프로젝트
AI 인사이트
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연구 분야
기술 도입 효과 및 상용화 단계
경제적/시장 적용 및 기대 효과
- 자율주행, 스마트팩토리, 모바일 기기 등 하드웨어 자원이 제한된 엣지 디바이스에 탑재 가능한 경량 AI 모델(Efficient CNN, Vision Transformer) 개발 기술을 보유하고 있습니다.
- 딥러닝 모델의 연산 비용을 절감하면서도 정확도를 유지 또는 향상시켜, AI 솔루션의 도입 비용과 운영 효율성을 극대화할 수 있습니다.
AI 기반 의료 진단기기 'miLab'이 아프리카, 유럽 등 글로벌 시장에 진출하며 수십억 원 규모의 공급 계약을 체결한 사례처럼, 본 연구실의 고효율 AI 기술은 즉각적인 시장 창출 잠재력을 가집니다. 특히, 현장 진단(Point-of-Care)이 중요한 의료, 보안, 제조 분야에서 높은 부가가치를 기대할 수 있습니다.
- 실제 산업 현장에서 발생하는 다양한 노이즈(조명 변화, 가려짐, 데이터 오류 등)에도 안정적으로 작동하는 AI 모델 개발이 가능합니다.
- 과학기술정보통신부의 지원을 받는 국가 연구과제를 통해 검증된 기술력으로, 제품 및 서비스의 신뢰도를 획기적으로 개선하고 유지보수 비용을 절감할 수 있습니다.
AI 진단 솔루션이 아프리카 현지 임상에서 숙련된 전문가 수준 이상의 정확도(민감도 94.4%, 특이도 98.1%)를 입증한 것은 본 기술의 상업적 가치를 명확히 보여줍니다. 이는 다양한 환경에서도 일관된 고성능을 보장하여 글로벌 스탠다드로 자리매김할 수 있는 기술 경쟁력을 의미합니다.
- 삼성SDS와의 공동 연구를 통해 얼굴 비식별화, 딥페이크 탐지 기술의 상용화 가능성을 입증했습니다.
- 이 기술은 금융권의 비대면 인증, 공공기관의 CCTV 영상 분석, 콘텐츠 플랫폼의 저작권 보호 등에서 보안을 강화하고 법적 리스크(개인정보보호법 등)를 줄이는 핵심 솔루션이 될 수 있습니다.
AI 기술 도입에 있어 가장 큰 장벽인 '신뢰' 문제를 해결하여 고객과 사용자에게 안전한 서비스 경험을 제공할 수 있습니다. 이는 기업의 브랜드 가치를 제고하고, 규제 강화 추세에 선제적으로 대응하여 지속 가능한 비즈니스 모델을 구축하는 데 기여합니다.
완료된 프로젝트
1
[1-3][통합Ez]새로운 데이터에 대한 일반화 능력 향상을 위한 인공지능의 학습 방법 연구
과학기술정보통신부
2024년 03월 - 2025년 02월
2
[1-2][통합Ez]새로운 데이터에 대한 일반화 능력 향상을 위한 인공지능의 학습 방법 연구
과학기술정보통신부
2023년 03월 - 2024년 02월
3
[1-1][통합Ez]새로운 데이터에 대한 일반화 능력 향상을 위한 인공지능의 학습 방법 연구
과학기술정보통신부
2022년 09월 - 2023년 02월
4
Facial De-identification algorithm in Samsung SDS
Samsung SDS
2020년 09월 - 2022년 02월
5
Deepfake detection model development in Samsung SDS
Samsung SDS
2020년 09월 - 2022년 02월
6
Fast face recognition with deep cascade network on the CPU
2016년 09월 - 2017년 03월
7
Online multi-target multi-camera(MTMC) Association
2016년 03월 - 2016년 08월