멀티모달 산업용 인공지능 연구는 텍스트, 이미지, 수치 데이터 등 서로 다른 형태의 데이터를 함께 활용하여 산업 데이터를 분석하는 데 목적을 둡니다. 산업 현장에서는 문서, 영상, 센서 데이터가 동시에 생성되지만, 이들 데이터는 개별적으로 처리되는 경우가 많아 데이터 간 관계를 충분히 반영하지 못하는 한계가 존재해 왔습니다. 본 연구는 데이터베이스, 정보검색, 자연어 처리, 컴퓨터 비전 연구를 기반으로 서로 다른 데이터 유형을 통합적으로 분석하는 인공지능 모델을 연구합니다. 텍스트 기반 정보와 영상 데이터, 구조화된 수치 데이터를 함께 고려함으로써, 산업 데이터의 복합적인 특성을 정량적으로 분석하고자 합니다. 또한 멀티모달 데이터 처리 과정에서 발생하는 데이터 정합성과 해석 문제를 체계적으로 분석하며, 산업 환경에서 생성되는 다양한 데이터의 활용 가능성을 확장하는 데 목적을 둡니다. 본 연구는 산업 데이터의 통합 분석을 위한 기초 인공지능 연구로서 역할을 수행합니다.

신뢰성·인과성 기반 인공지능 연구는 인공지능 모델의 결과를 통계적으로 해석하고, 예측 결과의 신뢰성을 확보하는 데 초점을 둡니다. 산업 데이터는 선택 편향, 결측치, 불완전한 관측 등 다양한 구조적 문제를 포함하고 있어, 단순한 예측 성능만으로는 결과를 신뢰하기 어렵다는 한계를 가지고 있습니다. 본 연구는 선택 후 추론, 준모수 이론, 불완전 자료 분석, 확률 모델을 기반으로 인공지능 모델의 결과를 통계적으로 검증합니다. 이를 통해 모델이 도출한 결과가 데이터 구조와 수집 과정에서 어떤 의미를 가지는지를 체계적으로 분석하고자 합니다. 또한 인과적 관점에서 데이터 간 관계를 해석함으로써, 산업 현장에서 활용 가능한 분석 결과의 신뢰도를 높이는 것을 목표로 합니다. 본 연구는 산업 인공지능 적용 과정에서 요구되는 해석 가능성과 신뢰성 확보를 위한 기초 연구를 수행합니다.

경량화 및 엣지 인공지능 연구는 제한된 연산 자원 환경에서 인공지능 모델을 구현하는 데 목적을 둡니다. 산업 현장에서는 대규모 서버 환경이 아닌 개별 장비나 단말에서 데이터 분석이 이루어지는 경우가 많아, 연산 효율을 고려한 인공지능 모델 설계가 요구됩니다. 본 연구는 온디바이스 인공지능과 머신러닝 기법을 기반으로, 모델 구조와 연산 특성을 분석합니다. 이를 통해 제한된 환경에서도 인공지능 기능을 수행할 수 있는 모델 구현 방식을 연구합니다. 또한 모델의 크기와 연산 복잡도가 성능에 미치는 영향을 체계적으로 분석하여, 산업 환경에 적합한 인공지능 구현 방안을 정리합니다. 본 연구는 엣지 환경에서의 인공지능 적용 가능성을 분석하는 기초 연구로서 수행됩니다.

자연어 처리 및 지식 기반 인공지능 연구는 산업 환경에서 생성되는 문서와 텍스트 데이터를 분석하고 활용하는 데 목적을 둡니다. 산업 데이터에는 보고서, 기록 문서, 법률 문서 등 다양한 형태의 텍스트 정보가 포함되어 있으며, 이를 체계적으로 분석하는 기술이 요구됩니다. 본 연구는 자연어 처리, 정보검색, 데이터베이스 기술을 기반으로 텍스트 데이터의 구조와 의미를 분석합니다. 문서 내 정보 추출과 검색 구조를 통해 산업 문서 데이터의 활용 가능성을 높이고자 합니다. 또한 텍스트 데이터 간의 관계를 정리하고, 지식 표현 관점에서 산업 데이터의 구조를 분석합니다. 본 연구는 산업 텍스트 데이터 분석을 위한 기초 인공지능 연구를 수행하는 데 목적을 둡니다.

AI 기반 공학 데이터 분석 및 시스템 지능화 연구는 공학 시스템에서 발생하는 데이터를 분석하여 시스템의 상태와 특성을 이해하는 데 목적을 둡니다. 공학 시스템에서는 센서, 장비, 운영 과정에서 다양한 데이터가 생성되며, 이를 체계적으로 분석하는 것이 중요합니다. 본 연구는 인공지능 기반 공학 데이터 분석, 생성형 AI 기반 공학 시스템 지능화, 시스템 소프트웨어, 실시간 시스템, 임베디드 시스템 연구 영역을 기반으로 데이터 분석과 시스템 동작 특성을 분석합니다. 공학 데이터의 구조와 특성을 정리하고, 시스템 지능화와의 관계를 분석합니다. 또한 공학 시스템 데이터 분석을 통해 시스템 건전성 예측과 진단과 관련된 연구를 수행하며, 공학 시스템의 동작 특성을 이해하기 위한 기초 연구를 수행합니다.