Development of Reliability-Aware Inverse Problem Solving Technology for Electrical Tomography combining Physics-Informed Neural Networks and Bayesian Inference
이공학학술연구기반구축(R&D) · 기본연구B(포용형)
2026년
2340064122
교육부
한국연구재단
제주대학교
전민호
2명
2026.09.01 ~ 2027.02.28
2026.09.01 ~ 2029.08.31
3,000만원
3,000만원
기초연구
대학
제주특별자치도 제주시
정보/통신 > 정보이론 > 인공지능
본 연구의 최종 목표는 센서 데이터가 극도로 제한되고 비선형적 노이즈가 강한 극한 환경(예: 반도체 배기가스 공정)에서, 불투명한 다상 유동(Multi-phase flow) 내부의 물질 분포를 고정밀도로 추론하는 '물리-데이터 융합 기반 신뢰성 인식형(Reliability-Aware) 전기 단층촬영 역문제 해석 원천 기술'을 개발하는 것임. 이를 위해 전자...
- 연구개발과제의 내용총 36개월(4개 연차)의 연구 기간 동안 하드웨어 의존도를 낮추고, 기 확보된 114일간의 반도체 공정 시계열 실측 데이터와 수치 해석 시뮬레이션을 활용하여 소프트웨어 및 AI 알고리즘 고도화에 연구 역량을 집중함.● 1차년도 (6개월): 베이지안 추론 기반 불확실성 정량화(UQ) 알고리즘 기초 설계● 시계열 정전용량 데이터를 처리하는 CNN 아키텍처에 ...
... 인공지능(XAI)' 역문제 해석 분야의 새로운 기법을 제시할 것임.● 경제·산업적 측면 (초격차 수율 확보 및 수입 대체)● 잦은 오작동으로 공정 지연을 유발하는 기존 센서 시스템의 한계를 소프트웨어적으로 해결함으로써, 돌발 정지(Downtime)를 방지하고 유지보수 비용을 획기적으로 절감하고, 전량 수입에 의존하거나 방사선 피폭 위험이 있는 고가의 X-ray/CT 장비를 저비용·고효율의 ...