프로젝트 소개
본 과제는 새로운 데이터가 추가되어도 기존 학습 결과를 잘 유지하면서 적응할 수 있는 지속가능한 인공지능 모델의 학습방법 개발과 연구개발 인재 양성을 목표로 하는 연구임.
연구 목표는 Proxy random initialization의 한계를 보완하여 새로운 데이터에 대한 적응성을 높이는 데 있음. 핵심 연구 내용은 CNN모델의 특징공간 관찰을 바탕으로 클래스별 중앙값에 Proxy를 초기화하는 방법을 제안하고, 다양한 데이터세트에서 군집·분류 성능과 특징공간 활용성을 검증하는 것임. 기대 효과는 데이터가 계속 늘어나는 여러 인공지능 분야에서 학습 효율과 지속가능성을 높이고, 데이터 뉴딜 및 탄소배출 저감에도 기여하는 것임.