상세 설명

생성형 인공지능은 최근 대규모 언어모델(LLM), 멀티모달 데이터 융합, 시뮬레이션 데이터 생성 등 다양한 분야에서 혁신을 이끌고 있습니다. 본 연구실에서는 생성형 AI를 공학 데이터와 시스템에 적용하여, 기존의 분석·진단·설계 방식에 새로운 패러다임을 제시하고 있습니다. 특히, 대규모 언어모델을 활용한 공학 데이터 해석, 멀티모달 데이터(신호, 이미지, 텍스트 등) 융합, 그리고 지능형 의사결정 지원 시스템 개발에 중점을 두고 있습니다. 연구실은 실제 산업 현장에서 발생하는 다양한 형태의 데이터를 통합적으로 분석할 수 있는 생성형 AI 프레임워크를 구축하고 있습니다. 예를 들어, 모터 고장 진단에서는 신호 데이터와 텍스트 기반의 유지보수 기록, 설비 매뉴얼 등 다양한 정보를 통합하여, 보다 정밀하고 신뢰성 높은 진단 및 예측을 실현합니다. 또한, 생성형 AI를 통해 가상 결함 데이터나 시나리오를 생성함으로써, 데이터 부족 문제를 해소하고, 모델의 일반화 성능을 향상시키는 연구도 활발히 진행 중입니다. 이러한 연구는 산업용 AI의 실질적 적용성을 높이고, 복잡한 공학 시스템의 상태 진단, 예지보전, 설계 최적화 등 다양한 분야에 혁신적인 솔루션을 제공합니다. 앞으로는 생성형 AI와 도메인지식 기반 AI의 융합을 통해, 더욱 지능적이고 자율적인 공학 시스템 구현에 기여할 계획입니다.

키워드

관련 이미지

관련 자료