국가R&D로 수행 중인(또는 수행된) 연구과제 정보입니다. ■ 과제 개요 · 과제명: 복잡계 도시 문제 해결을 위한 위상 통합형 네트워크 기반 자기지도 표상 학습 프레임워크(TSIN-MAE) 연구 · 예산사업명: 이공학학술연구기반구축 · 기준년도: 2026년 · 총 연구기간: 2026-09-01 ~ 2027-08-31 · 당해연도 연구기간: 2026-09-01 ~ 2027-08-31 · 수집 분야: 사회과학 ■ 수행 주체 · 과제수행기관: 한국과학기술원 · 연구책임자: 장정우 · 부처명: 교육부 ■ 연구비 (당해년도) · 정부투자연구비: 12,000,000원 ■ 한글키워드 · 지리공간 인공지능, 표상 학습, 자기지도 학습, 공간 네트워크 분석, 도시 위상 ■ 영문키워드 · Geospatial Artificial Intelligence, Representation Learning, Self-Supervised Learning, Spatial Network Analysis, Urban Topology ■ 연구내용 [연구 가설과 이론적 근거]- 가설1: 격자 내부 정보에 위상 연결 구조를 결합하면, 실제 도시의 유기적 특성을 포착할 수 있음- 가설2: 위상 구조를 모델 학습 메커니즘 내부에 통합할 때, 고도화된 공간 표상이 가능함공간은 내부 속성뿐만 아닌 타 장소와의 상호작용… ■ 원문 확인 · 과제고유번호: 2340066278 · NTIS 과제상세페이지: https://www.ntis.go.kr/project/pjtInfo.do?pjtId=2340066278 (NTIS 로그인 후 조회할 수 있습니다) ※ 출처: 국가과학기술지식정보서비스(NTIS) — 공공저작물 제1유형(출처표시) 위에 없는 상세 정보는 NTIS 과제상세페이지에서 확인해 주세요.