초록 ▼

핵심기술
기계학습을 이용한 빅데이터 기반 Linked Data 지식베이스 구축, 자연어 대화 처리 및 응답 생성 기술

최종목표
다중소스로부터 이종의 빅데이터를 수집하여 Linked Data 형태의 지식베이스를 구축하고, 언어분석을 통해 사용자의 질의를 이해하여 적절한 응답을 지식베이스로부터 생성할 수 있는 Linked Data 기반의 대화형 질의응답 검색 프레임워크 개발

개발내용 및 결과
① 음성언어이해 : 대화로부터 사용자의 의도를 파악하는 음성언어 이해 기술
가. 대화형 질의 처리를

핵심기술
기계학습을 이용한 빅데이터 기반 Linked Data 지식베이스 구축, 자연어 대화 처리 및 응답 생성 기술

최종목표
다중소스로부터 이종의 빅데이터를 수집하여 Linked Data 형태의 지식베이스를 구축하고, 언어분석을 통해 사용자의 질의를 이해하여 적절한 응답을 지식베이스로부터 생성할 수 있는 Linked Data 기반의 대화형 질의응답 검색 프레임워크 개발

개발내용 및 결과
① 음성언어이해 : 대화로부터 사용자의 의도를 파악하는 음성언어 이해 기술
가. 대화형 질의 처리를 위한 형태소, 구문, 개체명 분석기 개발
나. 음성인식 오류 보정 모듈 개발

② 질의응답처리 : 링크드데이터 지식베이스를 이용하여 사용자의 질의 의도에 적합한 응답 생성 기술
가. 사용자 질의 분석 및 SPARQL 생성을 통한 정답 추출 기술 개발

③ 지식베이스 구축 : 시맨틱 웹상의 다양한 컨텐츠로부터 링크드데이터를 생성하는 기술
가. 도메인 제한 없는 정보추출을 통한 지식베이스 구축 기술 개발
나. 결부된 반교사 학습을 통한 정보추출 성능 향상 기술 개발
다. 자연어 패턴 색인을 다중 지식베이스로 확장 기술 개발

④ 링크드데이터 처리 : Linked Open Data와 생성된 링크드데이터를 저장하고 추론하는 기술
가. 대용량 링크드데이터 저장 및 처리 기술 개발
나. 링크드데이터 기반 이종 지식베이스 통합 기술 개발
다. 링크드데이터 스키마 및 인스턴스 유효성 검증 기술 개발

기술개발 배경
o 현재 IT 산업은 컴퓨터의 연결(인터넷), 정보의 연결(웹/하이퍼텍스트),사람의 연결(소셜 네트워크)을 거쳐 컴퓨터-정보-사람의 연결시대로 발전중이며, 컴퓨터-정보-사람 상호간 지식소통을 위한 지능형 지식처리 SW기술이 IT/SW의 미래기술로 부상하고 있음. 또한 21세기 데이터 신산업혁명의 촉발에 따른 빅데이터 분석 및 자율협업기반 인공지능 고도화 SW 기술 확보가 국가 및 기업의 미래 경쟁력을 좌우

o 특히, 차세대 지능형 SW 기술은 빅데이터, 인공지능, 스마트 기기가 결합되어 사용자의 의도파악 및 감성교류를 추구하는 대화형 질의응답검색 시스템을 중심으로 재편될 것이며, Google의 GoogleNow, Apple Siri, MicroSoft Cortana 등 글로벌 기업들의 기술 경쟁이 심화되고 있음

o 그러나 현재 이러한 기술들에서 사용되고 있는 지식베이스 시스템의 경우 단일 지식체계 기반의 지식베이스 내에 존재하는 인스턴스 위주 지식의 단편성, 자동 수집된 지식의 품질/전문성 문제, 도메인 지식간 연계의 부족 등으로 인하여 심층 질의응답(Deep Question Answer)을 위한 지식베이스 및 추론 기능을 제공하기에 어려운 구조를 가짐

o 최근에는 웹상에 오픈 된 지식을 연계 및 기계적 처리가 가능하도록 링크드데이터 형태로 만들어 질의응답에 이용하거나 각 기관/기업에서 만든 링크드데이터를 개방하여 서로 공유하여 위의 문제에 대한 해법을 제시한 Linked Open Data를 기본 지식베이스로 질의응답 시스템에 적용하려는 연구가 진행중이며 Google은 Knowledge Graph, Microsoft는 Satori등을 통해 상용화함

o 링크드데이터 기반의 대화형 질의응답 기술은 시맨틱웹(Semantic Web)과 대화형 질의응답이 융합된 최근 각광 받고 있는 스마트 기기와 웨어러블 기기에서 사용될 핵심 기술로 국가 글로벌 경쟁력 제고를 위해 관련 기술 개발이 필요함

핵심개발 기술의 의의
o 최근 주목 받고 있는 빅데이터 처리와 인공지능 기계학습에 기반한 자연어 처리 기술을 이용하여 대화형 질의 응답 및 지식베이스 구축 기술을 신규 자체 개발함.

o IBM Watson, Next IT 등의 글로벌 기업에 의존적이던 기술을 국산화하여 자체 글로벌 경쟁력을 강화하고 해외 기술 수출을 위한 기술적 기반을 확보

적용 분야
본 대화형 QA 검색 기술은 컴퓨터-정보-사람 상호간 지식소통을 위한 지능형 지식처리 SW 기술로 빅데이터 분석, 인공지능, 스마트 기기, 웨어러블 기기 관련 시장에서 사용자의 의도파악 및 감성교류를 위해 활용되어 모바일/웨어러블 개인 비서 서비스, 의료/법률 상담 서비스, 쇼핑/교육 큐레이션 서비스, 자연어 질의 지식검색 서비스, 사회약자 배려 지능형 로봇 서비스 등에 적용

( 출처: 최종보고서 초록 - 3. 개발결과 요약 9p )

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 제 출 문 ... 2
• 기술개발사업 최종보고서 초록 ... 7
• 기술개발사업 주요 연구성과 ... 16
• 목차 ... 22
• 제 1 장 서론 ... 23
• 제 1 절 과제의 개요 ... 23
• 제 2 절 관련 기술 동향 ... 24
• 제 3 절 과제의 제품화 ... 27
• 제 2 장 과제 수행의 내용 및 결과 (기술개발 내용 및 방법) ... 28
• 제 1 절 최종 목표 및 평가 방법 ... 28
• 제 2 절 단계 목표 및 평가 방법 ... 34
• 제 3 절 연차별 개발 내용 및 개발 범위 ... 38
• 제 4 절 수행 결과의 보안 등급 ... 42
• 제5절 유형적 발생품(연구시설, 연구장비 등) 구입 및 관리현황 ... 42
• 제 3 장 결과 및 사업화 계획 ... 43
• 제 1 절 연구개발 최종 결과 ... 43
• 1. 연구개발 추진 일정 ... 43
• 2. 연구개발 추진 실적 ... 49
• 3. 기술개발 결과의 유형 및 무형 성과 ... 94
• 제 2 절 연구개발 추진 체계 ... 95
• 1. 각 기관/기업별 역할 ... 95
• 2. 각 기관/기업별 추진 내역 ... 95
• 제 3 절 시장 현황 및 사업화 전망 ... 97
• 제 4 절 고용 창출 효과 ... 101
• 제5절 자체보안관리진단표 ... 102
• 끝페이지 ... 102