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• (실시간 웹 데이터 수집 및 편향성 분석 기술) 다양한 사용자 맥락과 시간 변화를 반영하여 실시간으로 웹 데이터를 수집하고, 이를 기반으로 웹 편향성 평가 지표 및 임베딩 기반 편향성 분석 체계를 구축한다.

• (지속 그래프 표현학습 기반 편향 분석 및 제거 기술) 웹 데이터의 관계성과 시간성을 반영한 지속 그래프 표현학습 모델을 개발하고, 이를 활용하여 편향성을 분석·제거한다.

• (공정한 데이터셋 및 학습모델 구축 기술) 편향성 제거 결과를 바탕으로 공정한 벤치마크 데이터셋을 구축하고, 이를 활용해 LLM 사전학습 및 미세조정을 통한 공정한 학습모델을 개발한다.

• (자가학습 기반 연합 지속학습 파이프라인 기술) 비공개 데이터에 대한 자가학습과 연합 지속학습을 결합하여, 제로데이 공격 등 새로운 사이버 위협에 적응 가능한 탐지 파이프라인을 구축한다.

• (프로토타입 기반 클래스 불균형 해소 기술) 기기별 클래스 프로토타입을 생성하고 서버에서 통합함으로써, 클래스 간 불균형 문제를 완화하고 학습 효율과 정확도를 동시에 향상시킨다.

• (의사 레이블링 및 지식 증류 기반 경량화 기술) 레이블 없는 데이터를 활용한 의사 레이블링과 지식 증류를 통해, 개인정보를 보호하면서도 경량화된 위협 탐지 모델을 반복 학습한다.

• (NPU 기반 AI 엣지 컴퓨팅 기술) 저전력 NPU를 활용해 현장 내 실시간 데이터 분석, 고장 및 이상 탐지를 수행함으로써 클라우드 의존성과 지연 문제를 해결하고, 설비의 가동성 및 운영 효율성을 향상시킨다.

• (무선 IoT 통신 및 AI 예지정비 관리 기술) Wireless IoT 게이트웨이를 통해 설비 간 실시간 데이터를 수집·전송하고, 지속학습 기반 AI/ML 모델을 통해 고장을 예측하고 예지정비를 지원하는 모델 관리 체계를 구축한다.

• (사용자 중심 설비 운영 및 통합 모니터링 기술) 설비 관리자와 자산 운영자가 사용할 수 있는 스마트 애플리케이션과 인터페이스를 제공하여, 설비 이상 알림, 점검 제어, 전력 분배 및 수요 예측까지 실시간 의사결정을 지원한다.

• (상관관계 기반 실시간 이상정의 및 이상탐지 기술) IoT Edge 게이트웨이로부터 수집된 다종 데이터 간 상관관계를 분석하여 예방보전을 위한 이상 정의 및 실시간 이상탐지 모델을 개발한다.

• (설명가능한 이상탐지 파이프라인 기술) 다중 인스턴스 학습 기반 이상탐지와 설명가능 모델을 연계하여, 이상 원인을 특정하고 해석 가능한 설명을 제공하는 통합 파이프라인을 구축한다.

• (스마트빌딩 기반 실증 및 자가학습 기반 성능 최적화 기술) 스마트빌딩 환경에서 이상탐지 모델 및 파이프라인 요소기술을 실증하고, 자가학습 기반 이상탐지 모델의 성능을 지속적으로 평가 및 개선한다.

• (스마트 빌딩 환경 구축 및 데이터 전처리 기술) 이상탐지 모델 적용을 위한 스마트 빌딩 환경을 정의하고, 센서 및 IoT 데이터를 수집·정제하는 실증 기반 환경을 구축한다.

• (이상탐지 모델 적용 및 시나리오 기반 성능 평가 기술) 수집된 현장 데이터를 기반으로 이상탐지 모델을 적용하고, 다양한 시나리오를 통해 모델의 성능과 한계를 평가한다.

• (스마트 빌딩 실무 적용 가능성 분석 및 모델 개선 방향 기술) 모델 성능 결과를 바탕으로 실무 적용 가능성을 분석하고, 현장 요구에 기반한 후속 모델 개발 방향을 도출한다.

• (지능형 경영분석 및 예측 알고리즘 기술 개발) 기업 생존율, 자금 흐름, 투자 효과 등을 예측하는 분석 알고리즘을 개발한다.

• (API 기반 경영지원 시스템 및 시각화 연동 기술) 분석 결과를 대시보드 및 외부 시스템과 연동하는 API 서비스를 구축한다.

• (지속학습형 데이터 인프라 및 특화 LLM 기반 기술) 특화 LLM 기반 분석과 지속 학습이 가능한 데이터베이스를 설계한다.

• (사용자 맥락 기반 병렬 웹 수집 및 구조화 기술) 여러 지역과 사용자 맥락에 따른 웹 검색결과를 병렬로 수집하고, 구조화된 데이터를 통해 편향성 분석을 위한 통제된 수집 체계를 구현한다.

• (다중 페르소나 기반 LLM 편향성 분석 및 검증 기술) 정치적 성향을 반영한 페르소나를 구축하고, LLM의 편향성을 교차 검증하는 분석 체계를 통해 다면적 편향성 평가를 수행한다.

• (검색 편향성 통계 분석 및 국제 공동검증 기술) 검색결과의 다양성과 통계적 유의성을 수치적으로 검증하고, 실증 사례 및 국제 공동연구를 통해 분석 체계의 객관성과 활용성을 입증한다.

• (안과 영상데이터 수집 및 라벨링 기술)  의료기관 폐쇄망 및 공개 데이터로부터 안과 영상 데이터를 수집·비식별화하고, 전문가 판독을 통해 정밀한 라벨링을 수행한다.

• (딥러닝 기반 안질환 탐지 모델 개발 기술)  OCR 기반 메타데이터 통합 저장 구조를 바탕으로 CNN, LSTM 등 딥러닝 기법을 활용한 안질환 탐지 모델을 개발하고, 데이터 증강과 노이즈 처리로 성능을 고도화한다.

• (안질환 탐지 모델 성능평가 및 개선 기술) 정량적 지표 및 정성적 사례분석을 통해 탐지 모델의 정확도와 신뢰성을 평가하고, 오탐 분석과 전문가 검증을 통해 모델을 지속적으로 개선한다.

• (다종 센서 데이터를 고려한 시뮬레이션 및 전송 최적화 기술) 다양한 IoT 센서 데이터를 분류하고, 유형별 생성 속도 조절이 가능한 시뮬레이터를 구축한다. 전송 효율을 위해 주기 기반과 임계치 기반 방식을 결합한 적응형 데이터 전송 모듈을 설계한다.

• (엣지–클라우드 최적화를 위한 경량 예측 및 지속가능 학습 기술) 경량화된 예측 기반 전송 기법을 적용하여 네트워크 부하를 최소화하고, 분포 변화 감지를 위한 측정기 및 예측 모델을 통해 클라우드의 지속 가능 학습 구조를 구현한다.

• (연합학습 기반 개인화–일반화 통합 기술) 엣지에서의 개인화와 클라우드에서의 일반화를 분리한 계층 구조를 통해 지역 특화 데이터를 효과적으로 반영하고, 클라우드에서 통합 학습으로 일반화 성능을 향상시킨다.

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