Development of unsupervised domain adaptation technology based on source knowledge extraction and data generation using pre-trained models
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(유형A)
2026년
2710111981
과학기술정보통신부
한국연구재단
인하대학교
이상철
6명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2025.09.01 ~ 2027.08.31
6,449만원
6,449만원
기초연구
대학
인천광역시 남구
정보/통신 > 정보이론 > 인공지능
- 본 연구에서는 소스 도메인의 학습된 모델은 존재하나 학습 데이터로의 접근이 불가능한 상황에서 오직 소스 모델만을 이용하여 내재된 소스 도메인의 기원적 특징의 (Provenance Feature) 지식을 추출하는 연구를 수행하며, 이를 기반으로 타겟 도메인으로부터 소스 도메인으로의 데이터 생성 모델을 함께 연구하여 소스-프리 도메인 적응을 넘어 새로운 도...
1차년도(2025.09-2026.08): 의료, 자율주행, 항공 분야와 같이 도메인별 특성이 매우 상이한 데이터셋을 확보하고, 각 분야의 소스 도메인의 의미론적 (semantic) 특징을 정량화할 수 있는 기술을 연구. 정량화된 의미론적 정보를 통해 소스 도메인을 이용하여 소스모델에 학습 시 핵심정보로 활용하고 타겟 도메인에 학습 시 소스 모델에 내재된 소...
... Adversarial Training, Feature Alignment 등을 넘어 근본적인 해결책을 제시하는 선도적인 연구로서의 가치가 있을 것으로 전망됨- 본 연구 과제는 향후 설명 가능한 인공지능을 구현하여 의료, 항공, 자율주행 등 다양한 산업분야에서 신뢰성과 투명성을 높이는 데 기여할 수 있음. 또한, 소스모델에 내재된 소스 도메인의 기원적 특징을 추출하여 타겟 도메인에서 소스 ...