Self-Evolving Continual Learning Theory and Long-Term Stability in Open-World Time-Varying Environments
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(기본연구B)
2026년
2710112816
과학기술정보통신부
한국연구재단
서원대학교산학협력단
김봉현
5명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2031.08.31
6,238만원
6,238만원
기초연구
대학
충청북도 청주시
정보/통신 > 정보이론 > 인공지능
... 불안정성 요인을 이론적으로 분해하고, 수렴 조건과 일반화 성능을 동시에 보장할 수 있는 통합 최적화 프레임워크를 제시한다. 이를 통해 단순한 알고리즘 개선을 넘어, 다양한 산업 환경(제조, 의료, IoT 등)에 적용 가능한 범용 인공지능 학습 이론을 확립하고, 장기 운영이 가능한 신뢰성 높은 AI 시스템 설계의 핵심 기반을 제공하는 것을 궁극적인 목표로 한다.
... 지표를 설계하여 통합 학습 이론의 기초를 마련한다. 2차년도에는 자기지도학습 기반 표현 학습의 정보이론적 원리를 분석하고, 도메인 간 일반화 성능을 보장할 수 있는 조건과 robust re... 성능을 이론적으로 검증한다. 이를 통해 다양한 산업 환경에 적용 가능한 범용 인공지능 학습 이론을 확립하고, 실환경에서도 안정적으로 동작하는 지능형 시스템 개발의 기반을 마련한다.
... 프레임워크는 데이터 분포 차이와 시간 변화가 동시에 존재하는 환경에서도 안정적인 성능을 유지할 수 있어, IoT, 엣지 컴퓨팅, 스마트 제조, 의료 데이터 분석 등 분산 환경 기반 인공지능 시스템 설계에 적용 가능하다. 특히 데이터 프라이버시 보호가 중요한 분야에서 연합학습 기반 구조를 활용함으로써, 데이터 공유 없이도 고성능 모델 학습이 가능하여 실용성과 보안성을 동시에 확보할 ...