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# 기존 영상인식에 사용되는 심층신경망과 비교해 인식정확도는 10% 이상, 범용성은 200% 이상 향상
# 컴퓨터과학·인공지능 분야 국제 학술지인 「International Journal of Intelligent System(IF=10.312)」 9월 1일자에 게재 및 표지논문으로 선정
==전기차 배터리 용량 예측 기술 개발(2022.05)==
# 오기용 교수 공동연구팀이 전기자동차, 에너지저장장치 등의 전자기기에 사용되는 배터리의 용량과 수명을 정확하고 빠르게 예측할 수 있는 '차세대 물리지식기반 인공지능 기술' 개발
# 학습데이터가 적은 상황에서도 배터리 잔존수명 예측정확도를 높이고자 차별화된 등가임피던스 기반 특징인자 추출기법 및 물리지식기반 신경망을 융합
# 다양한 용량 및 수명 분포를 지닌 테스트용 배터리에 대해 최대 20% 향상된 예측 정확도 및 강건성을 보임
# 에너지 분야 세계적 학술지 「어플라이드 에너지(Applied Energy, IF=9.746)」에 게재 ([https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2022.119011 논문 바로보기])
=수상=
