과제 상세정보
목록다변수 스트림 빅데이터의 딥러닝 분석을 위한 AutoML
작성자
관리자
조회수
86
등록일
2024-05-21
사업 정보
| 내역사업 | 중견후속연구(연평균연구비 2억원~4억원 이내) |
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과제 기본정보
| 과제명 | 다변수 스트림 빅데이터의 딥러닝 분석을 위한 AutoML | ||||
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| 과제고유번호 | 1711120664 | ||||
| 부처명 | 과학기술정보통신부 | ||||
| 시행계획 내 사업명 | |||||
| 시행계획 내 사업유형 | 예산출처지역 | 대전광역시 | 사업수행지역 | 대전광역시 | |
| 계속/신규 과제구분 | 신규과제 | ||||
| 과제수행연도 | 2020 | 총연구기간 | 2020-09-01 ~ 2023-02-28 | 당해연도 연구기간 | 2020-09-01 ~ 2021-02-28 |
요약 정보
| 연구목표 | 다변수 스트림 빅데이터의 딥러닝 분석을 위한 최적의 딥러닝 모델 선정과 파라미터 설정을 자동적으로 수행하여 선행연구에서 도출된 분석 기능의 실제 적용을 지원한다. 이를 위해 "다변수 스트림 빅데이터의 딥러닝 분석을 위한 AutoML 프레임워크"를 개발한다. 보다 구체적으로는 클러스터링, 분류, 회귀분석, 이상치검출의 4가지 딥러닝 분석 기능에 대한 Stre... | ||
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| 연구내용 | "다변수 스트림 빅데이터의 딥러닝 분석을 위한 AutoML 프레임워크"를 개발함에 있어, 4가지 분석 용도 별로 세부목표를 설정한다. 따라서 세부적으로는, (1) 클러스터링(clustering) Stream AutoML 기술개발, (2) 분류(classification) Stream AutoML 기술개발, (3) 회귀분석(regression analysis... | ||
| 기대효과 | * 스마트 팩토리에서 생산된 방대한 양의 데이터에 무한한 가치를 부여할 수 있을 것이라 기대한다.* 스마트 팩토리의 운영 빅데이터에 기반하여 현재 수준보다 훨씬 더 공정의 효율성, 생산 속도, 제품 품질을 향상시킬 수 있을 것으로 기대한다.* GE 사의 프리딕스(Predix), Splunk 사의 스플런크(Splunk)를 비롯한 스마트 팩토리 운영 빅데이터 ... | ||
| 키워드 | 다변수 시계열,빅데이터,딥러닝,머신러닝,AutoML,신경망 구조 탐색,하이퍼파라미터 최적화 | ||
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 > 데이터베이스 |
| 주력산업분류 | 적용분야 | 지식의 진보(비목적연구) | |
| 중점과학기술분류 | 과제유형 |
과제수행기관(업) 정보
| 과제수행기관(업) 정보 | 과제수행기관(업)명 | 한국과학기술원 | 사업자등록번호 | |
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| 연구책임자 | 소속기관명 | 한국과학기술원 | 사업자등록번호 | |
| 최종학위 | 박사 | 최종학력전공 | 공학 |
사업비
| 국비 | 66,668,000 | 지방비(현금+현물) | 0 |
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| 비고 | |||