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Research Topics
[Topic 1] 지능형 에이전트가 공유하는 시스템 자원의 관리 알고리즘 연구
▪️문제 정의
여러 에이전트가 공존하는 다양한 시스템(통신 네트워크, 멀티에이전트 플랫폼 등)은 시스템의 자원을 공유해야 함. 공유된 자원은 일반적으로 유한하기 때문에, 이를 최적으로 활용하기 위한 방안이 필요함.
▪️해결 방안
협력 게임이론의 협상 해법(bargaining solution)에서 각 에이전트의 자원 활용 정도인 효용(utility)을 반영하여 파레토 최적(Pareto optimality)의 공평한(fairness) 자원 배분을 할 수 있음.
[Topic 2] 인공지능 기반 데이터 분석 및 이상탐지 알고리즘 연구
▪️연구 목표
대규모 네트워크 및 엣지 디바이스에서 발생하는 비정상적인 행위를 저비용, 고효율로 탐지하는 것을 목표로 함.
▪️해결 방안
6G에서 지향하는 AI-native 네트워크에 맞춰, 5G/6G 환경과 IoT 기기 등 분산 네트워크 환경에서 발생한 네트워크 트래픽 데이터를 분석하고, 이를 활용하여 머신러닝/딥러닝 기반 이상 탐지 알고리즘을 설계할 수 있음.
[Topic 3] 효율적 인공지능 모델과 효율적 학습을 위한 통신 방법에 대한 연구
▪️문제 정의
통신 기술과 컴퓨팅 기술의 발전으로 다양한 기기와 인프라가 연결되면서 네트워크의 복잡성이 증가함. 이에 따라 리소스가 제한된 환경(엣지 컴퓨팅, 임베디드 AI 환경, 자율 주행, 스마트 IoT 기기, 웨어러블 디바이스 등)에서도 효율적으로 작동할 수 있는 인공지능 솔루션 및 대규모 데이터 처리를 위한 지능형 최적화가 필요함.
▪️해결 방안
분산된 환경에서 데이터 프라이버시를 보호하면서 효율적인 모델 학습을 수행하는 연합학습(federated learning), 게임이론 기반 해석 가능한 모델 경량화를 통해 효율적인 지능형 최적화를 수행할 수 있음.