○ 비전 및 교육목표 데이터기반 비즈니스 혁신을 주도하는 "분야 특화","산업 적용 중심" 글로벌 데이터융합리더 양성을 최종 목표로 하며, 이를 달성하기 위해 ① 데이터사이언스와 경영 융복합 특성화 교육, ② 기업의 실제 사례와 프로젝트 중심 교육, ③ 데이터/AI 활용 학제 간 융합연구 혁신을 교육과 연구의 목표로 삼음○ 인원선발 목표: 신규선발인원 65...
분야 특화 데이터사이언티스트
데이터 기반 비즈니스 결정의 대중화
산업특화 인공지능
글로벌 데이터 역량/협력 모델
데이터 기반 학제간 글로벌 협력 교육/연구
2
2024년 6월-2029년 12월
|813,000,000원
글로벌데이터융합리더양성(서울대학교)
생체신호, 이미지, 텍스트 등 멀티모달 의료 데이터 활용을 위한 인공지능 국내외 확산 원천 기술 개발 및 글로벌 인재 양성
글로벌 의료인공지능 전문가 인력 양성
생체신호 데이터
의료영상 데이터
전자의무기록 데이터
멀티모달 인공지능
3
2023년 5월-2026년 2월
|62,682,000원
베이지안 학습법에 관한 통계 이론 연구
본 연구에서는 머신러닝 분야에서 널리 사용되고 있는 베이지안 학습법의 근본 원리를 파헤치는 통계학 이론을 연구하고자 한다. 특히 통계학자의 관점에서 머신러닝 방법들을 바라보며, 세 가지 세부 주제에 대한 연구를 심층적으로 수행하고자 한다. 첫째, 고차원 일반화선형모형에서 MCMC 또는 근사(approximate) MCMC 알고리즘의 계산 복잡도를 이해하기 ...
베이지안 통계
통계학 이론
온라인 학습
MCMC 이론
심층신경망 이론
4
2023년 5월-2026년 2월
|78,352,000원
베이지안 학습법에 관한 통계 이론 연구
본 연구에서는 머신러닝 분야에서 널리 사용되고 있는 베이지안 학습법의 근본 원리를 파헤치는 통계학 이론을 연구하고자 한다. 특히 통계학자의 관점에서 머신러닝 방법들을 바라보며, 세 가지 세부 주제에 대한 연구를 심층적으로 수행하고자 한다. 첫째, 고차원 일반화선형모형에서 MCMC 또는 근사(approximate) MCMC 알고리즘의 계산 복잡도를 이해하기 ...
베이지안 통계
통계학 이론
온라인 학습
MCMC 이론
심층신경망 이론
5
주관|
2021년 5월-2024년 2월
|465,000,000원
자연적·인위적 위험의 불확실성 정량화 기반 차세대 배전 계통 최적 운영 연구실
1. 해커에 의한 사이버 공격 모델링 및 사이버 공격 탐지 알고리즘 개발
- 무작위적 공격과 최적화 기반 표적 공격에 대한 수학적 모델링 및 해킹 데이터 확보
- synthetic twin에 사이버 공격 모델 적용 및 성능 분석을 통한 위험도 정량화
- 정상 제어 신호와 변조된 악성 신호를 분류하는 기계학습 기반 이진 분류기 설계
2. 자연적·인위적 위험들의 불확실성을 고려한, 배전망 최적 운영 알고리즘 개발
- 베이지안 및 부트스트랩 방법을 이용한 예측치 불확실성의 정량화 방안 개발
- 불량 데이터 검출 및 복원, 토폴로지 추정을 위한 배전망 상태추정 알고리즘 개발
- 불확실성을 반영하여 다양한 배전망에 적용 가능한 범용적 DRO 알고리즘 개발
- 배전망 비상 운영 시, 스마트 인버터의 무통신 제어 알고리즘 개발
3. PHILS 플랫폼 기반의 배전망 synthetic twin 구현 및 최적 운영 알고리즘 검증
- 신재생 발전기, 에너지 저장 장치 등을 포함한 배전망 설계 및 PHILS 시스템 구현
- 실제 H/W 기반의 PHILS 플랫폼 운영 빅데이터를 활용하여, synthetic twin 구현
- 다양한 배전망 운영 시나리오에서 개선된 배전망 최적 운영 알고리즘 성능 검증