산업수학·통계 센터 심볼

센터장 인사말

최근 빅데이터, 인공지능, 사물인터넷 등의 기술은 이미 산업 전반에 걸쳐 친숙한 화두이며, 많은 발전을 이루었습니다. 또한, 소프트웨어와 데이터 기술(DT; Data Technology)은 우리 생활의 많은 부분을 바꾸어 놓고 있으며, 나아가 미래에도 많은 변화를 줄 것입니다.

데이터 기술(DT; Data Technology)이란 데이터의 측정, 수집, 축적 기술에서부터 시작하여, 데이터의 전송, 분석 및 해석 능력, 데이터로부터 정보와 지식을 창출하는 기술, 수학∙통계적 모형화 기술, 미래를 예측하는 기술 등을 다루는 수학∙통계 기반의 과학적 기술을 말합니다. DT는 데이터의 취급, 소프트웨어의 구축, 모형화 및 미래 예측 기술을 주로 다루고 있으므로, 지식 정보화 사회에서 정보창출을 위해서는 DT의 활용은 필수적 요소입니다. 특히, 인공지능 분야의 경우, 본질적으로 데이터 기반으로 기술 개발을 한다는 점에서 수학∙통계를 활용한 빅데이터 분석과 활용에 대한 수요는 이전보다 급증하고 있습니다.

이러한 시대에 대비하기 위해 아주대학교 산업수학∙통계 센터에서는 산업에서 발생하는 실질적 문제를 발굴하고, 수학∙통계 기반으로 데이터 관련 문제를 해결하는데 기여하고자 합니다. 저희 센터는 수학 및 통계로 해결할 수 있는 전반적인 산업문제, 특히, 금융, 의학, 제조, 자율주행 분야의 문제를 발굴∙해결하는데 주력하고 있습니다. 이러한 실제 문제를 해결하기 위해 본 센터 소속 교수진과 국내외 대학과 정부기관, 기업의 외부전문가들이 공동으로 협력하고 있습니다. 또한, 수학∙통계 전문지식과 실무능력을 갖춘 연결형 산업수학∙통계 인재를 양성하기 위해 산업수학∙통계 관련 다양한 학부/대학원 교육과정을 운영하고 있습니다.

더 나아가 4차 산업혁명을 대비하여 지역사회 산업 발전의 혁신을 주도하는 산업수학∙통계 허브로 발전하도록 최선을 다하겠습니다.

아주대학교 산업수학∙통계 센터장 권순선

센터 운영위원회 구성

권순선, 안수현, 최수영, 문남식, 조수진 교수

센터연혁

산학협력 과제 성과물

□ 기 진행된 산학협력 연구과제

• 한국 SMC 공압 예비 연구 (한국SMC㈜)
• 테너지 버스 연비 예비 연구 (㈜테너지)
• 데이터 기반 버스 노선 유형 분류를 통한 협력연구 방안 모색 (㈜테너지)
• Research on sinkhole exploration by image and big-data analysis ((주)GK Engineering)
• Prediction of Pre-crash with topological data analysis (IPG오토미티브코리아(유))
• Research on theory of prediction technology for the information of steel tower foundation using electrical resistivity exploration (㈜HBC)
• 임팩트에코 탐사를 활용한 콘크리트구조물진단 기술연구 (㈜HBC)
• Detection of buried objects using Deep learning (㈜HBC)
• 공급망 관리에서 수요 예측값 모델 정교화와 주문 추천 로직 설계 ((주)엠즈푸르시스템)
• 유압브레이커에서 발생하는 하자원인 예측 모델 설계 및 로직설계 (㈜수산중공업)
• 센서퓨전을 통한 3D물체 인식 알고리즘 개발 및 실무 교육 개발 (㈜스프링클라우드)

□ 현재 진행 중인 산학협력 연구과제

• 한국인 갑상선암 환자 프로파일링 및 일반화 혼합모형에 기반한 예후 예측 모델 개발 (과학기술정보통신부 전략과제)
• 위상수학적 데이터분석을 이용한 이상거래 탐지시스템 고도화 검증 (㈜KB국민은행)
• 미래형자동차 R&D 전문인력양성사업 (산업자원통상부)

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