2025년 대구 디지털 혁신거점 조성지원

R&BD협업 프로젝트(상용화 지원) 공고

2025년 대구 디지털 혁신거점 조성지원 사업의 일환으로 R&BD협업 프로젝트(상용화 지원) 과제를 다음과 같이 공고하오니, 참여를 희망하는 기업에서는 관련 규정 및 절차에 따라 신청하여 주시기 바랍니다.

2025년 3월 27일

(재)대구디지털혁신진흥원장

1		사업목적

❍ 수성알파시티 입주기업-대학연구소 간 협업프로젝트 지원을 통해 기업 주도의 新기술 우수 프로젝트 발굴 및 기업 경쟁력 강화

❍ 각 기업 및 대학의 실 수요기반 프로젝트 수행에 따라 R&BD협업 시너지 효과 발생 및 과제 관련 직간접적 매출 상승 유도

❍ 학생, 재직자, R&D 인력 등 실제 프로젝트 투입에 따른 SW전문 우수인재 발굴 및 산업 현장에 맞는 혁신적 인력양성 도모

2		사업개요

❍ 사 업 명: 2025년 R&BD협업 프로젝트(상용화 지원)

❍ 사업기간: 협약체결일(2025. 5., 예정) ~ 2025. 12. 31.(수)

❍ 지원대상: 수성알파시티 소재 ICT기업 8개사

※ 기업 우선 선정 이후 R&BD협업센터 내 입주 대학연구소(8개소)* 매칭 지원 예정(DIP)

※ 주관(R&BD협업센터 대학연구소)-참여(수성알파시티 기업) 컨소시엄 형태로 수행 필수

<R&BD협업센터 입주 대학연구소>

연번	대학명	연구소명	주요 핵심기술
1	대구경북과학기술원	의료영상 및 신호처리 연구소	컴퓨터 비전, 영역 분할, 분류, 이미지 생성, 멀티모달 데이터 분석, 거대언어모델, 이상 감지, 불량검수
2		컴퓨터 비전 연구소	Computer Vision, 3D Perception
3	계명대학교	시스템 소프트웨어 연구소	블록체인 기반 응용 및 고성능 시스템
4		인공지능 컴퓨터진단 연구소	바이오 메디컬기기, 인공지능기반 진단/치료기기, 디지털 치료제, 전자약
5	경북대학교	지능 소프트웨어 시스템 연구소	클라우드, IoT, AI 기반 응용 서비스
6		인공지능 응용 연구소	컴퓨터 비전, 가상현실, 의료영상처리, 행동 인식, 자세 추정, 비식별화, 생성형 AI, 객체 인식/분류/분할/추적
7	포항공과대학교	데이터 사이언스 연구소(1)	멀티모달 데이터 저장/질의/분석/추론, 거대 AI 기술 및 빅그래프 분석 엔진
8		데이터 사이언스 연구소(2)	LLM, 비정상탐지 등 AI관련 기술

※ 대학 연구소 핵심기술 및 세부 연구개발 내용은 별첨 참고

❍ 지원규모: 총 8개 과제 지원(최대 295,000천원/과제)

※ 기업 지원금 최대 150,000천원 산정 가능

※ 지원금의 산학 매칭 비율은 선정 이후 산학 간 협의된 바에 따르며, 적합성 평가 결과에 따라 조정 가능

❍ 지원내용

① 기술분야별*로 수성알파시티 입주기업-대학 간 프로젝트 팀을 구성하여 기업수요를 반영한 기술 개발 및 상용화 지원

* AI, 빅데이터, 블록체인 분야, 기술 TRL 5단계 이상 필수

② 수요처 발굴, 확보, 연계를 통한 기업 성과 및 매출 증진

❍ 지원방법: 총 사업비의 75%이내 지원

구분	총 사업비(100%)	지원금(최대 75%)①	민간부담금(최소 25%)
			현물	현금(최소 10%)
예시	393,500,000원	295,000,000원 (총 사업비의 75%이내)	88,650,000원	9,850,000원 (민간부담금의 10% 이상)
① 사업계획서 작성 시 신청기업 지원금은 최대 150,000,000원 내에서 예산을 편성하고, 선정 이후 산학 간 협의된 바에 따라 산학 매칭 비율을 확정함. 단, 적합성 평가 결과에 따라 예산이 조정될 수 있음 ※ 평가위원의 판단에 따라 신청금액의 적정성, 예산범위 등을 고려하여 최종 지원여부 및 지원금액 확정 ※ 현물부담금은 인건비만 편성 가능

3		지원자격 및 조건

❍ 지원자격: 아래 해당조건을 모두 충족해야 함

① 수성알파시티* 소재 ABB기술** 보유 ICT 중소(법인)기업

* 협약체결일로부터 3개월 이내 수성알파시티로 사업자 이전을 통해, 사업자등록증 상 수성알파시티 소재 기업 인정(증빙 제출 필수). 본사 또는 기업부설연구소에 해당하며, 기업부설연구소는 ‘기업부설연구소 인정서’ 제출로 갈음함.

** AI, 빅데이터, 블록체인 분야의 기술 TRL 5단계 이상 필수 / 해당 기술이 반영된 실제 제품 보유 기업

② 사업자등록증 업태/종목에 IT/SW포함 기업

※ 표준산업분류 코드상 IT/SW관련 분류에 속한 기업

코드	표준산업 소분류(3digit)
582	소프트웨어 개발 및 공급업
620	컴퓨터 프로그래밍, 시스템 통합 및 관리업
631	자료처리, 호스팅, 포털 및 기타 인터넷 정보매개서비스업
639	기타 정보 서비스업

❍ 지원제외대상

- 주관기관(업), 참여기관(업), 주관기관(업)의 장, 참여기관(업)의 장, 총괄책임자, 세부책임자가 접수 마감일 현재 관련법 및 관련 규정에 의해 참여제한을 받고 있는 경우

- 접수마감일 현재 주관기관(업), 주관기관(업)의 장, 총괄책임자, 참여기관(업), 참여기관(업)의 장이 다음 각 목의 하나에 해당하는 경우

· 기업의 부도

· 세무당국에 의하여 국세, 지방세 등의 체납처분을 받은 경우

· 외부감사 기업의 경우 최근년도 결산감사 의견이 “의견거절”또는“부적정”기업

- 기타 접수마감일 현재 다음 각 호의 사유로 관리기관장이 지원사업 참여에 부적합하다고 인정하는 기업, 기관, 총괄책임자, 세부책임자의 경우

· 관리기관에서 시행한 지원사업에 주관기관 또는 참여기관으로 참여하여 결과보고서 미제출, 정산금 및 환수금 미납, 기술료 미납이 있는 경우

· 관리기관에 접수일 기준 채무(임차료, 관리비 등)가 있는 경우

· 기타 지원사업의 특성상 관리기관의 장이 사업참여제한 사유를 명시하여 공고한 사항에 해당되는 경우

❍ 지원조건 및 의무사항

- 본 공고 내 제시된 R&BD협업센터 입주 대학과 협업(기술·제품융합) 개발 내용으로 사업 수행계획 사전 수립 후 제안 필수

- 최초 제안 시 사전 컨소시엄 매칭 불필요, 선정 이후 매칭 지원 예정(DIP)

