매칭 진행 중
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ID
30117
연합학습·경량 엣지 AI 기술 개발
기업 용역
정부 지원 과제
기술 이전
을 함께 진행할
기업
을 찾는 공고입니다.
본 연구는 데이터 보안·프라이버시 보호 요구가 큰 금융·의료·제조 등 산업 환경에서, 민감 데이터를 중앙으로 수집하지 않고도 AI 모델을 학습·활용할 수 있도록 연합학습(Federated Learning) 및 경량 엣지 AI 기술 개발을 목표로 합니다. 데이터를 각 기기·현장에 둔 채 모델만 공유·업데이트하는 방식과 제한된 연산 자원에서도 동작 가능한 경량화 모델을 결합하여, 데이터 유출 위험을 낮추면서도 여러 현장/기관의 데이터를 함께 활용하는 AI 시스템 구축 가능성을 기업과 공동으로 검증하고자 합니다.
게시자 유형
연구실
핵심 키워드
연합학습
경량화AI
엣지AI
과제 규모
협의 가능
공고 마감일
2026-09-30
연구실 소개
연구실 소개
Applied AI Lab은 산업 현장의 복잡한 데이터로부터 실질적인 가치를 도출하고 이를 최적의 지능형 솔루션으로 구현하는 Industrial AI 연구실입니다. 연합학습·경량화 모델 기반의 분산 지능 시스템, 강화학습 기반 자율 의사결정·제어, 전이학습·오픈셋 인식·이상탐지 기반의 신뢰성 있는 AI 기술을 핵심 축으로 연구하며, 제조·국방·금융·헬스케어(간병) 등 다양한 산업 문제 해결에 AI 기술을 적용해 왔습니다. 최근에는 대규모 언어모델(LLM) 및 음성인식 기술의 산업 특화 활용 연구로 영역을 확장하고 있습니다.
대표 연구 분야
1. 제조 공정 지능화 - 이상탐지, 결함진단, 가상계측, 예지보전 등 제조 현장의 데이터 기반 공정 지능화 기술을 연구합니다. 2. 강화학습 기반 자율제어 및 스케줄링 - 강화학습 기반의 자율 의사결정·제어 및 스케줄링 방법론을 연구합니다. 3. 연합학습·경량 엣지 AI - 연합학습과 경량화 모델 기반 분산 지능 시스템 및 온디바이스·엣지 환경에서의 AI 적용 기술을 연구합니다. 4. 대규모 언어모델(LLM) 및 음성인식 응용 - LLM 및 음성인식 기술의 산업 특화 활용을 위한 응용 연구를 수행합니다.
정부과제 / 산학협력 경험
- AI 기술을 적용한 신용평가 및 Recommendation 모델 방법 연구, 2025.10-2026.12, 9천만원, 네이버파이낸 - 인공지능 기반 반도체 공정 클러스터 장비의 Schedule 최적화 모델 개발, 2025.02–2026.01, 5천만원, SK Hynix - AI 기반의 병원 간병 시스템 개발, 2024.04–2024.11, 2천만원, 돌봄의신 - 간병 서비스 품질 증진을 위한 케어 용품 추천 시스템 개발, 2023.07–2023.12, 6천만원, 돌봄의신 - 빅데이터 분석을 통한 고객 맞춤형 정보 시스템 구축 (환자-보호자/간병인), 2022.09–2023.01, 3천만원, 돌봄의신 - 공정 지능화를 위한 Open Set Recognition 모델 개발, 2022.06–2024.02, 1억, 한국연구재단 - AI 기반 레이저 용접 이상감지 알고리즘 개발, 2022.05–2022.11, 4천만원, LG전자
연구 희망 개요
연구 희망 및 관심 주제
데이터 보안·프라이버시 보호를 위한 연합학습 및 경량 엣지 AI 기술 개발 - 본 연구는 금융·의료·제조 등 민감 데이터를 다루는 산업에서 데이터를 중앙으로 모으지 않고도 AI 모델을 학습·활용할 수 있는 연합학습(Federated Learning)과 제한된 연산 자원에서도 동작 가능한 경량화 모델을 결합한 엣지 AI 기술을 중심으로 합니다. 데이터를 각 기기/현장에 둔 채 모델만 공유·업데이트하는 학습·운영 체계를 통해, 데이터 유출 위험을 낮추면서도 여러 현장/기관의 데이터를 함께 활용하는 AI 시스템을 기업과 공동으로 구축하고자 합니다.
협력 가능 분야
- 연합학습 기반 다자간 모델 공동 학습 - 온디바이스 경량화(모델 압축·양자화) - 엣지 디바이스 실시간 추론 - 프라이버시 보존 데이터 분석
본 연구 관련 연구실 특장점
- 연합학습·경량 엣지 AI를 핵심 연구 축 중 하나로 보유하고 있습니다. - 관련 분야의 세계적 권위자인 Northwestern University Diego Klabjan 교수와 국제 공동연구를 수행 중입니다.
협업 요건
파트너 기대 역할
기업 역할 - 분산된 실데이터 환경, 엣지 디바이스, 인프라 제공 또는 가상의 환경을 공동으로 설계합니다. 연구실 역할 - 연합학습·경량화 알고리즘을 개발합니다. - 개발 기술의 성능 및 보안성을 검증합니다.
협업 파트너 희망 요건
- 제안 연구 주제와 관련된 기술 개발이 필요한 기업