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연구 분야
기술 도입 효과 및 상용화 단계
경제적/시장 적용 및 기대 효과
고객 응대 자동화를 통한 운영 비용 절감, 개인화된 마케팅 전략 수립, 사내 지식 관리 시스템 혁신을 통해 업무 생산성을 극대화할 수 있습니다. 시장 수요가 높은 기술로 빠른 상용화가 기대됩니다.
이커머스 플랫폼의 상품 추천 정확도 향상, 미디어 콘텐츠의 자동 태깅 및 분류, 스마트 팩토리의 불량품 검사 등 다양한 산업 분야에 적용하여 새로운 비즈니스 가치를 창출하고 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다.
글로벌 AI 모델 대비 한국어 데이터 처리에서 월등한 성능을 보여주는 '한국어 특화 AI'를 통해 국내 시장에서 독보적인 경쟁력을 확보할 수 있습니다. 이는 저작권 관리, 기술 동향 분석, 리스크 관리 등 고부가가치 서비스 시장 진출의 교두보가 될 것입니다.
1
[1-1][통합RCMS]한국어 소설 분석 언어 모델(LLM) 개발
중소벤처기업부
2024년 08월 - 2024년 12월
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[통합Ez]장기 기억 기반 효율적인 연관 정보 선별 기술 연구(본과제명: 장기 시각 메모리 네트워크 기반의 예지형 시각지능 핵심기술 개발)
과학기술정보통신부
2024년 06월 - 2024년 11월
3
[1-1][통합Ez]관계 정보의 장기 시각 기억 저장 및 관리 기술 개발 (본과제명: 장기 시각 메모리 네트워크 기반의 예지형 시각지능 핵심기술 개발)
과학기술정보통신부
2023년 04월 - 2023년 11월
4
[1-5][통합Ez]외부 지식베이스 전이를 통한 멀티모달 딥러닝 연구
교육부
2022년 03월 - 2022년 05월
5
[1-4][통합Ez]외부 지식베이스 전이를 통한 멀티모달 딥러닝 연구
한국연구재단
2021년 03월 - 2022년 02월
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[통합Ezbaro]외부 지식베이스 전이를 통한 멀티모달 딥러닝 연구
한국연구재단
2020년 03월 - 2021년 02월
7
외부 지식베이스 전이를 통한 멀티모달 딥러닝 연구
한국연구재단
2019년 03월 - 2020년 02월
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자세 주목 기반의 영상-언어 딥러닝 모델 연구
한국전자통신연구원
2018년 04월 - 2018년 10월