인류세의 기후테크 역량 강화를 위한 기후환경 데이터 구축 처리 플랫폼

[상세 내용] 

1. 사용 가능한 날씨 관련 데이터 수집 및 불완전한 데이터 품질 개선과 데이터 수량 증강 기술 연구

시계열과 공조 데이터 수집 및 전처리와 분석을 통한 이해와 설명 가능성을 위한 LLM 학습 데이터 수집 및 증강 등의 기술을 연구한다.

2. 설명 가능한 시계열 예측 기술 및 에너지 소모 제어 프레임워크 개발

정확한 날씨 예측을 위한 최신 딥러닝 예측 알고리즘을 개발하며, 공조 시스템 기반 에너지 소모 예측 모델링을 진행한다. 또한, 설명 가능성을 위한 LLM 학습 데이터 전처리 등 자동화 프레임워크를 구축하는 것을 목표로 한다.

3. 설명 가능한 통합 정보 기반 예측 기술 및 딥러닝 기반 제어 프레임워크 개발

보다 풍부한 형태의 정보를 위하여 자연어 및 시계열의 통합된 정보 기반의 예측 알고리즘 적용을 적용하며, 신시간 스마트 공조 시스템을 위하여 Reverse NN 기반 최적의 공조 컨트롤 방법 판단 프레임워크를 개발한다. 또한, 구축된 학습 데이터로 발전량 및 날씨 도메인 특화 거대 언어 모델 증분 학습법 개발을 목표로 한다.

4. 설명 가능한 도메인 특화 예측 기술 및 Bayesian Optimization 기반 제어 프레임워크 개발

대량의 데이터를 통해 큰 예측 능력을 가질 수 있는 발전량 및 날씨 도메인 예측 특화 범용 모델을 구축하며, BO 기반 최적의 공조 컨트롤 방법 판단 프레임워크를 개발한다. 또한, 결과 설명 타겟 시나리오에 맞춘 거대 언어 모델 미세조정 및 경량화 방법론을 연구한다.