발, 2) 개별 사용자가 처한 현실 상황 맥락을 반영한 상황 맥락적 정서 모형 기반 추천 기술 개발, 3) 최신 데이터마이닝 기법을 통해 최고의 음악 추천 정확도를 확보할 수 있는 기술 개발임. (교육과학기술부-한국연구재단, 일반연구자지원사업, 2010.5-2013.4)


뇌-행동과학 및 지능로봇 연구단
Neuro-Behavioral Science & Intelligent Robot Center

공학분야(전자전기공학, 컴퓨터공학)와 인문사회분야(심리학, 뇌과학, 행동과학)의 학제간 융합을 통한 시너지 효과를 기반으로, 세계적 수준의 뇌-행동과학 지능로봇 연구원의 설립을 목적으로 연구함. 생체정보인식, 음성/영상정보인식, 다중센서, 상황인지, BCI Interface 공학 기술을, 인문사회의 모형(산업안전/행동공학, 사회적상호작용/대인관계, 인지/지각심리, 임상뇌과학이론)과의 융합연구를 통해 다양한 양상의 로봇(산업안전지능, 대안관계인식, 감정표현인지, 정신건강지원)을 연구 개발함. (중앙대학교, CAU선도연구단사업, 2009.7-2010.6)


시계열 임상데이터를 활용한 뇌졸중 예후 예측 기술
Stroke Prognosis Prediction Techniques using Temporal Clinical Data

본 연구에서는 시계열 임상 코호트 데이터를 활용하여 뇌졸중 예후 예측 시스템 개발을 목표로 함. 뇌졸중 분석을 위하여 장기간 추적한 임상 데이터를 활용하여, 각 연차별 데이터를 의사결정트리 기법을 응용하여 학습함. 이를 위해 시계열 데이터 학습을 위한 의사결정트리의 모델을 정립하며, 부스팅 기법을 통해 적합한 예후 예측 모델을 구축함. 또한 위험요소 간 인과관계 네트워크의 구축과 분석을 통해 각 연차별 뇌졸중 유발의 주요 위험 요인을 추출하는 기법을 연구개발함. (교육과학기술부-한국과학재단, 일반연구자지원사업, 2009.5-2011.4)


BIT 융합을 위한 대용량 정보검색시스템

본 연구는 생명 공학과 IT가 융합된 분야인 BIT에서 활용되는 생체 정보 및 의료 기록, 질병에 관한 정보로 이루어진 대용량의 데이터에 대해 효율적으로 검색할 수 있는 시스템을 개발함. BIT에서 다루는 데이터들은 단일 데이터베이스에 저장하기에 적합하지 않아 웹 또는 특정 서버로 분산되어 저장되어 있으므로, 정보 저장 시스템간 의미론적 통합을 위한 시맨틱 웹 기반 기술의 연구가 필수적임. 또한 이에 수반되는 데이터 문서 구조 분석, 문서 클러스터링, 분석을 위한 자연어 처리 등의 연구 역시 요구됨. BIT 분야에 특화된 정보 검색 시스템의 개발을 통해 보다 효과적인 정보 수집 및 처리 능력을 갖출 수 있음. (중앙대학교, CAU선도연구단사업, 2007.3-2009.2)


대사체분석을 위한 통계적 클러스터링기술 개발
Development of Statistical Clustering Techniques for Metabolome Analysis

대사체 연구 분야는 대사 물질의 생화학적 변화에 대한 정확한 정량 분석을 기반으로 대사 경로와 대사 물질의 변화를 상호 연관시킴으로써, 질환에 의해 유도되는 세포의 다양한 메커니즘을 이해하고 질환에 특이적으로 반응하는 대사 물질을 Bio-Marker로 활용하며, 신약 개발이나 질병의 조기 진단을 가능하게 하는 핵심 연구 분야임. 세포내에 존재하는 수많은 대사물질이 서로 다른 환경에서 반응하는 양태에 대한 정량 분석을 바탕으로 하므로, 필연적으로 수많은 데이터의 생성이 수반되는데, 연구자들이 일일이 특정 질환에 특이적으로 반응하는 대사물질을 확인하거나, 대사물질의 프로파일을 체계적으로 분석하는 것은 현실적으로 불가능함.. 따라서 이러한 대용량의 대사체 데이터로부터 체계적인 분석을 통하여 전체 대사 시스템의 구조를 파악하고, 특이 패턴 분석을 통하여 생물학적으로 의미있는 결과를 도출하기 위해서 대량의 대사체 기능 분석을 위한 통계적인 클러스터링 기술을 개발함. 대사체 분석의 최적화된 주요소분석이나 클러스터링 기술을 개발함으로써 특정 호르몬 질환에 대한 대사물질의 메커니즘과 상호작용을 규명함. (과학기술부-한국과학재단, 질환대사체 프로파일링 및 대사 네트워크 구축사업, 2004.8-2006.6)


