Development of a Sensor-Agnostic Universal Inference Framework for Agentic Physical AI and Validation on Semiconductor Metrology
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(기본연구B)
2026년
2710111821
과학기술정보통신부
한국연구재단
숙명여자대학교산학협력단
차은주
4명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2030.08.31
6,421만원
6,421만원
기초연구
대학
서울특별시 용산구
정보/통신 > 정보이론 > 인공지능
본 연구의 최종 목표는 특정 센서/계측 장비에 종속되지 않고, 미지의 물리적 관측 환경에도 재학습 없이(또는 소량 교정만으로) 즉각 적응하여 복원 결과와 신뢰도를 함께 제공하는 센서 독립형(sensor-agnostic) 단일 범용 인지 프레임워크를 개발하는 것임. 나아가, 나노미터급 정밀도가 요구되는 전자현미경 기반 반도체 나노 계측에 실증함으로써, 설명 ...
'능동형 피지컬 AI를 위한 증명 가능한 센서 독립형 범용 인지 프레임워크 개발 및 반도체 나노 계측 실증'을 위한 4년간의 연구 개발 내용은 다음과 같음.[1차년도] 본 연구팀의 선행 연구에서 확보한 생성 모델 기반 영상 처리 기술과 신호처리 최적화 이론을 융합하여, 물리적 관측 연산자 을 대규모 언어 모델의 프롬프트처럼 활용할 수 있도록, 관측 영상 에...
... 생성된 영상이 물리 법칙에 어긋나지 않는지 통계적으로 보증함으로써, 생성형 AI를 과학적 정밀 계측 도구로 활용하는데 이바지할 것으로 예상함. 또한, 본 연구는 하드웨어 장비의 교체 없이 소프트웨어 업그레이드만으로 반도체 초미세 공정에서의 계측 정밀도를 향상해, 공정 수율을 직접적으로 개선하는 데 기여할 수 있음. 이는 수천억 원대의 고가 계측 장비 도입 비용을 절감하는 경제적 효과를 ...