	산업공학과 시계열 파운데이션 모델 연구 인턴십 모집 공고

연구명	시계열 파운데이션 모델 훈련을 위한 데이터셋 구축 및 자기지도학습 기술 개발
개요 및 도식도	파운데이션 모델이란? 다양한 출처의 데이터를 통합하여 자기지도학습 (self-supervised learning)으로 훈련된 신경망 모델로, 통합된 데이터의 분포를 잘 표현해 인공지능의 다양한 tasks에 유용하게 쓰일 수 있는 모델을 말함. OpenAI의 (생성용) GPT, Google의 (인코딩용) BERT와 같은 모델이 그 예시임 시계열은? 산업과 사회의 수많은 데이터가 시계열 형태를 가짐 (제조공정, 농작물생산, 날씨, 에너지사용, 발전량, 교통운전, 생체신호, 원자재 가격, 주가 및 경제지표 시계열 데이터 등). 이에 시계열 인공지능은 이미지, 자연어 데이터만큼 다양한 응용 서비스들을 가짐 (예: 미래 값 forecasting, 품질 값 regression, 질병 classification, 상태 anomaly detection 등) 시계열 파운데이션 모델은? 시계열은 forecasting, classification, anomaly detection, regression 등의 tasks를 수반하며 이는 도메인, 데이터 소스 시스템에 따라 다 다르게 이루어짐. 그 특정 case마다 특화된 좋은 모델을 만들어야 하는데, 데이터의 한계 등으로 case-sensitive 데이터셋만으로는 이것이 어려움. 이에 2024년부터 시계열 파운데이션 모델 개발 시도가 미국, 중국을 중심으로 시작됨 UNIST 시계열 파운데이션 모델 연구의 목적은? 도메인, 데이터 소스 시스템의 다른 메커니즘을 고려, forecasting, classification, regression 등의 tasks를 위한 파운데이션 모델 개발 및 이의 실제 서비스 응용 연구 목표: 시계열 특화 자기지도학습 기술 및 파운데이션 모델 개발, 다양한 서비스 도메인에의 응용 도전 과제: 시계열 학습의 어려움 (도메인, 시스템 일반화가능성 부족)을 극복한 파운데이션 모델 개발 연구 개념도 (과학기술정보통신부 SW스타랩 사업 (Link) 지원)
인턴십 정보	- 권장 보유 지식: 기계학습, 시계열분석, 신호처리에 대한 이해와 시계열 데이터에 대한 관심, 프로그래밍 경험 - 기간 및 지원: 2025년 4월 ~ 2025년 8월 (5개월), 매월 장학금 지원, 연구 결과 발표 해외 학회 참석 지원
연구활동 정보	- 시계열 파운데이션 모델 구축을 위한 다양한 도메인, 소스 시스템의 시계열 공개 데이터 수집 및 전처리 - 도메인, 소스 시스템에 일반화가능한 시계열 자기지도학습 기술 연구 및 실제 파운데이션 모델 개발