[(주)스위트앤데이터 산학협력] 마음의 방
[(주)스위트앤데이터 산학협력] 마음의 방
연구 기간 : 2026.05 ~ 2026. 12
과제 키워드 : BCI, AI-based Contents Generation, Generative AI
AI-BCI 및 월드 모델 기반 몰입형 콘텐츠 제작을 위한 EEG 데이터와 AI 월드 모델을 융합 연구 프로젝트입니다.
대조 학습을 통해 뇌파의 암시적 특징을 스스로 학습
캘리브레이션 시간을 70% 단축하는 강건한 모델을 설계
낮은 신호 대 잡음비 환경에서도 정교한 시각 정보를 도출
디퓨전 모델과 월드 모델을 결합하여 가상 공간 내 객체 간의 인과 관계를 동적으로 추론하는 환경 구축
[(주)티엔엘 산학협력] 제조공정 품질 불량 예측을 위한 AI모델 개발 PoC
연구기간 : 2026.04 ~ 2026.07
과제 키워드 : OCR, Anomaly Detection, Embedded systems
화학 공정 과정에서 발생하는 품질 편차를 극복하기 위한 AI 기술 검증 프로젝트입니다.
완벽한 통제가 어려운 제조 공정의 특성 반영
사전에 불량 유발 요소 탐색 및 이상 탐지(Anomaly Detection) 모델 개발
엣지 환경(Embedded Systems)에서의 실효성 및 현장 적용 가능성 검증
[개인연구] Polynomial Basis 기반 Non-Iterative Single-Pass Diffusion 생성 모델 연구
연구기간 : 2026.04 ~ 2026.12
과제 키워드 : Generative AI, Diffusion Models, Chebyshev Polynomials, Transformer
기존 확산 모델(Diffusion Model)이 필수적으로 요구하는 다단계 반복 추론의 속도 한계를 근본적으로 해결하기 위한 생성형 AI 원천 기술 연구입니다.
디퓨전 생성이 비주기적이고 매끄러운 신호임을 수학적으로 증명
저차원 체비쇼프 다항식 공간의 계수로 압축하여 전역적으로
매개변수화
반복적인 노이즈 제거 과정 없이 단일 순방향 패스(Single-pass)로 다항식의 계수를 예측
이미지를 생성하는 차세대 디퓨전 아키텍처를 설계
[개인연구] 뇌파 신호 기반 이미지 생성에 관한 연구
연구기간 : 2024.11 ~ 2025.12
과제 키워드 : Generative AI, Image Geneartion, EEG
EEG 신호를 사전 학습된 거대 모델인 CLIP의 임베딩 공간에 정렬하여 이미지를 생성하는 연구를 수행 했습니다
기존의 CLIP과의 alignment를 만드는 연구를 수행
t-SNE를 통해 EEG 임베딩 벡터를 시각화
Latent Vector의 표현력 확보와 학습 속도 개선을 위해 Stable Diffsuion v2를 활용
메모리 문제를 해결하기 위해 gradient accumulation, gradient check points, cpu offloading, selective fine-tuning을 활용
[개인연구] 신호 도메인의 자기 지도 학습의 복원 능력 측정을 위한 유사도 알고리즘 연구
연구기간 : 2024.05 ~ 2024.11
과제 키워드 : Signal, Self-supervised Learning, Representation Learning
신호 복원 평가 시 기존 MSE(거리 기반) 지표의 한계 입증 및 새로운 Metric 제안
진폭(Amplitude) 변화에 강건하며 [0, 1] 범위를 갖는 새로운 신호 유사도 평가지표 SDSC(Signal Dice Similarity Coefficient)
제안
SDSC를 시그모이드(Sigmoid)로 근사하여 미분 가능한 손실
함수로 변환
다양한 데이터셋 테스트 및 MSE와의 약한 상관관계 분석을 통해
기존 지표의 문제점 지적 및 SDSC 실효성 증명
[모두의연구소] Data Engineering with RAPIDS LAB
연구기간 : 2024.03 ~ 2025.12
과제 키워드 : GPU-based Data Science, Data Science, GPU Optimization
데이터 엔지니어링 과정에서 GPU 가속을 적극 활용하여 대규모 데이터의 ETL(Extract, Transform, Load) 및 CRUD 파이프라인 처리 속도를 극대화하는 방안을 설계하고 검증했습니다.
RAPIDS의 다양한 라이브러리 활용
GPU를 사용한 Extract, Transform, Load(ETL) 및 Create, Read, Update, Delete(CRUD)등의 Pipeline 최적화
Kaggle 및 기초 서적용 코드 작성
Wikidocs NVIDIA RAPIDS로 배우는 데이터 사이언스 가속화 기초 작성
[스마트팜다부처패키지혁신기술개발 R&D 사업 ]
오리사-영상기반 AI알고리즘 개발
연구기간 : 2021.04 ~ 2024.12
과제 키워드 : Computer Vision, Object Detection, Semantic Segmentation, Smart Farm, Robot, Real Time AI
오리사-영상기반 AI알고리즘 개발, AI기반 오리 폐사체와 이상 개체 검출 및 깔짚 상태 인식 방법론 연구
오리사 데이터 수집 및 정제.
자동 레이블 프로그램 개발.
RetinaNet의스마트팜 활용 가능성 조사(JAST)
속도 개선을 위한 YOLO v3~ YOLO v8 학습 및 실험.
깔 짚 영역의 segmentation 모델 개발.
실시간 추론을 위한 GPU 분산 처리 개발.
개발 된 네트워크 모듈화
[개인연구] 트랜스포머 기반 이미지 누락 영역 복원 알고리즘 연구
연구기간 : 2021.04 ~ 2021.12
과제 키워드 : Vision Transformer, In-Painting, Out-Painting
Vision Transformer를 활용하여 Image In-painting 수행.
Patch-based Painting 문제를 Vision Transformer 친화적으로
정의
이미지 내부, 외부 상관없이 누락하여 학습.
누락 비율에 따른 복원 성능 차이 비교 분석
복원 성능 개선을 위한 Patch-GAN 응용
[개인연구] 트랜스포머 기반 이미지 누락 영역 복원 알고리즘 연구
연구기간 : 2021.06 ~ 2022.08
과제 키워드 : Generative AI, Image Geneartion, Medical Imaging
StyleGANv1, StyleGANv2, PGGAN을 활용.
생성 성능을 측정하기 위한 Metric 조사.
DAPI data 분석
문제에 맞추어 PGGAN 변형
생성 성능 분석 및 문제점 도출
[개인연구] 딥러닝 기반 Dental CT 2D 영상의
의미론적 분할 방법 연구
연구기간 : 2022.04 ~ 2022.11
과제 키워드 : Semantic Segmentation, Data Imbalance, Medical Imaging
Dental CT semantic segmentation model 개발.
class imbalance 해결을 위한 loss function 조사.
focal tversky loss를 변형 및 학습 활용.
dice coefficient를 활용하여 평가.