- 공고일 기준 신규인력 2인 이상 채용 및 본 과제 참여 필수

- 본 과제를 통한 상용화 실적 및 규모 제시 필수(계약, 납품, 매출 발생 등)

- 사업기간 내 공인시험기관을 통한 공인시험성적서 의뢰, 발급(SW품질 등)

- 공통 성과지표 외 과제 관련 성과 측정이 가능한 세부성과지표(자율지표) 제시 필요

· 직전년 연평균증가율 대비 달성률, 해외수출건수 및 규모, 해외특허 건수 등

4		평가방법 및 절차

❍ 평가절차(안)

서면평가 (4월 2주, 예정)	➡	발표평가 (4월 3주, 예정)	➡	기업선정 (4월 4주, 예정)	➡	산학 매칭* (4월 4주~5월 1주, 예정)
지원자격, 과제 중복성 여부, 회계점검 등		사업추진체계, 사업내용의 타당성, 기대효과 등		평가결과 선정 공고 및 이의신청 접수		대학/기업 수요에 따른 산학 간 매칭

➡	사업계획서 보완 (~5월 2주, 예정)	➡	적정성 검토평가 (5월 3주, 예정)	➡	최종선정 (5월 3주, 예정)
	사업계획서 수정/보완, 예산매칭비율 협의 등		기관별 업무분담, 사업비 배분의 적절성 등 과제 적정성 검토		과제 최종선정 및 협약

* ①(기업→대학연구소) 사업계획서 제출 시, 협업을 희망하는 1-3순위 대학연구소 선택

②(대학연구소→기업) 사업계획서 검토 후, 과제 수행이 가능한 1-3순위 기업 선택

③(대학연구소↔기업) 수요조사 결과 기반 산학 간 상호 매칭

※ 상기 매칭은 각 기관별 수요조사 결과를 기반으로 하며, 순위 외 대학/기업과 매칭될 수 있음

❍ 평가기준

- 서면평가

구분		검토내용	제출서류
공통 기준	과제 중복성	·과제 중복성 여부	·NTIS 검토결과 ·최근 3년간 지원사업 수행이력
		·참여제한 여부(기업, 대표자, 총괄책임자)	·NTIS 검토결과
		·기타 규정 또는 공고내용 위반 여부	·확약서 등
	회계점검	·사전검토기준(p.3 사전지원제외대상)	·재무제표 등
개별 기준	지원자격	·지역소재 IT/SW기업	·사업자등록증, 법인등기부 등본

- 발표평가: 총괄책임자 발표 및 질의응답

구분		평가항목	평가지표	평가내용	배점
공통 지표	사업 추진 체계	조직 및 운영 체계	추진 조직 역량 및 의지	·제안기업의 추진의지 및 역량 ·총괄책임자의 전문성 및 역량 ·조직 및 운영체계 전문성	10	30
			사업추진 수행역량	·제안기업의 전담인력 확보 ·전담인력의 역할분담 적절성 ·사업추진 인프라 확보 ·주관기업의 재무건전성	10
			기업 성장가능성	·매출액, 고용유지, 수출액, 정부과제 및 자체기술개발 수행(최근 3년) 등 ※ 객관지표점수표 기준	10
	사업 내용의 타당성	사업 목표	사업목표의 명확성	·사업기획의 충실성 ·사업목표의 적절성(사업비전 등) ·사업 최종목표와 단계별 목표의 적절성 ·사업 목표수립 근거의 합리성	10	40
		사업 내용	사업내용 및 추진전략	·사업 추진 단계별 추진 가능성 ·사업내용의 적절성 및 구체성 ·사업내용 근거자료의 합리성 ·사업추진 일정 및 산출물의 타당성	10
		사업 기술	사업내용의 기술성	·제안기업의 보유 기술 전문성 - 핵심기술 보유여부 - 기술개발 상용화 및 사업화 실적 ·기존 기술 및 사업과의 차별성 - 대체 가능성 및 유사서비스와의 차별성 ·상용화 가능성 - 기술개발 상용화 및 사업화 계획 - 개발 결과물의 상용화 시기 및 시장 진입 가능성	15
		사업비	사업비 구성의 적절성	·사업비 계상의 적절성 ·산출근거의 구체성 ·민간현금 확보 노력	5
	기대 효과	지역 산업 활성화	지역산업 공헌도	·지역산업 활성화 노력 및 실적 - 지원기업 생산성 향상, 기술성과 향상도 - 고용 창출 계획 적정성 - 사회적 비용 절감 및 지역산업 공헌도	10	10
자체평가지표 (MBO)		공통 성과 지표	·성과지표의 달성가능성 - 상용화 의지 및 노력 - 대학, 기업 협업을 통한 최종 결과물 도출 방안의 적합성 - SW품질인증, 지재권 확보 등에 대한 노력		10	20
		자율 지표	·성과지표의 우수성 및 달성가능성		10
우대사항(가점)			·우대(가점) 사항		4	4
합 계					104

<객관지표점수표 및 우대사항(가점)>

구분		평가항목	배점
객관지표	기업규모 및 신용정보	·최근 3년간 평균 매출액 대비 최근년도 매출액 증가 : 최근년도 재무제표는 부가세과세표준증명 등 매출확인 : 증빙가능한 최근 3년간 실적으로 산출하되, 3년 이내의 초기창업기업의 경우 증빙 가능한 연평균 증가율로 산정	증가 (2)	유지 (1)	감소 (0)
		·과제 제출일 기준, 직전년도 대비 근로자 수 : 원천징수이행상황신고서, 4대보험가입자명부 (제출일자 기준)	100%초과 (2)	~90%이상 (1)	90% 미만 (0)
		·정부과제 및 자체기술개발 수행(최근 3년간) : 정부과제 수행 (지원금 1억원 이상, 동일과제 내용 제외)	5건 이상 (2)	3건 이상 (1)	3건 미만 (0)
		·직전년도 수출 건수	2건 이상 (2)	1건 이상 (1)	1건 미만 (0)
		·직전년도 연구개발인력 비율(연구개발인력/종사자수) : 원천징수이행상황신고서, 연구개발 인력현황표* 확인 * 연구개발 인력현황표 : 기업부설연구소 보유기업 한국산업기술진흥협회 발급서류, 미보유기업의 경우 관련분야 전공자 및 관련분야 경력 확인 가능서류 대체 가능	30% 이상 (2)	10% 이상 ~30%미만 (1)	10% 미만 (0)
우대사항 (가점)	기술・ 품질인증 등	·기술 및 품질 인증(붙임1 참고)	5건 이상 (2)	~3건이상 (1)	3건미만 (0)
		·지식재산권(최근 3년)	5건 이상 (2)	~3건이상 (1)	3건미만 (0)

