📅 2026.07.01 ~ 2028.12.31

🏢한국보건산업진흥원

본 연구과제는 분자 구조와 다기관 임상데이터를 연합학습·AI-PBPK 기술로 통합해, 약물의 대사경로별 청소율과 조직·혈중 농도를 예측하고 환자 맞춤형 약동학 및 치료적 약물농도 모니터링(TDM)까지 지원하는 정밀 ADMET/PK 플랫폼을 개발하는 연구이다. 본 연구소에서는 기관별 원천데이터를 공유하지 않고 대사청소율 및 조직농도 예측모델을 공동 학습할 수 있는 연합학습 체계를 구축하며, 기관 간 데이터 분포 차이와 오류·데이터 포이즈닝에도 안정적인 학습 알고리즘을 개발한다. 

#Federated Learning #ADMET #Backdoor Attack #AI-PBPK ＃Drug Discovery

📅 2026.04.01 ~ 2029.12.31

🏢정보통신기획평가원 (IITP)

본 연구 과제는 외부 서버로 데이터를 보내지 않고도 엣지 단말이 현장 환경과 사용자 특성에 맞게 스스로 학습·적응하도록 하는 온디바이스 학습 기술과 Edge MLOps 플랫폼을 개발하고, 이를 지능형 CCTV에 적용해 실증하는 것을 목표로 한다. 본 연구실에서는 데이터 원본을 공유하지 않고 모델 가중치만으로 협력 학습하는 프라이버시 보호형 개인화 연합학습 기술을 개발한다. 특히 데이터 분포가 서로 다른 환경에 대응하는 메타러닝·클러스터링 기반 알고리즘과 통신량 절감을 위한 가중치 압축, 차분 프라이버시 적용 기술을 연구하고 성능을 검증한다.

#Federated Learning #Object Detection #Differential Privacy #Backdoor Attack #Multi-Agent System

📅 2026.03.01 ~ 2028.02.28

🏢 한국연구재단(NRF)

본 연구는 병원별 디지털 병리 영상과 진단 체계의 차이를 극복하고, 환자 데이터를 외부로 반출하지 않으면서 여러 의료기관이 공동으로 고성능 병리 AI를 학습할 수 있는 차세대 연합학습 프레임워크를 개발하는 연구이다.  주파수 영역 기반 영상 보정과 기관별 맞춤형 학습을 통해 이미지·진단 과제의 차이를 해결하고, 계층적 임베딩으로 병원마다 다른 레이블 수준을 통합한다. 또한 병리 영상에 유전체와 전자의무기록(EHR) 등 다양한 임상정보를 결합하는 멀티모달 연합학습 기술을 개발하고 검증한다. 

#Medical Image Analysis #Object Detection #Re-identification # Report Generation # Survival Analysis

📅 2025.10.01 ~ 2028.09.31

🏢정보통신기획평가원 (IITP)

본 과제는 텍스트·음성·영상 등 멀티모달 정보를 활용해 다문화·다언어 환경의 갈등을 실시간으로 탐지하고, 공정하고 설명 가능한 맞춤형 중재 전략을 제시하는 Agentic AI 플랫폼을 개발하는 것을 목표로 한다.  본 연구소에서는 개인화된 중재 전략을 학습하기 위한 음성 데이터를 생성하고, 음성 기반 갈등을 탐지하는 모델을 개발한다. 이후 참여자의 개인 성향과 대화 이력을 반영하는 선호 정렬 기술을 개발한다. 

#LLM #TTS #Agentic AI #Personalization #Computer Vision # Mutimodal Learning #Text-to-Speech #VAD Prediction

📅 2025.04.14 ~ 2026.03.31

🏢 주식회사 춘옥컴퍼니

#Medical Image Analysis #Object Detection #Re-identification # Report Generation