Development of Multivariate Sensor-based Augmented Intelligence Technology for Industrial Applications
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(유형A)
2026년
2710112361
과학기술정보통신부
한국연구재단
세종대학교산학협력단
류승형
5명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2024.09.01 ~ 2027.08.31
6,378만원
6,378만원
응용연구
대학
서울특별시 광진구
정보/통신 > 정보이론 > 인공지능
최종 목표 : 신호데이터 중심 증강지능 요소기술 및 통합 시스템 연구신호 데이터 중심의 증강지능 요소기술 연구1. 도메인 중심의 기계신호 파운데이션 모델 연구 : 서로 상이한 구성의 기계신호 데이터에 대한 대응이 가능한 파운데이션 모델 연구2. 기계본능 융합 이상탐지 기술 연구 : 비학습 신경망을 활용한 기계본능 모델링 및 이상탐지 기술 연구
1. 에너지/산업 도메인 중심의 기계신호 파운데이션 모델 연구- 다양한 종류의 변수 구성에 대응 가능한 단일 인공지능 모델 개발 - 센서 및 다변량 시계열 데이터에 대한 다양한 태스크들에 대응 가능한 모델 개발 - 에너지 도메인 데이터 활용- 데이터셋 통합 활용을 통한 신호데이터 중심 파운데이션 딥러닝 모델 개발 2. 기계본능 융합 이상탐지 연구- 기계본...
■ 기계신호 파운데이션 모델: 상이한 구성의 데이터셋을 단일모델로 학습할 수 있는 기반 구축 → 기계신호 거대모델로 개발을 위한 기반 기술로 다양한 산업 영역으로 확장이 가능함. 인간친화데이터 + 기계신호 융합 모델 연구로 인공초지능 연구 활용. ■ 기계본능 융합 이상탐지: 학습 기반 이상탐지 모델 개발을 위한 성능적 기준지표/Null Model로 활용 ...