[논문]ETRI AI 실행전략 1: 인공지능 핵심기술 선제적 확보

김성민; 연승준

doi:10.22648/etri.2020.j.350702

[국내논문] ETRI AI 실행전략 1: 인공지능 핵심기술 선제적 확보
ETRI AI Strategy #1: Proactively Securing AI Core Technologies 원문보기

김성민 (지능화정책연구실) , 연승준 (지능화정책연구실)

In this paper, we introduce ETRI AI Strategy #1, "Proactively Securing AI Core Technologies." The first goal of this strategy is to innovate artificial intelligence (AI) service technology to overcome the current limitations of AI technologies. Even though we saw a big jump in AI technology development recently due to the rise of deep learning (DL), DL still has technical limitations and problems. This paper introduces the four major parts of the advanced AI technologies that ETRI will secure to overcome the problems of DL and harmonize AI with the human world: post DL technology, human-AI collaboration technology, intelligence for autonomous things, and big data platform technology.

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제안 방법

캐나다 밀라연구소와 Human Level AI 에 대한 공동연구를 통해 자율성장형 복합지능 기술과 인간-AI 신뢰를 위한 핵심 기술을 확보한다. 구체적으로 밀라연구소와 파트너십을 맺고, 연구원 파견을 통한 인력 양성, 인적 네트워크 확보, 공동과제 수주 등을 추진한다.
넷째, 생태계 협력을 통해 현실의 복잡한 문제를 해결할 수 있는 ‘문제해결형 AI’를 개발한다. 기업이 현장의 문제를 제시하면, 학계와 ETRI가 이를 해결하기 위한 기술 개발을 추진한다.
ETRI는 세계 최고 수준의 사물 인식 대회 ILSVRC 2017에서 3위(DET 분야) 를달성(2017년)하였다. 사람의 관절 수준에서 움직임을 인식하는 기술로 불법 쓰레기 투기 행위를 감지하는 기술을 개발하였다.
수립하였다. 이를 위해 주요국 AI R&D 계획 및 전문기관의 AI 기술전망을 분석하여 AI 유망기술을 도출하고 ETRI의 주요 역할 및 기술력에 기반하여 ETRI AI 추진과제를 담은 ‘AI 기술로드맵’을 도출하였다[3, 4]. 실행전략 1의 세부 추진과제들은 다른 실행전략들과의 전략적 역할 분담을 위해 TFT 및 관련 부서 협의를 통해 조율되어 다음의 4가지 기술 분야가 도출되었다.
첫째, 그간의 연구역량을 기반으로 포스트 딥러닝 기술과 인간-AI 협업 기술의 원천기술을 확보하고 이를 응용하여 자율체 지능 기술을 개발하여 시너지를 극대화한다.

성능/효과

(1) 복합지능을 위해서는 복합지능을 위한 과학, 맥락화된 인공지능, 개방형 지식 리포지토리의 세 가지 영역으로 논의되었다. (2) 유의미한 상호작용을 위해 멀티모달을 이용한 상호작용, 인간의 의도를 파악하는 협력적 상호작용, 온라인에서의 인간 간 상호작용 지원, 신뢰할 수 있는 인공지능 개발의 네 가지 영역으로 논의되었다.
해당된다. (1) 소통하는 AI 기술을 위해 인간-AI 단일감각 상호작용 기술, 인간-AI 복합대화 상호작용 기술, AI-AI 간 상호작용 기술 등의 개발을 추진한다. (2) 공감하는 AI 기술 확보를 위해 다중감각 인지 기반 상황이해 기술, 정서적 교감을 위한 감성 인지 및 표현 기술, 사회적 상황인지 기반 절차적 행위 학습 및 실행 로봇 기술 개발을 추진할 계획이다.
세 가지 영역으로 논의되었다. (2) 유의미한 상호작용을 위해 멀티모달을 이용한 상호작용, 인간의 의도를 파악하는 협력적 상호작용, 온라인에서의 인간 간 상호작용 지원, 신뢰할 수 있는 인공지능 개발의 네 가지 영역으로 논의되었다. (3) 자기인식 학습을 위해 표현적 프레젠테이션 학습¹⁾, 신뢰할 수 있는 학습, 내구성 있는 기계학습 시스템, 인공지능과 로봇 시스템의 통합이 논의되었다[6].
(2) 유의미한 상호작용을 위해 멀티모달을 이용한 상호작용, 인간의 의도를 파악하는 협력적 상호작용, 온라인에서의 인간 간 상호작용 지원, 신뢰할 수 있는 인공지능 개발의 네 가지 영역으로 논의되었다. (3) 자기인식 학습을 위해 표현적 프레젠테이션 학습¹⁾, 신뢰할 수 있는 학습, 내구성 있는 기계학습 시스템, 인공지능과 로봇 시스템의 통합이 논의되었다[6].
세부 추진방향으로는 첫째, 차량 단독 센서를 중심으로 제한적인 주행정보를 공유하는 차량 단독 자율주행 기술에서 클라우드-엣지-차량을 연계하는 분산협력 플랫폼 기반 자율주행으로 발전되고 있다. 둘째, 사전에 정의된 규칙을 수행하는 제한적인 자율주행 기능 구현에서 위험 상황을 예측하고, 인지하고, 판단하여 대응이 가능한 AI 알고리즘 기반 고도화가 추진된다. 셋째, 주행데이터, 핵심기술, 서비스 등을 독립적/폐쇄적으로 운영하는 현재의 운영체제에서 안정성과 신뢰성을 갖춘 개방형 플랫폼 기술이 개발된다[7].
셋째, ICT 종합연구소 ETRI 내 기술 간 시너지를 강화한다. ETRI는 AI 빅데이터 테스트용 고성능 컴퓨팅, 엣지 AI를 위한 지능형 반도체 등의 기술을 조직 내에 보유하고 있어 초지능+초성능 +ICT 기술 시너지 확보에 매우 유리하다.
둘째, AI가 복잡한 문제를 풀어야 할수록, 문제 자체의 위험성이 높을수록 인간이 인공지능을 신뢰하기 어려워지므로 신뢰성 확보를 위한 기술 개발이 필요하다. 셋째, 데이터가 편향될 경우 학습결과도 편향될 수 있고 적대적인 외부공격에 노출될 경우 치명적인 타격을 입을 수 있으므로 데이터 오류에도 견고하고 믿을 수 있어야 한다[3].

