과제 상세정보
목록인공지능 데이터 가공 효율 극대화를 위한 딥러닝 기반 전처리 엔진 자동학습 파이프라인 시스템 개발
작성자
관리자
조회수
52
등록일
2024-05-21
사업 정보
| 내역사업 | 2020년도 창업성장기술개발사업 '디딤돌 창업과제(첫걸음)' 제2차 시행계획 공고 |
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과제 기본정보
| 과제명 | 인공지능 데이터 가공 효율 극대화를 위한 딥러닝 기반 전처리 엔진 자동학습 파이프라인 시스템 개발 | ||||
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| 과제고유번호 | 1425153277 | ||||
| 부처명 | 중소벤처기업부 | ||||
| 시행계획 내 사업명 | |||||
| 시행계획 내 사업유형 | 예산출처지역 | 대전광역시 | 사업수행지역 | 대전광역시 | |
| 계속/신규 과제구분 | 신규과제 | ||||
| 과제수행연도 | 2021 | 총연구기간 | 2020-12-31 ~ 2021-12-30 | 당해연도 연구기간 | 2021-01-01 ~ 2021-12-30 |
요약 정보
| 연구목표 | 전이학습을 위한 원천 인공지능 모델 3종 개발 - 이미지 Object Detection 모델 - 이미지 Semantic Segmentation 모델 - 음원 노이즈 및 비음성 구간 제거 모델 자동학습 파이프라인 시스템 개발 - Data Selection Augmentation 알고리즘 - 비 개발자용 웹기반 인공지능 모델 학습 시스템 개... | ||
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| 연구내용 | 전이학습을 위한 원천 인공지능 모델 (pre-trained model) 개발 - 이미지 시맨틱 세그맨테이션 딥러닝 모델 개발 (1종) · 가장 널리 쓰이며, 높은 정확도를 가진 시맨틱 세그맨테이션 모델로 구글의 DeepLab V3 모델을 활용, 오픈소스 데이터 및 기 보유중인 세그맨테이션된 이미지 데이터를 학습시켜 기반 모델 개발을 수행. 후보 데... | ||
| 기대효과 | 신규 판로개척 측면 - 판로개척1: 데이터 라벨링 관련 정부지원사업을 통한 안정적인 캐시플로우 확보 한국데이터산업진흥원의 데이터 바우처 지원 사업 (5년간 매년 600억원 규모), 정보화진흥원의 인공지능 데이터 구축 사업 (올해 380억, 내년 2900억 규모) 등 정부에서 주관하는 데이터 라벨링 관련 사업들이 작년부터 매년 확장되고 있음.자사는 초년도... | ||
| 키워드 | 데이터라벨링,인공지능,전이학습,딥러닝,파이프라인 | ||
위탁/공동여부 정보
| 단독연구 | 기업 | 대학 | 국공립(연)/출연(연) | 외국연구기관 | 기타 |
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기술 정보
| 연구개발단계 | 개발연구 | 산업기술분류 | |
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| 미래유망신기술(6T) | IT(정보기술) | 기술수명주기 | |
| 연구수행주체 | 산 | 과학기술표준분류 | 인공물 > 정보/통신 > 소프트웨어 > S/W 솔루션 |
| 주력산업분류 | 적용분야 | 전문, 과학 및 기술서비스업 | |
| 중점과학기술분류 | 과제유형 |
과제수행기관(업) 정보
| 과제수행기관(업) 정보 | 과제수행기관(업)명 | (주)데이터메이커 | 사업자등록번호 | |
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| 연구책임자 | 소속기관명 | (주)데이터메이커 | 사업자등록번호 | |
| 최종학위 | 석사 | 최종학력전공 | 이학 |
사업비
| 국비 | 64,000,000 | 지방비(현금+현물) | 0 |
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| 비고 | |||