변분 오토인코더(VAE) variational autoencoder
방법 · 데이터·AI
3학부 논문
2교수
36억 국가 R&D(2015–24)
소규모증가율
3.92%서울대 비중
확률적 잠재공간을 학습해 데이터를 압축·생성하며 소재 역설계와 이상 탐지에 쓰이는 생성 신경망이다.
연도별 학부 논문
국가 R&D 과제 동향 (NTIS, 억 원)
2015–2024 과제 레코드 40건 · 10년 36억 · 2015–19 대비 2020–24 소규모 · 대학 수행 67.6% · 서울대(본교) 3.92%. 매칭: 영문 키워드 'variational autoencoder', 국문 '변분오토인코더', 'VAE'. 기관운영비·인력양성·출연연 주요사업비 등 과제 아닌 레코드는 뺐다.
매칭 과제의 NTIS 표준분류(1순위, 연구비 비중): 정보/통신 > 정보이론 22% · 정보/통신 > 소프트웨어 19% · 수학 > 응용수학 14% · 기계 > 생산기반기술 14%
최근 주요 과제 (2022–2024, 연차 정부연구비 순)
| 연도 | 과제 | 수행기관 | 부처 | 억 |
|---|---|---|---|---|
| 2023 | 다양한 형태의 latent space상에서의 효과적인 feature 분리를 통한 심층 신경망 성능 향상 연구 | 한양대학 | 과학기술정보통신부 | 1.9 |
| 2024 | 전자기장 파동 방정식의 수치해석적 해법과 딥러닝을 통한 성능 지수 최적화 | 서울대학 | 과학기술정보통신부 | 1.3 |
| 2024 | 수리-통계적 방법론에 기반한 효율적 심층 생성 모형 개발에 관한 연구 | 이화여자대학 | 과학기술정보통신부 | 1.2 |
| 2022 | 복합 구조 메타물질 역설계를 위한 심층 생성망에 대한 연구 | 부산대학 | 과학기술정보통신부 | 0.9 |
| 2022 | 텍스트의 창의성 평가 및 피드백을 위한 인공지능 기술 개발 | 군산대학 | 과학기술정보통신부 | 0.9 |
| 2023 | 분포강건학습을 이용한 강건한 VAE 모형 연구 | 서울시립대학 | 과학기술정보통신부 | 0.8 |
| 2023 | 신약 후보 물질 디자인을 위한 VAE 기반의 심층 생성 모델 연구 | 강원대학 | 과학기술정보통신부 | 0.6 |
| 2024 | VAE-GAN모델 기반 합성 12-lead 심전도 데이터베이스 구축을 통한 고위험군 심장 예측 모델 개발 및 효용성 검증 | 고려대학 | 교육부 | 0.5 |
교수
| 교수 | 연구분야 | 논문 | 2022년 이후 |
|---|---|---|---|
| 정유성 | 공정시스템 | 2 | 1 |
| 이원보 | 공정시스템 · 고분자 및 유기 소재 | 1 | 0 |
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