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Artificial Intelligence for Industry

시스템 인텔리전스 연구실은 산업체에 활용 가능한 Machine Learning 과 Deep Learning 알고리즘을 개발합니다.

반도체, 제조업과 관련된 다양한 산학과제와 연구재단 및 국방 관련 정부과제를 수행하고 있습니다.

국방 사이버 전쟁 대응 훈련을 위한 지능형 모델 구축 직책: 연구 책임자 기간: 2025.01-2025.09 연구 목적 및 필요성 국방 사이버 훈련기술의 지능화 모델 개발은 사이버전을 수행하는 인력의 훈련 체계에 탑재되어, […]

2차 전지 양극재 공정 금속 이물 관리 체계 구축 직책: 연구 책임자 기간: 2025.01-2025.05 연구 목적 및 필요성 금속 이물 관리 체계는 제조 공정에서 이물 발생 가능성을 조기에 탐지하고 문제를 […]

인공지능 기반 반도체 공정 클러스터 장비의 Schedule 최적화 모델 개발 직책: 연구 책임자 기간: 2025.02 ~ 2026.01 연구 필요성 반도체 제조 공정에서 클러스터 장비의 최적화는 생산성과 비용 효율성을 높이는 데 […]

2024 대한산업공학회/한국경영과학회 춘계공동학술대회
‘24.05.02~05.03

“프롬프트 최적화 기법 기반의 Few-Shot 비전-언어 모델 이상치 탐지”, 최지우, 김창욱
“Teacher-Student 모델 기반 불확실한 클래스 정보를 가진 웨이퍼 빈 맵의 자동 분류”, 조제형, 장재연, 김창욱
“클래스 불균형 문제 해결을 위한 동적 클래스 평균 손실 함수”, 이도륜, 김창욱
“Object Detection을 활용한 부품 코팅 결함 탐지 및 정량화”, 서정필, 김창욱
“Convolution을 활용한 Wafer Test(WT) Data의 공간적 특성 분석 및 머신러닝 성능 최적화”, 김경태, 김경희, 김창욱
“LTSF-Linear model을 활용한 Mobile Device workload 예측 기법”, 박성진, 남승현, 김창욱
“Deep Learning-based Metrology&Inspection(MI) Image Classification for AI Semiconductor Production”, 윤성현, 이상엽, 남승현, 김창욱