KAIST 공과대학 융복합연구센터의 다양한 소식을 전해드립니다.
KAIST 공과대학 융복합연구센터의 구성원을 소개합니다.
KAIST 공과대학 융복합연구센터가 도출한 연구내용을 소개합니다.
수행기간 : 2025-06-13 ~ 2025-11-30
과제명 : 데이터지능정보 생성·운영
연구비 : 626,450천원
전담기관 : (사)주소기반산업협회
수행기간 : 2024-07-23 ~ 2025-01-18
과제명 : 주소기반 주차정보 구축 및 주차내비게이션 서비스 모델 실증
연구비 : 380,000천원
중앙행정기관 : 행정안전부
전문기관 : 한국국토정보공사


<인천국제공항 주소기반 주차내비게이션 개발 성과>
Link수행기간 : 2024-07-01 ~ 2027-12-31
사업명 : SW컴퓨팅산업원천기술개발사업
과제명 : 광역권 도시를 위한 차세대 AI 융합 모빌리티 시뮬레이션 및 예측/활용 기술 개발
연구비 : 6,825,000천원
중앙행정기관 : 과학기술정보통신부
전문기관 : 정보통신기획평가원
<연구개발 기술 개념도>
수행기간 : 2023-09-08 ~ 2024-04-04
과제명 : 대단위 입체공간 주소기반 실내내비게이션 구현(2023년도)
연구비 : 295,000천원
위탁기관 : 대전광역시


<대전시 실내내비게이션 시범 관련 MBC 보도자료>
Link수행기간 : 2022-11-10 ~ 2025-09-30
사업명 : 지자체간협력뉴딜사업
과제명 : 융복합 데이터 활용 실감형 소방안전도시 구축
연구비 : 1,500,000천원
중앙행정기관 : 대전광역시청
전문기관 : 대전광역시

수행기간 : 2025-06-13 ~ 2025-11-30
과제명 : 데이터지능정보 생성·운영
연구비 : 626,450천원
전담기관 : (사)주소기반산업협회
수행기간 : 2025-04-01 ~ 2027-03-31
사업명 : 지역혁신선도기업육성(R&D)- 지역기업 역량강화
과제명 : AI기반 디지털 트윈 기술이 적용된 헬스케어 플랫폼 구축
연구비 : 80,000천원
중앙행정기관 : 중소벤처기업부
전문기관 : 중소기업기술정보진흥원
수행기간 : 2024-11-25 ~ 2025-06-30
사업명 : 산업체사업
과제명 : 차세대 실내지도 데이터 구축 및 표준화 방안연구
연구비 : 186,000천원
위탁기관 : 엘티메트릭(주)
수행기간 : 2024-10-25 ~ 2026-01-31
사업명 : 산업체사업
과제명 : 실내위치측위를 위한 AI장소학습 기술 연구개발
연구비 : 65,000천원
위탁기관 : 파파야(주)
수행기간 : 2024-08-27 ~ 2024-12-24
사업명 : 용역사업
과제명 : 건강하고 안전한 도시를 위한 디지털 헬스케어 생태계 구축 방안
연구비 : 19,000천원
위탁기관 : 대전광역시
KAIST 공과대학 융복합연구센터가 달성한 연구실적을 소개합니다.
Accept: 2025-08-14 / Publish: 2025-09-15
This paper proposes a novel Neural Network Coding Layer (NNCL) that applies network coding theory to provide structured redundancy and enable reconstruction of lost features, thereby mitigating information loss problems in deep learning models. Unlike existing skip connections or attention mechanisms, NNCL embeds reconstructible redundancy into intermediate features through a learnable coding process, providing an explicit algebraic restoration mechanism for the original features. This design adapts the core principle of network coding—encoding information recoverably across a channel—for application within the computational graph of a neural network. Extensive experiments on the CIFAR-10 and CIFAR-100 datasets validate NNCL’s effectiveness. Even under a more conventional feature erasure rate of 20%, NNCL consistently improved classification accuracy by up to 8.3 percentage points. The model’s robustness becomes even more pronounced under extreme conditions. In a deliberate stress test involving 60% feature erasure—a scenario where baseline model performance collapses—NNCL dramatically boosted accuracy by up to 40.3 percentage points (e.g., from 19.8% to 60.1% on CIFAR-100). The proposed layer is designed to be modular and has been successfully integrated into various modern architectures, including ResNet and EfficientNet, and Vision Transformer, proving its broad applicability.
LinkAccept: 2024-10-14 / Publish: 2024-12-01
- 논문제목 : Prospects and Challenges of Reinforcement Learning-Based HVAC Control
- 학회, 게재지 : JOURNAL OF BUILDING ENGINEERING
- 게재(발표)연도 : 2024
학회기간: 2023-10-11 ~ 2023-10-13
- 논문제목 : Short-term Korea East-sea Temperature Forecasting Approach based on Seq2Seq Model using Multi Parameters
- 학회, 게재지 : ICTC
- 게재(발표)연도 : 2023
학회기간: 2023-10-11 ~ 2023-10-13
- 논문제목 : A Comparative Analysis of Time Series Forecasting Methods for Short-Term Electricity Demand Prediction
- 학회, 게재지 : ICTC
- 게재(발표)연도 : 2023
Accept: 2023-08-02 / Publish: 2024-01-02
- 논문제목 : Facile fabrication and characterization of MXene/cellulose composites for electrical properties, electric heating performance
- 학회, 게재지 : Fashion and Textiles
- 게재(발표)연도 : 2023
특허출원일 : 2024-11-19
- 발명의 명칭 : 객체 탐지 시스템 및 그 방법
- 출원일자 : 2024.11.19
- 출원번호 : 10-2024-0164716
특허출원일 : 2024-05-31
- 발명의 명칭 : 최적 시계열 예측 모델 결정 장치 및 그 동작 방법
- 출원일자 : 2024.05.31
- 출원번호 : 10-2024-0071837
특허출원일 : 2023-08-04
- 발명의 명칭 : 디지털트윈용 실내공간 처리 장치 및 그 방법
- 출원일자 : 2023.08.04
- 출원번호 : 10-2023-0102091
특허출원일 : 2023-07-06
- 발명의 명칭 : 사용자 건강자료 기반의 헬스모니터링 및 헬스케어콘텐츠 제공 장치 및 방법
- 출원일자 : 2023.07.06
- 출원번호 : 10-2023-0087480
특허출원일 : 2022-12-28
- 발명의 명칭 : 사용자의 맥파 기반 건강 점수를 산출하는 장치 및 그 방법
- 출원일자 : 2022.12.28
- 출원번호 : 10-2022-0187010