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교수진소개

유상록 교수 sanglokyoo@jj.ac.kr

  • 전공

    -

  • 홈페이지

    -

  • 전화번호

    063-220-2510

  • 소속

    소프트웨어융합대학 인공지능학과

  • 연구실

    공학1관 416호

학력
- 국립목포해양대학교 항법시스템공학 석사
- 국립목포해양대학교 항법시스템공학 박사
- 충북대학교 컴퓨터과학 박사수료
전주대학교 경력
- 소프트웨어융합대학 인공지능학과 조교수(2025.9~)
교육 및 연구경력
- 해군 장교
- 해군 군무원
- 해양경찰청 
- ㈜미래해양정보기술
- 국립군산대학교 강사
- 전주대학교 강사
외부 기타활동
-
연구 관심분야
데이터분석, 알고리즘, 기계학습, 딥러닝
강의분야
파이썬프로그래밍/ 데이터분석/리눅스/알고리즘/기계학습/딥러닝/첨단신경망
저서 및 주요논문 외 기타
<논문 SCI>
- Yoo, S. L., Lee, K., Baek, W. K., & Kim, K. I. (2024). Path prediction for fishing boats using attention-based bidirectional gated recurrent unit. Ocean Science Journal, 59(1).
- Yoo, S. L., & Kim, K. I. (2024). Maritime accidents-based optimal rescue ship location using dynamic programming and particle swarm optimisation algorithm. The Journal of Navigation, 77(4).
- Yoo, S. L., Onyango, S. O., Kim, J. S., & Kim, K. I. (2024). Anchor dragging risk estimation strategy from supervised cost-sensitive learning. Journal of Marine Science and Engineering, 12(10).
- Yoo, S. L., & Kim, K. I. (2023). Deep learning-based prediction of ship transit time. Ocean Engineering, 280.
- Yoo, S. L., & Jung, C. Y. (2023). Geohash-based arrangement of live-fire exercise areas using AIS. Journal of Marine Science and Technology, 31(4).
- Kim, J., & Yoo, S. L. (2023). Coastal traffic safety index based on marine accident and traffic records. Journal of Marine Science and Technology, 31(3).
- Onyango, S. O., Owiredu, S. A., Kim, K. I., & Yoo, S. L. (2022). A quasi-intelligent maritime route extraction from AIS data. Sensors, 22(22).
- Yoo, S. L., & Kim, K. I. (2021). Optimal staffing for vessel traffic service operators: a case study of yeosu VTS. Sensors, 21(23).
- Yoo, S. L., & Jeong, J. C. (2020). Safe navigation distance between marine routes and aquaculture farms in South Korea using Gaussian mixture model. Sensors, 20(5).
- Jung, C. Y., & Yoo, S. L. (2019). Optimal rescue ship locations using image processing and clustering. Symmetry, 11(1), 32.
- Yoo, S. L. (2019). Network analysis by fishing type for fishing vessel rescue. Physica A: Statistical Mechanics and Its Applications, 514.
- Yoo, S. L. (2018). Near-miss density map for safe navigation of ships. Ocean Engineering, 163.

