Applied AI Lab은 산업 현장의 복잡한 데이터로부터 실질적인 가치를 도출하고, 이를 최적의 지능형 솔루션으로 구현하는 것을 목표로 합니다. 우리는 이론적 연구를 넘어, 실제 산업 생태계의 문제를 해결하고 변화를 주도하는 Industrial AI 핵심 기술을 탐구합니다.

Recruitment: Join Us!

Applied AI Lab은 AI 기술로 세상의 문제를 풀어나갈 학부연구생 및 석·박사 과정 대학원생을 상시 모집합니다.

  • 지원 방법: 성함과 소속, 관심 분야를 포함한 자유 양식의 이력서를 아래 이메일로 보내주세요.
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Core Technologies

Applied AI Lab은 파편화된 데이터, 제한된 인프라, 불확실한 운영 환경 등 산업 현장이 마주한 복잡한 난제들을 극복하기 위해 다음과 같은 통합적 기술 체계를 연구합니다.

1. 협력적·분산형 지능 시스템 (Collaborative & Distributed Intelligence)

우리는 데이터 프라이버시가 극히 중요한 산업 환경에서 원천 데이터를 공유하지 않고도 지능을 고도화할 수 있는 연합 학습 및 추론(Federated Learning and Inference) 기술을 연구합니다. 특히 하드웨어 리소스가 제한된 에지 기기(Edge Device) 환경에서도 효율적으로 작동하는 경량화 모델과 온디바이스(On-device) 학습 기술을 결합하여, 현장의 데이터를 실시간으로 지능형 자산화하는 분산형 시스템 구현에 집중합니다.

2. 자율적 의사결정 및 정밀 제어 (Autonomous Decision & Control)

복잡하고 동적인 산업 공정의 최적화를 위해 강화학습 기반의 지능형 자율 제어(RL-based Autonomous Control) 기술을 탐구합니다. 단일 에이전트를 넘어 다수의 지능형 개체가 상호작용하는 다중 에이전트 강화학습(Multi-Agent Reinforcement Learning) 을 통해 시스템 전체의 협력적 의사결정 전략을 도출하며, 이를 통해 비정형적인 환경에서도 유연하고 정밀한 시스템 운영을 가능하게 합니다.

3. 신뢰성 및 적응력 확보 (Robustness & Real-world Adaptability)

현실 세계의 ‘데이터 부족’과 ‘미지의 변수’ 문제를 해결하기 위해 전이학습 및 도메인 적응(Transfer Learning & Domain Adaptation) 기술을 적극 활용합니다. 또한, 학습 단계에서 경험하지 못한 미지의 데이터를 식별하는 오픈셋 인식(Open Set Recognition) 과 미세한 결함을 포착하는 이상 탐지(Anomaly Detection) 기술을 고도화하여, 실제 운영 환경에서 AI 모델이 마주하는 신뢰성 한계를 극복하고 안전한 산업 지능을 구현합니다.

Application Domains

우리의 기술은 제조(Manufacturing), 금융(Finance), 치과(Dental) 등 정밀한 데이터 분석과 지능화가 필요한 다양한 영역으로 확장되고 있습니다.

Location

가톨릭대학교 성심교정 미카엘관 T103 (14662) 경기도 부천시 원미구 지봉로 43