❍ 발표평가는 평가위원 점수 최고·최저점을 제외한 산술평균 60점 이상을 지원 대상과제로 선정하며, 평가점수 60점 이상의 과제 중 지원예산 또는 지원사업 수의 제한으로 선정에서 제외된 과제는 후보과제로 관리함. 협약체결 취소 또는 협약포기 등의 사유 발생 시 평가점수 고득점 순에 따라 신규과제로 선정할 수 있음

❍ 발표평가 시, 과제 총괄책임자 발표 원칙이며, 불가피할 경우 참여인력 대체 가능

❍ 발표평가 세부일정은 접수마감 이후, DIP 홈페이지를 통한 안내 예정

5		추진일정(안)

일정		추진절차		수행주체
25. 3~4월		사업공고 및 지원서류 접수(신청서, 첨부서류 등)		DIP/기업
		□
25. 4월		과제 선정평가(서면평가, 발표평가), 기업선정		DIP
		□
25. 4월		산학 매칭, 사업계획서 수정/보완		DIP/주관/참여
		□
25. 5월		과제 적성성 검토평가, 최종선정		DIP
		□
25. 5월		협약체결		DIP/주관/참여
		□
25. 5월		1차 사업비(70%) 지급		DIP
		□
25. 8월		중간보고서 제출		주관/참여
		□
25. 8월		중간평가		DIP
		□
25. 9월		2차 사업비(30%) 지급		DIP
		□
25. 12월		최종보고서 제출		주관/참여
		□
25. 12월		최종평가		DIP
		□
25. 12월		사업비 정산보고서 제출		주관/참여
		□
25. 12월		사업비 정산		DIP/위탁회계기관

※ 상기 일정은 변동될 수 있음

6		접수 및 문의

❍ 공고기간: 2025. 3. 27.(목) ~ 2025. 4. 11.(금)

❍ 접수기간: 2025. 4. 10.(목) 10:00 ~ 2025. 4. 11.(금) 17:00까지

❍ 접수방법: ①원본 방문(우편) 제출 ②이메일 제출 (모두해당)

※ 방문(우편) 접수 시 제출기한 내 도착분에 한하여 접수되며, 우편배송 지연 등에 따른 불이익은 신청기업에 있음(마감시한 이후의 신청관련 자료 일체의 접수 절대 불가(시간엄수))

❍ 제출서류: 신청기한 내 원본제출 필수

구분		제출서류	수량	비고
계획서		사업신청서 및 계획서	7부	필수
붙임	1	신청자격 적정성 확인서	1부	필수
	2	현금·현물 부담확약서	1부	필수
	3	지원사업 수행기업 확약서	1부	필수
	4	참여연구원 개인정보 활용 동의서	1부	필수
	5	보안서약서	각1부	필수
	6	NTIS 차별성검토(舊 유사과제) 검색결과 ※ 국가과학기술지식정보서비스(www.ntis.go.kr)에서 차별성검토 검색결과 제출	1부	필수
	7	NTIS 제재정보 검색결과(기업, 대표자, 총괄책임자) ※ 국가과학기술지식정보서비스(www.ntis.go.kr)에서 제재정보 검색결과 제출	각1부	필수
	8	최근 3년간 주요개발실적	1부	해당자
	9	사업장 소재지 이전 확약서	1부	해당자
	10	수요기관(지자체등)의 도입의사 확약서	각1부	해당자
	11	산학 매칭 희망 수요조사서	1부	필수
별첨	1	법인등기부등본 ※ 공고일 이후 발급분, 원본 또는 원본대조필 날인 제출	1부	필수
	2	사업자등록증 ※ 공고일 이후 발급분, 원본 또는 원본대조필 날인 제출	1부	필수
	3	3년간(‘22~’24년) 표준재무제표 각 1부(국세청, 회계사 공증서류) ※ ‘24년 재무제표가 발행 전일 경우, 부가세과세표준증명 등 매출 확인이 가능한 서류로 대체 가능(추후 제출 필수) ※ 3년 이내의 초기창업기업의 경우 증빙 가능한 연평균 증가율 산정 후 제출	각1부	필수
	4	원천징수이행상황신고서, 4대보험 가입자 명부(제출일자 발급분) ※ 직전년도 대비 근로자 수 확인용	1부	필수
	5	연구개발 인력현황표 ※ 직전년도 연구개발인력 비율 확인용으로, 기업부설연구소 보유기업 한국산업기술진흥협회 발급서류 제출. 미보유기업의 경우 관련분야* 전공자 및 관련분야 경력 확인 가능서류 대체 가능 * 관련분야: 인공지능, 빅데이터, 블록체인 관련 ICT/SW	1부	필수
	6	국세 및 지방세 완납증명서	각1부	필수
	7	근로소득 원천징수부(참여인력 전원) ※ 인건비 확인용으로, 제출일 기준 6개월 이전 발행서류에 한함	각1부	필수
	8	발표자료(15분 내외) ※ PPT, PDF 제출, 별도의 시연 동영상이 있는 경우 별첨	1식	필수
참고	1	기술소개 및 보유현황(ABB기술 보유 인증 증빙)	1부	필수
	2	특허출원증, 등록증	각1부	해당자
	3	인증 및 시험성적서	각1부	해당자
	4	직전년도 수출 건수 ※ 수출을 증빙할 수 있는 계약서 등 제출	각1부	해당자
	5	협약서, MOU체결 등	각1부	해당자

※ 모든 제출서류는 폴더 정리 후 압축파일로 이메일 제출/파일명: [기업명] 2025년 R&BD협업프로젝트(상용화 지원).zip

❍ 제출처: 대구광역시 수성구 알파시티1로 170(대흥동) 501호

구분	담당자	연락처	e-mail
문의	정책기획본부 거점조성팀	053-263-5505 053-215-3671	choish@dip.or.kr kjh9357@dip.or.kr

7		유의사항

❍ 지원규모 미만으로 접수된 경우 재공고 할 수 있으며, 과제 제안요구서 등을 충족하는 과제가 없을 경우 선정하지 않을 수 있음

❍ 마감시한 이후 신청서 제출, 제출서류 미비, 타 과제와의 연구내용 중복, 신청자격 부적격 등의 경우에 평가에서 제외 가능

❍ 평가위원회 의견 등에 따라서 과제 목표 및 내용, 과제구성, 사업비 등 조정 가능

❍ 각종 증빙자료의 기산일은 접수 마감일 기준을 원칙으로 함

❍ 수행기관은 전담기관에서 지정한 위탁정산회계법인의 사업비 정산을 받아야 함

❍ 부가가치세(VAT)는 지원 대상이 아니며, 수행기관에서 납부해야 함

❍ 제출된 서류의 내용에 허위사항이 확인될 경우에는 선정이 취소되며, 협약 체결 이후라도 협약해지, 지원금 회수, 참여제한 등의 제재조치를 취할 수 있음

❍ 동일하거나 유사한 과제로 타 지원사업에 선정되어 지원받고 있거나 지원이 확정된 경우 접수가 불가하며, 추후 선정이 되더라도 지원대상에서 제외함

