Development of Edge AI-based Uncertainty-guided Lightweight Deep Anomaly Fusion Method for Time Series Data Analysis
이공학학술연구기반구축(R&D) · 지역대학우수과학자
2026년
2340051785
교육부
한국연구재단
한국교통대학교산학협력단
곽정환
1명
2026.03.01 ~ 2026.05.31
2023.06.01 ~ 2026.05.31
2,500만원
2,500만원
기초연구
대학
충청북도 충주시
정보/통신 > 정보이론 > 인공지능
본 연구에서는 먼저 1) 시계열 데이터를 위한 이상 탐지 분석을 위한 알고리즘을 제안하고, 2) 고도화를 위한 분류 테스크 기법 및 학습 방법론 등을 제안함. 나아가 3) 불확실성 및 모델 경량화를 통해 주어진 메모리/연산 자원을 효율적으로 사용하는 기술을 개발하고자 함. 최종적으로 현재 실생활 데이터 시계열 이상 탐지를 하는 작업에 존재하는 여러 가지 제...
■ 연구 배경 A. 최근 4차 산업혁명의 주요 핵심기술인 지능형 사물인터넷(Artificial Intelligence of Things, AIoT) [1-3]이 주목받고 있으며, 이러한 추세를 반영하여 충청북도의 3대 주력산업으로 바이오헬스, 스마트 IT 부품, 수송기계소재가 선정됨에 따라 지역 내 관련 업체들의 IoT 장치에 내장된 센서들로부터 얻어진 ...
■ 활용 계획 A. 과학기술적 측면 - 시계열 데이터 확보 및 수집체계 구축 - 1D 데이터를 위한 이상 탐지 기술 개발 - 불확실성 정량화 기법을 통한 모델 고도화 - 후속 연구 파생 가능성 및 새로운 연구 주제 창출 - 학제간 융합연구를 통한 원천 기술 흐름을 선도 B. 경제/산업...