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NTIS 바로가기주관연구기관 | 인천대학교 University Of Incheon |
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연구책임자 | 김지범 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2023-03 |
과제시작연도 | 2022 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
등록번호 | TRKO202300009201 |
과제고유번호 | 1711167411 |
사업명 | 개인기초연구(과기정통부) |
DB 구축일자 | 2023-10-04 |
키워드 | 메쉬.딥러닝.인공지능.시뮬레이션.조합 최적화.Mesh.Deep learning.AI.Simulation.Combinatorial optimization. |
연구개요
메쉬와 같은 비유클리드 데이터의 처리 및 분석을 위한 데이터 기반의 기하 딥러닝의 기반 기술을 연구하고 이를 이용하여 컴퓨터 공학에서의 조합 최적화 문제에 대한 딥러닝 모델 연구 및 빠른 근사해 찾기 방법 연구
연구 목표대비 연구결과
기존의 최적화 기반이나 복잡한 알고리즘 기반의 메쉬 관련 작업들을 데이터 기반의 딥러닝 기반 기술을 연구
1. Ptr-Net 기반의 새로운 메쉬 smoothing framework를 제안하였고 이를 실제 데이터에 성공적으로 적용 (100% 달성)
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