프로젝트

AI 인사이트

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연구 분야

기술 도입 효과 및 상용화 단계

경제적/시장 적용 및 기대 효과

1
차세대 반도체 및 AI 하드웨어
  • PIM(Processing-In-Memory), 뉴로모픽 반도체 기술 도입으로 기존 AI 연산 대비 전력 소모를 획기적으로 줄이고 연산 속도를 극대화 (초저전력 뉴로모픽 AI 반도체, 전하저장형 메모리 기반 PIM 개발 등)
  • 삼성전자, SK하이닉스와의 산학 과제를 통해 검증된 기술로, 차세대 시스템 반도체 설계 및 양산에 즉시 적용 가능
  • CMOS 공정 호환 소자 개발로 기존 반도체 생산 라인 활용성을 높여 상용화 장벽 최소화

데이터센터, 자율주행, 엣지 디바이스 등 고성능 저전력 AI 반도체 시장 선점. 국내 반도체 기업의 기술 초격차 유지 및 수조 원대 신규 시장 창출에 기여. 산업통상자원부, 과기정통부의 전문인력양성사업 연계를 통한 지속 가능한 인재 공급망 확보.

2
AI 기반 환경/안전 솔루션 및 독성 예측
  • 빅데이터 및 AI 기반 독성발현경로(AOP) 예측 모델(dAOP, cAOP)을 통해 화학물질 및 생활화학제품의 유해성을 신속·정확하게 스크리닝
  • 동물실험을 대체하는 차세대 위해성평가(NGRA) 기술로 ESG 경영 및 글로벌 환경 규제(REACH 등) 대응력 강화
  • 인공지능 기반 항공소음지도 제작, 미세플라스틱 독성 바이오마커 발굴 등 실용적 환경 문제 해결 기술 확보

AI 기반의 정밀한 위험성 평가는 시장 불확실성을 완화하고 안정적인 자원 배분을 가능하게 하여 기업의 경제적 지속가능성을 향상. 화학, 제약, 소비재 산업에서 제품 개발 기간 및 비용을 단축하고, 안전 규제 준수를 통한 법적 리스크 감소 효과 기대.

3
산업 맞춤형 AI 및 데이터 분석
  • 금융(로보어드바이저), 모빌리티(자율주행 객체추적, 고정밀 지도), 공공(1인 가구 추정, 위기아동 예측) 등 특정 도메인에 최적화된 AI 의사결정 모델 개발
  • 분포강건학습(Distributionally Robust Learning), 인과추론(Causal Inference) 기술을 적용하여 AI 모델의 예측 정확성과 신뢰성을 동시 확보
  • 멀티모달 AI, 거대언어모델(LLM) 개인화, 데이터 증강 기술 등을 활용해 비정형 데이터 처리 및 분석 역량 강화

각 산업별 핵심 문제 해결을 통해 운영 효율성 증대 및 신규 비즈니스 모델 창출. 특히 신뢰성이 확보된 AI는 금융 리스크 관리, 국방, 공공정책 수립 등 미션 크리티컬한 분야에 적용되어 의사결정의 질을 높이고 사회적 비용 절감에 기여.

완료된 프로젝트

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131

삼성전자 산학과제 : DRAM 관련 과제

2018년 05월 - 2021년 04월

132

자세 주목 기반의 영상-언어 딥러닝 모델 연구

한국전자통신연구원

2018년 04월 - 2018년 10월

133

지능형 화학물질 유해성 심사체계 도입기반 연구

국립환경과학원

2018년 03월 - 2018년 11월

134

베이지안 변수선택과 다중검정 (2년차)

한국연구재단(과기부)

2018년 03월 - 2019년 02월

135

모델동물을 이용한 미세플라스틱의 독성 메커니즘 규명 연구

한국해양과학기술원

2018년 - 2018년 12월

136

Osaka City University Strategic Research Grant 2018 for young researchers

2018년 - 2018년

137

야외 조명 모델링을 통한 영상 기반의 야외 환경의 3차원 복원(1/4)

한국연구재단(학술진흥)

2017년 09월 - 2020년 08월

138

태안 지역주민의 유류 오염에 의한 후생유전변화 스크리닝 연구(ⅲ)

태안환경보건센터

2017년 07월 - 2017년 11월

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미래반도체소자 원천기술개발사업 ​핵심연구실

산업통상자원부,

삼성전자,

하이닉스

2017년 07월 - 현재 진행중

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미래반도체소자 원천기술개발사업 핵심연구실

산업통상자원부,

삼성전자,

하이닉스

2017년 07월 - 현재 진행중

미래반도체소자

원천기술개발사업

핵심연구실