국가R&D로 수행 중인(또는 수행된) 연구과제 정보입니다. ■ 과제 개요 · 과제명: 연산자 합성 관점의 심층 신경망 이론 분석:Transformer(LLM 핵심 구조) 중심 · 예산사업명: 집단연구지원 · 기준년도: 2026년 · 총 연구기간: 2026-07-01 ~ 2029-06-30 · 당해연도 연구기간: 2026-07-01 ~ 2027-06-30 · 수집 분야: 교육 ■ 수행 주체 · 과제수행기관: 경북대학교 · 연구책임자: 문성환 · 부처명: 과학기술정보통신부 ■ 연구비 (당해년도) · 정부투자연구비: 500,000,000원 ■ 한글키워드 · 신경망, 연산자, 안정성, 근사화, 트랜스포머 ■ 영문키워드 · Neural Network, Operator, Stability, Approximation, Transformer ■ 연구내용 본 과제의 연구개발내용은 Transformer를 Attention, FFN, normalization, Residual 등 기본 모듈로 분해하고 각 모듈을 하나의 연산 단위로 해석한 뒤, 층(block) 단위로 조립하고 L층 적층을 연속 합성으로 표현하는 '조립 가능한 분석 체계'를 구축하는 것이다. 모… ■ 원문 확인 · 과제고유번호: 2710110535 · NTIS 과제상세페이지: https://www.ntis.go.kr/project/pjtInfo.do?pjtId=2710110535 (NTIS 로그인 후 조회할 수 있습니다) ※ 출처: 국가과학기술지식정보서비스(NTIS) — 공공저작물 제1유형(출처표시) 위에 없는 상세 정보는 NTIS 과제상세페이지에서 확인해 주세요.