임재환 연구실
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한국과학기술원 임재환 교수
임재환 연구실은 한국과학기술원에서 기계학습을 기반으로 인공지능 시스템을 구축하고 운영하는 연구를 수행합니다. 생성형 인공지능을 생성형 에이전트로 활용하여 종합적 의사결정을 수행하는 연구를 진행하고, 강화학습을 결합해 행동 정책을 개선하는 접근을 포함합니다. 또한 플러그앤플레이 방식의 설명가능 인공지능 플랫폼을 통해 사용자 맞춤형 설명 제공과 설명 검증을 다룹니다. 이종데이터에서 상식을 추출하고 지식베이스를 구성해 이해와 추론을 수행하는 대화형 에이전트 연구도 수행합니다. 더불어 산업 환경을 대상으로 능숙 조작과 강건 보행을 갖춘 민첩 이동성 휴머노이드 로봇 개발을 병행합니다.
인공지능기계학습생성형 인공지능강화학습설명가능 인공지능
대표 연구 분야
연구 영역 전체보기
생성형 에이전트 기반 종합 의사결정 연구
Generative Agent–Based Integrated Decision-Making Research
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생성형 에이전트 기반 종합 의사결정 연구
Generative Agent–Based Integrated Decision-Making Research
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설명가능 인공지능을 위한 플러그앤플레이 설명 제공 연구
Plug-and-Play Explainable AI Explanation Provision Research
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이종데이터 기반 상식 추출·이해·추론 연구
Commonsense Extraction, Understanding, and Reasoning from Heterogeneous Data Research
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연구 성과 추이
표시된 성과는 수집된 데이터 기준으로 산출되며, 일부 차이가 있을 수 있습니다.
5개년 연도별 논문 게재 수
0총합
5개년 연도별 피인용 수
0총합
최신 정부 과제
24
과제 전체보기
1
2024년 7월-2027년 4월
|375,000,000원종합적 의사결정을 위한 생성형 에이전트 연구실
현재 생성형 인공지능은 문서 요약, 코딩, 이미지 및 영상 생성과 같은 수동적 작업만 수행할 수 있다는 한계점이 존재한다. 또한 LLM은 언어적 지식영역에서 혁명적인 진보를 이루었지만, 비언어적 지식인 체화지식이 없고 자율적인 의사결정을 지원하지 못하는 수동적 기능에 머무르고 있다. 본 기초연구실은 인간의 일상생활에 유기적으로 공존하며, 능동적으로 의사결...
의사결정
인공지능
생성형 인공지능
강화학습
2
2024년 6월-2028년 12월
|20,975,312,000원AI 연구거점 프로젝트
[AI연구거점구축] - 세계적 수준의 AI 연구거점 구축[국제공동연구과제1] 뉴럴 스케일링 법칙 초월 연구 (Breakthrough in Neural Scaling Law)- AI 모델의 훈련과 운용에 필요한 비용 곡선의 법칙(Neural Scaling Law)의 한계를 초월하는 성능과 효율성을 달성하는 새로운 학습 방법과 모델 개발[국제공동연구과제2] ...
인공지능
연구거점
3
2024년 6월-2028년 12월
|10,711,635,000원AI 연구거점 프로젝트
[AI연구거점구축] - 세계적 수준의 AI 연구거점 구축[국제공동연구과제1] 뉴럴 스케일링 법칙 초월 연구 (Breakthrough in Neural Scaling Law)- AI 모델의 훈련과 운용에 필요한 비용 곡선의 법칙(Neural Scaling Law)의 한계를 초월하는 성능과 효율성을 달성하는 새로운 학습 방법과 모델 개발[국제공동연구과제2] ...
인공지능
연구거점