※ 유사과제 검색 방법: www.ntis.go.kr 로그인 → 과제참여 → 유사과제 → 유사성검토

※「23-25년 대구디지털혁신진흥원 과제 수행 LIST」 별도 제출 필수(선정평가 시 유사성 검토 예정)

❍ 협약대상 과제로 선정되어 협약이 진행된 이후라도 지원 제외사항 등 결격사유가 확인된 경우 협약체결 여부와 관계없이 지원제외 및 협약해약 처리함

❍ 동 사업은 ｢지역 디지털 혁신거점 조성지원 사업｣의 세부 내역사업으로 연구개발 과제 수 제한(3책5공)을 적용하지 않으나 참여율은 적용함

※ 국가연구개발혁신법 시행령 제64조 제2항에 의거 연구개발과제 수에 포함하지 않고 산정

※ 연구책임자를 포함하여 모든 연구자가 수행 중인 국가연구개발사업 과제의 참여율 총합이 100%를 초과하여 신청할 수 없음

❍ 본 공고문은 추후 공고 기간 내 수정사항이 발생할 수 있으며 수정사항이 발생할 경우, 별도 공지 예정

8		관계법령 및 규정준수

❍ 동 사업은 본 공고 내용 및 국가재정법, 지방자치분권 및 지역균형발전에 관한 특별법, 정보통신진흥기금 운용·관리규정과 그 부속지침, 국가연구개발혁신법, 동법 시행령, 시행규칙 및 하위규정, 대구디지털혁신진흥원 내규 및 지원사업 관리지침 등 관계법령 및 규정을 준용하여야 한다.

붙임1	SW인증기준

□ SW프로세스 인증

No.	종류	인증내용	No.	종류	인증내용
1	SP	SW프로세스 인증	3	CMMI	SW프로세스 인증
2	TMMi	SW테스트 프로세스 인증	4	SPICE	SW프로세스 인증

□ SW제품 인증 및 기타인증

No.	종류	인증내용	No.	종류	인증내용
1	GS	SW제품 인증	15	EPC	성능인증제품마크
2	웹 접근성 품질마크	웹 사이트 접근성 인증	16	모바일접근성	장애인접근성준수
3	ICT융합 품질인증	ICT융합 기술/제품인증	17	KTL마크	ISO25023기준 소프트웨어 품질인증
4	IOS9001	품질경영시스템에 대한 인증	18	TTA마크	한국정보통신기술협회인증
5	정보보호 제품성능 평가	정보보호 제품성능 평가	19	A-SPICE	차량용 SW개발 프로세스 인증
6	ISMS-P	정보보호 및 개인정보 보호 관리체계 인증	20	EMV Level2	스마트카드 결제단말기 응용어플리케이션 인증
7	CC	보안적합성 인증	21	POS	POS단말기 보안기능 시험
8	ISO/IEC27001	정보보안경영시스템	22	GA	개방형 앱세서리 시험인증
9	ISO/IEC25000	SW품질 관련 국제표준 *KOLAS마크 포함	23	TL9000	정보통신품질경영
10	KC인증	국가통합인증마크	24	IMS	중소기업 정보화 경영체제 인증
11	CE인증	EU 통합규격인증마크	25	PMS	기업경영시스템 역량수준인증
12	FCC인증	미국연방통신위원회인증	26	InnoBiz	기술혁신형 중소기업인증
13	NEP	신제품인증	27	MainBiz	경영혁신형 중소기업인증
14	NET	신기술인증

※ 기타인증은 IT관련 서비스인증(품질경영, 관리체계, 정보보호 등)으로 제한

붙임2	R&BD협업센터 대학연구소 보유 기술 현황

□ DGIST - 의료영상 및 신호처리 연구소

인공지능

빅데이터

Ⅰ. 연구소 소개

대학명	대구경북과학기술원	연구소명	의료영상 및 신호처리 연구소
연구책임자	박상현 부교수	홈페이지	https://mispl.dgist.ac.kr/
실무책임자	강명균 연구원	이 메 일	mkkang@dgist.ac.kr
연구분야 키워드	❶ 의료인공지능 및 컴퓨터 비전, ❷ 영역 분할, 분류, 이미지 생성 ❸ 멀티모달 데이터 분석 ❹ 거대언어모델, 이상 감지, 불량검수, 등
적용분야	불량 검출 모니터링, 도로 상황 분석, 의료영상 진단장치 등
연구소 소개	- MICCAI, AAAI, CVPR 등 AI 우수학술대회 및 분야 최우수저널 다수 출판 - 과기부, 산통부, 보복부 등 국가 과제 및 LG전자 등 산학과제 다수 수행 - 자세한 내용은 홈페이지 참조 (https://mispl.dgist.ac.kr/)

Ⅱ. 대표 기술분야

❍ 기술 분야

- 의료 인공지능 및 컴퓨터 비전(영역 분할, 분류, 이미지 생성 등)

- 이상 감지(Anomaly detection) 및 불량검수 인공지능 개발

- 멀티모달(예: 이미지, 텍스트) 데이터 분석 인공지능 개발

❍ 기술 특장점 및 이전 진행 과제 예시

- 파운데이션 모델을 활용한 CCTV 영상 영역 분할 및 이상 감지 인공지능 개발

Ⅲ. 보유 특허 및 기술이전

순번	출원(등록)번호	출원(등록)일자	지식재산권명	기술요약
1	10-2740754	2024.12.05	의료 이미지 디노이징 모델 생성 방법 및 장치	가상 이미지 생성 알고리즘을 활용해 의료 이미지의 노이즈를 제거
2	10-2348863	2022.01.04	비지도 학습 기법을 이용한 영상데이터의 정합 방법 및 장치	제1 영상데이터 및 제2 영상데이터를 획득해 특징맵을 활용해 정합
3	10-2554914	2023.07.07	3차원 영상 영역화 방법 및 장치	3차원 이미지, 서포트 이미지, 서포트 레이블을 모델에 적용해 영역화

Ⅳ. 기타사항(관련 문헌 등)

순번	논문명	게재 연도	논문요약	DOI
1	Communication Efficient Federated Learning for Multi-Organ Segmentation via Knowledge Distillation with Image Synthesis	2024	데이터 공유없이 다기관 데이터 학습. 관심영역 영역화 기술	10.1109/TMI.2025.3525581
2	InstaSAM: Instance-Aware Segment Any Nuclei Model with Point Annotations	2024	적은 annotation으로 원하는 영역을 영역화 할 수 있는 기술	https://doi.org/10.1007/978-3-031-72083-3_22
3	Low-Shot Prompt Tuning for Multiple Instance Learning based Histology Classification	2024	약지도 및 다중 인스턴스 학습 환경에서의 프롬프트 튜닝을 연구하여 병리 데이터 분석	https://doi.org/10.1007/978-3-031-72083-3_27

