과제 상세정보
목록노이즈 광음향 컴퓨터 탐지에서 머신러닝과 모델 관측자 기법의 상호 비교 및 융합 적용을 통한 성능 향상 및 최적화
작성자
관리자
조회수
57
등록일
2024-05-21
사업 정보
| 내역사업 | 기본연구(4년~5년) |
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과제 기본정보
| 과제명 | 노이즈 광음향 컴퓨터 탐지에서 머신러닝과 모델 관측자 기법의 상호 비교 및 융합 적용을 통한 성능 향상 및 최적화 | ||||
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| 과제고유번호 | 1345317715 | ||||
| 부처명 | 교육부 | ||||
| 시행계획 내 사업명 | |||||
| 시행계획 내 사업유형 | 예산출처지역 | 대전광역시 | 사업수행지역 | 대전광역시 | |
| 계속/신규 과제구분 | 계속과제 | 이전연도 과제번호 | 1345295096 | ||
| 과제수행연도 | 2020 | 총연구기간 | 2017-06-01 ~ 2021-05-31 | 당해연도 연구기간 | 2020-03-01 ~ 2021-02-28 |
요약 정보
| 연구목표 | 병렬 계산 컴퓨팅 시스템을 통해 광음향 이미징 시뮬레이션을 구현한다. 머신러닝과 모델 관측자 기법을 시뮬레이션 된 노이즈 광음향 데이터에 적용하여 노이즈 데이터에 취약한 머신러닝 기반 컴퓨터 탐지 및 진단 기술의 성능을 향상시킬 수 있는 방법을 탐구한다. 또한 광음향 이미징 컴퓨터 탐지 및 진단에 머신러닝과 모델 관측자 기법의 융합 적용으로 성능을 과학적으... | ||
|---|---|---|---|
| 연구내용 | 머신러닝 기반 컴퓨터 인식 기술은 데이터에 노이즈가 많이 있는 경우에는 그 성능이 기하급수적으로 저하되므로 응용에 한계가 있다. 또한, 현재의 머신러닝 신경망 알고리즘은 수동적으로 주어진 빅데이터에 의해 훈련될 뿐, 광 시스템의 목적 수행 능력을 향상시키기 위해 데이터를 측정하는 시스템(하드웨어) 자체를 능동적으로 개선할 수는 없다. 이 한계점을 개선하기 ... | ||
| 기대효과 | 인공지능에 의해 산업 환경이 극변하는 4차 산업혁명의 도래에 발맞추어 보다 나은 성능을 구현할 수 있는 컴퓨터 탐지 및 진단 기술에 대한 연구는 학문적으로 산업적으로 그 기대 효과가 매우 높다. 따라서 본 연구과제의 연구 과정 및 결과는 다양한 기술 및 산업 분야들에서 요구되는 빠른 시간 내에 객관적 인식을 할 수 있는 컴퓨터 탐지 및 인식 기술의 향상에 ... | ||
| 키워드 | 머신러닝,광음향 이미징,모델 관측자,컴퓨터 탐지 및 진단,딥러닝,인공지능,이미지 사이언스 | ||
위탁/공동여부 정보
| 단독연구 | 기업 | 대학 | 국공립(연)/출연(연) | 외국연구기관 | 기타 |
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기술 정보
| 연구개발단계 | 기초연구 | 산업기술분류 | |
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| 미래유망신기술(6T) | IT(정보기술) | 기술수명주기 | |
| 연구수행주체 | 학 | 과학기술표준분류 | 인공물 > 정보/통신 > 정보이론 > 인공지능 |
| 주력산업분류 | 적용분야 | 지식의 진보(비목적연구) | |
| 중점과학기술분류 | 과제유형 |
과제수행기관(업) 정보
| 과제수행기관(업) 정보 | 과제수행기관(업)명 | 한밭대학교 | 사업자등록번호 | |
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| 연구책임자 | 소속기관명 | 한밭대학교 | 사업자등록번호 | |
| 최종학위 | 박사 | 최종학력전공 | 이학 |
사업비
| 국비 | 50,000,000 | 지방비(현금+현물) | 0 |
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| 비고 | |||