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NTIS 바로가기주관연구기관 | 중앙대학교 Chung Ang University |
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연구책임자 | 이민혁 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2023-03 |
과제시작연도 | 2022 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
등록번호 | TRKO202300008187 |
과제고유번호 | 1711162640 |
사업명 | 개인기초연구(과기정통부) |
DB 구축일자 | 2023-09-26 |
키워드 | 의료 인공지능.생존 분석.대립적 딥 러닝.생성적 딥 러닝.유전체 빅 데이터.Medical Artificial Intelligence.Survival Analysis.Adversarial Deep Learning.Generative Deep Learning.Gene Expression Big Data. |
□ 연구개요
최근 대립적 딥 러닝 학습(Adversarial Deep Learning)은 가상의 이미지 생성, 개인 정보 보호 및 보안, 물체 인식 등의 분야에서 활발히 연구되고 있음. 기존의 인공지능 기술과 비교하여 생성적 모델로서의 이용 가능성, 해킹 방지, 더 정확한 이미지 분할 등의 이점으로 많은 연구가 진행 중임. 따라서 생존 정보 추정 분야에 대립적딥 러닝 학습 기술을 적용하는 것은 의료 산업에 획기적인 발전을 일으킬 것임.
□ 연구 목표대비 연구결과
본 연구를 통해 얻어진 연구 결과로 국제 학술지
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