Projects

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    Towards Super Sapiens: Superintelligence for Future Human Innovations

    기간
    2020.07.01 – 2029.12.31

    주관기관
    과학기술정보통신부

    의료와 급격한 기술발달로 야기된 사회문제 해결 및 생명/인체공학에 기반한 인간 삶의 조건을 혁신하고, 인문사회학, 생명의과학, 뇌공학, 지능정보과학 등 학교 강정 연구분야를 융합하여 미래 인간과 사회를 위한 기술을 완성하며, 미래 사회를 선도할 신인류 “Super Sapiens”의 탄생에 필요한 역량과 핵심인자를 보유한 명품인재를 양성하는것을 목표로 한다.

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    라이프 컴패니온쉽 경험을 위한 지능형 인터랙션 융합 연구

    기간
    2015.09.01 – 2022.12.31

    주관기관
    과학기술정보통신부

    새로운 미래 생활 환경에서는 인간 – 컴퓨터 – 사물 간의 상호 작용을 위한 새로운 패러다임과 라이프로그를 이용한 전생애적 컴퓨팅, 사물의 특성을 고려한 어포든스(affordance) 컴퓨팅, 그리고 개별 사용자를 위한 맞춤형(customization) 컴퓨팅으로의 변화를 요구한다. 이러한 요구사항에 맞춰 시공간의 특정 상황에 따라 맞춤형 서비스와 감성적인 서비스를 제공함으로써 사용자와의 컴패니온쉽(Companionship)을 형성 및 발전시켜줄 수 있는 ICBM 및 ICT융합 기술에 대한 연구 개발을 목표로 한다.

  • 1

    Deep Adversarial Learning Driven Virtual Edge: Self-supervised virtual edge mobility, resource placement and allocation

    기간
    2020.03.01 – 2023.02.28

    주관기관
    한국연구재단

    This project defines a Virtual Edge (vEdge) in 5G as: “A dynamically deployed collection of virtual functions and their connections in Multi-access Edge Computing (MEC) to provide a tailored service for a user or a group of users”. The ultralow latency and reliability of a service with user mobility is a fundamental challenge for vEdge. The project explores different Deep Learning (DL) methods for proactive vEdge mobility, resource placement and allocation. The proposed DL methods exploit Generative Adversarial Network (GAN) to predict future network states given the current one by manipulating high-dimensionality and sparseness of network data. GAN contributes to the superior performance of proposed multi-step ahead forecasting, mobility instant prediction, latency bounded vEdge placement and proactive resource allocation.

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