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연구 분야
기술 도입 효과 및 상용화 단계
경제적/시장 적용 및 기대 효과
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.
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.
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.
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운전자 맞춤형 스마트 충전서비스 및 고효율 충전시스템 개발 및 실증
(주)아이온커뮤니케이션즈
2023년 - 2023년
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펫서비스 DB 정보 추출을 위한 API서버 개발
(주) 디엠피네트웍스
2023년 - 2023년
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SOAR ML 자가 학습 플랫폼 개발을 위한 외주용역
(주) 안랩
2023년 - 2023년
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사용자에게 필요한 블록 추천을 위한 메타러닝 (Meta Learning) 모델 개발
네이버 커넥트 재단
2022년 - 2023년
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실시간 이상행위 탐지를 위한 분산 데이터 파이프라인 개발
(주)삼오씨엔에스,
대학혁신지원사업
2022년 - 2022년
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사용자 행위 기반 웹서비스 노출정보 수집을 위한 웹 크롤링 기술 개발
(주)엠넷솔루션
2022년 - 2022년
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악성코드 자동추출 및 분석 기술 개발
재단법인 미래기술연구소
2022년 - 2022년
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ASA 상관분석 기반 공격예측 ML 엔진개발을 위한 용역개발
(주)안랩
2022년 - 2022년
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신용정보 및 금융 거래기록을 이용한 사기탐지 모델 개발
(주)피플펀드
2022년 - 2022년
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대학창의적자산실용화지원(BRIDGE+)사업 대학간 융·복합 프로그램 「NLP 기반 펫 서비스 후기 평판 분류 모델 및 조회 시스템」
2021년 11월 - 2022년