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

187

61

[1-3][통합Ez]자율주행을 위한 고정밀 지도 생성 및 크라우드소싱 기반의 지도 갱신 기술 개발

교육부

2022년 03월 - 2024년 02월

62

[1-3][통합Ez]-화학물질의 독성발현 경로에서 후생유전 역할규명

과학기술정보통신부

2022년 03월 - 2023년 02월

63

[1-6][통합Ez]구조화/심볼릭 자료에 대한 벌점화 추정방법에 관한 연구

교육부

2022년 03월 - 2023년 02월

64

잠재 마코프 임의 필드와 다중검정

한국연구재단

2022년 03월 - 2022년 08월

65

[1-1][통합Ez]그래프 딥러닝을 위한 적응적 자기지도학습 프레임워크

과학기술정보통신부

2022년 03월 - 2023년 02월

66

축구 데이터 분석 고도화를 위한 딥러닝 기반 시공간적 데이터 마이닝 기술

한국연구재단(EZBARO)

2022년 03월 - 2023년 02월

67

2022년 환경보건 전문인력 양성사업

환경부

2022년 02월 - 2022년 12월

68

DS+ 사업단

과학기술정보통신부

2022년 - 2027년

DS+

69

기초연구실

과학기술정보통신부

2022년 - 2024년

기초연구실

70

기본연구자지원사업

과학기술정보통신부

2022년 - 2024년

기본연구자지원사업