후속연구

(1) 소통하는 AI 기술을 위해 인간-AI 단일감각 상호작용 기술, 인간-AI 복합대화 상호작용 기술, AI-AI 간 상호작용 기술 등의 개발을 추진한다. (2) 공감하는 AI 기술 확보를 위해 다중감각 인지 기반 상황이해 기술, 정서적 교감을 위한 감성 인지 및 표현 기술, 사회적 상황인지 기반 절차적 행위 학습 및 실행 로봇 기술 개발을 추진할 계획이다. (3) 신뢰성 있는 AI 기술 개발을 위해 기초과학 및 전문분야 연구 개발을 위한 설명 가능한 AI 기술, 인공지능 서비스에 필요한 공정한 AI 기술, 인공지능 기술 안정화를 위한 견고한 AI 기술 등의 개발을 추진한다[5].
이중 ETRI의 포스트 딥러닝 기술과 관련 있는 기술들의 세부 기술들을 보면 (1) 깊이성장 AI 기술을 위해 다중 태스크 확장용 범용 모델링을 위한 자기 지도 학습기술, 자동최적화를 위한 메타학습 기술 등의 개발이 추진될 예정이다. (2) 범위성장 AI 기술을 위해서는 지식기반 추론 기술, 상식기반 추론기술, 실세계 변화 적응 기술 등의 개발이 추진될 예정이다. (3) 지속성장 AI 기술을 위해서는 학습역량 진단 및 개선기술, 평생학습 기술 개발을 추진할 예정이다[5].
첫째, AI가 인간의 말과 행동을 이해하기 위해 시각, 청각 정보를 이해하고 대화의 맥락을 파악하는 복합적인 인터랙션이 필요하다. 둘째, AI가 복잡한 문제를 풀어야 할수록, 문제 자체의 위험성이 높을수록 인간이 인공지능을 신뢰하기 어려워지므로 신뢰성 확보를 위한 기술 개발이 필요하다. 셋째, 데이터가 편향될 경우 학습결과도 편향될 수 있고 적대적인 외부공격에 노출될 경우 치명적인 타격을 입을 수 있으므로 데이터 오류에도 견고하고 믿을 수 있어야 한다[3].
이를 위해서는 드론이 자신의 위치를 스스로 인식할 수 있는 위치추정기술과 장애물을 인식하고 회피하기 위한 경로 생성기술이 필요하다. 또 지상의 로봇에 비해 빠른 속도로 이동 중에 장애물 탐지 및 경로 생성이 필요하며, 재난현장을 스스로 탐색하거나 다수의 드론과 협업하는 등 다양한 목적 수행을 위한 기술 개발이 필요하다.
구글 웨이모를 비롯한 글로벌 기업들은 악천후 환경에서의 자율주행 기술 확보를 위해 야간 악천후 환경(허리케인 시즌의 플로리다 등) 학습 데이터를 수집하고, CycleGAN, 전이학습, 도메인 적응 기법, 빗줄기/빗방울 제거 등의 딥러닝 기술 개발을 진행 중이다. 또한 극 혼잡 상황에서의 자율주행을 위한 강화학습 기반의 인공지능 딥 네트워크 기술 연구를 진행 중이다.

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