□ DGIST - 컴퓨터 비전 연구소

인공지능

Ⅰ. 연구소 소개

대학명	대구경북과학기술원	연구소명	컴퓨터 비전 연구소(Computer Vision Lab)
연구책임자	임성훈 부교수	홈페이지	https://cvlab.dgist.ac.kr/
실무책임자	임성훈 부교수	이 메 일	sunghoonim@dgist.ac.kr	전화번호	053-785-6323
연구분야 키워드	❶ Computer Vision ❷ 3D Reconstruction/Perception ❸ Vision-Language-Model (VLM) ❹ Multi-modal Generative AI
적용분야	인공지능 로봇, 자율주행, 스마트팩토리, CCTV 관제
연구소 소개	- CVPR, ICCV, NeurIPS 등 AI 우수학술대회 및 저널 40여 편 출판 - 과기부, 산통부, 국방부 등 국가 과제 및 현대자동차 등 산학과제 40건 이상 수행 - DGIST CVLAB 대학원생 28명 (석사 14명, 박사 14명), 8-GPU 서버 25대 구축

Ⅱ. 대표 기술분야

❍ 기술 분야 – 인공지능(AI)

❍ 기술 특장점 및 이전 진행 과제 예시

- [과기부 우수신진과제] 환경 변화에 강인한 다중 카메라 기반 다중 시각인지 작업 학습 연구

- [국방부] 지능형 전장 인식/판단에 활용되는 다중센서 기반 3차원 전장정보 구축 및 분석 기술 연구

- [산통부] 비학습 공간에서의 동적 환경 이해를 위한 시각언어모델(VLM) 기반 시각정보 활용 내비게이션 기술 개발

- [과기부] 대규모 언어모델(LLM) 및 3D 포인트 클라우드 기반 AI 데이터 융합 혁신기술 개발

Ⅲ. 보유 특허 및 기술이전

순번	출원(등록)번호	출원(등록)일자	지식재산권명	기술요약
1	10-2654608	2024.04.01	깊이 지도 및 법선 지도 생성 장치 및 방법	RGB 카메라로부터 물체까지의 거리 및 물체의 표면의 법선벡터를 측정하는 기술
2	10-2641358	2024.02.22	이미지 도메인 적응 장치 및 방법	새로운 환경에서도 기존에 학습된 시각인지 모델을 활용하는 기술
3	10-2418000	2022.07.01	컬러 이미지와 모노크롬 이미지를 이용하여 스테레오 매칭을 수행하는 방법 및 이를 이용한 장치	컬러와 흑백 카메라를 활용한 3차원 복원 및 이미지 품질 향상 기술

Ⅳ. 기타사항(관련 문헌 등)

순번	논문명	게재 연도	논문요약	저널(학회)명
1	Style-Editor: Text-driven object-centric style editing	2025	스타일을 변환하고 싶은 물체와 변환하고 싶은 스타일을 텍스트로 기입하면 이미지의 스타일을 변환	IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition(CVPR)
2	Self-supervised Monocular Depth Estimation Robust to Reflective Surface Leveraged by Triplet Mining	2025	반사율이 높은 물체에 대해서도 단안 RGB영상기반으로 거리를 측정하는 기술	International Conference on Learning Representations(ICLR)
3	Rethinking LiDAR Domain Generalization: Single Source as Multiple Density Domains	2024	이종의 라이다로 학습한 시각인지 모델도 성능 하락 없이 시각인지 업무를 수행 가능하게 만드는 기술	European Conference on Computer Vision (ECCV)
4	Multi-task Learning for Real-time Autonomous Driving Leveraging Task-adaptive Attention Generator	2024	실시간 자율주행을 위한 3차원 객체 인식, 객체 분할, 거리 측정을 동시에 수행하는 멀티타스크 러닝 기술	IEEE International Conference on Robotics and Automation(ICRA)
5	Depth-discriminative Metric Learning for Monocular 3D Object Detection	2023	단안카메라기반 3차원 객체 인식의 성능을 높이기 위한 metric learning기술 개발	Neural Information Processing Systems (NeurIPS)

□ 계명대학교 - 시스템 소프트웨어 연구소

인공지능

블록체인

Ⅰ. 연구소 소개

대학명	계명대학교	연구소명	시스템 소프트웨어 연구소
연구책임자	박세진 조교수	홈페이지	sslab.kmu.ac.kr
실무책임자	박세진 조교수	이 메 일	baksejin@kmu.ac.kr
연구분야 키워드	❶ 고성능 블록체인 오프체인 스토리지 기술 ❷ 분산형 클라우드 구축 기술
적용분야	블록체인 기반 전반 시스템 / 분산형 AI 클라우드 구축 기술
연구소 소개	시스템 소프트웨어 연구실은 분산 컴퓨팅 기술을 중심으로 다양한 블록체인 기술을 연구하고 있습니다. 분산 컴퓨팅 환경에서 AI 인퍼런스 환경을 구축합니다.

Ⅱ. 대표 기술분야

❍ 기술 분야 : 블록체인 / AI 인프라 플랫폼

❍ 기술 특장점 및 이전 진행 과제 예시

- 본 연구실은 블록체인 플랫폼 내 발생되는 데이터의 고속 Propagation 기술을 보유하고 있으며, 블록체인 기반 다양한 응용 기술을 연구함.

번호	프로그램명 (시행부처/기관)	과 제 명
1	한국연구재단	모바일 플랫폼 지원을 위한 고성능 경량 블록체인 기술연구
2	정보통신·방송 연구개발사업 (IITP)	5G 초저지연 서비스를 위한 무선단말용 블록체인 기술 개발
3	블록체인융합기술(IITP)	블록체인의 트랜젝션 모니터링 및 분석 기술 개발
4	데이터 경제를 위한 블록체인 기술개발사업 (IITP)	노드 간 메시지 전달과 합의를 위한 최적 경로 네트워크 프로토콜 기술개발

Ⅲ. 보유 특허 및 기술이전

순번	출원(등록)번호	출원(등록)일자	지식재산권명	기술요약
1	10-2672013	2022.03.14	서비스 제공을 위한 블록체인 데이터 저장 방법 및 저장 관리장치	블록체인 기반 외부 데이터 기록 방법
2	10-2497415	2021.08.03	블록체인 기반 작곡 장치 및 그 제어 방법, 그리고 컴퓨터 판독 가능한 기록매체에 저장된 컴퓨터 프로그램	블록체인 기반 작곡 시스템 저작권 기록 방법
3	10-2387590	2022.04.13	블록체인 혼합형 서버리스 메신저 서비스 시스템 및 방법	블록체인 기반 메신저 구성 방법
4	10-2443302	2022.04.13	블록체인 기반 서버리스 서비스 개발 장치 및 방법	블록체인 기반 서비리스 서비스 구축 방법

Ⅳ. 기타사항(관련 문헌 등)

