Deep Learning & Machine Learning

딥러닝 & 머신러닝

Deep Learning & Machine Learning

딥러닝 & 머신러닝

딥러닝과 머신러닝은 인공지능의 핵심 기술로, 데이터로부터 패턴을 학습하여 예측, 분류, 생성 등의 작업을 수행합니다. 본 연구실에서는 다양한 신경망 아키텍처와 학습 알고리즘을 연구하며, 실제 산업 문제에 적용하는 응용 연구를 수행합니다.

특히 시계열 데이터 분석, 이상 탐지, 잔여수명(RUL) 예측, 메타러닝 등의 분야에서 깊이 있는 연구를 진행하고 있으며, TensorFlow, PyTorch, Keras 등 다양한 딥러닝 프레임워크를 활용한 모델 개발 경험을 보유하고 있습니다.

Deep Learning

Machine Learning

Neural Networks

CNN

RNN

Transformer

Anomaly Detection

Time Series

Meta-Learning

MLOps

Key Technologies

본 연구 분야에서 활용하는 핵심 기술 스택

TensorFlow / Keras

PyTorch / PyTorch Lightning

Transformers (Hugging Face)

CNN, RNN, LSTM, GRU

Transformer, Attention Mechanism

GAN (Generative Adversarial Networks)

AutoEncoder, VAE

Meta-Learning (MAML, Prototypical Networks)

Transfer Learning & Fine-tuning

MLOps (MLflow, Weights & Biases)

Research Topics

주요 연구 주제 및 세부 연구 분야

시계열 딥러닝

LSTM, Transformer 기반 시계열 예측, 분류, 이상 탐지 모델 개발

이상 탐지 (Anomaly Detection)

AutoEncoder, One-Class SVM, Isolation Forest 등을 활용한 비지도 이상 탐지 연구

잔여수명 예측 (RUL Prediction)

설비 건전성 지표(Health Index) 기반 잔여수명 예측 AI 모델 개발

메타러닝 & Few-shot Learning

적은 데이터로 빠르게 학습하는 메타러닝 알고리즘 연구

멀티모달 딥러닝

텍스트, 이미지, 음성 등 다양한 모달리티를 통합하는 멀티모달 학습 연구

주요 성과

멀티모달 음성 메타학습 (XVoice) 과학기술정보통신부 R&D (47.5억원)
NeurIPS 2023, 2024 논문 발표
수면 사운드 분석 AI 모델 개발
자율주행 모형차 AI 모델 개발 (메가캡스톤)
제조 설비 이상 탐지 및 예측 모델 다수 개발

대표 연구과제

XVoice: 멀티모달 음성 메타학습
전류 기반 이상 탐지 및 잔여수명 예측 AI 모델 개발
수면사운드 분석을 위한 인공지능 모델 구축

전체 연구과제 보기

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