최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
다음과 같은 기능을 한번의 로그인으로 사용 할 수 있습니다.
NTIS 바로가기주관연구기관 | 부산대학교 Busan National University |
---|---|
연구책임자 | 채흥석 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2022-03 |
과제시작연도 | 2021 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
등록번호 | TRKO202200015340 |
과제고유번호 | 1711133642 |
사업명 | 개인기초연구(과기정통부)(R&D) |
DB 구축일자 | 2022-11-09 |
키워드 | 심층 신경망.메타몰픽 관계.비용 함수.이미지 가변.신뢰성.Deep Neural Network.Metamorphic Relation.Cost Function.Image Variation.Reliability. |
□ 연구개요
인공지능의 대표적인 기술인 심층 신경망의 활용성이 높아짐에 따라 품질에 대한 수요가 증가하고 있다. 심층 신경망의 구조와 동작 방식은 매우 복잡하기 때문에 결함이 발생할 가능성이 크며, 인공지능을 기반으로 한 안전 필수 시스템에서 잘못된 분류는 치명적인 결과로 이어질 수 있다. 본 연구는 심층 신경망을 평가하기 위한 통합 프레임워크을 개발하였다.
□ 연구 목표대비 연구결과
본 연구는 심층 신경망을 구조와 데이터를 기반으로 평가하는 방법을 연구하였다.
구조 기반 white-box 테스트는 데이
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.