바이오시스템 역공학 소프트웨어 기술
Reverse Engineering Technology for Embedded Bio-Systems

대용량 실험 데이타로부터 바이오시스템 내부의 특성회로를 추론하고, 구조적, 동역학적 특성을 분석하는 바이오시스템 역공학(Reverse Engineering) 정보시스템을 개발함. 또한 이 정보시스템을 실제 임베디드 바이오시스템 개발에 적용하여 그 유용성을 검증함. (과학기술부-한국과학재단, 국가지정연구실사업, 2005.3-2005.8)


시스템생물학 모델 및 데이터융합 방법론의 개발을 통한 모델링 시스템 개발
Development of Modeling Systems through Fusion Techniques for Systems Biology Models and Data

본 연구는 생물체 대사 작용을 기술하는 데 사용되는 다양한 모델, 그리고 대사 경로, 염기 서열 등의 생물체 정보를 담고 있는 다양한 데이터베이스들, 또한 여러 가지 정보를 유기적으로 통합하기 위해 사용될 지식 베이스까지 통합하는, 시스템생물학 모델링을 위한 일관된 하나의 통합 시스템 프레임워크를 개발함. 이러한 하나의 통합된 시스템생물학 모델링 시스템 개발을 통해 보다 효과적인 시스템생물학에서의 모델링 및 실험을 수행할 수 있으며, 이를 위한 시스템생물학 모델링 및 데이터 융합 방법론 자체에 대한 기반 기술을 습득할 수 있음. (과학기술부-한국과학재단, 시스템생물학연구사업, 2003.6-2005.3)


지능형 에이전트를 위한 다중 에이전트 플랫폼 개발
Development of Multi-Agent Platform for Intelligent Agents

각 분야별로 구축되어있는 각종 정보 시스템의 소장 정보를 유기적으로 활용하고 보다 양질의 정보를 사용자에게 제공하는 등의 새로운 부가가치 창출을 위하여, 분산환경에서 각 자원을 효율적으로 활용하고 자원 간의 유기적 사용을 가능하게 하기 위한 다중 에이전트(Multi-Agent), 지능형 에이전트(Intelligent Agent)를 사용한 정보 시스템의 구축에 관한 연구임. 이를 위해 사용자의 요구에 따라 작업을 분할하고, 분할된 작업을 에이전트에게 적절히 할당하여 작업을 수행하고, 수행결과를 통합하는 일련의 협력과정이 필요함. 이러한 일련의 협력과정이 실현되기 위해서 다양한 정보 시스템의 이질성을 극복하게 하기 위한 포장자 에이전트(Wrapper agent) 및 다수의 정보 에이전트의 정보를 등록/관리하는데 필요한 디렉토리 서비스, 그리고 다수의 정보 에이전트 간의 협동의 매개 역할을 하는 메타 데이터 서비스를 제공하는 등의 운영 지원 시스템의 개발이 필요함. (과학기술부-한국과학재단, 우수공학연구센터사업, 1999.7-2005.2)


SMD 칩 마운터 최적화 소프트웨어 시스템 개발
Development of SMD Chip Mounter Optimization Software System

SMD 칩마운터에서 반도체 칩 장착의 효율성을 극대화하기 위한 최적화시키는 알고리즘을 개발함. 최적화 알고리즘으로 확장된 TSP 및 Quadratic Assignment Problem을 해결하는 유전자 알고리즘과 휴리스틱 접근을 병형하여 적용하며, 마운터의 실제 동작을 시뮬레이션하기 위한 가상 시뮬레이터와 시각화 컴포넌트를 개발함. (미래산업(주), 1999.3-2001.2)