과제 상세정보
목록에너지 AI를 위한 설명 가능한 확률적 딥러닝 모델 및 강화학습 기초기술 연구
작성자
관리자
조회수
85
등록일
2024-05-22
사업 정보
| 내역사업 | 기본연구 |
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과제 기본정보
| 과제명 | 에너지 AI를 위한 설명 가능한 확률적 딥러닝 모델 및 강화학습 기초기술 연구 | ||||
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| 과제고유번호 | 1711137365 | ||||
| 부처명 | 과학기술정보통신부 | ||||
| 시행계획 내 사업명 | |||||
| 시행계획 내 사업유형 | 예산출처지역 | 대전광역시 | 사업수행지역 | 대전광역시 | |
| 계속/신규 과제구분 | 신규과제 | ||||
| 과제수행연도 | 2021 | 총연구기간 | 2021-06-01 ~ 2024-02-29 | 당해연도 연구기간 | 2021-06-01 ~ 2022-02-28 |
요약 정보
| 연구목표 | 최종목표 : 딥러닝 기반 설명가능한 확률적 에너지 예측 인공지능 모델 개발 및 효율적 부하 및 에너지 관리를 위한 강화학습 기초 기술 연구세부목표 : 1. 트랜스포머 등 최신 딥러닝 기술을 활용한 설명가능한(explainable) 확률적(probabilistic) 에너지 예측 인공지능 모델 개발 - 최신 딥러닝 기술을 적용한 에너지 예측 모델 개발 및 고도... | ||
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| 연구내용 | 1. 딥러닝 기반 설명가능한 확률적 에너지 예측 인공지능 모델 개발 및 예측 성능 고도화 1.1 최신 딥러닝 기술을 적용한 에너지 예측 모델 개발 및 고도화 - 전력 부하, 신재생 발전량 등 딥러닝 예측 모델 학습을 위한 에너지 데이터셋 확보 및 기초 분석 - 시계열 예측을 위한 트랜스포머(transformer), 생성적 적대 신경망(GAN), 그... | ||
| 기대효과 | 1. 학문적 기대효과- 2015년 이후로 딥러닝을 활용한 부하, 신재생 발전량 예측 모델이 활발히 연구되었으나, 최신 딥러닝 기술의 적용이 미흡하고. Transformer, XAI, 확률적 예측의 세가지 요소가 융합된 연구가 전무하여 해당 연구수행이 학문적으로 중요한 가치를 지니고 있음.2. 경제적 기대효과- 이와 관련하여 에너지 관련 글로벌 인공지능 시장... | ||
| 키워드 | 에너지 예측,인공지능,설명가능한 인공지능,확률적 딥러닝,분산 다중에이전트 강화학습,에너지 인공지능 | ||
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) | ET(환경기술) | 기술수명주기 | |
| 연구수행주체 | 연 | 과학기술표준분류 | 인공물 > 에너지/자원 > 스마트그리드 > 지능형 전력망 플랫폼 기술 |
| 주력산업분류 | 적용분야 | 에너지 | |
| 중점과학기술분류 | 과제유형 |
과제수행기관(업) 정보
| 과제수행기관(업) 정보 | 과제수행기관(업)명 | (재)한국원자력연구원 | 사업자등록번호 | |
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| 연구책임자 | 소속기관명 | (재)한국원자력연구원 | 사업자등록번호 | |
| 최종학위 | 박사 | 최종학력전공 | 공학 |
사업비
| 국비 | 40,010,000 | 지방비(현금+현물) | 0 |
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| 비고 | |||