순번	논문명	게재연도	논문요약
1	VidBlock: A Web3. 0-Enabled Decentralized Blockchain Architecture for Live Video Streaming, Hyunjoo Yang, Sejin Park, Applied Sciences.	2025	블록체인 기반 라이브 스트리밍 기술 연구
2	Blockchain-Based Scalable and Reliable Social Networking Platform, Daun Kim, Sejin Park, IEEE Access. 2024,	2024	블록체인 기반 소셜 네트워크 구축 기술 연구
3	Setonix: Blockchain-Based Hierarchy Domain Name System for Web3, Juseong Jeon, Sejin Park, Applied Scineces. 2025,	2025	블록체인 기반 계층형 DNS 구축 기술 연구
4	Design of a Decentralized Web3 Access Interface, Juseong Jeon, Deokwoo Lee, Juncheol Ahn, Sejin Park, 2024 Workshop Proceedings of the 53rd International Conference on Parallel Processing(ICPP),	2024	블록체인 기반 Web3 분산 인터페이스 연구

□ 계명대학교 – 인공지능 컴퓨터진단 연구소

인공지능

빅데이터

Ⅰ. 연구소 소개

대학명	계명대학교	연구소명	인공지능 컴퓨터진단 연구소
연구책임자	이종하 교수	홈페이지	www.aicdlab.com
실무책임자	허진철 연구원	이 메 일	segeberg@gmail.com
연구분야 키워드	❶ 인공지능 기반 바이오메디컬 엔지니어링, ❷ 딥러닝 기반 브레인 AI 진단/치료기기, ❸ 전자약, 디지털 치료제, 바이오포토닉스 ❹ 비접촉 생체신호 측정기기, ❺ 다채널 바이오 신호 기반 웰니스 플랫폼
적용분야	❶ AI 기반 의료 진단, 치료 및 병리 분석, ❷ 광학 및 멀티스펙트럼 기반 의료 영상 분석 ❸ 비접촉 및 웨어러블 바이오 신호 모니터링, ❹ 무선 삽입형 스마트 헬스케어 기기
연구소 소개	본 연구실은 바이오메디컬 인공지능, 바이오 신호 분석, 고해상도 바이오 광학 영상, 무선 삽입형 의료기기, 빅데이터 기반 바이오 데이터 분석 등의 첨단 기술을 연구하며 정밀 의료 및 차세대 의료기기 개발을 목표로 하고 있습니다.

Ⅱ. 대표 기술분야

❍ 기술 분야

- AI 기반 디지털 병리 분석: 암 조직 분석 및 조기 진단을 위한 딥러닝 기반 영상 분석

- 멀티스펙트럼 기반 바이오 광학 영상 기술: 피부 및 혈류 분석을 위한 비접촉 광학 영상 시스템

- 빅데이터 및 머신러닝 기반 바이오 데이터 분석: 의료 데이터 마이닝을 통한 질병 예측 및 맞춤 치료 기술

❍ 기술 특장점 및 이전 진행 과제 예시

- 비접촉 심박수, 혈압, 혈류량을 측정하는 컨택트리스 헬스 미러 개발 (2023-2024, 연구개발특구진흥재단)

- 알츠하이머 치료를 위한 인체 삽입형 바이오포토닉스 전자약 연구 (2022-2027, 한국연구재단)

- 비대면 진료용 지능형 모니터링 기기 개발 (2023-2027, 한국보건산업진흥원)

Ⅲ. 보유 특허 및 기술이전

순번	출원(등록)번호	출원(등록)일자	지식재산권명	기술요약
1	PCT/KR2023/015893	2023.10.14	멀티스펙트럼 광원을 이용한 뎁스 데이터 기반 욕창 진단 시스템 및 방법	비접촉 방식으로 피부의 광 투과도 변화를 분석하여 욕창을 진단하는 멀티스펙트럼 기반 시스템
2	PCT/KR2022/018025	2024.05.16	PERFUSION IMAGING-BASED NON-CONTACT AUTONOMIC NERVOUS SYSTEM RESPONSE MULTI-DIMENSIONAL BIO-SIGNAL MEASUREMENT SYSTEM AND METHOD	광학 영상 처리를 활용하여 심박수, 산소포화도, 혈류량, 혈압을 정밀하게 측정하는 비접촉식 바이오 신호 모니터링 시스템

Ⅳ. 기타사항(관련 문헌 등)

순번	논문명	게재 연도	논문요약	DOI
1	Remote Bio Vision: Perfusion Imaging Based Non-Contact Autonomic Biosignal Measurement Algorithm	2023	근적외선 카메라를 활용하여 비접촉식 바이오 신호 측정 시스템을 제안하며 정량적으로 측정이 어려운 욕창을 조기에 감지할 수 있는 가능성을 제시한다.	10.1109/JSEN.2023.3279328
2	The Real-Time Image Sequences-Based Stress Assessment Vision System for Mental Health	2024	원격 rPPG 기반 카메라 시스템을 활용하여 실시간으로 스트레스를 감지하고 다양한 머신러닝 모델을 비교하여 예측 정확도를 평가한다.	10.3390/electronics13112180

□ 경북대학교 – 지능 소프트웨어 시스템 연구소

인공지능

Ⅰ. 연구소 소개

대학명	경북대학교	연구소명	지능 소프트웨어 시스템 연구소
연구책임자	권영우 교수	홈페이지	http://sslab.knu.ac.kr
실무책임자	권영우 교수	이 메 일	ywkwon@knu.ac.kr
연구분야 키워드	❶ 클라우드, ❷ IoT, ❸ 이상징후 탐지, ❹ 인공지능 기반 영상 및 시계열 데이터 분석
적용분야	산업안전/재난 분야, AI 응용 서비스
연구소 소개	○ IoT, 클라우드, AI를 활용한 다수의 시스템 개발 및 운영 경험 보유 - 최근 4년간 20여 개의 프로젝트를 수행하며 우수 연구 결과 도출 · IoT와 인공지능 기술을 활용한 지진조기 경보체계 개발 및 운영 · 국가망보안체계 정보서비스 모델 가이드라인 제정 · 소프트웨어재난연구센터 참여(시스템 오류 탐지 및 복구 기술 개발) · 환경부 장관 표창(2023. 3), 국가정보원 원장 표창(2023. 12) ○ ICT 기반 재난(지진, 폭염, 호우 등) 탐지 및 대응 분야 국내 최고 기술을 보유한 연구소로 IoT, 클라우드, 이상징후 탐지 알고리즘에 대한 기술 및 국내외 특허를 보유하고 있음

Ⅱ. 대표 기술분야

❍ 기술 분야 - 클라우드, IoT, 인공지능 응용 서비스 및 시스템

❍ 기술 특장점 및 이전 진행 과제 예시

- IoT 및 AI를 활용한 지진조기 경보체계 구축: 초당 100개의 가속도 데이터를 수집할 수 있는 IoT 장치를 개발하고, 인공지능을 사용하여 지진을 빠르고 정확하게 탐지할 수 있는 시스템을 구축함

- 컴퓨팅 가상화를 위한 클라우드 및 시스템 SW 개발: 컨테이너 기반 클라우드 자원 모니터링 및 관리 도구를 개발하고, 서버리스 함수의 효율적인 배치 및 실행 전략 개발 및 연산 워크로드 오프로딩 알고리즘을 개발함

