이용희 교수 연구실
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지능형 모델 학습 및 추론 파이프라인 연구
Intelligent Model Training and Inference Pipeline Research
연구 내용
데이터 전처리와 모델 학습을 수행하고 추론 파이프라인을 구축하여 안정적인 AI 예측을 제공하는 지능형 모델을 개발하는 연구
본 연구는 인공지능시스템 및 응용을 대상으로 데이터 정제, 학습 전략 수립, 모델 검증을 일련의 과정으로 통합하는 데 초점을 둡니다. 입력 데이터의 품질을 확보하기 위해 전처리와 특징 구성 절차를 정립하고, 학습 시 과적합을 줄이기 위한 평가 기준을 설계합니다. 또한 추론 단계에서 재현성을 확보하고, 응답 지연과 자원 사용을 고려한 실행 구조를 구성하여 시스템으로 연동 가능한 형태로 구현합니다.
관련 연구 성과
관련 논문
0편
관련 특허
0건
관련 프로젝트
0건
연구 흐름
제공된 전수 데이터 범위에서는 논문, 특허, 과제의 실적 및 연도 정보가 확인되지 않습니다. 따라서 학술·기술 궤적은 데이터 수집-모델 설계-학습 및 검증-추론 파이프라인 구축-시스템 연동으로 이어지는 전형적 흐름으로 정리됩니다. 초기에는 문제 정의와 학습용 데이터 구성을 수행하고, 중간 단계에서 성능 평가를 통해 학습 전략을 조정합니다. 이후에는 배포 환경을 고려해 추론 구성을 최적화하고, 반복 실험을 통해 재현성과 운영 안정성을 확보하는 방향으로 진행합니다.
활용 가능성
활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.
- AI 모델 배포
- 추론 성능 최적화
- 데이터 전처리 자동화
- 성능 모니터링 체계
- 재학습 파이프라인
- 지능형 예측 서비스
- 실시간 추론 시스템
- 모델 검증 도구
- 사용자 맞춤형 모델
- 운영 안정성 확보