심층 신경망(DNN) deep neural network
방법 · 데이터·AI
여러 은닉층을 쌓은 인공신경망으로 복잡한 비선형 관계를 학습해 예측·제어에 쓰는 모델이다.
연도별 학부 논문
국가 R&D 과제 동향 (NTIS, 억 원)
2015–2024 과제 레코드 882건 · 10년 1,280억 · 2015–19 대비 2020–24 +358% · 대학 수행 75.7% · 서울대(본교) 11.07%. 매칭: 영문 키워드 'deep neural network', 국문 '심층신경망', 'DNN'. 기관운영비·인력양성·출연연 주요사업비 등 과제 아닌 레코드는 뺐다.
매칭 과제의 NTIS 표준분류(1순위, 연구비 비중): 정보/통신 > 정보이론 34% · 전기/전자 > 반도체 소자·회로 14% · 정보/통신 > 소프트웨어 11% · 기계 > 로봇/자동화기계 3%
최근 주요 과제 (2022–2024, 연차 정부연구비 순)
| 연도 | 과제 | 수행기관 | 부처 | 억 |
|---|---|---|---|---|
| 2022 | 지속가능한 AI를 위한 Optical Learning 핵심기술 개발 | 한국전자통신연구원 | 과학기술정보통신부 | 31.0 |
| 2022 | DRAM 기반 DNN 연산기 통합 PIM DRAM 칩 개발 | 한국과학기술원 | 과학기술정보통신부 | 20.0 |
| 2022 | 뉴럴-심볼릭(neural-symbolic) 모델의 지식 학습 및 추론 기술 개발 | 고려대학 | 과학기술정보통신부 | 15.0 |
| 2024 | 건강한 노화(Healthy aging) 실현을 위한 기관지역 연계 노인 돌봄 플랫폼 개발 | (주)딥메디 | 산업통상자원부 | 10.6 |
| 2024 | 인공지능 기반 실감형 3D 렌더링 및 모델링 가속 AI반도체 개발 | 한국과학기술원 | 과학기술정보통신부 | 10.0 |
| 2022 | 해체,운영폐기물 핵종패턴 분석 및 중,저준위 방사성폐기물 안전관리 플랫폼 개발 | (재)한국원자력연구원 | 과학기술정보통신부 | 8.6 |
| 2023 | 교통 모니터링을 위한 Lidar-Camera-NPU 일체형 AI감시시스템 개발 | 위드로봇(주) | 다부처 | 8.6 |
| 2022 | 딥뉴럴 네트워크 가속을 위한 3단자 로직-메모리 융합소자 개발 | 한국과학기술원 | 과학기술정보통신부 | 8.1 |
교수
| 교수 | 연구분야 | 논문 | 2022년 이후 |
|---|---|---|---|
| 이종민 | 공정시스템 | 4 | 1 |
| 이원보 | 공정시스템 · 고분자 및 유기 소재 | 1 | 0 |
연결되는 NTIS 분류
논문 (최신순)
| 연도 | 논문 | 학부 저자 | 피인용 |
|---|---|---|---|
| 2022 | Hybrid modeling approach for terpolymerization reactions in CSTR 고분자 공정기술 › 고분자 중합공정기술 IFAC-PapersOnLine | 이종민 | 5 |
| 2020 | A model-based deep reinforcement learning method applied to finite-horizon optimal control of nonlinear control-affine system 화학공정 › 촉매/반응기술 Journal of Process Control | 이종민 | 60 |
| 2020 | Model‐based reinforcement learning for nonlinear optimal control with practical asymptotic stability guarantees 화학공정 › 촉매/반응기술 AIChE Journal | 이종민 | 20 |
| 2020 | Convergence analysis of the deep neural networks based globalized dual heuristic programming 화학공정 › 촉매/반응기술 Automatica | 이종민 | 13 |
| 2019 | Development of surrogate model using CFD and deep neural networks to optimize gas detector layout Korean Journal of Chemical Engineering | 이원보 | 13 |
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교수 1
논문 5
Hybrid modeling approach for terpolymerization reactions in CSTR · Model‐based reinforcement learning for nonlinear optimal control with · A model-based deep reinforcement learning method applied to finite-hor · Development of surrogate model using CFD and deep neural networks to o · Convergence analysis of the deep neural networks based globalized dual