□ 1단계 융합대학원 사업추진계획 ○ 안전분야 정책수요 적합형 교육프로그램 개발 ○ 참여기관 및 협력기관 대상 인력양성 수요조사 ○ 공동 R&D프로그램 발굴[구축] ○ 산관학연 협력 네트워크 구축[구축] ○ 연구 성과관리 매뉴얼 구축 ○ 연구성과 DB구축[구축] ○ 해외우수학술지 연구논문 투고 및 국내외 학술대회 참석[구축] ○ 지역거점 대학 진학 장려 홍보활동[구축] ○ 학사 및 커리어 추적관리 DB구축[구축] ○ 창업컨설팅, 창업관련 특강, 지차체 관련 프로그램 활용[구축] ○ 실용중시 현장교육을 위한 산업체 인턴제 구축 ○ 협업프로그램 구축 및 진행 □ 1단계 연구개발 추진내용 ○ [주관] - 위험상황별 엣지단말간 데이터 흐름 설계: - 필요 생체정보 정의 및 수집 방법론 설계 - 생체정보 기반 위험 인지를 위한 의사결정 기준 설정 ○ [공동1] - 엣지단말 설계안 검토 및 보완: - 엣지단말별 AI 학습모델 탑재 및 업데이트 방법론 설계: - 메타데이터 생성 및 저장 기술 개발 - AI 협업을 위한 데이터 공유기술 및 모델(S/W) 설계 - 엣지단말-플랫폼 연계 인터페이스 구현 ○ [공동2] - 유도 전기 공급 시스템 설계 - AI 탐지 모델 개발(예, 화재/추락방지) - 개방형 AI 모델 생성을 위한 API 설계

본 과제는 지능기계 분야 고급 연구인력을 양성하기 위한 교육·연구 프로그램 구축 연구임. 연구 목표는 지능기계 융복합 연구역량과 글로벌 소양을 기반으로 지역산업과 연계된 미래가치 선도형 T자형 지능기계 전문 인력 양성에 있음. 핵심 연구 내용은 KNU-Specialized education and Top class Advanced program 운영, 지역 산학연과의 유기적 교류 및 융복합 연구 활동 지원, SWOT 분석과 해외저명대학 벤치마킹으로 조직체계·교육역량·연구역량의 총 12개 세부 목표 수립 및 달성방안 연계 설정에 있음. 기대 효과는 로봇/에너지/의료/AI 등 지능기계 산업 핵심 연구인력 양성, 지능형로봇·미래형자동차·의료기기 분야 미래핵심기술 지적재산 및 전문 인력 확보, 대구경북 메카트로닉스 기반 IT융복합 기술개발 제고 및 국내 선도산업 성장 기여에 있음.

본 과제는 지능기계 융복합 연구역량을 갖춘 고급 연구인력 양성을 위한 교육·연구 프로그램 구축 연구임. 연구 목표는 글로벌 소양을 바탕으로 지역산업과 연계된 트렌드세터(Trend Setter)로서 세계최고 수준의 T자형 지능기계 전문 인력 양성에 있음. 연구 내용은 KNU-Specialized education and Top class Advanced program 운영, 지역 산학연과 유기적 교류 및 융복합 연구 활동 지원, SWOT 분석과 해외저명대학 벤치마킹으로 조직체계·교육역량·연구역량 분야 총 12개 세부 목표를 실행하는 달성 방안 설정임. 기대 효과는 로봇/에너지/의료/AI 등 지능기계 산업 핵심 연구인력 양성, 지능형로봇·미래형자동차·의료기기 분야 미래핵심기술 지적재산 확보와 지역 전략산업 기술개발 제고 및 국내 선도산업 성장 기여임.

■ 본 과제는 [분산된 딥 강화 학습을 이용한 진화형 협동 로봇 개발]을 최종 목표로 하며, 1)딥 강화 학습 기반 인간의 동작 모방 학습 기술 개발, 2)분산된 딥 강화학습 기반 멀티 로봇 사이의 상호 훈련 기술 개발, 3)실시간 및 가상환경 기반 멀티 로봇 상호 훈련 기술 개발의 각 세부 개발 목표를 가짐. ● 딥 강화학습 기반 인간의 동작 모방 훈련 기술 개발: 로봇에 탑재된 카메라, 적외선 센서 등을 통해서 외부정보를 받아들이며, 로봇은 먼저 인간의 동작을 관찰, 스스로/진화적으로 학습하여 최적의 인간 동작을 모방함. ● 분산된 딥 강화학습 기반 멀티 로봇 사이의 상호 훈련 기술 개발: 최초의 훈련 로봇은 인간의 동작을 관찰하여 모방, 나머지의 로봇은 훈련 로봇에서 동작을 배움. 따라서 훈련 로봇이 다른 학습 로봇을 가르치고 동작 학습을 통해서 스스로 학습함. ● 실시간 및 가상환경 기반 멀티 로봇 상호 훈련 기술 개발: 딥 강화학습 기반의 멀티 로봇을 사용한 현실 환경에 대한 실시간 훈련 및 가상 환경에서 훈련이 가능한 가상 로봇 기술 완성을 목표로 함. 새로운 가상 환경에서 분산된 딥 강화 학습 등을 개발하고 시스템 종합테스트를 함.