A Time Series Multitask AI Model with Embedded Conformal Prediction for System Operations Optimization
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(전략형)
2026년
2710115278
과학기술정보통신부
한국연구재단
서울대학교
엄현상
10명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2025.09.01 ~ 2028.08.31
1.9억원
1.9억원
개발연구
대학
서울특별시 관악구
정보/통신 > 정보이론 > 인공지능
본 연구의 최종 목표는, 시간 길이, 특성 종류 및 수, 관측 주기, 누락 패턴 등이 서로 다른 이질적인 시계열 데이터를 대상으로, 예측(Forecasting), 보간(Imputation), 이상 탐지(Anomaly Detection), 분류(Classification) 네 가지 작업을 하나의 통합 모델로 동시에 수행할 수 있으며, Transformer 블...
본 연구는 총 3년간의 기간 동안, 시계열 멀티태스크 모델 구조 설계(1차년도), 내장형 컨포멀 예측 기반 신뢰도 추론 구조 개발(2차년도), 그리고 클라우드 인프라 환경에서의 시범 적용(3차년도)을 중심으로 수행된다. 1차년도에는 다양한 시간 해상도, 특성 구성, 결측 구조를 가진 이질적 시계열 데이터를 대상으로, 예측, 보간, 이상 탐지, 분류 작업을 통합적으로 ...
본 연구를 통해 개발되는 시계열 통합 멀티태스크 모델은 클라우드 인프라, 금융, 의료, 스마트 팩토리, 스마트 농장 등과 같은 산업 현장에서 실질적인 운영 최적화를 위해 다양하게 활용될 수 있다.(과학기술적 기대효과) 본 연구에서 제안하는 통합 시계열 멀티태스크 AI 모델은 단일 모델로 여러 시계열 태스크를 통합 수행하면서도, 각 작업의 특성과 입력 구조의 다양성에 ...