과제 상세정보
목록비정렬 데이터의 범용적 인식과 학습을 위한 심층 생성모델 연구
작성자
관리자
조회수
42
등록일
2024-05-22
사업 정보
| 내역사업 | 우수신진연구 |
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과제 기본정보
| 과제명 | 비정렬 데이터의 범용적 인식과 학습을 위한 심층 생성모델 연구 | ||||
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| 과제고유번호 | 1711130920 | ||||
| 부처명 | 과학기술정보통신부 | ||||
| 시행계획 내 사업명 | |||||
| 시행계획 내 사업유형 | 예산출처지역 | 대전광역시 | 사업수행지역 | 대전광역시 | |
| 계속/신규 과제구분 | 신규과제 | ||||
| 과제수행연도 | 2021 | 총연구기간 | 2021-03-01 ~ 2024-02-29 | 당해연도 연구기간 | 2021-03-01 ~ 2022-02-28 |
요약 정보
| 연구목표 | 본 과제에서는 그래프, 포인트 클라우드 등으로 대표되는 비정렬 데이터의 인식을 위한 범용적 신경망 모델과 이를 학습하기 위한 비지도 학습 방법을 함께 제시한다. 비정렬 데이터는 최근 단백질 구조 예측, 사회관계망 분석, 자율주행에서의 3차원 포인트클라우드 인식 등 기계학습 분야에서 중요하게 부상하고 있으나, 데이터가 갖는 특수한 성질로 인해 CNN, RNN... | ||
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| 연구내용 | 본 연구에서는 그래프, 포인트 클라우드 등 원소의 순서가 데이터의 특성에 영향을 주지 않는 비정렬 데이터를 위한 범용적 신경망 모델 및 이를 비지도로 학습하기 위한 생성 모델을 연구하고, 이를 단백질, 사회망, 자율주행 Lidar 데이터의 인식, 생성에 적용한다. 시계열 데이터로 대표되는 정렬 데이터에는 Convolutional Neural Networ... | ||
| 기대효과 | 1. 비정렬 데이터에 대한 모델 개발비용 절감: 비정렬 데이터를 위한 현존하는 기계학습 모델들은 포인트 클라우드, 사회망, 전력망, 신약 개발 등 다양한 도메인에서 개발되고 있으나, 각각의 모델은 특정 도메인 데이터의 특성에 맞추어 특화되어 있으며 이를 도메인간에 일반화할 수 없는 문제가 있다. 이로 인해 비정렬 데이터의 경우 도메인마다 신경망/학습 알고리... | ||
| 키워드 | 딥러닝,생성모델,비지도학습,포인트클라우드,그래프,집합구조데이터 | ||
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 | 제조업(전자부품,컴퓨터,영상,음향및통신장비) | |
| 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 | 208,030,000 | 지방비(현금+현물) | 0 |
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| 비고 | |||