Ⅲ. 보유 특허 및 기술이전

순번	출원(등록)번호	출원(등록)일자	지식재산권명	기술요약
1	17/884,033(미국)	2022.08.09	MEMS 기반 보조 지진 관측망에서 지진을 감지하는 방법, 이를 수행하기 위한 기록 매체 및 장치	IoT 가속도 센서를 사용하여 지진을 감지하는 방법으로 센서 기술, 통신 기술, 인공지능 기술을 다루고 있음
2	10-2022-0053648	2022.04.29	전동 킥보드의 헬멧 착용 연계 방법 및 시스템	전동 킥보드에서 헬멧 착용을 강제하기 위한 시스템으로 센서 및 인공지능을 활용하고 있음
3	10-2022-0017951	2022.02.11	이동형 센서를 활용한 지진안심서비스 시스템	소규모 지역에서 지진에 대응하기 위한 서비스로 IoT, 모바일 애플리케이션을 활용한 다양한 서비스를 제안하였음
4	10-2022-0162422	2022.11.29	인공지능을 이용한 지진동 감지 장치 및 방법	지진동을 감지하기 위한 경량 인공신경망으로 단일 IoT 센서에서 동작하는 모델임
5	10-2022-0162423	2022.11.29	지진 정보 제공 시스템	지진 정보를 제공하기 위한 센서 및 클라우드 시스템에 대한 내용
6	10-2023-0031709	2023.03.10	MEMS 가속도 센서 기반 관측망을 이용하여 지표면 진도를 산출하는 방법 및 장치	가속도 센서의 값을 보정 및 변환하여 진도를 산출하는 공식을 정의하고 있음

Ⅳ. 기타사항(관련 문헌 등)

순번	논문명	게재 연도	논문요약
1	MyShake: A smartphone seismic network for earthquake early warning and beyond	2014	스마트폰을 사용한 지진 탐지 연구
2	A Structural-Semantic Approach Integrating Graph-Based and Large Language Models Representation to Detect Android Malware	2024	안드로이드 기반의 스마트폰에서 악성코드를 탐지하기 위한 연구
3	FuncMem: reducing cold start latency in serverless computing through memory prediction and adaptive task execution	2024	서버리스 함수의 효율적인 실행을 위한 기법
4	Applying GNN Models for Diverse Disaster Detection using Temporal Knowledge Graphs	2024	지식그래프를 사용한 재난 상황 분석 연구
5	Real-time Traffic Analysis Using Vehicle Trajectory Similarity in Edge Computing	2024	CCTV 영상을 이용한 도로 교통상황 분석 연구

□ 경북대학교 – 인공지능 응용 연구소

인공지능

Ⅰ. 연구소 소개

대학명	경북대학교	연구소명	인공지능 응용 연구소
연구책임자	정순기 교수	홈페이지	https://vr.knu.ac.kr/
실무책임자	문준범 박사연구원	이 메 일	jpm04135@knu.ac.kr
연구분야 키워드	❶ 컴퓨터 비전, ❷ 가상현실, ❸ 의료영상처리, ❹ 행동 인식, ❺ 비식별화, ➏ 자세 추정, ➐ 생성형 AI, ➑ 객체 인식/분류/분할/추적
적용분야	AI 의료영상 기기, 인공지능 진단장치, 지능형/자율형 영상보안장치
연구소 소개	인공지능응용연구소 가상현실 연구실은 인공지능 기반의 컴퓨터 비전/그래픽스 기술을 통하여 증강·가상현실 및 메타버스, 자율주행 자동차, 스마트 CCTV 관제시스템, 인간-컴퓨터 상호작용(HCI), 의료 데이터 분석 등 컴퓨터 비전 분야의 핵심적인 분야를 연구합니다. 또한 개발된 기술을 인간 중심의 관점으로 응용 및 활용하여 인공지능이 인간의 삶에 조화롭게 적용되도록 하는 학문적 기반 연구를 수행하고 있습니다.

Ⅱ. 대표 기술분야

❍ 기술 분야 - AI 기반 영상 행동 인식 및 분류, 의료영상 분석, 생성형 AI 기반 얼굴 비식별화

❍ 기술 특장점 및 이전 진행 과제 예시

- [연구재단 중견연구] 3차원 복부 CT 기반 체성분의 3차원 분포지도 분석 기술 및 임상 활용 연구

- [과기부] 다중 영상기반 마약사범 추적 및 검거를 위한 AI 기술 개발

- [과기부] 심뇌혈관질환을 위한 초광역 연합 의료 AI 기술 개발

- [과기부] 원격 검침정보와 CCTV출입정보 기반의 독거노인 고독사 대응을 위한 스마트 관리 시스템

Ⅲ. 보유 특허 및 기술이전

순번	출원(등록)번호	출원(등록)일자	지식재산권명	기술요약
1	10-2023 -0152820	2023.11.07	인공지능 모델을 활용한 의료영상 내 각 영역 분할 방법 및 장치	의료영상 내 영역 분할 방법
2	10-2023 -0140653	2023.10.19	얼굴 비식별화를 위한 스타일 기반 캐리커처	얼굴 비식별화를 위한 스타일 기반 캐리커처 생성
3	10-2020 -0168688	2020.12.04	GAN를 활용하는 복잡한 환경에서의 이동 객체를 감지 방법 및 시스템	복잡한 환경에서의 이동 객체를 감지할 수 있는 시스템 및 이동 객체 감지 방법

Ⅳ. 기타사항(관련 문헌 등)

순번	논문명	게재 연도	논문요약	저널(학회)명
1	Black Hole-Driven Identity Absorbing in Diffusion Models	2025	확산 모델의 잠재 공간에서 불필요한 신원을 주변 신원으로 흡수함으로써 타당한 편집을 제안	IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition(CVPR)
2	Unlearn and Protect: Selective Identity Removal in Diffusion Models for Privacy Preservation	2025	모델을 재학습하지 않고, 이미지 분포를 대체 신원과 정렬함으로 특정 신원을 제거하는 기법 구현	International Conference on Symposium On Applied Computing(SAC)
3	Efficient Medical Image Segmentation Using Probabilistic KNN Label	2025	의료 영상 분할에서 클래스 정보를 효과적으로 보존하는 PKNN 다운샘플링 기법을 제안	International Conference on Symposium On Applied Computing(SAC)
4	IDDiffuse: Dual-Conditional Diffusion Model for Enhanced Facial Image Anonymization	2024	이중 조건 확산 모델로 극단 자세 품질 개선 및 시간 일관성 프라이버시 보호 기법	Asian Conference on Computer Vision (ACCV)
5	Pixel-Unshuffled Multi-Channel Approach for Efficient L3 Slice Detection in CT Scans	2024	L3 요추 단면 자동 감지 CNN 기반 검출기를 개발하고 다채널 입력 방식을 제안	International Conference on Research in Adaptive and Convergent Systems (RACS)

□ 포항공과대학교 – 데이터 사이언스 연구소(1)

