-본 연구의 최종 목표는 불규칙한 이산 순차데이터에서 발생하는 컨셉 드리프트(concept drift) 현상에 효과적으로 대응할 수 있는 새로운 드리프트 감지 기법 방법론을 제안하고 구현하는 데 있음-특히, 전자의무기록(EHR)과 같은 현실적 데이터 환경에서는 시간 간격이 일정하지 않으며, 관측 밀도가 낮고 노이즈가 포함되어 있는 경우가 많아 기존의 시퀀스...

본 과제는 포털, OTT, 유통사 등 다양한 기업에서 사용자 이용 정보를 기반으로 개인 맞춤형 서비스를 제공하는 과정에서 발생하는 개인정보 보호 문제를 해결하고자, 암호화된 상태에서 데이터를 분석하고 연산하는 동형암호 기술을 기반으로 추천 기술을 개발하는 연구임. 연구 목표는 동형암호 기반 추천 알고리즘 라이브러리를 Python 기반으로 개발 및 패키징하는 것임. 또한, 의료 마이데이터 실증 사업과 연계하여 백신 부작용 예측 및 치매 환자 커머스 추천 로직을 개발하고, 이를 상용 클라우드 SaaS 상품으로 추진하여 크립토랩 HEaaN.ai 솔루션에 탑재하는 것임. 핵심 연구 내용은 주관기관 크립토랩과 서울시립대학교가 동형암호 기반 추천 기술을 공동 개발하고, 이를 적용한 개인정보 보호 실시간 딜 서비스 앱을 개발하는 것임. 동형암호는 복호화 없이 암호화된 데이터 연산을 지원하며, 서울시립대는 ML 역량으로 동형암호화 연산에 특화된 협업 필터링(Collaborative Filtering) 알고리즘을 개발함. 기대 효과는 동형암호 기반 추천 기술 확보를 통해 위치기반 서비스의 프라이버시 이슈 해결 및 연산 속도 개선으로 상용화 수준의 추천 기술을 확보하는 것임. 더불어 보안 산업 확대, 안전한 개인 맞춤형 서비스 확장, 사용자 이익 증대 및 데이터 주권 보장 등 사회적 기여가 전망됨.

본 과제는 하수처리장에서 발생하는 다양한 데이터를 사물인터넷(IoT) 기술로 수집하고, 이를 인공지능(AI)으로 분석하여 수소를 생산하고 바이오가스를 효율적으로 활용하는 플랫폼을 개발하는 연구임. 이는 하수처리 과정에서 에너지를 얻고 환경 문제를 해결하는 것을 목표로 함. 연구 목표는 IoT 기반 인공지능 플랫폼의 Test-bed를 구축하고 운전 안정화를 통해 수소생산 및 바이오가스 활용을 위한 데이터베이스를 확보하는 데 있음. 핵심 연구 내용은 Test-bed 시공 및 장비 구축, 시설물 IoT 센서 기반 탄소자원화 기술의 운전 안정화, Test-bed 2안 설계 및 구축, 연속 운전을 통한 DB 확보, 0.4 m3/d 규모의 탄소자원화 시스템 구현, DBN 기반 인공지능 알고리즘 적용을 포함함. 기대 효과는 고효율 전기분해 기술을 통해 TOC 규제 정책에 부합하는 시장 진출 가능성 증대임. 또한, 전기분해를 통한 난분해성 TOC 저감 기술 및 부생수소를 활용한 바이오가스 내 CO2 자원화에 대한 국내 원천기술을 확보하고, CO2 저감과 자원화를 동시에 추진하는 국내 최초의 탄소자원화 통합 시스템 적용 사례로서 높은 파급 효과가 예상됨.

본 과제는 유기성 폐기물을 에너지로 바꾸는 바이오가스 플랜트를 대상으로, 현장을 안정적으로 자동 운영·제어하기 위한 통합 시스템과 AI 기반 운영 기술을 만드는 연구임. 연구 목표는 주관기관 경기대학교 산학협력단의 바이오가스 플랜트 통합 운영/자동제어 시스템 구축, 한양대학교 산학협력단의 미생물 안정화제 성능향상 위한 제품 개선, (주)파이브텍의 사업화 가이드라인 제시임. Pilot 및 실규모 플랜트 시스템 구축을 통해 플랜트 소화효율 개선 기술 확보, 생산효율:바이오가스 생산량·안정성:최적 생산성 유지율·회복력:소화조 생산력 저하/고장 시 정상화 비용을 주요 모니터링 인자로 적용함. 기대 효과는 IT(인공지능) 접목 환경플랜트 연구 첫 사례로 신재생에너지기술 확대 및 공공·민간사업 진출 확대임.