Research
(인공지능 기반의 빅 데이터 분석)
실제 AMI 데이터를 이용한 고장/장애 예측. 관망 내의 누수 탐지 및 예측
주기적으로 센서에서 수집되는 AMI 데이터를 ML/딥러닝 기반으로 분석하여 고장/장애를 자동으로 분류
관망 내에서 누수가 발생하는 위치 및 누수 발생 여부를 인공지능으로 판단
(기하 딥러닝 연구)
- 멀티모달 학습
- LLM 기반 prompt engineering
<왼쪽> standard Transformer <오른쪽> 경량화된 Transformer 예 (star Transformer)
(생성형 AI 및 Contrasive learning 연구)
Transformer/Diffusion 모델 기반의 3D CAD/메쉬 생성 모델 연구
- Transformer와 Diffusion 모델등을 이용한 인공지능 기반의 3D CAD 혹은 메쉬 생성 연구
- Contrasive learning을 사용한 학습 능력 향상
- Text-to-CAD
(CFD 시뮬레이션 학습)
Converging-diverging (CD) nozzles에서의 shock behavior 학습 및 예측
- 기존의 반복적인 adaptive mesh refinement를 딥러닝 기반으로 선제적으로 예측
- CD nozzle에서의 shock location 및 shock behavior를 학습 및 예측
- Class-imbalanced 불균일 데이터 학습 방법 연구
< CD nozzle에서 nozzle expansion ratio에 따른 mach contour 예>
(기초연구실과제) BCI 기반의 전기자극을 사용한 뇌 질환 치료 및 분석
with 지브레인
- ML 기반으로 치료 전 후 의 뇌파 분석 및 행동 분석
- 다양한 Noise 제거 방법 (ICA 등)
- 데이터 증강을 통한 학습 방법/능력 개선
- Vision transformer 기반의 모델을 사용한 spectrogram image 분석 및 attention map 분석
< 뇌파 raw data>