인공지능

빅데이터

Ⅰ. 연구소 소개

대학명	포항공과대학교	연구소명	데이터 사이언스 연구소(1)
연구책임자	한욱신 교수	홈페이지	https://dslab.postech.ac.kr
실무책임자	이정훈 박사	이 메 일	jhlee@dblab.postech.ac.kr	전화번호	054-279-8856
연구분야 키워드	❶ 멀티모달, ❷ 자연어 인터페이스, ❸ 빅그래프 DBMS, ❹ 거대 AI, 지능형 시스템
적용분야	❶ 검색엔진, ❷ 지능형 거대 데이터 분석 ❸ 금융서비스, ❹ 설명 가능한 AI, AI 개인비서
연구소 소개	- 빅데이터/데이터 AI 분야 최우수 국제학술대회인 ACM SIGMOD에 국내 주도 최다 논문 발표 (24편), VLDB, ICDE, KDD, CVPR, PODS, NeurIPS, WWW 등 분야 최우수 국제학술대회에 다수의 논문 게재 - 정부 주관 대규모 국책과제 및 삼성전자, 오라클, Microsoft, SAP 등 IT분야 최고 기업과 다수의 산학과제 수행 - POSTECH DSLAB 대학원생(15명)과 포스트닥 및 연구교수(2명) 구성, 100대의 클러스터 서버 및 다수의 GPU 서버를 활용하여 빅데이터 및 거대 AI 연구 수행

Ⅱ. 대표 기술분야

❍ 기술 분야 – 인공지능(AI) 및 빅데이터

❍ 기술 특장점 및 이전 진행 과제 예시

- 멀티모달 데이터를 효율적으로 저장/분석/추론하는 지능형 데이터 관리 시스템(한국연구재단, 2025-2030)

- 효율적이며 정확한 멀티모달 질의 수행을 위한 그래프 기반 백터 인덱스(정보통신기획평가원, 2024-2027)

- 강건하고 통제할 수 있으며 편향이 없는 거대 AI 기술(정보통신기획평가원, 2024-2028)

- 데이터베이스에 자연어 인터페이스를 제공하여 인간과 상호작용하는 지능형 시스템(정보통신기획평가원, 2018-2025)

- 초거대 그래프의 지능적 고속 처리를 위한 분산 그래프 DBMS 기술(정보통신기획평가원, 2021-2024)

Ⅲ. 보유 특허 및 기술이전

순번	출원(등록)번호	출원(등록)일자	지식재산권명	기술요약
1	PCT/KR2025/003037	2025.03.07	Table and document search device and search method according to question	질문과의 관련성이 높은 검색결과를 검색하는 테이블/문서 검색 방법 개발
2	10-2770836	2025.02.17	자연어 처리 시스템의 학습 데이터 증강 방법	신경망을 토대로 자연어 학습 데이터의 추가 없이 다양한 학습 데이터를 증강하는 기술 개발
3	11,210,343(미국)	2021.12.28	Graph Data Processing Method and Apparatus Thereof	확장성 있는 고성능의 그래프 분석 시스템 기술 개발

Ⅳ. 기타사항(관련 문헌 등)

순번	논문명	게재 연도	논문요약	DOI
1	In-depth Analysis of Continuous Subgraph Matching in a Common Delta Query Compilation Framework	2024	델터 쿼리 플랜으로부터 고성능의 연속 서브그래프 매칭(CSM) 코드를 생성하는 프레임워크 개발	doi.org/10.1145/3654950
2	ASM: Harmonizing Autoregressive model, Sampling, and Multi-dimensional Statistics Merging for Cardinality Estimation	2024	기존의 학습 기반의 카디널리티 추정 기법이 가진 한계인 효율성과 확장성 및 광범위한 질의를 지원하는 추정 기법 연구	doi.org/10.1145/3639300
3	iTurboGraph: Scaling and Automating Incremental Graph Analytics	2021	대규모 동적 그래프 데이터에 대한 분석을 효율적이며 확장성 있게 처리하는 그래프 분석 엔진 개발	doi.org/10.1145/3448016.3457243

□ 포항공과대학교 – 데이터 사이언스 연구소(2)

인공지능

빅데이터

Ⅰ. 연구소 소개

대학명	포항공과대학교	연구소명	데이터 사이언스 연구소(2)
연구책임자	유환조 교수	홈페이지	http://di.postech.ac.kr
실무책임자	이동건 연구원	이 메 일	donggeonlee@postech.ac.kr
연구분야 키워드	LLM, 비정상탐지 등 AI와 데이터사이언스 전 분야
적용분야	AI와 데이터사이언스 적용 가능한 전 분야
연구소 소개	- 특정 데이터 유형의 경계를 넘어 더 광범위한 AI 과제와 기회를 해결하는 영향력 있는 연구를 생산하는 것을 목표 - http://di.postech.ac.kr 참고

Ⅱ. 대표 기술분야

❍ 기술 분야 - AI와 데이터사이언스 관련 전 분야

❍ 이전 진행 과제 예시

- 로봇 AI foundation 모델 개발, 감성 챗봇 시스템 "이루다" 생성 언어 모델 (LLM)

- 기업형 신뢰할 수 있는 생성 AI (RAG, LLM with No Hallucination), 신기술 & 전문가 탐색/발견 시스템

- 온라인 커뮤니티 댓글 감성 분석, 온라인 판매자를 위한 추천시스템

- 멀티모달 학습을 통한 온라인 쇼핑 검색 & 추천시스템, 제조 공정에서의 비정상 탐지 및 제어 최적화

- 딥러닝을 이용한 네트워크 장애 탐지 및 예측, 심전도 시계열 데이터 원인 인자 추출/분석

- 스마트 빌딩을 위한 제어 최적화, 영상 분석을 통한 주차 공간 카운트 시스템

Ⅲ. 보유 특허 및 기술이전

순번	출원(등록)번호	출원(등록)일자	지식재산권명	기술요약
1	10-2024-0072880	2024.06.03	딥러닝 모델의 학습 동역학을 이용한 오염된 라벨 데이터 검출 방법	데이터의 라벨링 에러를 딥러닝 모델을 이용해서 검출하는 방법
2	P2022371-01-KR	2022.11.28	한국어 리뷰 데이터의 감정 분석을 위한 BERT 모델의 앙상블 방법	LLM의 앙상블을 이용하여 한국어 리뷰 데이터의 감정 분석
3	PCT/KR2022/003079	2020.11.26	시계열 데이터의 이상 구간 탐지 방법 및 장치	딥러닝을 사용한 시계열 데이터의 비정상 구간 탐지 방법

Ⅳ. 기타사항(관련 문헌 등)

순번	논문명	게재 연도	논문요약	DOI
1	Uncertainty Quantification and Decomposition for LLM-based Recommendation	2025	LLM 기반 추천시스템에서 추천의 불확실성을 정량화하는 방법	The Web conference
2	Collaborative Diffusion Model for Recommender System	2025	Collaborative diffusion model을 이용한 추천시스템	The Web conference
3	Controlling Diversity at Inference: Guiding Diffusion Recommender Models with Targeted Category Preferences	2025	Diffusion 기반 추천시스템에서 diversity를 제어하는 방법	ACM KDD