PROJECTS

❍ 의료와 급격한 기술발달로 야기된 사회문제 해결 및 생명/인체공학에 기반한 인간 삶의 조건을 혁신하고, 인문사회학, 생명의과학, 뇌공학, 지능정보과학 등 학교 강정 연구분야를 융합하여 미래 인간과 사회를 위한 기술을 완성하며, 미래 사회를 선도할 신인류 “Super Sapiens”의 탄생에 필요한 역량과 핵심인자를 보유한 명품인재를 양성하는것을 목표로 함

❍ 기간 : 2020.07.01 – 2029.12.31

❍ 주관기관 : 과학기술정보통신부

❍ 중점 연구(활동) 분야

[제 2세부: Superintelligence 실현 및 심비오시스의 주요 SW 원천 기술* 연구개발]

a. 리서치랩1(초월 지각 /초월 추론 Superintelligence 연구 - 오감/언어 학습 프레임워크 및 최적화) 

-극한 상황에서 취득된 영상으로부터 정보 추출 연구

-신뢰도 기반 점증적 지식 그래프 확장을 통한 비신뢰도 데이터 정제 및 확장

-자가 신뢰도 학습을 통한 멀티 모달 데이터 학습 모델 갱신 기법 개발

b. 리서치랩2(스케이러블 수퍼인텔리전스 학습 인프라 개발 - 데이터 불균형/부족 상황에 강건한 뉴럴-네트워크 학습 인프라 연구 개발)

-대규모 고차원 데이터의 인덱싱 및 간결화를 통한 스케이러블 기계 학습 기반 연구

-거대 데이터 기반 멀티-모달리티 공통 표현 도출 모델 학습 프레임워크 연구

-기학습된 생성 모델을 소수 데이터만 가용한 유사 도메인으로 전이하는 퓨샷 생성 모델 적응(Adaptation) 기술 개발

c. 리서치랩3(Super Sapiens / Superintelligence 심비오시스 플랫폼 개발 - 실시간 지능 결합을 위한 고신뢰 심비오시스 디지털 트윈 구조 구축)

-인간과 기계의 유기적 지능 결합 모델 연구 

-가상 물리 환경에 최적화된 고신뢰, 실시간 Superintelligence 디지털 트윈 구조 개발

-자가 학습 기반 지식 중심 네트워크 운용 기술 구축

* 초월 지각/ 초월 추론 Superintelligence, 스케이러블 수퍼인텔리전스 학습, Super Sapiens / Superintelligence 심비오시스

❍ 제조, 의료, 농업 등 산업 현장의 디지털 전환 수요에 대응하기 위해, 인공지능(AI) 및 딥러닝 기술을 기반으로 산업 데이터를 분석하고 문제를 해결할 수 있는 실무형 고급 인재 양성을 목표로 함.

실제 기업 과제를 기반으로 한 프로젝트 기반 학습(PBL)을 통해, 교육생은 최신 AI 기술을 습득하고 산업 현장에 즉시 적용 가능한 실전 역량을 확보함.

성균관대학교 스마트팩토리융합학과와 ICT명품인재양성사업단이 협력하여, 교육–현장 적용–성과 연계가 가능한 AI 전문인재 생태계를 구축함.

❍ 기간 : 2025.01.01 – 2025.12.31

❍ 주관기관 : 과학기술정보통신부

❍ 중점 연구(활동) 분야

[산업 현장 중심 실무형 AI 역량 강화 프로젝트 교육 (Industrial AI Expert Projects with Deep Learning)]

a. Track 1 – 딥러닝 이론 및 기초 프로그래밍 교육

-딥러닝 핵심 모델(CNN, RNN, Transformer 등)의 이론 및 구현 실습

-강화학습, 생성형 AI, Vision Transformer(ViT) 등 최신 기술 동향 반영

-TensorFlow, PyTorch, Keras 등 실무 프레임워크 실습 포함

b. Track 2 – AI 산업활용 프로젝트 수행

-제조, 의료, 농업 분야의 실제 산업 데이터를 기반으로 모델 개발

-최신 AI 논문 기반 과제 설계 및 코드 리뷰를 통한 기술 내재화

-고성능 GPU 기반 클라우드 실습 환경 제공

c. Track 3 – 기업 제안 기반 팀 프로젝트

-협약기업이 제시한 실무 과제에 대해 팀 단위 프로젝트 수행

-문제 정의부터 데이터 분석, 모델 구현, 결과 발표까지 전과정 수행

-기업 전문가 및 교수진의 기술 피드백을 통해 실무 투입 가능 수준 검증 및 평가

❍ 전략기술 분야 중심의 중소·중견기업이 필요로 하는 실무 중심의 교육과 공동연구를 지원하여, 현장에서 즉시 활용 가능한 고급 연구인력 양성과 기업 R&D 혁신을 동시에 실현하는 것을 목표로 함. 