<논문 KCI>
- 김광일, 김병엽, 유상록, 이정훈, & 이경훈. (2024). 딥러닝을 활용한 유자망어선 조업행태 분류모델 개발. 한국수산과학회지, 57(4).
- 유상록, & 양영훈. (2024). Port-MIS 빅데이터를 활용한 정박선박 이산화탄소 배출량 산출. 해양환경안전학회지, 30(7). 
- 유상록, 노호래, & 정초영. (2024). 불법조업 외국어선 대응 해양경찰 훈련 시나리오 개발을 위한 변수 도출. 한국해양경찰학회보, 14(4).
- 이창헌, 김광일, 유상록, 김민선, & 한승훈. (2024). 실선에 의한 표류 예측모델에 관한 연구. 수산해양기술연구, 60(1).
- 유상록, & 김광일. (2022). AIS 데이터를 활용한 제주지역 VTS 관제구역 설정. 한국항해항만학회지, 46(3).
- 유상록, 김광일, & 안장영. (2021). 블록체인 기반 선원 임금지불을 위한 스마트 컨트랙트 설계. 해양환경안전학회지, 27(7).
- 유상록, 김득봉, & 장다운. (2021). 선박 부유물 감김사고의 시· 공간적 분석. 해양환경안전학회지, 27(7).
- Yoo, S. L., & Jung, C. Y. (2018). Regression Analysis on the Relationship Between Elderly Ship Officers and Marine Accidents in Korea. Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety, 24(4).
- 유상록, 이용규, & 정초영. (2018). VTS 정보보안에 관한 고찰. 한국해양경찰학회보, 8(1).
- Yoo, S. L., & Jung, C. Y. (2018). Statistical analysis of ship collision accidents by day and night times. Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety, 24(3).
- Yoo, S. L., & Jeong, J. Y. (2017). A study on traffic safety assessments for fishing vessels near the southwest sea offshore wind farm. Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety, 23(3).
- 유상록, 정재용, & 정종철. (2017). 해상 안전을 위한 근해 통발어선의 시공간적 분포에 관한 연구. 해양정책연구, 32(1).
- 유상록, & 정초영. (2017). 서포트 벡터 머신을 이용한 완도 인근해역 추천항로 개선안에 관한 연구. 한국항해항만학회지, 41(6).
- 유상록, & 정초영. (2017). 해양사고 신속대응을 위한 k-평균 군집화 기반 경비함정 최적배치. 해양환경안전학회지, 23(7).
- Yoo, S. L., Jeong, J. C., Jeong, J. Y., & Yim, J. B. (2016). A study on the safe route through the analysis of the density of the gill netters in the west sea. Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety, 22(5).
- 유상록, 김득봉, & 정재용. (2016). 평택항 교통안전특정해역 설정에 관한 연구. 해양환경안전학회지, 22(6).
- Yoo, S. L., Jeong, J. Y., & Yim, J. B. (2015). Estimating suitable probability distribution function for multimodal traffic distribution function. Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety, 21(3).
- Yoo, S. L., Jeong, C. Y., & Jeong, J. Y. (2015). A study on maritime traffic characteristics according to water time (Multte). Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety, 21(5).
- 정재용, 정중식, 김종수, & 유상록. (2014). 인공신경망과 시계열 분석을 이용한 해상교통량 예측. 해양환경안전학회지, 20(1).
- 유상록, 박영수, 정중식, 김철승, & 정재용. (2013). 시계열 분석을 통한 해상교통량 예측 방안. 해양환경안전학회지, 19(6).

<연구과제>
- 불법외국선박 교신대응을 위한 선박무선통신장비 음성인식 기술 개발(해양경찰청, 2024)
- 인공지능 학습용데이터 구축사업-어선 조업패턴 항적 데이터(한국지능정보사회진흥원, 2023)
- AI바우처 지원사업-해상통신 다국적인 음성인식 모델 및 통신일지 자동작성 기술개발 (정보통신산업진흥원, 2023)
- 데이터바우처 지원사업-다국적 항해사 해사영어 학습데이터구축(한국데이터산업진흥원, 2023)
- AI 기반 스마트 어업관리 시스템 개발(해양수산부, 2023)
- 연안선박 탄소배출 모니터링 시스템 구축을 위한 탄소배출 산정방안 (선박해양플랜트 연구소, 2023)
- 해적위험지수 개발(해양수산부, 2023)
- 해양교통안전지수 도입방안 연구(해양수산부, 2022)
- 선박무선통신 음성인식 기술개발(중소기업벤처부, 2022)
- 해양사격훈련구역 적정 배치에 관한 연구(한국해양수산개발원, 2022)
- 뉴로모픽 아키텍처 기반 자율형 IoT 응용 통합개발환경(정보통신기획평가원, 2019~2021)
- 사용자 개입 최소화를 위한 고성능 자율 기계학습 플랫폼(한국연구재단, 2019~2020)
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