딥러닝 deep learning
방법 · 데이터·AI
다층 인공신경망으로 데이터에서 특징을 자동으로 학습해 예측·분류하는 기계학습 방법이다.
연도별 연구단 논문
국가 R&D 과제 동향 (NTIS, 억 원)
2015–2024 과제 레코드 12,402건 · 10년 21,081억 · 2015–19 대비 2020–24 +238% · 대학 수행 44.8% · 서울대(본교) 4.36%. 매칭: 영문 키워드 'deep learning', 국문 '딥러닝', '심층학습'. 기관운영비·인력양성·출연연 주요사업비 등 과제 아닌 레코드는 뺐다.
매칭 과제의 NTIS 표준분류(1순위, 연구비 비중): 정보/통신 > 소프트웨어 14% · 정보/통신 > 정보 이론 13% · 정보/통신 > 정보이론 7% · 전기/전자 > 반도체소자 및 시스템 3%
최근 주요 과제 (2022–2024, 연차 정부연구비 순)
| 연도 | 과제 | 수행기관 | 부처 | 억 |
|---|---|---|---|---|
| 2023 | 자율주행 레벨4급의 기능안전성 인공지능 반도체 개발 | 오픈엣지테크놀로지(주) | 과학기술정보통신부 | 92.0 |
| 2022 | 2,000 TFLOPS급 서버 인공지능 딥러닝 프로세서 및 모듈 개발 | (주)사피온코리아 | 과학기술정보통신부 | 53.0 |
| 2022 | 직독식 수질복합센서 및 초분광영상 기반 시공간 복합 인공지능 녹조 예측 기술 | 한국전자통신연구원 | 과학기술정보통신부 | 51.0 |
| 2024 | 거대 인공지능 학습을 위한 K-인공두뇌 반도체 개발 | 한국전자통신연구원 | 과학기술정보통신부 | 41.0 |
| 2022 | 복합감각 기반 상황예측형 모바일 인공지능 프로세서 개발 | (주)텔레칩스 | 과학기술정보통신부 | 40.0 |
| 2022 | (BCI-2세부) 딥러닝을 이용하여 사람의 의도를 인지하는 BCI 기반 뇌인지컴퓨팅 기술 개발 | 고려대학 | 과학기술정보통신부 | 26.7 |
| 2023 | 초거대 모델 기반 인공지능을 실현하는 고효율 아날로그 AI 컴퓨팅 기술 개발 | 한국전자통신연구원 | 과학기술정보통신부 | 25.0 |
| 2022 | (전문연구실) 기계를 위한 영상 부호화 기술 | 한국전자통신연구원 | 과학기술정보통신부 | 24.0 |
교수
| 교수 | 학과 | 논문 | 2022년 이후 |
|---|---|---|---|
| 류영렬 | 조경·지역시스템공학부 | 10 | 9 |
| 정훈영 | 에너지자원공학과 | 9 | 6 |
| 손석우 | 지구환경과학부 | 5 | 4 |
| 안태인 | 농림생물자원학부 | 4 | 2 |
| 박상욱 | 기계공학부 | 3 | 3 |
| 차석원 | 기계공학부 | 2 | 1 |
| 윤상원 | 전기정보공학부 | 2 | 2 |
| 박윤미 | 건설환경도시공학부 | 2 | 2 |
| 강기석 | 재료공학부 | 1 | 1 |
| 김호영 | 기계공학부 | 1 | 1 |
| 전누리 | 기계공학부 | 1 | 1 |
| 이규섭 | 전기정보공학부 | 1 | 1 |
| 류재윤 | 화학생물공학부 | 1 | 1 |
연결되는 NTIS 분류
온실가스 처리 2 기후학 2 기상과학 2 신재생에너지 2 전력계통·전력IT·그리드 1 생태계 복원/관리 1 대기과학 1 자원탐사/개발/활용 1
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교수 8
손석우 · 차석원 · 류영렬 · 박상욱 · 박윤미 · 정훈영 · 윤상원 · 안태인
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