프로젝트
AI 인사이트
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연구 분야
기술 도입 효과 및 상용화 단계
경제적/시장 적용 및 기대 효과
- 지속학습 기술을 통해 서비스 중단 없이 AI 모델을 업데이트할 수 있는 플랫폼을 개발하고 있습니다.
- 데이터 재수집 비용을 절감하면서도 성능 안정성을 유지할 수 있어 실제 산업 환경 적용 단계에 진입했습니다.
자율주행, 스마트 제조, 보안·감시 시스템 등 장기 운용 AI 시장에서 유지비용 절감과 서비스 신뢰성 향상 효과가 기대됩니다.
- 질의 기반 XAI 기술을 통해 AI 의사결정 과정을 실시간으로 설명하는 서비스형 AI(SaaS) 적용이 가능합니다.
- 금융, 의료, 공공 분야 등 규제 산업에서 요구되는 투명성과 감사 가능성을 확보하고 있습니다.
AI 규제 대응과 신뢰성 확보를 통해 글로벌 시장 진출 장벽을 낮추고, 고부가가치 AI 서비스 창출이 기대됩니다.
- 경량화된 딥러닝 모델을 통해 저전력·저지연 환경에서도 고성능 AI 추론을 구현하고 있습니다.
- 커넥티드 카, 스마트 디바이스, 산업용 IoT 등에서 실증 경험을 축적했습니다.
엣지 AI 시장 확대와 함께 반도체·모빌리티·스마트 제조 분야에서 즉각적인 사업화 및 비용 효율성 개선 효과가 기대됩니다.
완료된 프로젝트
31
[Ezbaro] 커넥티드 카를 위한 지능형 모바일 엣지 클라우드 솔루션 개발(3차년도)
정보통신기획평가원(IITP)
2021년 - 2021년 12월
32
[Ezbaro][정부] 인공지능융합연구센터지원(2차년도)
정보통신기획평가원(IITP)
2021년 - 2021년 12월
33
Querying AI: Query-driven Interpretation of Deep Learning Models for Interactive XAI Service
NRF
2021년 - 2024년
query-driven interpretation
deep learning models
interactive XAI
34
[Ezbaro][정부] 인공지능융합연구센터지원(1차년도)
정보통신기획평가원(IITP)
2020년 04월 - 2020년 12월
35
[IITP-Ezbaro] 자율협력형 스마트 임베디드 기기에서의 실시간 추론을 위한 딥러닝 모델 병합 및 분할 플랫폼 개발(2차년도)
정보통신기획평가원(IITP)
2020년 - 2020년 12월
36
[IITP-Ezbaro] 커넥티드 카를 위한 지능형 모바일 엣지 클라우드 솔루션 개발(2차년도)
정보통신기획평가원(IITP)
2020년 - 2020년 12월
37
Artificial Intelligence Convergence Research Center at Inha Univ. (인하대 인공지능융합연구센터)
IITP
2020년 - 2022년
artificial intelligence
convergence research center
38
[IITP-Ezbaro] 자율협력형 스마트 임베디드 기기에서의 실시간 추론을 위한 딥러닝 모델 병합 및 분할 플랫폼 개발(1차년도)
정보통신기획평가원(IITP)
2019년 04월 - 2019년 12월
39
[IITP-Ezbaro] 커넥티드 카를 위한 지능형 모바일 엣지 클라우드 솔루션 개발(1차년도)
정보통신기획평가원(IITP)
2019년 04월 - 2019년 12월
40
Deep Partition-and-Merge: Merging and Splitting Neural Networks on Smart Embedded Devices for Real Time Inference
IITP
2019년 04월 - 현재 진행중
embedded devices
real time inference
neural networks