프로젝트
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연구 분야
기술 도입 효과 및 상용화 단계
경제적/시장 적용 및 기대 효과
- 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.
- 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.
- 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
31
Geometric Analysis and Phenomena
2024년 - 현재 진행중
workshop
geometric analysis
32
Grant-in-Aid for Scientific Research (C) (24K06800)
2024년 - 2029년
33
국방 AI 적용을 위한 데이터 증강 기술 개발
국방과학연구소
2023년 10월 - 2023년 11월
34
자율주행차를 위한 딥러닝 기반 실시간 다중객체 추적 시스템 연구
한국연구재단
2023년 06월 - 2024년 02월
35
[1-1][통합Ez]편미분방정식의 기울기 흐름 구조를 활용한 경계 움직임 연구
한국연구재단
2023년 06월 - 2024년 02월
36
[통합RCMS]동형암호 기반 추천 기술 개발
중소벤처기업부
2023년 05월 - 2023년 12월
37
[1-1][통합Ez]관계 정보의 장기 시각 기억 저장 및 관리 기술 개발 (본과제명: 장기 시각 메모리 네트워크 기반의 예지형 시각지능 핵심기술 개발)
과학기술정보통신부
2023년 04월 - 2023년 11월
38
[1-1[통합RCMS]생활화학제품 함유 혼합물 대상 인체 복합 유해성 평가용 AOP기반 통합 시험평가 접근법(ITS/IATA) 개발
환경부
2023년 04월 - 2023년 12월
39
[1-2][통합Ez]분포강건학습을 이용한 강건한 VAE 모형 연구
과학기술정보통신부
2023년 03월 - 2024년 02월
40
[1-2][통합Ez]인과추론을 이용한 신뢰가능한 AI 모형 연구
과학기술정보통신부
2023년 03월 - 2024년 02월