A study on automatic model update techniques based on large language models and few-shot learning for self-evolving digital twins
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(유형A)
2026년
2710111776
과학기술정보통신부
한국연구재단
이화여자대학교
최선한
6명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2025.09.01 ~ 2028.08.31
6,454만원
6,454만원
기초연구
대학
서울특별시 서대문구
정보/통신 > 정보통신 융합 서비스 > 스마트팩토리 응용서비스
- 디지털 트윈(Digital Twin)은 물리적 시스템의 디지털 복제로서, 현실 세계의 객체나 프로세스와 지속적으로 동기화되며 이를 통해 상태 분석, 미래 예측, 성능 최적화 등을 수행할 수 있는 기술임. 그러나 현재 많은 디지털 트윈이 시간·인력·비용 문제로 인해 구축 이후 유지보수가 제대로 이루어지지 않아 활용되지 못하는 문제가 존재함- 이러한 한계를 극복하기 ...
- 최종 목표인 자가 진화형 디지털 트윈을 위한 LLM 및 Few-shot learning 기반의 모델 자동 업데이트 기법을 개발하기 위해서 3가지 세부 목표 [WP1]-[WP3]을 도출하고 각각에 대한 연구 내용을 도출함1. [WP1] Few-shot learning (FSL) 기반 데이터 기반 모델의 업데이트 및 전이 연구- 적은 데이터로 빠르게 딥러닝 모델을 ...
① 연구과제의 활용방안- (기존 디지털 트윈 활용도 제고) 시스템 변화에 유연하게 대응하지 못해 방치되고 있는 디지털 트윈을 자동으로 업데이트하고 진화시킴으로써, 디지털 트윈의 활용성을 ... 절감) 높은 비용을 투자하여 구축되었지만 변화하는 시스템을 반영하지 못해 활용되지 못하는 디지털 트윈을 활용할 수 있도록 하므로 비용을 회수하고 디지털 트윈 기반의 디지털 전환을 촉진함- ...