프로젝트
AI 인사이트
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연구 분야
기술 도입 효과 및 상용화 단계
경제적/시장 적용 및 기대 효과
- 로보어드바이저 알고리즘 개발: 개인화된 투자 전략을 자동 생성하고 시장 변동성에 대응하는 AI 기반 자산관리 솔루션을 개발합니다.
- 신뢰가능 AI 기반 신용평가/대출심사: 인과추론 기술을 적용하여 심사 과정의 편향을 줄이고 결정 근거를 제시함으로써 금융 서비스의 공정성과 투명성을 확보합니다.
디지털 자산관리 시장에서 초개인화 서비스를 통해 경쟁 우위를 확보하고, 규제 준수 및 고객 신뢰도 향상에 기여할 수 있습니다. 수조 원 규모의 핀테크 시장에서 새로운 비즈니스 기회 창출이 기대됩니다.
- 1인 가구 추정 모델 개발: SKT, 신한카드 등 민간 데이터와 공공 데이터를 결합하여 정확한 사회 지표를 산출하고 정책 수립을 지원합니다.
- 항공 소음 지도 가속 생산: AI 모델을 통해 소음 지도 제작 기간과 비용을 획기적으로 단축하여 신속한 환경 영향 평가 및 민원 대응이 가능합니다.
데이터 기반의 과학적 행정을 구현하여 정책 효율성을 높이고 사회적 비용을 절감할 수 있습니다. 스마트시티, 공공 마이데이터 등 B2G(Business-to-Government) 사업 분야에서 독보적인 기술 경쟁력을 확보할 수 있습니다.
- 강건한 AI 모델 기술: 데이터 오류나 공격에도 안정적으로 작동하는 분포강건학습(Distributionally Robust Learning) 기술을 통해 AI 시스템의 리스크를 최소화합니다.
- AI 전문인력 양성: DS+ 사업단, 디지털혁신인재양성사업 등 정부 지원 프로젝트를 통해 실무 역량을 갖춘 석/박사급 AI 전문가를 배출하고, 기업 맞춤형 산학협력을 제공합니다.
AI 도입에 따른 운영 리스크를 줄여 미션 크리티컬한 산업(금융, 의료, 제조)으로의 AI 확산을 가속화합니다. 검증된 AI 인재를 안정적으로 확보하여 기업의 중장기적 R&D 역량과 경쟁력을 강화할 수 있습니다.
완료된 프로젝트
1
언어모형을 이용한 결측데이터 대체 연구
과학기술정보통신부
2025년 - 2029년
언어모형
결측데이터
2
인공지능모형을 이용한 항공소음지도 가속생산연구
한국환경연구원
2025년 - 2025년
인공지능모형
항공소음지도
3
[1-3][통합Ez]분포강건학습을 이용한 강건한 VAE 모형 연구
과학기술정보통신부
2024년 03월 - 2025년 02월
4
[1-3][통합Ez]인과추론을 이용한 신뢰가능한 AI 모형 연구
과학기술정보통신부
2024년 03월 - 2025년 02월
5
[1-2][통합Ez]분포강건학습을 이용한 강건한 VAE 모형 연구
과학기술정보통신부
2023년 03월 - 2024년 02월
6
[1-2][통합Ez]인과추론을 이용한 신뢰가능한 AI 모형 연구
과학기술정보통신부
2023년 03월 - 2024년 02월
7
거대언어모형 개인화 연구
서울시립대학교
2023년 - 2023년
거대언어모형
개인화
8
로보어드바이저 알고리즘 개발
관악연구소
2023년 - 2023년
로보어드바이저
알고리즘
9
Personalized Research on Large Language Models
University of Seoul
2023년 - 현재 진행중
Large Language Models
10
Development of Robo-Advisor Algorithms
Gwanak Research Institute
2023년 - 현재 진행중
Robo-Advisor Algorithms