예외 상황과 일반 상황의 분포 차이 최소화 적응 기법 개발

👷‍♂️ 공정한 인공지능 면접 모델 알고리즘 개발

• 주관: 사물인터넷 혁신융합대학사업
• 연구 목표: 이 연구는 예외 상황과 일반 상황 간 데이터 분포 차이를 최소화하는 적응 기법을 개발하는 연구임. IoT와 AI 기술을 결합하여 예외 상황에서도 안정적으로 작동할 수 있는 인공지능 모델을 구축하고, 소량의 예외 데이터에서도 강건한 학습을 가능하게 함. 이를 통해 다양한 도메인에서 발생하는 예외적 상황에 대응할 수 있는 시스템을 개발하는 것을 목표로 함.
• Keywords: AIoT, Robust Learning, Anomaly Detection, Domain Adaptation