과제 상세정보
목록설명 가능한 인공지능을 위한 딥러닝 신경망 구조 및 학습 방법론 개발
작성자
관리자
조회수
106
등록일
2024-05-21
사업 정보
| 내역사업 | 기본연구 |
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과제 기본정보
| 과제명 | 설명 가능한 인공지능을 위한 딥러닝 신경망 구조 및 학습 방법론 개발 | ||||
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| 과제고유번호 | 1711118322 | ||||
| 부처명 | 과학기술정보통신부 | ||||
| 시행계획 내 사업명 | |||||
| 시행계획 내 사업유형 | 예산출처지역 | 대전광역시 | 사업수행지역 | 대전광역시 | |
| 계속/신규 과제구분 | 신규과제 | ||||
| 과제수행연도 | 2020 | 총연구기간 | 2020-06-01 ~ 2023-02-28 | 당해연도 연구기간 | 2020-06-01 ~ 2021-02-28 |
요약 정보
| 연구목표 | □ 최종목표판단 근거를 제시할 수 있는 설명 가능한 인공지능(eXplainable Artificial Intelligence, XAI)을 위한 범용적 딥러닝(Deep Learning) 신경망(Neural Networks) 구조 및 학습 방법론 개발□ 세부목표?? 변수 중요도 및 관계를 해석할 수 있는 딥러닝 신경망 구조 개발 ?? 기울기 전파 분석 및 효율... | ||
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| 연구내용 | 1. 변수 중요도 및 관계를 해석할 수 있는 딥러닝 신경망 구조 개발[1-2차년] ○ 출력층(output layer)과 유사한 패턴을 가진 특성 은닉층(feature hidden layer) 구조 개발 - 특성학습(representation learning)에 적합한 undercomplete 신경망 구조를 활용하여, 출력층과 가까운 단계에서 은닉층에 특... | ||
| 기대효과 | 1. 연구의 기술적 중요성 및 파급효과 ○ 설명 가능한 인공지능을 위한 모델을 통한 딥러닝 기술 선도 - 딥러닝은 현재 세계적으로 가장 큰 주목받는 연구 분야이며, 그 중에서도 설명 가능한 인공지능 개발은 딥러닝의 파급효과를 결정지을 수 있는 핵심 기술로서 인식되고 있음 - 따라서 이 분야에서 좋은 성능과 설명력을 가지는 모델을 개발한다면, 앞으... | ||
| 키워드 | 인공지능,설명 가능한 인공지능,신경망 구조,역전파 알고리즘,헬스케어,스마트 제조,변수 중요도 및 관계 분석 | ||
위탁/공동여부 정보
| 단독연구 | 기업 | 대학 | 국공립(연)/출연(연) | 외국연구기관 | 기타 |
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기술 정보
| 연구개발단계 | 기초연구 | 산업기술분류 | |
|---|---|---|---|
| 미래유망신기술(6T) | IT(정보기술) | 기술수명주기 | |
| 연구수행주체 | 학 | 과학기술표준분류 | 인공물 > 정보/통신 > 정보이론 > 인공지능 |
| 주력산업분류 | 적용분야 | 전문, 과학 및 기술서비스업 | |
| 중점과학기술분류 | 과제유형 |
과제수행기관(업) 정보
| 과제수행기관(업) 정보 | 과제수행기관(업)명 | 충남대학교 | 사업자등록번호 | |
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| 연구책임자 | 소속기관명 | 충남대학교 | 사업자등록번호 | |
| 최종학위 | 박사 | 최종학력전공 | 공학 |
사업비
| 국비 | 37,500,000 | 지방비(현금+현물) | 0 |
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| 비고 | |||