교수소개

교수소개

교수소개
이광재 사진
이광재
  • 학위: 박사
  • 연구실 : 한누리관 (I601C)
  • 연락처 : 041-550-5269
  • 세부전공 : 마이크로시스템 및 반도체전공
이메일
학위
  • 박사, 고려대학교 전자컴퓨터공학과 (세부전공 : 마이크로시스템 및 반도체전공), 201402
경력
  • 연구원, 전자부품연구원, (2012.08~2017.02)
논문
  • IoT 기술을 활용한 에너지 절약형 전등점멸 초인종 설계, 전기학회 논문지 P권, 201806
  • IoT 애플리케이션을 위한 AES 기반 보안 칩 설계, 전기학회 논문지 P권, 201803
  • Downsizing gas sensors based on semiconducting metal oxide: Effects of electrodes on gas sensing properties, SENSORS AND ACTUATORS B-CHEMICAL, 201709
  • Versatile approaches to tune a nanocolumnar structure for optimized electrical properties of In2O3 based gas sensor, SENSORS AND ACTUATORS B-CHEMICAL, 201709
  • Highly Sensitive Sensors Based on Metal-Oxide Nanocolumns for Fire Detection, SENSORS, 201702
  • 다중 센서들을 이용한 다양한 화재 상황의 위험도 추정 시스템 개발, 센서학회지, 201611
  • A Remote Pointing Device by Using Modulated IR Signals with a 2-D Striped Pattern, IEEE TRANSACTIONS ON CONSUMER ELECTRONICS, 201310
  • A portable surveillance camera architecture using one-bit motion detection, IEEE TRANSACTIONS ON CONSUMER ELECTRONICS, 200711
  • An MDDI-host architecture with low complexity for SoC platforms, IEEE TRANSACTIONS ON CONSUMER ELECTRONICS, 200711
지식재산
  • 센서 네트워크를 이용한 화재 모니터링 응용소프트웨어, 전자부품연구원, 20161214
  • 임베디드 플랫폼에서의 메모리맵기반 병렬 버스 고속 처리 방법, 전자부품연구원, 20161214
  • 화재 공간 위험도 추정 방법, 전자부품연구원, 20151221
  • 위험도 추정 기능을 구비한 화재 감지 장치, 전자부품연구원, 20151216
  • 다채널 부화면 처리장치 및 처리방법, 전자부품연구원, 20140922
  • 고정 비트 레이트로 부화면 영상을 압축하는 부화면 처리 장치 및 방법, 전자부품연구원, 20140814
  • 무선 포인팅 성능이 개선된 격자신호 수신기, 이를 포함한 무선 포인팅 시스템 그리고 무선 포인팅 시스템에서의 기울기 보정 방법, 실리콤텍(주), 20100804
  • 부드러운 포인팅이 가능한 격자신호 수신기와 이를 포함한 무선 포인팅 시스템 및 모션 벡터 보정 방법, 실리콤텍(주), 20091028
  • 격자신호 송신기와 격자신호 수신기 및 이들을 포함한 무선 포인팅 시스템 그리고 무선포인팅 시스템에서의 움직임 판별 방법, 실리콤텍(주), 20091028
  • 방향 판단 오류를 개선한 무선 포인팅 시스템, 실리콤텍(주), 20091028
  • 격자신호 수신기 및 그것을 포함한 무선 포인팅 시스템, 실리콤텍(주), 20091027
학술발표
  • A study of students’ perceptions and Improvement towards level-differentiated Creative Design curriculum in the university, The Korea Internet of Things Society, 20191219
  • A Development of Anomaly Behavior Packet Detection System for IoT Environment using Machine Learning Techniques, The Korea Internet of Things Society, 20191218
top