프로젝트
AI 인사이트
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연구 분야
기술 도입 효과 및 상용화 단계
경제적/시장 적용 및 기대 효과
- 기술 도입 효과: 스마트빌딩, 수도 시설, 에너지 자산(AMI) 등에서 수집된 시계열 데이터를 AI로 분석하여 고장 예지, 에너지 최적화, 안전 관리 자동화. NPU 기반 엣지 컴퓨팅 기술로 현장에서 실시간 분석 및 대응 가능.
- 상용화 단계: (주)코젠, 행안부 등과 협력하여 기계설비 고장 예지, 소규모 수도시설 통합관리 시스템 개발 및 실증 완료. 서울시청 시범 운영 및 소프트웨어 공인인증시험(KCL) 통과 등 상용화 기반 확보.
건물/공장 운영 비용 절감, 에너지 효율 증대, 안전사고 예방을 통한 사회적 비용 감소. 실시간 데이터 기반의 예측 유지보수 시장에서 선도적 위치 확보 및 관련 AIoT 솔루션 시장 확대에 기여.
- 기술 도입 효과: 연합학습 및 자가학습을 통해 데이터 프라이버시를 보호하면서 제로데이 공격 등 신종 사이버 위협을 탐지. 대규모 로그 데이터 분석으로 금융 사기 및 내부 정보 유출 등 이상행위 탐지 정확도 향상.
- 상용화 단계: (주)안랩, (주)삼오씨엔에스 등 보안 전문기업과 SOAR ML 플랫폼, 공격 예측 엔진, 이상행위 탐지 플랫폼 공동 개발 및 기술이전 완료. 금융권과 사기탐지(FDS) 모델 개발 협력.
지능형 보안 관제(SIEM/SOAR) 시장의 기술 경쟁력 강화. 개인정보보호 규제 강화에 대응하는 차세대 보안 솔루션 상용화. 금융 사기 피해 감소 및 기업 내부 보안 강화로 수십억 원대의 경제적 손실 예방 효과 기대.
- 기술 도입 효과: NLP/LLM 기술을 활용해 경영분석, 고객 후기 분석, 콘텐츠 추천 등 비즈니스 의사결정 지원. 발표 영상 등 비정형 데이터를 요약 문서로 자동 변환(PV2DOC)하여 정보 활용성 극대화.
- 상용화 단계: (주)클로토, (주)디엠피네트웍스 등과 협력하여 경영지원 분석 알고리즘, 펫 서비스 후기 분석 모델 등을 개발. 분산 데이터 파이프라인 기술은 다양한 산업 현장에 적용 가능한 솔루션의 기반 제공.
데이터 기반의 정밀한 경영 예측 및 마케팅 전략 수립 가능. 신규 서비스(AI 요약, 맞춤형 추천) 창출을 통한 시장 경쟁력 확보. 데이터 수집-저장-분석 전반의 파이프라인 기술 노하우 전수를 통해 기업의 데이터 활용 역량 강화.
진행 중인 프로젝트
8
완료된 프로젝트
1
PV2DOC: Converting the presentation video into the summarized document
서울과학기술대학교
2024년 06월 - 2025년 05월
오디오 데이터
이미지 데이터
시각적 객체 인식
요약
2
분산 환경에서의 점진적인 학습을 위한 데이터 파이프라인
한국연구재단
2024년 02월 - 2025년 01월
3
펫서비스 사용자 패턴분석에 따른 서비스 및 관리기능 고도화
(주) 디엠피네트웍스
2023년 - 2024년
4
(ST-GRANT) 스마트빌딩에서의 에너지 사용 최적화를 위한 설명가능한 인공지능 학습 모델 개발
2023년 10월 - 2024년
5
스마트빌딩에서의 에너지 사용 최적화를 위한 설명가능한 인공지능 학습 모델 개발
연구재단,
BRIDGE3.0 사업
2023년 - 2024년
6
자가학습기반 스마트 건물 운영설비 안전관리시스템 구축 사업
2023년 09월 - 2024년 08월
7
자가학습기반 기계설비 이상탐지 및 고장예지 AI 모델 및 S/W 개발
(주)코젠
2023년 - 2024년
8
건설사업 성과품 내의 의미정보 색인 DB 구축 및 자동 정보추출 기술 연구
2023년 08월 - 2023년 12월
9
펫서비스 후기 BERT기반 감성분석 모델 개선 및 클라우드 기반 MSA 구축
(주) 디엠피네트웍스
2023년 - 2023년
10
특허 기술 분석을 통한 경기지역 중소기업 미래성장기술 발굴
한국은행 경기본부
2023년 - 2023년