프로젝트
AI 인사이트
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연구 분야
기술 도입 효과 및 상용화 단계
경제적/시장 적용 및 기대 효과
- 실시간 다중객체 추적(RT-MOT, Batch-MOT) 및 탐지(CF-DETR) 프레임워크 개발: 자율주행차, 드론, 스마트팩토리의 인지 정확도 및 안전성 극대화.
- 혼합 임계 스케줄링 플랫폼 도입: 다양한 긴급도의 AI 작업을 실시간으로 처리하여 시스템 안정성 및 예측 가능성 확보.
- 실제 차량 및 사이버 물리 시스템(CPS) 환경에서 검증된 기술로, 즉시 상용 시스템에 통합 가능한 수준의 프레임워크 제공.
자율주행 레벨 4/5 시장 및 스마트 제조 분야에서 핵심 기술 경쟁력 확보. 완성차 및 로보틱스 기업과의 기술이전 및 파트너십을 통해 수백억 원대 시장 선점 및 신규 비즈니스 창출 기대.
- 초저전력 뉴로모픽 AI 반도체 기반 실시간 LLM 플랫폼 개발: 클라우드 의존성을 제거한 온디바이스 LLM 서비스 상용화 기반 마련.
- 스파이킹 뉴럴 네트워크(SNN), BitNet 기반 양자화 기술: 모바일, IoT 기기에서 AI 모델의 에너지 소비를 획기적으로 줄이고 처리 속도 향상.
- NRF 미래도전연구지원사업(5년간 10억) 선정으로 기술의 잠재력과 상용화 가능성을 정부로부터 인정받음.
모바일, 가전, 웨어러블 등 엣지 AI 시장에서 차별화된 제품 출시 가능. 국내 반도체 기업과의 협력을 통해 AI 반도체 국산화 및 글로벌 시장 경쟁력 강화. 온디바이스 AI 시장의 폭발적 성장에 따른 기술 선점 효과.
- 적대적 공격 방어 프레임워크(BankTweak 등) 개발: AI 모델의 취약점을 분석하고 외부 공격으로부터 시스템을 보호하는 강력한 보안 기능 제공.
- 침입 감내 시스템 및 보안 통신 기술: AI 시스템이 공격받는 상황에서도 핵심 기능을 유지하고 데이터 유출을 방지.
- 자율주행, 금융, 의료 등 고신뢰성이 요구되는 산업 분야에 즉시 적용 가능한 보안 솔루션 확보.
안전 필수(Safety-critical) AI 시스템의 상용화를 위한 필수 보안 기술 제공. AI 제품 및 서비스의 신뢰도 향상을 통해 고객 수용성을 높이고, 강화되는 AI 보안 규제에 선제적으로 대응하여 시장 진입 장벽 구축.
완료된 프로젝트
1
NRF 미래도전연구지원사업 과제선정, "초저전력 뉴로모픽 AI 반도체 기반 실시간 LMM 플렛폼 연구"
NRF
2025년 09월 - 2030년 08월
초저전력 뉴로모픽 AI 반도체
실시간 LMM 플렛폼
2
초저전력 뉴로모픽 AI 반도체 기반 실시간 LMM 플렛폼 연구
NRF
2025년 09월 - 2030년 08월
뉴로모픽 AI
반도체
실시간 LMM 플렛폼
3
[1-2][통합Ez]자율주행차를 위한 딥러닝 기반 실시간 다중객체 추적 시스템 연구
과학기술정보통신부
2024년 03월 - 2025년 02월
4
자율주행차를 위한 딥러닝 기반 실시간 다중객체 추적 시스템 연구
한국연구재단
2023년 06월 - 2024년 02월
5
딥러닝 기반 자율주행 자동차를 위한 혼합 임계 스케줄링 플랫폼 설계
한국연구재단
2023년 03월 - 2024년 02월
6
사이버 물리 시스템의 물리 제어 특성을 활용한 스케줄링 플랫폼 설계
한국연구재단
2021년 03월 - 2022년 02월
7
고신뢰성 다종 무인이동체 통신 및 보안 SW기술 개발
정보통신기술진흥센터
2015년 03월 - 2017년 02월
8
생존성 향상과 서비스 품질 유지를 위한 가상화 기반 침입감내 시스템 연구
한국연구재단
2014년 05월 - 2017년 04월