다종 데이터 학습을 위한 Multi-Modal Learning 모델 개발은 다양한 데이터 소스를 통합하여 효과적으로 이상을 탐지하는 AI 모델을 만드는 연구입니다. 이 프로젝트는 전기차 배터리, 제조 시스템 등 여러 응용 분야에서 데이터를 수집하고 분석하여 비정상적인 패턴을 식별하고 예측하는 데 중점을 둡니다. 특히, 시계열 데이터와 텍스트 데이터를 통합하여 더 정확하고 신뢰성 있는 이상 탐지 시스템을 구축합니다. 이를 통해 제조 공정의 효율성을 높이고, 예지 보전 및 품질 관리에 기여할 수 있습니다.

뉴스 도메인 특화 검색 증강 언어 모델 파이프라인 개발은 자연어 처리 기술을 활용하여 뉴스 콘텐츠를 보다 효과적으로 검색하고 분석하는 시스템을 구축하는 연구입니다. 이 프로젝트는 대규모 언어 모델을 활용해 뉴스 기사의 내용을 이해하고 분류하며, 관련성을 높이기 위해 검색 결과를 증강합니다. 또한, 특화된 도메인에 맞춘 언어 모델의 성능을 평가하고 개선하는 방법론을 개발하여, 사용자에게 더욱 신뢰성 있는 정보 제공이 가능하도록 합니다.