이를 위해 대학 및 출연(연)과의 협력을 통해 석·박사 과정 운영과 연계된 공동연구를 수행하여, 산업 현장에 적합한 기술력을 갖춘 실무형 고급 인재를 양성함. 

❍ 기간 : 2025.09.01 – 2027.08.31 

❍ 주관기관 : 과학기술정보통신부

❍ 중점 연구(활동) 분야

[산업 현장에서의 이상 탐지 자동화를 위한 실무형 공동 연구 개발]

a. 비교 기반 AI 아키텍처를 활용한 최적화 모델 개발

b. 시각적 맥락을 해석하는 AI 기반 의미론적 비교 방식 연구

c. 산업용 표면 결함 자동 탐지 기술

d. 반도체·디스플레이 핵심 공정 품질관리 기술

e. 다양한 패턴(주기성/비주기성)에서 발생하는 이상에 대한 탐지 기술

f. AI 기반 비전 검사 핵심 알고리즘 개발

g. 지도 학습 기반 결함 검출 알고리즘 연구

❍ 목표: 기존 사후 대응 중심의 급경사지 관리 시스템의 한계를 극복하고 정보 관리의 제한성, 예측의 부정확성, 기술적 한계, 대응 속도 부족 등의 문제를 해결하기 위해 95% AI 정확도 기반의 엣지-IoT 통합 감시 플랫폼을 개발함. 이를 통해 붕괴 전조 증상을 AI로 사전에 분석하여 위험을 경보하고 데이터 기반의 실시간 예측 및 분석을 통해 재난 예방 중심의 효율적인 급경사지 위험 대응 체계로 전환하는 것을 목표로 함.

❍ 기간: 2025.09.01 – 2028.08.31 

❍ 주관기관: 중소벤처기업부 (전문기관: 중소기업기술정보진흥원) 

❍ 중점 연구(활동) 분야

[급경사지 붕괴 예측을 위한 엣지-IoT 통합감시 플랫폼 개발]

a. 이기종 IoT 디바이스 통합 인터페이스 구축: 지표변위계, 구조물경사계, 데이터로거 등 다양한 제조사의 IoT 디바이스에서 수집되는 데이터를 표준화된 포맷(JSON, CSV 등)으로 변환하고 통합 관리하는 인터페이스를 개발함.

b. 엣지 디바이스 기반 실시간 처리 및 AI 연산 구현: 데이터 처리 지연을 최소화하기 위해 현장의 엣지 디바이스에서 데이터를 실시간으로 수집 및 분석함. 네트워크 장애 시에도 독립적으로 작동하여 데이터 손실을 방지하고 현장 하드웨어에서 AI 연산을 직접 처리함.

c. AI 기반 붕괴 전조 증상 분석 및 예측 알고리즘 개발: 머신러닝 및 딥러닝 모델을 활용하여 진동, 경사도, 강우량 등 주요 데이터를 실시간으로 분석하고 붕괴 전조 증상을 탐지함. 토석류, 침식, 퇴적량 등을 학습하여 위험 지역의 변화를 정량적으로 예측함.

d. 실시간 위험 탐지 및 상황 대응 가이드 생성형 AI 알고리즘 개발: AI 의사결정 알고리즘을 통해 위험 수준에 따라 '점검', '경고', '경보', '대피'의 단계별 대응 지침을 제공함. 과거 데이터를 기반으로 AI가 다양한 재난 시나리오를 생성하고 상황별 대응 가이드를 자동으로 제안함.

e. IoT 디바이스 기반 급경사지 모니터링 시스템 구축: 급경사지 현장에 IoT 디바이스를 배치하여 진동, 강우, 지반 움직임 등의 데이터를 실시간으로 수집 및 모니터링하고 AI 모델이 재난 발생 가능성을 정량적으로 평가하여 화면에 표시함.

f. 관리자용 App 개발 및 경보 시스템 연동: 위험 상황 발생 시 관리자와 주민에게 경보를 신속히 전달(목표 시간 10초 이내)하고 위험상황 판단 가이드를 제공하는 모바일 앱을 개발함.