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    세부프로그램

     
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    Track > Session : Digital Transformation and Life > Industrial Digital Twin Platform & Service Technologies
    발표제목 : 대규모 확장성 및 고신뢰 분산 시뮬레이션을 지원하는 제조 디지털 트윈 프레임워크 ...
    발표자 : 이은서 (기술총괄/ETRI)
    강연요약 : 제조 디지털트윈에서 다루는 물리 자원을 표현하기 위한 다양한 정보(정적/동적 데이터, 3D 형상, 시뮬레이션 모델, 인공지능 모델 등)를 모두 포함하고, 상하부 또는 같은 계층에 있는 모델 간의 연관성 및 동작 표현에 관한 정보를 구조적으로 표현할 수 있도록 규격화 한 디지털트윈 표준모델과 실 적용 사례를 소개more
    Track > Session : Digital Transformation and Life > Industrial Digital Twin Platform & Service Technologies
    발표제목 : 제조 및 설비운영을 위한 연합 디지털 트윈 기술 활용방안
    발표자 : 김연태 (이사/이에이트)
    강연요약 : 본 강연은 제조 및 설비운영을 위한 디지털 전환과 디지털 트윈 기술의 전반에 대하여 다룹니다. 다양한 종류의 제조 설비 간의 연계 그리고 설비와 기업의 레거시 시스템의 연계를 통한 상호연동 예측/분석이 가능한 연합 디지털 트윈 기술을 중심으로 데이터의 추출/수집/변환->모델링 및 시뮬레이션/분석->시각화 구현의...more
    Track > Session : Digital Transformation and Life > Industrial Digital Twin Platform & Service Technologies
    발표제목 : 디지털 트윈 기반 산업형 메타버스 플랫폼 기술
    발표자 : 김원태 (교수/한국기술교육대)
    강연요약 : 본 강좌는 메타버스의 정의에 입각한 메타버스 발전로드맵을 기존 서비스들에 대한 체계적 분석과 분류, 그리고 미래 메타버스 형상에 대한 조망을 통해 객관적으로 제시한다. 또한, 소프트웨어 공학적 방법론에 근거한 산업형 메타버스의 사용자 요구사항들과 이를 구현하기 위한 시스템 요구사항들을 정의한다. 특히, 산...more
    Track > Session : AI-II > AI-based Network Convergence
    발표제목 : AI-assisted RAN-agnostic Communications
    발표자 : 윤성환 (교수/UNIST)
    강연요약 : In this talk, we will discuss RAN-agnostic communication that allows the coexistence of incompatible RANs within the same bandwidth, which is expected to be a key technology of future communications. To envision the concept of RAN-agnostic communication, we will introduce the AI-native algorithm for...more
    Track > Session : AI-II > AI-based Network Convergence
    발표제목 : AI Technologies for Energy efficiency in Mobile network
    발표자 : 이재욱 (교수/부경대)
    강연요약 : 모바일 네트워크 규모가 증가함에 따라 에너지 소비량 또한 증가하고 있다. 이에 따라, 에너지 절감을 위한 모바일 네트워크 기술들이 주목 받고 있다. 특히, 개방형 모바일 네트워크 프로젝트인 Open RAN 에서는 AI 기반의 에너지 절감 기술 및 프레임 워크를 정의하고, 에너지 절감 기술이 사용될 시나리오를 정의하였다....more
    Track > Session : AI-II > AI-based Network Convergence
    발표제목 : 자원 제한적인 단말에서의 대규모 모델의 분할 연합 학습 및 추론
    발표자 : 최민석 (교수/경희대)
    강연요약 : 본 강연에서는 컴퓨팅 및 스토리지 자원이 제한적인 에지 기기에서의 효율적인 연합 학습 및 추론 과정을 위한 기술을 소개한다. 모델을 분할하여 학습과 추론 작업을 다른 기기 또는 서버와 나누어 처리 및 저장하고, 다중 출력 신경망 기반으로 개인화 및 일반화 추론 작업의 선택적 오프로딩 알고리즘을 설계한다. 마지...more
    Track > Session : AI-II > Distributed Autonomous Learning
    발표제목 : Private 5G 기반의 AI 기술을 활용한 거버넌스 고도화
    발표자 : 김명호 (부사장/쿤텍)
    강연요약 : 최근 Private 5G 망을 구축하려는 조직이 점점 증가하고 있으며, Private 5G 망이 조직내에 구축되면 구축 목적에 따라 다양한 정보가 조직내에 실시간으로 수집되고 자산화된다. 이 자산화된 정보에 AI 기술을 활용하면 조직의 업무 생산성, 프로세스 모니터링, 보안 이슈 예측 등 다양한 조직의 역량 증가와 리스크 관리...more
    Track > Session : AI-II > Distributed Autonomous Learning
    발표제목 : Distributed Learning for User Association in Multi-Cell Network
    발표자 : 임병주 (교수/부경대)
    강연요약 : 본 발표에서는 다중 셀 네트워크에서 트래픽을 분산시키기 위한 분산 학습 기반의 사용자 접속 기술에 대해 소개한다. 특히 분산 강화학습 기법을 소개하고 다중 셀간 협력 기술을 통한 사용자 접속 기술에 대해 논의한다.more
    Track > Session : AI-II > Distributed Autonomous Learning
    발표제목 : An Efficient Federated Learning Framework at LEO Satellites Network
    발표자 : 소진현 (교수/DGIST)
    강연요약 : Large-scale deployments of low Earth orbit (LEO) satellites collect massive amount of Earth imageries and sensor data, which can empower machine learning (ML) to address global challenges such as real-time disaster navigation and mitigation. In this talk, I show fundamental challenges in applying ex...more
    Track > Session : AI-II > AI Software and Algorithms
    발표제목 : Adversarial Attacks on Deep Learning-based Biometrics
    발표자 : 이윤규 (교수/홍익대)
    강연요약 : Deep learning-based biometrics have been widely adopted across diverse applications. However, recent studies have uncovered vulnerabilities in deep learning-based systems against adversarial attacks. This lecture will discuss the key issues regarding adversarial attacks in biometrics and suggest fut...more
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